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AI每日精选 | 百度大脑首次发布AI硬件:「蓄谋已久」向终端发力 / 传苹果放弃自动驾驶研发，或因iPhone销量不佳公司收紧支出

AI每日精选 | 百度大脑首次发布AI硬件:「蓄谋已久」向终端发力 / 传苹果放弃自动驾驶研发，或因iPhone销量不佳公司收紧支出

行业动态

旷视换logo去掉Face++，人脸识别独角兽战略转型做物流 1 月 16 日，中国「CV（Computer Vision，计算机视觉）四小龙」之一的旷视科技在北京举办了新战略发布会，也标志着这家 AI 独角兽企业正式宣布从消费端应用转向产业应用。在发布会上，旷视科技 CEO 印奇公布了公司的全新 LOGO，由此前的「Face++旷视」更改为「Megvii 旷视」。（搜狐IT）

上海市公安局与依图科技签署战略合作协议上海市公安局与依图科技签署战略合作协议，双方未来将在智慧公安建设领域开展全面合作，将人工智能技术和产品研发与公安实战需要深入结合。双方将依托人工智能、大数据等技术和产品，共同开展人工智能的应用研究和科研合作、新技术在智慧公安建设中的应用、公共安全防范体系设计和研究、人像数据共享和示范应用、人才培训合作等。（澎湃）

智行者获北京自动驾驶T3路测牌照智行者已于近日获得北京市政府颁发的自动驾驶车辆道路测试许可，等级为 T3 级。这是目前国内颁发的最高级别自动驾驶路测牌照，智行者也成为继小马智行后，第二家获北京自动驾驶 T3 路测牌照的初创企业。智行者 CTO 王肖表示，智行者的自动驾驶行驶里程目前已达 40 万公里。（亿欧）

大公司新闻

苏宁欲开1.5万家店，借力AI技术，打造「智慧零售CPU」1 月 17 日消息，据悉，2018 年全年，苏宁已累计开设 8127 家门店。苏宁控股集团董事长张近东表示要将这一势头延续下去，实现全年 15000 家新开门店的布局。苏宁看好「智慧零售」，借力人工智能技术，打造「智慧零售 CPU」。2019 年将重点建设一个强大中台系统，实现智慧零售能力的快速输出和落地。（证券日报）

谷歌云新增英伟达 T4 GPU，并于数国数据中心进行测试谷歌云今天宣布，英伟达基于图灵的Tesla T4 GPU现已在巴西，印度，荷兰，新加坡，东京和美国的数据中心进行测试。谷歌在11月份首次公布了这些私人测试，但这是一个非常有限的alpha测试。现在，所有开发人员都可以通过Google的计算引擎服务获取这些新的T4 GPU。 T4基本上使用与Nvidia针对消费者的RTX卡相同的处理器架构，插入到Google云平台上现有的Nvidia V100和P4 GPU之间。虽然V100针对机器学习进行了优化，但T4（作为其P4前身）更多的是通用GPU，对于训练模型和推理也非常有用。在机器和深度学习性能方面，16GB T4明显比V100慢，但如果你大多数都是对卡进行推理，你可能会看到速度提升。不出所料，使用T4也比V100便宜，起价为每小时0.95美元，相比之下V100每小时2.48美元，使用可抢占虚拟机和谷歌通常的持续使用折扣可获得另一折扣。

亚马逊与泰为、HERE合作，将Alexa整合到车辆中据外媒报道，亚马逊最近宣布，该公司已与泰为（Telenav）开展合作，将把 Alexa 语音助理整合到车载导航系统中。Alexa 可以帮助驾驶员通过语音，实现与车载系统的人机交互。此外，亚马逊还与HERE Technologies开展合作，将Alexa与其车载导航系统相整合。（盖世汽车）

IBM入驻上海张江人工智能岛 1 月 17 日，IBM 上海总部及研发大楼正式入驻上海张江人工智能岛。上海市浦东新区副区长管小军表示，张江人工智能岛将成为未来上海浦东发展人工智能产业的一个标杆，IBM 是在岛上开张的第一个项目，后续还有微软人工智能和物联网实验室、阿里巴巴上海创新中心等重点项目陆续开张。（中国新闻网）

