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点击标题下“武理工国家水运安全中心”快速关注
人生若只如初见“皇家”理工
国家水运安全中心 (WTSC)
点击阅读原文，一起玩耍
编辑：武汉理工大学智能交通系统研究中心
国家水运安全工程技术研究中心
来源：科学网、交通部、教育部、科技部、国家自然科学基金委，中国交通新闻网，智能交通，啸谈阡陌，车云网，青塔网，搜狐网易科技，新浪科技，央视网
内容提要
微信论科教
加州将允许远程监控无人车：测试车内不必配司机PSA与高通宣布C-V2X技术测试取得进展教育部公示2017创新人才推进计划拟推荐对象2018年以来，中国科学家已发表12篇Nature、Science和Cell！双一流高校被分成了五档？教育部：作者自己分的
科学网、科技网、中国交通新闻网
杨传堂李小鹏:加快建设交通强国为现代化经济体系当好先行提供支撑全国高校黄大年式教师团队LOGO发布中国人工智能企业“吸金额”超过美国数据缺失阻碍人工智能研究复制
凤凰科技网、网易科技网
无人车地图激战正酣 谷歌能否再次笑到最后？美国恶意阻挠 华为5G怒爆发！搜索引擎进化论！2020年大家搜索信息全靠一张嘴！
交通期刊最新论文
Transportation Research Part A-F、AAP，中国公路学报、交通运输工程学报、交通信息与安全
微信论科教
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加州将允许远程监控无人车：测试车内不必配司机
对自动驾驶车辆的限制在一步步放开，加州总是走在前列。
美国加利福尼亚州车辆管理局（DMV）表示，今年4月起，远程监控的无人驾驶汽车将可以在加州道路上进行测试。在此之前所上路的无人驾驶汽车，都需要安全员坐在方向盘后面时刻监测车辆状态。但是从4月开始，真正的无人车将会开始上路，安全员可以远程对车辆进行监控。
远程操作员可以同时控制多辆无人驾驶汽车，这种无人驾驶汽车上路进行测试标志着无人驾驶技术取得了有一个突破，此前加州政府要求无人驾驶汽车进行道路测试的时候，车内必需配有安全员，在发生危急情况时随时准备好接管车辆的控制权。
目前在无人驾驶领域发力的，既包括了通用汽车等传统汽车制造商，也包括谷歌母公司Alphabet旗下的Waymo等科技企业。如果这些企业在今年4月能够准备好在路上部署远程监控无人驾驶汽车，这将会是他们第一次在公共道路上测试不配备车内安全员的无人驾驶汽车。
这种远程遥控技术已经被NASA和军方所使用，这种技术能够更快的实现无人驾驶技术的商用。新的规定将会在本月底正式通过，之后的一个月将会是公示期，然后该规定将会于今年4月正式生效。DMV发言人表示，有意进行相关测试的企业可以先准备申请材料，DMV有望于4月2日发出首个许可。
日产、Waymo、Zoox、Phantom Auto和Starsky Robotics等企业一直以来都在研究这种远程操控技术，当车辆内部的无人驾驶系统遇到问题的时候，远程操控人员可以随时接管车辆的控制权，保证车辆和车内乘客的安全。
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PSA与高通宣布C-V2X技术测试取得进展
该测试的目的之一是验证C-V2X技术是在汽车中部署5G网络技术，实现车辆间直接通信的第一步。
据外媒报道，PSA集团与高通科技公司宣布，在C-V2X通信技术测试方面取得进展。
自2017年2月宣布测试以来，PSA与高通科技公司一直在开展C-V2X技术测试。该测试的目的之一是验证C-V2X技术是在汽车中部署5G网络技术，实现车辆间直接通信的第一步。
PSA和高通科技公司将于今年3月，在法国雷恩举办的In&Out数字移动活动中（In&Out Digital Mobility），首次展示该技术。届时，上述两者将在PSA汽车中搭载C-V2X技术，并采用高通9150 C-V2X芯片组以及参考平台（reference platform）。特定用例（specific use-case）将展示C-V2X技术如何对高级驾驶辅助功能提供支持，以及车辆如何无缝地与其它车辆通信、警示其它车辆潜在的道路危险或者糟糕的驾驶环境，比如车流缓慢或者车辆禁行等。
C-V2X的演进将结合5G NR功能，后者具有数据吞吐量高、超低时延、可靠性高等特点，可为自动驾驶高级用例提供宽带载波通信技术支持。自动驾驶高级用例包括：高数据吞吐量的传感器、意图分享和3D高清地图更新等。
为进一步支持C-V2X生态系统在全球范围的扩张，PSA集团近期加入了5G汽车联盟（5G Automotive Association, 5GAA）。5GAA支持C-V2X直接及网络通信的研发，该联盟已吸纳了70多家全球性公司，其中包括汽车制造商、移动运营商、半导体公司、测试设备供应商、电信网络供应商以及智能交通设备及软件供应商等。
高通多年来一直致力于V2X生态系统的开发，其最初开发了基于IEEE 802.11p的产品，其中包括QCA6584AU等，当前开发的产品包括高通C-V2X 9150芯片组等。
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教育部公示2017创新人才推进计划拟推荐对象
日前，教育部科技司发布了《关于公示2017年创新人才推进计划拟推荐对象的通知》。在直属高校限额推荐基础上，教育部科技司委托教育部科技委组织评审。根据专家评审结果，确定了2017年度科技部创新人才推进计划教育部推荐名单。
附件1：
中青年科技创新领军人才拟推荐名单
序号 姓 名 所在单位
1 丁进良 东北大学
2 王 灿 清华大学
3 王 强 北京林业大学
4 王 磊 复旦大学
5 王小慧 华南理工大学
6 王晓东 华北电力大学
7 王新云 华中科技大学
8 孔 炜 北京大学
9 石 峰 北京化工大学
10 卢湖川 大连理工大学
11 兰恒星 长安大学
12 邢孟道 西安电子科技大学
13 刘 勇 中国海洋大学
14 刘小华 四川大学
15 刘若川 北京大学
16 闫学东 北京交通大学
17 孙晓明 北京化工大学
18 李一博 华中农业大学
19 李水清 清华大学
20 杨 娜 北京交通大学
21 杨四海 南京大学
22 杨建华 浙江大学
23 吴 翊 西安交通大学
24 吴怀春 中国地质大学（北京）
25 汪黎东 华北电力大学
26 沈锡辉 西北农林科技大学
27 张 杰 北京邮电大学
28 张朝阳 浙江大学
29 林双君 上海交通大学
30 罗俊航 中山大学
31 季 威 中国人民大学
32 周 欣 中国农业大学
33 周 剑 华东师范大学
34 周永丰 上海交通大学
35 周绍兵 西南交通大学
36 郑文明 东南大学
37 赵齐乐 武汉大学
38 赵宪忠 同济大学
39 段曦东 湖南大学
40 禹永春 复旦大学
41 饶志明 江南大学
42 秦 峰 中国农业大学
43 柴宏祥 重庆大学
44 唐 江 华中科技大学
45 陶小荣 南京农业大学
46 黄卫华 武汉大学
47 黄永锋 南京大学
48 黄军就 中山大学
49 曹 霞 北京科技大学
