《苹果3D地图来袭 谷歌地图靠边站》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
苹果为摆脱谷歌地图的束缚，一直致力于开发属于自己的地图应用，最近终于出成果了，一款iOS上的3D地图应用即将上映，这款应用完全绕开了谷歌地图的数据...
iPhone版本的地图应用还包括一个左下角的“locateme”（我的位置）按钮，有点类似于安卓里的谷歌地图应用...
苹果3D地图的诞生，无疑对谷歌地图产生巨大冲击...
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谷歌地图即将推出一些新的更新，旨在让寻找电动汽车充电站变得更加轻松。为了实现这一目标，它将大量依赖人工智能技术。该公司正在其旅行搜索工具中添加一个电动汽车充电器过滤器，以便电动汽车车主可以找到带有充电插座的地点。
在今日举办的百度Apollo智能汽车产品发布会上，百度副总裁尚国斌表示，百度地图V20将在近期全面上线，支持车机端3D车道级导航。非常重磅的是，特斯拉在华的车型将首发搭载该地图，从5月开始，这一更新将陆续推送给新老特斯拉车主。值得一提的是，百度地图V203D领先版、旗舰版、SR智驾版，不仅支持iOS和安卓支持Linux、QX、鸿蒙等系统。
百度地图V20即将全面上线，并特别支持车机端的3D车道级导航功能。这一功能的推出，将为用户提供更加精准、直观的导航体验。随着百度地图V20的全面上线，我们期待看到更多车企和科技企业加入到这一领域，共同推动智能出行技术的发展。
Spline的最新3D生成工具的发布，标志着3D设计领域的一次重大进步。这款在线3D编辑工具不仅支持从文字和图片生成3D模型能够混合和编辑3D模型，为用户提供了一个全面强大的3D设计解决方案。这意味着用户可以始终接触到行业的最新趋势，并将这些新功能应用到自己的项目中，保持创作的前沿性和创新性。
小米SU7汽车系列将全面配备智能驾驶功能，但消费者对其是否依赖地图数据存在疑问。小米汽车官方给出了明确答复。雷军进一步表示，小米的目标是到2024年进入智能驾驶行业第一阵营。
一款名为GRM的大型高斯重建模型引起了广泛关注。GRM是一种用于3D重建和生成的技术，通过有效整合多视角信息，它能够在极短的时间内重建出精确的3D模型。随着技术的不断发展，我们有理由相信，GRM将为3D建模技术的应用带来更多可能性。
Meta与德国慕尼黑工业大学研发出创新模型ViewDiff，旨在帮助用户通过文本、图像或二者结合使用，快速生成高质量多视角3D图像。该模型解决了传统文本生成多视角3D图像领域的三大难点:无法生成真实背景环境、图像质量和多样性不理想、缺乏多视角和一致性。该模型的推出不仅在技术层面上具有重大意义，也将为未来的3D图像生成领域带来更多创新可能。
研究人员提出了一种名为Garment3DGen的方法，旨在实现3D服装的风格化和纹理生成。该方法通过结合先进的计算机视觉技术和人工智能算法，为用户提供了一个简单高效的工具，用于实现服装设计的个性化风格化。随着这一技术的不断完善和推广，我们有理由相信，未来的服装设计将更加多样化和个性化。
知名UGC地图《因蓝》的创作者“仟中酒”于3月28日发布视频，声称其创作的地图在《元梦之星》中遭到长期、多次的抄袭，并已向腾讯提起诉讼。此案已获受理，并定于5月开庭审理。《元梦之星》保留追究相关自媒体法律责任的权利。
快科技4月23日消息，百度正式发布了百度地图V20，推出基础版、3D领先版、3D旗舰版、SR智驾版4个版本产品。官方表示，V20真正实现手机地图和车机地图的一体化，让3亿汽车扔掉手机支架。百度地图V20的发布，实现手车完全同步，个性语音包、真车道级导航、实时红绿灯、实时地图等功能全量上车，不限系统互联，为汽车用户打造了一张比手机地图还好用的车机地图。其中，真
星尘智能（Astribot）研发的S1机器人，是一款新一代AI机器人，能够模仿学习，执行多项对人有用的复杂任务。S1机器人的设计理念是让数十亿人拥有AI机器人助理，帮助人们完成枯燥、困难或危险的任务。产品通过大模型测试，预计在2024年内完成商业化。
Foundy是世界上第一个全流程人工智能买卖企业平台，帮助创始人、收购者和M&A顾问相互找到并完成收购交易，效率比传统M&A流程高出3倍。我们的市场覆盖数以百亿计的收购预算。
Unbody是一个简化AI应用开发流程的平台，支持多种AI模型和数据格式，提供从私有数据到AI应用的无缝转换。它通过一个API端点和一行代码，即可实现从生成搜索到创建私人聊天机器人等功能，大大简化了AI的使用过程。
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术，它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程，解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验，将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项，利用现有丰富的3D物体数据进行训练，有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外，该技术还开发了一种从粗到细的训练策略，利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束，从而获得更稳定和准确的结果。
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