一周AI直通車｜微軟小冰走向商業化；“刷臉登機”將登陸機場

“一周AI直通車”是YiBot推出的一檔人工智能領域快讀欄目，精選彙集每周國內外最重大行業新聞和前沿技術變革，第一時間為讀者送上新鮮資訊，每周一推送，敬請關注。

行業資訊

「可愛少女」微軟小冰將走向商業化，沈向洋：微軟的戰略是雲+人工智能

百度與首都機場簽約，「刷臉登機」是一種怎樣的體驗？

穀歌開源語音命令數據集，助力搭建基礎語音交互

螞蟻金服全麵開放AI客服能力，“小螞答”快出人工客服30-60倍

Uber空窗期終結，黑馬掌門人Expedia CEO被選中

2017中國機器人產業發展報告權威發布，智能技術比肩歐美

IJCAI趨勢：周誌華當選首位華人程序主席，LAMDA俞揚專訪

微軟推出深度學習加速平台「Project Brainwave」：FPGA驅動實時人工智能

誕生5個AI項目的DeeCamp結束後，創新工場人工智能工程院副院長王詠剛這樣說

不再遙遠的AI，中小學要設人工智能相關課程

學術前沿

中科院自動化研究所提出 FaceBoxes：實時、高準確率的 CPU 麵部檢測器

百度提出冷聚變方法：使用語言模型訓練Seq2Seq模型

將未來信息作為正則項，Twin Networks加強RNN對長期依賴的建模能力

伯克利提出分層表麵預測：可根據單張彩色圖重建高質量3D形狀

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「可愛少女」微軟小冰將走向商業化，沈向洋：微軟的戰略是雲+人工智能

於 2014 年在中國市場率先推出的微軟小冰，如今是微軟人工智能領域三條全球產品線之一，全球小冰目前已擁有超過 1 億人類用戶，對話數據超過 300 億輪。分別於 2015 年及 2016 年推出日本小冰（りんな）和美國小冰（Zo）。

8 月 22 日，微軟在北京召開第五代微軟小冰發布會，宣布已在 2 月和 8 月推出印度小冰（Ruuh）和印度尼西亞小冰（Rinna）。在此發布會上，微軟小冰團隊還公布了第五代小冰的技術突破以及商業化策略。

圖片來源於機器之心

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百度與首都機場簽約，「刷臉登機」是一種怎樣的體驗？

百度與首都機場簽署戰略合作協議，共同打造智慧機場。目前，百度AI機器人與首都機場的合作已經開始實施，將在機場承擔信息谘詢的職責。

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穀歌開源語音命令數據集，助力搭建基礎語音交互

穀歌的工程師們經常被問到這麼個問題：怎麼上手用深度學習做語音識別或其它音頻識別，比如關鍵詞或指令？

雖然，現在出現了些很優秀的開源語音識別係統，比如 Kaldi，就能把神經網絡作為其中的一個模塊。但其高度複雜性，讓它們並不適合作為解決簡單任務的指南。更重要的是，對於新手而言，免費、可公開獲取的數據集並不多，經過預處理的、或適合於簡單的關鍵詞檢測的也很少。

為解決這些問題，穀歌的 TensorFlow 和 AIY 團隊創建了 Speech Commands Dataset，即“語音命令數據集”，並基於它向 TensorFlow 添加訓練和推理的示例代碼。穀歌在日前宣布開源該數據集。

圖片來自於廈大創客

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螞蟻金服全麵開放AI客服能力，“小螞答”快出人工客服30-60倍

日前，在杭州舉辦的新客服高峰論壇上，螞蟻金服宣布將對外全麵開放以AI技術為核心的“新客服平台”。這也是繼理財、保險等領域後，螞蟻金服AI開放的又一大場景。

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Uber空窗期終結，黑馬掌門人Expedia CEO被選中

就在最近，曆經2個月“群龍無首”局麵的Uber終於由董事會選出了新一任CEO，Dara Khosrowshahi。這位現任在線旅行公司Expedia掌門人的“黑馬CEO"，或將帶領此前深陷醜聞的Uber重新步入正軌。

圖片來源於大數據文摘

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2017中國機器人產業發展報告權威發布，智能技術比肩歐美

《2017中國機器人產業發展報告》是中國電子學會機器人產業研究的最新成果，報告深度解析我國各區域機器人產業發展水平，對國內外機器人技術與產業發展態勢進行比較分析，以工業機器人、服務機器人和特種機器三大領域作為主要對象分別進行分析。

報告認為，2017年預計我國機器人市場規模將達到62.8億美元。當前，機器人領域的龍頭企業都將目光聚焦到市場增長迅速的中國。具體來說，長三角地區在我國機器人產業發展中基礎最雄厚，較其他區域領先優勢顯著，珠三角地區、京津冀地區產業逐步發展壯大，東北地區雖具有機器人產業先發優勢。

