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又到了太陽很大不想出門的時節，不過作為一個心（xia）憂（cao）天（xian）下（xin），一到天熱就恨不得抱著冰箱吃飯睡覺的人來說，這個都可以暫時忽略了，因為剛看到一則消息說，目前已經可以填報高考志願了（曾經傷害十萬萬點，已自動忽略高考相關消息）。
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曾經幾年前，在老師的勸說下，也懷著對中文系的美好想象，小ai妹報了一個萬金油專業——漢語言文學。雖然人各有際遇，但是從小ai妹的經歷看，報考這個專業真的是當時腦子進了水。
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所以在看到填報高考志願的消息後，忽然就想到了當前人工智能這麼熱，考生們會不會多考慮相關專業和學校呢？
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好了，嘮嗑到此，我們先來看下這周AI圈都發生了哪些事情吧~
行業
➤谷歌和吳恩達在同一天內正式宣佈全新人工智能項目，這可能是改變全球人工智能產業格局的幾個小時
6月23日，谷歌正式宣佈，已經成立了一個新的風險投資基金，專門用於投資人工智能和機器學習領域的公司。 該基金已經確定了其首個投資項目：為西雅圖創業公司 Algorithmia 提供 1050 萬美元的資金， 該公司希望建立一個算法的應用商店，類似於蘋果的 App Store，讓所有公司都能更容易的利用機器學習這一工具，來優化公司各類業務流程。
就在幾個小時以後，沉寂了三個月之久的前百度首席科學家吳恩達也在Twitter上正式宣佈，他將成立創業公司Deeplearning.ai，並透露將於今年 8 月份公佈更多的公司信息 。
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➤馬斯克挖自己牆角：AI網紅Karpathy成新歡，代碼大神Chris Lattner黯然離場
6月20日，科技媒體TechCrunch報道稱，前Open AI研究員、斯坦福大學博士生Andrej Karpathy將擔任特斯拉人工智能和自動駕駛視覺總監（Director of AI and Autopilot Vision），直接向馬斯克彙報，接替代碼大神Chris Lattner的位置。Karpathy畢業於斯坦福大學人工智能實驗室，是李飛飛的得意高徒。而對於此前Chris Lattner的離職，特斯拉官方的聲明很簡單：對特斯拉來說，Chris不是那個正確的選項，所以我們做出了此次調整。我們祝他好運。
➤HPE發佈多款AI優化的大規模可擴展系統
HPE即將發佈全新高性能計算系統，主要針對大規模並行處理和人工智能（AI）相關的任務進行了優化。
據瞭解，此次新發布的HPE Apollo 6000 Gen10、HPE SGI 8600以及HPE Apollo 10系列系統將從2017年7月開始全球供貨，主要針對那些需要處理海量數據的研究機構和國家安全機構。
➤2035年，人工智能將使各行業利潤大漲38%，這三大行業增長率最高
諮詢公司埃森哲研究和前沿經濟聯合發佈了《人工智能如何提高行業利潤和創新》的報告。報告中，研究公司對比了16個行業的經濟增長率，來預測到2035年人工智能將會對全球經濟增長產生多大的影響。使用總增加值(GVA)作為國內生產總值的近似值，研究發現將越多的人工智能技術整合到經濟發展進程中，那麼經濟增長的潛力也就越大。
報告中最值得關注的研究結果是，人工智能擁有增加經濟增長率的巨大潛力，到2035年可以將所有行業的加權平均增長率提高1.7%。其中，到2035年，信息與通信業（4.8%）、製造業（4.4%）和金融服務業（4.3%）是人工智能驅動下年GVA增長率最高的三大行業。
