2018 AI產業界大盤點

 

2018  AI 產業界大盤點

 

 

大事件盤點

 

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1.24 —— Facebook人工智慧部門負責人 Yann LeCun宣佈卸任

Facebook 人工智慧研究部門（ FAIR）的負責人 Yann LeCun宣佈卸任，之後將擔任 Facebook首席人工智慧科學家，保留對 FAIR的研究方向的控制。同時，原工作將由新任負責人 Jé rôme Pesenti  接替， Facebook應用機器學習小組（ AML）和 Yann  LeCun將同時向其彙報。而 Jé rôme Pesenti  將直接向 Facebook  CTO彙報。

 

對此， TechCrunch編輯 Josh Constine評論說， AI從此不再是 Facebook的研究任務了，它的核心用途已變成了解決產品問題，這就是為什麼 Facebook要在 AI研究大神 Yann  LeCun的頭上再僱傭一位管理者。

 

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3.18 ——無人駕駛首例致死車禍，或令行業面臨重大挫折

3 月 18日晚，一輛正在進行無人駕駛測試的 Uber車在美國亞利桑那州 Tempe市撞上一名行人，該行人被立即送往當地醫院，但隨後被醫院方面宣告搶救無效死亡。根據初步調查結果， Uber車輛在撞上該名行人時，正處在自動駕駛狀態，這是史上首例自動駕駛車輛在公開路面撞傷行人致死的案例。

 

根據當地警方發表的一份宣告，事故發生時間約為當地時間 3月 18日晚 10點，涉事車輛為 Uber的無人駕駛車，撞擊事故發生時，車輛正處在自動駕駛模式，同時車內駕駛座上有一名駕駛員。死者的身份已被確認，是一名 49歲的當地女性居民，她在事故發生後立即被送往附近醫院，但最終因傷勢過重搶救無效死亡。

 

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5.11 ——波士頓動力公司釋出新影片，展示人形與小狗機器人新功能

5 月 11日，曾因開發“大狗”系列而出名的“網紅”機器人公司波士頓動力又釋出了兩個新的宣傳影片。在影片中，該公司的 Atlas人形機器人走起路來步履輕鬆，而且還能在自主評估之後跳過障礙物。而“小狗”一般的 SpotMini則可以憑藉自主導航在室內爬上爬下，到處穿行。

 

在最新公佈的影片中， Atlas一反此前兩足步行機器人難以保持平衡的形象，走起路來相當輕快，而且在行進路線中遇到一節滾木的時候，他經過自主判斷，蹲下膝蓋，一舉越過了滾木。而機器狗 SpotMini在新的宣傳影片中展示了在辦公室中自主導航的能力。

 

 

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7.18 ——賽靈思收購 AI晶片獨角獸深鑑科技，傳出價 3億美元

一家成立僅兩年的國內 AI晶片初創獨角獸公司深鑑科技（ DeePhi Tech）被美國晶片巨頭賽靈思（ Xilinx）收購。 雖然具體交易金額尚未可知，但業界人士評估，收購金額可能在 3億美金左右。

 

深鑑科技官網及 CEO姚頌隨後確認了這一訊息。收購後的深鑑科技將繼續在其北京辦公室運營。

 

深鑑科技是一家總部位於北京的初創企業，擁有業界領先的機器學習能力，是一家專注深度學習處理器解決方案的人工智慧科技公司，專注於神經網路剪枝、深度壓縮技術及系統級最佳化，從而讓所有演算法開發者都能便捷使用。

 

公司由四位畢業於清華大學和史丹佛大學的科技人員於 2016年創立。旗下有雨燕深度學習處理平臺，讓伺服器與所有終端都能具有高效的智慧計算能力。深鑑科技主推深度學習加速方案，主要包括兩個方面：提供基於神經網路深度壓縮技術和 DPU平臺，為深度學習提供端到端的解決方案；透過神經網路與 FPGA的協同最佳化，提供高價效比的嵌入式端與雲端的推理平臺，已應用於安防、資料中心、汽車等領域。

 

雖然成立只有 2年時間，但深鑑科技早已開始商業化落地的部署。目前，智慧安防業務是深鑑科技最核心的收入來源。

 

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9.10 ——矽谷華人女神李飛飛離開谷歌，重返校園

美國時間 9月 10日，谷歌雲官方部落格宣佈，華人“ AI女神”李飛飛將在 2018年底卸下谷歌 AI負責人職位，重返史丹佛大學任教，僅保留谷歌 AI/ML顧問一職。

 

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9.20 ——科大訊飛陷“ AI同傳造假”風波

9 月 20日，一位同傳譯員在知乎上發文稱，在上海的一場會議中，訊飛的翻譯其實為人工同傳，並非機器智慧翻譯，並且譯文由機器進行朗讀。這容易讓觀眾產生“都是人工智慧翻譯”的錯覺，而忽略背後同傳譯員們的勞動成果。對此， 9月 21日，科大訊飛的回覆是，“科大訊飛從來沒有把同傳翻譯包裝成機器翻譯。”

 

儘管目前語音識別成為 AI的先行領域，但是語音翻譯依舊是一大難題，現階段無法精準翻譯屬正常現象。實際上識別同傳的譯文在業內屬於普遍的做法，不少公司以此進行誇大宣傳。

 

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10.13 ——谷歌釋出 BERT模型

谷歌 AI團隊新發布的 BERT模型，在機器閱讀理解頂級水平測試 SQuAD1.1中表現出驚人的成績：全部兩個衡量指標上全面超越人類，並且還在 11種不同 NLP測試中創出最佳成績。

 

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10.20 —— DeepMind最強版阿爾法狗已停止進一步強化稱正著手星際爭霸

DeepMind 公司 10月 18日新發布的最強版阿爾法狗（ AlphaGo  Zero）僅用 3天時間， 490萬盤自我對弈的訓練資料，一臺機器和 4個 TPU就打敗了戰勝過韓國棋手李世石對弈的 AlphaGo。該團隊成員稱，公司內部已經停止了 AlphaGo的強化研究，他們正著手開發星際爭霸。

 

 

 

全球 AI明星公司發展程式

 

 

2.1   國內情況

 

曠視科技（計算機視覺）

 

7.23 ——獲投 D輪 6億美元融資。本輪融資資本方分別為阿里巴巴，博裕資本。

 

9.14 ——歐洲計算機視覺頂級學術會議  ECCV 2018共收錄  10 篇曠視科技研究院涵蓋多個  CV  子領域的論文，贏得  2018 COCO+Mapillary  挑戰賽四項世界第一，成為  ECCV  奪冠最多的企業

 

