《人工智能半月刊》第九十期（2019.12.13)

来源：计算机司令部

重要事件点评

12月11日，斯坦福大学发布了2019人工智能索引报告（2019 AI Index Report）。这是斯坦福大学第三年发布该报告。该报告旨在研究影响AI行业的关键趋势，AI领域的创新研究以及当年AI的社会影响。报告的主要结论如下：

AI研发：美国仍处于全球领先地位

从 1990 年到 2018 年，超过 51% 的已公布 AI 专利属于北美，欧洲和中亚的份额下降到 23%，接近东亚。94% 的 AI 专利都是在高收入国家申请的，来自中高收入国家的份额增长至 4%。在国家方面，从 2015 年到 2018 年，中国发布的 AI 专利数排名第 8。AI 专利被引用量上，在 2014-2018 年间，北美占到了全球 AI 专利引用活动的 60% 以上。

AI论文统计结果显示，中国年度 AI 期刊和会议论文发表量在 2006 年超过了美国，现在与整个欧洲相当。但美国发表的论文的领域加权式引用影响因子（FWCI）仍比中国高 50% 左右。

企业投资：自动驾驶汽车占比最高

2019 年，全球私有部门对 AI 的投资达到 700 多亿美元，其中对 AI 创业公司的投资额为 370 亿美元，并购金额达到 340 亿美元，IPO 金额达到 50 亿美元，少数股权的投资额约为 20 亿美元。全球范围内，对 AI 初创企业的投资持续稳步上升，投资额从 2010 年的 13 亿美元上升到了 2018 年的 404 亿美元（截至 2019 年 11 月 4 日，2019 年投资额为 374 亿美元），年平均投资额增长率超 48%。

去年，自动驾驶汽车获得了最大比例的全球投资——77 亿美元，占投资总额的 9.9%。紧随其后的是医药和癌症研究（47 亿美元，占投资总额的 6.1%）、人脸识别（47 亿美元，占投资总额的 6.0%）、视频内容（36 亿美元，占投资总额的 4.5%），以及欺诈检测和金融（31 亿美元，占投资总额的 3.9%）。

全球私有部门AI投资的行业分布

近年AI表现超过人类最高水平的里程碑事件

Alphafold：2018 年底，DeepMind 开发的 Alphafold 能使用大量几何序列数据来预测蛋白质的 3D 结构，并且其准确度达到了前所未有的水平。

Alphastar：2019 年 DeepMind 开发的 Alphastar 在《星际争霸 2》游戏中击败了一位顶级职业玩家。

糖尿病性视网膜病变（DR）检测达到了专家级准确度：近期一项研究对深度学习算法进行了一次最大规模的临床验证。算法的准确度显著超过了人类专家。使用深度学习方法时，降低假负例与假正例率增长之间存在权衡。

在一些特定领域，人工智能已经达到、或者超越了人类的专业知识水平，但AI 在通用智能方面仍存在着难以逾越的鸿沟。以视频和棋盘游戏为例，其特点是具有清晰、易模仿的规则，因此特别适合对 AI 展开训练。这样的成绩，通常依赖于耗费一个人几辈子的训练量，以突显人类相较于计算机的学习速度。此外，AI 难以将同样的经验，轻松复制到另一个领域中。比如某个 AI 可以像肿瘤医生一样准确地判定乳腺癌肿瘤，但如果是要对肺癌做出诊断，AI就有些无能为力了。

上市公司动态

海康威视：实控人完成划转公司0.22%国有股权

海康威视12月2日公告，为推动内部重组改革，公司实控人中国电科将其全资子公司中电海康所持公司0.22%股份无偿划转至全资子公司电科投资。本次股份划转于12月2日完成证券过户登记手续，无偿划转后，电科投资持股比例0.29%；中电海康持股比例38.88%，仍为公司控股股东，公司实际控制人未发生变更，为中国电科。

东方网力：新增违规担保2.2亿元

东方网力12月2日公告东方网力：公司及公司董事长分别收到北京证监局《行政监管措施决定书》，公司近日收到广州市黄埔区人民法院发来的《民事起诉状》及相关法律文件，经核查发现该案件涉及公司新增违规担保，违规担保金额为2.2亿元。

远方信息：减持计划时间已过半，高管累计减持20万股

远方信息12月3日公告，减持计划时间已过半，公司时任董事兼副总经理、现任监事会主席闵芳胜累计减持20万股。

思创医惠：因主动减持及非公开发行，控股股东及其一致人持股比例减少5.95%

思创医惠12月5日公告，近日收到公司控股股东、实际控制人路楠先生（以下简称“信息披露义务人”）及其一致行动人杭州博泰投资管理有限公司、方振淳先生、西藏瑞华资本管理有限公司、浙江鲲鹏资产管理有限公司（鲲鹏资本－中瑞思创定增1号证券投资基金之管理人）提交的《简式权益变动报告书》，截至2019年12月6日，路楠先生合计控制的公司股份占公司本次非公开发行新股后总股本的比例因信息披露义务人主动减持及公司实施2018年度非公开发行股份而减少到22.58%，与公司于2015年6月19日披露的《杭州中瑞思创科技股份有限公司详式权益变动报告书》相比累计减少5.95%。

