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AI每日精选

AI每日精选20条

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大公司新闻

中国移动联合华为发布5G立体覆盖网络中国移动联合华为发布 5G 立体覆盖网络，由基础覆盖容量层、容量体验层和价值场景室内覆盖组成，更好实现 5G 无缝覆盖。此外，华为联合运营商和产业合作伙伴，展示了包括 5G+VR、5G+8K 视频、5G+无人机、5G 远程医疗和 5G 急救车等多种创新行业应用。

百度平晓黎：把智能小程序打造成企业在AI时代的「新官网」百度 App 总经理平晓黎在第十届长江青投论坛上表示，百度基于搜索优势，以百度 App 为核心入口，打造了「搜索+信息流」双引擎和「百家号+小程序」双生态，推动了搜索产品的又一次大幅度进化。大量企业和开发者纷纷入驻百度智能小程序，把智能小程序打造成他们在人工智能时代的「新官网」。

美的集团有78位AI工程师：目标是三到五年实现家电智能化美的集团目前共有 78 位人工智能工程师，这些工程师分部在美国硅谷的未来技术研究中心，美的集团深圳人工智能研究院和集团总部广东顺德。在日前的 2019 世界人工智能大会期间，美的集团中央研究院院长徐成茂说，「我们的目标是在今后三到五年之内，能够真正让我们家电产品实现自动化、智能化。」（澎湃）

中兴通讯与特发信息达成战略合作，共同探索5G行业应用近日，中兴通讯与深圳市特发信息股份有限公司签署战略合作协议，双方计划在5G电力行业、IDC等领域开展深入合作。据官方介绍，双方将在应用5G网络推动智能制造升级上先行先试，共同探索5G在智慧电力、智慧接入、绿色智能数据中心等行业垂直应用场景的深度实践。还将共同探索5G在泛在物联网、车联网、大数据、人工智能、虚拟增强现实等技术与行业的深度融合。

华为：在全球获50多个5G商用合同，发货20多万个5G基站华为公司董事、战略研究院院长徐文伟表示，华为在全球范围内已获得 50 多个 5G 商用合同，发货 20 多万个 5G 基站，接近三分之二的 5G 基站是由华为建设的。徐文伟称，华为从 2009 年就开始了 5G 的研发投入，累计有超过 40 亿美金投入到 5G 当中。

思科与Synergies签署合作备忘录，共建智慧工厂通用标准近日，思科与 Synergies (讯能集思) 签署合作备忘录，将就智能制造项目开展深层次的合作，进一步共同打造制造业的数字化智能解决方案，构建智慧工厂通用标准。双方还将共建人工智能制造解决方案培训计划，并结合思科合作伙伴培训体系，强化并推广人工智能知识及应用能力，培育更多产业人工智能专家。面对产业进一步发展的需求，双方将充分结合思科在物联网领域的技术与业务优势以及 Synergies 在工业领域分析算法开发的领先经验，打造由底层硬件架构到顶层分析决策的完整解决方案，并通过 Synergies 的多合一 (All-in-One) 工业智能决策平台 SyGPS，全面解决企业在智能转型时遇到的各种挑战，实现从工业互联到人工智能决策的一体化升级，提高企业全局管理效率。同时，双方还将结合思科培训与认证体系和 Synergies 的席思人工智能学院资源，促进在人工智能培训体系的合作，以满足市场中长期的分析、算法人才缺口，培养更多新锐智能人才，为制造业智能转型打造坚实基础。

行业动态

亮道智能CEO剧学铭：目前专注在长城的项目上亮道智能 CEO 剧学铭表示，长城汽车、亮道智能、Ibeo 的三方合作中，长城汽车是作为自动驾驶功能的开发提供商、使用方；Ibeo 在这个项目里提供激光雷达的硬件以及里面的算法；亮道智能是对激光雷达传感器在长城的 L3 项目中提供新型的测试验证服务。剧学铭还表示，目前团队人力有限，能做的项目也有限，现在团队还要进一步扩充，然后真正去支撑长城的项目，所以目前会专注在长城的项目上。

