本期一周AI看点包括行业新闻、技术应用、技术前沿、大咖观点以及投融资等方面。
行业新闻
谷歌发布迷你版 Google Home，对标 Echo Dot
据外媒 Android Police 报道，谷歌有望在今年的硬件发布会上发布一款迷你版 Google Home，按照去年谷歌发布 Pixel 手机以及 Google Home 的时间节点，该硬件发布会很可能会在今年 10 月举办，但具体时间地点目前不能确定。据了解，该迷你智能音箱或将成为亚马逊 Echo Dot 的直接竞品，作为家庭智能产品的中控平台，通过 Google Assistant 链接家庭中所有能够被语音控制的设备。
谷歌Uber劲敌！德国航空公司于2025年推空中出租车
据外媒报道，近日德国Lilium航空公司飞行汽车项目在其垂直起降飞机上成功实现了概念飞行。据悉该公司自去年12月获得伦敦风险投资公司Atomico的1070万美元的A轮融资之后，目前正在逐步推进其目标，旨在为人们提供经济实惠且速度更快的城市交通方式。据悉，德国Lilium航空公司的垂直起降“Lilium喷气”项目旨在研发一种完全电动的私人飞行汽车，据报道，该飞行汽车采用Lilium航空公司的“超冗余”概念，从安全性出发，该飞机任何一个组件的故障都不会影响正常垂直着陆。
黑夜照样用！iPhone 8面部识别速度秒杀指纹识别
据韩国媒体报道称，苹果即将发布的iPhone 8的面部识别系统的识别速度高达百万分之一秒(一微秒)级别，而且使用环境不受任何限制，黑天照样秒识别。此外，据《华尔街日报》报道称，iPhone 8的面部识别系统还整合了红外功能，所以在黑暗或光线较弱的环境下，依然可以正常识别，同时不管手机上是否还内置Touch ID，其都不会是用户的首选使用安全输入方式了。
沃尔玛专利显示其终极物流武器「无人机航母」
近日，沃尔玛在其新提交的物流仓库专利申请中，描绘了其新设计的「无人机航母」。这是一个悬浮在 500-1000 英尺(150 到 305 米)高度上的「飞艇」，上面有多个无人机起降坞，飞艇既能自主运行也能由人类工作人员远程操控。飞艇承载着货物来到固定位置，再由无人机进行最后一公里的配送。这不免让人惊呼，「简直是快递业的航空母舰」。据悉，去年亚马逊也申请了一个类似的专利，且已获批准。
世界顶级AI和机器人公司吁联合国禁止致命自主武器
在墨尔本举行的2017国际人工智能联合大会(IJCAI)上，来自26个国家的116位机器人和人工智能公司的创始人签署一封公开信，呼吁联合国紧急磋商致命自主武器的危机，并在国际范围内禁止其使用。公开信是针对联合国将机器人军备竞赛的讨论延期至年底而发表的。信上说：“致命自主武器有成为第三次武器革命的危险”，“一旦开发成功，它们将使冲突扩张到从未有过的规模，而且速度会让人类难以适应”，“它们将成为恐怖之武器，成为暴君和恐怖分子残害无辜民众的武器，亦或被黑客挟持的武器”。
IBM 与青少年糖尿病基金会合作，利用机器学习算法针对一型糖尿病展开研究
最近，IBM 与青少年糖尿病基金会合作，尝试利用机器学习技术针对一型糖尿病数据展开研究。此次合作的最终目的是了解导致儿童患上一型糖尿病的根本原因，同时探索延缓和预防病情的有效措施。具体来说，IBM 至少分析三个独立的数据集，并与之前研究项目中收集到的数据进行比较。研究人员将从遗传基因、自身抗体及家族历史等角度出发进行检测，找到所有数据集的共同特征。
利用摄像头完成无人机的检测与跟踪，让无人机行驶更加节能、安全
自瑞士洛桑联邦理工学院的研究人员开发了一种仅凭简单的摄像头就可以对小型飞行物体实现检测与跟踪的算法。研究人员结合人工智能与深度学习算法让摄像头对无人机进行识别，将无人机的种类、位置等外部信息与运动信息相结合，增强检测的可靠性。另外，为了让无人机掌握更多数据，不受现有图像数据的限制，研发人员还生成了逼真的合成图像用于探测器的训练，填补数据信息的空白。据悉，研发团队已经与一家专注于民用航空防碰撞技术的公司展开合作，预计将在明年正式实现商业落地。
谷歌标志性“萤火虫”无人车退役 转向量产汽车研发
谷歌无人驾驶部门Waymo宣布，该公司开发的“萤火虫”(Firefly)将会退役，这种造型可爱的汽车是该公司内部生产的测试用车。Waymo现在开始转向克莱斯勒Pacifica等量产车。该公司去年从菲亚特-克莱斯勒获得了600辆这种汽车，目前正在为其装配Lidar、传感器和人工智能系统。向量产车的转变体现了谷歌的模式变化：他们最初希望自主开发全部的硬件、软件和底层服务，但现在却更加注重合作，与菲亚特和专车公司Lyft共同改进交通状况。
