2019年第16周，全球AI领域有诸多新进展。
量子位筛选整理出过去一周Top 10，从技术新突破、政策新风向和产业新动态3大方面，为你提供最新趋势参考。
01 新突破
Facebook新研究颠覆传统卷积运算
Facebook和新加坡国立大学联手提出了卷积神经网络的新一代替代品：OctConv，用它替代传统卷积，在提升效果的同时，节约计算资源的消耗。
将经典图像识别算法中的传统卷积用此替换，在ImageNet上的识别精度能获得1.2%的提升，同时只需82%的算力和91%的存储空间。如果精度要求与原来持平，只需要一半的浮点运算能力就够了，并且无需修改原来的网络架构。
即插即用是这种方法的优势之一，过去用CNN实现的算法中的卷积都可以用OctConv替代，无需修改网络框架。对算力的节省能帮助一批算法的测试成绩再上一个台阶，有助于AI落地产品性能的提升，尤其是在图像识别方面。
02 新突破
Google AI新开源的神经网络模型优化技术MorphNet
Google AI最新开源的神经网络模型优化技术MorphNet，让神经网络变快变小变高效，可以让神经网络变快变小变高效。
他们用流行的图像分类神经网络Inception V2对其进行测试之后发现，在不牺牲精度的情况下，神经网络变得更快更小，算力消耗还减少了！
现在，该技术已开源。
详情：https://mp.weixin.qq.com/s/C0fMQC5N9D7pUEP6c4TQ5A
03 新突破
速度提高100万倍，哈佛医学院大神提出可预测蛋白质结构的新型深度模型
蛋白质结构预测是生命科学领域的一大难题。近日，来自哈佛大学医学院的研究人员提出了一种基于氨基酸序列预测蛋白质结构的新方法，准确率可媲美当前最佳方案，但预测速度提升了100万倍。
近年来，根据氨基酸序列预测蛋白质折叠结构方面的计算方法已经取得了很大进展。如果能够充分实现，这些方法可能会改变生物医学研究的方方面面。然而，现在的方法在可测定的蛋白质的大小和范围上是有限的。
哈佛大学的新研究，根据氨基酸序列，利用深度学习实现了任意蛋白质 3D 结构的高效预测。
04 新突破
谷歌大脑的AI，自己写了个目标检测AI：超越Mask-RCNN
谷歌大脑的Quoc Le团队，用神经网络架构搜索 (NAS) ，发现了一个目标检测模型。
它的准确率和速度都超过了大前辈Mask-RCNN；也超过了另外两只行业精英：FPN和SSD。
AI的脑洞果然和人类不一样。对比一下，目标检测界的传统方法FPN (特征金字塔网络) 。
谷歌大脑说，虽然网络架构搜索 (NAS) 并不算新颖，但他们用的搜索空间与众不同。
NAS是一种自动调参的方法，调的不是训练超参数，是网络架构超参数：比如网络多少层、每层都是什么算子、卷积层里的过滤器大小等等。
它可以在许多许多不同的架构里，快速找到性能最好的那一个。
05 新动态
苹果高通和解，英特尔退出5G芯片研发
全球5G格局剧变，高通和苹果宣布和解，同时英特尔决定退出5G芯片研发。这也意味着苹果不会考虑华为供应5G芯片的提议了。
按照和解协议，苹果会向高通支付一笔款项及一份芯片组供应协议。虽未完全披露细节，但急缺5G芯片的苹果，已没得选。
此次与高通和好，只能缓解当下苹果的5G芯片空白之急，但对苹果来说不是长远之计。只有掌握了核心技术，才不会让受制于人的事再次重演。况且，苹果也早已布局5G自研芯片，两三年前已经开始自研，此前预计在2020年能够流片，最早将在2021年问世。
事件背后，也体现着5G技术之门槛，苹果能低头的事情，并不多。
06 新动态
中国乘用无人驾驶明星公司小马智行进军货运
自动驾驶公司小马智行披露了最新进展。几个月前，小马智行在无人驾驶客运为主干道的研发团队外，派出了一支10多人规模的团队进行核心研发，最后历时16周，完成了城市主干道和工业园区测试。
在今天的上海车展现场，小马智行CTO楼天城也现身答疑。他表示现在回头看，很多技术进展超过了预期，且硅谷+北京+广州的3地的场景数据超乎想象。往前看，非常令人期待。
不久前，昆仑万维全资子公司宣布拟以自有资金5000万美元投资小马智行，取得融资后3%的股权。按此作价，PonyAI投后估值约17亿美元，据此估算，小马智行已是目前中国估值最高的自动驾驶创业公司。