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➤百度攜手農行，構建深度學習AI
近日，中國農業銀行與百度戰略合作簽約儀式在北京舉行，雙方表示將在人工智能技術與金融結合方面展開深度合作，並共建金融科技聯合實驗室。百度金融公佈了三步走的戰略規劃，試圖構建一個金融體系級別的深度學習AI。
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➤聯想之星投資，先聲教育5大AI技術能力提升英語教學效率
基於語音識別、語音評測和自然語言處理等核心技術，先聲教育的自主開發的AI技術能力包括5個方面： 智能語音評測技術、智能寫作批改技術，自適應學習技術、智能對話技術以及情感識別。
先聲教育CTO秦龍認為：“未來3～5年之內，人工智能技術還很難替代老師，我們要做的AI助教要達到什麼樣的目標呢？首先是服務兩個人群，一個是老師一個是學生。我們的技術可以提高老師工作效率，讓老師從日常繁瑣的工作中解放出來，使他們能夠多為每個學生提供針對性的輔導；針對學生我們可以提升每個學生的學習效率和效果，通過人工智能技術來幫助學生更好更快地學習和掌握知識點。
➤騰訊推出人工智能“小微”：採用微信語音識別技術作底層
在深圳騰訊“雲+未來”峰會上，騰訊正式推出了人工智能“小微”，“小微”全名騰訊雲小微智能語音解決方案，是騰訊公司雲平臺騰訊雲專門打造的AI能力解決方案，面向硬件和軟件廠商提供開放能力。由於採用了微信的語音識別、語義分析技術作為底層能力，因此得名“小微”。
官方表示，“小微”擁有語言天賦高、理解能力強、從小就聽話、天生高情商等幾個特點。小微由三大平臺組成：分別是小微硬件開放平臺、小微Skill開放平臺、小微服務機器人平臺。
➤"日本人的微信"LINE推出智能音箱 宣戰人工智能
即時通訊應用LINE也推出智能音箱了。近年智能音箱此起彼落陸續推出的熱潮下，LINE的加入為市場帶來新色彩，有媒體稱它是日本音箱界的"顏值救星"。
智能音箱WAVE將是搭載Clova的首款硬件產品，基本功能包括語音控制、播放音樂、自然語言對話、播報新聞和天氣等。WAVE預計今年秋季上市，售價 1.5 萬日元(摺合約人民幣 920 元)。
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➤喜馬拉雅FM發佈智能音箱“小雅”，聯手獵豹移動佈局人工智能
根據喜馬拉雅FM在發佈會上的說法，“目前市面上所有的智能音箱中，僅‘小雅’可以做到‘雲歷史’以及“斷點續播”，能記錄用戶在任何一臺設備上的收聽記錄。換句話說，不管用戶聽到哪裡，在哪個設備上收聽，再次使用時，小雅都會記得，繼續播放之前正在收聽的內容，這解決了目前用戶在收聽過程中的首要痛點。用餘建軍的話來說，“科技不是為了跑分和炫技。用戶想買的不是音箱，而是高品質內容服務”
➤微軟將支持巴黎Station F創業園區 創建人工智能計劃
日前，微軟宣佈，將為巴黎即將推出的Station F創業園區的人工智能創業企業提供資源。五家創業企業將獲得微軟為期一年的“科學、技術和業務專家”的幫助。年底，微軟希望創建一個人工智能計劃，為超過一百家企業提供連接和指導。
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➤百度微軟谷歌正聯手AI2 將共同研發學術搜索工具
據美國科技新聞網站GeekWire 6月20日消息，微軟、谷歌、百度正聯手AI2一同研發學術搜索工具。AI2的全稱是艾倫人工智能研究所，由微軟聯合創始人保羅•艾倫於2014年出資成立，致力於進行人工智能和計算機科學研究，其總部位於西雅圖。
目前三大巨頭微軟、谷歌、百度正聯手AI2一同在開放學術研究(OAS)工作組中研發學術搜索工具。該工作組旨在團結業界，致力於學術搜索工具的研究。互聯網是人們查找學術資源的工具，但由於信息膨脹，尋找到合適的資源變得越來越困難。三年前曾有報告表明，網絡上有超過一億份的英文學術文件，估計目前這個數字至少要翻一番了。