10.26 —— CVPR 2018 期間，曠視科技參與了  AVA 和   WAD 挑戰賽，擊敗谷歌  DeepMind  和英偉達等巨頭公司，斬獲「時空行為定位」和「例項影片分割」雙項冠軍。

 

商湯科技（計算機視覺）

 

4.09 —— 6億美元 C輪融資，本輪融資由阿里巴巴集團領投，新加坡主權基金淡馬錫、蘇寧等投資機構和戰略伙伴跟投。

 

5.31 ——宣佈獲得 6.2億美金 C＋輪融資，聯合領投方包括厚朴投資、銀湖投資、老虎基金、富達國際等，跟投方為深圳市創新投資集團、中銀集團投資有限公司、上海自貿區基金、全明星投資基金等機構，此外本輪融資引入了戰略投資方高通創投、保利資本和世茂集團。商湯科技稱，本輪融資後公司估值超過 45億美金，迄今融資額總計超過 16億美元。

 

8.20 ——國際人臉識別競賽 MegaFace公佈了最新榜單，商湯科技分別以 99.8%和 99.6%的成績同時在人臉識別（ Identification）和人臉驗證（ Verification）中斬獲第一，將人臉識別準確率紀錄再次提升。 Google、阿里、騰訊等公司 AI團隊亦參加了此次競賽。

 

9.10 ——商湯科技  SenseTime 獲得  10 億美元  D  輪融資，軟銀中國投資，投後估值達  60  億美元。

 

9.20 ——在 2018世界人工智慧大會上，商湯科技正式釋出智慧醫療戰略及其首款醫療 AI產品原型—— SenseCare智慧診療平臺。

 

10.12 ——商湯科技正式開源  mmdetection 和  mmcv 兩個專案。

 

依圖科技（計算機視覺）

 

3.08 ——  完成最新一輪融資，紅杉、高瓴、高榕等前幾輪投資方均有跟投，公司整體估值已經突破 150億元。

 

6.12 ——完成 2億美元 C＋輪融資，新投資方為高成資本、工銀國際、浦銀國際。

 

6.15 ——四川大學華西醫院與依圖醫療合作研發出國內首個肺癌臨床科研智慧病種庫和全球首個肺癌多學科智慧診斷系統。

 

7.16 ——完成興業國信資管 1億美元融資。

 

雲從科技（計算機視覺）

 

5.21 ——雲從科技國際科技合作專案正式立項，將與英國華威大學（ The University of  Warwick）與華南理工大學合作研發跨媒體大資料智慧計算關鍵技術及應用平臺。

 

10.8 ——獲得 B+輪融資，據悉金額總計超過 10億元人民幣。另公司方面稱，成立迄今已經累計獲得超過 35億元人民幣融資。

 

科大訊飛（智慧語音）

 

10.23 ——在國際自動駕駛領域權威評測任務 Cityscapes中，以明顯優勢重新整理了畫素級影像場景分割任務、例項級影像場景分割任務全部兩項子任務的世界紀錄

 

11.16 ——哈工大訊飛聯合實驗室團隊 (HFL)登頂 SQuAD 2.0排行榜，擊敗谷歌 (Google AI)、阿里達摩院 (Alibaba DAMO)、微軟亞洲研究院 (Microsoft Research Asia)

 

第四正規化

 

1.27 ——宣佈 B+輪融資，新晉投資方來自中國工商銀行、中國銀行、中國建設銀行三家國有銀行及所屬基金聯合入股，性質為戰略投資。本輪融資中，紅杉中國、創新工場等第四正規化“老股東”持續跟投；本輪融資後，第四正規化累計獲得逾十家投資方。

 

3.13 ——免費對外開放旗下“第四正規化智慧客服平臺”，這是智慧客服市場的首款免費產品。

 

8.10 ——工商銀行與第四正規化正式簽約，雙方將基於“第四正規化先知”平臺共同構建銀行 AI核心系統。

 

9.20 ——在 2018世界人工智慧大會期間，釋出了自動機器學習平臺 AI Prophet AutoML 與計算機視覺平臺 AI Prophet AutoCV 兩款產品。 Prophet AutoML  是一款讓普通業務人員也可以開發 AI  應用的平臺，其產品設計核心是讓機器自動地在不同行業裡學習歷史上的決策與反饋，並以此為基礎制定和執行企業的業務規則；Prophet AutoCV 是透過資料驅動的方式，使得使用者具有自動、自主的 CV  應用構建能力。

11.06 ——釋出賦能媒體的 AI產品先薦智慧推薦系統。該產品能幫助媒體快速、精準匹配使用者的閱讀需求，提升媒體運營效率和使用者留存時間，實現使用者增量及流量變現，加速媒體向“智慧化”邁進。

11.29 ——南京大學  lamda 研究組和第四正規化的研究者提出了一種  Auto-SSL 模型，表示自動化也可以蔓延到半監督學習

12.12 ——國際頂級學術期刊《 Nature  Communications》發表了第四正規化科學家王嘉磊題為《 Discovering de novo peptide substrates for enzymes using machine  learning》的論文。該論文提出了一種透過聯合人工智慧和生物化學手段來快速最佳化具有特定生化機能的肽鏈的通用方法，可大幅提高肽鏈的發現速度。

 

  思必馳

 

6.26 ——宣佈完成 D輪 5億元融資，由元禾控股、中國民生投資集團領投，深創投、富士康、聯發科跟投。

 

7.25 ——推出新型對話機器人定製平臺“ 會話精靈”。會話精靈旨在透過人機互動領域的前沿技術研究，為企業提供真正的互動式智慧助理服務。

 

地平線

 

1.10 —— 2018CES，釋出了面向智慧駕駛場景的征程（ Journey） 1.0處理器，面向智慧攝像頭的旭日（ Sunrise） 1.0處理器，以及基於該晶片的軟硬體結合的解決方案 L2級別的高效能高階輔助駕駛（ ADAS）

 

4.12 ——在美西國際安全科技展（ ISC West 2018）上釋出了一款嵌入式人工智慧抓拍識別攝像機 HR-IPC2143，這款攝像機具備本地端抓拍、特徵提取和識別功能，識別準確率 99.7%，處於行業領先水平。

 

5.01 ——釋出了新一代自動駕駛處理器征程 2.0架構，以及基於征程 2.0處理器架構的高階別自動駕駛計算平臺 Matrix1.0，是面向 L3／ L4的自動駕駛解決方案。

 

6.27 ——宣佈成立地平線工程院，致力於將地平線領先的晶片與演算法能力工程化、產品化，以滿足市場端對於優質 AI產品的蓬勃需求。

 