50 龚学庆 华东理工大学
51 董伟生 西安电子科技大学
52 董绍华 中国石油大学（北京）
53 谢甲涛 华中农业大学
54 訾 斌 合肥工业大学
55 裴艳中 同济大学
*根据科技部补充通知，教育部推荐名额共55个
附件2：
重点领域创新团队推荐名单
序号 依托单位 团队名称 负责人
1 北京大学 超低功耗智能器件及电路技术创新团队 黄 如
2 清华大学 下一代互联网创新团队 徐明伟
3 东北林业大学 林木资源高效利用创新团队 于海鹏
4 南京大学 人工微结构材料光声调控创新团队 彭茹雯
5 兰州大学 对流层与中层大气相互作用研究创新团队 田文寿
附件3：
创新人才培养示范基地拟推荐名单
序号 单位
1 中国人民大学
2 北京邮电大学
3 长安大学
4
2018年以来，中国科学家已发表12篇Nature、Science和Cell！
近年来，中国基础科学研究进步明显，在国际顶尖学术期刊上中国科学家发表的高水平学术论文也越来越多，部分研究领域经常会有重大突破性进展。
《自然》（Nature）、《科学》（Science）和《细胞》（Cell）作为目前国际上最顶尖的学术期刊，每期发表文章数量都很少，发表文章基本也代表了相关领域的顶尖研究成果。尽管2018年刚刚了过去不到两个月，中国科学家已经在三大顶尖期刊上至少发表12篇研究论文（包括7篇Nature、2篇Science和3篇Cell），势头非常强劲。
2018年以来中国科学家发表的12篇NSC论文中，清华大学和浙江大学表现突出，各以第一完成单位发表两篇NSC论文。其他高校和科研单位中，上海科技大学、中山大学和中科院神经所各发表一篇Cell，第二军医大学、温州医科大学、中科院植物研究所和中科院上海药物所各发表一篇Nature，华南理工大学发表一篇Science。
从发表论文的通讯作者来看，大部分是两院院士、国家杰青获得者等大牛科学家。而从研究领域来看，除了一篇论文属于材料科学领域外，其余为生命科学和医学领域。本期我们就一起来看看中国科学家发表的这12篇顶尖论文。
浙大团队在Nature杂志刊发两文：抑郁症研究获重大突破
浙江大学胡海岚团队
2月15日，著名期刊《自然》杂志同期刊发表浙江大学胡海岚团队的两篇研究长文（Research Article），文章揭示了快速抗抑郁分子的作用机制，推进了人类关于抑郁症发病机理的认知，并为研发新型抗抑郁药物提供了多个崭新的分子靶点。
近年来，科学界发现“氯胺酮”对抑郁症有着良好的治疗效果。低剂量的氯胺酮能在一小时内，对70%以上的难治性抑郁症患者起到治疗作用。胡海岚团队通过对这一作用机制的研究发现，大脑外侧缰核的簇状放电会引发抑郁症。
《自然》杂志评审人对这一系列重大突破给予了很高评价：“关于外侧缰核NMDA受体参与介导簇状放电和氯胺酮的抗抑郁作用的发现非常重要、创新，并且具有广泛的意义”，“这篇迷人的论文发现了一种不同寻常的神经元和胶质细胞的相互作用。”据了解，《自然》和另一顶级期刊《科学》将为这两项工作配发评论文章。
胡海岚教授长期从事情感与社会行为的神经机制研究，她先后在美国加州伯克利大学、美国冷泉港实验室、中国科学院上海生命科学研究院从事研究工作，自2015年5月起任职浙大, 双聘于浙江大学求是高等研究院和医学院神经科学研究中心。现在是浙江大学医学院教授，神经科学研究中心执行主任。
胡海岚个人简历
胡海岚，浙江大学求是高等研究院/浙大医学院教授，高级研究员，博士生导师。毕业于北京大学和加州大学伯克利分校，于2009年择优入选中国“百人计划”, 加入中国科学院神经科学研究所担任研究员， 作为研究骨干参与973“人类智力的神经基础”与中科院先导“脑功能连接图谱”等多项重大计划。自2015年5月起任职浙大。
2012、2014两次获得中国科学院优秀导师奖，2012年获国家杰出青年科学基金；2013年获明治生命科学杰出奖。2016年4月，入选2015年度“长江学者奖励计划”特聘教授名单。实验室致力于研究情绪与社会行为的分子与神经环路机制。在情绪影响学习记忆的分子机制（Cell，2007）、情绪效价的神经编码（Nature Neuroscience，2014）、抑郁症发生的核心分子机制（Science，2013），以及社会等级的神经环路基础（Science，2011）等方向，取得了既有理论意义又有潜在应用价值的系统性原创成果。为Science和Neuron等杂志的特邀审稿人。5年内培养4名优秀博士毕业生，获得中科院院长特别奖、恒源祥英才奖一等奖各2人次，另获吴瑞奖学金、国家奖学金、张香桐奖学金一等奖、强生一等奖等各1人次。
上科大最新Cell揭示GPCR多重药理学分子机制
2月2日，来自上海科技大学iHuman研究所的研究团队联合美国美国北卡莱罗纳大学教堂山分校的研究人员在Cell杂志上发表了题为“5-HT2C Receptor Structures Reveal the Structural Basis of GPCR Polypharmacology”的研究论文，解析了与肥胖、精神类疾病密切相关靶点——五羟色胺2C受体 (human serotonin 2C receptor, 5-HT2C) 的三维精细结构，并以此为线索，揭示了人体细胞信号转导中的“重要成员”——G蛋白偶联受体（GPCR）家族多重药理学的分子机制。
值得一提的是，该研究是上海科技大学iHuman研究所继2016年、2017年在国际上首次发表大麻素受体、胰高血糖素样肽受体高分辨率三维结构之后的又一重要突破，是GPCR结构功能研究领域的又一项高水平、系统性的研究成果。
据悉，上海科技大学与中国科学院生物物理研究所联合培养博士生彭瑶为论文第一作者，iHuman研究所执行所长刘志杰教授、创始所长、特聘教授Ray Stevens及美国北卡莱罗纳大学Bryan Roth教授为论文共同通讯作者, 上科大为第一完成单位。本项研究中丹麦哥本哈根大学David E. Gloriam课题组负责结构信息分析工作， iHuman研究所赵素文课题组负责计算生物学，程建军课题组负责药物化学分析工作。iHuman研究所基因克隆平台、真核细胞表达平台、蛋白纯化平台、功能研究平台的工作人员为该项研究提供了强大的技术支持。
中科院植物研究所陈之端团队在Nature发文
中国科学院植物研究所，南京林业大学，美国佛罗里达大学和澳大利亚国家标本馆的研究人员发表了题为“Evolutionary history of the angiosperm flora of China”的文章，通过重建中国被子植物的系统发育树和时间树，结合物种分布数据，揭示了中国被子植物系统发育多样性形成的时空格局。
这一研究成果公布在1月31日国际著名学术期刊Nature上，文章的通讯作者为植物研究所陈之端研究员，植物所外籍特聘研究员、美国佛罗里达大学教授Pamela S. Soltis和Douglas E. Soltis，以及美国霍普学院教授Jian-Hua Li。第一作者为植物研究所鲁丽敏、刘冰、叶建飞、杨拓、李洪雷、孙苗，以及南京林业大学的毛岭峰。
中山大学宋尔卫团队发表一篇Cell
