本周， 國內AI圈值得關注的事情有：FPGA 2017最佳論文出爐， 雷鋒網對得主深鑒科技進行了專訪；人工智慧”進入國家戰略層， AI公司最關注的是什麼？AWE 2017本周在上海舉辦， 海爾美的聯手百度DuerOS， 共同推出“會說話的家用電器”；中國人工智慧學會AIDL第二期【人工智慧前沿講習班】日前在北京中科院自動化所舉行， 北京大學王立威等教授參與講課；
國外AI圈新聞有：Ian Goodfellow 離開OpenAI， 重回穀歌大腦團隊；Google Cloud Next' 17雲計算大會在美召開， 李飛飛提出AI民主化四大戰略；Facebook 開源新一代 AI 訓練伺服器 Big Basin， 速度提升一倍。
以下是本周新聞概述：
專訪FPGA 2017最佳論文得主深鑒科技：深度學習的最大瓶頸是頻寬問題而非計算
近日， 深鑒科技的 ESE 語音辨識引擎的論文在 FPGA 2017 獲得了唯一的最佳論文 ESE: Efficient Speech Recognition Engine with Sparse LSTM on FPGA。 該項工作聚焦於使用 LSTM 進行語音辨識的場景， 結合深度壓縮以及專用處理器架構， 使得經過壓縮的網路在 FPGA 能夠實現超越 Pascal Titan X GPU 一個數量級的能效比。
針對 FPGA 2017 最佳論文以及深鑒科技， 雷鋒網採訪了深鑒科技 CEO 姚頌， 主要討論了深鑒科技的這篇論文的核心靈感來自於哪裡、這篇論文主要在哪些方面有著較大的突破、Deep Compression 和 ESE 的原理與作用、如何有效結合 Compressing CNN 和 Intepretating CNN 發揮它們的勢能、如何保證公司處於有利地位等多個問題。 以下為採訪摘要：
論文突破：軟體方面， 我們提出了 Load-balance-aware pruning。 硬體方面， 在整個硬體架構過程做了一個重新設計， 能夠支持多路用戶， 也能夠支持 RNN。
從哪幾方面提高了它在語音辨識中的效率：該方案的核心就是它能支援在大規模使用者的情況下大幅降低延遲；其次使得功耗明顯降低， 同時使延遲會變得更低，
“人工智慧”進入國家戰略層， AI公司最關注的是什麼？
在3月5日上午李克強所做政府工作報告裡， 首次出現了“人工智慧”這一詞彙， 這給外界發出重要信號：人工智慧這項技術， 開始由國家背書了。
加快培育壯大新興產業。 全面實施戰略性新興產業發展規劃， 加快新材料、人工智慧、積體電路、生物製藥、第五代移動通信等技術研發和轉化， 做大做強產業集群。 支持和引導分享經濟發展， 提高社會資源利用效率， 便利人民群眾生活。 ”
雖然只出現了一次， 但這給外界發出重要信號：人工智慧這項技術， 開始由國家背書了。 我們可以預見到， 各地政府在這一“中央精神”指導下，
海爾美的聯手百度DuerOS，
同推“會說話的家用電器” | AWE 2017
為了加速百度人工智慧戰略佈局及人工智慧產品化和市場化進程， 就在三周前， 百度集團總裁兼COO陸奇發出通告， 宣佈將原度秘團隊升級為度秘事業部， 直接向其彙報， 這在當時可算是科技圈的重磅新聞之一。
一個月還未到， 度秘事業部就有了大動作。 在剛剛開幕的AWE 2017中國家電及消費電子博覽會上， 度秘宣佈與海爾、美的兩大家電巨頭達成戰略合作協定， 並推出系列的智慧家居產品。 在度秘事業部剛成立的時候， 陸奇就表示：「憑藉語音與對話技術的優勢， 百度在引領新一代人機交互平臺上擁有巨大的機會， 自然語言和其他智慧對話模式有可能出現在從手機到家居的每一個設備中。 」， 此次與兩大巨頭合作， 是度秘在智慧家居領域佈局的一個重要信號，同樣也是兩個家電巨頭向「智慧化」發展的重要標誌之一。
