Принадлежащая Google компания Sidewalk Labs планирует превратить строящийся район в Торонто в мини-версию умного города. Деревянные “небоскребы”, робомобили, дороги с подогревом и тысячи датчиков для сбора данных - на масштабный проект потратят около $1 млрд. 🏘🏗💰
Жители Торонто пока относятся к затее скептически и опасаются, что район превратится в инструмент слежки.
Fast Company рассказывает, как Sidewalk Labs построила тестовый “полигон” в своей штаб-квартире и попыталась повлиять на мнение людей с помощью дизайна.
https://www.fastcompany.com/90294426/sidewalk-labs-is-set-to-transform-toronto-its-starting-with-its-own-office

“[People] played with the generative design tool, and they told how originally they’d thought that the ideal neighborhood would be all single-family houses, but by playing with the tool, they’d come to see that it was possible to preserve green spaces and views of the water while still having more dense housing–important since Toronto has a housing shortage”. 🌇🌃

The Vergecast записал интервью с Джейсоном Джонсоном, главой компании August, которая занимается разработкой умных замков🔐. Он рассказал о главных проблемах при создании устройств умного дома и о сотрудничестве с крупными технологическими компаниями. Джонсон также объяснил, почему hardware is hard.
https://www.theverge.com/2019/1/15/18184220/smart-home-august-ceo-interview-future-jason-johnson-homekit-doorbell-ces-2019

"I don’t want to discourage the hardware startup founders out there but the data shows that it’s pretty hard. There are very few hardware companies that have been able to stay standalone - Roku so far, Sonos so far and GoPro. The list is really small. It requires tremendous resources - very heavy manufacturing expenses, big distribution expenses and scaling. Hardware has limited margins and it doesn’t scale nearly as fast as software which means it’s far more capital intensive. Sure it can be done. But ask youself - do i have to make a piece of hardware to solve this problem?"👨🏻‍💻🕹

Bloomberg Businessweek показывает, как выглядит роботизированное производство в Шэньчжэне. На фабрике Zowee роботы собирают компоненты для смартфонов, а в будущем они смогут выпускать готовые устройства без участия человека. 🙌🏼📱Автоматизированные системы производят тут же в соседнем корпусе.
https://www.youtube.com/watch?v=ydPqKhgh9Mg

Репортаж из Шэньчжэня также раскрывает, как устроена повседневная жизнь в китайском мегаполисе. 🌆Оплатить счет в ресторане или наградить уличного музыканта проще всего по QR-коду через приложение. А за переход дороги в неположенном месте можно автоматически получить штраф - система распознает человека по лицу и спустя несколько секунд выставит нарушителю счет в WeChat. 🚦💸

New York Times на примере обычного шурупа объясняет, почему Apple до сих пор не может перенести производство из Китая в США.
В 2012 году Apple объявила, что будет собирать компьютеры Mac Pro в Техасе. Они должны были получить редкую маркировку Assembled in USA.
Компания закупила технику, оборудовала производство и наняла рабочих. Все шло по плану, пока Apple не потребовалась партия кастомизированных шурупов. 🔩Амеркианских поставщиков требование застало врасплох - они могли выпускать всего по 1000 шурупов в день, но этого было недостаточно.
В итоге комплектующие пришлось заказывать в Китае, а выпуск Mac Pro задержался на несколько месяцев.
Позднее Apple все-таки нашла поставщика в Америке, но получила не тот продукт, на который рассчитывала. 🤷🏻‍♂️
https://www.nytimes.com/2019/01/28/technology/iphones-apple-china-made.html

"The challenges in Texas illustrate problems that Apple would face if it tried to move a significant amount of manufacturing out of China. Apple has found that no country — and certainly not the United States — can match China’s combination of scale, skills, infrastructure and cost".

