本期一周AI看點包括：技術前沿， 行業， 觀點， 應用以及投融資等方面。
技術前沿
CCAI 2017 | 香港科技大學電腦系主任楊強：論深度學習的遷移模型
在7月22-23日舉辦的CCAI 2017上， 香港科技大學電腦與工程系主任、AAAI Fellow楊強教授發表了《深度學習的遷移模型》主題報告。 楊強從深度學習模型的共性問題談起， 深度剖析如何使深度學習模型變得更加可靠， 在資料變化的情況下， 模型持續可用。
報告談到， 遷移學習有小資料、可靠性、個性化等優點， 雖然深度學習模型已在語音、圖像、推薦等眾多領域非常有影響力， 但是在如醫療、教育等領域還無法運用， 究其原因， 主要存在這樣三點：①我們遇到的資料往往都是小資料， 而不是大資料；②深度學習模型非常脆弱， 稍微移動、離開現有場景， 其效果便會大打折扣；③再有就是應用問題。 由此， 楊強教授與學生一起， 將遷移學習與深度學習相結合進行了探索實踐，
代替支持向量機， 南大周志華組提出多類最優邊界分配機mcODM
最近， 用於提升方法的邊距理論(margin theory)再次進入了人們的視線中，
卡內基梅隆大學利用AI技術研究人類動作
卡內基梅隆大學的研究人員開發出人體運動跟蹤系統OpenPose， 利用電腦視覺和機器學習處理視頻幀， 對人體面部、軀幹、四肢等進行運動追蹤。 研究人員用500個攝像機從不同角度捕捉人體不同姿態， 並構成資料庫再對資料集中的圖像進行關鍵點檢測及三維建模， 進而對人體特定部位進行識別和標定。 系統還可將特定部位與個體聯繫起來， 如特定的人的手總是接近他的肘部， 使系統能同時對多人進行追蹤。 機器人可以過感知和解讀人類的肢體動作瞭解肢體語言背後所表達的情感，
微軟發佈SynNet：兩步打造可遷移學習的機器閱讀理解系統
微軟AI團隊開發了一種名為“兩階段綜合網路”的模型， 也稱SynNet。 這個模型中， SynNet先基於一個領域的可用訓練資料， 學會閱讀理解該文章中潛在的知識點。 第二階段， SynNet模型在文章中基於上下文， 針對第一階段的“知識點”形成自然語言問題。 於是一旦訓練完成， SynNet就可以應用到新領域， 閱讀新文檔， 再生成潛在問題和對應文本的答案。 然後SynNet就能不斷形成必要的訓練資料， 用來訓練該領域的MRC系統。
哈工大發佈語言技術平臺(LTP)新家：ltp.ai
最近，哈工大語言技術平臺(LTP)推出新家：http://ltp.ai/ 。LTP 提供包括中文分詞、詞性標注、命名實體識別、依存句法分析、語義角色標注等豐富、 高效、精准的自然語言處理技術。經過哈工大社會計算與資訊檢索研究中心十多年的持續研發和推廣，LTP 已經成為國內外最具影響力的中文處理基礎平臺。目前，LTP 已經被600多家國內外研究機構和企業使用，包括百度、騰訊華為在內的多家大企業和科研機構付費使用。
OpenAI 新研究：通過自我調整參數雜訊提升強化學習性能
OpenAI 的研究人員發現，改善強化學習演算法參數中的自我調整雜訊性能可以提升性能。這種探索方式易於實現，同時很少降低系統表現，因此值得一試。參數雜訊可以説明演算法更有效地探索周圍的環境，思考所有可能的動作。在經過 216 次 DDPG 無雜訊的訓練反覆運算之後，模型將會變得效率低下，而加入參數雜訊的訓練方法將會讓模型的的效果大大提升。
清華姚班本科生劉壯榮獲CVPR2017最佳論文獎
2017年國際電腦視覺與模式識別大會期刊上發表了一篇關於軟體機器人的報告。報告的作者之一， Joey DavisGreer表示道，在機器人領域，可以自我“生長”能力還沒有得到應有的重視與開發。“我們的理念就是找出一種不需要本體運動的移動方式”，報告的作者之一，機械工程教授Allison Okamura解釋道，“這與自然界中動物的運動方式完全不同。”
連接1萬億台設備：軟銀CEO孫正義相信AI會超越人類
軟銀集團創始人兼CEO孫正義在東京舉行的一次活動上表示，他相信未來衛星網路將覆蓋地球每一寸土地，萬億台設備連接互聯網，機器也會比人類聰明。
59歲的孫正義表示，自己相信未來學家Ray Kurzweil的“奇點理論”，相信人工智慧將來會超越人類。
