2018 AI产业界大盘点（2018年nba选秀）

2018  AI 产业界大盘点

大事件盘点

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1.24 —— Facebook人工智能部门负责人 Yann LeCun宣布卸任

Facebook 人工智能研究部门（ FAIR）的负责人 Yann LeCun宣布卸任，之后将担任 Facebook首席人工智能科学家，保留对 FAIR的研究方向的控制。同时，原工作将由新任负责人 Jé rôme Pesenti  接替， Facebook应用机器学习小组（ AML）和 Yann  LeCun将同时向其汇报。而 Jé rôme Pesenti  将直接向 Facebook  CTO汇报。

对此， TechCrunch编辑 Josh Constine评论说， AI从此不再是 Facebook的研究任务了，它的核心用途已变成了解决产品问题，这就是为什么 Facebook要在 AI研究大神 Yann  LeCun的头上再雇佣一位管理者。

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3.18 ——无人驾驶首例致死车祸，或令行业面临重大挫折

3 月 18日晚，一辆正在进行无人驾驶测试的 Uber车在美国亚利桑那州 Tempe市撞上一名行人，该行人被立即送往当地医院，但随后被医院方面宣告抢救无效死亡。根据初步调查结果， Uber车辆在撞上该名行人时，正处在自动驾驶状态，这是史上首例自动驾驶车辆在公开路面撞伤行人致死的案例。

根据当地警方发表的一份声明，事故发生时间约为当地时间 3月 18日晚 10点，涉事车辆为 Uber的无人驾驶车，撞击事故发生时，车辆正处在自动驾驶模式，同时车内驾驶座上有一名驾驶员。死者的身份已被确认，是一名 49岁的当地女性居民，她在事故发生后立即被送往附近医院，但最终因伤势过重抢救无效死亡。

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5.11 ——波士顿动力公司发布新视频，展示人形与小狗机器人新功能

5 月 11日，曾因开发“大狗”系列而出名的“网红”机器人公司波士顿动力又发布了两个新的宣传视频。在视频中，该公司的 Atlas人形机器人走起路来步履轻松，而且还能在自主评估之后跳过障碍物。而“小狗”一般的 SpotMini则可以凭借自主导航在室内爬上爬下，到处穿行。

在最新公布的视频中， Atlas一反此前两足步行机器人难以保持平衡的形象，走起路来相当轻快，而且在行进路线中遇到一节滚木的时候，他经过自主判断，蹲下膝盖，一举越过了滚木。而机器狗 SpotMini在新的宣传视频中展示了在办公室中自主导航的能力。

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7.18 ——赛灵思收购 AI芯片独角兽深鉴科技，传出价 3亿美元

一家成立仅两年的国内 AI芯片初创独角兽公司深鉴科技（ DeePhi Tech）被美国芯片巨头赛灵思（ Xilinx）收购。 虽然具体交易金额尚未可知，但业界人士评估，收购金额可能在 3亿美金左右。

深鉴科技官网及 CEO姚颂随后确认了这一消息。收购后的深鉴科技将继续在其北京办公室运营。

深鉴科技是一家总部位于北京的初创企业，拥有业界领先的机器学习能力，是一家专注深度学习处理器解决方案的人工智能科技公司，专注于神经网络剪枝、深度压缩技术及系统级优化，从而让所有算法开发者都能便捷使用。

公司由四位毕业于清华大学和斯坦福大学的科技人员于 2016年创立。旗下有雨燕深度学习处理平台，让服务器与所有终端都能具有高效的智能计算能力。深鉴科技主推深度学习加速方案，主要包括两个方面：提供基于神经网络深度压缩技术和 DPU平台，为深度学习提供端到端的解决方案；通过神经网络与 FPGA的协同优化，提供高性价比的嵌入式端与云端的推理平台，已应用于安防、数据中心、汽车等领域。

虽然成立只有 2年时间，但深鉴科技早已开始商业化落地的部署。目前，智能安防业务是深鉴科技最核心的收入来源。

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9.10 ——硅谷华人女神李飞飞离开谷歌，重返校园

美国时间 9月 10日，谷歌云官方博客宣布，华人“ AI女神”李飞飞将在 2018年底卸下谷歌 AI负责人职位，重返斯坦福大学任教，仅保留谷歌 AI/ML顾问一职。

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9.20 ——科大讯飞陷“ AI同传造假”风波

9 月 20日，一位同传译员在知乎上发文称，在上海的一场会议中，讯飞的翻译其实为人工同传，并非机器智能翻译，并且译文由机器进行朗读。这容易让观众产生“都是人工智能翻译”的错觉，而忽略背后同传译员们的劳动成果。对此， 9月 21日，科大讯飞的回复是，“科大讯飞从来没有把同传翻译包装成机器翻译。”

尽管目前语音识别成为 AI的先行领域，但是语音翻译依旧是一大难题，现阶段无法精准翻译属正常现象。实际上识别同传的译文在业内属于普遍的做法，不少公司以此进行夸大宣传。

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10.13 ——谷歌发布 BERT模型

谷歌 AI团队新发布的 BERT模型，在机器阅读理解顶级水平测试 SQuAD1.1中表现出惊人的成绩：全部两个衡量指标上全面超越人类，并且还在 11种不同 NLP测试中创出最佳成绩。

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10.20 —— DeepMind最强版阿尔法狗已停止进一步强化称正着手星际争霸

DeepMind 公司 10月 18日新发布的最强版阿尔法狗（ AlphaGo  Zero）仅用 3天时间， 490万盘自我对弈的训练数据，一台机器和 4个 TPU就打败了战胜过韩国棋手李世石对弈的 AlphaGo。该团队成员称，公司内部已经停止了 AlphaGo的强化研究，他们正着手开发星际争霸。

全球 AI明星公司发展进程

2.1   国内情况

旷视科技（计算机视觉）

7.23 ——获投 D轮 6亿美元融资。本轮融资资本方分别为阿里巴巴，博裕资本。

9.14 ——欧洲计算机视觉顶级学术会议  ECCV 2018共收录  10 篇旷视科技研究院涵盖多个  CV  子领域的论文，赢得  2018 COCO+Mapillary  挑战赛四项世界第一，成为  ECCV  夺冠最多的企业

