至顶网CIO与应用频道 10月30日 北京消息:数据分析领域领导者SAS宣布,车联网信息服务提供商Octo Telematics已采用SAS解决方案针对物联网(IoT)实时数据进行分析,帮助汽车保险公司掌握客户行车数据并鼓励安全驾驶行为,该公司可以通过行驶速度、急刹车和瞬间加速等指标帮助保险公司及其客户了解行车安全程度。随着以后自动驾驶汽车的出现,该技术将为道路交通安全奠定新基础。
对保险公司来说,由于可用于风险评估的信息少之又少,保费计算工作就会比较繁琐。客户的驾照年限和驾驶车辆类型都不能作为行车安全的参考依据,况且保险公司收到的事故报告多为主观判断,甚至是在事故发生一段时间后完成的。
面对这一问题,领先的车联网信息服务提供商Octo Telematics通过SAS专为保险公司设计的解决方案,能够获得更多投保人的信息。通过监控车主的实际驾驶表现,合理运用SAS软件分析数据,Octo可为保险公司带来更深入的洞察,更清晰地掌握客户每天的实际驾驶情况。这些新数据使保险公司能够做出更公平、更客观的保费定价决策,甚至针对行车安全度最高的客户采取降低费率的措施,进而鼓励安全的驾驶行为。
Octo Telematics首席执行官兼创始人Fabio Sbianchi表示:“SAS帮助我们实现在物联网和分析服务方面的愿景。这意味着我们有足够的能力分析海量数据,为保险公司及其客户快速挖掘数据背后的洞见并将其转化为行动力,确保保险费率更公平客观,甚至鼓励良好驾驶行为。”
基于SAS®可视化分析的分析结果,Octo为保险公司提供每位车主的风险评估,其中有些评估结果令人惊讶。例如,人们普遍认为年轻车主缺乏经验,容易造成更多车祸,但Octo的数据显示,26%的年轻车主被评分为较低风险。
“Octo的这个案例很好地阐释了分析技术与物联网的结合能够让每个人的生活变得更美好、更安全。”SAS全球高级副总裁兼物联网研究院总经理Jason Mann说。
Fabio Sbianchi总结了Octo与SAS的合作成果:“我们现在可以生成更多关于事故的信息,将其共享给所有利益相关方,以避免赔偿权利人之间的纠纷,这也使保险公司的赔付速度提高了50%。未来几年内,自动驾驶汽车即将上路,因此自主判定错误,正确区分事故责任的技术是至关重要的。”
凭借丰富的物联网相关行业及技术经验,SAS帮助客户应对物联网应用所带来的挑战,并在今年专门成立了全球物联网部门。SAS物联网数据平台支持完整的分析生命周期,覆盖从数据提取、数据分析、模型部署的全过程,而且无论物联网数据的数量、类型或速度如何变化,SAS和客户都可以从中获取有价值的洞见。利用数据可视化、机器学习和流式分析中实时产生的洞见,客户可以更好的做出决策并快速采取行动。
好文章,需要你的鼓励
铠侠正在测试最新的UFS v4.1嵌入式闪存芯片,专为智能手机和平板电脑设计,可提供更快的下载速度和更流畅的设备端AI应用性能。该芯片采用218层TLC 3D NAND技术,提供256GB、512GB和1TB容量选择。相比v4.0产品,随机写入性能提升约30%,随机读取性能提升35-45%,同时功耗效率改善15-20%。新标准还增加了主机发起碎片整理、增强异常处理等功能特性。
上海AI实验室团队提出创新的异步拍摄方案,仅用普通相机就能实现高速4D重建。该方法通过错开相机启动时间将有效帧率从25FPS提升至100-200FPS,并结合视频扩散模型修复稀疏视角导致的重建伪影。实验结果显示,新方法在处理快速运动场景时显著优于现有技术,为低成本高质量4D内容创作开辟新路径。
谷歌在伦敦云峰会上发布Firebase Studio更新,新增Gemini命令行界面集成、模型上下文协议支持和"代理模式"。代理模式提供三种AI协作层次:对话式"询问"模式用于头脑风暴,人机协作代理需开发者确认代码变更,以及几乎完全自主的代理模式。尽管谷歌声称已有数百万应用使用该平台,但目前仍需精心设计提示词,非工程师用户还无法直接创建成熟应用。
上海AI实验室联手复旦大学提出了POLAR方法,这是一种革命性的奖励模型训练技术。通过让AI学会识别不同策略间的差异而非死记评分标准,POLAR在多项任务上实现了显著提升,7B参数模型超越72B现有最强基线,为AI对齐问题提供了全新解决思路。