為支援AI和機器學習初創企業，Google推出新計畫
Google宣佈推出一項名為Developers Launchpad Studio的、為期六個月的新計畫，旨在支持全球的AI和機器學習的初創公司。Developers Launchpad Studio可以為創業者提供説明，包括支援產品驗證、介紹AI投資者，並且可以得到Google研究主管Peter Norvig和Google以色列研發研究中心主管Yossi Matias等資深人員的建議和回饋。參與者可以獲得產品信用服務，如穀歌雲，此外還將獲得50,000美元的財務支援，而不需要給予Google股權。
美媒關注中國人工智慧規劃：產業規模超萬億
美媒稱，20日，中國制定了一項發展規劃，希望在2030年成為人工智慧領域的世界領導者，打造規模超過1萬億元的本土產業。據美國《紐約時報》網站7月21日報導，國務院發佈的這項政策闡述了中國政府最高層的意圖：全球第二大經濟體將投入大量資金，以確保企業、政府和軍隊躍升為人工智慧技術的全球領先者。很多人都認為，人工智慧有朝一日會成為電腦技術的基礎。
高通即將發佈AI專用移動晶片
針對市場AI大潮，高通開發了所謂的神經處理引擎。這是一個軟體開發套件(SDK)，可幫助開發人員優化其應用程式，以在高通驍龍Snapdragon 600和800系列處理器上運行AI應用程式。這意味著，如果用戶正在構建使用AI（例如圖像識別）的應用程式，則可以集成高通的SDK，並且在具有相容處理器的手機上運行速度更快。
斯坦福大學專為汽車、機器人和VR打造了一個4D相機
據外媒報導，最近斯坦福大學研究人員研發出一種4D相機技術，可以提高機器人的視覺和虛擬實境能力，具有超寬的視野。該4D相機可以捕捉超過140廣角的畫面，並且要比傳統相機收集更多的資訊。研究人員表示，這種攝像頭是有史以來第一個單鏡頭、寬視野的光場相機。利用光場攝影技術，該4D相機可以獲得額外的資訊，同時它還可以觀察並記錄下光線通過透鏡的方向和距離，並且與對應的2D互相結合到一起。
印度禁止自動駕駛汽車上路 因擔心減少就業崗位
據外媒BuzzFeed報導稱，與其他國家政府大力支持自動駕駛汽車不同，印度交通部長尼丁·加德卡裡7月24日明確表示，印度不允許自動駕駛汽車上路。在宣佈這項禁令時，加德卡裡還反問道：“印度還有很多沒有工作的人，我們怎麼能允許這種車輛上路呢？” 目前，包括中日韓美在內的多國都在大力發展自動駕駛汽車。
麥肯錫報告：2017年機器學習和人工智慧現狀
以下為報告要點：包括 百度 和 穀歌在內的科技巨頭，2016年在人工智慧上的投入在200億至300億美元之間，其中90%花到研發和部署上，還有10%用於人工智慧收購；人工智慧投資已經變成全球頂尖科技公司之間的專利和智慧財產權大戰；美國公司吸收了2016年66%的人工智慧投資，中國以17%位居第二，而且增長很快；借助更好的搜索結果，Netflix估計該公司通過避免用戶退訂每年減少的營收損失達到10億美元。
人工智慧萬億市場藍圖出臺 產業集群發展加速應用落地
人工智慧國家級規劃出臺。國務院日前印發《新一代人工智慧發展規劃》，這是我國首個面向2030年的人工智慧發展規劃。《規劃》提出前瞻佈局新一代人工智慧重大科技專案，到2030年中國人工智慧產業競爭力達到國際領先水準，人工智慧核心產業規模超過1萬億元，帶動相關產業規模超過10萬億元。隨著技術發展、政策完善，越來越多的公司加入到追逐人工智慧的賽道上，從技術到應用，人工智慧已經成為風口。
美國國會將推進無人車立法，促進統一標準
無人車監管空白和規定的制約正在逐漸被改變。近期，美國眾議院能源和商業委員會針對無人駕駛汽車立法草案進行投票，並計畫由聯邦政府統一全國的無人駕駛汽車安全標準，這是美國首次在聯邦層面針對無人駕駛汽車的監管進行立法。根據這項提案，各州仍然可以自行制定關於登記、許可、責任、保險和安全檢查的規則，但不能自行制定無人駕駛汽車的性能標準。針對各大汽車廠商，該法案允許其部署 10 萬輛無人駕駛汽車，而不必滿足于對汽車安全標準的現行要求。此外，這則提案仍處於繼續完善的階段。
人工智慧在不同領域的創業熱度及趨勢