1月26日，中山大学孙逸仙纪念医院宋尔卫、苏士成团队在Cell杂志在线发表了题为“CD10+GPR77+ Cancer-Associated Fibroblasts Promote Cancer Formation and Chemoresistance by Sustaining Cancer Stemness”的研究论文。该研究率先运用细胞膜蛋白CD10和GPR77为化疗耐受相关的成纤维细胞亚群贴上“身份标签”，发现了一种新型表达CD10+与GPR77+细胞表面标记分子的癌症相关成纤维细胞，此种成纤维细胞可显著促进乳腺癌与肺癌病人对化疗的耐药性，并为肿瘤干细胞的干性维持提供了环境。
据悉，苏士成、陈嘉宁和姚和瑞为本文共同第一作者，宋尔卫是通讯作者，中山大学是唯一作者单位。宋尔卫、苏士成团队长期致力于肿瘤微环境调控肿瘤细胞可塑性，取得了一系列系统性创新研究成果，其中包括在Cancer Cell、Cell Research、Cancer research 等国际著名期刊发表的多篇代表性论文。
第二军医大学曹雪涛院士团队Nature发现免疫炎症平衡调控新机制
1月24日，第二军医大学、医学免疫学国家重点实验室曹雪涛院士领导的课题组在Nature杂志上发表了题为“Tet2 promotes pathogen infection-induced myelopoiesis through mRNA oxidation”的研究论文，揭示了TET2蛋白在开启天然免疫反应方面的重要功能，完善了TET2在调控免疫方面的作用。
此外，该发现不仅从免疫学角度为机体抵抗病原体感染的天然免疫机制提出了新观点，也在表观机制层面揭示了TET2参与基因表达转录后调控的新模式，为有效防治感染性疾病和控制炎症性疾病提供了新思路和潜在药物研发靶标。
中科院神经所在Cell发布中国克隆猴重大成果
世界首个体细胞克隆猴“中中”和它的妹妹“华华”
日前，从中国科学院获悉，中国科学院神经科学研究所孙强研究员率领以博士后刘真为主的团队，经过五年的不懈努力，终于在克隆技术方面取得新的重大突破：在国际上首次实现了非人灵长类动物的体细胞克隆。2018年1月25日，国际生物学顶尖学术期刊“细胞”（Cell）以封面文章在线发表了此项成果。
世界首个体细胞克隆猴“中中”于2017年11月27日在中国科学院神经科学研究所、脑科学与智能技术卓越创新中心的非人灵长类平台诞生。一周后的12月5日，第二个体细胞克隆猴“华华”诞生。
清华大学肖百龙与李雪明课题组合作发表一篇Nature
1月22日，《自然》期刊在线发表了清华大学肖百龙与李雪明课题组合作撰写的《Piezo1离子通道的结构与机械门控机制》（Structure and Mechanogating Mechanism of the Piezo1 Channel）研究论文。论文解析了哺乳动物机械门控Piezo1离子通道的高分辨率三维结构，揭示了其参与机械力感受与传递的关键功能位点，进而首次提出了Piezo通道以类似杠杆原理进行机械门控的精巧工作机制。该研究对理解生物机体如何将机械力刺激转化为电化学信号这一基本生命过程具有重要意义。
清华大学肖百龙和李雪明博士为本论文共同通讯作者。肖百龙课题组赵前程博士、生命学院2015级博士生周珩、药学院2016级博士生池少鹏及生命学院2013级博士生王燕峰为并列第一作者。北京生命科学研究中心董梦秋博士及其课题组的博士生王建华，清华大学王佳伟研究员及肖百龙课题组的耿洁、吴坤、刘文豪、张廷鑫也参与了部分研究工作。
温州医科大学研究团队以第一单位在Nature发文
日前，温州医科大学药学院李校堃教授团队与美国纽约大学医学中心研究人员解析出一种被称作α-Klotho的蛋白的分子结构，以及如何协助传递一种延缓衰老的激素信号。
1月17日，该研究结果发表在国际顶级综合性学术期刊Nature。温州医科大学陈高帜博士为该论文第一作者，梁广教授和硕士生付丽丽为署名作者，李校堃教授和纽约大学MoosaMohammadi教授为共同通讯作者，药学院为论文第一完成单位。
华南理工大学首篇Science：世界首个有序大孔-微孔MOF单晶材料诞生
1月12日，国际顶级学术期刊Science杂志在线发表了华南理工大学作为第一单位的研究论文“Ordered Macro–Microporous Metal–Organic FrameworkSingle Crystals”（有序大孔-微孔金属有机骨架单晶）。其中，华南理工大学化学与化工学院沈葵副研究员是论文第一作者，化学与化工学院李映伟教授与美国德克萨斯大学圣安东尼奥分校陈邦林教授为论文的共同通讯作者。这也是华南理工大学首次在Science主刊上以第一单位发表论文。
在这项研究中，华南理工大学沈葵副研究员、李映伟教授及其团队经过精心设计，首次提出了一种以聚苯乙烯小球（PS）三维结构为模板的合成策略，以甲醇-氨水为双溶剂，通过“硬模板剂的制备-在大孔内填充MOF前驱体-MOF的可控晶化-去除模板剂”的制备路线，研制出世界第一个有序大/微孔MOF单晶材料。
中科院上海药物所吴蓓丽和赵强团队发表一篇Nature
2018年1月4日，来自中科院上海药物所吴蓓丽和赵强领衔的研究团队在Nature上发表了题为“Structure of the glucagon receptor in complex with a glucagon analogue”的研究论文，首次测定了胰高血糖素受体GCGR全长蛋白与多肽配体复合物的三维结构，揭示了该受体对细胞信号分子的特异性识别及其活化调控机制。该研究为靶向GCGR的药物设计提供了迄今为止精度最高的结构模版，将在很大程度上促进治疗2型糖尿病的新药的研发。
清华大学施一公研究组在Science发表研究长文
2018年1月4日，清华大学生命学院、结构生物学高精尖创新中心施一公教授研究组于《科学》（Science）以研究长文形式（Research Article）在线发表了题为《人源剪接体第一步催化反应状态的结构》（Structureof a human catalytic step I spliceosome）。
这是该研究组于2017年5月解析了第一个高分辨率的人源剪接体（C*complex）结构之后，再次在近原子分辨率的尺度上观察到人源剪接体的结构（第一步反应后的催化状态，C complex），进一步揭示了剪接体催化的机理，为理解高等生物的RNA剪接过程提供了重要基础。
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双一流高校被分成了五档？教育部：作者自己分的
关于“双一流”，又有了新动静。
近日，一篇题为《教育部批复42所双一流大学建设方案，按实现目标分为这5档》的文章流传开来，多家网站和自媒体竞相转发。
文章称，根据教育部批复的各大高校世界一流大学的建设时间，可以明显看出高校当前实力的差距和高校地位。按照各高校世界一流大学建设时间，可以将它们分为五档。
第一档高校包括北京大学、清华大学、浙江大学等5所，第五档高校则有大连理工大学、吉林大学、西北工业大学等12所。
似乎这是一份官方盖戳的“分级指南”。