思创医惠：拟使用募集资金向医惠科技增资5.15亿元

思创医惠12月6日公告，公司于2019年12月6日召开的第四届董事会第十四次会议，审议通过了《关于使用募集资金向全资子公司增资用于实施募投项目的议案》，同意公司使用非公开发行股票募集资金约5.15亿元向公司全资子公司医惠科技有限公司(“医惠科技”)进行增资，用于实施“物联网智慧医疗溯源管理项目”及“医疗大数据应用研发中心”。其中2800.00万元计入医惠科技注册资本，约4.87亿元计入医惠科技资本公积，此次增资完成后，医惠科技注册资本由6000.00万元增加至8800.00万元。

东方网力：公司及公司董事长分别收到北京证监局《行政监管措施决定书》

东方网力12月12日公告，公司及公司董事长分别收到北京证监局《行政监管措施决定书》，分别被采取出具警示函的行政监管措施、采取责令改正的行政监管措施。

行业新闻

阿里钉钉CEO陈航首发「钉钉智点」，或为智能办公硬件新品

在12月3日阿里云峰会上，阿里钉钉 CEO 陈航在演讲时首发了一款智能办公产品，或为钉钉智能办公硬件新品。据现场介绍，该产品为「智点」，具备免插电、免网络、实人实地、云与端密钥动态加密同步等特性，搭载 AI、金融级反欺诈等技术或能力。目前，钉钉智点具体使用场景不详。陈航表示，钉钉智点将为企业用户构建一套高性价比、高安全性、高可靠性的数智化解决方案，并透露产品将在近期正式上线。

AWS发布AWS Wavelength，适用于智慧城市、IOT等场景

12 月 4 日凌晨，亚马逊宣布发布 AWS Wavelength，它让开发者能够在5G网络上构建应用程序、向最终用户交付只有几毫秒的延迟。AWS Wavelength将 AWS 计算和存储服务嵌入到电信提供商的 5G 网络边缘，使开发者能够服务于需要超低延迟的应用场景，例如边缘的机器学习推理、自主工业设备、智能汽车与智慧城市、物联网，以及增强现实与虚拟现实。

谷歌推出全新 AR 功能

自去年初正式推出以来，谷歌一直在致力于改善其增强现实平台 ARCore。现在，该公司表示已准备好公开一些其实现的深度检测和物理性能的下一代升级，这有望使将来的 AR 体验看起来更加现实。例如，作为 ARCore 全新的深度 API 的一部分，本次升级能够允许开发人员进行遮挡任务，即当场景中的其他现实对象可以阻止人造对象查看时。深度检测意味着智能手机可以更好地理解场景中的每个对象以及每个对象彼此之间的距离。Google 表示，可以通过优化现有软件来做到这一点，因此用户不需要配备特定传感器或处理器类型的手机。

英特尔发布Horse Ridge芯片，推动实现商业上可行的量子计算机

12 月 10 日消息，英特尔研究院发布代号为「Horse Ridge」的首款低温控制芯片，以加快全栈量子计算系统的开发步伐。作为量子实用性道路上的一个重要里程碑，Horse Ridge 实现了对多个量子位的控制，并为向更大的系统扩展指明了方向。基于英特尔 22 纳米 FinFET 技术，英特尔与 QuTech（由荷兰代尔夫特理工大学与荷兰国家应用科学院联合创立）共同开发了 Horse Ridge。控制芯片的制造在英特尔内部完成，将极大地提高英特尔在设计、测试和优化商业上可行的量子计算机的能力。

沃尔玛将在休斯顿测试无人驾驶杂货店送货

沃尔玛将大范围尝试自动杂货配送—这家大型零售商正在美国休斯顿启动一项试点计划，该计划将使用 Nuro 的无人驾驶 R1 车辆将食品从「精选」商店运送到选择加入该计划的顾客制指定的地点。客户的注册方式暂时没有被公布，但是休斯顿人可以期待一下将在「未来几周」开始的这项服务。测试运行将帮助 Nuro 和沃尔玛「开发和完善」他们的服务，包括为购物者提供最佳的「端到端」体验。Nuro 当前的车辆相对较慢，需要克服各种现实世界的挑战（例如雨雪天气等）。目前针对自动驾驶车辆缺乏一致的法规，这也将限制这些机器人快递员在何处以及如何操作。

