【TechWeb】8月5日晚消息,奔驰与宁德时代今日宣布深化双方在动力电池技术领域的合作,同开发高新电池技术,支持梅赛德斯-奔驰车型阵容的大规模电动化。奔驰表示,“宁德时代将成为梅赛德斯-奔驰的一家头部供应商,保障下一代EQ产品未来几年的电池供应。”

据悉,搭配宁德时代电池组的奔驰豪华电动轿车EQS将于明年开启交付。

图,奔驰EQS轿车谍照

北京时间8月5日晚间消息,Facebook今日在美国和其他50多个国家和地区推出了短视频应用Instagram Reel,旨在向竞争对手TikTok发起挑战。

Facebook此举正值微软计划收购TikTok之际。知情人士称,在白宫的压力下,TikTok母公司“字节跳动”已经同意剥离TikTok的部分业务。

分析人士称,此次Facebook大规模推出Instagram Reel,将进一步加剧与TikTok之间的竞争。Instagram Reel和TikTok两款应用非常相似,都渴望吸引美国的青少年用户,两家公司也都将彼此视为对手和威胁。

去年11月,Instagram率先在巴西推出了Reels,6月份在法国和德国推出,随后又在印度上线。如今,Facebook又将其拓展到美国和其他50多个国家和地区。

Instagram Reels与TikTok高度相似,如允许用户制作和分享15秒的视频剪辑等。这些相似之处导致TikTok CEO凯文·梅耶尔( Kevin Mayer)将Reels称作是“山寨产品”。

梅耶尔说:“对于那些希望推出有竞争力的产品的公司,我们欢迎。在短视频应用Lasso失败后, Facebook又推出了另一款山寨产品Reels。”梅耶尔还表示,

Facebook对TikTok进行诽谤攻击,还把自己的行为伪装成爱国主义,旨在结束TikTok在美国市场的存在。

在周二与记者举行的视频电话会议上,Instagram负责产品的副总裁维沙尔·沙阿(Vishal Shah)承认了这些相似之处,并表示“产品的灵感来自各地”,包括Facebook的团队和更广泛的生态系统。

Instagram还没有计划为用户提供广告或其他通过Reels赚钱的方式,尽管它已经招募了一些年轻的网络明星,如舞蹈家梅里克·汉娜(Merrick Hanna)和音乐家蒂亚兹(Tiagz)等。但沙阿表示,该公司向创作者支付了制作成本。

营销机构Virus Nation CEO乔·加格里泽(Joe Gagliese)认为,Facebook此次拓展Instagram Reel对TikTok是一个巨大的威胁。而且,Facebook此时做出这样的决定,在很大程度上也是因为TikTok正处于“动荡”之际。

昨日已经有报道称,由于TikTok的未来充满不确定性,该平台上一些顶级创作者已经开始向其他平台转移,如Instagram、Triller和Byte等。(友亚)

人类对于角色扮演的热情永远不会消退,这也是 AI 换脸广受追捧的原因。

三个月前,机器之心曾介绍过一个换脸项目 Avatarify。利用这项技术,你可以将自己的脸实时替换成别人的脸,在视频会议中的表现十分流畅。迄今为止这个项目已在 GitHub 上获得了 8.5k 的 star 量。

3个月实现产品落地,这个GitHub 8000星的AI实时换脸项目有APP了

这个项目主要借助今年三月份发布的一篇 arXiv 论文《First Order Motion》,无需事先对目标图像进行任何训练,就能用另一个人的视频来替换自己的图像。

在使用 Avatarify 时,借助 deepfake 等其他换脸技术,在想要交换的脸部图像上对算法进行训练。通过在目标图像的相似类别上训练算法,该模型支持实时换脸操作。

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一阶运动模型整体框架

具体的操作过程也非常简单:

先导入一张静态图片,照片中的五官会随着视频中真人动作做出相应的变化,比如挑眉毛、眨眼睛、说话等动作,看起来就像是换了个人在开会。

更方便的是,开发者已经将它做成了 app,目前可在苹果商店下载。

Avatarify 已上架 APP Store。

这款应用的使用方法依然非常简单:在 app 中选择一张图片,即可开展一番表情操纵,最终生成的就是你想要的人脸视频了。

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也不知道是什么家庭背景,能让特朗普总统亲自为你的朋友送上生日祝福:「Happy birthday, Joe!」

 

你可以选择做个人,也可以放弃做人:

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还有换脸界最喜欢的蒙娜丽莎:

 

蒙娜丽莎:「你喜欢我的微笑吗?」(Do you like my smile?)

