力帆汽车租赁怎么样

力帆汽车租赁
“E租车”是市电力公司联合长安汽车、力帆实业、北京邮电大学、重庆大学等单位共同研发的“互联网”分时租赁平台。其结合了大数据、云计算、移动支付、地图导航等技术，采用“一级部署、多级应用”的系统架构，以服务网站和手机APP为主要交互途径，向电动汽车租赁用户、运营商、电动汽车企业、政府部门提供综合服务。
该平台上线后，将有效统筹各分时租赁运营单位的车辆、充电及停放站点等信息，实现分时租赁行业的高效运营。
力帆汽车租赁怎么样
盼达用车一次可跑100公里左右。
盼达用车上线于2015年11月，是重庆力帆汽车旗下新能源分时租赁平台 ，借助“互联网+车联网”，提供绿色出行服务 。
力帆 出租车
其实各有各的好，如果经济宽裕的话还是买一辆车吧，因为你的车停在你家楼下，那么你出门办事就会很方便，但是它的消费是比较高的，每年需要上保险需要加油，需要保养，还需要验车，这些费用加起来也会不少。但是它比较有效率。
如果经济不太宽裕，现在公交也挺发达的，我觉得坐车也挺好的，少担风险，少消费，还能保证你不用额外支出。
当然有车也不一定总开，有的时候也会坐出租或公交。所以两种出行方式交替进行，哪个更实惠就用哪个，毕竟老百姓过日子也挺不容易的。
力帆汽车租赁公司地址
1、EVCARD共享汽车。
环球车享汽车租赁有限公司，EVCARD，上海国际汽车城集团旗下，于2016年EVcard与e享天开合并为环球车享，在多个城市提供电动汽车租赁服务。
2、盼达用车PANDAUTO共享汽车。
盼达用车是由力帆控股战略投资的新能源汽车智能出行平台，提供分时租赁、 专车租赁、企事业机构团体长租等形式的“移动互联网+车联网+能源互联网+用 车服务”的公司。
3、Gofun共享汽车。
Gofun，首汽集团针对移动出行端推出的新能源汽车分时租赁平台，致力于提供便捷/快速/经济/时尚的城市公共交通出行服务解决方案。
“Gofun出行”是首汽集团针对移动出行推出的一款新能源分时租车项目，成立于2015年，总部位于北京，致力于将服务网点覆盖北上广深、一线城市及省会、沿海经济发达二线城市。
4、分时租赁汽车平台TOGO。2015 年 7 月公司成立，9月 APP在应用市场正式上线，目前在北京、上海、广州、深圳、成都和西安均已落地运营。现阶段，我们已经拥有奔驰 Smart、宝马 MINI、宝马1系、奥迪A3、JEEP 自由侠、雪铁龙 C3、标致 2008 等多款旗舰车型。
力帆租车app
就目前的共享汽车平台中，盼达用车是比较好的。
盼达用车上线于2015年11月，是力帆控股战略投资的新能源汽车智能出行平台，借助“互联网+车联网”，提供绿色出行服务。
盼达专注于大型城市的分时租赁运营，已开拓的市场中均已覆盖各地的工业园区、大型社区、交通枢纽、旅游景区、购物中心、大学城等城市通勤高频场景，深耕城市网格化、规模化布局。
力帆汽车租赁电话
重庆的共享汽车有：Car2go、EVCARD、力帆盼达
“car2go”项目是国际知名豪车制造商戴姆勒旗下的汽车共享项目，主要采用奔驰smart组成单程、自由流动式汽车即时共享体系，该项目已在华盛顿、柏林、多伦多等29个城市运营，约投入125万辆车。重庆则是其进军亚洲市场的首站，同时“car2go”也将有它的中文名“即行”。
可以说，car2go就是共享汽车界的领导者，在重庆也经常能看到有car2go的smart在大街穿梭，并且与其他共享汽车平台不同，Car2go旗下车辆均是燃油版smart。从地图分布来看，Car2go在城市中的网点还是很密集，且车辆情况也很富裕。
EVCARD品牌是上海国际汽车城新能源汽车运营服务有限公司开展的电动汽车分时租赁项目。
EVCARD电动汽车分时租赁是借助物联网技术实现的一种新型汽车分时租赁服务模式，实现了用户任意时间自行预订，任意网点自助取还的用车需求。