➤ofo稱將以AI為基礎打造物聯網閉環，預測用戶出行需求
ofo稱在其人工智能系統中，應用了與“阿爾法狗”相同的算法模式——卷積神經網絡——預測用戶出行需求，實現智能調度。
同時，ofo還運用谷歌TensorFlow人工智能系統，使預測結果更精確。這是共享單車行業首次將人工智能圖像處理技術應用於智能運營中。
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➤不如AlphaGo 日本AI圍棋存Bug遭中國棋手淘汰
6月21日，第三屆夢百合杯世界圍棋公開賽32強戰在北京開賽， 備受矚目的“人機大戰”早早結束 ， 日本AI圍棋DeepZenGo執黑完敗於王昊洋，爆出冷門。本局顯示，DeepZenGo仍有致命Bug，與AlphaGo還不在同一等級上。
➤騰訊發佈戰略產品“智能雲” 向外界開放人工智能技術平臺
財聯社21日訊，騰訊旗下的雲計算公司騰訊雲在深圳舉行騰訊雲+未來峰會上，發佈戰略產品“智能雲”，宣佈開放騰訊在計算機視覺、智能語音識別、自然語言處理的三大核心能力。這是騰訊雲首度公佈其AI（人工智能）戰略路線，“智能雲”將在傳統雲計算的結構上，建立起新的服務層，AI即服務。
➤AI發展出了自己的語言 人類無法理解
據《大西洋月刊》網站報道，Facebook在實驗中讓兩個AI聊天機器人互相對話，發現機器人竟逐漸發展出人類無法理解的獨特語言。換句話說，兩個機器
人使用機器學習進行對話策略迭代升級，最終將導致機器人以人類無法理解的語言進行交流。AI自行升級的速度超出預期，讓人聯想到《銀翼殺手》中的科
幻場景。
Facebook在研究報告中指出，機器人有時可以很好地勝任客服談判的角色，甚至懂得使用“先假裝而後承認”的對話策略。但是實驗中機器人自行發展出新語言讓人不安，人們或許可以從中一窺未來世界的樣子。
➤快遞員要下崗 ？ 劉強東稱京東 5-8 年實現無人配送
談到京東未來 12 年的戰略 ， 劉強東說 ：“ 未來從產品的採購到庫存的配給、到庫網的調撥 ， 到整個生產 ， 到送到配送站 ， 到配送站送到消費者 ， 整個過程中是沒有任何人蔘與和干涉 ， 整套都是人工智能的系統和機器人的勞動來解決的。隨著我們技術的最近幾年不斷積累 ， 我們有信心大概五到八年左右的時間 ， 基本上可以實現了。 ”
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➤挖來蘋果工程師，谷歌造自主芯片要強化AI和AR
據外媒報道，谷歌在前不久聘請蘋果工程師馬努· 古拉蒂擔任谷歌“首席SoC架構師”，領導處理器硬件的研發。古拉蒂至少擁有15項與芯片設計相關的專利，曾領導蘋果A系列芯片的設計。人才招聘似乎暗示著谷歌有意在未來的Pixel手機中使用自家設計的SoC。通過自主芯片媲美蘋果三星的同時，谷歌也有更具體實用的計劃，即通過自主芯片最大限度發揮其智能算法、機器學習運算以及增強現實的潛力。
➤馬斯克5%工作時間花在“神經墨水”上 幫助預防AI終結世界
有報道稱，馬斯克計劃將自己3%到5%的工作時間分配到新創建的公司“腦機融合”（Neuralink）上。這家公司正致力於研發大腦與電腦相融合的技術，以幫助解決醫療問題，並最終提高人類認知能力。
與馬斯克的目標相比，現有腦機接口顯得相當簡單，每次可連接數百個大腦細胞。即便如此，它們已經可以幫助聾啞人恢復聽覺、幫助盲人恢復視覺、幫助
癱瘓患者移動機械手臂等。一旦研究人員能夠理解並連接大腦中多達上千億個神經元，這些聯繫甚至可讓人類變成超人。
➤百度宣佈7月要召開一場4000人規模的AI開發者大會
百度本週宣佈將於7月5日在北京國家會議中心舉辦“百度AI開發者大會”(Baidu Create 2017)，預計屆時將有4000人蔘與此次大會，成為國內規模最大的一次人工智能技術盛會。
