資訊
寒武紀科技 A 輪融資 1 億美元，或成全球 AI 晶片領域首個獨角獸
8 月 18 日，寒武紀科技宣佈完成 1 億美元 A 輪融資，由國投創業（A 輪領投方），阿里巴巴創投、聯想創投、國科投資、中科圖靈、元禾原點（天使輪領投方）、湧鏵投資（天使輪投資方）聯合投資。此輪融資後，寒武紀或成全球 AI 晶片領域第一個獨角獸公司。
寒武紀科技源自中國科學院計算技術研究所，是全球第一個成功流片並擁有成熟產品的 AI 晶片公司，擁有終端 AI 處理器 IP 和雲端高效能 AI 晶片兩條產品線。2016 年釋出的寒武紀 1A 處理器（Cambricon-1A）是世界首款商用深度學習專用處理器，面向智慧手機、安防監控、無人機、可穿戴裝置以及智慧駕駛等各類終端裝置。據悉，A 輪融資將用於推動寒武紀系列處理器在終端和雲端的產品化和市場化，促進各類終端裝置的智慧化。
Box 開發基於谷歌雲視覺 API 的應用，將機器學習引入雲內容管理
近日，Box 宣佈開發基於谷歌雲視覺 API 的應用，以此幫助使用者管理和分析海量的圖片資料。此舉是 Box 將機器學習引入其雲內容管理平臺的第一步。目前，這項技術已經開始內測，企業使用者可以使用自動識別影像和文字中特定目標的功能，同時加快處理的速度。
其實在今年早些時候，Box 的 CEO Aaron Levie 就已經透露將要開發多款 AI 相關的產品，選擇計算機視覺為起點也是 Box 的 AI 戰略的一部分，因為其平臺上的影像是第二大檔案型別。「廣義上的智慧正成為雲平臺內容管理的強有力工具」，Levie 說，目前 Box 儲存了 300 多億份商業檔案，同時正在積累越來越多的非結構化資料，「在提取有價值的內容上，我們希望利用機器學習來解決這些問題。」
ThoughtSpot 完成新一輪 6000 萬美元融資，總額達到 1.2 億美元
矽谷科技公司 ThoughtSpot 近期宣佈完成 6000 萬美元融資，由 Lightspeed Venture 領投。這也意味著其融資總額已達到 1.2 億美元。
ThoughtSpot 總部位於矽谷，由 Ajeet Singh 在 2012 年創立。ThoughtSpot 的主要業務是為企業提供資料分析軟體，當客戶輸入銷售資料或者使用者畫像等問題時，它能夠提供相應的圖表和視覺化的分析圖。
近期，ThoughtSpot 還推出了 AI 產品 SpotIQ。它可以根據客戶的資料和搜尋的術語，預測客戶的需求，提前準備好相關的問題，同時可以在數秒鐘內提供資料集。據悉，新一輪的融資將用於其 AI 技術的佈局。
AI 創企 Ripcord 獲得 B 輪 4000 萬美元融資，利用機器人實現無紙化辦公
近日，矽谷創企 Ripcord 獲得 B 輪 4000 萬美元融資。這輪融資由 Icon Ventures 領投，Lux Capital、Kleiner Perkins Caufield & Byers 跟投。這筆資金將用於新型機器人研究和員工擴招。
Ripcord 的主要業務是運用機器人將紙質內容數字化，實現「真正的無紙化辦公場所」。該公司研製的機器人可以掃描、儲存海量檔案，以便後續檢索，其速度比人類快十倍。目前，該公司團隊為 50 人左右，其 CEO Alex Fielding 預計到 2018 年，員工將擴招至 100 人。同時，Ripcord 也在繼續探索市場，為自己的機器人尋找更多企業級服務場景。
比利時團隊發明新型彈性材料，可實現「軟體機器人」的自我治癒
軟體機器人是一個正在擴充套件的新興領域，它在需要精準壓力感測的環境中有著十分大的優勢，但其自我治癒能力一直是很大的挑戰。
