一周观察简评：从本周产业动态看，产业界越来越重视AI发展的数据隐私保护及安全性。AI技术方面，技术创新在学术界、企业界持续保持较高热度，专利申请数量持续攀升。自然语言处理（NLP）领域的语音识别、手势识别，以及视觉识别里的人脸识别仍是AI技术研究的热点。包括谷歌、微软在内的多家AI高技术企业，不断通过算法优化、数据处理技术的提升对相关产品性能及安全性进行改进。同时，也不断尝试新的应用场景和服务内容。从资本层面看，AI领域的融资继续保持高热度，但同时也看到失败的案例，AI是需要大量资本注入的行业，一些得不到资本追捧的创业项目将很容易面临淘汰和夭折，也为投资者和创业者提示行业风险。
产业快讯
1． 面部识别存隐患，美国可能禁止政府使用面部识别技术。5月8日消息，旧金山可能成为美国第一个禁止政府机构使用面部识别技术的城市。＂停止秘密监视条例＂将阻止包括警察在内的政府机构在执法中使用面部识别技术。该法案在周一的委员会投票中获得一致通过，并将于5月14日移交三藩市市监事委员会最终投票。科技巨头亚马逊2016年推出了 Rekognition 人脸识别系统。它作为亚马逊云业务的一部分，一直寻求与政府合作，向后者提供基于人脸识别的安防服务。今年4月，多位人工智能研究专家以及 Facebook、微软和谷歌等科技公司的代表呼吁亚马逊停止向执法机构出售Rekognition，直到立法和保障措施到位，以防止该技术的滥用和不准确性。
【产新君评论】微软、Facebook、亚马逊等科技巨头都有发展面部识别技术，亚马逊是其中走得最远的一个。近年来，亚马逊的人脸识别系统被越来越多地应用在执法过程中，有关于它的争议也越来越多。随着数据隐私泄露事件的频发，脸部信息在人们无意识中被大量采集、处理和使用，如果不加强监管，其隐藏着潜在的风险。因此，政府应从管理者的角度，通过立法、行政等方式加强对于面部识别领域的监管力度。同时，通过技术改进提升安全水平。企业或数据采集收集方，应当持续提升面部识别应用软件等载体以及储存设备的安全技术水平，避免公民隐私信息泄露或遭非法转卖。同时，对于非必要的隐私数据，不应非法采集。
企业动态
2． 谷歌召开第11届Google I／O 2019开发者大会，甩出8大AI黑科技。5月7日的谷歌大会，发布包括融入3D摄像头和AR、Google Lens新增语音功能、网页上的Duplex、谷歌助手、唤醒驾驶模式、安全隐私、视音频实时字幕、语言障碍者功能在内的八项AI黑科技。同时公布全新安卓Q、手机和大屏音箱等硬件产品。本届大会为其三日，吸引超过3万人参会。
3． 微软推出新平台，让机器人自主避障和爬楼。在微软Build开发者大会上，微软公司宣布推出一个基于Azure的新平台的有限预览版本。这个平台能帮助开发人员训练模型，给机器搭载自动系统。在准备发布这个平台之前，微软已经和机器人公司Sarcos、丰田旗下公司Toyota Material Handling等客户进行了一系列合作，帮助他们的产品更加自动化。
4． 微软推出三项机器学习简化服务，数据导入一键完成。微软近日宣布了三项机器学习的新服务，训练过程所需要的庞大的数据和专业知识，都可以通过这些服务进行简化。这三项服务包括一个完全自动化创建模型过程的工具的新界面Azure，一个用于构建、培训和部署模型的新的无代码视觉界面，和为高级用户托管的Jupyter（支持运行40多种编程语言的交互式笔记本）风格的笔记本电脑。这是微软第一次尝试构建的可视化机器学习工具，这三项服务将机器学习自动化进程又向前推进了一步。
5． 谷歌发布Q1财报，营收和利润增长均不及市场预期。4月30日谷歌发布一季度财报，Alphabet收入增长17％至363亿美元，增速为3年来最小。它的净利润为67亿美元，每股盈利9．5美元。营收和利润增长均不及市场预期。而它的竞争对手Facebook、Snap、亚马逊和Twitter的季收入均高于或符合市场预期。与上一季度相比，其广告的付费点击数付费点击率下降了9％。季度成本与收入增长大致相同，比去年增加了16．5％增长至297亿美元。
6． 腾讯AI诊断帕金森病在英国临床试验。5月8日消息，腾讯利用人工智能为帕金森病患者诊断的项目开始在伦敦进行临床试验，合作商为总部位于伦敦的Medopad公司。该项目不仅针对帕金森病诊断，而且还将针对多发性硬化症和牛皮癣。据Medopad公司介绍，帕金森病诊断的临床试验将在伦敦的一家私人精神健康诊所Dementech Neurosciences进行，大约40名患者参与试验，将在未来几个月完成。