💤Американский производитель матрасов Casper продолжает строить свою мини-Вселенную продуктов, связанных со сном.  
🌅Новая разработка - умная лампа Glow, которая подстраивается под циркадные ритмы человека, создавая в комнате имитацию заката и рассвета.
🕯Glow - это пример quiet technology. Незаметные устройства работают в фоновом режиме и требуют минимум взаимодействия. Прообразом Glow послужила обычная свеча.  
🕹Переворачивание, подкручивание и потрясывание меняют настройки Glow. Дизайнеры Casper учитывали, что пользоваться лампой будут сонные люди, поэтому максимально упростили управление.

https://www.youtube.com/watch?v=TDKRf8pZejY

“We knew we didn’t want to be blatantly putting technology into people’s bedrooms. So we came up with this idea of quiet technology. The way we design Glow is to be as soft and disappearing in the bedroom as possible”. 🛌

Матрасы Casper входят в подборку 10 красивых материальных объектов по версии РУКИ. Почитать архивный материал можно здесь.
medium.com/@use_ruki/примеры-удачного-дизайна-продуктов-35758ff96419

📸Объективы и сверхчувствительные датчики все меньше влияют на характеристики фотокамер и качество снимков. Теперь на передний план выходят процессоры и ПО.
🎞The Verge разбирается в феномене вычислительной фотографии (computational photography), который исследуют Google, Apple и десятки других компаний.
Первые эксперименты доказыают - именно в сфере фотографии машинное обучение найдет достойное применение и принесет людям пользу.
📱В The Verge, кстати, уже используют смартфоны нового поколения для съемки фоторепортажей.
https://www.theverge.com/2019/1/31/18203363/ai-artificial-intelligence-photography-google-photos-apple-huawei

“Yes, lenses continue to get a little faster and sensors can always get a little bigger, but we’re already pushing at the limitations of physics when it comes to cramming optical systems into slim mobile devices. Nevertheless, it’s not uncommon these days for phones to take better photos in some situations than a lot of dedicated camera gear, at least before post-processing. That’s because traditional cameras can’t compete on another category of hardware that’s just as profound for photography: the systems-on-chip that contain a CPU, an image signal processor, and, increasingly, a neural processing unit (NPU)”.

Над голосовым помощником Alexa и колонками Echo в Amazon работает 10 000 человек. Не слишком ли это большая команда для работы над одним продуктом? Особенно если учесть, что производством Echo занимаются подрядчики.
Второй вопрос - для чего устройствам Alexa столько навыков? По последним данным, их общее число превысило 80 000.
Аналитик Бенедикт Эванс уверен - Alexa стала для компании площадкой для глобальных экспериментов.
Предыдущие разработки Amazon - провальный Fire Phone и чуть более удачный Fire Tablet - тоже стали воплощением экспериментов.
Интересно, что и устройства Fire, и колонку Echo создавало одно R&D-подразделение Lab126.
Эванс считет, что Amazon важно сохранять контроль над своей торговой площадкой, и собственное устройство в доме каждого пользователя - ключевой элемент долгосрочной стратегии.
В краткосрочной перспективе компания все-таки тоже извлекает выгоду. Как показывают опросы, владельцы Echo тратят на треть больше денег на покупки с Amazon, чем остальные пользователи. 💰
https://www.ben-evans.com/benedictevans/2019/1/29/is-alexa-working

Как будет выглядеть повседневный предмет мебели, если подключить к разработке дизайна систему машинного обучения? На фото - прототипы стульев, созданные при участии ИИ.
1 - лаборатория генеративного дизайна Autodesk
2 - команда дизайнеров chAIr Project
3, 4 - исследовательская группа Radical Norms
В каждом случае разработчики ставили перед алгоритмами разные задачи. Компания Radical Norms предложила создать объект из отходов мебельного производства, а команда chAIr Project научила нейросеть создавать стулья по аналогии с их изображениями на Pinterest. Эксперты Autodesk максимально облегчили ИИ задачу, заранее задав основные параметры будущего объекта.
Пока генеративный дизайн - это вспомогательный прием в процессе поиска дизайн-решений, но в будущем технология получит более широкое распространение - особенно в Китае.