10.26 —— CVPR 2018 期间，旷视科技参与了  AVA 和   WAD 挑战赛，击败谷歌  DeepMind  和英伟达等巨头公司，斩获「时空行为定位」和「实例视频分割」双项冠军。

商汤科技（计算机视觉）

4.09 —— 6亿美元 C轮融资，本轮融资由阿里巴巴集团领投，新加坡主权基金淡马锡、苏宁等投资机构和战略伙伴跟投。

5.31 ——宣布获得 6.2亿美金 C＋轮融资，联合领投方包括厚朴投资、银湖投资、老虎基金、富达国际等，跟投方为深圳市创新投资集团、中银集团投资有限公司、上海自贸区基金、全明星投资基金等机构，此外本轮融资引入了战略投资方高通创投、保利资本和世茂集团。商汤科技称，本轮融资后公司估值超过 45亿美金，迄今融资额总计超过 16亿美元。

8.20 ——国际人脸识别竞赛 MegaFace公布了最新榜单，商汤科技分别以 99.8%和 99.6%的成绩同时在人脸识别（ Identification）和人脸验证（ Verification）中斩获第一，将人脸识别准确率纪录再次提升。 Google、阿里、腾讯等公司 AI团队亦参加了此次竞赛。

9.10 ——商汤科技  SenseTime 获得  10 亿美元  D  轮融资，软银中国投资，投后估值达  60  亿美元。

9.20 ——在 2018世界人工智能大会上，商汤科技正式发布智慧医疗战略及其首款医疗 AI产品原型—— SenseCare智慧诊疗平台。

10.12 ——商汤科技正式开源  mmdetection 和  mmcv 两个项目。

依图科技（计算机视觉）

3.08 ——  完成最新一轮融资，红杉、高瓴、高榕等前几轮投资方均有跟投，公司整体估值已经突破 150亿元。

6.12 ——完成 2亿美元 C＋轮融资，新投资方为高成资本、工银国际、浦银国际。

6.15 ——四川大学华西医院与依图医疗合作研发出国内首个肺癌临床科研智能病种库和全球首个肺癌多学科智能诊断系统。

7.16 ——完成兴业国信资管 1亿美元融资。

云从科技（计算机视觉）

5.21 ——云从科技国际科技合作项目正式立项，将与英国华威大学（ The University of  Warwick）与华南理工大学合作研发跨媒体大数据智能计算关键技术及应用平台。

10.8 ——获得 B+轮融资，据悉金额总计超过 10亿元人民币。另公司方面称，成立迄今已经累计获得超过 35亿元人民币融资。

科大讯飞（智能语音）

10.23 ——在国际自动驾驶领域权威评测任务 Cityscapes中，以明显优势刷新了像素级图像场景分割任务、实例级图像场景分割任务全部两项子任务的世界纪录

11.16 ——哈工大讯飞联合实验室团队 (HFL)登顶 SQuAD 2.0排行榜，击败谷歌 (Google AI)、阿里达摩院 (Alibaba DAMO)、微软亚洲研究院 (Microsoft Research Asia)

第四范式

1.27 ——宣布 B+轮融资，新晋投资方来自中国工商银行、中国银行、中国建设银行三家国有银行及所属基金联合入股，性质为战略投资。本轮融资中，红杉中国、创新工场等第四范式“老股东”持续跟投；本轮融资后，第四范式累计获得逾十家投资方。

3.13 ——免费对外开放旗下“第四范式智能客服平台”，这是智能客服市场的首款免费产品。

8.10 ——工商银行与第四范式正式签约，双方将基于“第四范式先知”平台共同构建银行 AI核心系统。

9.20 ——在 2018世界人工智能大会期间，发布了自动机器学习平台 AI Prophet AutoML 与计算机视觉平台 AI Prophet AutoCV 两款产品。 Prophet AutoML  是一款让普通业务人员也可以开发 AI  应用的平台，其产品设计核心是让机器自动地在不同行业里学习历史上的决策与反馈，并以此为基础制定和运行企业的业务规则；Prophet AutoCV 是通过数据驱动的方式，使得使用者具有自动、自主的 CV  应用构建能力。

11.06 ——发布赋能媒体的 AI产品先荐智能推荐系统。该产品能帮助媒体快速、精准匹配用户的阅读需求，提升媒体运营效率和用户留存时间，实现用户增量及流量变现，加速媒体向“智能化”迈进。

11.29 ——南京大学  lamda 研究组和第四范式的研究者提出了一种  Auto-SSL 模型，表示自动化也可以蔓延到半监督学习

12.12 ——国际顶级学术期刊《 Nature  Communications》发表了第四范式科学家王嘉磊题为《 Discovering de novo peptide substrates for enzymes using machine  learning》的论文。该论文提出了一种通过联合人工智能和生物化学手段来快速优化具有特定生化机能的肽链的通用方法，可大幅提高肽链的发现速度。

思必驰

6.26 ——宣布完成 D轮 5亿元融资，由元禾控股、中国民生投资集团领投，深创投、富士康、联发科跟投。

7.25 ——推出新型对话机器人定制平台“ 会话精灵”。会话精灵旨在通过人机交互领域的前沿技术研究，为企业提供真正的交互式智能助理服务。

地平线

1.10 —— 2018CES，发布了面向智能驾驶场景的征程（ Journey） 1.0处理器，面向智能摄像头的旭日（ Sunrise） 1.0处理器，以及基于该芯片的软硬件结合的解决方案 L2级别的高性能高级辅助驾驶（ ADAS）

4.12 ——在美西国际安全科技展（ ISC West 2018）上发布了一款嵌入式人工智能抓拍识别摄像机 HR-IPC2143，这款摄像机具备本地端抓拍、特征提取和识别功能，识别准确率 99.7%，处于行业领先水平。

5.01 ——发布了新一代自动驾驶处理器征程 2.0架构，以及基于征程 2.0处理器架构的高级别自动驾驶计算平台 Matrix1.0，是面向 L3／ L4的自动驾驶解决方案。