23日，教育部研究生司表态，指出根据《统筹推进世界一流大学和一流学科建设实施办法（暂行）》（简称《实施办法》），各校建设方案经高校报所属省级人民政府或主管部门审核通过后报教育部等三部委，由高校自行择时公布，无需教育部批复。
截至目前，绝大部分建设高校均已公布“双一流”建设方案。至于分五档之说，是“文章作者根据各高校世界一流大学建设时间分的档次”。
“双一流”建设高校确实有分类，但并不是分成了“五档”。根据《实施办法》，“双一流”建设高校按照“一流大学”和“一流学科”两类布局。为打破身份固化、激发建设活力，在具体遴选中又将“一流大学”建设高校区分为A、B两类，以督促高校加快改革、加快发展。
在2017年9月公布的“一流大学”建设高校名单中，一流大学建设高校为42所，其中，北京大学、中国人民大学、清华大学等36所高校为A类，东北大学、郑州大学、湖南大学、云南大学、西北农林科技大学、新疆大学这6所高校为B类。北京交通大学、北京工业大学、中国科学院大学等95所高校为“一流学科建设高校”。
教育部相关负责人特别强调，此次遴选认定所产生的是“建设”高校及“建设”学科，重点在“建设”，是迈向世界一流的起点，而不是认定这些学校和学科就是世界一流大学和一流学科，能否成为世界一流大学和一流学科还要看最终的建设成效。
至于各个高校要如何建设，就要从他们的建设方案中一窥端倪。
一流大学建设高校，通盘考虑学校整体目标和建设学科目标，统筹安排部署；一流学科建设高校，则把建设学科摆在建设方案的中心位置，同时也对学校学科整体建设作出长期规划安排。
42所“一流大学”建设高校都在建设方案中提出了自己的“小目标”。比如，北京大学、清华大学都提出要在2050年前后成为世界顶尖大学；上海交通大学要在2050年建成卓越的世界一流大学，哈尔滨工业大学则要在本世纪中叶成为具有重大国际影响力和核心竞争力的世界顶尖大学……这些表述，也成为上述网文划分高校档次的依据。
教育部研究生司相关负责人告诉记者，“双一流”建设下一阶段的主要任务是，深入贯彻落实习近平新时代中国特色社会主义思想和党的十九大精神，加快推进建设，全面落实各项任务，引领高等教育内涵式发展。教育部将制定出台关于加快“双一流”建设的指导性意见，着力构建协同推进机制，研究制定动态监测和绩效评价办法，推动“双一流”建设健康发展。
科学网、科技网、交通新闻网
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杨传堂李小鹏:加快建设交通强国为现代化经济体系当好先行提供支撑
2月23日，交通运输部党组中心组举行2018年第二次集体学习（扩大），主题是学习习近平总书记在中央政治局第三次集体学习时的重要讲话精神，深刻认识、准确把握“建设现代化经济体系”对交通运输工作的新要求，努力建设现代化交通。部党组书记杨传堂主持学习，部党组副书记、部长李小鹏，部党组成员何建中、刘小明、陈健作交流发言。杨传堂、李小鹏强调，要深入学习领会习近平总书记关于建设现代化经济体系的重要讲话精神，进一步贯彻落实党的十九大精神，以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，加快建设交通强国，为建设现代化经济体系当好先行、提供支撑。
会议指出，习近平总书记在中央政治局第三次集体学习时的重要讲话，深刻阐述了建设现代化经济体系对我国建设社会主义现代化强国的战略意义和目标重点，强调建设六大体系和一个体制，明确了五项重点工作，是抓好经济工作的根本遵循和经济建设的总纲领。要深刻认识到建设现代化经济体系是跨越发展关口的迫切需要，是适应我国社会主要矛盾变化的客观需要，是实现“两个一百年”奋斗目标、建设社会主义现代化强国的必要条件。
会议强调，现代化经济体系是一个整体。交通运输是国家重要的经济部门，是现代经济活动的重要载体，党的十九大报告在建设现代化经济体系的战略部署中提出建设交通强国，这是新时代赋予交通运输行业的历史使命。要准确把握建设现代化经济体系对推进交通强国建设的要求，按照转变经济发展方式、优化经济结构、转换经济增长动力要求，紧紧围绕抓主线、重创新、讲协调、求永续和拓空间等方面谋发展、做文章和促实践，切实转职能、转方式、转作风，为推进交通强国建设提供有力保障。
会议要求，要着力打造现代化综合交通运输体系，加快建设交通强国，为建设现代化经济体系提供坚实支撑。一要深入推进交通运输供给侧结构性改革，加快优化营商环境，进一步降低物流成本，加快补齐交通基础设施短板，为大力发展实体经济提供支撑；二要推动技术创新与交通运输发展深度融合，加快建设创新型行业，着力加强新技术应用，着力加强人才支撑体系建设，为实施创新驱动战略当好先行；三要加快完善支撑城乡区域协调发展的现代综合交通运输体系，深入落实乡村振兴战略，坚决打好交通扶贫脱贫攻坚战，着力支撑区域协调发展战略实施，努力建设人民满意交通；四要进一步加强交通运输对外开放和国际合作，以“一带一路”建设为重点，促进交通运输全产业链、全方位、组团式“走出去”，积极参与全球交通治理体系建设，支撑开放型经济发展；五要加快完善交通运输现代治理体系，深化管理体制机制、市场化和投融资体制改革，进一步完善行业社会共治，为交通运输市场经济体系提供制度保障。
在京部领导，部总师，部机关司局主要负责同志、部属在京单位党政主要负责同志参加学习。
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全国高校黄大年式教师团队LOGO发布
为做好全国高校黄大年式教师团队创建工作，丰富教师团队形象，扩大教师团队影响力，促进教师团队创建工作可持续发展，教育部教师工作司委托中央美术学院设计了全国高校黄大年式教师团队LOGO，日前发布。
全国高校黄大年式教师团队LOGO选取竹子作为该标志设计的核心元素。竹与梅、松并称为岁寒三友，竹竿挺拔，四季青翠，是立身端直，处事谦卑，高雅纯洁的精神文化象征，体现出黄大年心有大我、至诚报国，立德树人、教书育人，敢为人先、开拓创新的时代人物形象。LOGO由单片竹叶组成“个”字，从单“个”到“个”“个”适形演绎成“阵”，使其形成“个人”与“众人”的团队视觉理念，并在稳定的三角形框架下进行升腾箭头式目标方向的序阵，突出众志成城的团队意志，充分展示了全国高校黄大年式教师团队整体形象。
该LOGO将用于教育部下一步组织开展的全国高校黄大年式教师团队创建、宣传、表彰奖励等工作中。各地各校开展的“全国高校黄大年式教师团队”建设、宣传、表彰工作也可使用该LOGO。
全国高校黄大年式教师团队LOGO及设计说明
设计说明：全国高校黄大年式教师团队LOGO选取竹子作为设计的核心元素。竹与梅、松并称为岁寒三友，竹竿挺拔，四季青翠，是立身端直，处事谦卑，高雅纯洁的精神文化象征，体现出黄大年心有大我、至诚报国，立德树人、教书育人，敢为人先、开拓创新的时代人物形象。LOGO由单片竹叶组成“个”字，从单“个”到“个”“个”适形演绎成“阵”，使其形成“个人”与“众人”的团队视觉理念，并在稳定的三角形框架下进行升腾箭头式目标方向的序阵，突出众志成城的团队意志，充分展示了全国高校黄大年式教师团队整体形象。
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中国人工智能企业“吸金额”
超过美国