ZAO：不会存储个人面部生物识别特征信息 ZAO 发表声明称，「ZAO」设置了真人验证环节，整个过程仅为验证上传的照片是用户本人，为确保用户的信息安全，「ZAO」不会存储个人面部生物识别特征信息。「ZAO」所呈现的「换脸」效果，是 ZAO 根据用户提交的头像照片，按照用户选定的素材场景，通过后期技术叠加所实现的虚构图像，并没有采集任何个人生物识别特征。虚构图像能达到肉眼上近似，但并不是用户的真实信息。

旷视回应课堂行为分析图片：为技术场景化概念演示，接受建议和监督旷视科技通过官方微博发布声明称，近日网络上出现的一幅课堂行为分析图片，为技术场景化概念演示。旷视在教育领域的产品专注于保护孩子在校园的安全。在人工智能技术的各种场景中，旷视会坚持正当性、数据隐私保护等核心原则，接受社会的广泛建议和监督。

到 2020 年，美的库卡智能制造科技园产值预计达 6.5 亿元 9 月 3 日消息，美的库卡智能制造科技园目前已经完成 B1 厂房及其他设施约 50000 平米的工程建设，累计投资约 5 亿人民币。据介绍，截止 8 月 1 日，科技园出售机器人 300 台，产值达到 3000 万；预计 2019 年全年产值 2.4 亿元，2020 年预计实现产值 6.5 亿元；园区现有 4000 余平的机器人本体研发中心（含实验室）、六轴机器人产线 4 条、AGV 机器人产线 1 条、物流自动化产品产线 1 条，产线正处于试生产阶段。

连云港高新区召开宋跳智能制造产业园规划设计方案汇报会 9 月 2 日，汇龙森国际企业孵化（北京）有限公司董事长朱强一行来到连云港高新区洽谈交流。会议中，双方就宋跳智能制造产业园规划设计方案工作进行充分洽谈。朱强表示，该园区要以智能制造为核心，重点引入智能设备制造业，机器人制造、智能核心零部件等智能制造业。据了解，连云港高新区目前正在全力打造宋跳智能制造产业园，规划建设集生产、研发、办公、生活与一体的都市型工业园，正在联合汇龙森、泛华等国内设计团队进行产业、空间规划，同时开展项目招商工作。

成都青羊打造全国首个5G数字影视中心 9 月 3 日消息，成都黑焰联动科技有限公司与利亚德集团、光华同泰运营的少城视井文创产业园，将共同投入成立「5G 数字影视制作中心」，打造西南地区最先进的、功能最齐全的影视动画数字制作中心。成都青羊区委统战部副部长廖颖表示，成立青羊区文创产业商会，旨在搭建文创企业加速融合发展的平台，探索为已经入驻的文创企业、即将入驻企业以及择地而栖的文创项目，提供更加优质高效服务。

投融资

「椭圆方程」获近千万元Pre-A轮融资 9 月 3 日消息，椭圆方程宣布完成近千万元融资，领投方为西部城建，哲灵投资、华软资本合伙人及部分房地产个人跟投。本轮融资主要用于建筑三维可视化监管云平台的研发及运营、云服务与运营管理投入。椭圆方程是一家以 BIM 智慧制造与物联网互联互通技术为基础，为用户提供智能化解决方案的公司，成立于 2016 年。（亿欧）

「硅基智能」完成数亿元 B+轮融资专注于 AI 智能交互技术的科技公司硅基智能近日完成数亿元的 B+轮融资，由招银电信领投。硅基智能成立于 2017 年，核心技术包含语音识别 (ASR)、文本生成语音（TTS）、语音克隆、声纹识别、意图识别、情绪识别，解决方案主要包含智慧金融、智慧城市等近 40 多个行业。（亿欧）