微软将在印度建立10个AI实验室，培训50万名青少年微软计划在未来三年内在印度的 10 所大学中设立 AI 实验室，培训 50 万名青少年。该公司还将在新兴技术领域增加 10000 名开发人员。微软表示，包括印度政府机构在内的 700 家组织正在使用其人工智能解决方案，其中近 60％是大型企业。微软还启动了智能云中心计划，为研究和高等教育机构配备人工智能基础设施，构建课程，帮助教师和学生建立云计算、数据科学、人工智能和物联网方面的技能和专业知识。

华为又被盯上了！被指窃取机器人技术，芯片或被禁售据华尔街日报报道，美国联邦检察官正在对华为进行刑事调查，称其涉嫌窃取美国商业伙伴的商业机密，包括窃取 T-Mobile 美国公司用于测试智能手机的技术。更严重的是，也有提案要求禁止向华为、中兴出口芯片等关键部件。华为与 T-Mobile 的诉讼最早追溯到五年前的 2014 年，当时陪审团认定华为在 T-Mobile 位于华盛顿州实验室盗用机器人技术，这个机器人旨在模拟人类手指的触感。美国联邦检察官称，调查处于后期阶段，很快就会进行起诉。截至目前，华为尚未回应。（新智元）

Facebook任命前Google AR/VR业务主管领导Portal硬件团队 1 月 17 日消息，Facebook 聘请了负责 Google AR 和 VR 业务的前业务主管 Ryan Cairns 领导视频通话设备 Portal 团队。Portal 的前任领导者 Rafa Camargo 将负责这家社交网络公司的其他 AR 和 VR 业务，比如 Oculus。（The Information ）

小米 OPPO 屏幕指纹识别技术都升级了，今年就能用到 2019 年 1 月 16 日，小米和 OPPO 在屏幕指纹识别技术上都更进了一步。上午，小米总裁林斌在微博上表示，小米花了大半年时间攻克了屏幕指纹识别的两个核心技术，分别是一键录入和大范围盲解。同样是在 1 月 16 日，OPPO 举行了技术沟通会，发布了全新的光域屏幕指纹技术。OPPO 方面表示，它的有效识别区域达到目前主流光学方案的 15 倍。

传苹果放弃自动驾驶研发，或因iPhone销量不佳公司收紧支出据外媒报道，Lynx公司股票策略分析师KC Rajkumar和Jahanara Nissar最近表示，他们听到了苹果可能削减其秘密的自动驾驶汽车计划的传言。如果情况属实，这一逆转可能会导致苹果公司服务部门在核心设备之外失去一个新的增长机会，另外，这也表明苹果智能手机销售停滞，公司有必要收紧一些成本，取消不紧急的研发项目。

Waymo 与谷歌 AI 合作使用神经架构搜索自动构建自动驾驶机器学习模型机器之心获悉，自动驾驶公司Waymo发布新博客表示，为了使基于机器学习的解决方案适用于不同的场景和城市，Waymo 的自动驾驶团队与来自谷歌 AI、谷歌大脑的研究人员合作，在现有的 AutoML 架构上创建高质量和低延迟的网络。协作团队使用神经架构搜索（NAS）单元自动构建新的机器学习模型，以用于自动驾驶的任务。这些特定任务允许CIFAR-10模型学习结果直接传回系统。通过实现这一目标，该团队建立了一种自动搜索算法，使不同的NAS细胞与卷积神经网络（CNN）训练相结合，并为 LiDAR 点识别分割任务评估合适的模型。随着 LiDAR 任务的成功，该团队也将转移学习技术用于 LiDAR 检测和定位交通车道任务。

投融资

Pokemon Go母公司C轮融资2.45亿美元，估值40亿美元 1 月 17 日消息，据 CNBC 报道，增强现实（AR）游戏 Pokemon Go 开发商 Niantic 周三表示，该公司已在 C 轮融资中筹资 2.45 亿美元，此轮融资由风险投资公司 IVP 领投。其他投资方包括 aXiomatic Gaming、Battery Ventures、Causeway Media Partners、CRV 以及 Samsung Ventures。2015 年，Niantic 被从谷歌母公司 Alphabet 剥离出来，成为独立的私营公司。最新一轮融资将使该公司的估值接近 40 亿美元。C 轮融资将通过投资于高级功能、机器学习和 Niantic Real World 平台 (该公司连接现实世界和数字世界的操作系统)，来提升用户的 AR 体验。