7.24 ——百度深度學習實驗室（ IDL）傑出科學家徐偉正式宣佈離職，加入地平線擔任通用 AI首席科學家（ Chief Scientist of General AI）。

 

8.15 ——宣佈與科技零售公司永輝超市達成戰略合作，雙方將聯合探索線下零售場景與人工智慧技術的深度融合，助力永輝智慧零售場景應用落地。

 

Momenta

 

10.16 ——獲得由上海市政府頒發的自動駕駛車輛道路測試牌照，成為首家在上海獲此資格的自動駕駛乘用車初創公司。

 

10.18 ——公佈完成新一輪融資，本輪融資主要來自行業領先的戰略投資者和國資背景的投資者。本輪戰略投資者包括騰訊等多家機構，國資背景投資者則包括招商局創投、上海國資經營公司旗下國鑫資本、蘇州元禾資本以及建銀國際，既有股東蔚來資本、高達資本等持續加持。目前 Momenta累計完成融資超過 2億美金，估值超過 10億美金，為國內自動駕駛行業估值最高的創業公司。

 

10.26 ——多款自動駕駛樣車亮相全球智慧駕駛峰會，覆蓋多個不同級別的自動駕駛解決方案，包含 L4級別面向城市道路的自動駕駛解決方案、 L3級別面向高速公路與城市環路的自動駕駛解決方案以及 L4級別面向泊車場景的自動駕駛解決方案

 

寒武紀科技

 

4.04 ——新一輪融資完成，中國國有資本風險投資基金、招銀國際等國家隊背景基金入股。本輪融資後，寒武紀的估值達到 20多億美元。

 

5.03 ——釋出首款 雲端智慧晶片 MLU100

 

6.20 ——宣佈完成數億美元的 B輪融資，由中國國有資本風險投資基金、國新啟迪、國投創業、國新資本聯合領投，中金資本、中信證券投資 &金石投資、 TCL資本、中科院科技成果轉化基金跟投，原股東元禾原點、國科投資、阿里巴巴創新投、聯想創投、中科圖靈繼續跟投。此輪融資後，寒武紀整體估值為 25億美元。

 

海康威視

 

4.21 ——海康威視在  arXiv  釋出了在動作識別和檢測領域的一項研究成果，使用分層式共現網路達到了新的最佳表現，該論文也是  IJCAI 2018 Oral 論文。

 

6.12 ——美的集團與海康威視簽署戰略合作框架協議。雙方將發揮各自行業領域優勢，在智慧家居、智慧零售、智慧製造、工業物聯網及機器人自動化、人工智慧等方面開展深度合作。

 

10.10 —— DS-2CD3系列和 DS-2CD5系列網路攝像機產品成功透過了資訊科技安全評估通用準則 EAL2+級認證。

 

10.23 —— 2018年中國國際社會公共安全產品博覽會在北京開幕，海康威視攜 AI Cloud全系列產品方案亮相本屆安博會，展區分為“ Hikvision AI Cloud產品區”、“ Hikvision AI Cloud行業賦能區”、“ Hikvision AI  Cloud能力開放平臺”和螢石等創新業務展區四個主題部分。

 

雲知聲

 

5.11 ——獲得 1億美金 C輪融資，由中電健康基金領投， 360、前海梧桐併購基金、漢富資本等跟投，這是迄今為止智慧語音技術領域最大單筆融資額。

 

5.16 —— 推出首款物聯網AI晶片UniOne。

 

7.19 ——完成 6億元 C+輪融資。本輪融資由中國網際網路投資基金領投，中金公司旗下中金佳成，建投華科旗下中建投資本跟投。

 

9.19 ——雲知聲與吉利集團旗下億咖通科技宣佈共同出資成立一家合資公司，開展面向汽車前裝市場的車規級  AI  晶片研發，合資公司落地合肥高新區。雙方將發力面向汽車前裝市場的   AI晶片，以及基於晶片的車內  AI  整體解決方案，為使用者與車之間提供智慧語音互動體驗，加速推動  AI  晶片在汽車行業的升級應用。

 

12.02 ——在國際權威的人臉識別標準評測資料庫  LFW 和   MegaFace 上，雲知聲團隊研發的人臉識別  UFaceID  演算法系統，在上述兩項標準評測中，效能分別達到  99.80%  和  98.47%。

 

百度

 

5.18 ——陸奇離職，同時副總裁王海峰晉升為高階副總裁併擔任  AIG （ AI技術平臺體系）總負責人。

 

7.04 ——全球第一款  L4 級自動駕駛巴士“阿波龍”開始量產

 

10.25 ——釋出具備預測能力和可控延遲的即時機器翻譯系統，可實現兩種語言之間的高質量、低延遲翻譯。

 

11.01 ——李彥宏在百度世界大會上宣佈百度將推出 AI智慧城市 “ ACE 王牌計劃”，包括了 Autonomous Driving， Connected Road and Efficient  City，此外還有百度 Apollo和一汽紅旗釋出 L4級別自動駕駛乘用車量產計劃：用 AI思維打造智慧交通建立王牌百度 AI城市；沃爾沃和百度合作生產電動自動駕駛汽車； 2019年搭載 Apollo  L4級自動駕駛能力新物種將達 10000臺； ARHUD擋風玻璃智慧大屏 “無人自主挖掘機”首發等。

 

11.5 —— 釋出人工智慧眼底照相機，可以自動拍照，然後生成檢查報告，能檢測三種眼底疾病。該系統由百度與中國眼科醫院合作開發，以掃描糖尿病視網膜病變、黃斑變性和青光眼等病症，系統能夠從示蹤的眼底影像中獲取資訊。系統的敏感度和特異度分別達 94%。

 

阿里巴巴

 

3.22 ——阿里巴巴人工智慧實驗室總經理淺雪宣佈 天貓精靈銷量已經突破 200萬臺，最新的 AliGenie2.0系統增加了視覺能力，並具備多模態互動能力。

 

4.20 —— 全資收購中國大陸唯一的自主嵌入式CPU IP Core公司——中天微系統有限公司。

 

4.21 ——在杭州舉行的第七屆 UCAN使用者體驗設計論壇上，阿里巴巴人機自然互動實驗室聯合達摩院機器智慧技術實驗室和浙江大學推出了一款 可以基於圖文內容自動生成短影片的人工智慧Aliwood。

 

4.23 ——阿里聯合清華大學、浙江大學、中科院自動化所、軟體所、蘇州大學等五家機構，聯合釋出 藏經閣（知識引擎）研究計劃。這個計劃的目的，是以結構化的形式描述客觀世界中概念、實體及其之間的關係，將網際網路資訊內容表達成更接近人類認知世界的形式，從而使計算機具備類腦推理能力。

 