沃尔玛谷歌推语音购物剑指亚马逊
美国传统零售业巨头沃尔玛电商部门负责人马克·洛尔 23 日宣布，沃尔玛将联手互联网巨头谷歌公司推出语音购物服务。从今年 9 月下旬开始，消费者可以在谷歌助理平台上通过语音下单购买沃尔玛产品。尽管目前语音购物在网络购物中所占份额较小，但增长势头迅猛。在美国语音控制设备市场中，电商巨头亚马逊公司占有绝对优势。分析人士认为，沃尔玛此次联手谷歌推出语音购物是两大巨头联合挑战亚马逊的一项重要策略。
AI已然成为云领域首选竞争武器！Box联手谷歌，在云搜索中引入计算机视觉技术
云存储公司Box近日宣布，即将在其平台上引入谷歌的计算机视觉技术。届时，用户将能够使用公司的视觉工具来搜索图片、图像和其他文件，而不是向以往那般用文件名或标签进行搜索。Box的计算机视觉功能可能是公司进军AI和机器学习领域的好方法。它不需要手动注释成千上万的图像，并且可以在标记期间以任何人可能都未曾使用过的方式来搜索旧文件。该声明是通过机器学习和人工智能重新定义云计算的最新进展。
传Facebook或为Oculus Rift研发AI语音助手
一位名为guyfromacompanysorta的用户在Reddit上发帖称，他们与Facebook的一家“测试”承包商进行了合作，其中的一项工作就是“通过一个应用录制一些指令”。这些指令多种多样，比如：“嗨Oculus！帮我完成某某任务 ”，还有类似Facebook上的指令，比如：“邀请某人加入视频电话”、“创建一个Facebook活动”或者“回复John的信息/接听John的电话”，此外，还有一些其他的个人语音助手常用的指令，比如询问天气、交通情况等信息(可能这会是Rift和Facebook之间通用的语音助手)。该用户发布的消息激发了外界关于逐渐打通Facebook和Oculus Rift的争论。
AI不止是语音助手 华为人工智能芯片“浮出水面”
近日，@华为终端公司 官微宣布，将于9月2日在德国柏林的IFA 2017大展上举办新品发布会，一起见证HUAWEIMobileAI的到来 。此前，华为曾在官方Twitter发布预热海报，称“AI不止是语音助手”。据悉，余承东将在上述新品发布会上发表主题演讲，聚焦AI将给人们带来什么。预计，华为的这颗人工智能芯片既可集成化到麒麟SoC中，也可独立应用于多类型、品牌终端中，实现人工智能所有终端全场景覆盖。据悉，华为人工智能芯片有望与其自主研发麒麟970一同亮相，Mate 10将作为首发机型。
基于人工智能服务引擎 AiXpert，华瑞新智推出智能IP运营产品“SmartIP”
华瑞新智开发了一套名为 AiXpert (AI Expert)的人工智能服务引擎，集成了数据挖掘、处理、分析的能力，包含82种可以任意组合的人工智能相关的算法模型。企业只需要提交需求，团队帮助企业进行评估，给出解决方案帮助开发者将各种应用数据如文本、图像以及时空序列数据无缝转化为精准人工智能模型(如分类、预测以及推荐模型)，并在后台进行算法模型组合，通过本地或远程的方式，嵌入到客户的应用系统中。
微软推出深度学习加速平台「Project Brainwave」：FPGA助力实时人工智能
近日在 Hot Chips 2017 上，微软团队推出了一个新的深度学习加速平台，其代号为脑波计划(Project Brainwave)，机器之心将简要介绍该计划。脑波计划在深度学习模型云服务方面实现了性能与灵活性的巨大提升。微软专为实时人工智能设计了该系统，它可以超低延迟地处理接收到的请求。云基础架构也可以处理实时数据流，如搜索查询、视频、传感器流，或者与用户的交互，因此实时 AI 变的越发重要。
英特尔斯坦福黑科技，人工智能 VR可以模拟地球了！
斯坦福大学和英特尔的研究人员发明了一种本质上富有想象力的人工智能，它可以创造出和真实街景一样逼真的图像。这种AI通过粗略布局以及它们对真实街景的记忆训练创建图像。研究人员陈启峰称，他向AI系统输入了5000张德国的街景照片，在人类的一些帮助下，AI可以创建出与输入照片很类似的图像，而这些图像在现实生活中是不存在的。AI用输入的布局，以及研究人员加入布局的各种标签来创建图像。
百度发布XPU：AI云计算加速芯片(基于FPGA，256核心)