新华社华盛顿２月２３日电（记者周舟）美国一家风险投资公司近日发表报告说，中国人工智能领域初创企业去年获全球近半数投资，首次超过美国。
美国ＣＢ风险投资公司发布的《２０１８年人工智能发展趋势》报告显示，２０１７年，中国人工智能初创企业股权融资额占全球总量的４８％，高出美国１０个百分点。
报告显示，以“深度学习”和“人工智能”等关键词进行检索，来自中国的专利数量大幅高于美国的专利数量。其中，以“深度学习”为关键词的中国专利数量是美国的六倍。
报告说，人脸识别和人工智能芯片是中国促进人工智能产业发展的两个关键领域，其中旷视科技、商汤科技和云从科技等企业在人脸识别领域表现抢眼。在芯片领域，中国企业寒武纪科技发布了自主研发的机器学习处理器，宣称未来三年将占领１０亿台设备。
这份报告还说，中美两国的人工智能领域有许多互相联系之处，比如专注于基因分析的无锡药明康德和专注于无人驾驶技术的小马智行等公司在中美两国同时运营，促进了两国相关领域的沟通合作。
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数据缺失阻碍人工智能研究复制
同一个算法学习走路，结果可能不同。图片来源：YUVAL TASSA
去年，加拿大蒙特利尔大学的计算机科学家们急于展示一种新的语音识别算法，他们想将其与一个著名科学家开发的基准算法进行比较。唯一的问题是基准算法的源代码没有发布。研究人员不得不从已发表的描述中重建该算法。但是，他们无法让自己的版本与基准算法的要求相匹配。该校博士生Nan Rosemary Ke说：“我们试了2个月，但都没办法成功。”
人工智能（AI）这个蓬勃发展的领域正面临着实验重现的危机，就像实验重现问题过去10年来一直困扰着心理学、医学以及其他领域一样。AI研究者发现他们很难重现许多关键结果，这导致了对研究方法和出版协议的新职责。
法国国家信息与自动化研究所计算神经科学家Nicolas Rougier说：“这个领域以外的人可能会认为，因为我们有代码，所以重现是有保证的。但完全不是这样。”近日，在美国新奥尔良召开的人工智能协会（AAAI）会议上，重现性问题被提上议程，一些团队对这个问题进行了分析，也有团队提出了减轻这个问题的工具。
最根本的问题是研究人员通常不共享他们的源代码。在AAAI会议上，挪威科技大学计算机科学家Odd Erik Gundersen报告了一项调查的结果，该调查针对过去几年在两个AI顶级会议上发表的论文中提出的400种算法。他发现只有6％的研究者分享了算法的代码。只有1/3的人分享了他们测试算法的数据，而只有一半分享了“伪代码”。（许多情况下，包括《科学》和《自然》在内的期刊上发表的AI论文中也没有代码。）
研究人员表示，缺失的原因有很多：代码可能是一项正在进行中的工作，所有权归某一家公司，或被一名渴望在竞争中保持领先地位的研究人员紧紧掌握。代码也可能依赖于其他代码，而其他代码本身未发布。或者代码可能只是丢失了，在丢失的磁盘上或被盗的笔记本电脑上——Rougier称之为“我的狗吃了我的程序”。
另一方面，假设你可以获得并运行原始代码，它仍然可能无法达到预期。在机器学习领域，计算机从经验中获取专业知识，算法的训练数据可以影响其性能。 Ke指出，“每跑一次的结果都充满了随机性，你可能真的非常幸运，跑出一个非常好的数字。研究报告通常就是这个。
在AAAI会议上，加拿大麦吉尔大学计算机科学家Peter Henderson表示，通过反复实验学习设计的AI的性能不仅对所使用的确切代码高度敏感，还对产生的随机数“超参数”也非常敏感。他在不同的条件下运行了这些“强化学习”算法中的几个，发现了截然不同的结果。Henderson说，研究人员应该记录更多的关键细节。“我们正试图推动这个领域有更好的实验程序和评估方法。”
研究人员还在AAAI会议上提出了另一种工具帮助复现：一种自动重新创建未发布源代码的系统，它能节省数天或数周的时间。这个系统是一种由小型计算单元层组成的机器学习算法，通过扫描一份AI研究论文，寻找描述神经网络的图表或图示，然后将这些数据解析为图层和连接，并以新代码生成网络。
荷兰埃因霍芬理工大学计算机科学家Joaquin Vanschoren创建了另一个存储库：OpenML。它不仅提供算法，还提供数据集和超过800万个实验运行及其所有相关详细信息。“你运行实验的确切方式充满了无证的假设和决定，这些细节大多不在论文里。”Vanschoren说。
目前，心理学通过创造一种有利于复现的文化处理它的再现性危机，AI也开始这样做。2015年，Rougier帮助启动了一个致力于复现的计算机科学杂志ReScience。大型神经信息处理系统会议也已经开始从其网站链接到论文的源代码。
而且，Ke正在邀请研究人员尝试复现已发表实验，并提交给即将举行的会议，以实现“可复现性挑战”。Ke说，近100个复现项目正在进行中，大多数是由学生完成的，他们可能因此获得学分。
然而，AI研究人员表示，目前的激励措施仍然不能与可复现性相匹配。他们没有足够时间在每种条件下都测试算法，或者在文章中记录他们尝试过的每个超参数。因为他们面临发论文的压力——每天都有许多未经同行评议的论文发布到arXiv上。
此外，许多人也不愿意报告失败的复现。例如，在ReScience，所有公布的复现项目迄今为止都是正面的。Rougier说，他也尝试过发表一些失败项目，但年轻研究人员往往不希望批评高级研究员，失败项目也就无人提起了。这就是为什么Ke拒绝透露她想用作基准的语音识别算法背后的研究人员的原因之一。
Gundersen认为这种文化需要改变。“这样做并不羞愧。”他说，“这只是说实话。”
凤凰科技网、网易科技
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无人车地图激战正酣 谷歌能否再次笑到最后？
在消费级数字地图领域，谷歌是无可争议的赢家，如今无人驾驶汽车也需要涵盖街道详尽数据的高精度地图，这一次业界没有人愿意看到谷歌再次笑到最后。这一场地图大战激战正酣，诸多的公司在展开角逐。
不管在哪一天，硅谷可能都有十多家无人驾驶汽车在绘制同一个街角的地图。这些汽车分别来自不同的公司，但做着同样的事情：制作高精度街道地图。这些地图最终可能会成为无人驾驶车辆的车载导航指南。
这些公司聚集在法律和天气环境有利的地方——或者它们可以得到最多关注的地方。例如，一群测绘车辆每年聚集在拉斯维加斯CES（国际消费电子展）附近，因为该展会是展示自动驾驶汽车技术成果的热门舞台。 Evercore ISI分析师克里斯·麦克纳利（Chris McNally）表示，“可能有50家公司仅仅为了在CES举行期间给人们提供无人驾驶汽车试乘服务，而跑去测绘拉斯维加斯的地图，这真的很浪费资源。”
自动驾驶汽车需要功能强大的传感器来视察周围的环境，也需要先进的软件来思考和作出决策。它们特别需要每一条可想到的道路的最新地图来进行行驶。谁拥有这种供车辆阅读的、最详尽且最广泛的地图，谁就将拥有一项可能价值数十亿美元的资产。