6.27 ——宣布成立地平线工程院，致力于将地平线领先的芯片与算法能力工程化、产品化，以满足市场端对于优质 AI产品的蓬勃需求。

7.24 ——百度深度学习实验室（ IDL）杰出科学家徐伟正式宣布离职，加入地平线担任通用 AI首席科学家（ Chief Scientist of General AI）。

8.15 ——宣布与科技零售公司永辉超市达成战略合作，双方将联合探索线下零售场景与人工智能技术的深度融合，助力永辉智慧零售场景应用落地。

Momenta

10.16 ——获得由上海市政府颁发的自动驾驶车辆道路测试牌照，成为首家在上海获此资格的自动驾驶乘用车初创公司。

10.18 ——公布完成新一轮融资，本轮融资主要来自行业领先的战略投资者和国资背景的投资者。本轮战略投资者包括腾讯等多家机构，国资背景投资者则包括招商局创投、上海国资经营公司旗下国鑫资本、苏州元禾资本以及建银国际，既有股东蔚来资本、高达资本等持续加持。目前 Momenta累计完成融资超过 2亿美金，估值超过 10亿美金，为国内自动驾驶行业估值最高的创业公司。

10.26 ——多款自动驾驶样车亮相全球智能驾驶峰会，覆盖多个不同级别的自动驾驶解决方案，包含 L4级别面向城市道路的自动驾驶解决方案、 L3级别面向高速公路与城市环路的自动驾驶解决方案以及 L4级别面向泊车场景的自动驾驶解决方案

寒武纪科技

4.04 ——新一轮融资完成，中国国有资本风险投资基金、招银国际等国家队背景基金入股。本轮融资后，寒武纪的估值达到 20多亿美元。

5.03 ——发布首款 云端智能芯片 MLU100

6.20 ——宣布完成数亿美元的 B轮融资，由中国国有资本风险投资基金、国新启迪、国投创业、国新资本联合领投，中金资本、中信证券投资 &金石投资、 TCL资本、中科院科技成果转化基金跟投，原股东元禾原点、国科投资、阿里巴巴创新投、联想创投、中科图灵继续跟投。此轮融资后，寒武纪整体估值为 25亿美元。

海康威视

4.21 ——海康威视在  arXiv  发布了在动作识别和检测领域的一项研究成果，使用分层式共现网络达到了新的最佳表现，该论文也是  IJCAI 2018 Oral 论文。

6.12 ——美的集团与海康威视签署战略合作框架协议。双方将发挥各自行业领域优势，在智慧家居、智慧零售、智能制造、工业物联网及机器人自动化、人工智能等方面开展深度合作。

10.10 —— DS-2CD3系列和 DS-2CD5系列网络摄像机产品成功通过了信息技术安全评估通用准则 EAL2+级认证。

10.23 —— 2018年中国国际社会公共安全产品博览会在北京开幕，海康威视携 AI Cloud全系列产品方案亮相本届安博会，展区分为“ Hikvision AI Cloud产品区”、“ Hikvision AI Cloud行业赋能区”、“ Hikvision AI  Cloud能力开放平台”和萤石等创新业务展区四个主题部分。

云知声

5.11 ——获得 1亿美金 C轮融资，由中电健康基金领投， 360、前海梧桐并购基金、汉富资本等跟投，这是迄今为止智能语音技术领域最大单笔融资额。

5.16 —— 推出首款物联网AI芯片UniOne。

7.19 ——完成 6亿元 C+轮融资。本轮融资由中国互联网投资基金领投，中金公司旗下中金佳成，建投华科旗下中建投资本跟投。

9.19 ——云知声与吉利集团旗下亿咖通科技宣布共同出资成立一家合资公司，开展面向汽车前装市场的车规级  AI  芯片研发，合资公司落地合肥高新区。双方将发力面向汽车前装市场的   AI芯片，以及基于芯片的车内  AI  整体解决方案，为用户与车之间提供智能语音交互体验，加速推动  AI  芯片在汽车行业的升级应用。

12.02 ——在国际权威的人脸识别标准评测数据库  LFW 和   MegaFace 上，云知声团队研发的人脸识别  UFaceID  算法系统，在上述两项标准评测中，性能分别达到  99.80%  和  98.47%。

百度

5.18 ——陆奇离职，同时副总裁王海峰晋升为高级副总裁并担任  AIG （ AI技术平台体系）总负责人。

7.04 ——全球第一款  L4 级自动驾驶巴士“阿波龙”开始量产

10.25 ——发布具备预测能力和可控延迟的即时机器翻译系统，可实现两种语言之间的高质量、低延迟翻译。

11.01 ——李彦宏在百度世界大会上宣布百度将推出 AI智能城市 “ ACE 王牌计划”，包括了 Autonomous Driving， Connected Road and Efficient  City，此外还有百度 Apollo和一汽红旗发布 L4级别自动驾驶乘用车量产计划：用 AI思维打造智慧交通建立王牌百度 AI城市；沃尔沃和百度合作生产电动自动驾驶汽车； 2019年搭载 Apollo  L4级自动驾驶能力新物种将达 10000台； ARHUD挡风玻璃智能大屏 “无人自主挖掘机”首发等。

11.5 —— 发布人工智能眼底照相机，可以自动拍照，然后生成检查报告，能检测三种眼底疾病。该系统由百度与中国眼科医院合作开发，以扫描糖尿病视网膜病变、黄斑变性和青光眼等病症，系统能够从示踪的眼底图像中获取信息。系统的敏感度和特异度分别达 94%。

阿里巴巴

3.22 ——阿里巴巴人工智能实验室总经理浅雪宣布 天猫精灵销量已经突破 200万台，最新的 AliGenie2.0系统增加了视觉能力，并具备多模态交互能力。

4.20 —— 全资收购中国大陆唯一的自主嵌入式CPU IP Core公司——中天微系统有限公司。

4.21 ——在杭州举行的第七届 UCAN用户体验设计论坛上，阿里巴巴人机自然交互实验室联合达摩院机器智能技术实验室和浙江大学推出了一款 可以基于图文内容自动生成短视频的人工智能Aliwood。

4.23 ——阿里联合清华大学、浙江大学、中科院自动化所、软件所、苏州大学等五家机构，联合发布 藏经阁（知识引擎）研究计划。这个计划的目的，是以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其之间的关系，将互联网信息内容表达成更接近人类认知世界的形式，从而使计算机具备类脑推理能力。