有人说，人工智能（AI）是未来，人工智能是科幻，人工智能也是我们日常生活中的一部分。这些评价可以说都是正确的，就看你指的是哪一种人工智能。

今年早些时候，Google DeepMind的AlphaGo打败了韩国的围棋大师李世乭九段。在媒体描述DeepMind胜利的时候，将人工智能（AI）、机器学习（machine learning）和深度学习（deep learning）都用上了。这三者在AlphaGo击败李世乭的过程中都起了作用，但它们说的并不是一回事。

今天我们就用最简单的方法——同心圆，可视化地展现出它们三者的关系和应用。

如上图，人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。

五十年代，人工智能曾一度被极为看好。之后，人工智能的一些较小的子集发展了起来。先是机器学习，然后是深度学习。深度学习又是机器学习的子集。深度学习造成了前所未有的巨大的影响。

从概念的提出到走向繁荣

1956年，几个计算机科学家相聚在达特茅斯会议（Dartmouth Conferences），提出了“人工智能”的概念。其后，人工智能就一直萦绕于人们的脑海之中，并在科研实验室中慢慢孵化。之后的几十年，人工智能一直在两极反转，或被称作人类文明耀眼未来的预言；或者被当成技术疯子的狂想扔到垃圾堆里。坦白说，直到2012年之前，这两种声音还在同时存在。

过去几年，尤其是2015年以来，人工智能开始大爆发。很大一部分是由于GPU的广泛应用，使得并行计算变得更快、更便宜、更有效。当然，无限拓展的存储能力和骤然爆发的数据洪流（大数据）的组合拳，也使得图像数据、文本数据、交易数据、映射数据全面海量爆发。

让我们慢慢梳理一下计算机科学家们是如何将人工智能从最早的一点点苗头，发展到能够支撑那些每天被数亿用户使用的应用的。

| 人工智能（Artificial Intelligence）——为机器赋予人的智能

早在1956年夏天那次会议，人工智能的先驱们就梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器。这就是我们现在所说的“强人工智能”（General AI）。这个无所不能的机器，它有着我们所有的感知（甚至比人更多），我们所有的理性，可以像我们一样思考。

人们在**里也总是看到这样的机器：友好的，像星球大战中的C-3PO；邪恶的，如终结者。强人工智能现在还只存在于**和科幻小说中，原因不难理解，我们还没法实现它们，至少目前还不行。

我们目前能实现的，一般被称为“弱人工智能”（Narrow AI）。弱人工智能是能够与人一样，甚至比人更好地执行特定任务的技术。例如，Pinterest上的图像分类；或者Facebook的人脸识别。

这些是弱人工智能在实践中的例子。这些技术实现的是人类智能的一些具体的局部。但它们是如何实现的？这种智能是从何而来？这就带我们来到同心圆的里面一层，机器学习。

| 机器学习—— 一种实现人工智能的方法

机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。

机器学习直接来源于早期的人工智能领域。传统算法包括决策树学习、推导逻辑规划、聚类、强化学习和贝叶斯网络等等。众所周知，我们还没有实现强人工智能。早期机器学习方法甚至都无法实现弱人工智能。

机器学习最成功的应用领域是计算机视觉，虽然也还是需要大量的手工编码来完成工作。人们需要手工编写分类器、边缘检测滤波器，以便让程序能识别物体从哪里开始，到哪里结束；写形状检测程序来判断检测对象是不是有八条边；写分类器来识别字母“ST-O-P”。使用以上这些手工编写的分类器，人们总算可以开发算法来感知图像，判断图像是不是一个停止标志牌。