根據今天發佈的大會官網(create.baidu.com)信息顯示，百度創始人兼首席執行官李彥宏和百度集團總裁兼首席運營官陸奇都將出席大會，並首次發佈百度人工智能開放平臺的整體戰略、技術和解決方案。
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➤谷歌上線AI職位搜索功能，一鍵查詢所有適崗信息
近日，谷歌宣佈推出全新的職位搜索功能，只需像往常一樣在搜索頁面輸入關鍵詞，它就會給你整理出領英、Monster、WayUp、DirectEmployers、CareerBuilder和Facebook等網站的相關結果。如果一家網站的主頁列出了在聘崗位的話，谷歌也會在搜索結果中顯示。
➤螞蟻金服首度向金融機構開放AI技術
近日，螞蟻金服旗下一站式理財平臺“螞蟻聚寶”宣佈升級為“螞蟻財富”，並正式上線“財富號”，全面向基金公司、銀行等各類金融機構開放。同一天，螞蟻金服還首度宣佈向金融機構開放最新AI（人工智能）技術。螞蟻金服CEO井賢棟表示，螞蟻金服這些年來慢慢積累沉澱下來的金融雲計算、小額支付、風險管理、人工智能等能力以及信用體系，都將一步一步開放給合作伙伴。
技術前沿
➤谷歌開源 T2T 模型庫 ， 深度學習系統進入模塊化時代 ！
大多數深度學習系統使用了需要耗費大量工程開發的特殊設置 ， 可能只對特定的問題或結構起作用。可喜的是 ， 谷歌終於找到了解決這一問題的辦法，發佈了 T2T(Tensor2Tensor)， 一個用於在 TensorFlow 上訓練深度學習模型的開源系統。 T2T 方便了對各種各樣的機器學習應用的模型進行創新 ， 比如翻譯 ， 句法分析 ， 圖像說明等等。
➤99 行 Swift 編寫人工智能圖片識別服務器
本週Perfect正式公開了第一個TensorFlow Swift服務器的源代碼，展示瞭如何在服務器端使用Perfect TensorFlow開發Swift 應用，並實現人工智能圖像識別的網絡服務。如果您還不熟悉Perfect軟件框架，請首先嚐試 Perfect 模板服務器 。項目的主要目的是展示 Perfect TensorFlow Swift的服務器端實現。
Perfect TensorFlow 機器視覺演示程序下載地址
https://github.com/PerfectExamples/Perfect-TensorFlow-Demo-Vision
➤清華大學開源神經機器翻譯工具包THUMT
工具鏈接：http://thumt.thunlp.org/
THUMT 是用於神經機器翻譯的開源工具包，構建於 Theano 之上，它具有以下特點：
基於 Attention 的翻譯模型：THUMT 應用了標準的 attention 編碼器-解碼器框架。
最小風險訓練：除了標準最大似然估計（MLE）之外，THUMT 還支持最小風險訓練（MRT），其目的是找到一組模型參數，以最小化使用訓練數據評估指標（如 BLEU）計算的預期損失。
使用單一語言語料庫：THUMT 為 NMT 提供了半監督訓練（SST）能力，能夠利用豐富的單語語料庫資源來改善源-目標和目標-源 NMT 模型的學習。
可視化：為了讓人們瞭解 NMT 的內部工作機制，THUMT 提供了一個可視化工具來展示運行的每個中間狀態，以及相關語境之間的相關性。
➤MIT新光學芯片可實現“光速”深度學習
美國麻省理工學院（MIT）科學家在12日出版的《自然·光學》雜誌上發表論文稱，他們開發出一種全新的光學神經網絡系統，能執行高度複雜的運算，從而大大提高“深度學習”系統的運算速度和效率。
研究小組通過測試證明，與CPU等電子芯片相比，這種光學芯片執行人工智能算法速度更快，且消耗能量不到傳統芯片能耗的千分之一。他們還用可編程納米光學處理器構建了一個神經網絡初級系統，該系統能識別出4個元音字母的發音，準確率達到77%。
➤深度學習助力前端開發：自動生成GUI圖代碼（附試用地址）