试用效果

本着负责任的态度,我们对产品进行了试用。下图为真实使用效果,没有加特技的成分,可以看出,眼神转换和微笑弧度都被成功捕捉到:

 

除了 APP 提供的图像以外,你也可以自定义目标头像,但需要注意将目标头像裁剪为正方形,并且距离不能太远也不能太近。最好选择单一的背景,以最大程度上避免还原失真。

很多用户在社交平台上展示了他们的试用成果。虽然在五官动作的捕捉上比较精确,但如果加上仰头等动作的话,生成结果仍然会出现变形:

 

下图中,马斯克下半部分的脸有点跑偏:

3个月实现产品落地,这个GitHub 8000星的AI实时换脸项目有APP了

当然这也和使用者的动作有关,表情管理能力越强,越能够以假乱真。

3个月实现产品落地,这个GitHub 8000星的AI实时换脸项目有APP了

三个月,从项目创建到产品落地

据 GitHub 项目介绍,这个项目自创建以来持续更新,具体时间表如下所示:

2020.04.13:添加 Windows 支持。

2020.04.15:添加 StyleGAN 生成的头像(ThisPersonDoesNotExist)。点击 Q 键,即可获得一张不存在的人的图像。每点击一次,即可轻松换头像。

2020.04.17:创建 Slack 社区。

2020.04.24:添加 Windows 安装教程。

2020.05.07:针对所有平台添加远程 GPU 支持。

2020.05.22:添加 Google Colab 模式,用户可以在没有 GPU 的计算机上运行 Avatarify。

2020.07.11:添加 Docker 支持,用户可以在 Linux 上使用 Docker 运行 Avatarify。

几天前,Avatarify APP 在苹果 APP Store 上线。

从项目创建到商业化软件落地,Avatarify 的作者只用了三个多月的时间。

也许无聊真的是第一生产力。

参考链接:

https://github.com/alievk/avatarify#configure-video-meeting-app

 

 2020 年,对于“大数据”这个词,多数人很难再说陌生。

尤其是在疫情防控期间,从各地相继推出健康码,到全国个人行程查询,在及时发现并定位确诊患者,进一步阻止疫情扩散方面,大数据和相关从业者都做出了不可磨灭的贡献。

近年来,随着数据行业的逐渐成熟,大数据本身也开始向外辐射到医学、气象、交通等众多其他学科领域,为这些领域的从业者和科研人员提供了数据维度的知识解读。

对于大数据相关从业者而言,这既代表着一份前进的动力,同时也不可避免地引发问题和焦虑。

在此背景下,2017 年起,清华大学大数据研究中心联合《大数据文摘》发布了年度研究项目《顶级数据团队建设全景报告》,致力于盘点数据团队建设现状,回答数据团队发展中面临的问题,力求为行业内数据团队的组建和高校数据人才的培养提供指导性意见。

今年,《顶级数据团队建设全景报告 2020》(以下简称《报告》)如约而至。在 2020 年的《报告》中,我们联合战略数据合作方领英,把目光扩展到全球,希望探索全球范围内数据团队的发展规律。

年初,突如其来的疫情对全社会都造成了极大的冲击,数据团队同样受到影响。在疫情的影响下,数据从业者应该保持着怎样的心态?数据团队的建设应该逐步放缓还是迎合规律缓慢加速?

《报告》囊括十余万条网络公开招聘信息、近千份有效调查问卷内容,和全球 6 位优秀数据团队负责人深度访谈内容,从数据团队建设现状、全球数据团队观察和疫情对数据团队的影响几个方面,力求真实呈现现阶段数据团队的建设全景。

以下为报告部分精华内容。

一线城市、新一线城市持续吃香,算法类岗位对学历要求最高

目前,在数据团队的建设上,一线城市、新一线城市仍然保持着较大的招聘需求。

深圳、广州、上海、北京、杭州五个城市的在招职位数量最多,随后是成都、武汉、南京、长沙、苏州,整体呈现一线城市-新一线城市的梯队特征。

在学历要求上,数据行业过半都要求本科以上学历,但对硕士以上学历的要求并不明显。

算法、产品、数据、开发四类核心岗位是对学历要求比较高的岗位,本科及以上学历的要求均超过 60%,其中算法岗位的学历要求中,本科及以上学历要求达到 97%,硕士及以上学历要求达到 35%。

网络、运营、运维三类职位的学历要求明显偏低,本科及以上学历要求均不超过 50%,其中,网络类职位仅有 18% 要求求职者获得本科学历。

薪资待遇的差异也在各类职位中差异明显,拥有博士学位的算法岗位薪资水平最高,接近 4 万元。软件、开发、产品、数据等职位也在硕士或博士要求的职位中,出现了薪资的明显增长。而网络、维护等职位在本科与硕士学历岗位之间却出现了薪资倒挂现象,间接说明该类职位对于学历水平要求并不高。

数据可视化技能正在成为全球数据团队推崇技能

领英数据显示,数据分析技能和数据可视化技能是过去一年在全球数据人才中增长最快的技能,前者增长速度约为 150%,后者增速同样超过 100%,Microsoft Power BI 在过去一年的增长速度为 94%,是全球市场的新兴技能排序中首位增长速度最快的分析工具。