这个结果还算不错，但并不是那种能让人为之一振的成功。特别是遇到云雾天，标志牌变得不是那么清晰可见，又或者被树遮挡一部分，算法就难以成功了。这就是为什么前一段时间，计算机视觉的性能一直无法接近到人的能力。它太僵化，太容易受环境条件的干扰。

随着时间的推进，学习算法的发展改变了一切。

| 深度学习——一种实现机器学习的技术

人工神经网络（Artificial Neural Networks）是早期机器学习中的一个重要的算法，历经数十年风风雨雨。神经网络的原理是受我们大脑的生理结构——互相交叉相连的神经元启发。但与大脑中一个神经元可以连接一定距离内的任意神经元不同，人工神经网络具有离散的层、连接和数据传播的方向。

例如，我们可以把一幅图像切分成图像块，输入到神经网络的第一层。在第一层的每一个神经元都把数据传递到第二层。第二层的神经元也是完成类似的工作，把数据传递到第三层，以此类推，直到最后一层，然后生成结果。

每一个神经元都为它的输入分配权重，这个权重的正确与否与其执行的任务直接相关。最终的输出由这些权重加总来决定。

我们仍以停止（Stop）标志牌为例。将一个停止标志牌图像的所有元素都打碎，然后用神经元进行“检查”：八边形的外形、救火车般的红颜色、鲜明突出的字母、交通标志的典型尺寸和静止不动运动特性等等。神经网络的任务就是给出结论，它到底是不是一个停止标志牌。神经网络会根据所有权重，给出一个经过深思熟虑的猜测——“概率向量”。

这个例子里，系统可能会给出这样的结果：86%可能是一个停止标志牌；7%的可能是一个限速标志牌；5%的可能是一个风筝挂在树上等等。然后网络结构告知神经网络，它的结论是否正确。

即使是这个例子，也算是比较超前了。直到前不久，神经网络也还是为人工智能圈所淡忘。其实在人工智能出现的早期，神经网络就已经存在了，但神经网络对于“智能”的贡献微乎其微。主要问题是，即使是最基本的神经网络，也需要大量的运算。神经网络算法的运算需求难以得到满足。

不过，还是有一些虔诚的研究团队，以多伦多大学的Geoffrey Hinton为代表，坚持研究，实现了以超算为目标的并行算法的运行与概念证明。但也直到GPU得到广泛应用，这些努力才见到成效。

我们回过头来看这个停止标志识别的例子。神经网络是调制、训练出来的，时不时还是很容易出错的。它最需要的，就是训练。需要成百上千甚至几百万张图像来训练，直到神经元的输入的权值都被调制得十分精确，无论是否有雾，晴天还是雨天，每次都能得到正确的结果。

只有这个时候，我们才可以说神经网络成功地自学习到一个停止标志的样子；或者在Facebook的应用里，神经网络自学习了你妈妈的脸；又或者是2012年吴恩达（Andrew Ng）教授在Google实现了神经网络学习到猫的样子等等。

吴教授的突破在于，把这些神经网络从基础上显著地增大了。层数非常多，神经元也非常多，然后给系统输入海量的数据，来训练网络。在吴教授这里，数据是一千万YouTube视频中的图像。吴教授为深度学习（deep learning）加入了“深度”（deep）。这里的“深度”就是说神经网络中众多的层。

现在，经过深度学习训练的图像识别，在一些场景中甚至可以比人做得更好：从识别猫，到辨别血液中癌症的早期成分，到识别核磁共振成像中的肿瘤。Google的AlphaGo先是学会了如何下围棋，然后与它自己下棋训练。它训练自己神经网络的方法，就是不断地与自己下棋，反复地下，永不停歇。

| 深度学习，给人工智能以璀璨的未来

深度学习使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围。深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至是更好的**推荐，都近在眼前，或者即将实现。

人工智能就在现在，就在明天。有了深度学习，人工智能甚至可以达到我们畅想的科幻小说一般。你的C-3PO我拿走了，你有你的终结者就好了。

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