5.03 ——阿里全资收购北京先声互联科技有限公司，先声互联创始人、中科院声学所前研究员付强博士，随之率队入职阿里达摩院机器智能技术实验室，负责语音交互前端处理技术和方案的研发。

5.22 —— Facebook应用机器学习部 AI翻译团队主管黄非加盟阿里达摩院。在达摩院机器智能技术实验室，他将和同事推动 AI翻译在新零售、跨境电商、视频等领域的实时翻译应用。、

6.08 —— 达摩院机器智能实验室开源了新一代语音识别模型DFSMN，基于世界最大的免费语音识别数据库LibriSpeech，该模型将全球语音识别准确率纪录提高至96.04%。

6.19 —— 高德地图联手阿里云今日发布城市大脑·智慧交通战略，城市大脑·智慧交通公共服务版也首次亮相。阿里高德城市大脑·智慧交通将首批在北京、上海、广州、杭州等 50个城市落地，其愿景是平均为每个用户每次出行节省时间 10%。

9.10 ——马云发出公开信宣布将于 2019年 9月 10日卸任集团董事局主席，由 CEO张勇接任。

9.19 ——宣布成立平头哥半导体有限公司，进行量子计算方面的研究与应用。

9.20 ——阿里巴巴资深架构师徐凌杰 发布了AI Matrix——AI Benchmark  基准测试平台，可以帮助开发者解决四大关键问题：真实反应AI应用和模型使用的现实情况，对包括GPU在内的AI加速器解决方案的引入评估和选型制定一个标准，提高硬件的利用率，以及对AI芯片的架构定义设计以及优化提供指引。

11.28 —— 首次开源深度学习框架X-Deep Learning

腾讯

3.12 ——港中文联合腾讯优图提出了新型实例分割框架   PANet，该网络通过加速信息流和整合不同层级的特征，可以极大提高生成预测掩码的质量，表现优于 Mask R-CNN

5.30 ——香港中文大学、腾讯优图实验室和旷视科技的研究者合作提出的   SRN-DeblurNet能高效消除图像模糊，呈现图像细节，该论文已被将在当地时间  6 月  18-22  日于美国犹他州盐湖城举办的  CVPR 2018  接收。

8.30 —— 腾讯优图首个 AI 开源项目 ncnn 目前已正式加入  ONNX，现已支持将 ONNX 文件转换为 ncnn  模型。

10.22 —— 腾讯织云 Metis 智能运维学件平台正式对外开源。

11.04 —— 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。

11.06 ——腾讯医疗 AI实验室和美国加州大学联合在国际权威期刊《 Medical  Physics》发表最新研究成果《器官神经网络：深度学习用于快速和全自动整体头颈危及器官靶区勾画》（ AnatomyNet: Deep Learning for Fast and Fully  Automated Whole-volume Segmentation of Head and Neck  Anatomy）。

11.13 —— 腾讯AI Lab发布AI辅助翻译产品：腾讯辅助翻译（Transmart）。该产品基于自研的神经网络机器翻译引擎，提供实时译文片段智能推荐，并为合作伙伴提供辅助翻译 API与定制化服务。

12.12 ——腾讯 AI Lab与农业专家组成的 iGrow队获得荷兰瓦赫宁根大学（ WUR）主办的国际人工智能温室种植大赛（ Autonomous Greenhouse Challenge）“ AI策略”单项第一名、总分第二名的优异成绩。其首创的农业人工智能系统攻克了机器智能嵌入农业专家知识的难题。种植结果显示，该人工智能系统提高了农产品的产量和自然资源利用率，还大幅降低了传感器成本，体现了“ AI+农业”的应用潜力。

字节跳动

10.25 ——字节跳动完成 Pre-IPO融资，投前估值达到 750亿美元。本轮融资中，领投方软银、 KKR、春华资本、 GA（泛大西洋资本）、阿里系等投资超过 25亿美元。云锋基金已代表阿里系投资。据融资材料，若 6年内未 IPO，将按 8%复利回购。

华为

4.19 —— 发布新一代智能摄像机

10.10 —— 发布两款全新自主研发AI芯片：用于大规模分布式训练系统的昇腾910和面向边缘计算场景的昇腾310芯片,均采用自家的达芬奇架构

10.11 ——与依图科技联合发布了面向企业市场的智慧园区解决方案，该方案基于“ Huawei  Atlas智能硬件平台”及“依图云悉明眸软件平台”，共同打造灵活强大、安全可靠的智慧安防系统，帮助企业提升园区管理效率。

11.12 — —发布了面向智能终端的人工智能HiAI2.0平台，包括HiAI Foundation芯片能力、HiAI Engine应用能力和HiAI  Service服务能力。

大疆

4.08 ——大疆创新科技有限公司 Pre  IPO融资的第一轮竞标结果已于近日出炉。大疆创新计划融资规模为 10亿美元，整体估值达 150亿美元。大疆创新共收到近一百家投资机构的保证金与竞价认购申请，各家认购金额的总和已超出原计划的 30倍。

8.23 ——发布“御” Mavic 2 系列无人机，包括“御” Mavic 2 专业版及“御” Mavic 2 变焦版两款。

11.26 —— 微软宣布与大疆达成一项新的合作协议：微软将为大疆研发一款全新的SDK套件，能够让Windows 10 PC  直接对大疆的无人产品进行完整的飞行操控，并进行实时数据传输。微软和大疆还计划联合研发基于  Azure IOT Edge  的物联网方案和微软的人工智能服务，希望无人机能够在农业、建设业和公共安全等新场景中得到更多应用。

12.04 —— 在深圳发布新一代农业植保无人机T16，售价 31888元 /台，目前已开始发货。新机可完成 150亩 /小时作业，比第一代植保无人机效率提升 44%，电池循环寿命增加 50%，飞行中可实现智能避障，另外配备的智能作业解决方案可实现三维建图、 AI场景识别等，实现精准喷洒农药。

搜狗

10.30 —— IWSLT(International Workshop on Spoken Language  Translation) 国际顶级口语机器翻译评测大赛上，搜狗击败了讯飞、阿里等众多国内外对手，获得了  Baseline Model（基线模型）比赛的冠军