但往后发展，如果政策问题不解决，RoboTaxi变现就是个难题。所以小马智行现在这一步，也是“后手”方案，相比乘用，货运落地要更快一些。
07 新动态
三星万元折叠屏手机组团黑屏
三星明星折叠屏手机Galaxy Fold还没有正式开卖，就被科技媒体曝光了严重的问题。一些评测机经过一两天的使用之后，开始出现闪烁、黑屏、屏幕凸起等问题。这款手机的国内开售时间是5月3日，售价将近15000元人民币。
此前，三星曾经放出测试视频想证明Galaxy Fold很耐用，表示一台机器可以折叠20万次，就算是有人每天开合100次，也能用5年。这一次可谓大型翻车现场。
折叠屏设计是今年智能手机的一大趋势，但总体来说技术并不成熟。
现在三星上市前遭遇如此重击，也是对全球折叠屏手机的一次打击。
目前，折叠屏主要面临两大挑战，一是柔性屏普遍采用塑料材质虽能满足大角度反复弯曲的需求，但塑料材质的硬度比不上普通手机；二是，厂商们在折叠处普遍采用铰链结构，但铰链部件的设计可能不够完美。
最新消息，三星以“场地原因”取消了折叠屏手机的中国发布会。
08 新风向
加州允许测试轻型自动驾驶卡车
加州车管局（DMV）最新提案显示，将允许在公共道路上测试轻型自动驾驶卡车，此外，包括小型货车、皮卡在内的车辆也可根据拟议规则，在加州获得路测许可。在该提案中，加州车管局也概述了部署无人驾驶卡车来测试的申请和批准程序。
目前，已有62家公司在加州获得上路许可，Waymo也开始商用无人驾驶出租车业务，现在加州开放了部分轻量级自动驾驶卡车路测，对图森等专门研究自动驾驶货车的公司是一个有利的信号。
也是自动驾驶货运进一步发展繁荣的新风向。
09 新风向
海南法院引入AI辅助办案，办理量刑规范化案件时间减半
海南高级法院引入大数据和AI加持的全方位智能量刑系统。
这个系统综合了大数据、NLP、知识图谱、深度学习等大数据及AI技术，模拟法官审理量刑规范化案件过程，自动识别、智能提取并回填案件要素，智能分析并运用历史量刑数据，生成裁判文书和法律文书等。
法院引入AI到其智能辅助办案系统，在办理量刑规范化案件、制作裁判文书等方面至少节约50%以上的时间，解放了人类法官的时间。
此外，还有一个好处是，AI法官通过大数据、NLP、深度学习等技术，经过大量的案件审判模拟，也能一定程度上解决判案不公正的情况。
10 新风向
IBM被曝停止开发和销售AI药物研发工具
据媒体Statnews报道，有熟悉IBM公司内部决策的知情人士称，由于IBM的财务业绩低迷，因此决定停止开发和销售药物研发工具Watson人工智能套件。
IBM的这个决定在一定程度上标志着它们已经向AI在医疗领域应用中存在的难题妥协，也让医疗领域对Watson人工智能的应用再次产生不确定性。
IBM在Watson医疗的研发上一直坎坎坷坷，据科技媒体IEEE Spectrum报道，近8年来，IBM Watson与其他机构合作的25个具有代表性的项目中，仅有5个推出了AI医疗产品，成功率仅20%。此外，IBM还想通过收购Phytel、Explorys和Truven等技术公司加强医疗实力，但也未起到较大实质性作用。
IBM医疗赛道探索的失败并非无迹可寻。IEEE Spectrum此前预计，去年Watson医疗部门裁掉了50%以上的部门员工，并不再面向医院和诊所研发相关产品，不少员工表示管理混乱。
此前Watson系统在虚拟样本中也出现过开错药等重大问题，AI医疗的落地，尤其是在重大医疗决策方面，必须保证其可解释性，才能防止在医疗应用中出错。
总之，AI+医药方向，遭遇了一次大打击。
One more thing
Uber无人车正式分拆：估值72.5亿美元，获孙正义和丰田10亿美元投资
网约车巨头Uber在IPO上市前，围绕未来做的最重要一次分拆和独立融资。
Uber无人车，不仅从今起独立发展——不再是Uber财报里的包袱，而且获得了软银愿景、丰田、日本汽车零部件制造商DENSO共计10亿美元融资。
其中，新入局的DENSO出资6.67亿美元，软银愿景和丰田出资3.33亿美元。
Uber无人车估值最新72.5亿美元。
目前，Uber无人车拥有250多辆无人车。
文章来源：量子位 作者：李根 编辑：却原来
