美国总统当选人特朗普周三表示，无线运营商Sprint将把5，000个工作岗位移回美国，新成立的公司OneWeb将雇用3，000人。

　　“我刚刚接到Sprint负责人打来的电话，他们将把5，000个工作岗位撤回美国，他们将从其他国家收回这些工作岗位，”特朗普在佛罗里达的Mar-a-Lago庄园外对记者称。

　　“OneWeb这家新公司也将录用3，000人。这令人非常兴奋，”他补充道。

亚马逊发布声明称其在这个购物季在全球范围内递送超过10亿件商品，这创造了公司史上最佳的购物季表现。公司带动美股零售消费类股集体上涨，亚马逊上涨1.42%，eBay上涨1.5%，阿里巴巴上涨0.86%。

公司的声控智能家庭助手设备Echo及其较小的版本Echo Dot则是公司销量最高的产品。其销量是其去年销量的9倍。亚马逊没有透露去年的具体销量。市场分析师猜测亚马逊今年销售与Alexa相关的设备销量大约在4百万至5百万之间。Alexa是Echo搭载云智能语音服务系统，用户可以与Alexa对话完成各种指令，服务包括音乐播放，回答问题，设置闹钟等等。

同时，数据显示超过72%的亚马逊全球客户通过移动设备进行购物，而12月19号是这个购物季最繁忙的一天。

苹果公司（以下简称“苹果”）近日终于不再遮遮掩掩，发布了自己的首份人工智能研究报告。业内人士称，这对苹果将来推广自己的人工智能应用大有裨益。

　　苹果本月初曾表示，将发布自己的人工智能研究报告。不到一个月的时间，苹果就兑现了承诺。近日，苹果发布了第一份关于人工智能的学术论文。这篇报告阐述了一项新技术，即如何通过计算机生成图像、而非真实图像来训练一种算法的图像识别能力。

　　苹果在报告中称，在机器学习研究中，使用合成图像（例如，来自一款视频游戏）来训练神经网络要比使用真实图像更有效。因为合成图像数据已经被标记和注释，而真实的图像数据需要有人耗费巨大的精力去标记计算机看到的每件事物，如一棵树、一条狗或一辆自行车。

　　当然，使用合成图像也存在一定的弊端，导致一种算法所了解的内容与真实世界中的场景有所不同。苹果在报告中称：“有时，合成图像数据不够真实，导致神经网络只能了解到合成图像中所呈现的细节，而对真实图像的认识有所不足。”

　　为解决该问题，提高合成图像数据的训练效果，苹果研究人员推出了“模拟+无监督”的学习方法，以提高模拟图像的真实感。苹果研究人员使用一种经过修改的新型机器学习技术，被称为“生成对抗网络”（GAN），让两个神经网络彼此对抗，从而生成更逼真的图像。

　　这篇报告的第一作者是苹果研究员阿希什·什里瓦斯特瓦（Ashish Shrivastava），拥有马里兰大学帕克分校计算机视觉博士学位。有业内人士称，对于苹果而言，此次公开其首份人工智能研究报告也是一大进步。多年来，苹果对其在人工智能领域的研究一直守口如瓶，这遭到了人工智能研究社区的批评。同时，这也影响了苹果招募人工智能人才。

特斯拉自2014年开始配置Autopilot系统，带来了针对无人驾驶的激烈争论，甚至造成了数起案件，同时给各国的监管机构带来了无尽的麻烦。但真正的无价之宝是——数据。

在过去两年多的时间内，特斯拉通过首代自动驾驶系统Autopilot系统已收集了全球各种道路、天气条件下行驶的超过13亿英里的数据，并且“几乎全部数据”都可以用在第二代Autopilot上。

特斯拉于10月发布Autopilot 2.0，并宣布目前特斯拉工厂生产的所有车型（包括未来的Model 3）都已具备了进行完全自动驾驶的硬件基础，并且，特斯拉还特别说明，在此硬件基础上进行的自动驾驶其安全性有了空前提升，比人类司机要靠谱得多。

车身四周一共加装了八个摄像头，提供360度环视功能，最远能够测量250米范围内的物体。除了摄像头，特斯拉还加装了12个超声波传感器，对视觉作补充，能够探测到比此前系统远一倍距离范围内的软硬障碍物。此外，特斯拉车前还有一个增强版的前向毫米波雷达，能够在恶劣的雨、雪、大雾、扬尘天气下工作，也能探测到前方车辆。

为了处理上述传感器收集来的数据，特斯拉还为所有车辆配置了一个全新的车载电脑，其计算能力比上一代强40倍之多，运行特斯拉基于深度神经网络研发的视觉系统、声纳与雷达系统软件。特斯拉表示，这套系统对世界的丈量精度是人类凭自己的感官无法达到的，它能同时在各个方位进行探测，其覆盖的波长频段也比人类要丰富得多。

美国智库兰德公司的高级信息科学家Nidhi Kalra指出，“特斯拉毫无疑问已经奠定了巨大优势，他们可以从广泛的经验中学习，以绝尘的速度把那些还试图通过训练车手和员工来改进的公司抛在身后。”

所谓数据为王，在自动驾驶领域尤是。Kalra指出，“（自动驾驶的）车辆必须通过数亿英里，甚至数百亿英里，来证明他们的安全。”而拥有的数据越多，算法就能够更快的自我学习。

但需要指出的是，已搜集的13亿英里数据覆盖所有安装Autopilot的车辆，包括Autopilot没有激活在“影子模式”下运行的里程数，即通过传感器来追踪真实世界的数据。Autopilot真正激活状态下的里程数大约是在3亿英里。

手握如此海量的“数据汪洋”，其增加的速度也是惊人的。此前5月，加装Autopilot和激活状态下的里程数分别是7.8亿英里和1亿英里。也就是说，在短短半年时间内，两项数据就增加了一倍和两倍。

与同样深度布局无人驾驶的Google、Uber、通用等横向比较来看，特斯拉更是凭借海量数据优势一骑绝尘。截至10月底，Google共收集了350万英里的数据，这其中包括220万英里的自动驾驶状态数据和130万英里的人工驾驶数据，也就是说，特斯拉现在每天收集上来的数据比Google自2009年开始无人驾驶车测试以来收集的还要多。Google目前以50辆原型车以每周2.5万英里的速度搜集着数据。

此外，Uber和通用也都开始在街道上部署“舰队”来测试无人驾驶车辆，以搜集相关实验数据，但不得不说已被特斯拉抛在身后。