根據 CBInsight 報告指出，醫療、廣告行銷、金融與保險、汽車、網路安全、個人助理、教育、機器人等領域是人工智慧創業的熱點。除此之外，農業、遊戲、運動、法律方面的創業項目也逐漸增多，熱度有顯著提升。這一方面取決於人工智慧技術的突破性進展促使專案落地趨於成熟，另一方面離不開政府及相關部門對人工智慧技術的大力扶持，為人工智慧創業者切入市場提供機會。
下一代 HoloLens 將搭載由微軟定制的人工智慧晶片
微軟日前 透露 ，第 2 代 HoloLens 頭盔將搭載微軟自己研發的人工智慧晶片，這樣有助於在新的 AR 頭盔上實現更多功能與服務。微軟表示，公司正在定制這個 AI 晶片，未來的新款 HoloLens 頭盔將在該晶片的加持下在本地處理資料，而無需與雲端連接，這預示著著下一代頭盔的資料處理速度更快、所需時間更短。微軟正在設計這個所謂的 AI 晶片，前者認為這是讓未來的人工智慧與混合現實變得真正有用處的唯一途徑。
2020年中國人工智慧理財市場規模將達到5.22萬億
7月25日消息，易觀發佈的中國首份《人工智慧理財市場專題分析》報告顯示，人工智慧金融的應用在全球範圍內已被提至新高度，到2020年，預計中國人工智慧理財規模將達到5.22萬億。報告執筆人李子川表示，“當人工智慧遇上財富管理，行業的想像力絕不止于智慧投顧。”智慧投顧最初興起於美國，它以技術為依託，用互聯網和AI手段替代傳統的投資顧問職責。報告提出，現在人們對人工智慧理財集中于智慧投顧，過於片面和局限。中國的發展路徑和美國不盡相同。
研發 AiXpert人工智慧服務引擎，華瑞新智為企業提供一站式資料分析解決方案
AiXpert技術主要面向三個方面：文本資料分析、圖像資料分析和時間序列資料分析。該平臺將AI各種複雜的演算法和模型封裝起來，類似於發動機的引擎，對外提供相關的使用介面，説明開發者將各種應用資料如文本、圖像以及時空序列資料無縫轉化為精准人工智慧模型（如分類、預測以及推薦模型），並且通過本地或遠端的方式，嵌入到客戶的應用系統中。其中文本資料分析可以利用社交資料做產品調研，包括情感分析、話題分析、人物畫像分析、意見挖掘等，靠大資料分析出產品的優缺點，企業如何改進產品，同時還可以根據使用者的喜好來説明企業去做一些精准的行銷，推廣等。
億歐智庫：自動駕駛人工智慧技術背後的人類機械工作
隨著Level3車型奧迪A8量產消息的公佈，現代也準備提前公佈“在高速公路上接近Level 3”的半自動駕駛技術，在接下來的時間，我們似乎能夠看到更多量產的自動駕駛汽車湧入視野。自動駕駛背後的支撐技術之一——深度學習在汽車的環境感知階段具有重要意義：為汽車提供“智慧視覺”，承擔物體識別、追蹤和預測的功能，感知並理解周圍環境中的行人、車輛以及交通標識，説明汽車完成決策過程。
摩托羅拉與AI公司合作開發智慧攝像機，利用人工智慧尋找丟失兒童
近日，摩托羅拉宣佈與AI公司Neurala合作，共同開發用於公共場所的智慧視頻監控攝像頭，旨在讓警務人員能更有效地搜查目標，如失蹤的兒童和嫌疑犯。Neurala 是一家人工智慧初創公司，公司總部位於波士頓，2006年創辦並于當年12月獲得1370萬美元融資。Neurala 所創建的深度學習軟體可以借助“仿生”的方式，讓機器人和智慧設備學習並適應周圍環境並和周邊環境進行互動。
德國大陸集團對CuBE自動駕駛汽車進行路試
德國大陸集團打算在法蘭克福市開展一款名叫“CUbE”的自動駕駛概念汽車的測試，以觀察其在複雜的城市環境中該如何行駛。CUbE 配備了比當前市面上量產的車子的駕駛輔助系統更高級的感測器技術，因而能夠實現更高程度的自動駕駛。大陸集團表示，該車還採用了雷射雷達等新技術。德國大陸是一家汽車零配件供應商，該公司在車載經驗和安防系統積攢了豐富的經驗。
京東發佈YAIR人工智慧平臺 打造無界零售核心基礎設施
京東近日正式宣佈推出YAIR(JDYAIPlatformforRetailBusiness)零售人工智慧演算法平臺，並全面開放給合作夥伴。這也是京東推動第四次零售革命，全力打造零售基礎設施平臺，對外開放賦能的又一舉措。以YAIR為核心的京東智慧供應鏈解決方案，源於自營零售供應鏈管理經驗，經過京東內部應用驗證，正全面通過元件化的形式向合作夥伴開放，同時，京東Y事業部也將攜手京東物流子集團、京東金融集團在技術服務層和應用層進行技術互通，為廣大合作夥伴提供供應鏈管理技術、物流能力、供應鏈金融一體化的解決方案。