正因为此，一场地图大战正全面打响：几十个竞争者进入一个令人眼花缭乱的联盟阵列，耗费数千万美元的投资来寻求可能数年以后才会到来的巨额回报。Alphabet旗下的谷歌早些年成为了消费级数字地图领域无可争议的赢家，借助谷歌地图，人类驾驶员能够避开高峰时间的交通或者找到餐馆。谷歌是怎么赢的呢？它派出的测绘地图街景车遍布全球各地，它还拥有地图导航公司、汽车制造商甚至苹果都无法匹敌的软件专业技术。没有人想让Google再次获胜了。
所以，涉足自动驾驶车辆地图的公司在采取两种不同的策略，其中一种是创建完整的高精度地图，让未来的无人驾驶汽车能够完全独立驾驶；另一种是一点一点地创建地图，即利用车辆上的传感器，让汽车逐渐加大自动驾驶的程度。
Alphabet正在同时采取这两种策略。据四名知情人士透露，谷歌内部的一个团队正在开发一个可能会授权给汽车制造商的3D地图项目。这种地图服务与Alphabet另一家子公司Waymo为其自动驾驶车辆创建的高精度地图有所不同。
谷歌的地图项目专注于所谓的驾驶辅助系统，以使得汽车能够实现部分驾驶功能的自动化，并帮助它们看清前方道路或者转角处的情况。谷歌12月份发布的一个早期版本“车辆地图服务”，将传感器数据融合到他们的地图当中。
目前，谷歌正在将该服务提供给采用谷歌车载嵌入式操作系统Android Automotive的汽车制造商。到目前为止，谷歌已经为该系统制定了三个合作伙伴，但其他的汽车制造商不愿意将它们的中控台交给该搜索巨头。因此，据知情人士称，谷歌正在寻求扩展地图服务的功能，并寻找其他的分发方式。
谷歌发言人在一份声明中表示，“我们已经为人们建立了全面的世界地图，我们也正在努力扩展我们面向汽车的地图的实用性。”她拒绝就未来的计划发表评论。
与此同时，Waymo和其他拥有庞大无人驾驶研究团队的巨头——包括通用汽车公司、Uber和福特汽车公司——都派出了各自的车队，来为无人驾驶汽车创建丰富而详细的高精度地图。也有体量较小的初创公司在向觉得自己远远落后于别人的汽车厂商兜售制造这种地图的设备或者专用软件。还有一些供应商在打造面向普通汽车的地图服务，不过这些服务只有少数的一些自动化功能，例如自适应巡航控制或者夜视。
这些自动驾驶汽车地图比旧式的数字地图要求要高得多，因而催生了底特律、硅谷和中国的巨大投资。“自动驾驶汽车希望地图尽可能地精确、准确和实时，”领导一年前创立的创业公司Argo AI的布莱恩·塞尔斯基（Bryan Salesky）表示，“现成的解决方案并不存在”。Argo AI曾获得福特的10亿美元投资。
制图武器交易商
跟打造无人驾驶汽车一样，制作无人驾驶汽车地图也是一项十分艰巨的任务。装载有昂贵的激光雷达传感器和摄像头的无人驾驶测试车队，要与人类司机一起出动，捕捉周围的环境。绘制结果有助于训练下一个车队，这个车队仍然会配有安全驾驶员——在某些情况下，还需要几十个人坐在电脑面前对所有的摄像进行分类。
这是一场成本高昂的考验，而且要数年以后才能取得回报，如果不是数十年以后的话。 “即使你能够驾驶你自己的车辆，能够在世界上的每一条道路上行驶，你又如何进行更新呢？”Mobileye的发言人丹·格雷夫兹（Dan Galves）问道，“你必须要再次派出这些测绘车辆。”
与传统的数字地图不同，自动驾驶汽车地图需要几乎持续不停的更新。道路上哪怕细微至极的变化 ——一夜之间拔地而起的建筑区域，或者一点点的碎片——都有可能会影响无人驾驶汽车的行驶。“一旦发生怪异的事情，无人驾驶汽车就无法正常运作。”分析师麦克纳利指出。
Mobileye认为，让我们今天驾驶的汽车自己去看清前方道路的情况，会更有效率，更有成本效益。今年1月，英特尔公司宣布了一项“低带宽”地图测绘项目，计划今年将它的前置摄像头和芯片传感器推向200万辆汽车。该公司的想法是，让汽车能够看到车道标记、交通信号和道路边界等信息，让它们进行一部分的自动驾驶。
Mobileye表示，这对计算能力的需求要比构建全面的道路高精度地图少; Mobileye的格雷夫兹表示，公司将拿它的传感器数据与导航公司的地图进行匹配，逐步创建一个完全自动驾驶的汽车可以使用的地图。
这也是谷歌长期以来的两位地图竞争对手HERE和TomTom NV所采取的策略。这两家欧洲公司已将自己定位为谷歌地图的主要替代品，致力于向汽车制造商出售中控台地图。然而，这些“静态”地图只能看到大致的街道情况和捕捉实时快照。现在这两家公司都在开发替代产品：可呈现车道、路边和道路上其他任何东西的“动态”地图。它们希望，在汽车从某种智能化的车辆过渡到没有方向盘的全自动驾驶车辆期间，汽车制造商会坚守传统地图制造商的产品。
由一个德国汽车制造商财团所有的HERE，提供了一些例子。它的地图系统为其共同所有者之一奥迪公司带来有限的免手动驾驶功能，今年也将为另一位共同所有者宝马公司提供安全功能支持，英特尔去年也收购了HERE 15％的股份。
在拥抱逐步向自动驾驶迈进的策略方面，提供辅助驾驶软件Autopilot的特斯拉是最急切的一家汽车公司。特斯拉依靠车辆上的摄像头和传感器，但没有使用激光雷达。该公司尚未透露其Autopilot将采用哪款地图服务，其公司代表拒绝发表评论。特斯拉两年前很不愉快地与Mobileye分道扬镳，停止合作。
不过，特斯拉至少已经选择了另一家公司Mapbox来帮助集成地图。根据它提交的监管文件，特斯拉在2015年12月向Mapbox支付了500万美元的两年期授权费用。 Mapbox主要将其位置数据出售给Pinterest、Snapchat等应用。在最近获得1.64亿美元的新一轮融资后，该公司开始涉足汽车地图。Mapbox表示，通过安装在手机上的软件，它每天能够在全球范围内绘制约2.2亿英里的道路数据，提供街巷等基本情况的最新快照。
该初创公司的首席执行官埃里克·冈德森（Eric Gundersen）表示，“目前我们上路的传感器数量比到2020年整个联网汽车行业的传感器总量还要多。”对于汽车制造商而言，Mapbox的卖点是，将它的位置数据用作未来地图的基础层——将其与摄像头系统（如来自Mobileye的）或它们自己的传感器数据进行配对。和其他瞄准汽车制造商的公司一样，Mapbox乐于扮演中立的角色，愿意与任何人展开合作。“我们不知道谁会赢。”冈德森说。
新一代探路者
未知的不仅仅是谁会笑到最后，地图测绘行业甚至也不知道哪种策略更好，每个自动驾驶汽车地图看起来都不一样，因为采用不同的传感器系统，车辆就会产生不同的地图。来自Spark Capital的Cruise Automation早期投资者纳贝尔·海亚特（Nabeel Hyatt）指出，该领域没有标准的传感器套装。 Cruise Automation是2016年被通用汽车公司以5.8亿美元买下的自动驾驶汽车公司。
因此，一批高精度地图绘制公司正在对这个问题进行不同的尝试。它们都得到了风险资本的青睐，同时也在力争利润丰厚的合同。当中的部分公司对于Mobileye的策略不以为然，后者依赖于从半自动驾驶（所谓的2级和3级）到无人驾驶驾驶（4级或5级）的无缝过渡。“从2级攀升到3级，然后再攀升到4级是非常困难的，”DeepMap公司首席运营官罗伟（Wei Luo音译）说道，“中间的差距非常大。”他认为，最好的高精度地图是完全围绕无人驾驶功能而打造的。该创业公司表示，它正在与福特、本田和中国上汽公司合作，Mobileeye也与上汽合作，Waymo正在与本田洽谈合作事宜。