5.03 ——阿里全資收購北京先聲互聯科技有限公司，先聲互聯創始人、中科院聲學所前研究員付強博士，隨之率隊入職阿里達摩院機器智慧技術實驗室，負責語音互動前端處理技術和方案的研發。

 

5.22 —— Facebook應用機器學習部 AI翻譯團隊主管黃非加盟阿里達摩院。在達摩院機器智慧技術實驗室，他將和同事推動 AI翻譯在新零售、跨境電商、影片等領域的實時翻譯應用。、

 

6.08 —— 達摩院機器智慧實驗室開源了新一代語音識別模型DFSMN，基於世界最大的免費語音識別資料庫LibriSpeech，該模型將全球語音識別準確率紀錄提高至96.04%。

 

6.19 —— 高德地圖聯手阿里雲今日釋出城市大腦·智慧交通戰略，城市大腦·智慧交通公共服務版也首次亮相。阿里高德城市大腦·智慧交通將首批在北京、上海、廣州、杭州等 50個城市落地，其願景是平均為每個使用者每次出行節省時間 10%。

 

9.10 ——馬雲發出公開信宣佈將於 2019年 9月 10日卸任集團董事局主席，由 CEO張勇接任。

 

9.19 ——宣佈成立平頭哥半導體有限公司，進行量子計算方面的研究與應用。

 

9.20 ——阿里巴巴資深架構師徐凌傑 釋出了AI Matrix——AI Benchmark  基準測試平臺，可以幫助開發者解決四大關鍵問題：真實反應AI應用和模型使用的現實情況，對包括GPU在內的AI加速器解決方案的引入評估和選型制定一個標準，提高硬體的利用率，以及對AI晶片的架構定義設計以及最佳化提供指引。

 

11.28 —— 首次開源深度學習框架X-Deep Learning

 

騰訊

 

3.12 ——港中文聯合騰訊優圖提出了新型例項分割框架   PANet，該網路透過加速資訊流和整合不同層級的特徵，可以極大提高生成預測掩碼的質量，表現優於 Mask R-CNN

 

5.30 ——香港中文大學、騰訊優圖實驗室和曠視科技的研究者合作提出的   SRN-DeblurNet能高效消除影像模糊，呈現影像細節，該論文已被將在當地時間  6 月  18-22  日於美國猶他州鹽湖城舉辦的  CVPR 2018  接收。

 

8.30 —— 騰訊優圖首個 AI 開源專案 ncnn 目前已正式加入  ONNX，現已支援將 ONNX 檔案轉換為 ncnn  模型。

 

10.22 —— 騰訊織雲 Metis 智慧運維學件平臺正式對外開源。

 

11.04 —— 騰訊 AI Lab 在南京舉辦的騰訊全球合作伙伴論壇上宣佈正式開源「PocketFlow」專案。

 

11.06 ——騰訊醫療 AI實驗室和美國加州大學聯合在國際權威期刊《 Medical  Physics》發表最新研究成果《器官神經網路：深度學習用於快速和全自動整體頭頸危及器官靶區勾畫》（ AnatomyNet: Deep Learning for Fast and Fully  Automated Whole-volume Segmentation of Head and Neck  Anatomy）。

 

11.13 —— 騰訊AI Lab釋出AI輔助翻譯產品：騰訊輔助翻譯（Transmart）。該產品基於自研的神經網路機器翻譯引擎，提供實時譯文片段智慧推薦，併為合作伙伴提供輔助翻譯 API與定製化服務。

 

12.12 ——騰訊 AI Lab與農業專家組成的 iGrow隊獲得荷蘭瓦赫寧根大學（ WUR）主辦的國際人工智慧溫室種植大賽（ Autonomous Greenhouse Challenge）“ AI策略”單項第一名、總分第二名的優異成績。其首創的農業人工智慧系統攻克了機器智慧嵌入農業專家知識的難題。種植結果顯示，該人工智慧系統提高了農產品的產量和自然資源利用率，還大幅降低了感測器成本，體現了“ AI+農業”的應用潛力。

 

位元組跳動

 

10.25 ——位元組跳動完成 Pre-IPO融資，投前估值達到 750億美元。本輪融資中，領投方軟銀、 KKR、春華資本、 GA（泛大西洋資本）、阿里系等投資超過 25億美元。雲鋒基金已代表阿里系投資。據融資材料，若 6年內未 IPO，將按 8%複利回購。

 

華為

 

4.19 —— 釋出新一代智慧攝像機

 

10.10 —— 釋出兩款全新自主研發AI晶片：用於大規模分散式訓練系統的昇騰910和麵向邊緣計算場景的昇騰310晶片,均採用自家的達芬奇架構

 

10.11 ——與依圖科技聯合釋出了面向企業市場的智慧園區解決方案，該方案基於“ Huawei  Atlas智慧硬體平臺”及“依圖雲悉明眸軟體平臺”，共同打造靈活強大、安全可靠的智慧安防系統，幫助企業提升園區管理效率。

 

11.12 — —釋出了面向智慧終端的人工智慧HiAI2.0平臺，包括HiAI Foundation晶片能力、HiAI Engine應用能力和HiAI  Service服務能力。

 

大疆

 

4.08 ——大疆創新科技有限公司 Pre  IPO融資的第一輪競標結果已於近日出爐。大疆創新計劃融資規模為 10億美元，整體估值達 150億美元。大疆創新共收到近一百家投資機構的保證金與競價認購申請，各家認購金額的總和已超出原計劃的 30倍。

 

8.23 ——釋出“御” Mavic 2 系列無人機，包括“御” Mavic 2 專業版及“御” Mavic 2 變焦版兩款。

 

11.26 —— 微軟宣佈與大疆達成一項新的合作協議：微軟將為大疆研發一款全新的SDK套件，能夠讓Windows 10 PC  直接對大疆的無人產品進行完整的飛行操控，並進行實時資料傳輸。微軟和大疆還計劃聯合研發基於  Azure IOT Edge  的物聯網方案和微軟的人工智慧服務，希望無人機能夠在農業、建設業和公共安全等新場景中得到更多應用。

 

12.04 —— 在深圳釋出新一代農業植保無人機T16，售價 31888元 /臺，目前已開始發貨。新機可完成 150畝 /小時作業，比第一代植保無人機效率提升 44%，電池迴圈壽命增加 50%，飛行中可實現智慧避障，另外配備的智慧作業解決方案可實現三維建圖、 AI場景識別等，實現精準噴灑農藥。

 

搜狗

 

10.30 —— IWSLT(International Workshop on Spoken Language  Translation) 國際頂級口語機器翻譯評測大賽上，搜狗擊敗了訊飛、阿里等眾多國內外對手，獲得了  Baseline Model（基線模型）比賽的冠軍

