李根 發自 CA819
量子位 報導 | 公眾號 QbitAI
2019年第14周，全球AI領域有諸多新進展。
量子位篩選整理出過去一周Top 10，從技術新突破、政策新風向和產業新動態3大方面，為你提供最新趨勢參考。
01 新突破
5G+AI，醫療領域展露鋒芒
4月4日，中國首例AI+5G心髒手術成功完成，患者在廣東高州市人民醫院，而通過5G傳輸提供遠程指導的則是300多公里外的廣東省人民醫院。這台手術針對患者心髒圖像，需要經過AI去噪、機器學習+計算機視覺建模，製造1：1心髒模型，之後通過5G傳輸、VR演示，廣東省人民醫院的醫生指導高州市人民醫院的醫生進行微創手術。
簡評：
5G在遠程醫療方面的應用，最近案例開始層出不窮，而且之前AI如何作用於醫療手術，現在也給出了臨床答案。互聯網+時代沒能解決的醫療資源分布不均的挑戰，AI和5G正在加速解決。
在5G網絡加持下，廣州畫面與手術室之間的延時低於30微秒，遠程指導醫生對患者手術部位的觀察，幾乎不會受到影響。而微創腔鏡手術對醫生的要求十分嚴格，越是這樣的手術，越需要5G網絡下的畫面準確性，來促成遠程指導。
不過除了技術本身，基層網絡通信設施也需要完善。另外，試想如果全國各地的危重病人都可以直接在本地醫院接受遠程醫療，那麽實施遠程醫療手術的醫生工作量必然會大大增多，需要培養更多優秀醫生。
之前4月1日，上海首個5G超聲聯合實驗室揭牌成立，可指導手術、遠程會診。
02 新突破
微軟成功研製用DNA存儲讀取數據的全自動系統
來自微軟和華盛頓大學的研究人員宣布：以人工合成為DNA為載體的存儲和讀取數據的全自動系統研製成功，邁出了該技術從研究實驗室走進商業應用關鍵的一步。
在一次概念驗證測試中，該研究團隊成功地在人工合成的DNA片段中編碼了“hello”一詞，並使用全自動端到端系統將其轉換回數字數據。
該研究結果發表在一篇名為《DNA自動存儲端到端自動化演示》的論文中，並於3月21日出版在Nature Scientific Reports版塊。
簡評：
如微軟的研究人員所說，自動化是另一個關鍵因素，因為它可以實現商業級規模的存儲並極大降低成本。
現有的存檔技術在幾十年內將不再適用，而DNA存儲信息的時間要比它長得多。比如說：DNA可以在猛獁象牙和原始人骨骼中存在數萬年。
03 新突破
P視頻像P圖一樣簡單，Adobe後期軟體AE新功能上線
上周，P圖大廠阿逗比（Adobe）出品的後期軟體AE（After Effects）完成了一項重要更新，加入了內容識別填充（content-aware fill）功能，讓P視頻像P圖一樣方便。
穿幫的道具和場工，不該露面的logo，男藝人的耳釘，圈一圈點一點，都可以在視頻的每一幀裡消失得毫無違和感，就像從未存在過一樣。
內容識別填充功能你大概並不陌生，Photoshop從2010年開始就有這個神器了。選中一塊區域，使用內容識別填充，PS就會根據周圍的畫面，計算出這裡應該塗成什麽樣。
自動P圖的效果，已經非我等不專業的人類可比。
然而，畢竟一段視頻起碼幾十幀，從P圖到P視頻，還差著N張圖的距離。
簡評：
視頻換臉到直接P視頻，AI給視頻領域帶來的變革再直接再明顯不過。
而現在Adobe直接加入產品中，說明技術已經完全成熟了，人人能用，對於視頻App來說，也是技術趨勢。
04 新突破
曠視AutoML首次曝光，效果超谷歌；KDD首次舉辦AutoML競賽
曠視科技孫劍團隊首次披露AutoML相關成果，通過構建一個簡化的超網絡來解決訓練過程中面對的主要挑戰。在在ImageNet上的實驗結果超過了谷歌、Facebook等AutoML技術的成績。
曠視科技首席科學家孫劍團隊發布論文Single Path One-Shot Neural Architecture Search with Uniform Sampling，首次披露AutoML中的重要子領域神經結構搜索的最新成果——單路徑One-Shot模型。
單路徑One-Shot模型用來解決訓練過程中面對的主要挑戰，其核心思想是構建一個簡化的超網絡——單路徑超網絡（Single Path Supernet），這個網絡按照均勻的路徑采樣方法進行訓練，在ImageNet上的實驗證明，這一方法在精度、記憶體消耗、訓練時間、模型搜索的有效性及靈活性方面結果最優，超過了谷歌、Facebook等公司AutoML技術的成績。
