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提起区块链，中国人第一反应就是“虚拟货币”，提起“虚拟货币”就想到ICO，提起“ICO”就能看到政府铺天盖地的监管报告，就能想到无孔不入的“传销币”、“空气币”。不明真相的人不知不觉的把“区块链”和“虚拟货币ICO”和“传销币”等同起来，现在还在积极谈论区块链的似乎都是那群搞过传销、不务正业的“不良份子”。作为一个区块链+方面的从业人员，我也这么怀疑过，然而做过一番了解之后，我很震惊了，原来区块链在中国已经走了这么久、这么远！

　　一、你知道中国世界500强企业里面有多少正在研发、应用区块链技术？ 继续阅读“我国大城市和主要公司的区块链项目进展”

大数据下的车辆结构化。车辆全特征结构化辨认技能是计算机人工智能、图画处理、计算机视觉、模式辨认等相关技能的归纳使用。目前涉车涉驾案子的快速增长，以及车辆结构化、才智城市使用的不断加深，业界迫切希望提取更多元的车辆信息，除车牌号码外，还需要车辆的厂牌、车身色彩、车辆品牌、车辆类型、车辆特征物等，支撑根据车辆外观特征的快速检索，如：年检标、挂饰、纸巾盒、遮阳板等。这些特征在刑事案子侦办、交通事故处理、交通肇事逃逸、违章车辆自动记录等范畴具有广泛而迫切的使用需求。

技能完结途径 继续阅读“大数据下的车辆结构化”

有了大数据才能实现自动驾驶。随着通用汽车、戴姆勒、宝马和奥迪等主流车企都宣布将在2020年前后推出Level 5级别的自动驾驶汽车，这一领域的竞争已进入白热化阶段。国际知名投行高盛预测，自动驾驶出租车的出现，将使全球共享汽车市场的规模从现在的50亿美元，到2030年上升至2850亿美元。

毫无疑问，这是一块大蛋糕，于是汽车厂商都在不亦乐乎地忙着路测，然而他们实现雄心勃勃的自动驾驶目标的关键所在，是利用分析学和人工智能（AI）的力量，建立自动驾驶系统在实际道路上的反应模式，并利用现实模拟技术来加速开发进程。这意味着数据工程、管理、存储和分析变得比以往任何时候更加重要。那么，汽车制造商到底应该怎么做呢？ 继续阅读“有了大数据才能实现自动驾驶”