AI每日精选
AI每日精选:西安交大提出无人驾驶测试与验证的计算框架及其系统；谷歌公布其人工智能咨询委员会名单等
大公司新闻
Salesforce在新加坡设立AI实验室软件供应商 Salesfore 在新加坡开设第首个国际人工智能研究机构，在未来三年内计划培训达 100 名研究生，与此同时，新加坡政府希望未来能帮助领导跨越东盟的 AI 标准和采用。该公司计划招收来自新加坡管理大学（SMU），新加坡国立大学（NUS）和南洋理工大学（NTU）的学生，并将培训重点放在深度学习，机器学习和自然语言处理（NLP）及 AI 其他领域上。（zdnet）
谷歌公布其人工智能咨询委员会名单据福布斯报道，谷歌于本周三宣布其为促进人工智能发展而建立的外部人工智能咨询委员会名单。该咨询委员会由来自学术界以及公共政策行业的八名相关成员组成。据称，该组织将会协助谷歌处理人工智能原则下所出现的如面部识别及机器学习公平性等复杂挑战，为其工作提供多样化观点。然而，谷歌于 2014 年收购 DeepMind 人工智能实验室时所设置的人工智能道德委员会细节至今仍未公布。
本田等加入软银与丰田的自动驾驶合资公司3 月 28 日消息，软银集团和丰田汽车组建的自动驾驶汽车服务合资公司 Monet Technologies 宣布，本田汽车与日本卡车制造商日野汽车将加入该合资公司。根据协议，本田和日野将各自向该合资公司注资约 2.5 亿日元（约合 227 万美元），获得该公司 10% 的股份。新投资将使软银在该合资公司的持股比例从现在的略高于 50% 降至 40.2%，丰田将持有剩余39.8%股权。（新浪财经）
研究与技术
百度提出PyramidBox人脸检测算法 论文《PyramidBox: A Context-assisted Single Shot Face Detector》介绍了一个由百度提出的人脸检测算法--PyramidBox。相比之前的大多数网络，PyramidBox 提出了结合背景信息来优化网络的方式，利用半监督学习生成的人头和身体标签来更好更精确的识别人脸。据悉，该论文已被 ECCV2018（计算机视觉顶会）收录。
多尺度梯度生成对抗网络MSG-GAN：稳定合成图像虽然生成对抗网络在图像合成任务上取得了巨大的成功，但使用起来仍有很大困难，主要是训练时期的不稳定问题。一个常见的解释是，因为训练阶段的学习不均衡，梯度从判别器传到生成器时会快速变得信息不足。在此论文《SG-GAN: Multi-Scale Gradient GAN for Stable Image Synthesis》中，作者提出了能够阶段该问题的一种简单有效方法——多尺度梯度生成对抗网络（MSG-GAN），能让梯度流以多尺度的方式从判别器流到生成器。作者表示，该技术为合成多尺度图像提供了一种稳定方法。
谷歌大脑提出语音识别对抗样本对抗样本是由对手设计的机器学习模型输入，目的是导致错误输出。到目前为止，对抗样本在图像领域中的研究最为广泛。在图像领域中，对抗样本可以通过图像的细微修改来构建，进而导致误分类，并且对抗样本在现实世界很实用。相比之下，目前应用于语音识别系统的针对性对抗样本不具有这两种特性：人类很容易识别对抗扰动，而且这些扰动在无线播放下就会失去作用。本论文《Imperceptible, Robust, and Targeted Adversarial Examples for Automatic Speech Recognition》在这两方面均取得了进展。其一，研究人员利用听觉掩蔽的心理声学原理开发出了不可察觉的音频对抗样本（已经人类研究证实），同时保持任意完整句100%的针对性成功率。其二，通过构建在应用真实模拟环境失真后依然有效的扰动，研究人员在物理世界无线音频对抗样本方面取得进展。
西安交大提出无人驾驶测试与验证的计算框架及其系统近日，西安交大人工智能与机器人研究所作为共同第一作者和通讯作者单位与清华大学、中科院自动化所等单位合作，在国际知名《科学》杂志的子刊《科学·机器人学》（Science Robotics）上发表了题为「Parallel Testing of Vehicle Intelligence via Virtual-Real Interaction」的焦点论文（Focus article），论文报道了该联合研究团队在国家自然科学基金委重大研究计划支持下，历经十年实现的一种无人驾驶测试与验证的计算框架及其系统。研究团队构建了人在回路智能测试模型，使系统具有在人类专家指导下自动自我升级的认知机制，同时引入对抗式学习模型, 以自动生成新的任务实例, 这些任务实例可以呈现复杂、动态的交通场景, 促使无人驾驶车辆进一步提高适应复杂环境的能力。