11.07 —— 搜狗宣布其与新华社合作开发、全球第一个全仿真智能合成主持人“AI合成主播”正式亮相，同时搜狗未来人工智能的核心技术“搜狗分身”也获得了广泛关注。

顺丰

11.13 ——市发改委公布批复书，同意在顺义建设北京顺丰全自动仓储分拣中心及配套设施项目。据了解，该项目将斥资 5亿多元，建成后快递智能分拣日均处理量将高达 150万票。据悉，整个分拣中心及配套项目能在保证峰值处理量的情况下同时进行 600个流向的分拣操作，单一中转场小件处理量将达到每小时 10万件以上，分拣效率可提升 30%。

美团

9.19 ——上海 2018年世界人工智能大会上， 美团无人配送车“小袋”在创新算法展区中的无人机板块亮相

11.22 —— 英伟达宣布和美团京东合作，为其下一代自主配送机器人提供技术支持。下一代配送机器人将选用Jetson AGX Xavier。

滴滴

9.24 ——腾讯、滴滴、百度、蔚来汽车等获得北京市自动驾驶车辆道路测试资格。

11.25 —— 在多伦多推出DiDi Labs。这是滴滴在 2017年 3月在加利福尼亚州 Mountain  View建立 DiDi  Labs后，在北美成立的第二家主要研究机构。

11.27 —— 在雄安注册成立了智慧交通公司，注册信息显示，滴滴正运用大数据、云计算等技术，为新区搭建新型智能公共交通体系。

12.08 ——获得今年 NeurIPS 2018的 Best Demo Awards。今年滴滴有两篇论文被接收，并在 NeurIPS做了两个演讲

2.2   国外情况

DeepMind

2.27 —— 提出了命名为“独角兽（Unicorn）”的智能体架构，它展示出优秀的持续学习能力，已经胜过很多基准智能体。研究人员表示，独角兽通过利用并行的 off-policy学习策略，统一表示和学习多种策略，才达到了这样的表现。

7.28 —— 发表的论文《Machine Theory of Mind》中，研究人员提出了一种新型神经网络  ToMnet，具备理解自己以及周围智能体心理状态的能力。该论文已被  ICML 2018 接收为  Oral  论文。

8.13 ——与伦敦  Moorfields 眼科医院合作，已经训练其算法能够检测出超过  50  种威胁视力的病症，其准确度与专家临床医生相同。它还能够为患者正确推荐最合适的行动方案，并优先考虑那些最迫切需要护理的人。

11.14 ——宣布旗下的健康部门 DeepMind Health、以及负责推进“ Streams”（帮助医生更快识别和诊断患者病情的移动 APP）团队将调整合并到 Google 最新成立的 “Google Health”部门中。原子公司 DeepMind Health将不再作为独立品牌存在，但是， DeepMind的其他部门仍将保持独立。

12.02 —— 推出AlphaFold系统，能够快速准确地预测并生成蛋白质的空间结构

Facebook

1.24 ——佩塞蒂将担任负责 AI的副总裁这一新设职位，而 LeCun将不再担任 Facebook原 AI实验室负责人职位，转任 AI首席科学家。

9.12 —— 宣布开发出一款新型人工智能（AI）系统，可用于检测仇恨性言论。美国科技媒体 CNET认为，这款“武器”的推出可谓恰逢其时，在 Facebook面临内容审查的当下，会大有用处。 这一系统的代号为“Rosetta”，可帮助计算机阅读和理解每天发布到社交网络的数十亿张图像和视频。凭借这套新系统，Facebook可以更容易地发现平台上哪些内容违反了反仇恨言论规则。

10.25 —— 开源了 Faster R-CNN 和 Mask R-CNN 的 PyTorch 1.0 实现基准：MaskRCNN-Benchmark。相比  Detectron 和  mmdetection， MaskRCNN-Benchmark  的性能相当，并拥有更快的训练速度和更低的  GPU  内存占用。

10.30 —— 开源了高性能内核库QNNPACK，专为移动 AI 进行优化。

11.02 —— 开源首个适应大规模产品的强化学习平台Horizon，基于PyTorch 1.0

12.08 —— NeurIPS 大会上宣布发布PyTorch 1.0稳定版。

波士顿动力公司

5.11 ——展示了升级版的 Atlas 人形机器人，该机器人已经可以实现单腿跳跃； 机械狗SpotMini可以全程自主导航，并绘制场景三维地图。

Waymo

7.20 —— Waymo CEO John  Krafcik在全国州长协会夏季会议上说，他们的自动驾驶汽车路测里程现在已经累计到了 800万英里（ 1287万公里），最近增速非常快，每天 2.5万英里。

10.28 —— 宣布开始对自动驾驶车辆收费。收费的对象是凤凰城郊区的“早期乘客（Early  Rider）”计划的用户们。这也标志着 Waymo领先 Uber、通用 Cruise等对手，先一步将无人出租车服务推向市场。

12.07 —— Waymo 无人驾驶出租车开始商用

Amazon

2.27 ——前亚马逊首席 AI研究员 Ashwin Ram奔赴谷歌，现任职位为谷歌云人工智能技术主管；前 Twitter工程副总裁 Michael  Abbott离职去苹果。

7.13 —— 亚马逊积极向美国警方推销自己的人脸识别产品Amazon  Rekognition，引发了美国社会大规模抗议。美国公民自由联盟（ ACLU）领导 30多个民权组织联合举行抗议活动，反对美国政府使用人脸识别技术，要求亚马逊 CEO贝索斯停止向政府出售 Rekognition。

8.16 ——发布了用于开发车内讯息娱乐系统的 Alexa SDK，不过目前这个初版的 SDK，还需要通过云端来获取机器学习相关能力。

9.20 ——在美国西雅图召开了秋季发布会，一次性推出了十几款智能设备，都是围绕 Echo智能音箱打造，通过语音技术实现对家电的控制，让用户的智能生活更加便捷。

11.01 ——宣布对 Alexa知识库的一系列更新，其中包括了对即将到来的美国中期选举的信息。

11.26 —— 推出自有云计算芯片Graviton 芯片，将支持新版本的 EC2  云计算服务。

11.28 —— 在AWS re:Invent 大会上，发布了名为 Inferentia  的机器学习芯片。

11.29 —— H2O.ai 宣布推出自动化机器学习平台H2O.ai Driveless AI，并在亚马逊云服务平台AWS上开源；推出一款名为Amazon Comprehend  Medical的医疗信息挖掘服务；宣布到  2019  年底，亚马逊将全面放弃使用  Oracle  数据库， 97％的“关键任务数据库”将运行在亚马逊自己的服务上。