論文的作者之一、曠視上海研究院負責人危夷晨表示，深度學習是非常通用的技術，但在實際落地時會面臨在不同行業、不同場景、不同計算設備上尋找最優算法和工程實現的問題。自動神經網絡搜索是用“計算換智能”的新範式，可以極大地加速我們的產品及解決方案在各行業的落地。
簡評：
AutoML是目前AI前沿領域最火熱的研究之一，之前李飛飛、李佳團隊在Google雲在該方向上做了大量的工作。現在，中國公司也正在進一步實現推進。
另外，2019年國際數據挖掘頂級會議KDD，也在本周宣布首次引入AutoML Competition挑戰賽，承辦方是第四範式和微軟。
05 新動態
GAN之父離職谷歌跳槽蘋果，加入庫克直管的“特別項目組”
Ian Goodfellow，生成對抗網絡之父，《深度學習》花書第一作者，再一次從Google離職。
Goodfellow剛剛更新的LinkedIn資料顯示，他2019年3月起開始在蘋果工作，任特別項目組（Special Projects Group）機器學習的總監。
特別項目組在蘋果的任務，就是創新：創造新產品新功能。這個團隊2013年首次曝光，負責人Bob Mansfield直接向CEO蒂姆·庫克（Tim Cook）匯報。
谷歌也對國外媒體確認了Goodfellow離職的消息。從2017年回歸谷歌大腦到再次跳槽，總共2年1個月。Goodfellow離開谷歌時的職位是高級研究員。
簡評：
技術競爭、公司競爭，乃至國家競爭，歸根結底是人才的競爭。雖然蘋果在AI研究方面並沒有Google和Facebook那樣大張旗鼓，但決心和態度一直很堅定，如今挖角Goodfellow也能說明行業競爭之激烈。
另外，加拿大Element AI最近剛發布的2019版的《全球AI人才報告》顯示，全球AI專家目前共計3.6萬多名，屬於嚴重供不應求狀態。人才搶奪，是科技巨頭、國家與國家之間正不斷加劇的重要競爭現象。
06 新動態
DeepMind將推出首款商業產品：30秒準確診斷一系列眼疾
據英國《金融時報》報導，Google兄弟公司DeepMind聯合醫院打造出一款能夠實時診斷複雜眼疾的設備的產品原型，能夠在大約30秒內給出了疾病緊急程度評級和詳細診斷。該系統能夠檢測包括青光眼、糖尿病性視網膜病變和老年性黃斑變性在內的一系列眼病，其準確度與世界領先專家水準相當。項目負責人表示，這是一個重要的里程碑，標誌著可供普通醫生使用的臨床工具的誕生。
該產品相關研究細節曾發表在去年8月的科學雜誌Nature Medicine上，目前該產品尚未獲得任何監管部門的批準。
簡評：
涉足AI醫療的企業雖多，但真正的應用廣、口碑好的產品還寥寥無幾。在這個專業領域，如果技術實力強大的DeepMind能夠推出切實好用的產品，將會是AI醫療領域的福音。
另外，去年10月的數據顯示，2017年DeepMind虧損超過26億人民幣，谷歌表示將繼續提供充足的財務支持。DeepMind雖然靠著AlphaGo一炮打響，技術實力高超，但畢竟“拿人手短”，急需提升商業化能力，才能站穩腳跟。
而最近同樣是做基礎研究的機構OpenAI成立了盈利性公司，也開始走商業化的路子了。兩大研究機構均開始商業化，也側面印證了AI研究的耗資巨大。
07 新動態
娃哈哈成立機器人公司，主要從事智能機器人產品與解決方案的開發
娃哈哈新注冊了一家浙江娃哈哈智能機器人有限公司，法定代表人為宗慶後，注冊資本為4000萬元人民幣。
娃哈哈稱，該機器人公司主要從事智能機器人產品與解決方案的開發、生產、銷售，比如磨拋機器人打磨機頭的智能化控制。娃哈哈在飲料行業率先踐行“中國製造2025”，成立了精密機械公司、機電研究院等科研和生產機構，致力於智能化飲料生產線、智能裝備產業化研究。未來娃哈哈將持續關注智能裝備製造領域的發展狀況，培育未來新興產業的成長與發展。
簡評：
工業生產是AI落地的一個重要場景，包括吳恩達Landing.ai以及BAT在內的許多公司都瞄準了這個機會，幫助工業企業降低成本、提高效率，AI在工業場景下的落地具有相當高的商業價值，因此，包括娃哈哈在內的傳統企業也瞄上了這個領域。
