在10.0版本中，搜狗输入法推出了“AI纠错”和“AI滑行输入”两大功能来提升输入效率。“AI纠错”可以在用户误操作的情况下，照样呈现准确的输入结果，与过去的纠错功能不同，AI技术加持之后，纠错功能的容错率更高，呈现结果更加快速。而“AI滑行输入”则允许用户在手指不离开键盘的情况下，一气呵成地键入内容。经过测试，使用这两项功能之后，用户的平均输入速度将得到30%以上的提升，真正达到键字如飞的效果。

AI时代的准确度：连生僻人名都一次输对

在提升输入效率之外，AI技术也在输入准确度方面为用户带来了惊喜。在10.0版本中，搜狗输入法 “AI个性化语音识别”功能，为每一个用户建立独立的个性化私人词库，并通过深度学习技术不断优化，无论是亲朋好友的昵称还是绰号，一次说出，便会一直正确，彻底省去了重新编辑的繁琐。

此外，搜狗输入法还推出了“AI人名模式”和“智能英文键盘”。“AI人名模式”会在检测到人名时，自动提供人名备选，备选丰富，避免输错人名的尴尬；“AI英文键盘”则深抓英文单词拼写不准的痛点，只需输入几个字母，就能自动联想出准确单词。

AI时代的智能化：私人助理式的输入体验

全面AI化的搜狗输入法10.0版本，最突出的能力在于智慧化，用户在使用时会感受到自己拥有一个私人的输入助理，获得热刀切奶油的顺滑体验。

例如“AI逐字校对”功能，会在句子输入完成后自动检测错别字，给出纠正方案，防止出错；“AI长句预测”功能，当用户输入几个字或几个字母之后，AI便会预测接下来的输入结果，提前将备选答案给出，犹如一个心有灵犀的朋友补足后半句；此外，搜狗输入法还贴心地加入了“快捷计算器”功能，当用户要进行简单的计算时，不需要打开计算器，只需要在输入框中输入，就能得到计算结果，极大地方便了常与数字打交道的用户。

不难发现，10.0版本的推出，意味着搜狗输入法AI化的全面升级。八大核心功能全部围绕AI技术展开，这一方面展示了搜狗输入法杰出的AI技术能力，更表现了搜狗输入法团队对极致输入体验的理想追求。搜狗输入法已经不仅仅是一个输入工具，它是一款实实在在的人工智能产品。

对用户而言，10.0版本的八大核心功能，将彼此联动，共同创造人工智能时代应有的输入体验。而借由这次重大的版本更新，搜狗输入法也证明了在输入框的方寸之间，也有如此广阔的技术发挥领域，也有如此细致的技术之美的表达，这不仅将再次颠覆用户的输入感受，也将为诸多人工智能产品带来可贵的实践参考。

雷锋网注：图片来自CBINSINHTS

雷锋网(公众号：雷锋网)按，过去几年里，眼看车联网和自动驾驶等技术茁壮成长，车辆性能、效率和安全性大幅提升有望，金主们也越来越舍得在汽车相关技术上花钱了。

去年，该领域的融资额也创下新高，各路金主通过 210 笔投资为交通工具的未来砸了 79 亿美元，同比增幅高达 75%。

借助 CB Insights 的数据，我们绘制了一幅融资地图，详细列出了 2015 年来拿融资拿到手软的美国 TOP 10 汽车技术新创公司。  

在这里，所谓的汽车技术涵盖了次世代出行生态，以及提升车辆互联、安全、方便和效率的新技术，比如 ADAS 系统、自动驾驶、互联汽车、车队远程信息处理、V2V/V2X 和车辆网络安全等。

需要注意的是，榜单中的公司必须还是私有身份，那些已经倒掉或者被收购的公司则被排除在外。

下面我们就一同来看看这份融资地图中的几大关键点。

融资与估值趋势

在这份融资地图中，2019 年拿到最多钱的是无人递送新创公司 Nuro，从披露的消息来看，这家公司融资已超 10 亿美元。除了两款憨态可掬的递送机器人，Nuro 还涉足自动驾驶软件授权领域，自动驾驶卡车新创公司 Ike 就是它们的客户之一。