在與海爾合作方面，海爾與度秘DuerOS達成了戰略合作，將DuerOS對話式人工智慧作業系統加入到海爾產品序列，並且在現場發佈了雙方合作的首款搭載DuerOS的冰箱——海爾馨廚系列冰箱。
在與美的合作方面，美的介紹了他們的「美的智慧家居科技有限公司」，也就是原美的智慧家居研究院在智慧家居方面的佈局，緊接著又介紹了M-Smart智慧生活開放平臺。隨後，發佈了美的與度秘深度合作打造的「智慧語音盒」。
北京大學王立威教授：高校演算法的突破與創新要走在資料前面
中國人工智慧學會AIDL第二期【人工智慧前沿講習班】日前在北京中科院自動化所舉行，本期講習班的主題為【機器學習前沿】。北京大學教授王立威帶來了題為《機器學習理論：回顧與展望》的主題報告，主要對機器學習中關於泛化能力的幾個重要理論進行介紹。
從AI民主化四大戰略，看穀歌雲服務如何提升全民“參與感”
為了做好雲服務，這兩年穀歌一直很拼。砸錢、招人、出產品，穀歌攻城掠地的三板斧總是屢試不爽。3月9日淩晨的Google Cloud Next' 17雲計算大會上，四大天王（Diane Greene、CEO Sundar Pichai、Alphabet 執行主席 Eric Schmidt 、雲機器學習與人工智慧首席科學家李飛飛）加上近十位合作企業的高管月臺，似乎也多了一分人多勢眾的感覺。
在全長兩個多小時的開場Keynote中，穀歌把大部分時間留給了合作企業，這些來自零售、娛樂、電信、金融、電商等多個領域的巨頭逐一介紹自家業務是如何使用雲服務的：
為普及穀歌雲計算，使人工智慧真正受惠于民眾，李飛飛在演講中講了“democratizing AI”（AI民主化），及其四個發力方向：計算力、演算法、資料和人才。
針對AI民主化，雷鋒網也從更好的計算力、更通用的演算法、更海量的資料、更優秀的人才這四個方面進行了梳理。
更好的計算力（Computing）
機器學習計算引擎Cloud Machine Learning Engine實際上早在去年就公佈了測試版本，這個基於TensorFlow搭建的平臺能夠説明開發機器學習模型。在李飛飛的理解中，人工智慧技術以往需要精通程式設計才能順利駕馭，如今借助現有的框架，用戶可以將基礎架構和模型搭建全權交給穀歌雲進行大規模處理，把更多的精力放在“做什麼”而不是“怎麼做”上。這也是穀歌實現技術普及的一個過程：降低使用者的使用門檻，把更多的基礎內容交給更擅長的穀歌團隊來做。
更通用的演算法（Algorithms）
在Keynote上，李飛飛就發佈了一系列通用模型API，這也是讓AI變得更加“親民”的一種方式。用於圖像識別的Vision API實際上早已經開發了一段時間，而視頻分析的Video Intelligence API才是新推出的一大亮點，它可以自動識別視頻中的物體，讓視頻實現可搜索。
更海量的資料（Data）
不論是演算法訓練還是系統測試，龐大的資料量對於人工智慧而言毫無疑問都非常寶貴。在與一些高校老師接觸的過程中，雷鋒網也瞭解到高校目前面臨著“資料荒”問題。高校研究目前都是採用公開資料集，主要目的是對演算法的可行性進行測試。但這些資料集比起企業級別的資料實在是九牛一毛。現在不少高校教授同樣身兼企業的首席科學家，資料不得不說是一個非常重要的考量。李飛飛此前加入穀歌，或許也是看中了穀歌在資料的強大實力。
更優秀的人才（Talent）
