《人工智能半月刊》第六十四期（2018.11.16)

重要事件点评

一、中央政治局集体会议将人工智能上升到了怎样的战略高度？

中共中央总书记习近平在主持学习时强调了人工智能空前的战略意义：

1、这一轮科技和产业变革的 “头雁”。人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的“头雁”效应；

2、赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手。加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题，是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手；

3、我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。人工智能正在对经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面产生重大而深远的影响，是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源；

4、我国目前经济发展方式从高速向高质转变的迫切需要。我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期，迫切需要新一代人工智能等重大创新添薪续力。

二、人工智能是如何发展到如今空前的国家战略高度的？

2015年两会，百度CEO李彦宏和科大讯飞董事长刘庆峰均提出建立人工智能国家战略，推动人工智能跨越发展，抢占新一轮科技革命制高点。

2015年3月，复旦大学透露，其牵头联合浙江大学、华中科技大学、同济大学、上海交通大学等十几所高校及中科院研究所，成立“脑科学协同创新中心”，积极推进和参与“中国脑计划”的实施。上海市政府已将脑科学与人工智能列为市重大科技项目，作为建设具有全球影响力的科技创新中心的一个重要举措。而以BAT为代表的互联网巨头从2015年开始均公开表示人工智能将是未来战略至高点。

图1：2015年开始互联网巨头均将人工智能作为战略至高点

2015年底，习主席专门提出要在包括脑科学和类脑计算等领域再部署一批国家重大科技战略项目（也就是现在的科技-2030项目），该项目成为刚刚出台的国家新一代人工智能规划的前身。

2016年3月，谷歌旗下的人工智能系统与世界围棋冠军李世石巅峰对决大获全胜，成为引发全球关注的人工智能历史性事件。

2017年3月，李克强总理在政府工作报告中指出要“全面实施战略性新兴产业发展规划，加快新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化”，这是“人工智能”这一表述首次出现在政府工作报告中，同时我们更注意到人工智能在报告中所列信息类战略新兴产业中位居第一位，甚至排在了集成电路之前，足见国家对于人工智能战略地位的高度重视。

2017年两会多项议案直接与发展人工智能相关。继“中国大脑”之后，百度董事长李彦宏“两会”的提案全部与人工智能相关，他继续建议制定国家层面的总体行动计划，大力推进“智能+经济”的发展；小米董事长雷军同样建议制定发展人工智能的国家战略；科大讯飞董事长刘庆峰则从政策制定、产业发展、人才培养等多个角度提出了发展人工智能的建议；吉利控股集团董事长李书福提出破除地理信息分享方面的法律法规障碍，加快中国自动驾驶产业发展，复星集团董事长郭广昌提交了《关于加快建设医学人工智能支撑体系的提案》促进人工智能技术在医疗健康领域的应用。

2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，人工智能正式上升为国家战略，明确指出人工智能将是带动我国国家竞争力整体跃升和跨越式发展的历史性机遇，提出到2030年发展目标人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。

2018年10月31日电 中共中央政治局10月31日下午就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。中共中央总书记习近平在主持学习时强调，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。要深刻认识加快发展新一代人工智能的重大意义，人工智能上升到空前的政治高度。

三、政策将从哪些方面落实？

1、确保人工智能关键核心技术牢牢掌握在自己手里。支持科学家勇闯人工智能科技前沿的“无人区”，努力在人工智能发展方向和理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破，确保我国在人工智能这个重要领域的理论研究走在前面、关键核心技术占领制高点。要主攻关键核心技术，以问题为导向，全面增强人工智能科技创新能力，加快建立新一代人工智能关键共性技术体系，在短板上抓紧布局，确保人工智能关键核心技术牢牢掌握在自己手里。

2、要培育具有重大引领带动作用的人工智能企业和产业，构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。

3、促进人工智能同一、二、三产业深度融合，以人工智能技术推动各产业变革。在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能。要推动智能化信息基础设施建设，提升传统基础设施智能化水平，形成适应智能经济、智能社会需要的基础设施体系。