IBM「零噪声外推」法可提高量子计算准确性外媒消息，IBM 近日开发出一种名为「零噪声外推」法，可帮助减轻量子计算所产生的噪声。研究人员通过在不同噪声水平下进行重复计算对量子计算机在没有噪声干扰下的计算结果进行估测。物理量子计算机计算时的噪声可能会导致计算上的误差，减少误差以及降低噪声是提高量子计算机实用性的关键。IBM 称该技术可以在不需要改进硬件的情况下提高量子计算的准确性，可用于改善任何依赖于期望值的量子计算。（Venture Beat）
通过基于模型的深度强化学习绘画机器之心获悉，北京大学近期与旷视发表题为「通过基于模型的深度强化学习绘画」的论文。以下为论文概要：我们展示了如何教机器像人类一样绘画，从而实现几笔便可创造出奇妙画作。通过结合神经渲染器和基于模型的深度强化学习（DRL），我们的之难题可以将纹理丰富的图像分解为笔画并制定长期计划。对于每个笔划，智能体直接确定笔划的位置和颜色。使用数百次的笔触绘画可以实现出色的视觉效果。训练过程不需要人类绘画或探索跟踪数据的已有经验做支持。
行业动态
京雄高速将设智慧驾驶专用车道据「雄安发布」消息，首发集团方面表示，京雄高速今年年内开工，在设计特点上，京雄高速将贯穿智慧创新理念，内侧两条车道作为智慧驾驶专用车道，能够实现车路协同和自动驾驶，同时进行基础设施数字化和智慧收费方面的研究应用。
第二批申请科创板上市名单亮相：最高营收13.86亿，没有亏损企业3月27日，上交所科创板审核中心公布了第二批8家科创板申报企业，分别是：苏州华兴源创科技股份有限公司、深圳微芯生物科技股份有限公司、厦门特宝生物工程股份有限公司、科大国盾量子技术股份有限公司、虹软科技股份有限公司、二十一世纪空间技术应用股份有限公司、深圳光峰科技股份有限公司、深圳市贝斯达医疗股份有限公司。
这8家企业中，虹软科技是一家从事视觉人工智能解决方案的公司。目前公司提供的视觉人工智能解决方案主要应用于智能手机行业，主要客户包括三星、华为、小米、OPPO、维沃（vivo）、LG、索尼、传音等全球知名手机厂商。
2018年公司营业收入为4.58亿，净利润1.75亿。
威马汽车自动驾驶技术中心落户四川绵阳威马汽车宣布将在四川省绵阳市建立威马汽车自动驾驶技术中心。该中心建成后，将打通威马汽车自动驾驶技术从研发到量产的完整闭环，加快威马汽车自动驾驶技术研发成果的量产速度。
2018图灵奖公布！Hinton、Bengio、LeCun深度学习三巨头共享刚刚，ACM 公布 2018 年图灵奖得主是 Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton 和 Yann LeCun 三位深度学习巨头。据官方公告介绍，因三位巨头在深度神经网络概念和工程上的突破，使得 DNN 成为计算的一个重要构成，从而成为 2018 年图灵奖得主。
ACM 主席 Cherri M. Pancake 表示，「人工智能如今是整个科学界发展最快的领域之一，也是社会上讨论最广的主题之一。AI 的发展、人们对 AI 的兴趣，很大程度上是因为深度学习的近期进展，而 Bengio、Hinton 和 LeCun 为此奠定了重要基础。
ACM 表示 Geoffrey E Hinton 主要有三大重要贡献：1）反向传播；2）玻尔兹曼机；3）对卷积神经网络的修正。Yoshua Bengio 主要有三大重要贡献：1）序列的概率建模；2）高维词嵌入与注意力机制；3）生成对抗网络。Yann LeCun 主要有三大重要贡献：1）提出卷积神经网络；2）改进反向传播算法；3）拓宽神经网络的视角。
投融资
出门问问将在IPO前筹集1亿融资，使其估值超过10亿美元彭博社引述知情人士消息，谷歌支持的出门问问即将获得融资，使其在IPO之前的估值超过10亿美元。该公司正寻求筹集1亿美元资金，并计划在上海证券交易所科创板上市。出门问问是谷歌2010年在中国关闭其搜索引擎后的首笔直接投资。
多伦多大学获加拿大富商1亿加元捐款！打造最强AI大楼！多伦多大学最近是收到有史以来最大的一份红包了！加拿大著名企业家 Gerald Schwartz 和 Heather Reisman，这两夫妇在 3 月 25 日，宣布捐赠一亿加元给多伦多大学，用于修建新的创新中心，着重用来研究人工智能等创新科技。这也是多伦多大学收到过最大的一笔捐款。多伦多大学将用这笔资金修建两栋大楼，第一栋占地 23225 平方米，大约有 12 层高。这一栋楼将主要用作多伦多大学 Vector 人工智能机构的研究所。第一栋研究所将在今年 9 月份开始动工，将会坐落在 College 夹 Queens Park 的东北角。第二栋楼占地 46451 平方米，有 20 层楼。主要给一些尖端科学研究提供实验室和办公室。