為了讓人工智慧的普及範圍更廣，單從企業的基礎設施入手自然不夠，人才的培養與合作同樣重要。穀歌發佈 Advanced Solution Lab的目的，也在於充分利用谷歌人才的實力，幫助其它企業解決複雜的機器學習問題；此外，該計畫還將贊助一些嘗試解決困難問題的研究者，讓他們與谷歌一同解決——自然，採用的服務也都會是穀歌生態下的系列產品，而這一舉措又能夠更好地吸引越來越多的用戶轉投穀歌麾下。
Ian Goodfellow 離開OpenAI，重回穀歌大腦團隊
據雷鋒網AI 科技評論消息，Ian Goodfellow 已於今年 3 月份從 OpenAI 重回穀歌。
目前 Ian Goodfellow 的 LinkedIn 個人資料已經新增了一列，頭銜為穀歌「Staff Research Scientist」，而 Twitter 上的資料顯示為「Google Brain research scientist」；不過維琪和 Quora 上的資料暫時還沒有更新。
Facebook 開源新一代 AI 訓練伺服器 Big Basin，速度提升一倍
美國當地時間 3 月 8 日，Facebook 正式宣佈了新一代的伺服器設計方案——“Big Basin”，它是 AI 訓練系統 Big Sur 系列的繼承者。這些使用英偉達的 GPU 作為處理核心的伺服器連接起來，形成一個巨大的 AI 訓練網路，這使得 Facebook 的產品能夠進行物體和面部識別、即時文本翻譯、以及理解並描述圖片和視頻中的內容。
Facebook表示，與 Big Sur 相比，Big Basin 能夠訓練比之前的規模大 30% 的機器學習模型。根據在標準神經網路模型上的測試，Big Basin 還可以通過壓縮訓練 AI 系統需要的大量資料集，將訓練速度提升一倍。
在正式推出面向大眾的產品之前，Facebook 會通過 Big Basin、Big Sur 這樣的伺服器對這些 AI 系統進行訓練。正是因為 Facebook 的持續投入，才讓這一切變得可能。
是度秘在智慧家居領域佈局的一個重要信號，同樣也是兩個家電巨頭向「智慧化」發展的重要標誌之一。在與海爾合作方面，海爾與度秘DuerOS達成了戰略合作，將DuerOS對話式人工智慧作業系統加入到海爾產品序列，並且在現場發佈了雙方合作的首款搭載DuerOS的冰箱——海爾馨廚系列冰箱。
在與美的合作方面，美的介紹了他們的「美的智慧家居科技有限公司」，也就是原美的智慧家居研究院在智慧家居方面的佈局，緊接著又介紹了M-Smart智慧生活開放平臺。隨後，發佈了美的與度秘深度合作打造的「智慧語音盒」。
北京大學王立威教授：高校演算法的突破與創新要走在資料前面
中國人工智慧學會AIDL第二期【人工智慧前沿講習班】日前在北京中科院自動化所舉行，本期講習班的主題為【機器學習前沿】。北京大學教授王立威帶來了題為《機器學習理論：回顧與展望》的主題報告，主要對機器學習中關於泛化能力的幾個重要理論進行介紹。
從AI民主化四大戰略，看穀歌雲服務如何提升全民“參與感”
為了做好雲服務，這兩年穀歌一直很拼。砸錢、招人、出產品，穀歌攻城掠地的三板斧總是屢試不爽。3月9日淩晨的Google Cloud Next' 17雲計算大會上，四大天王（Diane Greene、CEO Sundar Pichai、Alphabet 執行主席 Eric Schmidt 、雲機器學習與人工智慧首席科學家李飛飛）加上近十位合作企業的高管月臺，似乎也多了一分人多勢眾的感覺。
在全長兩個多小時的開場Keynote中，穀歌把大部分時間留給了合作企業，這些來自零售、娛樂、電信、金融、電商等多個領域的巨頭逐一介紹自家業務是如何使用雲服務的：
為普及穀歌雲計算，使人工智慧真正受惠于民眾，李飛飛在演講中講了“democratizing AI”（AI民主化），及其四個發力方向：計算力、演算法、資料和人才。