技术动态
7．AI顶会ICLR优秀论文，MIT“彩票假设”论文让神经网络参数瘦身90％。“彩票假设：寻找稀疏、可训练的神经网络”清楚的向我们展示了深度神经网络如何以更小的规模、更快的速度创建模型。研究论文表明，深度神经网络能够将训练网络的参数个数减少90％以上，降低存储要求，提高推理的计算性能。虽然网络规模大幅减小，但它们能够被训练做出同样精确的预测，在某些情况下甚至比原始网络更快。
8．亚马逊Alexa新算法：无需重新训练模型，让AI轻松理解你的“话里有话”。通过CoNDA技术为IPDA添加新技能的时候，无需进行耗时的再培训，而是通过“冻结”AI模型的设置，添加适应新技能的新组件，并仅用与其相关的数据训练这些新组件。在涉及900项技能的训练数据集和100项新技能的再训练数据集的实验中，表现最佳的SHORTLISTER版本（总共六个版本）在现有技能上达到88％的准确率，仅比从头开始重新训练的模型的准确率低3．6％。此项技术如果能不断成熟并被推广，语音助手将能更快更好地理解用户的指令，变得更加善解人意。
9．Open AI推出深度神经网络Musenet。4月26日消息，Open AI推出深度神经网络Musenet，可以用10种不同的乐器制作4分钟的音乐作品，并且可以将不同风格例如莫扎特风格与披头士乐队风格结合。MuseNet未进行编程，而是通过学习预测数十万个MIDI文件中的下一个音符来发现和声，节奏和风格，它使用与GPT－2相同的通用无监督技术，GPT－2是一种大型Transformer模型，经过训练可预测序列，且无论是音频还是文本均能实现。
10． 美专利局公布16篇最新AR／VR专利报告。5月8日消息，近期美国专利及商标局公布了一批全新的AR／VR专利，包括Magic Leap：估计眼脸形状；Facebook：恒力头戴式显示器约束系统；微软：具有宽视场的折射－衍射显示系统；高通：利用低分辨率帧来提高高分辨率帧的帧速率；索尼：基于景深生成多层结构虚拟现实媒体内容；英特尔：具有自转向天线的无线可穿戴设备等，一共16篇。
11． 伯克利BAIR让机器人快速适应环境变化。5月8日消息，伯克利人工智能研究实验室（BAIR）近日介绍了帮助机器人快速适应环境变化的最新研究。据介绍，研究人员开发了一种基于模型的元强化学习算法，能够结合最新的经验对模型进行微调，以实现在几毫秒内在线帮助机器人快速适应如新的地形，恶劣天气等环境变化。在每一个时间步，用于更新模型的数据都能够从最近的经验的模型预测中轻易获取。这项研究通过元学习实现了高容量神经网络动力学模型的在线适应，研究人员称虽然该研究在模拟与硬件中都展示了一定的成果，但仍有很大的改进空间。
12． DeepMind提出超越GNN的图匹配网络。5月7日消息，据报道，DeepMind和谷歌的一项新研究聚焦检索和匹配图结构对象。首先，研究者展示了如何训练图神经网络（GNN）使之生成可在向量空间中执行高效相似性推理的图嵌入。其次，研究者提出了新型图匹配网络模型（GMN），该模型以一对图作为输入，通过基于跨图注意力的新型匹配机制进行联合推理，从而计算它们之间的相似性分数。研究者证明GMN模型在不同领域中的有效性，包括基于控制流图的函数相似性搜索问题。GMN模型不止能在相似性学习的环境下利用结构，还能超越针对这些问题手动精心设计的特定领域基线系统。
投资动态
13． 旷视科技完成7．5亿美元D轮融资。北京旷视科技有限公司宣布，已完成D轮第二阶段融资，D轮融资总额达7．5亿美元。此次投资由中银集团投资有限公司（BOCGI）、阿布扎比投资局（ADIA）旗下全资子公司、麦格理集团以及工银资管（全球）有限公司共同完成。本轮融资将用于旷视在深度学习领域的技术探索，并加速AI解决方案的商业化落地和招聘AI 人才，推动公司的国际化运作。截至目前，北京旷视科技已完成5次融资。
14． 机器人创企Anki烧完2亿美元融资倒闭。4月30日消息，据外媒报道，位于旧金山的机器人初创公司Anki宣布关闭，该公司将裁员200多名员工，每人将获得一周的遣散费。此前，该公司曾获近2亿美元的投资，生产支持AI技术的机器人玩具。据报道，新一轮融资失败是导致其关闭的主要原因。上周，该公司CEO鲍里斯？索夫曼告诉员工，＂在最后一刻＂交易未能实现，微软、亚马逊和康卡斯特等公司的收购也未能实现。
注：产新智库整理。
（责任编辑：乔维）