 

11.07 —— 搜狗宣佈其與新華社合作開發、全球第一個全模擬智慧合成主持人“AI合成主播”正式亮相，同時搜狗未來人工智慧的核心技術“搜狗分身”也獲得了廣泛關注。

 

順豐

 

11.13 ——市發改委公佈批覆書，同意在順義建設北京順豐全自動倉儲分揀中心及配套設施專案。據瞭解，該專案將斥資 5億多元，建成後快遞智慧分揀日均處理量將高達 150萬票。據悉，整個分揀中心及配套專案能在保證峰值處理量的情況下同時進行 600個流向的分揀操作，單一中轉場小件處理量將達到每小時 10萬件以上，分揀效率可提升 30%。

 

美團

 

9.19 ——上海 2018年世界人工智慧大會上， 美團無人配送車“小袋”在創新演算法展區中的無人機板塊亮相

 

11.22 —— 英偉達宣佈和美團京東合作，為其下一代自主配送機器人提供技術支援。下一代配送機器人將選用Jetson AGX Xavier。

 

滴滴

 

9.24 ——騰訊、滴滴、百度、蔚來汽車等獲得北京市自動駕駛車輛道路測試資格。

 

11.25 —— 在多倫多推出DiDi Labs。這是滴滴在 2017年 3月在加利福尼亞州 Mountain  View建立 DiDi  Labs後，在北美成立的第二家主要研究機構。

 

11.27 —— 在雄安註冊成立了智慧交通公司，註冊資訊顯示，滴滴正運用大資料、雲端計算等技術，為新區搭建新型智慧公共交通體系。

 

12.08 ——獲得今年 NeurIPS 2018的 Best Demo Awards。今年滴滴有兩篇論文被接收，並在 NeurIPS做了兩個演講

 

 

 

2.2   國外情況

 DeepMind

 

2.27 —— 提出了命名為“獨角獸（Unicorn）”的智慧體架構，它展示出優秀的持續學習能力，已經勝過很多基準智慧體。研究人員表示，獨角獸透過利用並行的 off-policy學習策略，統一表示和學習多種策略，才達到了這樣的表現。

 

7.28 —— 發表的論文《Machine Theory of Mind》中，研究人員提出了一種新型神經網路  ToMnet，具備理解自己以及周圍智慧體心理狀態的能力。該論文已被  ICML 2018 接收為  Oral  論文。

 

8.13 ——與倫敦  Moorfields 眼科醫院合作，已經訓練其演算法能夠檢測出超過  50  種威脅視力的病症，其準確度與專家臨床醫生相同。它還能夠為患者正確推薦最合適的行動方案，並優先考慮那些最迫切需要護理的人。

 

11.14 ——宣佈旗下的健康部門 DeepMind Health、以及負責推進“ Streams”（幫助醫生更快識別和診斷患者病情的移動 APP）團隊將調整合併到 Google 最新成立的 “Google Health”部門中。原子公司 DeepMind Health將不再作為獨立品牌存在，但是， DeepMind的其他部門仍將保持獨立。

 

12.02 —— 推出AlphaFold系統，能夠快速準確地預測並生成蛋白質的空間結構

 

Facebook

 

1.24 ——佩塞蒂將擔任負責 AI的副總裁這一新設職位，而 LeCun將不再擔任 Facebook原 AI實驗室負責人職位，轉任 AI首席科學家。

 

9.12 —— 宣佈開發出一款新型人工智慧（AI）系統，可用於檢測仇恨性言論。美國科技媒體 CNET認為，這款“武器”的推出可謂恰逢其時，在 Facebook面臨內容審查的當下，會大有用處。 這一系統的代號為“Rosetta”，可幫助計算機閱讀和理解每天釋出到社交網路的數十億張影像和影片。憑藉這套新系統，Facebook可以更容易地發現平臺上哪些內容違反了反仇恨言論規則。

 

10.25 —— 開源了 Faster R-CNN 和 Mask R-CNN 的 PyTorch 1.0 實現基準：MaskRCNN-Benchmark。相比  Detectron 和  mmdetection， MaskRCNN-Benchmark  的效能相當，並擁有更快的訓練速度和更低的  GPU  記憶體佔用。

 

10.30 —— 開源了高效能核心庫QNNPACK，專為移動 AI 進行最佳化。

 

11.02 —— 開源首個適應大規模產品的強化學習平臺Horizon，基於PyTorch 1.0

 

12.08 —— NeurIPS 大會上宣佈釋出PyTorch 1.0穩定版。

 

波士頓動力公司

 

5.11 ——展示了升級版的 Atlas 人形機器人，該機器人已經可以實現單腿跳躍； 機械狗SpotMini可以全程自主導航，並繪製場景三維地圖。

 

Waymo

 

7.20 —— Waymo CEO John  Krafcik在全國州長協會夏季會議上說，他們的自動駕駛汽車路測里程現在已經累計到了 800萬英里（ 1287萬公里），最近增速非常快，每天 2.5萬英里。

 

10.28 —— 宣佈開始對自動駕駛車輛收費。收費的物件是鳳凰城郊區的“早期乘客（Early  Rider）”計劃的使用者們。這也標誌著 Waymo領先 Uber、通用 Cruise等對手，先一步將無人計程車服務推向市場。

 

12.07 —— Waymo 無人駕駛計程車開始商用

 

Amazon

 

2.27 ——前亞馬遜首席 AI研究員 Ashwin Ram奔赴谷歌，現任職位為谷歌雲人工智慧技術主管；前 Twitter工程副總裁 Michael  Abbott離職去蘋果。

 

7.13 —— 亞馬遜積極向美國警方推銷自己的人臉識別產品Amazon  Rekognition，引發了美國社會大規模抗議。美國公民自由聯盟（ ACLU）領導 30多個民權組織聯合舉行抗議活動，反對美國政府使用人臉識別技術，要求亞馬遜 CEO貝索斯停止向政府出售 Rekognition。

 

8.16 ——釋出了用於開發車內訊息娛樂系統的 Alexa SDK，不過目前這個初版的 SDK，還需要透過雲端來獲取機器學習相關能力。

 

9.20 ——在美國西雅圖召開了秋季釋出會，一次性推出了十幾款智慧裝置，都是圍繞 Echo智慧音響打造，透過語音技術實現對家電的控制，讓使用者的智慧生活更加便捷。

 

11.01 ——宣佈對 Alexa知識庫的一系列更新，其中包括了對即將到來的美國中期選舉的資訊。

 

11.26 —— 推出自有云計算晶片Graviton 晶片，將支援新版本的 EC2  雲端計算服務。

 