穀歌為人工智慧和機器學習創業公司推出了新的加速器項目
據國外媒體報導，本月早些時候，穀歌推出了一個專注於人工智慧的風險投資基金，最近穀歌宣佈了一個新的專案，通過提供優先的指導和支持來幫助以機器學習為中心的創業公司。這個最新的專案專門為人工智慧創業公司面臨的問題提供資源和答案，包括沒有足夠的資料和產品人才來支援技術。
投融資
Momenta獲4600萬美元B輪融資，打造自動駕駛大腦
自動駕駛初創公司Momenta今日宣佈獲得B輪4600萬美元投資。Momenta成立於2016年9月，致力於打造自動駕駛大腦。Momenta團隊擁有多位世界頂尖的深度學習專家，比如圖像識別領域廣為應用的框架FasterR-CNN和ResNet的作者，ImageNet 2015和MS COCO Challenge 2015多項比賽的冠軍。在7月18日剛剛公佈的ImageNet 2017的物體識別專案上，Momenta團隊斬獲冠軍。
中國870家AI公司融資905億人民幣
據itjuzi資料，截止到目前國內一共870家人工自能公司發生916起投融資事件，合集融資905億人民幣：1、智慧醫療：該領域共有124家公司，共161起投資事件，總投資額為163億人民幣；2、智能汽車：該領域共有121家公司，共179起投資事件，總投資額為178億人民幣；3、智慧教育：該領域共有117家公司，共144起投資事件，總投資額為206億人民幣；4、智慧金融：該領域共有114家公司，共180起投資事件，總投資額為329億人民幣；5、智慧製造：該領域共有97家公司，共96起投資事件，總投資額為18億人民幣；7、智能安防：該領域共有77家公司，共90起投資事件，總投資額為57億人民幣；8、文化行業：該領域共有74家公司，共98起投資事件，總投資額為188億人民幣。
人工智慧平臺“吉斯卡”完成近千萬美元A輪融資，啟明創投領投
人工智慧平臺“吉斯卡”近日完成近千萬美元A輪融資。吉斯卡由北京快樂智慧科技有限責任公司開發。快樂智慧成立於2015年，是一家專注於人工智慧領域研發與應用的高科技創業公司，由原百度創始七劍客之一、酷我音樂創始人雷鳴及IT、互聯網、人工智慧、教育等相關領域的資深人士共同創立。
獲億元B輪融資，瀚思要用深度學習讓安全更智慧
7月25日，瀚思科技在發佈會上宣佈完成一億元B輪融資，本輪融資是由國科嘉和與IDG資本領投，南京高科等老股東跟投，這是2017年上半年中國安全領域企業公開披露的最高融資金額。瀚思成立於2014年，是一家大資料安全公司，公司的投資者包括恒寶股份、南京高科兩家上市公司，以及賽伯樂等風險投資機構。瀚思通過機器學習引擎與資料處理引擎，成為了企業安全的“智慧安全分析大腦”。
用AI鎖定潛在客戶，資訊分析平臺Node獲1080萬美元A輪融資
Node是一家資訊分析平臺，能夠説明用戶在該平臺通過人工智慧找到正確的潛在客戶。Node於7月25日正式宣佈獲得1080萬美元A輪融資，由Avalon Ventures領投，Mark Cuban、NEA和Canaan Partners參投。
雅森科技獲千萬A+輪投資 佈局醫療人工智慧分析平臺
北京雅森科技發展有限公司宣佈於近日獲得千萬A+輪投資。雅森科技成立於2006年,專注於醫學影像人工智慧分析、核醫學定量及CAD分析的高科技企業；專注於採用各類數學演算法進行醫療影像處理、機器訓練、大資料庫比對、標準生物物理影像模型的開發與應用；公司管理及研發團隊成員來自IBM、HP、東芝醫療以及畢業于南開、清華、中國科學院、臺灣長庚、美國倫斯勒理工院、英國愛丁堡大學等機構。此次融資後，雅森科技將進一步全面推進佈局醫療人工智慧領域的平臺產品的研發和市場推廣，所覆蓋的產品線也將由神經、血液、呼吸向病理、內分泌進行延伸。
淺橙科技完成2億元B輪融資，小額信貸+人工智慧是新潮流？