但是，與其他公司選擇與各大科技公司合作不同，娃哈哈則選擇了自建企業，自行研發方案，但自研和採購成熟方案之間，哪種更為合算，還是個問題。
08 新動態
中國無人駕駛進入RoboTaxi發展期
RoboTaxi——無人駕駛出租，自動駕駛出行的最核心商業化落地場景。目前最知名的運營服務，來自谷歌牌無人車Waymo。
但目前在國內，PonyAI已經在廣州南沙展開了試運營，當地居民可以通過小程序點對點乘坐無人車。
而無獨有偶，百度上周在長沙，聯合成立了湖南阿波羅智行科技有限公司，該公司最主要的任務就是致力於Robotaxi服務在長沙規模化落地，承擔湘江新區智慧城市及智能網聯汽車科技創新項目，包括智能交通、城市大腦、智慧高速、智慧公交、自主泊車、仿真實驗室等，促進湘江新區智能網聯產業的集聚發展，共同打造湘江新區智能網聯產業生態。
簡評：
在經歷2018年的“質疑”後，自動駕駛進入了新階段，開始展現落地和商用前景，而且是之前談之又談的共享化出行。
但對於新技術，長期內不要低估，短期內不能高估，因為RoboTaxi目前看來也只是初步發展階段，離真正大規模實現還距離很遠。
至於自動駕駛的落地發展，李彥宏的最新思考可以參考：他認為自動駕駛有三境界：第一境界，基礎設施的智能網聯化；第二境界，最後一公里的自動駕駛，也就是自動泊車；第三境界，就是共享無人駕駛。
第一境界，基礎設施的智能網聯化，依然符合此前百度提到的車路協同理念，基礎設施跟上了，應用才能起得來；
第二境界，最後一公里的自動駕駛，從低速、安全的場景中開始落地，其實是教育市場的一種“由易到難”策略，讓用戶在安全的前提下體驗自動駕駛，從而逐漸接受自動駕駛，後續真正上路更容易讓大眾接受；
第三境界，共享無人駕駛，道路、停車位資源畢竟有限，如果無需駕駛員，那麽整個道路系統必將革新，用更少的車輛、無需拓寬道路，就可以滿足更多人的出行需求，節省公眾資源和用戶精力。
09 新風向
三部門聯合發布人工智能、物聯網、大數據、雲計算工程技術人員等13項新職業
上周，人力資源社會保障部、市場監管總局、統計局三部門在向社會公開征集的基礎上，經專家評審、公示征求意見後，按程序遴選確定後，發布了13個新職業，其中包括人工智能工程技術人員、物聯網工程技術人員、大數據工程技術人員、雲計算工程技術人員，是產業結構的升級催生高端專業技術類新職業。
簡評：
技術的逐漸發展與應用，一定會製造出新的崗位、新的職業，這次國家將AI等領域工程技術人員專門劃分為新職業，會對日後的經濟人才統計、教育政策制定、產業發展政策規劃產生一定的影響，會有更詳細的信息為產業發展、政策制定做參考。
對於這些職業崗位，創業公司和市場需求早已反映出需求，但國家部門的認證，也反映了國家層面對於AI、雲計算、物聯網等領域變革的認定。另外，傳統產業越來越智能化，對職場人的要求也會越來越高。
10 新風向
工信部：培育一批工業互聯網領域行業通用工業App
工信部總經濟師王新哲在今天國新辦的新聞發布會中表示，2019年圍繞打造工業互聯網平台體系，工業和信息化部將重點開展四個方面的工作：一是圍繞平台建設開展多場景、大範圍、規模化的測試驗證；二是開展跨行業跨領域的平台遴選和示範；三是培育一批基礎性、行業通用的工業App；四是強化公共服務，支持建設公共服務體系。
簡評：
工業互聯網建設，目前呈現出兩大發展趨勢：一是上雲，讓工業流程和數據雲端化處理；二是引入人工智能提升效率降低成本。而通用工業App，無疑將助推這兩大趨勢。
將已有技術轉換為工業App，人類可以通過App輕鬆控制機器，免去直接控制機器和生產資源的複雜流程。在現有生產線上部署成熟的SDK，實現相關的AI功能，進行更多維度的數據處理，通用工業App將會是生產線上的數據分析師，可以幫助工廠運營人員進行更全局化的管理，並且，通過將行業工業技術結構化、數字化和模型化，幫助企業把產品及相關技術中的知識、最佳實踐和技術訣竅封裝成應用軟體，便利這些經驗的應用和複用。
—完—
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