拼车业务一直面临着巨大的政府监管压力,Uber不久前不得不暂停了其在法国的UberPop服务。近日,谷歌收购的以色列公司Waze也展开了拼车服务试点,不过其试图以严苛的运营政策,来减少监管压力。
Waze是谷歌在2013年以超过10亿美金价格收购的,该公司利用用户智能手机上的卫星信号来提供实时交通信息。 Waze近日在以色列推出了拼车软件RideWith,通过Waze的导航系统了解驾车者最经常走的路线,并为之匹配同一条路线上有拼车需求的人。
谷歌这一服务一开始会在以色列特拉维夫等三个城市铺开。如果试运营比较成功,这一服务会在更多的以色列城市铺开。但Waze的发言人表示,服务何时正式上线,还没有具体的时间表。
这次实验性质的业务,引起关注不仅因为这是谷歌首次在移动出现领域推出自己的产品,也因为这个拼车服务有着极其严格的运营政策。Waze规定,每天每个司机最多能接两单生意,目的是分摊汽车燃油消耗和车辆保养开支,司机本人不能依靠这个作为职业或是赚钱。
另外,谷歌不仅不会给司机补贴,还会从每单生意中抽百分之十五的佣金。RideWith还会利用Waze的数据库来对司机的轨迹与乘客的轨迹进行对比,以防司机违规。
一天仅限两次拼车的规定,或许能使RideWith避免遭遇Uber在许多国家所面临的抵制,毕竟这将降低对传统出租车行业的冲击,监管起来也更容易。
此前谷歌在移动出行领域一直没有推出自己的产品,而是对Uber进行了投资,谷歌地图等产品也对Uber的出行服务提供了支持。但此次谷歌在拼车业务上小试牛刀,也意味着将来与Uber可能有更多业务上的冲突。
谷歌在研究无人驾驶技术,不久前Uber也与美国卡耐基梅隆大学合作开始了无人驾驶技术研究。若谷歌的无人驾驶应用到移动出行上,其将成为Uber的直接竞争对手。
好文章,需要你的鼓励
腾讯ARC实验室推出AudioStory系统,首次实现AI根据复杂指令创作完整长篇音频故事。该系统结合大语言模型的叙事推理能力与音频生成技术,通过交错式推理生成、解耦桥接机制和渐进式训练,能够将复杂指令分解为连续音频场景并保持整体连贯性。在AudioStory-10K基准测试中表现优异,为AI音频创作开辟新方向。
Meta与特拉维夫大学联合研发的VideoJAM技术,通过让AI同时学习外观和运动信息,显著解决了当前视频生成模型中动作不连贯、违反物理定律的核心问题。该技术仅需添加两个线性层就能大幅提升运动质量,在多项测试中超越包括Sora在内的商业模型,为AI视频生成的实用化应用奠定了重要基础。
上海AI实验室发布OmniAlign-V研究,首次系统性解决多模态大语言模型人性化对话问题。该研究创建了包含20万高质量样本的训练数据集和MM-AlignBench评测基准,通过创新的数据生成和质量管控方法,让AI在保持技术能力的同时显著提升人性化交互水平,为AI价值观对齐提供了可行技术路径。
谷歌DeepMind团队开发的GraphCast是一个革命性的AI天气预测模型,能够在不到一分钟内完成10天全球天气预报,准确性超越传统方法90%的指标。该模型采用图神经网络技术,通过学习40年历史数据掌握天气变化规律,在极端天气预测方面表现卓越,能耗仅为传统方法的千分之一,为气象学领域带来了效率和精度的双重突破。