那些只有基本代碼知識的 UI 或平面設計師，有了它的幫助就能自己構建起整個網站了。在另一方面，它也能讓複製其他網站的代碼變得更容易，這是一個已經讓困擾了很多開發者的問題。雖然像在 Github 這樣的網站上，程序員之間已經流行起了協作共享的精神，但有些開發者—尤其是那些為需要原始網站的客戶開發網站的—他們並不想讓其他人剽竊自己的代碼。
申請試用地址
https://uizard.io/?email_field=mmill06%40gmail.com
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應用
➤美圖旗下的美妝相機 用人工智能開了家虛擬美髮沙龍
通過人工智能的深度學習、龐大的用戶數據及豐富的用戶反饋所形成的積極循環，美圖的圖像語義分割技術可以精準地識別、分割用戶的頭髮區域，再分析判斷頭髮走勢、進行渲染。
值得一提的是，美妝相機此次推出的9款漸變髮色還融入了全新的雙色染髮技術，能夠對用戶的頭髮進行雙色、漸變等智能"染髮"，為用戶帶來時下最酷的美髮體驗。
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➤谷歌AI子公司DeepMind開始與另一家英國醫院合作
DeepMind的Streams應用程序將可以幫助醫護人員訪問患者的醫療數據。使用Streams程序後，臨床工作人員只需要按一個按鈕，就可以查看病人X光，掃描
或血液檢測的結果。一位醫生表示，該應用程序可以幫助更早地發現重病患者，並確保醫護人員的快速反應。
➤特斯拉造車用的機器人Kuka也要進入消費領域，攜手美的做家用機器人
去年，美的斥資50億美元收購了德國Kuka。特斯拉、保時捷和波音，都在用Kuka的工業機器人，生產各自的汽車和飛機。但把Kuka的機器人制造能力與美的對家電行業的理解整合之後，便有望開發真正有用的消費級家用機器人。“美的不做任何機器人或自動化業務，所以Kuka就是美的的自動化業務。”Kuka CEO蒂爾·魯特(Till Reuter)說，“他們與消費市場聯繫緊密，所以我們將共同開發消費機器人。”
➤如何預知一個人是否有自殺傾向? 請把這項“救贖工作”交給AI
美國範德堡大學醫學中心的數據科學家Colin Walsh最近正在開發一種機器學習算法，旨在預測個人嘗試自殺的可能性。他希望他的工作能夠預測自殺風險，給這些已經心如死灰的人帶來一點希望，至少給他們一個機會，問問“我該怎麼辦”。目前，這項試驗在預測一個人在未來兩年是否會自殺這一點上，已經證實具有80％到90％的準確度。而在預測一個人在接下來的一個星期內是否有可能自殺時，它的準確度達到92％。
➤日本打算開發人工智能參與藥品生產 研發費用有望減半
新藥研發人工智能的工作內容包括鎖定致病蛋白質、篩選對蛋白質起作用的藥物成分、評估藥物成分的安全性並決定合成方法、制定臨床試驗計劃以確定藥效等。僅篩選藥物成分一項，以往靠製藥企業研究人員調查海量的國內外醫學論文和數據，耗時又耗力，而人工智能則可以更快地處理龐大的醫學文獻數據。
➤會作曲的人工智能機器人將在本月底首次亮相
據國外媒體報道，研究人員開發出了一種名為Shimon的機器人，它可以通過人工智能和深度學習來編寫和播放自己的音樂作品。Shimon機器人有四個手臂和八根棍子，可以在marimba上演奏和聲和和絃。它更像一個人類音樂家，更少關注下一個音符，更多地關注作曲的整體結構。
➤英特爾人工智能技術參與拯救世界海洋
今年英特爾與 Parley for the Oceans 合作開展了 SnotBot 計劃，通過提供人工智能和無人機技術，英特爾聯手世界公益組織 Parley for the Oceans 和世界海洋聯盟，致力於分析鯨魚健康、海洋環境以及最終造福人類的研究工作，從而共同保護與人類生存息息相關的海洋系統。現在，SnotBot 的數據收集工作由英特爾人工智能技術提供支持；未來，英特爾無人機將分階段加入SnotBot 計劃。