大众集团投资3D全息领域技术公司SeeReal Technologies 大众集团收购 3D 全息领域技术公司 SeeReal Technologies 少数股权，以保证该集团在汽车显示技术领域获得面向未来的增强现实技术。该项目将为大众集团提供关键技术，以让未来驾驶更安全。大众集团创新总监 Axel Heinrich 表示：「增强现实技术将成为未来出行和互动概念的关键组成部分。」大众集团方面还表示，其对 SeeReal 的投资将进一步加强。

产品与应用

法国Iliad拟采用诺基亚设备在法国和意大利部署5G网络据国外媒体报道，法国电信运营商 Iliad SA 周一表示，已决定从芬兰诺基亚公司购买设备，用于在法国和意大利部署 5G 网络。Iliad 称，将在明年开始在法国和意大利部署 5G 网络。今年 6 月，诺基亚曾对外透露，已达成 42 项 5G 商业协议。

亚马逊正为车载语音助手Alexa Auto寻找合作伙伴过去两年，亚马逊一直在开发 Alexa Auto。如今，亚马逊正在为这款智能语音助手寻找一个车厂作为合作伙伴，以将该平台嵌入到汽车当中。近日，亚马逊在西雅图总部建立了一个汽车模拟区域，以演示其为汽车研发的助手 Alexa Auto。据报道，可演示的部分不仅包括常规的播放音频、阅读消息、语音呼叫和提醒，还有控制车窗、空调等车内设施。（FastCompany）

邮政智能无人投递车正式投运，拥有30个包裹格口 9 月 3 日消息，经过 10 天的试运行，由中国邮政自主研发的智能无人投递车于 9 月 2 日率先在湖北仙桃正式投入运营。据悉，邮政智能无人投递车全车长约 2 米，宽约 0.8 米，高约 1.5 米，最高时速可达 15 公里，一次最多可以装载 200 公斤邮件，拥有 30 个包裹格口，纵向相邻的小格口可通过拆卸搁板变成大容量格口，满足不同规格邮件的投递需求。车体采用防水防尘设计，在恶劣的天气环境中也能正常完成投递作业。此外，智能无人投递车还装有激光、超声波等多种雷达传感器，对行驶的环境建立高精度地图，并通过智能感知、大数据分析、深度学习算法等，进行智能决策和车辆控制，已实现无人驾驶 L4 级自动驾驶功能。

研究与技术

微软亚研提出VL-BERT：通用的视觉-语言预训练模型在论文《VL-BERT: Pre-training of Generic Visual-Linguistic Representations》中，来自中科大、微软亚研院的研究者们提出了一种新型的通用视觉-语言预训练模型（Visual-Linguistic BERT，简称 VL-BERT），该模型采用简单而强大的 Transformer 模型作为主干网络，并将其输入扩展为同时包含视觉与语言输入的多模态形式，适用于绝大多数视觉-语言下游任务。为了让 VL-BERT 模型利用更为通用的特征表示，作者在大规模图片描述生成数据集 ConceptualCaptions 中进行 VL-BERT 的预训练，实验证明此预训练过程可以显著提高下游的视觉-语言任务的效果，包含视觉常识推理、视觉问答与引用表达式理解等。值得一提的是，在视觉常识推理排行榜中，VL-BERT 取得了当前单模型的最好效果。

为ML带来拓扑学基础，Nature子刊提出拓扑数据分析方法一位意大利数学家表示，现在我们可以使用一种新数学方法，让机器学习系统能更高效、快速地学习识别复杂图像。该数学家提出的理论已经被 Nature 子刊《Machine Intelligence》接收，该论文的作者表示，这种新方法可以称为「拓扑数据分析（TDA）」。本文介绍了这种基于拓扑学的数学方法，因为具体的推导与证明非常复杂，我们只简要介绍主体思想与实验，更多详细内容可查阅原论文。论文地址：https://www.nature.com/articles/s42256-019-0087-3。

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