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投融資
1.城市智慧交通智慧出行服務運營商「亮啦資料」獲前海金融佳資本數千萬元A+輪融資
12 月 30 日訊息，城市智慧交通出行服務運營商「亮啦資料」宣佈獲得前海金融佳資本數千萬元的 A+輪融資。亮啦資料創始人姜東明表示，本輪融資後，將加速推進其戰略升級，在 MaaS（出行即服務）領域的深度佈局和戰略落地，同時，亮啦資料也希望吸引並培養優秀人才，進一步加強技術創新和產品研發。（投資界）
2.計算機圖形&視覺技術開發商「粒界科技」獲鄭志剛C資本領投數千萬美元A+輪融資
近日，計算機圖形&視覺技術開發商「粒界科技」完成數千萬美元 A+輪融資，由鄭志剛 C 資本領投，高瓴資本、線性資本跟投。本輪融資將用於智慧化渲染及數字建模技術的產品研發和商務擴充。粒界科技成立於 2015 年，創始人吳小毛曾擔任全球知名遊戲引擎技術與製作公司 Crytek 德國法蘭克福總部的專案總監和技術總監。
3.智慧防務領域科技公司「攝星智慧」完成近億元Pre-A輪融資，由元禾原點領投
12 月 30 日訊息，智慧防務領域科技公司「攝星智慧」完成近億元人民幣 Pre-A 輪融資，由元禾原點領投，中關村發展啟航產業投資基金跟投。本輪融資將主要用於團隊擴充及技術開發。攝星智慧主要基於 AI 人工智慧、反 AI、AI 檢測、自主對抗博弈等技術，為國家防務提供資料分析以及智慧產品。目前，公司已經構建了包括智慧防務引導在內的軍事生態產品應用體系。
行業動態
1.北京啟動自動駕駛載人載物測試，目前已開放自動駕駛測試道路151條
12 月 30 日訊息，北京經濟技術開發區開放北京自動駕駛載人載物測試啟動活動。當日，北京市自動駕駛測試管理聯席工作小組向申請載人測試企業百度發放了北京市首批自動駕駛載人測試通知書。百度隨即開始在剛剛開放的亦莊自動駕駛車輛測試區域開展測試。這也標誌著，自動駕駛載人載物測試在北京正式啟動。（北青報）
2.「圖森未來」完成中國首次高速公路無人駕駛佇列測試
12 月 30 日訊息，「圖森未來」 L4 級無人駕駛卡車車隊在京禮高速（延崇北京段）完成中國首次高速公路全封閉環境下、基於 C-V2X 車路協同技術的佇列跟馳測試工作。在本次演示中，圖森未來攜手北汽福田、首發集團、華為、四維圖新等合作伙伴，實現了無人駕駛卡車車隊總長 14 公里（包括 9.8 公里連續特長隧道群路段）的三車佇列跟馳。
大公司新聞
1.中國一汽與阿里巴巴戰略合作，打造下一代智慧網聯汽車
近日，中國一汽與阿里巴巴在長春簽署戰略合作協議。雙方將以斑馬智行系統為基礎，打造下一代智慧網聯汽車。阿里雲將以國內外雲基礎設施為支撐，支援中國一汽全球數字化基礎設施建設, 透過資料智慧技術助力中國一汽產品研發、市場營銷、使用者服務和運營的提升。雙方還將圍繞邊緣計算、物聯網、區塊鏈等前沿技術進行落地場景的探索。
2.威馬7系轎車將於明年北京車展釋出，支援L3&L4級自動駕駛和5G智慧座艙
12 月 30 日訊息，威馬汽車官方宣佈將於 2020 年 4 月份舉行的北京車展釋出 7 系轎車。據瞭解，7 系轎車將基於威馬的轎車平臺打造，NEDC 續航 700km+，並且具備 L3&L4 級自動駕駛能力和配備 5G 智慧座艙。
3.阿里AI實驗室負責人淺雪：下一代新消費將聚焦家庭場景
12 月 30 日訊息，阿里巴巴集團副總裁、人工智慧實驗室負責人淺雪表示，下一代新消費將會發生在家庭場景，中國家庭消費正在加速增長，走進全新時代。淺雪表示，中國在數字化的力量上一直走在前沿。以金融為例，中國的數字金融在全球範圍內處於非常領先的地位，同時，中國使用者對於數字化的接受程度也是全球領先的。有了這樣的土壤和基礎，加上中國製造，在未來十年或三十年之間或能幫助中國公司成為全球化企業。（第一財經）
研究與技術
1.AAAI 2020 | 華科Oral提出TANet：提升點雲3D目標檢測的穩健性
上週四，華中科技大學白翔教授組的劉哲為我們介紹他們的 AAAI Oral 論文《TANet: Robust 3D Object Detection from Point Clouds with Triple Attention》，本文對此論文進行了詳細解讀。該研究提出了新型三元注意力模組和 Coarse-to-Fine Regression，實現了檢測效能和穩健性的提升。在 KITTI 資料集驗證集上的實驗結果表明，在難度較大的噪聲環境中（即在每個物件周圍新增額外的隨機噪聲點），TANet 的效能遠遠超過當前最優方法。此外，在 KITTI 基準資料集上執行 3D 目標檢測任務後發現，TANet 僅使用點雲作為輸入，即在「行人」（Pedestrian）類別檢測中取得 SOTA 的成績。其執行速度約為每秒 29 幀。
2.華為諾亞ICLR 2020滿分論文：基於強化學習的因果發現演算法
人工智慧頂會 ICLR 2020 將於明年 4 月 26 日於衣索比亞首都亞的斯亞貝巴舉行，不久之前，大會官方公佈論文接收結果：在最終提交的 2594 篇論文中，有 687 篇被接收，接收率為 26.5%。本文《CAUSAL DISCOVERY WITH REINFORCEMENT LEARNING》介紹了華為諾亞方舟實驗室被 ICLR 2020 接收的一篇滿分論文。在此論文中，華為諾亞方舟實驗室因果研究團隊將強化學習應用到打分法的因果發現演算法中，透過基於自注意力機制的 encoder-decoder 神經網路模型探索資料之間的關係，結合因果結構的條件，並使用策略梯度的強化學習演算法對神經網路引數進行訓練，最終得到因果圖結構。在學術界常用的一些資料模型中，該方法在中等規模的圖上的表現優於其他方法，包括傳統的因果發現演算法和近期的基於梯度的演算法。同時該方法非常靈活，可以和任意的打分函式結合使用。