在加州Hot Chips大会上，百度发布了一款256核、基于FPGA的云计算加速芯片—XPU。XPU的目标是在性能和效率之间实现平衡，并处理多样化的计算任务。FPGA加速器本身很擅长处理某些计算任务，但随着许多小内核交织在一起，多样性程度将会上升。目前XPU有所欠缺的仍是可编程能力，而这也是涉及FPGA时普遍存在的问题。到目前为止，XPU尚未提供编译器。如果XPU被证明可以用于AI、数据分析、云计算和无人驾驶，那么百度可能需要用ASIC技术去开发XPU。
IOActive 曝光优傲、软银、优必选机器人重大安全漏洞
西雅图的网络安全公司 IOActive 22 日公布了一份报告，称在一款工业机器人和两家公司的四款家用机器人上发现了重大安全漏洞。分别是美国优傲机器人公司的工业机器人、日本软银的商用机器人 Pepper 和 NAO、中国优必选的 Alpha1 和 Alpha2。IOActive 在报告中写到，这些安全漏洞导致机器人能够被黑客劫持，让机器人变成监视设备，暴露用户的信息，甚至能被攻击者远程操作，危害用户的人身及财产安全。在家用机器人上，研究人员发现网络攻击者可以用 Pepper 和 NAO 录制音频和视频并秘密传输到外部服务器，优必选的 Alpha 系列在存储和传输数据前没有对敏感信息进行加密。这些漏洞都为网络犯罪提供了潜在途径。
微软小冰FM微信小程序上线：首个可实时交互的AI电台
微软近日在北京发布了小冰第五代，微软小冰逐步进入完成态，升级到高级感官，尝试突破虚拟，进入真实世界，升级基于EQ的第五代小冰核心对话引擎，可以进行情绪识别、兴趣分析、情感策略及回应、主动模型。另外微软小冰电台上线，这是第一个通用的人工智能实时创造交互式内容生成平台，可以基于多重来源，面向任何主题，自动实时创造永不间断的电台节目，还能和听众进行交互，实时改变节目。在发布会结束后，小冰FM的微信小程序已经上线，根据官方描述，这款小程序可以通过人工智能技术，实现语音聊天交互和主动陪伴。
MIT 最新 AI 医疗系统：帮助医生更好决策
在 MIT 计算机科学与人工智能实验室 CSAIL 发布的最新论文中，研究人员提出了两套帮助医生制定治疗方案的系统。一套是名为「ICU Intervene」的机器学习系统，该系统收集大量重症监护室数据，如病人的关键生命体征、前期责任医生对病人的备注等信息，与人类范围内的大数据分析进行整合，帮助医生挑选合适该病人的治疗方案。该系统使用深度学习技术，从过去的 ICU 案例中进行学习，并能够实时对当前情况严重的病例做出治疗方案推荐(病危护理)，且会对其背后的原因与逻辑做出解释。另一套系统被称为「EHR Model Transfer」，即电子医疗档案。该系统能够推动跨 EHR 预测模型的落地。也就是说，用一套 EHR 的数据训练出来的预测模型，能够迁移到另一套 EHR 系统上进行应用，做出有效预测。该团队发现，「EHR 模型迁移」能够对病人的死亡率、住院延长时间做出有效预测。
技术前沿
微软揭晓 Brainwave 人工智能系统，可实现超低延迟
微软在 HotChips 大会上正式揭晓了 Brainwave 系统，该产品是微软加入人工智能硬件竞赛的首发产品。微软表示这款高速度、低延迟的 AI 专用芯片系统可以为机器学习开发者们提供超越 GPU 的性能。
微软的研究人员现场展示了 Brainwave 的威力：在使用英特尔最新的 Stratix 10 FPGA(现场可编程门阵列)芯片的情况下，Brainwave 运行 Gated Recurrent Unit(LSTM的变种)的浮点运算速度可高达 39.5 TFLOPS，并且不需要任何批量处理，即芯片可以即时处理每一项提交上去的请求，为机器学习系统提供实时的见解。对于用户来说，低延迟是大规模部署机器学习系统时必须满足的一个要求，因为他们不会有太多耐心等待 APP 反应。
苹果发布最新论文： 揭秘Siri新声音背后的技术
近日，苹果在自家的“Apple Machine Learning Journal”的博客上发表了三篇论文，详细解释了 Siri 声音背后有关深度学习的技术细节。其中，《Deep Learning for Siri's Voice:On-device Deep Mixture Density Networks for Hybrid Unit Selection Synthesis 》可读性为最强，价值含量也比较高。为了让 Siri 在全平台上都能具备高质量的合成声音，苹果公司正在设备端上推进深度学习在混合单元挑选系统中的应用。