淺橙科技創始人兼CEO朱永敏正式對外公佈，公司已於2017年4月完成2億元B輪融資。據其官網資料顯示，淺橙科技成立於2015年8月，專注於使用人工智慧、機器學習等技術手段，變革金融服務模式，通過大資料手段服務傳統金融機構無法覆蓋的人群，逐步完善中國金融服務生態體系，推動普惠金融建設。淺橙科技核心團隊來自於騰訊和頂尖銀行，已經有3年多成功運營互聯網金融專案的經驗，擁有一支200多人的團隊，其中研發工程人員超過70%。
金融科技公司 Cleo 開發智慧聊天機器人理財助手，獲 200 萬美元融資
位於倫敦的金融科技初創公司 Cleo 完成新一輪融資。Cleo 利用人工智慧技術開發了一種智慧聊天機器人應用程式，説明使用者進行財務管理。使用者可以在對話介面與聊天機器人進行交互，瞭解所有帳戶和信用卡上的消費交易情況。例如，Cleo 可以告訴用戶目前的帳戶餘額和消費指出，在月末預算即將透支時向使用者發出警告。
以上就是本周AI回顧的全部內容
（以上內容整理自AI科技大本營 鳳凰科技 騰訊科技 量子位 機器之能 新智元 Xtecher TechCrunch 獵雲網 百度百家 投資界 新浪科技 金融界 億歐網 雷鋒網等）
哈工大發佈語言技術平臺(LTP)新家：ltp.ai
最近，哈工大語言技術平臺(LTP)推出新家：http://ltp.ai/ 。LTP 提供包括中文分詞、詞性標注、命名實體識別、依存句法分析、語義角色標注等豐富、 高效、精准的自然語言處理技術。經過哈工大社會計算與資訊檢索研究中心十多年的持續研發和推廣，LTP 已經成為國內外最具影響力的中文處理基礎平臺。目前，LTP 已經被600多家國內外研究機構和企業使用，包括百度、騰訊華為在內的多家大企業和科研機構付費使用。
OpenAI 新研究：通過自我調整參數雜訊提升強化學習性能
OpenAI 的研究人員發現，改善強化學習演算法參數中的自我調整雜訊性能可以提升性能。這種探索方式易於實現，同時很少降低系統表現，因此值得一試。參數雜訊可以説明演算法更有效地探索周圍的環境，思考所有可能的動作。在經過 216 次 DDPG 無雜訊的訓練反覆運算之後，模型將會變得效率低下，而加入參數雜訊的訓練方法將會讓模型的的效果大大提升。
清華姚班本科生劉壯榮獲CVPR2017最佳論文獎
2017年國際電腦視覺與模式識別大會期刊上發表了一篇關於軟體機器人的報告。報告的作者之一， Joey DavisGreer表示道，在機器人領域，可以自我“生長”能力還沒有得到應有的重視與開發。“我們的理念就是找出一種不需要本體運動的移動方式”，報告的作者之一，機械工程教授Allison Okamura解釋道，“這與自然界中動物的運動方式完全不同。”
連接1萬億台設備：軟銀CEO孫正義相信AI會超越人類
軟銀集團創始人兼CEO孫正義在東京舉行的一次活動上表示，他相信未來衛星網路將覆蓋地球每一寸土地，萬億台設備連接互聯網，機器也會比人類聰明。
59歲的孫正義表示，自己相信未來學家Ray Kurzweil的“奇點理論”，相信人工智慧將來會超越人類。
為支援AI和機器學習初創企業，Google推出新計畫
Google宣佈推出一項名為Developers Launchpad Studio的、為期六個月的新計畫，旨在支持全球的AI和機器學習的初創公司。Developers Launchpad Studio可以為創業者提供説明，包括支援產品驗證、介紹AI投資者，並且可以得到Google研究主管Peter Norvig和Google以色列研發研究中心主管Yossi Matias等資深人員的建議和回饋。參與者可以獲得產品信用服務，如穀歌雲，此外還將獲得50,000美元的財務支援，而不需要給予Google股權。
美媒關注中國人工智慧規劃：產業規模超萬億
美媒稱，20日，中國制定了一項發展規劃，希望在2030年成為人工智慧領域的世界領導者，打造規模超過1萬億元的本土產業。據美國《紐約時報》網站7月21日報導，國務院發佈的這項政策闡述了中國政府最高層的意圖：全球第二大經濟體將投入大量資金，以確保企業、政府和軍隊躍升為人工智慧技術的全球領先者。很多人都認為，人工智慧有朝一日會成為電腦技術的基礎。