谷歌大脑，DeepMind 以及多伦多大学联合推出增强型学习智能体 Dreamer

来自谷歌大脑，DeepMind 以及多伦多大学的研究人员们近日发表了一篇名为「梦想控制：通过潜意识的学习行为」的新研究，以下是该研究的完整摘要分享：经验丰富的世界模型总结了智能体的经验，以促进学习复杂行为。尽管通过深度学习从高维感官输入中学习世界模型变得可行，但是有许多潜在的方法可以从中推导行为。研究人员介绍了一种增强型学习智能体 Dreamer，它可以完全通过潜在的想象力解决图像中的长时间任务。研究人员通过在学习的世界模型的紧凑状态空间中想象的轨迹传播学习状态值的解析梯度来有效地学习行为。在 20 项具有挑战性的视觉控制任务上，Dreamer 在数据效率，计算时间和最终性能方面都超过了现有方法。

MIT 人工智能实验室新研究可仅从视频片段中重建隐藏动作

人工智能和机器学习算法日前已可以实现看到拐角处的景象和穿过墙壁「看」墙后的动作，这是产生视线外图像的系统（其中一些使用激光）的研究核心。但是，如何在没有特殊设备的情况下重建隐藏对象呢？麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的研究人员说，他们正是以此为基础开发的。该系统可以从观察到的混乱中的阴影和反射中重建隐藏的视频。即使在房间里打开摄像机，也可以在拐角处「看见」，即使这些拐角（以及实景表演）落在摄像机视野之外。

Facebook推出新款AI打牌机器人，获得多人协作性的全面提升

近日，Facebook 推出新款 AI 打牌机器人，新款 AI 打牌机器人可在德州扑克和 Go 等流行棋盘游戏上打败专业选手。该公司 AI 研究人员称其已攻克一个难题——创建一个能在团队合作中获得高分的 Hanabi 卡牌游戏机器人。在机器人游戏中，Facebook 对流程和策略展开了一定的修改。AI 机器人能够检索其他人，并列出一个能够随着其它机器人揭示的信息而动态改变的列表。因为游戏需要共同努力拿到最高的分数，所以能够使用逻辑来推理怎么玩。在此过程中，Facebook 机器人在模拟假设的游戏过程后，会采取最佳的行动。该公司称，Hanabi 有着多达 1000 万手的可能。显然，这种 AI 机器人能够像人类一样思考与协作。但除了卡牌游戏，这项研究还可用于改进自动驾驶汽车和虚拟助理等应用。据悉，Facebook AI 机器人在两人参与的 Hanabi 游戏中，拿到了 24.61 的平均分（满分 25）。现实生活中，人类选手只有 60 ~ 75% 的概率拿到完美得分，而机器人可以轻松达成 75%的概率。

英伟达训练 AI 将 2D 图像转换为 3D 模型

英伟达研究团队近日创建了一个无需任何 3D 训练数据即可预测 2D 图像 3D 属性的 AI 系统。这项工作将在今年神经信息处理系统年度会议（NeurIPS）上发表，学术界和工业界的研究人员将在此分享最新的前沿机器学习。今年的 NeurIPS 拥有超过 13,000 名参与者，是一年中最大的 AI 研究会议。这项工作是由加拿大多伦多大学 Vector Institute，英伟达研究公司和阿尔托大学的研究人员联合开发，该技术在论文「学习如何使用基于插值的微分渲染器预测 3D 对象」中进行了详细介绍。

DeepMind 新研究：具有对比性预测编码的数据有效图像识别

来自 DeepMind 的研究团队近日发布了一篇名为「具有对比性预测编码的数据有效图像识别」的研究。以下是该研究的完整摘要分享：人类的观察者可以通过几个示例来学习识别图像的新类别，但是如何通过机器感知来识别仍然是一个开放的挑战。研究人员假设通过表示使数据有效识别成为可能，这些表示使自然信号的可变性更加可预测。因此，该团队重新研究和改进了「对比预测编码」，这是学习此类表示的无监督目标。这种新的实现产生的功能支持 ImageNet 数据集上最新的线性分类精度。这种新的实现产生的功能支持 ImageNet 数据集上最新的线性分类精度。当用作深度神经网络的非线性分类的输入时，与直接在图像像素上训练的分类器相比，这种表示形式使我们可以使用少 2–5 倍的标签。最终，这种无监督的表示方法大大改善了 PASCAL VOC-2007 上从转移到目标检测的学习，超过了完全受监督的预训练 ImageNet 分类器。

普渡大学研究团队开发出一种能同时计算和存储的芯片

12 月 11 日消息，普渡大学（Purdue University）的工程师已经开发出一种方法，将用于处理信息的数百万个微型开关（通常称为晶体管）也能在芯片上进行信息的存储。这种方法在《自然电子》上发表的一篇论文中进行了详细介绍，它通过解决另一个问题来实现这一目标：将晶体管与比大多数计算机中使用的性能更高的存储技术相结合，称为铁电性 RAM。

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