針對AI民主化，雷鋒網也從更好的計算力、更通用的演算法、更海量的資料、更優秀的人才這四個方面進行了梳理。
更好的計算力（Computing）
機器學習計算引擎Cloud Machine Learning Engine實際上早在去年就公佈了測試版本，這個基於TensorFlow搭建的平臺能夠説明開發機器學習模型。在李飛飛的理解中，人工智慧技術以往需要精通程式設計才能順利駕馭，如今借助現有的框架，用戶可以將基礎架構和模型搭建全權交給穀歌雲進行大規模處理，把更多的精力放在“做什麼”而不是“怎麼做”上。這也是穀歌實現技術普及的一個過程：降低使用者的使用門檻，把更多的基礎內容交給更擅長的穀歌團隊來做。
更通用的演算法（Algorithms）
在Keynote上，李飛飛就發佈了一系列通用模型API，這也是讓AI變得更加“親民”的一種方式。用於圖像識別的Vision API實際上早已經開發了一段時間，而視頻分析的Video Intelligence API才是新推出的一大亮點，它可以自動識別視頻中的物體，讓視頻實現可搜索。
更海量的資料（Data）
不論是演算法訓練還是系統測試，龐大的資料量對於人工智慧而言毫無疑問都非常寶貴。在與一些高校老師接觸的過程中，雷鋒網也瞭解到高校目前面臨著“資料荒”問題。高校研究目前都是採用公開資料集，主要目的是對演算法的可行性進行測試。但這些資料集比起企業級別的資料實在是九牛一毛。現在不少高校教授同樣身兼企業的首席科學家，資料不得不說是一個非常重要的考量。李飛飛此前加入穀歌，或許也是看中了穀歌在資料的強大實力。
更優秀的人才（Talent）
為了讓人工智慧的普及範圍更廣，單從企業的基礎設施入手自然不夠，人才的培養與合作同樣重要。穀歌發佈 Advanced Solution Lab的目的，也在於充分利用谷歌人才的實力，幫助其它企業解決複雜的機器學習問題；此外，該計畫還將贊助一些嘗試解決困難問題的研究者，讓他們與谷歌一同解決——自然，採用的服務也都會是穀歌生態下的系列產品，而這一舉措又能夠更好地吸引越來越多的用戶轉投穀歌麾下。
Ian Goodfellow 離開OpenAI，重回穀歌大腦團隊
據雷鋒網AI 科技評論消息，Ian Goodfellow 已於今年 3 月份從 OpenAI 重回穀歌。
目前 Ian Goodfellow 的 LinkedIn 個人資料已經新增了一列，頭銜為穀歌「Staff Research Scientist」，而 Twitter 上的資料顯示為「Google Brain research scientist」；不過維琪和 Quora 上的資料暫時還沒有更新。
Facebook 開源新一代 AI 訓練伺服器 Big Basin，速度提升一倍
美國當地時間 3 月 8 日，Facebook 正式宣佈了新一代的伺服器設計方案——“Big Basin”，它是 AI 訓練系統 Big Sur 系列的繼承者。這些使用英偉達的 GPU 作為處理核心的伺服器連接起來，形成一個巨大的 AI 訓練網路，這使得 Facebook 的產品能夠進行物體和面部識別、即時文本翻譯、以及理解並描述圖片和視頻中的內容。
Facebook表示，與 Big Sur 相比，Big Basin 能夠訓練比之前的規模大 30% 的機器學習模型。根據在標準神經網路模型上的測試，Big Basin 還可以通過壓縮訓練 AI 系統需要的大量資料集，將訓練速度提升一倍。
在正式推出面向大眾的產品之前，Facebook 會通過 Big Basin、Big Sur 這樣的伺服器對這些 AI 系統進行訓練。正是因為 Facebook 的持續投入，才讓這一切變得可能。