人工智能、数据科学与数据管理技能同样呈现较快增长速度。在过去一年中,人工智能与数据科学对数据分析的影响比较大,数据量的日益增长也促使了数据管理技能的高速发展。

在国内市场,过去一年中增长最快的技能为数据科学,增长速度为 175%,相较全球范围,国内对于数据科学技能的需求更旺盛。其他技能的需求程度与国际整体较为相似。

数据从业者对职业和行业发展普遍乐观,职业规划稳定

数据团队的内部建设和氛围营造对于数据从业者来说也有着十分重要的影响,对目前的职业满意度进行调研后,我们发现,超过 40% 的从业者对当前的职业保持着十分积极的态度,15% 左右的从业者认为目前的职业不够令人满意。

此外,《报告》也针对数据团队成员的职业规划进行了探讨。根据调研结果,在从业者的五年规划里,数据人才更愿意深挖数据方向的工作,意愿达到 39%,其次有 15% 希望升职成为企业决策层。还有一部分数据人才更希望转型做产品经理或者尝试创业,占比均约为 12%。希望维持目前工作不变的比例同样约为 12%,真正考虑转行的从业者数量仅为1%。

整体而言,数据团队成员对于自己的职业规划主要集中在决策者和ר家两条道路上。

中国数据团队从业者硕士学历比例超全球均值,英国博士学历从业者最多

对于数据团队或数据产业的观察,目光不应该仅局限在国内,全球前沿国家的发展现状同样至关重要。综合领英平台的数据,我们也获取了全球数据行业发展的一些趋势和动态。

随着数据行业近年来的发展,从全球范围看,招聘市场对数据人才表现出极高的需求,全球数据从业者也在稳步增长,过去一年增长率为 4.4%。

从全球数据从业者的学历分布来看,数据人才普遍受教育程度高,98.5% 拥有本科或以上学历,其中持本科学历的数据从业者最多,占比 44%,持硕士学位者次之,占 36.4%,持 MBA 学位者占 12.1%,持博士学位者占比6%。

具体观察各个国家,领英站内印度本科及以上学历水平的从业人员占比最高,几乎所有数据行业从业人员都拥有本科或以上学历,英国拥有最多博士学历的数据从业者,占比达 8.3%,美国博士学历的数据从业者占比 7.4%。

与以上三国对比,中国的硕士学历从业者占比最多,达 51.2%,本科次之,占比 41%,但 MBA 与博士学历从业者较少,分别为 3.6% 和 3.1%。

各行业数据人才涌入互联网,高等教育行业数据人才流失严重

与其他专业人才相似,数据人才同样会在不同行业之间流动。观察全球范围内数据人才最集中的十大行业,我们通过定义“行业人才吸引力指数”,发现不同行业对数据人才的吸引力指数也有所区别。

(注:行业人才吸引力指数 = 流入指定行业的人才/流出该指定行业的人才)

互联网行业毋庸置疑在全球都保持着较高的吸引力,在数据人才的流动上,信息技术与服务、金融服务、管理咨询、通信和高等教育行业中的数据人才多流入到互联网。

在计算机软件、银行、医院与护理、保险行业和互联网行业,数据人才都是从其他行业流入,而高等教育的数据人才流出现象严重,其中互联网的吸引力指数最高,达到 6.27,金融服务次之,为 5.20。

疫情凸显数据价值,超 4 成数据团队业务量不降反增

面对年初爆发的疫情,数据行业也受到了一定程度的影响和波及。

综合问卷信息,超过半数的数据从业者认为数据团队的工作受到了不同程度的影响,超过 20% 的受访者认为疫情对于数据团队工作的“影响较大”。

在业务量上,超过 4 成的受访者表示数据团队的业务量有不同程度的增加,其中 3.6% 的数据团队的业务量翻倍,但仍然有接近 17% 的数据团队表示业务量有明显减少。

不过,可以看到,尽管受到了疫情的冲击,47% 数据团队从业者认为疫情对数据团队工作影响较小。

大数据文摘在此前投放的问卷调查中了解到,疫情对于企业中数据团队的业务并未造成很大的影响。在所有受访者中,17.5% 表示自己所供职公司的数据团队完全没有受到影响,29.1% 称几乎无影响,认为产生较大影响的比重为 23.3%。

在疫情对于业务量的影响上,38.8% 受访者认为数据团队业务量没有产生变化,16.9% 业务量减小。44% 的受访者则反映数据团队业务量增长,其中 3.6% 团队业务量翻倍。我们可以看到,疫情冲击下,大数据相关业务的价值正在凸显。

不难看出,一支高效运作、抗压的数据团队不仅对于所在公司至关重要,也是整个社会持续、健康发展的生力军。整体来说,疫情对于数据团队的影响并非完全负面。虽然有部分企业出现了裁员或降薪情况,但同样也出现了不少业务量增长的情况,说明数据业务价值在疫情中逐渐凸显。与此同时,疫情对于从业者的职业规划还是产生了一定影响,部分受访者原本的跳槽计划出现了变动。