➤AI發現多提後果少提全球 議案更易被美國國會採
一家美國人工智能公司Skopos近日在《PLOS ONE》期刊上發表論文：輸入一份議案原文，外加幾個變量，人工智能就能給出該議案通過立法的概率。
創始人使用從第103屆國會到第106屆國會的數據進行機器學習，最終得到的完整版算法包含以下幾個部分。首先，算法需要對議案的語言進行分析。通過詞彙與周圍詞彙的嵌入方式，算法得以解讀這些詞彙的含義。比如，得到“獲得教育貸款”這個短語，算法會假定“貸款”這個詞和“獲得”、“教育”都是相關的，把所有詞彙相互之間的關聯以量化的形式歸納，由此，每一個詞彙就可以用一串數字來代表。結合這些數字，算法就可以理解每個句子的意思。
➤自動駕駛通勤車開進校園，密歇根大學的學生有福了
據悉通勤車由法國公司NAVYA打造，該公司最近還在密歇根州安阿伯地區新建了組裝工廠。該車共可容納15人，完全取消了方向盤和油門踏板，在上課期間每10分鐘就會有一班。如果實驗效果不錯，未來運營時間可能還會延長。
➤韓國人開發出第一款可展開式軟體機器人 特別適用去太空
韓國首爾國立大學和成君館大學的研究團隊開發出一款名為 DeployBot 的可展開式軟體機器人。這款機器人特別適用於太空任務，它不需要使用電機或其他機械部件就可以移動，而是依賴一種記憶合金的特性讓移動，它的每一部分都能移動。這種機器人在執行太空任務或水下作業時，它所用的材料也不容易受到環境的影響。
➤美國情報局長提議開發 AI 做間諜，招聘機器學習公司創始人
美國國家地理空間情報局局長羅伯特·卡迪略（Robert Cardillo）日前表示，大量諜報工作遠非你想像得那樣刺激，反而非常乏味，比如需要你在一個黑暗的房間裡夜以繼日地盯著監視屏看。其中大部分工作可以交給 AI 完成。他指出，AI 的技術進展使得算法可以分析大量圖片和視頻，從中找到模式，並能識別不同尋常的對象。這對例如監控別國導彈發射井一類的工作有重要意義。 卡迪略已經僱傭了一名機器學習專家 Anthony Vinci 負責這方面的技術開發。實際上，美國政府早已和硅谷的巨頭們在這一事項上有所聯繫。
➤《洛杉磯時報》虛報地震，原來是機器人記者搞的鬼
美國《洛杉磯時報》於6月22日報道稱，當地時間下午四點五十八分，一場6.8級的地震襲擊了聖芭芭拉。詭異的是，大家並未感到任何異樣。後來人們發現，這則新聞報道的竟是1925年發生的一場地震。怎麼會有記者犯這樣的錯呢？原來，發出這條新聞的是一臺機器人。報紙機器人的算法叫做Quakebot，它可以從美國地質調查局的網站上收集數據。工作人員本來在更新歷史數據。以便其做出更精確的預測，但不小心發出了錯誤警報。
投融資
➤1億美元！軟銀投資了一家機器學習驅動的網絡安全公司
一家提供網絡攻擊實時反擊的安全公司Cybereason獲得軟銀1億美元投資。這家位於波士頓的公司，使用機器學習和行為分析來實時處理信息。“我們的引擎每秒發出800萬次請求，以便在每個端點之間關聯數據”，創始人兼CEO Lior Div表示。
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➤幫助企業打造人工智能應用，Algorithmia獲谷歌領投1050萬美元A輪融資
Algorithmia開發了一個能簡化產品中機器學習的平臺應用，近日這家公司獲得了谷歌領投的1050萬美元A輪融資。這家西雅圖的公司主要有兩種運營方式。第一，Algorithmia提供了一個市場，通過它開發人員無需進行任何額外的學習，就能獲取到自己應用所需的人工智能算法。第二，這家公司大規模地向企業出售服務於機器學習算法的技術，這算是一種私營的虛擬雲端產品。
➤主打人工智能，印度線上購物探索平臺Unbxd完成 1250 萬美元 C 輪融資
Unbxd 公司目前在印度班加羅爾和美國均設有辦事處，他們計劃利用這筆最新融資加大對人工智能電商產品探索平臺的投入，並打算在芝加哥和紐約開設新辦事處。