DeepMind视频行为分类竞赛，百度IDL获第一，新算法披露
ActivityNet竞赛是目前视频动作分析领域影响力最大的赛事。上月，2017年竞赛组织者通过官网宣布了本届比赛的成绩。其中，来自百度深度学习实验室(IDL)的Genome团队获得子命题、由DeepMind主办的“Kinetics行为分类比赛”第一名，中国香港中文大学获得第二名，德国创业公司TwentyBN获得第三名。
取代MNIST？德国时尚圈的科学家们推出基准数据集，全是衣裤鞋包
MNIST，是一个手写数字数据集，除了用在机器学习入门的教学中，它还是对机器学习算法进行基准测试的常用数据集。但是，总有人觉得MNIST不够好，想要扩充、改进、替代它。德国研究机构Zalando Research在GitHub上发布了一个名叫Fashion-MNIST的数据集，其中训练集包含60000个样例，测试集包含10000个样例，分为10类。样例都来自日常穿着的衣裤鞋包，每一个都是28×28的灰度图像。除了内容不一样，这个数据集的图片尺寸、训练/测试集划分、文件的存储结构，都和MNIST一模一样。这个数据集虽然名字里带有“fashion”，内容也都是服饰，但它的目标用途和时尚毫无关系：它致力于成为MNIST的替代品，用作机器学习算法的基准测试。
uSens凌感发布新版手势SDK，率先实现双手交互动作识别
硅谷三维人机交互公司uSens凌感今日发布新版Fingo SDK，在手势算法底层进行了突破性改进，新增一系列双手交互动作，如握拳、手心写字、十指交叉等，在同类产品中，率先实现对大面积遮挡的双手交叠类手部动作的识别，并可实现对十个手指的灵活细微运动的追踪，技术全球领先，有效解决了在应用中手势操作的痛点问题。
百度提出冷聚变方法：使用语言模型训练Seq2Seq模型
近日，百度研究院发表论文提出冷聚变(Cold Fusion)方法，即在 Seq2Seq 模型训练过程中加入语言模型，实现更快地收敛、更好的泛化，以及仅需少量标注数据即可实现向新域的完全迁移。
论文摘要：带有注意力机制的序列到序列(Seq2Seq)模型在多项生成自然语言句子的任务中表现优秀，如机器翻译、图像字幕生成和语音识别。在以语言模型的形式利用非标注数据后，其性能进一步提高。在本研究中，我们提供了一种冷聚变(Cold Fusion)方法，并展示该方法在语音识别中的有效性。我们展示了使用冷聚变方法的 Seq2Seq 模型能够更好地利用语言信息，并且能够实现(1)更快收敛、更好的泛化；(2)使用少于 10% 的标注数据进行训练时能几乎完成向新的域的完全迁移。
Facebook基于AI的开源静态代码扫描工具Infer
Facebook开发了一款基于AI的静态代码扫描工具，infer。它可以在移动APP真正交给用户之前就发现其中潜在的漏洞。现在他们希望大家都能够在测试自己的软件过程中应用起该工具来。现在infer已经完全开源了，免费供任何公司或者独立开发者来使用，并且进行一些定定制化的应用。与人类相比它的优势在于，可以在短短几分钟内读取数千行代码，以发现潜在的bug。Face book声称其修复率约为80％，对于这样一个自动化系统来说是非常难得的。大多数调试器的工作是运行一个程序，并逐行逐行地检查代码，查找错误。Infer能够分析代码并在没有实际执行的情况下查找问题，也就是“静态程序分析”。
Keras 2.0.7 版发布，强化TensorFlow的开发能力
Keras 2.0.7 近日进行了一次更新发布，修复了此前版本中存在漏洞；提升了性能；文件改善；为在TensorFlow 的数据张量(比如 Datasets, TFRecords)上训练模型提供了更好的支持。添加了一个相关案例文本；提升 TensorBoard 用户体验—对 ops 更好地用名称范围进行分组；提升测试覆盖范围等。此外一个重要变化还包括：让约束管理(constraint management)基于变量属性；把层和模型中已经不再使用的约束属性移除(不会影响任何用户)
GitHub 地址：https://github.com/fchollet/keras/releases/tag/2.0.7
微软研究人员利用 AI 算法控制滑翔机 ，使其无需动力引擎在空中自由停留