高通即將發佈AI專用移動晶片
針對市場AI大潮，高通開發了所謂的神經處理引擎。這是一個軟體開發套件(SDK)，可幫助開發人員優化其應用程式，以在高通驍龍Snapdragon 600和800系列處理器上運行AI應用程式。這意味著，如果用戶正在構建使用AI（例如圖像識別）的應用程式，則可以集成高通的SDK，並且在具有相容處理器的手機上運行速度更快。
斯坦福大學專為汽車、機器人和VR打造了一個4D相機
據外媒報導，最近斯坦福大學研究人員研發出一種4D相機技術，可以提高機器人的視覺和虛擬實境能力，具有超寬的視野。該4D相機可以捕捉超過140廣角的畫面，並且要比傳統相機收集更多的資訊。研究人員表示，這種攝像頭是有史以來第一個單鏡頭、寬視野的光場相機。利用光場攝影技術，該4D相機可以獲得額外的資訊，同時它還可以觀察並記錄下光線通過透鏡的方向和距離，並且與對應的2D互相結合到一起。
印度禁止自動駕駛汽車上路 因擔心減少就業崗位
據外媒BuzzFeed報導稱，與其他國家政府大力支持自動駕駛汽車不同，印度交通部長尼丁·加德卡裡7月24日明確表示，印度不允許自動駕駛汽車上路。在宣佈這項禁令時，加德卡裡還反問道：“印度還有很多沒有工作的人，我們怎麼能允許這種車輛上路呢？” 目前，包括中日韓美在內的多國都在大力發展自動駕駛汽車。
麥肯錫報告：2017年機器學習和人工智慧現狀
以下為報告要點：包括 百度 和 穀歌在內的科技巨頭，2016年在人工智慧上的投入在200億至300億美元之間，其中90%花到研發和部署上，還有10%用於人工智慧收購；人工智慧投資已經變成全球頂尖科技公司之間的專利和智慧財產權大戰；美國公司吸收了2016年66%的人工智慧投資，中國以17%位居第二，而且增長很快；借助更好的搜索結果，Netflix估計該公司通過避免用戶退訂每年減少的營收損失達到10億美元。
人工智慧萬億市場藍圖出臺 產業集群發展加速應用落地
人工智慧國家級規劃出臺。國務院日前印發《新一代人工智慧發展規劃》，這是我國首個面向2030年的人工智慧發展規劃。《規劃》提出前瞻佈局新一代人工智慧重大科技專案，到2030年中國人工智慧產業競爭力達到國際領先水準，人工智慧核心產業規模超過1萬億元，帶動相關產業規模超過10萬億元。隨著技術發展、政策完善，越來越多的公司加入到追逐人工智慧的賽道上，從技術到應用，人工智慧已經成為風口。
美國國會將推進無人車立法，促進統一標準
無人車監管空白和規定的制約正在逐漸被改變。近期，美國眾議院能源和商業委員會針對無人駕駛汽車立法草案進行投票，並計畫由聯邦政府統一全國的無人駕駛汽車安全標準，這是美國首次在聯邦層面針對無人駕駛汽車的監管進行立法。根據這項提案，各州仍然可以自行制定關於登記、許可、責任、保險和安全檢查的規則，但不能自行制定無人駕駛汽車的性能標準。針對各大汽車廠商，該法案允許其部署 10 萬輛無人駕駛汽車，而不必滿足于對汽車安全標準的現行要求。此外，這則提案仍處於繼續完善的階段。
人工智慧在不同領域的創業熱度及趨勢
根據 CBInsight 報告指出，醫療、廣告行銷、金融與保險、汽車、網路安全、個人助理、教育、機器人等領域是人工智慧創業的熱點。除此之外，農業、遊戲、運動、法律方面的創業項目也逐漸增多，熱度有顯著提升。這一方面取決於人工智慧技術的突破性進展促使專案落地趨於成熟，另一方面離不開政府及相關部門對人工智慧技術的大力扶持，為人工智慧創業者切入市場提供機會。
下一代 HoloLens 將搭載由微軟定制的人工智慧晶片
微軟日前 透露 ，第 2 代 HoloLens 頭盔將搭載微軟自己研發的人工智慧晶片，這樣有助於在新的 AR 頭盔上實現更多功能與服務。微軟表示，公司正在定制這個 AI 晶片，未來的新款 HoloLens 頭盔將在該晶片的加持下在本地處理資料，而無需與雲端連接，這預示著著下一代頭盔的資料處理速度更快、所需時間更短。微軟正在設計這個所謂的 AI 晶片，前者認為這是讓未來的人工智慧與混合現實變得真正有用處的唯一途徑。
2020年中國人工智慧理財市場規模將達到5.22萬億