11.30 —— AWS Lambda简化了 Runtime APIs，它使开发人员可以轻松地为几乎任何类型的应用程序或后端服务运行代码而无需管理。

12.05 ——亚马逊自动化仓库发生机器人事故，造成 24名员工直接受伤被送医院， 1名员工进重症监护室， 50多名员工受影响，原因是亚马逊机器人在意外戳破了一罐驱熊喷雾。

12.07 ——开设「 Alexa  Answers」的新计划，该计划将邀请一些用户可以与智能助手   Alexa 交谈，帮助回答  Alexa  提出的问题，而相关信息随后可能会被分享给全球各地的数百万用户。

12.11 —— 近期宣布推出自主研发的计算机芯片；计划在伦敦开设该公司第一家位于美国之外的 Amazon Go无人便利店。

微软

5.21 —— 宣布收购加州人工智能(AI)初创公司Semantic  Machines，以强化公司的对话式人工智能技术。

6.21 —— 宣布完成对AI初创公司Bonsai的收购，但并没有公布收购价格。微软表示， Bonsai已经开发了技术能让人工智能专家致力于研究自动系统。并且， Bonsai的技术适用于制造业、机器人等行业。

9.14 —— 微软宣布收购旧金山创业公司Lobe，这是一家简化人工智能模型训练和部署过程的企业。

9.17 ——宣布微软亚洲研究院（上海）成立，以推动上海的基础研究和发展。

10.27 —— 宣布完成收购代码托管平台GitHub的交易，这项收购交易价格 75亿美元，交易完成后 GitHub团队将被纳入微软旗下，由 Nat  Friedman接任 GitHub  CEO职务。

11.15 —— 宣布收购奥斯汀软件开发商Xoxco的意向。如果成功，这将是微软今年收购的第四家和人工智能有关的公司。

12.05 —— 宣布开放 ONNX Runtime，这是一款用于 Linux，Windows 和 Mac 平台的  ONNX 格式的机器学习模型的高性能推理引擎。

Google

6.01 —— Google员工今年发起了一项运动，要求公司终止与五角大楼 Maven项目的合约，因为这个项目的目标是利用机器学习来改进无人机打击的精度。 6月 1日，在员工压力下， Google宣布明年 3月本期合同到期后将不再续约。

7.18 —— 猜画小歌作为微信小程序正式上线。

8.28 —— 介绍其最新推出的强化学习新框架 Dopamine，该框架基于  TensorFlow，可提供灵活性、稳定性、复现性，以及快速的基准测试。

9.06 —— 推出Google Dataset Search（Google  数据集搜索）。

9.11 —— 李飞飞宣布将离开谷歌，重回斯坦福大学任教。

10.12 —— 宣布开源Active Question Answering 项目，使用强化学习训练 AI  代理更好地提问。

10.31 —— 开源了基于 TensorFlow 的轻量级框架  AdaNet，该框架可以使用少量专家干预来自动学习高质量模型。

11.01 —— Magenta研究组发布数据集 MAESTRO () (MIDI and Audio Edited  for Synchronous TRacks and Organization) ，由超过 172小时的精湛钢琴演奏组成，在音符标签和音频波形之间进行精确对准（约 3 ms）； 开源了 BERT  模型 TensorFlow 代码、BERT-Base  与 BERT-Large 模型的预训练检查点、微调实验结果的自动化复现 TensorFlow 代码、预训练数据生成和数据训练的代码。

11.02 —— 发布了用TensorFlow实现的AutoML框架——AdaNet，它改进了集成学习的方法，能以最少的专家干预实现自动习得高质量模型。

10.13 —— 谷歌AI团队新发布的BERT模型，在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩，全部两个衡量指标上全面超越人类，并且还在11种不同NLP测试中创出最佳成绩。

11.15 —— 谷歌开始采取措施，加强对 DeepMind  的控制。谷歌将直接管理  DeepMind  Health，作为公司重要项目；继李飞飞离职之后，谷歌 AI中国中心的另一位知名华裔高管，谷歌云 AI研发主管、谷歌 AI中国中心总裁李佳也传出了离职的消息。

11.16 ——关闭旗下人型机器人开发公司 Schaft部门。 Schaft专注于制造两足机器人，用于救灾等工作。 2013年被 Alphabet收购。

11.20 —— 发布巨型数据集 Open Images Dataset V4，为边界框、视觉关系等注释了20000个不同的概念。

11.21 ——宣布将投资 45亿丹麦克朗 (约合 6.9亿美元 )在腓特烈希亚 (Fredericia)建造一座新数据中心。

12.06 —— 领投了日本人工智能和机器学习创企 ABEJA 的一轮后续融资。

Uber

3.18 —— 开源了神经进化算法开发的交互式可视化工具  VINE，该工具可以轻松实现神经网络群体的各种特定指标以及适应度分数的可视化和随时间的变化，用户可对其进行实时评估。

7.31 —— 宣布关闭无人驾驶卡车计划，将重点放在无人驾驶汽车上。

9.27 —— 宣布开源 Petastorm，这是由 Uber ATG  开发的数据访问库，可直接基于数 TB 的 Apache  Parquet 格式数据集进行单机或分布式训练和深度学习模型评估。

10.25 —— 开源地理空间工具包kepler.gl。

11.09 —— Uber  推出了机器学习库  PyML。这个库使开发者能够以与生产运行时兼容的方式快速开发  Python 应用程序。

11.17 ——前微软首席科学家 Jan Pedersen已加入 Uber AI。 Jan  Pedersen早前担任微软核心搜索首席科学家，推特大数据研究副总裁，以及 eBay首席科学家。 Jan  Pedersen的加入将会帮助 Uber进一步发展人工智能和机器学习的研究。