微软雷蒙德研究院的研究人员利用 AI 算法创建了一套系统，能够让滑翔机自主发现并捕捉空气中的热气流，效仿鸟类飞行原理，可以在无须动力引擎的情况下停留在空中。目前，该系统正在内华达州霍桑的小型机场内展开飞行试验。相较于完成人脸识别或单词识别等单一任务的人工智能系统，这套 AI 算法更具有挑战性。据研究人员介绍，这种能够「无限飞升」的滑翔机研究在实际落地中也具有较为广泛的应用前景，例如农业监控以及为偏远地区提供互联网服务等。
微软语音识别错误率降至 5.1%，相比去年减少 0.8%
据 报道，微软今日宣布其对话语音识别错误率降低至 5.1%，突破了微软去年实现的 5.9%。至此，微软语音识别的准确率与专业速录员的水平相当。本次研究基于 Switchboard 语料库，这个语料库包含大概 2,400 段电话对话。
微软人工智能研究部门通过改进基于神经网络的听觉和语言模型实现了识别错误率降低。值得指出的是，他们还可以让机器了解整体对话以及上下文语境，预测对话中很可能出现的下一个词汇或短语，这是对于人类对话的一种高度模拟。微软语音识别技术的应用包括语音助手 Cortana、实时翻译等。
研究人员探索纳米材料模型，为打造机器学习芯片奠定基础
近日，来自华盛顿大学的研究人员开发了一个模型，可以测试电子如何在纳米材料中移动的现有理论，为使用纳米材料构建机器学习芯片打下坚实的基础。据研究人员介绍，在利用纳米材料打造 AI 芯片时，材料中电子的传递机制会发生非常大的改变，目前人们还不清楚这一过程具体是如何发生的。为此，研究团队基于一种特别的理论构建模型，将网络中的每一个纳米粒子看作一个节点，每个节点与其他所有节点相连，流经节点的电流只需要通过节点本身，不一定占用节点之间的空间。这种行为由模型预测得知，能够在纳米级尺度上产生实验可以观察到的热点。
亚马逊AI研发另辟蹊径 欲借此引领服装潮流
亚马逊人工智能的新技术之一，是一种从图像中学习穿衣风格的算法。亚马逊希望利用这种算法，从初始阶段就引领时尚。如果你愿意的话，你可以拥有一个具有基本功能的AI时装设计师。据美国《麻省理工技术评论》杂志报道，研究该人工智能方向的团队最近在由亚马逊主持的研讨会上，介绍了其研究结果。此次活动还包括了一系列由学术研究人员撰写的论文，论文主题涉及机器学习应用于时尚的具体办法。其他活动参与者则展示了一项算法，这种算法可以识别与时尚相关的社交媒体概况。同时，一些印度研究人员展示了一款软件，这款软件可以根据既往购买历史，估测买家衣着的正确尺寸。
从搜狗输入法到搜狗听写，自然交互领跑AI应用落地
近日，搜狗推出转录、速记“神器”——搜狗听写。从技术上来看，搜狗听写产品的关键在于语音识别准确率。据了解，搜狗听写使用了搜狗输入法的长时语音转写技术，从立项到现在，错误率已经下降了30%。在声学模型方面，采用了端到端深度神经网络技术Deep LC-CLDNN CTC技术，转写模式则使用了Deep CNN CTC的方式，语言模型基于T级海量输入法文本数据使用神经网络进行建模。在具体的应用场景上，搜狗听写针对用户使用的不同环境，如开会，写小说等场景进行优化，识别效果较通用效果提升15%以上；针对图书馆、咖啡厅等不便于大声说话而又有使用语音的场景，提供耳语识别技术，在人的说话音量低至30分贝时，依然可以准确识别。
谷歌研究出用 AI 工具完美去水印办法
不久前，谷歌向摄影网站Shutterstock表示，该公司的研究人员发现了一个弱点，这一弱点可能会毁掉该网站的全部业务。谷歌的研究人员已经开发出一种人工智能工具，可以很容易地移除Shutterstock用来保护所有图像的水印。如果一家“邪恶”公司这么做的话，理论上它可以克隆并窃取整个数据库的图像。谷歌后来在其研究博客上发布了这一漏洞，分析了数百张带有连贯水印的照片，比如Shutterstock的照片。一旦算法学会查看照片与判断水印像素，它就可以轻易地移除所有的水印像素。许多水印都是半透明的，因此算法已经知道了水印的位置。
投融资
人工智能公司iPIN完成数千万元B轮融资
8月27日消息，人工智能公司iPIN对外宣布，公司已于2017年5月份获得数千万元的B轮融资，投资方为天奇创投，目前已进行3轮融资，累计9000多万元。根据公司官网资料显示，iPIN致力于打造一个更加广泛的商业认知平台，涵盖商业语言理解和智能信息分析。iPIN 的AI 模块已经被广泛应用到教育、招聘、生涯规划、法律、金融等各种商业场景，帮助人们在充满挑战的环境中更高效地工作，实现决策智能化。