不过，Nuro 是首次出现在这个 TOP 10 榜单中，今年 2 月份软银的 9.4 亿美元 B 轮投资让它们直接坐了火箭。

在 2019 年的最新榜单中，TOP 10 里居然已经有了 7 家独角兽，其中有 3 家还是新面孔。在这之中，Zoox 估值最高，达到 32 亿美元，Nuro、Aurora 和 Quanergy Systems 是 20 亿俱乐部成员，估值分别为 27 亿、25 亿和 20 亿美元。Pony.ai、KeepTruckin 和图森科技则分别为 17 亿、13 亿和 10 亿美元。

值得一提的是，除了 KeepTruckin（为卡车公司提供车辆管理服务），其他公司都在开发半自动或全自动驾驶相关技术。

行业趋势

车队管理与远程信息处理也成了新创公司们当下的重点之一，类似 SmartDrive Systems、Airbiquity 和 KeepTruckin 等公司都在探索追踪车队数据的最新方法。

除此之外，互联汽车也是许多公司的兵家必争之地，Kymetra、Cambridge Mobile Telematics 与 Inrix 就是其中的佼佼者。

自动驾驶就更不用说了，Zoox、Pony.ai、Aurora 和 TuSimple 都专注于自动驾驶技术的开发，除了 Zoox，另外三家公司都是今年榜单上的新面孔。

公司与投资者趋势

虽然跨越了 5 年时间，但这份 TOP 10 榜单上其实只出现过 21 家公司，不过五年来都没掉出过榜单的也只有 SmartDrive Systems 与 MetroMile。

要说最活跃的大金主，非 Smart Money VC Index Ventures 莫属，有它们背书的公司包括 Aurora、KeepTruckin、MetroMile 和 Nauto。

软银、New Enterprise Associates 和 Greylock Partners 则分别投资了三家公司：

软银：Nuro、Cambridge Mobile Telematics、Nauto

NEA: SmartDrive Systems、MetroMile、Clear Motion

Greylock: Nuro、Aurora、Nauto

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朋友多了路好走，这句话在任何行业应该都是适用的，包括AI市场。

今年9月，国家科技部公布了最新一批国家新一代人工智能开放创新平台企业名单，正式宣布将依托依图科技打造“视觉计算国家新一代人工智能开放创新平台”。

近日，AI独角兽依图也正式宣布启动AI芯片视觉计算创新平台开放计划，将在视觉计算国家开放创新平台的框架和基础上，与生态系统中的伙伴联合发布开放计划。

启动仪式上，依图宣布包括中移在线、清华大学计算机系、华中科技大学电信学院、中科院自动化研究所、高新兴、巨龙信息等高校、企业成为其第一批合作伙伴。

作为提供机器视觉的算力基础，视觉计算一直以来被业界所关注。

依图希望通过提供统一而开放的视觉计算技术基础性平台，降低使用计算机视觉技术开发各种行业解决方案的门槛，形成“分层解耦、开放互联”的形态。

要实现分层解耦，依图提出了“软硬件一体化组件”的概念，通过视觉计算国家开放创新平台，把各种不同粒度、不同层次的软硬件一体化技术，封装成一个个独立的、方便对接的模块。

