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科技晚报:“小桔车服”正式上线 台积电因“中毒”推迟发货

发布者:用户13******221    发布时间:2018-08-06 20:25:20    浏览次数:180次

  国内新闻 滴滴汽车服务平台升级为小桔车服公司 获注资10亿美元


  8月6日消息,滴滴出行今天宣布,经过三年的布局、深耕和四个月的试运营,公司旗下汽车服务平台正式升级为“小桔车服”公司,原滴滴汽车服务平台总经理陈熙出任小桔车服公司总经理,向滴滴总裁柳青汇报。滴滴出行同时宣布,将对小桔车服公司投资10亿美元,以支持其为包括滴滴车主在内的全社会车主提供便捷简单、灵活实惠、值得信赖的一站式汽车服务。


  滴滴出行创始人、董事长兼CEO程维表示:“小桔车服的成立是滴滴洪流战略落地的重要举措,也是滴滴在支持新业务发展过程中机制创新的一次尝试。滴滴坚信,只有服务好车主才能服务好用户,未来滴滴将继续和汽车产业链伙伴一起合作共赢,共同建设面向未来的交通和出行服务新生态。”


  巨人网络停牌重组 305亿收购Playtika进军AI


  8月6日消息,巨人网络今日确认,其以305亿收购Playtika项目将进入中国证监会并购重组委审核阶段,于今日开市起停牌。这意味着,巨人网络将通过此次收购加强在人工智能领域的全球化布局。


  巨人网络称,董事长史玉柱在与Playtika团队交流时,结合该公司的核心竞争力,提出未来发展建议。史玉柱认为,Playtika本来就是一家人工智能公司,建议其不光做用人工智能改造游戏的业务,还要用人工智能去做其他领域的业务,未来全面拥抱人工智能市场。


  富士康缩减美国威斯康辛项目规模 降级为6代线工厂


  8月6日消息,据业内人士称,富士康电子计划缩减公司原定在威斯康辛州建造一个10.5代线的液晶面板工厂的计划,最新的方案是在那里建造一条6代生产线。


  该业内人士表示,投资项目调整的主要原因包括:10.5代线的总投资太过巨大难以在短期内获得回报,并且中国的10.5代线的新产能一旦适用可能会影响全球显示器行业,最终削弱显示屏的价格和利润。富士康拒绝对市场猜测发表评论。


  国外新闻 台积电已恢复80%受病毒影响工具 但会推迟发货


  8月6日消息,台积电刚刚公布了遭受电脑病毒攻击之后的详细恢复进展,同时还警告称,该公司产品发货可能因此推迟,营收也有可能受到影响。


  台积电表示,在上周五晚间爆发的病毒影响的工具中,有80%都已经恢复,预计本周一将会全面恢复。此次事件刚好发生在台积电开始加大苹果下一代iPhone芯片生产速度的时候,而该公司也表示,此事可能导致产品发货推迟,但并未披露具体哪家客户会受到影响。


  该公司估计其第三季度营收可能下滑3%,营业利润率下滑1个百分点。但他们仍然维持2018年营收按美元计算增长接近10%的预测。


  软银第一财季净营收2.27万亿日元 同比增长4%


  8月6日消息,软银发布截至2018年6月30日的第一财季季报,结果显示,该公司当季实现净营收2.27万亿日元,较去年同期的2.19万亿日元增长4%。


  除此之外,软银当季营业利润为7150亿日元,同比增长49.2%;税前利润5723亿日元,同比增长637.8%;净利润3281亿日元,同比增长974.4%。软银集团当季基本和稀释每股收益分别为281.55和280.14日元,去年同期分别为5.07日元和4.22日元。截至第一财季结束,软银愿景基金投资额271亿美元。


  融投资 天壤智能完成1.8亿元A轮融资,公布城市大脑实验室


  8月6日消息,国内AI初创公司天壤智能宣布完成1.8亿元A轮融资,由招银国际和高榕资本共同领投,紫牛基金和挖财科技跟投。天壤智能曾于2016年获得高榕资本领投、金狄投资跟投的天使轮融资。


  在宣布A轮融资完成的同时,天壤智能也宣布成立「城市大脑实验室」,由宾夕法尼亚州立大学(Penn State University)终身教授黎珍辉博士负责,后者一直从事超大规模时空大数据挖掘技术研究,特别是针对城市数据、环境数据和地理数据方面的研究,研究项目大多数与交通学家、 社会学家、犯罪学家以及地理学家合作。


  Deuro完成数千万元天使轮融资,将致力于链上AI民主化


  8月6日消息,Deuro正式宣布已完成数千万元人民币天使轮融资。本轮融资由科银资本、水木清华区块链基金、泰有基金领投,AlphaCoin Fund、 Skylight Invetment、MainNexus Capital、EOS Raychain等顶级机构跟投。Deuro创始人陈格雷表示,本轮融资将主要用于人才引进与技术开发。


  Deuro将人工智能与区块链相结合,让人工智能在去中心化的环境中更加民主化地发展。目前,虽然AI技术发展迅速,人们对于AI的畅想有着美好的未来,但就目前AI的发展阶段来说,仍然存在一些痛点,如缺乏训练数据;在生产过程中数据的安全和隐私问题难以保证;AI模型因为无法大规模并行训练而迭代缓慢以及AI相关产品难以盈利等痛点。

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