将人工智能用于“大棚种植”，iUNU获600万美元风险投资
根据外媒报道，西雅图计算机视觉公司 iUNU 宣布获得600万美元风险投资。
iUNU的特色在于：将人工智能纳入商业温室和室内农场的检测系统，通过机器学习和计算机视觉技术，实现对个体植物健康状况大规模的跟踪和预测。该服务基于一款名为 “LUNA”的人工智能系统，它能使用摄像头和传感器来监控植物，检测细微变化，自动标记它们存在的潜在问题，并据此为农场主提供相关建议。LUNA允许温室工作人员通过网站和app远程访问平台对植物的分析结果，让他们对粮食作物和其他植物的生产有更多的控制，让种植变成一种“产品制造”。
多家知名风投注资人工智能初创公司 Databricks
美国知名风险投资公司 Andreessen Horowitx、New Enterprise Associates 和 Battery Ventures 周二宣布向人工智能初创公司 Databricks 注资 1.47 亿美元。Databricks 由知名开源项目 Apache Spark 的 7 名创始团队成员打造，其首席执行官 Ali Ghodsi 称，「我们看到，只有 1% 的公司有能力成功使用人工智能，99% 的公司没有谷歌或者 Facbook 那样的大型人工智能专家团队。」而他们就是 Databricks 的客户。目前，Databricks 已经有超过 500 名客户，其中一些每年会支付百万美金级别的服务费用，使用 Databricks 的「统一分析平台」。客户的商务分析师或数据科学家可以在 Databricks 的软件内与工程师交流，从而获取包括数据访问、清理、分析等一系列的服务。
数据分析界的 Siri 获 1600 万澳元投资，红杉资本领投
人工智能初创公司 Hyper Anna 近日宣布获得 1600 万澳元的 A 轮投资，由红杉资本领投。此轮融资过后，Hyper Anna 的累计融资额度将达 1725 万澳元。Hyper Anna 是一家位于悉尼的数据分析初创公司，该公司的产品为一个企业数据分析问答机器人，能够像 Siri 一样以自然语言对话的方式回答企业管理者关于企业数据的一些问题。创始人们认为，无论规模大小，每个公司都应该有自己的数据科学家来使公司的运营数据产生价值。但市场上数据人才的短缺使得很多公司没有能力雇佣到数据科学家或分析师，因此创始人们想要创造一个简单的、易交互的专业数据分析系统。
技术应用
百度AI落地首都机场 人脸闸机正在测试
百度与首都机场签署战略合作协议，双方将在机场智慧运行、智慧安全与经营管理、信息化能力建设等领域展开合作，推进民航机场在智能化、自动化方向的升级。据悉，百度AI机器人与首都机场的合作已经实施，将在机场承担信息咨询的职责。百度人脸闸机已经入驻首都机场运控中心进行测试，主要承担楼内办公人员的出入打卡、数据监测的工作。据介绍，未来双方还将在室内导航、智能停车、智能缴费和旅客信用管理等领域进行合作。
机器学习遇见司法鉴定，实现自动完成指纹的比对与分析
最近，美国国家标准与技术研究所、密歇根州立大学合作开发了一套自动化指纹识别流程，利用机器学习算法大幅度降低指纹比对时间，进一步提升司法鉴定效率。研究团队根据 31 位指纹专家对 100 份指纹进行分析和评级的数据来训练机器学习算法，再针对新案例进行性能测试，并将结果提交给具备 25 万指纹数据库的自动化指纹识别系统进行后续操作。为了避免隐私安全问题，测试采用的指纹样本均被抹去了个人身份信息。
英国开发出世界最小手术机器人，能够进行各种腹腔镜手术
据英国媒体周日报道，英国科学家日前研制出了世界上最小的手术机器人，它可以为成千上万的患者进行日常手术。这个称为Versius的机器人，可以模仿人类手臂，进行各种腹腔镜手术，包括疝修补手术，结肠直肠手术，前列腺和耳鼻喉手术，做手术时需要切出一些小口子，这样就可以避免实施传统的开放性手术。据该机器人的制造商剑桥医疗机器人公司称，外科医生操作控制器，利用手术室的3D屏幕操纵机器人完成手术。
美国银行将 AI 应用于企业应收账款处理
据外媒报道，美国银行与 Fintech 创业公司 High Radius达成合作，将人工智能应用于企业应收账款处理。High Radius 软件通过自动识别和联系此前单独获得的汇款信息，从而简化从应收账款到现金的周期。提取汇款信息，并匹配支付流程，准备上传到客户 ERP 系统。在账单不能自动匹配的情况下，一个特别的 portal 允许应收账款工作人员上传支持数据或进行其他调整以达到匹配。客户还可以自动生成电子邮件给付款人，要求他们确认他们希望支付的账单，并使用内置的信息中心来更好地了解付款人行为并协助现金预测。