企业无人机服务初创公司 Kespry 获 Salesforce Ventures 资金为工业用户提供基于订阅提供服务的无人机公司 Kespry 今日宣布 Salesforce Ventures 将投入首笔硬件融资。另外该公司将与Salesforce 合作，将Kespry的保险业无人机服务加入该垂直场景。两家公司未透露实际资金数额，外媒Techcrunch估计与其他 Salesforce Ventures 投资数目相当。（Techcrunch）
小鹏汽车寻求融资至少5亿美元，并考虑赴美IPO小鹏汽车CEO何小鹏透露，小鹏汽车寻求融资至少5亿美元，并可能尝试在美国IPO，他说：“我们确实有IPO计划。至于是在海外还是在国内上市，我们对此持开放的态度。”何小鹏补充称，虽然没确定在哪里公开上市，但可能会是先去美国。此次融资将用于提高产量，包括它目前正在建设的工厂，该工厂将于2020年第二季度完工，并将“大规模”生产汽车。
强认知AI平台赋能垂直行业 ，暗物智能DMAI完成数千万美元Pre-A轮融资近日，机器之心获悉，暗物智能科技（简称“DMAI”）已完成数千万美元Pre-A轮融资。本轮融资由赛领领投，IDG、鼎晖、高捷、将门等知名投资机构共同参与投资。值得关注的是，这家强认知AI平台公司是由全球著名计算机视觉专家、统计与应用数学家朱松纯教授创办。DMAI致力于打造新一代基于强认知的人工智能技术平台。该平台将计算机视觉、认知科学、语言对话、机器学习、机器人学、博弈伦理六大领域进行统一和融合，构建人工智能的高层认知架构（cognitive architecture），实现机器与人的通讯与协作。据DMAI方面介绍，此轮融资将用于开发一系列具备强认知智能的软硬件一体机及平台化产品。在完善通用化技术平台的同时，暗物智能科技也将在智能化教育、健康医疗等垂直领域深入耕耘。
产品与应用
索尼合作日本移动通信公司，利用5G试验网络测试无人驾驶概念车据外媒报道，索尼公司与日本移动通信运营商 NTT DOCOMO 于 3 月 26 日宣布，双方将合作测试索尼的无人驾驶概念车——新概念车 Cart SC-1，该车利用 5G 移动技术，可实现多种遥控功能，此次测试将使用 DOCOMO 位于关岛的 5G 开放实验室的试验网络。
谷歌机器人实验室正在研发一款名为TossingBot的机器学习软件3 月 28 日消息，谷歌机器人实验室正在与来自普林斯顿大学、哥伦比亚大学和 MIT 的研究者们合作开发一套名为 TossingBot 的机器学习软件，它所做的主要是自动将不同物体捡起并投入对应的容器之中。这套系统在刚开始运行的时候，机械臂对着面前的物体会显得有些束手无策。但在经过了 14 小时的训练、分析和纠错之后，它的分拣成功率已经可以上升到 85%。通过机器学习，TossingBot 能从获得的经验中成长，并且还能更好地适应新的应用场景，持续学会新的东西。这一类的技术在仓库或是配送中心之类的环境会有非常大的用处，比如说亚马逊、UPS 等等都可以视作是潜在的客户。
制造与汽车企业Roush助力初创公司FarmWise研发机器人除草机位于旧金山的创业公司 FarmWise 在密歇根州制造和汽车公司 Roush 的帮助下，将研发机器人除草机。FarmWise 希望机器人能够实现农业除草，取代除草剂，并节省人工劳动力。通过高精度除草，机械化农场可通过日夜工作来增加作物产量，同时保证了不需要的植物和杂草被出去。2019 年， FarmWise 将与 Roush 合作建造十二个自动除草机模型。（Techcrunch）
Rokid与360达成战略合作，共同发布首款智能音箱MAX3 月 28 日消息，在 360 IoT 春季发布会上，360 董事长周鸿祎公布 360 家庭安全大脑战略，并发布在其中起到连接作用的 360 家庭防火墙、可视门铃，以及首款 AI 音箱 MAX 三款产品。其中 AI 音箱 MAX 由 360 与语音技术战略合作伙伴、人工智能交互公司 Rokid 合作研发，搭载Rokid 自研 AI 芯片 KAMINO18 和 AI 开源操作系统 YodaOS。
亚马逊推出AWS Deep Learning Containers，帮助简化人工智能应用程序开发过程据外媒报道，为帮助用户能够更轻松地在 AWS 上启动及运行人工应用智能程序，亚马逊于近日推出一个已预先安装的流行深度学习框架的 Docker 图像库 - AWS Deep Learning Containers。AWS 的深度学习及人工智能总负责人 Matt Wood 博士于今早在圣克拉拉举行的 AWS 峰会上表示，AWS Deep Learning Containers 包括了许多针对 AWS 的优化和改进，使其能够提供「云培训及推理的最高性能。」亚马逊声称，TensorFlow 优化「显着」改进了高达 90％的适用于 256 GPU 扩展效率，这将使某些人工智能模型能够以两倍的速度进行训练。（Venture Beat）