Waymo也在这一阵营当中。该原来作为谷歌无人驾驶汽车项目而为人熟知的项目，于2009年开始创建地图，Waymo的安德鲁·查塔姆（Andrew Chatham）和另外一名工程师从头开始展开“超级繁琐”的绘制工作——派出配备传感器的汽车捕捉城市的周围环境，然后将那些3D图像转化成为数字景观。查塔姆表示，汽车或许仅依靠感知系统就能够在高速公路上行驶，但在其他交通状况下做不到。想象一下，当你遇到一个你从未见过的、繁忙的双左车道路口的时候，会是怎样一种情形。现在再设想一下自动驾驶汽车遇到那种情况会怎么样。
“这是拥有详细地图的优势，”查塔姆说，“我们可以为汽车提供棘手问题的所有答案。”他表示Waymo正在探索反映施工更新等实时因素的解决方案，但拒绝透露具体细节。
得益于数年来的努力和强大的人工智能技术库，Waymo被认为是高精度地图领域的领先者。但到目前为止，该公司已向潜在的合作伙伴推销过它的整个套件，且达到了一些合作。查塔姆拒绝透露Waymo是否正考虑将其地图作为独立产品销售。
这个市场的另一股潜在力量是Uber。该打车服务巨人也在为其无人驾驶汽车项目开发高精度地图，使用与Waymo类似的测试车辆。Uber经理丽莎·维特坎普（Lisa Weitekamp）表示，公司正在探索如何将地图生成传感器放入其服务平台上的数百万辆汽车当中。维特坎普补充道，那些汽车已经在使用的地图——Uber应用中包含热门路线和驾驶决策的“静态”导航软件——有助于Uber打造无人驾驶地图。“它让我们占有优势。”她说。
那会使得打车服务地图访问权成为一项富有价值的资产。目前，Uber为它的司机和乘客提供的地图同时采用TomTom、谷歌和它自己的数据。两位知情人士透露，Uber和谷歌之间的合同今年将到期。两家公司的代表均拒绝发表评论。
很多的新晋者都在向汽车厂商着力强调其追赶Waymo和Uber等领跑者的汽车制造商的需要。由谷歌和苹果的前资深员工共同创立的DeepMap，依靠其智能软件来缩减将来自自动驾驶汽车传感器的图像转换为单一高分辨率景观所需的时间和成本。该初创公司表示，它正在与福特、本田和中国上汽集团合作。
Civil Maps具有可以辨别传感器数据的技术，该技术可利用测绘车辆在同一个地区制造的每一个回路形成数字网格。该公司的首席执行官斯拉万·普塔冈塔（Sravan Puttagunta）说道，这有点像移动应用Shazam识别一段音乐的方式。福特是Civil Maps的投资者，普塔冈塔表示他的公司正在筹集额外的资金。
目前，大多数的汽车公司都处在试水阶段，并没有为了得到地图而付出数百万美元级别的代价。福特发言人将其与初创公司的合作描述为“研究”。该公司押注的自动驾驶汽车Argo了解过多家供应商，但目前还是依赖于自己的内部地图。通用汽车发言人雷·沃特（Ray Wert）表示，公司更倾向于自己做地图。
新入行的公司很清楚最终不会所有人都存活下来。 “这与导航地图甚至搜索引擎领域非常相似，”DeepMap曾供职于谷歌的员工罗伟指出，“谁拥有更大的规模，谁就将占据优势。”
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美国恶意阻挠 华为5G怒爆发！
据外媒报道，美国正在极力劝说澳大利亚在建设5G网络的回收，避免使用华为的设备，并表达了美国对中国参与5G网络建设的担忧。
美国国家安全局、国土安全局对澳大利亚总理马尔科姆表示，美国担心中国华为参与5G网络建设会带来隐患，并称华为与中国政府关系密切，存在中国控制“一切”的隐患。
不过，华为仍在努力进入澳大利亚市场，去年还成为改过通信部5G工作组的成员，并和当地运营商澳都斯、沃达丰达成了合作，提供5G设备。
另据路透社消息，华为已经与亚洲、欧洲的多家运营商签署了25份谅解备忘录(MOU)，将进行5G设备试用。
不过，这个数量仍然低于爱立信、诺基亚。
根据华为的数据，截至2016年，全球537个4G网络中有一半以上采用了华为的技术，而在90个4.5G网络中，59个由华为提供。
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搜索引擎进化论！2020年大家搜索信息全靠一张嘴！
到2020年，30％的网络搜索方式将被语音识别系统占领，这对你的商业发展来说意味着什么呢？
根据亚马逊发布的信息称，在节假日期间，不计其数的Echo Dots（亚马逊所制造的智能家居设备，包括语音助理Alexa）在其网站上销售，而智能音箱Echo成为其最畅销的产品。
事实上，像Siri和Alexa这样的虚拟助手越来越多地被用于我们的日常生活中，这个现象也改变了消费者浏览网页的方式。
Gartner预测，到2020年，我们30％的浏览活动将由语音识别系统帮助完成。此外，诸如苹果公司的AirPods，Google Home和亚马逊的Echo智能音箱等以音频为中心的技术设备正在将“语音优先”互动转变成无处不在的用户体验。
消费者将通过语音输入搜索而不是通过文本输入进行搜索。以下将要描述的内容详细解释了中小企业是如何利用实用工具和技巧来适应这个浏览新时代的。
短暂却丰富的搜索工具历史
为了理解这个新的浏览时代将如何展开，我们先来看看搜索的历史以及它是如何演变的。德国SEO顾问Marcus Tandler在进行TEDxMünchen演讲时解释说，搜索引擎是能够让人类去不断编辑和完善它的。随后，美国在线公司通过购买Bryan Pinker写的第一个网络搜索爬虫软件（一种自动搜索机器人）得以搜索图片。而Lycos是另一个使用搜索爬虫的搜索引擎，但雅虎网站仍然依靠人工搜索。
Google在1998年改用了PageRank算法，并根据算法的重要性和相关性排列搜索页面。这在当时是革命性的，因为页面先前是根据某个关键词在特定页面上显示的次数进行索引的。 2000年，谷歌开始通过使用广告来实现搜索引擎的利益化，这意味着他们必须使搜索与用户之间有不可分割的联系。 2008年，苹果发布了iPhone 3G，而谷歌发布了Android（安卓）操作系统，使人们可以访问移动搜索引擎。
在2010年，谷歌推出了名为咖啡因的更新，通过对时间敏感，使搜索结果与用户更相关。这很棒，因为它可以让用户轻松搜索到新闻。例如，如果一位名人死亡，Google会在您查询他们的名字而不是他们的传记页面时为您提供与他们死亡相关的内容。但是，用户现在开始将问题输入为搜索查询。因此，为了回答问题，Google搜索引擎现在需要了解自然语言之后，来为用户显示更为准确的答案。
目前，语音搜索并不能覆盖到除了以英语为母语的国家以外的地区。对于讲荷兰语的国家来说，唯一支持这种语言的语音助手是Siri--它被纳入苹果的HomePod（据称2018年将来到法国，德国和荷兰）。不过，今年谷歌将推出荷兰语版的Google智能助理。到目前为止，Alexa语音助手仅在英国和德国的欧洲市场上进行销售。