4 分钟就送货上门，无人机送外卖在冰岛商用
冰岛在线市场 Aha 声称，它启动了世界上首个永久性的、全自动商用无人机递送服务。Aha 已经利用以色列无人机公司Flytrex的服务，在冰岛首都雷克雅未克推出了一项按需外卖服务。Aha 为在线餐馆、零售商以及杂货店提供了一个白色标签市场和相关服务，现在是冰岛最重要的电子商务市场，它涉及到餐饮、杂货和其他产品。根据冰岛交通管理局(ICETRA)公布的资料显示，Aha 可以将通勤高峰时段从 20 分钟缩至 4 分钟。
AI 显微镜，再也不用担心买到假包包了
纽约大学最近研发了一款搭载在显微镜上的 AI 系统，这款名为 Entrupy 的显微镜扫描仪能够通过分析微观细节来检验奢侈品包包真假。具体操作方式十分简单，下载安装应用后，通过蓝牙可以将 Entrupy 显微镜和智能手机连接，将显微镜扫描器贴近奢侈品、反复接触并扫描表面，应用便能在 15 到 20 秒之内判断出商品真伪。如果是真品就会显示品牌名称、生产日期和验证网址等，这一设备的准确度高达 98.5%。
小说没写完就知是不是爆款！迪士尼研究出可预测短文欢迎度的AI技术
迪士尼和波士顿马萨诸塞大学的研究人员正在研发一种可以评估短篇小说的神经网络。虽然这些AI软件还没有办法像专业文学评论家一样分析故事，但是它们可以预测哪些故事会最受欢迎。研究人员使用社会问答网站Quora作为大型数据库来为AI算法提供训练池。Quora的许多答案都是以故事的形式出现的，所以读者的好评度可以作为一种流行的衡量标准。该团队收集了近5.5万个答案，分类出2.8万篇故事，每篇故事平均369个字。然后，他们开发了几个不同的神经网络，一个从故事的不同部分来观察，一个从更全面的角度来理解故事的含义。每个AI都会对故事的相对流行度进行预测。两个神经网络在判断故事的欢迎程度上都要比基本文本评估要好，但是后一种神经网络要比前一种提升了18%。
Halliburton 联手微软改造石油天然气行业
微软和 Halliburton 于当地时间 22 日宣布成立战略联盟，推动石油和天然气行业的数字转型。两家公司的研究人员和工程师将从机器学习、增强现实、工业 IoT 等多个方面，利用 Azure 的基础设施和计算能力为整个能源供给链提供整合解决方案。合作领域包括储层特征分析、建模、仿真，领域专用的混合现实可视化模型和高度可交互的应用程序，这些应用都将被用于推动油气勘探与生产的数字化。合作第一步，Halliburton 将会将其在世界各地的设备联通 Azure，使 IoT 设备能够获得油田的实时数据流，并且能够用深度学习模型来优化钻井与开采过程，以降低成本。
世界首张AI谱曲流行专辑出世：听起来像人类写的一样
据悉，歌手兼网络红人泰琳·萨顿准备制作一张名叫“I AM AI”的专辑，萨顿说这是世界第一张由AI操刀作曲的专辑。当然，其它人也曾用AI谱写过音乐，况且最终作品并非全是计算机谱写的，歌词和声乐旋律是萨顿自己写的。尽管如此，人类只是少量参与了歌曲的制作。作品虽然达不到格莱美的标准，但它与Spotify流行音乐播放列表上的歌曲相去不远。AI音乐制作软件是Amper开发的，萨顿用Amper软件插入不同的变量，比如情绪、风格、节拍，然后自动谱曲。专辑会通过Stem在网上分发，Stem是一个平台，可以在不同的创作者之间分摊版税。未来机器不只可以谱写音乐，还可以获得收入。
利用机器学习技术帮助救灾工作
英特尔工程师 Abu Bakr 联手联合国技术研究所正在进行卫星图像识别技术的研究。团队利用 Facebook 提供的 DeepMask 和 SharpMask 来对卫星图像进行像素级别的解读。目前，联合国的工作人员通过手工标注难民营、避难所等地点来计算灾民数量并进行相应的物资投放等工作。这项工作至今仍然依赖人工的原因是传统机器分类方法通常基于颜色或形状。然而避难所的颜色通常很难与背景区分开来，在形状上也五花八门毫无规律可言，致使传统的图像分割方法无法很好地用于这一问题。因此，工程师评估了不同的机器学习算法，最后选择了 Facebook 的基于深度学习的图像分割算法，并针对灾后救助工作的目标遴选数据、进行预处理与训练模型，该技术将用于联合国在地震等大型自然灾害后的救灾工作中。