11.28 —— 在AWS re:Invent 大會上，釋出了名為 Inferentia  的機器學習晶片。

 

11.29 —— H2O.ai 宣佈推出自動化機器學習平臺H2O.ai Driveless AI，並在亞馬遜雲服務平臺AWS上開源；推出一款名為Amazon Comprehend  Medical的醫療資訊挖掘服務；宣佈到  2019  年底，亞馬遜將全面放棄使用  Oracle  資料庫， 97％的“關鍵任務資料庫”將執行在亞馬遜自己的服務上。

 

11.30 —— AWS Lambda簡化了 Runtime APIs，它使開發人員可以輕鬆地為幾乎任何型別的應用程式或後端服務執行程式碼而無需管理。

 

12.05 ——亞馬遜自動化倉庫發生機器人事故，造成 24名員工直接受傷被送醫院， 1名員工進重症監護室， 50多名員工受影響，原因是亞馬遜機器人在意外戳破了一罐驅熊噴霧。

 

12.07 ——開設「 Alexa  Answers」的新計劃，該計劃將邀請一些使用者可以與智慧助手   Alexa 交談，幫助回答  Alexa  提出的問題，而相關資訊隨後可能會被分享給全球各地的數百萬使用者。

 

12.11 —— 近期宣佈推出自主研發的計算機晶片；計劃在倫敦開設該公司第一家位於美國之外的 Amazon Go無人便利店。

 

微軟

 

5.21 —— 宣佈收購加州人工智慧(AI)初創公司Semantic  Machines，以強化公司的對話式人工智慧技術。

 

6.21 —— 宣佈完成對AI初創公司Bonsai的收購，但並沒有公佈收購價格。微軟表示， Bonsai已經開發了技術能讓人工智慧專家致力於研究自動系統。並且， Bonsai的技術適用於製造業、機器人等行業。

 

9.14 —— 微軟宣佈收購舊金山創業公司Lobe，這是一家簡化人工智慧模型訓練和部署過程的企業。

 

9.17 ——宣佈微軟亞洲研究院（上海）成立，以推動上海的基礎研究和發展。

 

10.27 —— 宣佈完成收購程式碼託管平臺GitHub的交易，這項收購交易價格 75億美元，交易完成後 GitHub團隊將被納入微軟旗下，由 Nat  Friedman接任 GitHub  CEO職務。

 

11.15 —— 宣佈收購奧斯汀軟體開發商Xoxco的意向。如果成功，這將是微軟今年收購的第四家和人工智慧有關的公司。

 

12.05 —— 宣佈開放 ONNX Runtime，這是一款用於 Linux，Windows 和 Mac 平臺的  ONNX 格式的機器學習模型的高效能推理引擎。

 

Google

 

6.01 —— Google員工今年發起了一項運動，要求公司終止與五角大樓 Maven專案的合約，因為這個專案的目標是利用機器學習來改進無人機打擊的精度。 6月 1日，在員工壓力下， Google宣佈明年 3月本期合同到期後將不再續約。

 

7.18 —— 猜畫小歌作為微信小程式正式上線。

 

8.28 —— 介紹其最新推出的強化學習新框架 Dopamine，該框架基於  TensorFlow，可提供靈活性、穩定性、復現性，以及快速的基準測試。

 

9.06 —— 推出Google Dataset Search（Google  資料集搜尋）。

 

9.11 —— 李飛飛宣佈將離開谷歌，重回史丹佛大學任教。

 

10.12 —— 宣佈開源Active Question Answering 專案，使用強化學習訓練 AI  代理更好地提問。

 

10.31 —— 開源了基於 TensorFlow 的輕量級框架  AdaNet，該框架可以使用少量專家干預來自動學習高質量模型。

 

11.01 —— Magenta研究組釋出資料集 MAESTRO () (MIDI and Audio Edited  for Synchronous TRacks and Organization) ，由超過 172小時的精湛鋼琴演奏組成，在音符標籤和音訊波形之間進行精確對準（約 3 ms）； 開源了 BERT  模型 TensorFlow 程式碼、BERT-Base  與 BERT-Large 模型的預訓練檢查點、微調實驗結果的自動化復現 TensorFlow 程式碼、預訓練資料生成和資料訓練的程式碼。

 

11.02 —— 釋出了用TensorFlow實現的AutoML框架——AdaNet，它改進了整合學習的方法，能以最少的專家干預實現自動習得高質量模型。

 

10.13 —— 谷歌AI團隊新發布的BERT模型，在機器閱讀理解頂級水平測試SQuAD1.1中表現出驚人的成績，全部兩個衡量指標上全面超越人類，並且還在11種不同NLP測試中創出最佳成績。

 

11.15 —— 谷歌開始採取措施，加強對 DeepMind  的控制。谷歌將直接管理  DeepMind  Health，作為公司重要專案；繼李飛飛離職之後，谷歌 AI中國中心的另一位知名華裔高管，谷歌雲 AI研發主管、谷歌 AI中國中心總裁李佳也傳出了離職的訊息。

 

11.16 ——關閉旗下人型機器人開發公司 Schaft部門。 Schaft專注於製造兩足機器人，用於救災等工作。 2013年被 Alphabet收購。

 

11.20 —— 釋出巨型資料集 Open Images Dataset V4，為邊界框、視覺關係等註釋了20000個不同的概念。

 

11.21 ——宣佈將投資 45億丹麥克朗 (約合 6.9億美元 )在腓特烈希亞 (Fredericia)建造一座新資料中心。

 

12.06 —— 領投了日本人工智慧和機器學習創企 ABEJA 的一輪後續融資。

 

Uber

 

3.18 —— 開源了神經進化演算法開發的互動式視覺化工具  VINE，該工具可以輕鬆實現神經網路群體的各種特定指標以及適應度分數的視覺化和隨時間的變化，使用者可對其進行實時評估。

 

7.31 —— 宣佈關閉無人駕駛卡車計劃，將重點放在無人駕駛汽車上。

 

9.27 —— 宣佈開源 Petastorm，這是由 Uber ATG  開發的資料訪問庫，可直接基於數 TB 的 Apache  Parquet 格式資料集進行單機或分散式訓練和深度學習模型評估。

 

10.25 —— 開源地理空間工具包kepler.gl。

 

11.09 —— Uber  推出了機器學習庫  PyML。這個庫使開發者能夠以與生產執行時相容的方式快速開發  Python 應用程式。

 

11.17 ——前微軟首席科學家 Jan Pedersen已加入 Uber AI。 Jan  Pedersen早前擔任微軟核心搜尋首席科學家，推特大資料研究副總裁，以及 eBay首席科學家。 Jan  Pedersen的加入將會幫助 Uber進一步發展人工智慧和機器學習的研究。