➤Bosch 宣佈投資 10 億歐元建造自動駕駛汽車芯片工廠
博世 （Bosch） 是世界上最大的汽車零部件供應商 ， 其宣佈計劃投資 10 億歐元 （ 約合 12.6 億美元 ） 打造芯片工廠 ， 專注於自動駕駛汽車、智能家居和智能城市基礎設施相關芯片生產。博世並不是第一個對自動駕駛技術感興趣的人 ， 英特爾和英偉達已經向汽車製造商提供了超級芯片。博世希望像汽車製造商供應各種芯片 ， 其中或將包括汽車供應商並不感興趣的其他零部件。
➤用AI助力招聘，文本分析公司Textio獲2000萬美元投資
Textio服務模式是：用戶將起草好的招聘啟事遞交給Textio，Textio通過機器學習平臺和AI識別這則招聘的語言模式，對其作出評級，從而判斷這則招聘的效果。
根據分析結果，Textio還會提供相應建議，即告訴用戶使用哪些相似的詞或句子能吸引更多人的注意，從而提高合格應徵者的比例，加快招聘進度。Textio 還擁有強大的自然語言處理能力，除了能分析語言模式外，還能理解手寫筆跡的細微差異。
➤幫助企業打造人工智能應用，Algorithmia獲谷歌領投1050萬美元A輪融資
Algorithmia開發了一個能簡化產品中機器學習的平臺應用，近日這家公司獲得了谷歌領投的1050萬美元A輪融資。
這家西雅圖的公司主要通過兩種方式運營：第一，Algorithmia提供了一個市場，通過它開發人員無需進行任何額外的學習，就能獲取到自己應用所需的人工智能算法。第二，這家公司大規模地向企業出售服務於機器學習算法的技術，這算是一種私營的虛擬雲端產品。
➤類腦人工智能公司西井科技westwell獲復星同浩A輪投資
作為一家為數不多立足於上海的類腦人工智能公司，westwell西井科技創立於2016年1月，專注研究類腦人工智能的芯片+算法的平臺研究及商業化應用開發。其主要業務為人工智能類腦芯片的研發銷售和為相關領域採用人工智能軟硬件解決方案的提供。
目前在芯片層面，westwell西井科技已經構建起一個面向SNN脈衝神經網絡及深度學習的軟硬件平臺——Westwell Brain，其中的首款深度學習處理器——Deepwell，可以說是目前世界上唯一實現片上學習的人工類腦智能芯片，無需聯網,本地運算速度快, 功耗僅為傳統芯片的幾十分之一到幾百分之一。
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➤斯坦德機器人獲數千萬元Pre-A輪融資，為機器人集成商提供移動技術
2017年6月21日，移動機器人系統解決方案提供商斯坦德機器人宣佈獲得數千萬人民幣Pre-A輪融資，本輪融資由合創資本領投，創賽基金和要弘創投跟投。斯坦德機器人主要業務是為移動機器人整機廠商提供核心技術模塊及開發支持、為工業自動化系統集成商提供標準移動機器人平臺，以及提供整機應用開發方案和定製化解決方案。
➤獲數千萬元Pre-A輪融資，加速雲將推動FPGA在深度學習領域的應用與發展
數據加速和業務卸載解決方案提供商——加速雲，已完成數千萬元的Pre-A輪融資，達晨創投領投，真格基金、如山資本跟投。據悉，此輪跟投方如山資本是加速雲天使輪的投資人，天使融資於16年7月完成。
加速雲成立於2015年9月，是一傢俱備FPGA硬件加速方案實施能力的廠商。同CPU、GPU相比，FPGA所具有的並行計算特點及高性能、低功耗和硬件邏輯可更改的特性，使其在高性能計算加速領域備受青睞。具體應用層面，FPGA適合金融分析、圖像視頻處理、基因組學等需要高性能計算、高效率要求的行業，同時FPGA的可編程性及遠程可重構的能力，使其適合雲上的彈性業務的需求。
➤景馳科技獲加州DMV路測牌照
據媒體報道，景馳科技也是加州DMV榜單上第34家拿到加州路測資格的公司。今年3月份，王勁宣佈新公司名為“北京景馳科技有限公司”，正式邁入無人駕駛汽車創業領域，自己任創始人兼首席執行官。在今年4月份，景馳還先後獲得了了洪泰基金、聯創投資、啟明創投在內一千萬美金以上的投資。