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IJCAI趨勢：周誌華當選首位華人程序主席，LAMDA俞揚專訪

IJCAI 2021主席團隊公布，南京大學教授周誌華當選程序主席，成為IJCAI史上第一位華人大會程序主席。本屆IJCAI，周誌華教授率領的南大LAMDA共發表了 20篇論文，分布在機器學習、主動學習、NLP和數據挖掘等多個領域。其中，LAMDA成員、南大副教授俞揚博士參與了6篇，都與優化方法有關。俞揚博士也是本屆IJCAI的宣傳主席，同時主持了大會“機器學習姐妹會議”會場。俞揚博士解讀了他們的工作，簡單談了本次IJCAI 參會的感受，他認為新型強化學習方法、學習係統與邏輯推理和領域知識的結合，也許能夠帶來一些意想不到的進展。

圖片來自於新智元

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微軟推出深度學習加速平台「Project Brainwave」：FPGA驅動實時人工智能

近日在 Hot Chips 2017 上，微軟團隊推出了一個新的深度學習加速平台，其代號為腦波計劃（Project Brainwave），機器之心將簡要介紹該計劃。腦波計劃在深度學習模型雲服務方麵實現了性能與靈活性的巨大提升。微軟專為實時人工智能設計了該係統，它可以超低延遲地處理接收到的請求。雲基礎架構也可以處理實時數據流，如搜索查詢、視頻、傳感器流，或者與用戶的交互，因此實時 AI 變的越發重要。

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誕生5個AI項目的DeeCamp結束後，創新工場人工智能工程院副院長王詠剛這樣說

於 7 月 12 日正式開營的 DeeCamp，是創新工場人工智能工程院舉辦的麵向全球高校學生的首期深度學習暑期訓練營，在曆時 6 周的「閉門課程 + 項目實踐」之後，36 位學生組成的 5 個項目組正式在 8 月 17 日的結營儀式上展示自己的成果。關於此次活動，我們采訪了創新工場技術副總裁、人工智能工程院副院長王詠剛和導師團成員梁睿，與他們聊了聊 DeeCamp 的過程和規劃。

圖片來源於創新工場

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不再遙遠的AI，中小學要設人工智能相關課程

近日，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，明確指出人工智能成為國際競爭的新焦點，應逐步開展全民智能教育項目，在中小學階段設置人工智能相關課程、逐步推廣編程教育、建設人工智能學科，培養複合型人才，形成我國人工智能人才高地。

在我國人工智能技術的總體發展規劃中，也明確提出了我國新一代人工智能“三步走”發展戰略：第一中小學設置人工智能課程推廣編程教育；第二高校增加碩博培養形成“人工智能+X”模式；第三普及智能交互式教育開放研發平台。

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中科院自動化研究所提出 FaceBoxes：實時、高準確率的 CPU 麵部檢測器

要想用神經網絡有效地進行麵部檢測等操作，往往需要 GPU 等高速並行的計算設備。如果僅使用 CPU，往往會遇到速度與準確度不能兼得的困境。為了解決這個問題，中國科學院自動化研究所和中國科學院大學的研究者提出了一種名叫 FaceBoxes 的新方法，在保證了 CPU 麵部識別的準確度的同時，還做到了實時處理。

圖片來自於機器之心

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百度提出冷聚變方法：使用語言模型訓練Seq2Seq模型

近日，百度研究院發表論文提出冷聚變（Cold Fusion）方法，即在 Seq2Seq 模型訓練過程中加入語言模型，實現更快地收斂、更好的泛化，以及僅需少量標注數據即可實現向新域的完全遷移。

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將未來信息作為正則項，Twin Networks加強RNN對長期依賴的建模能力

Yoshua Bengio 等人提出了一種新型循環神經網絡，該網絡由前向和反向循環網絡組成，並且前向和反向隱藏狀態之間有一定的緊密度而共同預測相同的符號。因為前向 RNN 包含了前麵序列的信息，而反向 RNN 在同一位置包含了未來的信息，所以利用正則項連接這兩種信息將有助於 RNN 獲取學習長期依賴的能力。

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伯克利提出分層表麵預測：可根據單張彩色圖重建高質量3D形狀

根據圖像重建 3D 幾何形狀是計算機視覺領域的核心問題之一，其應用也多種多樣，比如電影製作、視頻遊戲內容生成、虛擬現實和增強現實、3D 打印等等。前段時間，伯克利人工智能研究所（BAIR）的幾位研究者提出了一種可根據二維圖像重建高分辨率三維形狀的方法——分層表麵預測（HSP）。BAIR 官網近日發文對該研究成果進行了簡單介紹，更多詳細信息請閱讀原論文。