 

Openai

 

3.04 —— 公佈  “後見之明經驗復現（Hindsight Experience Reply,  HER）”的開源演算法，這個新的演算法保證人工智慧可以像人類一樣從自己的錯誤中汲取教訓。

 

8.22 —— Dota2人工智慧 OpenAI Five接連兩場輸給巴西站隊和中國戰隊。

 

10.17 ——聯合加州伯克利分校，愛丁堡大學研究院開源了《 Large-Scale Study of Curiosity-Driven  Learning》的訓練原始碼。

 

10.23 —— 提出了一種被稱為「Iteration  Amplification」的人工智慧安全技術，這項技術將透過演示如何將任務分解為更簡單的子任務，來指定超出人類能力範圍的複雜行為和目標。

 

11.01 —— 公佈最新研究：隨機網路蒸餾（RND），這是一種基於預測的方法，用於鼓勵強化學習機器透過好奇心探索他們的環境，並且首次超過了在遊戲魔宮尋寶（ Montezuma's Revenge）中人類的平均表現。 RND實現了最先進的效能，定期查詢所有 24個房間並在不使用演示或訪問遊戲的基本狀態的情況下解決了第一級。

 

11.07 —— 聯合華盛頓大學以及Roboti LLC推出了一個名為POLO的「線上設計和離線學習」框架。此框架能夠讓智慧體在一個內部模型中不斷執行和學習。

 

11.10 —— 釋出了深度強化學習教育資源  Spinning Up，內容包括易懂的深度強化學習程式碼示例、習題、文件和教程。

 

12.10 —— 推出 ML 量化指標訓練平臺「  CoinRun」，該平臺藉由遊戲設計，能夠提供關鍵的量化指標，讓程式將過去學習到的經驗，轉移到全新環境中，也解決了強化學習長久以來的難題。

 

Apple

 

4.05 ——蘋果挖來  Google 搜尋與  AI 主管  John  Giannandrea，表示未來  John Giannandrea  將會負責機器學習和  AI  策略，併成為直接向 CEO Tim Cook  報告的  16  位高層主管之一。

 

6.04 —— 釋出新版機器學習應用套件Core ML 2；新款GPU加速工具Create ML，用於在Mac上進行原生人工智慧模型的訓練。該工具支援視覺、自然語言以及自定義資料。

 

7.11 ——把旗下的機器學習部門 Core ML以及智慧語音助手 Siri團隊進行合併，組建了一個全新的人工智慧和機器學習部門，負責人是 John Giannandrea。

 

11.20 ——據 The  Information報導，蘋果悄悄地收購了一家智慧家居初創公司 Silk Labs，該公司專門開發輕量化的人工智慧軟體，使其能夠安裝在攝像頭等消費硬體上。

 

12.11 ——與高通的全球專利訴訟敗訴，福州市中級人民法院作出初步裁定：禁止蘋果公司在中國市場進口和銷售涉嫌專利侵犯的部分型號手機。

 

IBM

 

2.02 —— IBM Watson 研究中心聯合多家研究機構提出了 人機推理網路 HuMaINs 架構，並聚焦於三個主要問題，即架構設計、包含安全性/隱私挑戰的推理演算法，以及應用領域/用例。

 

5.08 ——與哈佛大學的研究人員釋出了 為解決翻譯中的 AI 黑盒問題所開發的除錯工具Seq2Seq-Vis  ，能將人工智慧的翻譯過程進行視覺化，方便開發人員對模型進行除錯。

 

6.18 —— IBM的人工智慧 Project Debater擊敗了以色列全國辯論冠軍 Noa ovadia和以色列辯論專家 Dan  Zafrir。

 

9.20 ——推出一項軟體服務，可以掃描人工智慧系統的工作情況，以便檢測偏見併為正在做出的自動決策提供解釋。

 

11.27 ——與加拿大黃金生產公司  Goldcorp 合作，釋出了一種創新的技術產品： IBM Exploration with  Watson，它利用空間分析，機器學習和預測模型，幫助探險者找到關鍵資訊，並在傳統方法的一小部分時間和成本上開發地質推斷，可用於提高金礦化的可預測性。

 

11.29 ——宣佈推出 IBM Talent＆ Transformation，這是一項幫助公司及其員工在人工智慧及自動化技術快速發展時期的新業務。

 

12.03 ——釋出具有相變儲存器的 8位模擬晶片該晶片是第一個在儲存資訊的地方執行 8位計算的晶片。

 

Nvidia

 

1.08 —— 正式釋出DRIVE Xavier，這是一款為無人車準備的AI超級計算晶片，也是有史以來最複雜、最大的SoC。

 

6.20 ——宣佈一系列針對其雲端計算軟體和硬體計劃的深度學習重點更新。包括 Apex， PyTorch庫的開源深度學習擴充套件； NVIDIA DALI和 NVIDIA  nvJPEG，用於資料最佳化和影像解碼的 GPU加速庫； NVIDIA  GPU上 Kubernetes的候選版本；以及推理最佳化器和執行時引擎 TensorRT的第 4版。

 

7.11 —— 同全球最大的Tier 1 汽車供應商博世和世界上最大豪華汽車製造商戴姆勒合作，推動自動駕駛汽車技術向前發展。

 

9.30 —— CUDA10 開放下載。

 

10.10 —— 釋出開源GPU加速平臺RAPIDS，主打資料科學和機器學習。

 

11.29 —— 宣佈推出遷移學習工具包和  AI 輔助註釋 SDK。

 

12.05 —— 釋出Titan RTX。

 

12.12 —— 宣佈正式開源被譽為市面最強大物理模擬引擎的  PhysX，除了廣泛應用於遊戲特效的提升，該引擎還能為  AI 、機器人與計算機視覺技術、自動駕駛與高效能運算提供支援。

 

12.13 ——在使用預定資料集組訓練 AI模型的速度方面創下六項新記錄。

 

Intel

 

6.13 ——據外媒報導英特爾研究人員正在 測試一種微小的新型“自旋量子位”晶片Spin  Qubit，這款晶片比鉛筆的橡皮擦還小，是目前英特爾最小的量子計算晶片，這也意味著英特爾量子計算機向前邁進的標誌。

 

9.11 ——宣佈收購總部位於美國加利福尼亞州聖荷西的 NetSpeed  Systems，該公司是一家系統晶片設計工具和互連架構智慧財產權（ IP）提供商。

 

10.09 ——在秋季硬體產品釋出活動中正式推出了全新桌面級  9 代酷睿系列晶片。其中包括最高階的  Core i9-9900K，號稱全球最強遊戲處理器。

 