用于银行业的机器学习解决方案
机器学习为银行业最重大的挑战提供了解决方案。在用户获取方面，定制化的产品能够提高用户的参与度，而对机器学习的投资也是应对来自金融科技公司的竞争的办法。在合规方面，机器学习能够帮助进行反欺诈、反洗钱调查并协助进行风险评估，同时，也可以通过自动化的压力测试和行为分析来监测可疑的公司内部行为。在经营效率方面，自动化的操作能够通过降低人工错误率来节约成本，而自然语言分析等技术也可以帮助 HR 更精确地获取所需人才。
大咖观点
专访微软沈向洋：人工智能要靠IQ和EQ
2014年，沈向洋开始主管微软中长期战略规划，组建AI R事业部。经历二十多年科技发展潮流，沈向洋有了自己的认识。“PC时代，主要出现了两件事情，是Windows Office，互联网出现，主要是出现了浏览器 搜索，移动互联网和手机的出现，是AppStore App。AI时代，要理解对人，一定要做IQ EQ。”相应地，微软人工智能两个类平台的产品，分别是主攻EQ的小冰和主攻IQ的小娜。今天，小冰不仅会写诗，主持电视节目，甚至可以做到主动给过生日的人打电话送去祝福。显示出很强的类人的高级感官功能。而小娜，则是Bing搜索的自然延伸。
苹果AI专家谈人工智能和Siri 人文AI！
今年早些时候，苹果的产品设计师和 Siri 的联合创始人 Tom Gruber 前往 TED Talk 做了一期节目，Tom Gruber 在节目中与我们分享了 Siri 和人性化的人工智能是如何被用来帮助人类变得更加聪明的，现在这段演讲已经在 YouTube 上线。他在演讲中表示“随着机器变得越来越智能，我们变得越来越聪明。我将人工智能称为人文人工智能，它可以通过协作和扩充提高水平，来满足人类的需求。”根据 Gruber 的说法，Siri 被设计为一种人性化的人工智能，“我们可以用对话界面来增强人们的使用，让他们可以使用移动计算。”
科大讯飞研究院副院长王智国：人工智能 共创新时代
科大讯飞研究院副院长、创始人 王智国在2017世界机器人大会发表了“人工智能 ，共创新时代”的主题演讲：这次人工智能的浪潮为什么和前两次不同？因为这次的浪潮和产业深深地结合在一起了，如果想把人工智能做好必须扎扎实实做到产业界，人工智能离不开产业的深度参与，包括产业大数据和行业专家知识以及迭代优化，只有这样人工智能才能真正实现落地、爆发和腾飞，最后再反哺我们的研究工作。中国过去很多年都是追赶的形象，但很欣喜的是，人工智能这个新的浪费中国和其它国家，包括美国是处在同一起跑线上的，这些方面大家都进入了一个无人区，所以相信中国一定能够抓住这次机会。
IBM沈晓卫：人工智能未来有四个发展方向
8月25日至27日，由太和智库发起主办，每日经济新闻战略合作的首届“太和文明论坛”在北京举行。大中华区首席技术官、IBM中国研究院院长副院长沈晓卫在主旨演讲中表示，人工智能在一个可预见的将来应该有四个重要的发展方向：一是人工智能核心技术的创新；二是人工智能与行业结合，解决行业中的问题；三是人工智能如何与一些其他的新兴技术，如区块链技术、云计算等做结合；四是构建全新的或者是下一代的计算能力，以此保证人工智能高速增长的趋势。但同时，沈晓卫也指出，人工智能是一个工具，这个工具不是说要取代人类，也不可能在今天取代人类，而是一个人机同行的概念。
姚期智:当前人工智能发展缺少理论 中国有望实现突破
8月23日下午，世界著名计算机学家、图灵奖创立以来首位获奖的亚裔学者、世界现代密码学基础的奠基人之一的姚期智教授接受其首次参与的CCTV-1大型科学挑战类节目《机智过人》的媒体采访。在采访中，姚期智教授表示：中国要想在2030年实现世界主要人工智能创新中心的战略目标，首先需要解决人工智能发展缺少理论的问题。姚期智教授对人工智能领域一直格外关注，他表示人工智能在目前仍是一门缺少理论的学科，而新的领域中则更容易产生意想不到的突破。“实现这种突破需要大学和企业的合作。美国的大公司也在和学校合作，我希望中国的企业也从长远的规划上与学校联合，这样用利于中国原创的人工智能技术的发展。”
以上就是本周AI看点的内容。内容来自于动点科技 新浪科技 机器之能 TechWeb 36氪 机器之心 极客公园 猎云网 新浪VR 金融界 凤凰科技 IT之家 至顶网 威锋网 AI科技大本营 投资界等等，致谢~~