印度AI创企Fractal Analytics完成2亿美元融资，投资方为私募股权公司Apax Partners 印度人工智能数据分析服务初创公司 Fractal Analytics 于1 月 16 日宣布已完成 2 亿美元融资，投资方为私募股权公司 Apax Partners。本轮融资金将用于人工智能技术的研发和并购活动。Fractal Analytics 创立于 2000 年，该公司借助人工智能驱动的数据分析工具来帮助各企业优化及重塑自己的业务。旗下产品包括基于云技术和移动 APP 的 AI 解决方案——Cuddle. AI 和提供医疗放射服务的 Qure.ai。Fractal 目前在全球 15 个地点拥有超过 1200 名顾问，辐射地点包括纽约、旧金山、伦敦、芝加哥、悉尼、孟买、德里、班加罗尔和基辅等主要城市。

AI 芯片公司清微智能获亿元天使轮融资，可重构计算加速走向产业化清华系AI芯片初创公司清微智能于2018年第三季度完成近亿元天使轮融资，投资方包括百度战投、分众传媒、禧筠资本、国隆资本、西子联合控股等。随着智能物联网时代的到来，AI计算从云端走向边缘节点，对终端AI芯片低延时、低功耗、高隐私性的述求日益提升。虽然目前已有不少AI芯片出现，但都是在某些具体任务上具备超强的能力，仍处于对特定算法的加速阶段，在通用性和适应性上仍有较大差距。而清微智能采用了可重构架构来提升AI芯片的能效比，在保证AI计算的效率和精度的前提下，极大地降低了功耗。

研究与技术

中科大提出面向自动情感识别的DeepFusion 由于抽象概念和情感的多种表达，自动情感识别（AER) 一直是一项极具挑战性的任务。虽然，当前对 AER 还没有一致的定义，人类情感状态通常可被音频和视觉系统观察到。受到人类这一认知过程的启发，在 AER 中同步使用视觉和音频信息也就是自然而然的事情了。在论文《Deep Fusion: An Attention Guided Factorized Bilinear Pooling for Audio-video Emotion Recognition》中，研究者们提出了分解式双线性池化（FBP）方法来深度融合视频和音频的特征。特别是这些特征是通过从各自形态到获取情感相关区域这样的嵌入式注意机制选择的。整个流程可以在神经网络中完成。通过在 EmotiW2018 挑战赛中音频-视频分赛 AFEW 数据集上的验证，该方法取得了 62.48% 的准确率，超越了其他顶级成果。

6D目标姿态估计，李飞飞夫妇等提出DenseFusion 根据 RGB-D 图像进行 6D 目标姿态估计的一个主要技术挑战是如何充分利用两个互补数据源——颜色和深度。为此，李飞飞夫妇等研究者提出了 DenseFusion——一种可单独处理两个数据源的异质架构。实验表明，DenseFusion 在 YCB-Video 和 LineMOD 两个数据集上的表现都优于当前最先进的方法。此外，研究者还将该方法应用于真实的机器人上，使其可以根据估计的姿态来抓取和操纵目标。

机器学习重建大脑模型，AI助力精准探索神经疾病近日，一项刊登在《Science Advances》的研究，为我们对神经系统细胞层面提供了更深入的了解。来自新加坡、西班牙和荷兰多所大学的科学家，利用人脑连接组计划参与者的功能性磁共振影像（fMRI）和机器学习，重建了人类大脑的模型。这一研究成果，为大脑内部结构和功能提供了更深刻的洞见。和以往大脑模型不同的是，这项新研究利用了机器学习算法，展现了大脑不同区域神经细胞的差异性。同时，新模型可以精确到更微观的级别，刻画了大脑处理信息的流程。这两项功能的实现，得益于机器学习算法的高速处理和对细微差别的辨析。

TensorFlow Lite 现在可以更快地使用移动 GPU 机器之心获悉，TensorFlow Lite 今日发布。由于设备的处理和功率有限，在移动设备上对计算重型机器学习模型进行推断的资源也有限。虽然转换为定点模型是加速的一种途径，但用户要求提供 GPU 支持作为加速原始浮点模型推理的选项，而不会产生潜在的额外量化精度损失。因此，该项发布保证了开发者能利用移动 GPU 来选择型号，同时 TensorFlow Lite 的 GPU 后端开发人员预览版也对应发布支持。TensorFlow 还称，在接下来的几个月中，其将继续添加额外的操作并改进整体 GPU 后端产品。