➤庫卡CEO：將與美的聯手開發個人助理機器人
據《金融時報》北京時間6月19日報道，德國最大工業機器人制造商庫卡集團制定了一項雄心勃勃的計劃，打算在美的集團的協助下進軍個人助理機器人市場。美的在去年斥資45億歐元收購了庫卡。自2009年以來，蒂爾·羅伊特(Till Reuter)一直擔任庫卡CEO。羅伊特稱，他看到了利用美的在消費者領域的專長，開發協助處理家務事的機器人的潛力。“美的並不從事任何機器人或自動化業務，所以庫卡就是美的的自動化業務，”他表示，“同時，他們擅長做消費者行業。因此，我們想聯手開發消費者機器人。”
觀點
➤馬雲：人工智能可能引爆世界大戰，但人類會贏
機器永遠不會勝過人類，但我們必須重視人工智能等新興技術帶來的風險和機遇。這就是阿里巴巴董事局主席馬雲發出的最新警告。本週三出席美國底特律活動期間，馬雲向CNBC表示， 人工智能和全球化既帶來機遇又產生風險，這是他遊說各國政府領導人的原因，“如果他們不迅速行動就會有麻煩”，現在必須未雨綢繆，亡羊補牢為時未晚。
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➤世界人工智能權威賈斯汀：人工智能的三個重要方向
在她眼中，人工智能最有價值的技術點在於人工智能如何和人類進行聯合，使人類更加強大，和機器能夠進行共生。而具體到商業方向的應用，人工智能則有三個重要的方向：一是信息聚合，二是評估用戶情緒與反應，三是與用戶建立關係。
➤亞馬遜物流啟示錄：誰說AI會增加失業？就業越來越多好嗎
人工智能會增加失業嗎？在和一個負責亞馬遜倉儲及物流的高管交流中瞭解到，機器人的加入使得短時間內打包更多的商品成為可能，並且商品分揀的速度也能進一步提升，從而將更多的商品投入到最後的快速配送環節。亞馬遜預計會在未來的18個月內再增加10萬名員工，而這其中的許多人都僱到倉儲中心。
亞馬遜一直在用自己的方式提醒我們，消滅工作的不是技術，而是那些只會簡單地用技術來削減成本並謀取短期利潤的商業決策。這才是技術應用方面的大師級商業設計：多做！多做那些從未想象過的事情。
➤傳化智聯項天成：人工智能將會在生產端先運作起來
未來，若將市場劃分為消費端和生產端兩個場景，我認為人工智能將會在生產端先運作起來。比如無人駕駛技術， 谷歌 研究無人駕駛汽車至今仍是在一個上市階段還不到大面積推廣，而無人駕駛的叉車和AGB小車在倉庫裡已經到處都有。原因是，一方面生產端的場景更豐富更容易落地，另一方面生產端面臨的是物，相對來說比服務人要簡單一些。
➤百分點蘇萌：人工智能商業化場景仍然有限
在蘇萌看來，深度學習仍然存在著四大不足：“一、對數據量要求高，不適合政府決策、股票預測等高維度的小數據應用場景；二、不可解釋，這是連接主義的通病；三、缺乏外部評價與自我優化機制；四、深度學習模型與領域強關聯，通常A領域的深度學習模型到B領域就不適用。深度學習離‘通用途徑’仍然很遠。”由於業務場景千差萬別，使得指望單一型方法/技術解決所有問題的可能性幾乎為零。
➤騰訊湯道生：看好人工智能新浪潮
湯道生表示：“我們應該從不同的角度來看待人工智能，比如，我們必須知道你真正需要解決的問題，才能通過數據來訓練系統，從而更好地解決問題。”另外，湯道生還指出，騰訊公司不僅能夠提供人工智能服務，還能夠將收集到的不同服務的數據結合起來，提供智能數據服務，從而更好地滿足顧客的需求。”
➤AI崛起帶動投資策略轉變 資產管理業或將被顛覆
資產管理公司已經認識到，從大數據中挖掘資料的能力將是改變規則的關鍵。機器學習產生的分析結果比傳統財務模型更健全，因為機器學習擁有挖掘大量非結構化數據的能力，例如全球數字化與社群媒體產生的大量文字信息、上千萬份企業發佈的新聞稿、財務報告、各年度申報資料等。
以上就是本週AI圈的發生的熱門事件，就這樣吧~~
祝大家週末最後幾個小時玩的愉快~~~
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