Openai

3.04 —— 公布  “后见之明经验复现（Hindsight Experience Reply,  HER）”的开源算法，这个新的算法保证人工智能可以像人类一样从自己的错误中汲取教训。

8.22 —— Dota2人工智能 OpenAI Five接连两场输给巴西站队和中国战队。

10.17 ——联合加州伯克利分校，爱丁堡大学研究院开源了《 Large-Scale Study of Curiosity-Driven  Learning》的训练源码。

10.23 —— 提出了一种被称为「Iteration  Amplification」的人工智能安全技术，这项技术将通过演示如何将任务分解为更简单的子任务，来指定超出人类能力范围的复杂行为和目标。

11.01 —— 公布最新研究：随机网络蒸馏（RND），这是一种基于预测的方法，用于鼓励强化学习机器通过好奇心探索他们的环境，并且首次超过了在游戏魔宫寻宝（ Montezuma's Revenge）中人类的平均表现。 RND实现了最先进的性能，定期查找所有 24个房间并在不使用演示或访问游戏的基本状态的情况下解决了第一级。

11.07 —— 联合华盛顿大学以及Roboti LLC推出了一个名为POLO的「在线设计和离线学习」框架。此框架能够让智能体在一个内部模型中不断运行和学习。

11.10 —— 发布了深度强化学习教育资源  Spinning Up，内容包括易懂的深度强化学习代码示例、习题、文档和教程。

12.10 —— 推出 ML 量化指标训练平台「  CoinRun」，该平台借由游戏设计，能够提供关键的量化指标，让程序将过去学习到的经验，转移到全新环境中，也解决了强化学习长久以来的难题。

Apple

4.05 ——苹果挖来  Google 搜索与  AI 主管  John  Giannandrea，表示未来  John Giannandrea  将会负责机器学习和  AI  策略，并成为直接向 CEO Tim Cook  报告的  16  位高层主管之一。

6.04 —— 发布新版机器学习应用套件Core ML 2；新款GPU加速工具Create ML，用于在Mac上进行原生人工智能模型的训练。该工具支持视觉、自然语言以及自定义数据。

7.11 ——把旗下的机器学习部门 Core ML以及智能语音助手 Siri团队进行合并，组建了一个全新的人工智能和机器学习部门，负责人是 John Giannandrea。

11.20 ——据 The  Information报道，苹果悄悄地收购了一家智能家居初创公司 Silk Labs，该公司专门开发轻量化的人工智能软件，使其能够安装在摄像头等消费硬件上。

12.11 ——与高通的全球专利诉讼败诉，福州市中级人民法院作出初步裁定：禁止苹果公司在中国市场进口和销售涉嫌专利侵犯的部分型号手机。

IBM

2.02 —— IBM Watson 研究中心联合多家研究机构提出了 人机推理网络 HuMaINs 架构，并聚焦于三个主要问题，即架构设计、包含安全性/隐私挑战的推理算法，以及应用领域/用例。

5.08 ——与哈佛大学的研究人员发布了 为解决翻译中的 AI 黑盒问题所开发的调试工具Seq2Seq-Vis  ，能将人工智能的翻译过程进行可视化，方便开发人员对模型进行调试。

6.18 —— IBM的人工智能 Project Debater击败了以色列全国辩论冠军 Noa ovadia和以色列辩论专家 Dan  Zafrir。

9.20 ——推出一项软件服务，可以扫描人工智能系统的工作情况，以便检测偏见并为正在做出的自动决策提供解释。

11.27 ——与加拿大黄金生产公司  Goldcorp 合作，发布了一种创新的技术产品： IBM Exploration with  Watson，它利用空间分析，机器学习和预测模型，帮助探险者找到关键信息，并在传统方法的一小部分时间和成本上开发地质推断，可用于提高金矿化的可预测性。

11.29 ——宣布推出 IBM Talent＆ Transformation，这是一项帮助公司及其员工在人工智能及自动化技术快速发展时期的新业务。

12.03 ——发布具有相变存储器的 8位模拟芯片该芯片是第一个在存储信息的地方执行 8位计算的芯片。

Nvidia

1.08 —— 正式发布DRIVE Xavier，这是一款为无人车准备的AI超级计算芯片，也是有史以来最复杂、最大的SoC。

6.20 ——宣布一系列针对其云计算软件和硬件计划的深度学习重点更新。包括 Apex， PyTorch库的开源深度学习扩展； NVIDIA DALI和 NVIDIA  nvJPEG，用于数据优化和图像解码的 GPU加速库； NVIDIA  GPU上 Kubernetes的候选版本；以及推理优化器和运行时引擎 TensorRT的第 4版。

7.11 —— 同全球最大的Tier 1 汽车供应商博世和世界上最大豪华汽车制造商戴姆勒合作，推动自动驾驶汽车技术向前发展。

9.30 —— CUDA10 开放下载。

10.10 —— 发布开源GPU加速平台RAPIDS，主打数据科学和机器学习。

11.29 —— 宣布推出迁移学习工具包和  AI 辅助注释 SDK。

12.05 —— 发布Titan RTX。

12.12 —— 宣布正式开源被誉为市面最强大物理仿真引擎的  PhysX，除了广泛应用于游戏特效的提升，该引擎还能为  AI 、机器人与计算机视觉技术、自动驾驶与高性能计算提供支持。

12.13 ——在使用预定数据集组训练 AI模型的速度方面创下六项新记录。

Intel

6.13 ——据外媒报道英特尔研究人员正在 测试一种微小的新型“自旋量子位”芯片Spin  Qubit，这款芯片比铅笔的橡皮擦还小，是目前英特尔最小的量子计算芯片，这也意味着英特尔量子计算机向前迈进的标志。

9.11 ——宣布收购总部位于美国加利福尼亚州圣何塞的 NetSpeed  Systems，该公司是一家系统芯片设计工具和互连架构知识产权（ IP）提供商。

10.09 ——在秋季硬件产品发布活动中正式推出了全新桌面级  9 代酷睿系列芯片。其中包括最高端的  Core i9-9900K，号称全球最强游戏处理器。

11.05 ——在腾讯全球合作伙伴大会上，英特尔人工智能产品事业部副总裁兼首席运营官 Remi  El-Ouazzane宣布了与腾讯优图实验室合作开发的人工智能（ AI）新成果—— 腾讯优图AI摄像机以及优图AI盒子。