11.05 ——在騰訊全球合作伙伴大會上，英特爾人工智慧產品事業部副總裁兼營運長 Remi  El-Ouazzane宣佈了與騰訊優圖實驗室合作開發的人工智慧（ AI）新成果—— 騰訊優圖AI攝像機以及優圖AI盒子。

 

11.15 ——釋出了一份關於推動 AI科研和人才培養的“ AI未來先鋒計劃”，以及一款全新的硬體產品—— 英特爾神經計算棒二代（NCS 2）。

 

12.12 —— 推出10奈米制程架構Sunny Cove

 

位元大陸

 

10.17 ——釋出了首款低功耗邊緣 AI晶片 BM1880。此外，位元大陸還發布了基於 BM1682和 BM1880晶片的數款產品，包括多款伺服器、模組、開發板產品。

 

12.12 —— UnitedCorp指控位元大陸等公司透過精心策略，操控比特幣現金 (BCH)網路謀取私利，損害了 UnitedCorp和其他 BCH利益相關方。

 

 

業界大牛動向

 

何愷明

進入 FAIR部門之後，何愷明的動向一直備受關注，在三月份左右，他和 FAIR 研究工程師吳育昕提出了組歸一化（ Group  Normalization）方法，試圖以小批尺寸實現快速神經網路訓練，這種方法對於硬體的需求大大降低，並在實驗中超過了傳統的批歸一化方法。這篇論文也獲得了 ECCV 2018最佳論文。

 

八月份左右，何何愷明等多名研究者發表了一項獨特的遷移學習研究，無需資料清洗和手工標記資料，透過訓練大型卷積網路可以預測數十億社交媒體影像的 hashtag，在影像分類和目標檢測任務上都得到了迄今最高的精度。

 

陳天奇

 

今年 5月份，陳天奇宣佈，自己所在的華盛頓大學新成立了一個實驗室，組織代號“ SAML”。陳天奇本人在微博上介紹說，實驗室將有整合系統、體系結構、機器學習和程式語言 4個方向的團隊推進深度學習演算法、系統的硬體和協同設計研究和 TVM等開源專案。

 

李飛飛

 

今年九月，李飛飛 Google雲 AI/ML首席科學家任上離職，重返史丹佛校園任教。而她的接任者，前 CMU計算機學院院長 Andrew  Moore。而在十月初，李飛飛宣佈史丹佛大學成立“以人為本 AI研究院”（ HAI），將和史丹佛大學前教務長 John  Etchemendy共同擔任院長，推動 AI研究、教育、政策和實踐，造福人類。 12月初，李飛飛等 6名華人入選 ACM 2018  Fellow。

 

Yann  lecun

 

1 月 24日，據 Yann LeCun在其 Facebook上確認，他將辭去由他一手建立的 Facebook人工智慧實驗室（ FAIR）主任一職，擔任首席 AI科學家；其原有職位將由英國 AI初創公司 Benevolent的 CEO、前 IBM大資料集團 CTO  Jé rÔme  Pesenti接替。同時， Jé rÔme  Pesenti還將接管 Facebook的 Applied  Machine Learning（ AML）團隊。

 

吳恩達

 

今年吳恩達比較忙，和他的史丹佛團隊發表了多篇醫學相關的研究論文，成果頗豐。此外，在一月底吳恩達宣佈成立 AI Fund投資基金，這是吳恩達離開百度以來宣佈的又一個 AI專案。他在公開信中說到，目前 AI Fund已經籌集了 1.75億美元資金，投資者包括 NEA、紅杉資本、 Greylock  Partners、軟銀集團以及其他機構。 4月 25日，吳恩達開通了 deeplearningai微信公眾號，並且開始正式更新。據公眾號功能介紹顯示，以後會發布吳恩達及其團隊製作的人工智慧原創內容。 5 月  7  日，吳恩達的無人車創業公司 Drive.ai宣佈將於 7月在德克薩斯州弗里斯科市（美國西部城市）提供自動駕駛汽車服務，人們可以透過軟體免費叫車。

 

 

 

應用概述

 

熱點應用場景

 

 

公共安全

相信今年大家都多次被張學友演唱會抓到逃犯的新聞所刷屏過，其背後所應用的生物特徵識別技術功不可沒，利用計算機視覺、語音識別等技術方法，公安民警可以不在依賴人眼從茫茫人海中尋找逃犯，只需要攝像頭一掃，逃犯們便無所遁形，極大的提高了公安工作效率以及社會安全。 此外，與我們息息相關的手機也開始應用上了人臉識別、虹膜識別技術，使得解鎖、支付等行為可以更加多元化且更加安全。

 

醫療健康

醫療健康一直以來都是人工智慧大量應用的場景，如醫療影像分析技術在大幅減小醫生的工作量的同時，提高了診斷病情的正確率。今年如 DeepMind等公司，在致力於擴大醫療領域資料集的同時，產出了不少突破性的技術進展，如識別癌症、眼科疾病等症狀，均較普通醫生誤診率更低。 不過國內對於公立醫院而言，AI醫療的商業化還有很長的路要走，一來是政策需要支援，否則涉及非商業化環節太多，對於新技術的應用很難找到付費方，此外醫療領域的非結構化資料仍舊不夠，在牽涉人們生命健康問題上，AI醫療的質量還需被多方考量。隨著人們對健康程度的重視度不斷提高， AI與醫療其他環節的結合不斷深入， AI醫療應用場景將會更加多元化。

 

自動駕駛

自動駕駛技術雖然在近幾年推進緩慢，但意義重大，涉及產業也非常之多，包括晶片、影像處理、模式識別、安全控制等。 截至 2018年 9月統計資料，全國機動車保有量達 3.22億輛，其中汽車 2.35億輛；機動車駕駛人達 4.03億人，其中汽車駕駛人達 3.63億人，其市場潛力也是相當巨大，在交通事故率逐年上升的背景下，如果能將自動駕駛技術普及，將會極大減少交通事故的發生。

 

然而，近幾年尤其是今年上半年美國發生的自動駕駛事故對整個行業也是不小的打擊，雖然在正常行駛情況下，自動駕駛的安全性遠高於人類駕駛員，但面對一些極其罕見的突發事故， AI該如何處理，仍舊是一大問題。 不過，現階段較為成熟的半自動駕駛的效果還是非常可觀的，如國內的 Momenta等企業已有一些落地專案得到了多方支援，相信隨著未來場景的完善以及演算法的提升，自動駕駛技術將迎來廣泛的應用，為駕駛員和乘客帶來便捷。

 

 

轉自： https://blog.csdn.net/weixin_42137700/article/details/85259984