7月25日消息，易觀發佈的中國首份《人工智慧理財市場專題分析》報告顯示，人工智慧金融的應用在全球範圍內已被提至新高度，到2020年，預計中國人工智慧理財規模將達到5.22萬億。報告執筆人李子川表示，“當人工智慧遇上財富管理，行業的想像力絕不止于智慧投顧。”智慧投顧最初興起於美國，它以技術為依託，用互聯網和AI手段替代傳統的投資顧問職責。報告提出，現在人們對人工智慧理財集中于智慧投顧，過於片面和局限。中國的發展路徑和美國不盡相同。
研發 AiXpert人工智慧服務引擎，華瑞新智為企業提供一站式資料分析解決方案
AiXpert技術主要面向三個方面：文本資料分析、圖像資料分析和時間序列資料分析。該平臺將AI各種複雜的演算法和模型封裝起來，類似於發動機的引擎，對外提供相關的使用介面，説明開發者將各種應用資料如文本、圖像以及時空序列資料無縫轉化為精准人工智慧模型（如分類、預測以及推薦模型），並且通過本地或遠端的方式，嵌入到客戶的應用系統中。其中文本資料分析可以利用社交資料做產品調研，包括情感分析、話題分析、人物畫像分析、意見挖掘等，靠大資料分析出產品的優缺點，企業如何改進產品，同時還可以根據使用者的喜好來説明企業去做一些精准的行銷，推廣等。
億歐智庫：自動駕駛人工智慧技術背後的人類機械工作
隨著Level3車型奧迪A8量產消息的公佈，現代也準備提前公佈“在高速公路上接近Level 3”的半自動駕駛技術，在接下來的時間，我們似乎能夠看到更多量產的自動駕駛汽車湧入視野。自動駕駛背後的支撐技術之一——深度學習在汽車的環境感知階段具有重要意義：為汽車提供“智慧視覺”，承擔物體識別、追蹤和預測的功能，感知並理解周圍環境中的行人、車輛以及交通標識，説明汽車完成決策過程。
摩托羅拉與AI公司合作開發智慧攝像機，利用人工智慧尋找丟失兒童
近日，摩托羅拉宣佈與AI公司Neurala合作，共同開發用於公共場所的智慧視頻監控攝像頭，旨在讓警務人員能更有效地搜查目標，如失蹤的兒童和嫌疑犯。Neurala 是一家人工智慧初創公司，公司總部位於波士頓，2006年創辦並于當年12月獲得1370萬美元融資。Neurala 所創建的深度學習軟體可以借助“仿生”的方式，讓機器人和智慧設備學習並適應周圍環境並和周邊環境進行互動。
德國大陸集團對CuBE自動駕駛汽車進行路試
德國大陸集團打算在法蘭克福市開展一款名叫“CUbE”的自動駕駛概念汽車的測試，以觀察其在複雜的城市環境中該如何行駛。CUbE 配備了比當前市面上量產的車子的駕駛輔助系統更高級的感測器技術，因而能夠實現更高程度的自動駕駛。大陸集團表示，該車還採用了雷射雷達等新技術。德國大陸是一家汽車零配件供應商，該公司在車載經驗和安防系統積攢了豐富的經驗。
京東發佈YAIR人工智慧平臺 打造無界零售核心基礎設施
京東近日正式宣佈推出YAIR(JDYAIPlatformforRetailBusiness)零售人工智慧演算法平臺，並全面開放給合作夥伴。這也是京東推動第四次零售革命，全力打造零售基礎設施平臺，對外開放賦能的又一舉措。以YAIR為核心的京東智慧供應鏈解決方案，源於自營零售供應鏈管理經驗，經過京東內部應用驗證，正全面通過元件化的形式向合作夥伴開放，同時，京東Y事業部也將攜手京東物流子集團、京東金融集團在技術服務層和應用層進行技術互通，為廣大合作夥伴提供供應鏈管理技術、物流能力、供應鏈金融一體化的解決方案。
穀歌為人工智慧和機器學習創業公司推出了新的加速器項目
據國外媒體報導，本月早些時候，穀歌推出了一個專注於人工智慧的風險投資基金，最近穀歌宣佈了一個新的專案，通過提供優先的指導和支持來幫助以機器學習為中心的創業公司。這個最新的專案專門為人工智慧創業公司面臨的問題提供資源和答案，包括沒有足夠的資料和產品人才來支援技術。
投融資
Momenta獲4600萬美元B輪融資，打造自動駕駛大腦
自動駕駛初創公司Momenta今日宣佈獲得B輪4600萬美元投資。Momenta成立於2016年9月，致力於打造自動駕駛大腦。Momenta團隊擁有多位世界頂尖的深度學習專家，比如圖像識別領域廣為應用的框架FasterR-CNN和ResNet的作者，ImageNet 2015和MS COCO Challenge 2015多項比賽的冠軍。在7月18日剛剛公佈的ImageNet 2017的物體識別專案上，Momenta團隊斬獲冠軍。