4、要加强人工智能同保障和改善民生的结合，加强人工智能在教育、医疗卫生、体育、住房、交通、助残养老、家政服务等领域的深度应用，创新智能服务体系。要加强人工智能同社会治理的结合，开发适用于政府服务和决策的人工智能系统，加强政务信息资源整合和公共需求精准预测，推进智慧城市建设，促进人工智能在公共安全领域的深度应用，加强生态领域人工智能运用，运用人工智能提高公共服务和社会治理水平。

上市公司动态

中科曙光：曙光信息产业股份有限公司间接出资5,160万元，与陕西省西咸新区信息产业园投资发展有限公司等投资方，合作设立产业基金，注册资本伍亿元人民币

中科曙光11月4日发布公告，曙光信息产业股份有限公司通过宁波天创曙鑫创业投资管理有限公司、宁波天创曙鑫创业投资合伙企业（有限合伙）间接出资5,160万元，与陕西省西咸新区信息产业园投资发展有限公司等投资方，合作设立产业基金。注册资本：伍亿元人民币。

GQY视讯：独立董事陈一民先生因个人原因辞职

GQY视讯11月5日发布公告，独立董事陈一民先生因个人原因辞职。

新智认知：拟以控股子公司龙虎山新绎向公司定向减少注册资本的方式，退出龙虎山新绎。减资完成后，龙虎山新绎注册资本将由2.5亿元减少至1亿元，同时公司将不再持有龙虎山新绎的股权

新智认知11月8日发布公告，拟以控股子公司龙虎山新绎向公司定向减少注册资本的方式，退出龙虎山新绎。减资完成后，龙虎山新绎注册资本将由2.5亿元减少至1亿元，同时公司将不再持有龙虎山新绎的股权。

思创医惠：2018年度预计非公开发行A股股票，不超过本次发行前上市公司总股本的20%

思创医惠11月9日发布公告，公司本次非公开发行股票的数量不超过本次发行前上市公司总股本807,885,334股的20%，即16,157.70万股（含本数）。定价原则为：发行价格不低于发行期首日前二十个交易日公司股票均价的百分之九十，其中：发行期首日前二十个交易日公司股票均价=发行期首日前二十个交易日公司股票交易总额/发行期首日前二十个交易日公司股票交易总量。公司本次非公开发行股票募集资金总额不超过85,000.00万元（含本数），扣除发行费用后将用于物联网智慧医疗溯源管理项目、医疗大数据应用研发中心和补充流动资金。

汇纳科技：终止对外投资收购码牛科技事项，仍持有码牛科技4.25%的股权

汇纳科技11月13日发布公告，终止对外投资收购码牛科技事项，仍持有码牛科技4.25%的股权。

汇纳科技：拟以集中竞价交易方式回购公司股份，资金总额为人民币3,000万元-6,000万元，回购价格不超过40元/股

汇纳科技11月13日发布公告，拟以集中竞价交易方式回购公司股份，资金总额为人民币3,000万元-6,000万元，回购价格不超过40元/股。

行业新闻

巨头新动向

微软、Facebook联合开发人工智能软件

11月16日消息，微软已经开发有开放源代码人工智能软件。但最近数月，微软改变了策略，选择更密切地与Facebook合作，共同开发后者的开放源代码人工智能软件。微软没有高调宣传这一变化，但它反映了微软愿意支持其他科技巨头的软件，而非只是开发自家软件。微软CTO凯文·斯科特（Kevin Scott）本周在接受CNBC采访时说，微软的人工智能软件有自己的优势，尤其是在开发语音识别系统方面，但Facebook的PyTorch普及速度很快，有自己有趣的技术特性。

谷歌宣布加入欧洲核子研究中心openlab，持续发力机器学习与量子计算

11月16日消息，谷歌于今日发表新博客，宣布加入CERN（European Organization for Nuclear Research）openlab，双方将共同探索云计算，机器学习和量子计算等联合研究和开发项目的可能性。欧洲核子研究中心是世界上最着名的物理研究机构之一，并运营着世界上最大的粒子物理实验室，也是万维网（World Wide Web）的发祥地。欧洲核子研究中心于2001年创建了CERN openlab，作为CERN与信息和计算技术领先公司之间合作的框架。 目前有超过20个活跃的CERN openlab项目，分布在四个研发主题：数据中心技术和基础设施，计算性能和软件，机器学习和数据分析以及跨学科应用程序。