尽管有各种各样的限制，语音助理正在飞速崛起。 2015年，使用GoogleNow，Siri和Cortana等虚拟助手进行的搜索量从统计零点跃升至全球总搜索量的10％。根据全球网络索引数据显示，16-24岁的人中有25％在移动设备上使用语音搜索。在这些语音搜索中使用的查询倾向于在问题的类型中表达，这意味着它们会以“谁”，“什么”，“何时”，“何处”，“为什么”和“如何”作为提问来导入数据库中以提取答案。例如，在文字输入中，“2014年世界大赛系列球队”将在转换为语音输入时被翻译为“2014年世界系列赛中的哪支球队？”。
除了使用问题而不是短语的形式之外，文本输入和语音输入之间还存在其他差异。首先，人们的搜索结果往往是针对具体位置的。如果来自阿姆斯特丹和柏林的两个用户同时询问“我能去哪里吃到比萨呢？”，即使他们提出了同样的问题，但他们希望得到完全不同的答案，因为他们正在寻找各自的特定地点的答复。其次，语音搜索的结果相对来说会更少。通常情况下，语音搜索会产生一到四个结果，以防止用户不得不滚动结果页面。最后，这些结果可能会有更高的点击率，因为只显示少量结果。因此，这将成为您在推广业务上一个令人垂涎的机会。
为了提高您的业务知名度，你可以利用语音助手专注于某个特征的特点，那么有几件事情可以尝试：
将您的信息放在语音助手能够最直接获取信息的地方
Siri会从Opentable，CitySearch，Yelp，Yahoo!，本地，ReserveTravel和Tripadvisor等搜索引擎和社交网站上中获得搜索结果。如果我拥有一家餐厅，并且想快速推广，我会努力在Opentable，Yelp和Tripadvisor等网站刊登餐厅的信息，以增加推介的可能性。我还会尝试让客户在Yelp和Tripadvisor上查看我的餐厅，这样当人们点击时，他们会看到我餐厅的相关信息和最新信息。如果我提供服务，我会努力争取在Yelp和Google My Business中露脸，以增加我的餐厅出现在头条的机会。
有一个本地化的SEO策略
由于语音助理提供特定位置的内容，因此您希望它们将您的业务或服务视为相关搜索条件的，以便为您所覆盖到的地区的人们提供服务。您希望参考微数据，例如商家位置，价格，店铺经理，电话号码等，以便您查看结果。此外，您还要确保列出您的业务能够提供的所有服务和覆盖地区。褒奖，认证和外部评估也将帮助您获得可信度。最后，您需要在网络上保持商家名称，地址和电话的一致性。
让您的网站和内容适合移动设备搜索
您需要尽可能使您的网站能够通过移动设备进行搜索（app或者手机网站），因为智能手机是人们进行语音搜索的主要设备。您可以使用Google的移动设备契合度测试来查看您网站在手机上搜索的效果，该测试将告诉您的网站需要改进的具体内容。您需要专注于使您的内容适合移动设备。作为一个经验法则，请简要说明您的内容，并确保在移动设备中查看时，无需滚动或点击其他按钮即可轻松访问所有重要信息。
观察竞争对手
确定您的竞争对手以明确发展方向，这是人们最古老的技巧之一。那么就请测试您的语音助手，并查看您想让自己的业务参与的问题排名。假如跟您的商家匹配只有2个搜索结果，那么你就更有机会看看他们在做什么，那么你可以结合自身情况，以最理想的方式在最后一个发布最有诱惑力的商家信息。
总之，语音辅助搜索的出现可以帮助那些想要利用这种新浏览方式来大干一场的精明中小企业的发展。通过将您的信息放在语音助手获取信息的地方，拥有本地化的搜索引擎优化策略，使您的网站适合移动设备并复制您的竞争对手排名进行语音搜索，您就有机会让更多的人接触到您的业务。
交通期刊最新论文
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(1)Transportation Research Part A: Policy and Practice Volume 109, (March 2018).第1篇.
Exploring the role of spatial cognition in predicting urban traffic flow through agent-based modelling Original Research Article
Pages 14-23
(2)Transportation Research Part B: Methodological Volume 109, (March 2018). 第1篇
The identical-path truck platooning problem Original Research Article Pages 26-39
(3)Transportation Research Part C: Emerging Technologies Volume 88, (March 2018). 第1篇
Reinforcement learning approach for coordinated passenger inflow control of urban rail transit in peak hours Original Research Article Pages 1-16
(4)Transportation Research Part D: Transport and Environment Volume 59, (March 2018). 第6篇
Bioindication of road salting impact on Norway spruce (Picea abies) Original Research Article Pages 58-67
(5)Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review
Volume 111, (March 2018). 第1篇
On the impact of jet fuel cost on airlines’ capacity choice: Evidence from the U.S. domestic markets Original Research Article Pages 1-17
(6)Accident Analysis & Prevention
Volume 113, (April 2018). 第1篇
The potential of clustering methods to define intersection test scenarios: Assessing real-life performance of AEB
Original Research Article Pages 1-11
(7)《交通运输工程学报》[ISSN:1671-1637/CN:61-1369/U]卷:第17卷 期数:2017年06期 页码:64-75 栏目:交通运输规划与管理 出版日期:2017-12-20.第1篇
李岩辉,陈宽民,马静,等.考虑交通需求特征的有轨电车运营网络优化[J].交通运输工程学报,2017,17(06):64-75.
武理工国家水运安全中心
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发表于 2018-2-27 10:14:32
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