产品与应用

百度大脑首次发布AI硬件：「蓄谋已久」向终端发力在不断开发新技术、推动人工智能服务的同时，百度大脑也推出了自己的硬件。本周三（1 月 16 日），百度在深圳一口气发布了 12 个计算板卡、硬件平台等产品。如此「硬核」的发布会开了整整两个小时。百度在发布会上推出了视觉计算卡、多款视觉分析模组、语音开发套件等硬件，甚至还有一套硬件评测与认证服务。其中，百度和赛灵思、英特尔等厂商合作推出的板卡引人注目。这些硬件面向端侧设备，可帮助开发者快速设计出自己的产品。这是自 2016 年百度大脑启动开放以来，首次集中发布硬件平台与产品。目前人工智能的应用主要集中于计算机视觉和自然语言识别领域，这也是此次百度发布硬件产品的两大方向。

机器狗通过机器学习奔跑速度提升25%，且不需要人工干预近日，研究人员将强化学习和模仿学习相结合，教会了一种名为「ANYmal」的机器狗跑得更快。据悉，它的速度比之前的最高速度快了 25%，并能在摔倒后翻身。至关重要的是，它在没有任何人工干预的情况下做到了这一点。研究人员表示，这类四条腿的机器人有一天可能被用于检查地下隧道或在建筑工地搬运重物。

亚马逊Alexa将以专业播音员的风格解读新闻从 1 月 16 日开始，美区 Alexa 将能够以更加自然的方式去解读新闻。通过有选择性地强调句子中的某些单词，升级后的 Alexa 将拥有媲美新闻播报员的朗读技能。去年 11 月，亚马逊首次宣布了 Alexa 智能助理的新声音，声称用户可通过语音命令，来查询媒体的新闻时讯。据悉，亚马逊借助机器学习技术，分析来自现实生活中新闻频道的音频片段，然后为它创建了具有辨识度的播报员模式，为客户带来了全新的声音（播音腔）。有趣的是，除了播音腔，Alexa 还能够在拉取维基百科的页面内容时，呈现不同的风格。亚马逊声称，其只耗费了几个小时的时间，就能让 Alexa 像新闻播音员那样讲话。在未来，该公司还有望为 Alexa 用户带来更大的惊喜。（The Verge）

密歇根理工大学正在使自动驾驶船更加智能化据悉，密歇根理工大学的水上摩托车目前还不能实现自动驾驶，但一旦收集到足够的数据，就应该可以轻松地在波涛汹涌的大海中航行。当前技术状态的问题在于它无法像人类所能做的那样基于海况条件和天气做出导航决策。密歇根理工大学正致力于通过 DARPA 资助的计划改变这种状况，该计划旨在使自动驾驶船能在汹涌的大海轻松航行。该计划已持续了大约一年半，并且在位于密歇根州上半岛的密歇根理工大学海洋自主研究基地。（CNET）

连锁超市品牌Stop&Shop将于2019年春在波士顿测试无人驾驶杂货车 1 月 17 日消息，杂货连锁店 Stop＆Shop 宣布，将于今年春季开始在波士顿测试无人驾驶杂货车，该车具备自动送货、无人收银和餐点 DIY 配送箱等诸多功能。据悉，这是 Stop＆Shop 和总部位于旧金山的创业公司 Robomart 合作的一次试点项目，在用户家门口提供 Stop & Shop 的农产品、便利杂货和餐具等。试点的自动驾驶杂货车具备温度控制功能，从而确保货架上的产品保持新鲜。用户可以通过 APP 呼叫这个迷你杂货铺，整体操作有点类似于呼叫一辆 Uber。在车辆到达家门口之后，客户可以解锁车门，然后通过 RFID 和计算机视觉技术来追踪用户拿了那件商品，在完成购物之后就会自动收费，并且向用户邮箱发送收据。（The Verge）

创业项目

初创公司SeeTree采用人工智能和无人机为农民提供农作物情报服务据悉，初创公司 SeeTree 承诺使用配有 AI 和传感器的无人机将大数据带到农业领域；承诺为农业和种植业建立一个新的「情报网络」，以此来提高粮食生产的效率。Seetree 将无人机的多维传感器数据与地面传感器和人类手工测量相结合，测量诸如土壤酸度、光照水平和其他增长的相关指标。这些数据被输入到人工智能驱动的农业智能服务中，该服务从宏观和微观两个层面计算出农场的健康状况。农场可以做更有针对性的工作，以获得最大化回报。例如，人工智能可以计算每棵树的产量图，种植者可以从中计算出替换树木或选择性地砍去树木种类的价值，也可以根据水果大小的变化以及它们的生长发育程度来计算不同的收获时间表。SeeTree 表示，该技术还可以为作物健康问题提供有用的早期见解。（cnBeta）

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