AI算法开发者、AI芯片开发者和AI产品开发者可以选择最适合自己的调用，像搭积木般灵活组合，大幅降低AI开发时间和AI开发门槛。

根据规划，依图将通过建设开放平台和社区，为视觉计算开发者提供更加标准和高效的支持与服务，提升智能芯片、智能算法和智能产品的整体产业能力。

在发布仪式上，依图与伙伴共同发布了四大核心倡议：

1、共同建立视觉计算软硬件协同开发标准；

2、输出“即插即用”的软硬件一体化智能模块开发套件；

3、建立开源社区；

4、联合高校和研究机构促进工业界和学术界双向互动。

为什么是依图？

AI独角兽并不少见，以计算机视觉技术立足的玩家更是占了半壁江山，视觉计算开放平台建设的重任为何担在了依图身上？

某业内人士提到，科技部选择依图并不难理解，推动AI在各行各业的落地，需要高质量的算法之外，还需要强有力的AI芯片做算力支撑，二者相辅相成、缺一不可。

放眼整个AI圈，目前能够达到这两项高标准的候选者并不多见。

如今整体估值超过150亿元的依图是AI独角兽中最早将人工智能应用到公共安全领域的初创企业，算法实力经受了众多实际项目落地的严苛考验。

在算力层，今年 5 月，依图发布自研云端 AI 芯片求索（questcore™），旨在提升智能密度，结合世界领先人工智能算法和先进芯片设计理念，同等功耗下的视觉推理性能是 NVIDIA GPU 的 5 倍。

这款芯片结合了最佳的人工智能算法和最先进的芯片设计理念，从设计到制造首次实现全面国产化，加速了数据中心服务器人工智能芯片自主可控的进程，为更多人工智能产品落地提供了可能。

基于求索构建的智能视频分析系统，将原本需要 16 台机柜的方案压缩到 1 台，降低数据中心整体建设成本 50%，运维成本 80%，让 10 万路智能视频解析系统成标配，50 万路成现实，大幅提升基础设施智能水平，为人工智能应用落地和普及奠定了坚实的基础。

成立 7 年来，依图在视觉感知、自然语言处理、语音识别、智能决策等多算法领域发展，并且都独占鳌头。

中移在线服务有限公司对外业务拓展中心副总经理高松直言，“我们与依图已经接触很多年了，这些年合作下来，的确为我们省了不少成本，效率也大大提升，未来期待与依图在视觉计算平台上展开更加紧密的合作，提供更便捷、安全和低成本的服务。”雷锋网雷锋网(公众号：雷锋网)雷锋网

雷锋网新智驾按：10月26日至27日，2019第二届全球智能驾驶峰会暨长三角G60科创走廊智能驾驶产业峰会在苏州高铁新城正式举行。峰会主要聚焦“自动驾驶的量产时代、单车智能和车路协同的共演之路、新型的车内交互探索”三大主题，共同探讨了智能驾驶的未来发展方向。

本次峰会由苏州市相城区人民政府主办，苏州高铁新城管理委员会、雷锋网(公众号：雷锋网)(公众号：雷锋网(公众号：雷锋网))新智驾承办，江苏省智能网联汽车产业创新联盟、江苏省人工智能学会智能驾驶技术专业委员会、清华大学苏州汽车研究院、中国移动通信集团等单位协办。来自主机厂、国内外一级供应商、自动驾驶解决方案商、自动驾驶核心零部件、出行运营商等智能驾驶上下游企业，车路协同专家学者、代表企业等1500余位业内人士莅临现场。

大会现场，文远知行COO张力发表了《走进量产时代，以产品力将自动驾驶出租车开进现实》的主题演讲。

张力表示，文远知行专注于L4级自动驾驶的技术研发，同时也在关注L4自动驾驶智能出行服务，其中的一个业务场景就是自动驾驶出租车。

当下自动驾驶已经过了Demo阶段，文远知行认为，真正的量产是在保证安全的情况下，将安全员从车上拿下来。但在量产推进过程中，自动驾驶技术、车队运营规模、商业模式的落地以及法律法规都是自动驾驶亟需突破的内容。除了政策法规，文远知行在其他三方面的布局都在稳步推进：以技术产品化、运营精细化和车队规模化将RoboTaxi开进现实。

目前，文远知行已经完成了80万公里的路测里程，累计接待乘客数上万人次。在限定的城市开放道路上，其RoboTaxi能让体验者通过APP完成自动唤车、乘车、结账等流程，为商业化落地打下基础。张力表示，文远知行将于2020年在广州的限定区域里开展RoboTaxi的载客试运营。