中國870家AI公司融資905億人民幣
據itjuzi資料，截止到目前國內一共870家人工自能公司發生916起投融資事件，合集融資905億人民幣：1、智慧醫療：該領域共有124家公司，共161起投資事件，總投資額為163億人民幣；2、智能汽車：該領域共有121家公司，共179起投資事件，總投資額為178億人民幣；3、智慧教育：該領域共有117家公司，共144起投資事件，總投資額為206億人民幣；4、智慧金融：該領域共有114家公司，共180起投資事件，總投資額為329億人民幣；5、智慧製造：該領域共有97家公司，共96起投資事件，總投資額為18億人民幣；7、智能安防：該領域共有77家公司，共90起投資事件，總投資額為57億人民幣；8、文化行業：該領域共有74家公司，共98起投資事件，總投資額為188億人民幣。
人工智慧平臺“吉斯卡”完成近千萬美元A輪融資，啟明創投領投
人工智慧平臺“吉斯卡”近日完成近千萬美元A輪融資。吉斯卡由北京快樂智慧科技有限責任公司開發。快樂智慧成立於2015年，是一家專注於人工智慧領域研發與應用的高科技創業公司，由原百度創始七劍客之一、酷我音樂創始人雷鳴及IT、互聯網、人工智慧、教育等相關領域的資深人士共同創立。
獲億元B輪融資，瀚思要用深度學習讓安全更智慧
7月25日，瀚思科技在發佈會上宣佈完成一億元B輪融資，本輪融資是由國科嘉和與IDG資本領投，南京高科等老股東跟投，這是2017年上半年中國安全領域企業公開披露的最高融資金額。瀚思成立於2014年，是一家大資料安全公司，公司的投資者包括恒寶股份、南京高科兩家上市公司，以及賽伯樂等風險投資機構。瀚思通過機器學習引擎與資料處理引擎，成為了企業安全的“智慧安全分析大腦”。
用AI鎖定潛在客戶，資訊分析平臺Node獲1080萬美元A輪融資
Node是一家資訊分析平臺，能夠説明用戶在該平臺通過人工智慧找到正確的潛在客戶。Node於7月25日正式宣佈獲得1080萬美元A輪融資，由Avalon Ventures領投，Mark Cuban、NEA和Canaan Partners參投。
雅森科技獲千萬A+輪投資 佈局醫療人工智慧分析平臺
北京雅森科技發展有限公司宣佈於近日獲得千萬A+輪投資。雅森科技成立於2006年,專注於醫學影像人工智慧分析、核醫學定量及CAD分析的高科技企業；專注於採用各類數學演算法進行醫療影像處理、機器訓練、大資料庫比對、標準生物物理影像模型的開發與應用；公司管理及研發團隊成員來自IBM、HP、東芝醫療以及畢業于南開、清華、中國科學院、臺灣長庚、美國倫斯勒理工院、英國愛丁堡大學等機構。此次融資後，雅森科技將進一步全面推進佈局醫療人工智慧領域的平臺產品的研發和市場推廣，所覆蓋的產品線也將由神經、血液、呼吸向病理、內分泌進行延伸。
淺橙科技完成2億元B輪融資，小額信貸+人工智慧是新潮流？
淺橙科技創始人兼CEO朱永敏正式對外公佈，公司已於2017年4月完成2億元B輪融資。據其官網資料顯示，淺橙科技成立於2015年8月，專注於使用人工智慧、機器學習等技術手段，變革金融服務模式，通過大資料手段服務傳統金融機構無法覆蓋的人群，逐步完善中國金融服務生態體系，推動普惠金融建設。淺橙科技核心團隊來自於騰訊和頂尖銀行，已經有3年多成功運營互聯網金融專案的經驗，擁有一支200多人的團隊，其中研發工程人員超過70%。
金融科技公司 Cleo 開發智慧聊天機器人理財助手，獲 200 萬美元融資
位於倫敦的金融科技初創公司 Cleo 完成新一輪融資。Cleo 利用人工智慧技術開發了一種智慧聊天機器人應用程式，説明使用者進行財務管理。使用者可以在對話介面與聊天機器人進行交互，瞭解所有帳戶和信用卡上的消費交易情況。例如，Cleo 可以告訴用戶目前的帳戶餘額和消費指出，在月末預算即將透支時向使用者發出警告。
以上就是本周AI回顧的全部內容
（以上內容整理自AI科技大本營 鳳凰科技 騰訊科技 量子位 機器之能 新智元 Xtecher TechCrunch 獵雲網 百度百家 投資界 新浪科技 金融界 億歐網 雷鋒網等）