AI每日精选

AI每日精选10条

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大公司新闻

山东移动、海尔、华为联合推进5G智慧工厂实践由海尔、山东移动、华为三方联合完成「5G+智能制造」解决方案落地，通过 5G MEC 的部署，将网络能力、计算能力、存储能力、行业应用等在海尔互联工厂落地，满足用户「数据不出场」、超低时延的需求。同时，互联工厂重点落地了 5G 机器视觉云化、5G+AR 远程运维指导以及 5G 智能设备管控等应用。其中，5G 机器视觉云化作为重点落地方向在「华为全联接」大会进行发布。（人民邮电报）

阿里AI labs引进两位科学家，年薪百万美元阿里巴巴于 9 月 18 日宣布，前高通首席工程师陈颖和加拿大西蒙弗雷泽大学 (SFU) 终身副教授谭平已加入阿里人工智能实验室（以下简称 AI Labs）。两位科学家的年薪达到百万美元。陈颖博士曾任美国著名芯片公司高通首席工程师。在高通期间，他主导了 MPEG 国际视频编码 H264（1080P）、H265（4K 蓝光）标准制定，拥有 250 项已授权美国专利，是首个获得高通「知识产权成就奖」的华人。加入阿里 AI Labs 后他将担任人工智能和边缘计算首席科学家，重点攻克家用智能终端视觉技术，降低物联网视觉芯片门槛。谭平教授是加拿大西蒙弗雷泽大学 (SFU) 终身副教授，研究领域是真实感的三维重建（SfM）技术，可通过真实物体的照片自动对物体进行 3D 建模。他曾受邀担任国际顶级学术会议 CVPR、SIGGRAPH 领域主席、IROS 副主编，是 3D 视觉领域的标杆式人物。加入阿里 AI Labs 后，谭平担任计算机视觉首席科学家，专注三维建模和全息技术研发，建立真实世界的三维数字化版本。

行业动态

工信部公布第二批符合《工业机器人行业规范条件》企业名单工信部发布第二批符合《工业机器人行业规范条件》的企业名单，上榜的 8 家公司分别是浙江钱江机器人有限公司、合肥欣奕华智能机器有限公司、安徽省配天机器人技术有限公司、佛山华数机器人有限公司、重庆华数机器人有限公司、国机智能科技有限公司、昆山华恒焊接股份有限公司、中国船舶重工集团公司第 716 研究所。

航天科工无人机载多功能救援弹地面发射试验取得圆满成功近日，中国航天科工二院 206 所八室牵头研制的无人机载多功能救援弹项目完成地面飞行试验，取得成功。本次试验发射多发救援弹，验证了发动机性能参数合理、弹道飞行稳定、救援释放功能正常，试验圆满成功。

投融资

「微云智能」宣布完成上亿元人民币A轮融资，由沸点资本领投 9 月 18 日，数字化牙科 C2M 工业互联网企业「微云人工智能」宣布完成上亿元人民币 A 轮融资，由沸点资本独家领投。微云人工智能是一家通过先进制造技术、定制机器人和智能工厂无人生产制造临床牙科产品的企业，微云人工智能的数字化牙科在线定制服务工业互联网平台和智能云工厂，可以把患者原本 10-15 天的更换义齿和牙科医美实施周期缩短至 1-2 天。（投资家）

智能驾驶系统供应商「天瞳威视 CalmCar」宣布完成亿元级A2轮融资 9 月 18 日消息，智能驾驶系统供应商「天瞳威视 CalmCar」宣布完成亿元级 A2 轮融资，投资方包括上汽投资、上汽加州风投、北京车联网产业发展基金。本次融资主要用于量产可支持 L2+智能驾驶功能的环绕感知系统、深入与整车厂和一级零部件供应商的合作。CalmCar 表示，引入上汽集团的战略投资后，他们会全面对接上汽的各个自主核心部门，快速把 CalmCar 的产品从实验验证阶段推进到量产阶段。

产品与应用

摇滚传奇MARSHALL推出全新ACTON II智能音箱和STANMORE II智能音箱 9 月 18 日消息，摇滚传奇 MARSHALL 推出全新 ACTON II 智能音箱和 STANMORE II 智能音箱，两款新品融合了 MARSHALL 的经典传奇之声与腾讯小微智能语音功能。用户可以通过语音指令播放音乐、设置备忘提醒、控制智能家居系统等，实现声与智的互动升级。

华为发布全球最快AI训练集群，训练ResNet50仅59.8秒昇腾910加持 9 月 18 日，第四届华为全联接大会开幕，华为磅发布了全球最快AI训练集群 Atlas 900。它由 1024 块昇腾 910 芯片组成，每块昇腾 910 AI 处理器内置 32 个达芬奇 AI Core，单芯片可以提供比业界高出一倍的算力（256TFLOPS@FP16）。华为副董事长胡厚崑表示，使用 Atlas 900，人们只需 59.8 秒就可以完成典型神经网络 ResNet-50 在 ImageNet 数据集上的训练，在同等精度下比第 2 名快 15%。

研究与技术

OpenAI 通过玩捉迷藏来教授 AI 团队合作捉迷藏游这个戏可以揭示人工智能如何衡量其所面临的决策，更不用说为什么它在其影响范围内与其他 AI 相互作用的方式。今日，总部位于旧金山的人工智能研究公司 OpenAI 的研究人员发表的一篇新论文描述了大量的 AI 控制智能体如何在虚拟环境中学会越来越复杂的方法来隐藏和找到彼此。测试结果表明，竞争中的双智能体团队以比任何单一智能体以更快的速度进行自我改进，合作者称这表明可以利用其他人工智能领域的力量来提高效率。今天在开源中提供的捉迷藏 AI 培训环境加入了无数其他 OpenAI，DeepMind 和 DeepMind 姊妹公司 Google 为人工智能的难题提供众包解决方案。12 月，OpenAI 发布了 CoinRun，旨在测试强化学习代理的适应性。最近，它推出了神经 MMO，这是一个强大的强化学习模拟器，可以在类似 RPG 的世界中扮演代理人。6 月份谷歌的 Google Brain 部门开源研究足球环境，这是一个 3D 强化学习模拟器，用于训练 AI 掌握足球。DeepMind 上个月揭开了 OpenSpiel 的面纱，OpenSpiel 是一系列用于视频游戏的 AI 训练工具。（VentureBeat）

Keras 发布 2.3.0 最新版，支持 TensorFlow 2.0 今天，Keras 公布了最新版本 Keras 2.3.0，这是支持 TensorFlow 2.0 的多后端 Keras 的第一个版本。它保持与 TensorFlow 1.14,1.13 以及 Theano 和 CNTK 的兼容性。此版本使 API 与 TensorFlow 2.0 中的 tf.keras API 同步。但请注意，它不支持大多数 TensorFlow 2.0 功能，特别是急切执行。如果用户需要这些功能，请使用 tf.keras。这也是多后端 Keras 的最后一个主要版本。展望未来，开发者建议用户考虑在 TensorFlow 2.0 中将其 Keras 代码切换为 tf.keras。它实现了相同的 Keras 2.3.0 API（因此切换应该像更改 Keras 导入语句一样简单），但它对 TensorFlow 用户有许多优势，例如支持急切执行，分发，TPU 培训以及通常更好的集成介于低级 TensorFlow 和高级概念（如 Layer 和 Model）之间。它也更好地维护。

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