11.15 ——发布了一份关于推动 AI科研和人才培养的“ AI未来先锋计划”，以及一款全新的硬件产品—— 英特尔神经计算棒二代（NCS 2）。

12.12 —— 推出10纳米制程架构Sunny Cove

比特大陆

10.17 ——发布了首款低功耗边缘 AI芯片 BM1880。此外，比特大陆还发布了基于 BM1682和 BM1880芯片的数款产品，包括多款服务器、模块、开发板产品。

12.12 —— UnitedCorp指控比特大陆等公司通过精心策略，操控比特币现金 (BCH)网络谋取私利，损害了 UnitedCorp和其他 BCH利益相关方。

业界大牛动向

何恺明

进入 FAIR部门之后，何恺明的动向一直备受关注，在三月份左右，他和 FAIR 研究工程师吴育昕提出了组归一化（ Group  Normalization）方法，试图以小批尺寸实现快速神经网络训练，这种方法对于硬件的需求大大降低，并在实验中超过了传统的批归一化方法。这篇论文也获得了 ECCV 2018最佳论文。

八月份左右，何何恺明等多名研究者发表了一项独特的迁移学习研究，无需数据清洗和手工标记数据，通过训练大型卷积网络可以预测数十亿社交媒体图像的 hashtag，在图像分类和目标检测任务上都得到了迄今最高的精度。

陈天奇

今年 5月份，陈天奇宣布，自己所在的华盛顿大学新成立了一个实验室，组织代号“ SAML”。陈天奇本人在微博上介绍说，实验室将有整合系统、体系结构、机器学习和程序语言 4个方向的团队推进深度学习算法、系统的硬件和协同设计研究和 TVM等开源项目。

李飞飞

今年九月，李飞飞 Google云 AI/ML首席科学家任上离职，重返斯坦福校园任教。而她的接任者，前 CMU计算机学院院长 Andrew  Moore。而在十月初，李飞飞宣布斯坦福大学成立“以人为本 AI研究院”（ HAI），将和斯坦福大学前教务长 John  Etchemendy共同担任院长，推动 AI研究、教育、政策和实践，造福人类。 12月初，李飞飞等 6名华人入选 ACM 2018  Fellow。

Yann  lecun

1 月 24日，据 Yann LeCun在其 Facebook上确认，他将辞去由他一手创建的 Facebook人工智能实验室（ FAIR）主任一职，担任首席 AI科学家；其原有职位将由英国 AI初创公司 Benevolent的 CEO、前 IBM大数据集团 CTO  Jé rÔme  Pesenti接替。同时， Jé rÔme  Pesenti还将接管 Facebook的 Applied  Machine Learning（ AML）团队。

吴恩达

今年吴恩达比较忙，和他的斯坦福团队发表了多篇医学相关的研究论文，成果颇丰。此外，在一月底吴恩达宣布成立 AI Fund投资基金，这是吴恩达离开百度以来宣布的又一个 AI项目。他在公开信中说到，目前 AI Fund已经筹集了 1.75亿美元资金，投资者包括 NEA、红杉资本、 Greylock  Partners、软银集团以及其他机构。 4月 25日，吴恩达开通了 deeplearningai微信公众号，并且开始正式更新。据公众号功能介绍显示，以后会发布吴恩达及其团队制作的人工智能原创内容。 5 月  7  日，吴恩达的无人车创业公司 Drive.ai宣布将于 7月在德克萨斯州弗里斯科市（美国西部城市）提供自动驾驶汽车服务，人们可以通过软件免费叫车。

应用概述

热点应用场景

公共安全

相信今年大家都多次被张学友演唱会抓到逃犯的新闻所刷屏过，其背后所应用的生物特征识别技术功不可没，利用计算机视觉、语音识别等技术方法，公安民警可以不在依赖人眼从茫茫人海中寻找逃犯，只需要摄像头一扫，逃犯们便无所遁形，极大的提高了公安工作效率以及社会安全。 此外，与我们息息相关的手机也开始应用上了人脸识别、虹膜识别技术，使得解锁、支付等行为可以更加多元化且更加安全。

医疗健康

医疗健康一直以来都是人工智能大量应用的场景，如医疗影像分析技术在大幅减小医生的工作量的同时，提高了诊断病情的正确率。今年如 DeepMind等公司，在致力于扩大医疗领域数据集的同时，产出了不少突破性的技术进展，如识别癌症、眼科疾病等症状，均较普通医生误诊率更低。 不过国内对于公立医院而言，AI医疗的商业化还有很长的路要走，一来是政策需要支持，否则涉及非商业化环节太多，对于新技术的应用很难找到付费方，此外医疗领域的非结构化数据仍旧不够，在牵涉人们生命健康问题上，AI医疗的质量还需被多方考量。随着人们对健康程度的重视度不断提高， AI与医疗其他环节的结合不断深入， AI医疗应用场景将会更加多元化。

自动驾驶

自动驾驶技术虽然在近几年推进缓慢，但意义重大，涉及产业也非常之多，包括芯片、图像处理、模式识别、安全控制等。 截至 2018年 9月统计数据，全国机动车保有量达 3.22亿辆，其中汽车 2.35亿辆；机动车驾驶人达 4.03亿人，其中汽车驾驶人达 3.63亿人，其市场潜力也是相当巨大，在交通事故率逐年上升的背景下，如果能将自动驾驶技术普及，将会极大减少交通事故的发生。

然而，近几年尤其是今年上半年美国发生的自动驾驶事故对整个行业也是不小的打击，虽然在正常行驶情况下，自动驾驶的安全性远高于人类驾驶员，但面对一些极其罕见的突发事故， AI该如何处理，仍旧是一大问题。 不过，现阶段较为成熟的半自动驾驶的效果还是非常可观的，如国内的 Momenta等企业已有一些落地项目得到了多方支持，相信随着未来场景的完善以及算法的提升，自动驾驶技术将迎来广泛的应用，为驾驶员和乘客带来便捷。

转自： https://blog.csdn.net/weixin_42137700/article/details/85259984