以下为张力的演讲全文，雷锋网新智驾进行了不改变原意的编辑：

文远知行是一家专注于L4级自动驾驶技术研发落地，同时更关注L4自动驾驶智能出行服务的企业。其中文远知行最为关注的一个自动驾驶业务场景就是——自动驾驶出租车。

2017年成立之后，文远知行一直保持高速的发展。目前我们的自动驾驶技术已经完成了在林肯MKZ、广汽传祺GE3、以及日产 LEAF2车型上的适配。同时，在2018年1月份，文远知行在广州开展了自动驾驶的常态化试运营，让部分市民、投资者、媒体记者，真正体验到了L4级的自动驾驶出租车。

2018年3月份，文远知行完成了国内第一次的自动驾驶隧道穿越，全程长达1.5公里。隧道场景没有GPS定位，要完成自动驾驶有很多技术上的难点，隧道的穿越以及进出已经成为文远知行自动驾驶汽车的常态化场景。2018年6月在广州暴雨天的环境下，我们也成功地进行了雨天测试。2018年9月份，文远知行跟广州联通完成了国内首次自动驾驶基于5G网络的远程操控。

远程操控对自动驾驶来说意义重大。假如未来自动驾驶车辆在路上发生故障，不可能让乘客对车辆进行接管，而是需要由工程师进行远程控制。所以这种服务模式对于自动驾驶来说非常重要，我们正在搭建基于5G大带宽，低延时，特定场景下的针对于自动驾驶的远程操控服务。

2018年10月份，文远知行完成了A轮投资，也是国内首个自动驾驶企业拿到国外主机厂的战略领投。2018年11月份，我们在广州进行了国内第一台自动驾驶出租车试运行。

今年三月，文远知行在由英伟达主办的2019 GTC技术大会上发布了L4级自动驾驶预商业化解决方案，展示全新的传感器组合套件，并首发最新的L4级自动驾驶车型——日产LEAF2。

6月份，我们获得广州市政府颁发的包括01号牌照在内的20张自动驾驶路测牌照，占广州总牌照数超过80%，数量位居全国第二，仅次于百度。

今年8月份文远知行跟广州白云出租以及科学城集团成立了中国第一个有出行公司参与的自动驾驶出租车运营公司文远粤行，开展L4级自动驾驶出行服务。

我们已经完成了众多场景测试。截止上个月，我们已经完成了80万公里的路测里程，10,000多次乘客体验。目前文远知行的APP在广州固定区域已经让体验者完成自动驾驶接送车，通过APP完成接单。这都是我们为自动驾驶的商业化落地所做的一个铺垫。

今年9月份，文远知行开展媒体开放日，在广州的开发区，让记者通过我们的APP叫车，体验了10公里的城市开放道路自动驾驶出租车旅程，是国内公开的自动驾驶试乘体验中公里数最长的一次。目前文远知行正在迈向量产，希望能够2020年在广州限定区域实现自动驾驶出租车载客试运营。

文远知行认为，真正量产是能够在保证安全的前提下，把安全员从驾驶座上拿掉，实现真正的无人驾驶。

要做到这一点，离不开 “技术产品化”、“运营精细化”和“车队规模化”三个方面的突破。文远知行认为，自动驾驶当下已经过了Demo时代，走向量产时代，需要从技术研发转向技术产品化，文远知行推出WeRide ONE自动驾驶通用算法，以一套算法实现对RoboTaxi 全场景、全天候的覆盖，我们领先的L4级全栈式软硬件解决方案和5G研发合作，为自动驾驶技术的安全落地保驾护航。

在运营精细化方面，我们通过铁三角模式落地合资公司，提供自动驾驶的出行服务。今年年底或明年上半年，文远知行在广州会和白云出租车一起，通过APP的方式，让乘客在限定区域的起点和终点，实现自动驾驶打车。在车队规模化方面，车队的量产也在推进当中。