近日，比利時布魯塞爾自由大學（Vrije Universiteit Brussel）的博士 Seppe Terryn，帶領團隊發明了由多種 Diels-Alder 聚合物交叉聯合組成的彈性材料，實現了軟體機器人的自我治癒。
在實驗中，一隻由這種材料組成的機器手可以在 40 分鐘之內完全治癒由手術刀所切割的傷口，與此同時，自我治癒後的材料功能恢復程度為 98%—99%，且不會有任何變色或疤痕的存在。「在以往，機器人受損後都需要更換零部件，但這很快會被改變。」該研究團隊負責人說。
應用
MIT 媒體實驗室利用計算機視覺預測城市衰落
四年前，MIT 媒體實驗室的研究員開發了一個計算機視覺系統，透過分析城市中居民上傳的街景照片，以確認社群的完好程度。如今，為了證實哪些因素會影響城市的變遷，該團隊聯合哈佛大學的研究者，使用相同的系統對美國 5 所大城市的街區的改進和衰落情況進行了量化。
在新研究中，系統還比較了谷歌街景實景圖與使用者上傳的相同地理座標的影像。此外，研究人員使用了語義分割技術，根據構成影像的物件，對其資料集中的 160 萬張影像中的每一個畫素進行分類。為了驗證準確程度，研究人員還從他們的資料集中選擇了 15000 個隨機選擇的影像，透過亞馬遜的 Mechanical Turk 眾包平臺招聘審稿人，評估所描繪的社群的完好程度。評審人員的評估與計算機系統的一致性達到 72％。
使用比較的結果，研究者發現未來居住條件的改善程度，與受過高等教育的居民的數量、離城市商業中心和其他有吸引力的社群的距離、以及初始評分值有強烈的正相關。這也符合城市復興的幾個流行假設。該團隊的成員 César Hidalgo 說：「我希望這項研究可以幫助我們瞭解人與城市之間的相互影響，以便在未來的決策中，能夠對規劃有更科學的認識。」
利用 Alexa 語音控制假肢，協助使用者訓練外骨骼裝置
近日，專注於外骨骼設計和研發的機器人公司 Bionik 稱，他們已將 Aelxa 語音技術應用在旗下 ARKE 醫療外骨骼上，只要使用者說出類似「Hi，Alexa，我要站起來」、「Hi，Alexa，向前走走」這樣的指令，外骨骼就會執行相應的動作。
Bionik 的外骨骼產品可以幫助只能以輪椅代步的患者恢復站立及行走的能力。但這些裝置往往需要一定的訓練期，當使用者穿上了 Arke，裡面的感測器會透過探測重心的變化推測使用者的動作，再啟動背部的馬達幫助該使用者移動。「但每個使用者的傷患程度不一樣，所以在實際的運動檢測中會碰到很多麻煩，而 Alexa 可以很好地賦予他們控制外骨骼的能力。」Bionik 聯合創始人及 COO Michal Prywata 說。
由於 Arke 本身沒有內建麥克風，Echo 只能外接於裝置，並且使用者必須在語音識別範圍內發出指令。為了讓 ARKE 和 Echo 平臺更好地結合，Bionik 實驗室的團隊已經在亞馬遜軟體開發工具包中獲取了所有需要的應用。此外，Prywata 還表示，團隊會繼續加強與亞馬遜的技術合作。
但在走向市場化的道路上，搭載 Alexa 的 ARKE 外骨骼還要面對繁瑣的醫療條例認證，因為它承擔的風險比普通的消費級產品高得多。畢竟當智慧音響沒有準確地識別使用者指令時，影響的只是體驗感，但是在醫療外骨骼上，若是一條指令處理不當，則會對使用者的帶來實質性的傷害。
觀點
Gartner：數字商業的三個趨勢及相應的技術範疇
在最近的新興技術流行週期報告中，Gartner 認為，人工智慧、沉浸式體驗和數字平臺是未來數字商業的趨勢。這些新的技術將提供前所未有的智慧，創造新的體驗，同時提供聯絡各個創新商業生態的平臺。