检测急性脑出血，临床诊断人工智能平台获美国FDA批准

近日，临床诊断智能平台公司 MaxQ AI 宣布，其人工智能平台 Accipio Ix 已获得美国 FDA 的 510（k）许可。Accipio Ix 是一款颅内出血（ICH）检测软件，旨在帮助医疗人员评估可能出现急性颅内出血的成人患者的治疗优先级。 Accipio Ix 利用 AI 技术，在不对原本的工作流程产生影响的状态下，自动分析患者的非造影头部 CT 图像，更改原始序列或存储用户的受保护健康信息（PHI）。由 AI 驱动的 Accipio Ix 是 MaxQ AI 公司特有的 Accipio INSIGHT 平台的一部分，旨在提高对 ICH 的敏感度，为医生识别出需要提供治疗的患者并确定治疗优先级别。 除了对患者进行优先级排序之外，Accipio Ix 还可以使用医学数字影像和通讯（DICOM）方式，将信息整合到 CT 和 PACS 系统中。这样一来，相关信息既可以下载到本地，也可以在云端平台使用。

谷歌工程师：机器学习论文 18 个月倍增，AI 爆发带来「超级摩尔定律」

近日，在硅谷一个芯片研讨会上，谷歌软件工程师 Cliff Young 指出 AI 的爆炸式发展正在改变计算的本质，AI 的使用已经达到了一个「指数增长阶段」（exponential phase）。与此同时，关于半导体发展的经验法则「摩尔定律」已经陷入停滞，而 AI 对计算需求的增长构成了「超级摩尔定律」：arXiv 上关于机器学习的学术论文每 18 个月增加一倍；谷歌内部专注于 AI 的研究项目数量也每 18 个月增加一倍；机器学习所需的计算力更是每三个半月就增加一倍。

世界最大类脑计算机首次开启，配备100万个处理器核心

世界上最大的神经形态超级计算机SpiNNaker近日配备了其具有里程碑意义的第100万个处理器核心，并且在上周五11月2日首次开启。新成立的百万处理器核心能够完成超过2亿次动作，其每个芯片都有1亿个移动部件。为了实现这一目标，该项目已经花费了1500万英镑的资金、20年的构思和超过10年的建设，最初的建设可以追溯到2006年。该项目最初由EPSRC资助，现在由欧洲人脑支持 项目。 它正在11月2日星期五首次开启。

腾讯 AI Lab 正式开源PocketFlow，让深度学习放入手机！

近日，腾讯 AI Lab 在南京举办的腾讯全球合作伙伴论坛上宣布正式开源「PocketFlow」项目。据介绍，该项目是一个自动化深度学习模型压缩与加速框架，整合多种模型压缩与加速算法并利用强化学习自动搜索合适压缩参数，解决传统深度学习模型由于模型体积太大，计算资源消耗高而难以在移动设备上部署的痛点，同时极大程度的降低了模型压缩的技术门槛，赋能移动端 AI 应用开发。开发者无需了解具体模型压缩算法细节，即可快速地将 AI 技术部署到移动端产品上，实现用户数据的本地高效处理。

PocketFlow 框架本次开源内容主要由两部分组件构成，分别是模型压缩/加速算法部分和超参数优化部分，具体结构如下图所示：

技术新突破

谷歌开源新AI模型，语音区分准确率高达92%

近日，谷歌 AI 研究部门的研究者发表论文《Fully Supervised Speaker Diarization》，该论文描述了一种新的 AI 系统，它能以 9 2% 的准确率识别出每个人声音的专属模式。 这套系统涉及到 Speaker diarization 任务，即需要标注出「谁」从「什么时候」到「什么时候」在说话，将语音样本分割成独特的、同构片段的过程。强大的 AI 系统必须能够将新的演讲者发音与它以前从未遇到过的语音片段关联起来。 论文中称，研究人员把核心算法放在数据集 NIST SRE 2000 CALLHOME 上验证，最后得出的在线分类错误率（DER）低至 7.6%。Google 研究人员的新方法是通过递归神经网络（RNN）模拟说话者的输入，只要开始发言，每个说话者都会建立一个属于他的 RNN 模型，然后在过程中，不断更新相应的 RNN 状态。