◇AI 無處不在：得益於計算能力的突破、研究資料的增加以及深度神經網路的進展，人工智慧將成為未來十年內最具顛覆性的技術。許多機構可以利用 AI 和大資料適應新的商業形式，同時解決新的問題。
Gartner 建議，有意向發展 AI 技術的公司可以考慮以下這些技術：深度學習、深度增強學習、通用人工智慧、無人汽車、認知計算、商用無人機、會話性使用者介面、企業分類和本體管理、機器學習、智慧機器人和智慧辦公。
◇沉浸式體驗：科技的發展將持續以人為本的模式，同時打破人、企業和產品之間的界限。技術進化將更具有適應性和流動性，這在辦公、家庭以及各種場景中都將有所體現。
在這方面關鍵的技術包括：4D 列印、擴增實境（AR）、腦機介面、智慧家居、人體增強、虛擬現實（VR）和立體面顯示（Volumetric Displays）。
◇數字平臺：新興技術需要對提供資料、計算力和生態系統的基礎進行革新。這意味著分散的技術架構正在向生態系統平臺轉變，這種轉變也正在為溝通人與技術的全新商業模式奠定了基礎。
這個領域的關鍵技術包括：5G、數字孿生（Digital twin）、邊緣計算、區塊鏈、物聯網平臺，神經形態硬體、量子計算、Serverless 平臺即服務和軟體安全。
歐盟隱私保護政策與科技發展脫軌，將在一定程度上限制 AI 發展
近日，CPO 雜誌發表 Wei Chieh Lim 的文章稱，歐盟《一般資料保護條例》在制定之初是為了保護個人的資料隱私，但會一定程度上影響歐洲人工智慧的創新發展。
Lim 認為，隱私政策中提出的「明確授權」、「有權刪除資料」、「保持演算法的透明性」與科技的現實存在著一定的矛盾之處。例如政策要求，裝置在上傳使用者之前應該取得明確的授權，這將一定程度上限制依賴雲服務的語音助手。一個可行的方案是將資料儲存在本地進行運算，但在硬體水平沒有跟上時會降低語音助手的服務品質。
此外，「有權刪除資料」旨在讓歐洲的使用者有權讓科技公司刪除與自己有關的資料，如果以傳統的思維方式，這項要求可以被理解。但機器學習本身依賴於資料，最後的結果本身已經包含了之前的資料，這又如何刪除呢？而且「保持演算法的透明性」本身旨在保障使用者的知情權，但人工智慧的演算法本身是一個黑箱，這也是許多科研人員的研究方向，向普通使用者介紹清楚演算法的原理更是難上加難。
Lim 指出，這些都引發了科技界的很大的爭論，其背後是制定的法律與科技發展存在著斷層，「就像 19 世紀為模擬通訊制定的法律並不適用於數字時代，20 世紀的資料隱私政策並不符合 21 世紀 AI 發展的需求。」
圖說
AI 驅動下，零售店科技領域融資再升溫
零售店裡的「黑科技」正逐漸成為投資的熱點。CB Insights 在零售店科技領域主要關注為實體零售店提供科技服務的初創公司，包括了追蹤客戶的感測器、零售軟體以及店鋪監控裝置等。
在過去三年，零售店科技領域融資筆數不斷增加，但融資總額上升不大。從圖中可以看出，在 2017 年第二季度，該領域的共有 32 筆融資，總額達到 2.29 億美元。相比於第一季度，融資筆數減少了 29%，但投資總額增加了 21%。
二季度最大的一筆融資是新加坡的影像識別企業 Trax，它使用影像識別技術來掃描分析貨架上的產品，再透過銷售資料將促銷建議回饋給客戶。六月份，Trax 完成新一輪 6400 萬美元融資，由華平投資集團領投、原有投資者跟投。排名第二的為美國移動支付平臺 LevelUp，其融資額為 5000 萬美元。
CB Insights 還預測，零售店科技領域在 2017 年將有 155 筆融資，總額將比2016年增加14%，達到 11 億美元。