「史上最强GAN图像生成器」BigGAN的demo出了！

11月13日消息，DeepMind 放出了 BigGAN 的拿来即用 TF Hub demo，可以在 Colab 上运行图像生成和图像插值任务。据悉，BigGAN 一经提出即引起了大量关注，被称为「史上最强 GAN 图像生成器」。该研究的创新点是将正交正则化的思想引入 GAN，通过对输入先验分布 z 的适时截断大大提升了 GAN 的生成性能，在 ImageNet 数据集下 Inception Score 竟然比当前最好 GAN 模型 SAGAN 提高了 100 多分（接近 2 倍）！该研究展示了 GAN 可以从训练规模中显著获益，并且能在参数数量很大和八倍批大小于之前最佳结果的条件下，仍然能以 2 倍到 4 倍的速度进行训练。作者引入了两种简单的生成架构变化，提高了可扩展性，并修改了正则化方案以提升条件化（conditioning），这可论证地提升了性能。作为修改方法的副作用（side effect），该模型变得服从「截断技巧」，这是一种简单的采样技术，允许对样本多样性和保真度进行精细控制。

由 BigGAN 生成的类条件样本。

索尼大法好，224秒在ImageNet上搞定ResNet-50

随着技术、算力的发展，在 ImageNet 上训练 ResNet-50 的速度被不断刷新。2018 年 7 月，腾讯机智机器学习平台团队在 ImageNet 数据集上仅用 6.6 分钟就训练好 ResNet-50，创造了 AI 训练世界纪录。如今，这一纪录再次被索尼刷新。近日，索尼的研究者发表论文《ImageNet/ResNet-50 Training in 224 Seconds》，论文作者着眼于大批量训练的不稳定性和梯度同步成本问题，成功地使用 2176 块 Tesla V100 GPU 将训练时间减少到 224 秒，并达到 75.03% 的验证准确率。研究者还尝试在不显著降低准确率的前提下提升 GPU 扩展效率。他们最终使用 1088 块 Tesla V100 GPU 实现了 91.62% 的 GPU 扩展效率。

表 1：ImageNet/ResNet-50 训练时间和 top-1 1-crop 验证准确率。

程序翻译新突破：UC伯克利提出树到树的程序翻译神经网络

程序翻译是将一种语言的遗留代码迁移到用另一种语言构建的生态系统的重要工具。近日，UC伯克利的研究人员发表论文《Tree-to-tree Neural Networks for Program Translation》，首次使用深度神经网络来解决程序翻译问题。他们观察到程序翻译是一个模块化的过程并据此设计了一个树到树的神经网络，将源树转换为目标树。与其他神经翻译模型相比，该方法始终比对比基线好 15 个百分点以上。此外，该方法的性能在实际项目的翻译上比目前最先进的程序翻译方法高 20 个百分点。

《Nature》子刊：提速一万倍！新型AI算法如何探秘药物晶体结构？

近日，来自瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）的科学家们建立了一个名为ShiftML的机器学习程序，用来预测分子中的原子在磁场中的移动状况。这项研究发表在了《Nature Communications》上，表明AI可以帮助化学家们用比传统建模方法更快的方式，来破解晶体的分子结构。研究人员利用来自Cambridge Structural Database的数据对ShiftML进行了训练，其中2000个化合物结构用于对ShiftML的训练和验证，另外500个用于对其进行测试。该数据库包含数千种化合物计算得出的DFT化学位移，其中每一个化合物都由不到200个原子组成。研究人员表示，即使对于相对简单的分子，ShiftML的计算速度也比现有的方法快了将近1万倍。

ShiftML在几分钟内计算出某一原子的结构

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