头条：基因研究与联邦机器学习

这份来自剑桥大学的报告谈到 AI 对于基因研究的意义，同时列举了当下 AI 基因应用的现状以及政策监管的思考。

在基因技术与 AI 相结合的案例中，最大的挑战就是机器学习系统无法获取高质量的数据集，而机器学习的数据偏见也引发科学家对于将 AI 应用到基因数据分析的担忧。

目前，医疗 AI 领域开始关注「联邦机器学习」，这是由 Google 提出的一个算法，原本是为了解决 Android 手机用户的机器学习与手机用户隐私的问题，其要义是在保证用户隐私的前提下，实现多个不同来源数据的建模训练。此前，英特尔已经开始与宾州大学医学院基于「联邦机器学习」的脑癌研究。WSJ 的报道称，利用这个算法构建的系统，旨在帮助放射科医生快速了解医疗影像中脑癌的位置。

关于「联邦机器学习」在医疗领域的发展，可以参见这篇论文。

最后补充一个延伸视频，创业公司 LabGenius 分享了如何利用机器学习构建蛋白质疗法（关于这个疗法的介绍，请参考《自然》杂志上的一篇论文）的研究平台，视频地址在这里。

AI 伦理

IBM 与圣母大学（University of Notre Dame）合作建立技术伦理实验室，这个实验室将研究包括人工智能、量子计算等在内的新技术伦理问题。

WSJ 的报道称，这个名叫「Notre Dame-IBM Tech Ethics Lab」的机构将通过会议、报告的形式向政府和商业机构提供技术伦理的建议。

MIT 永久下线了一个含有众多争议标签数据的数据集。这个数据集主要用于帮助研究人员、开发者快速训练图片识别服务，不过其部分图片的标签含有种 族歧视，比如将女性图片标记为「妓女或婊子」，用一些侮辱性的话语描述黑人与亚裔。

MIT 已经就此事道歉。

Quartz 报道了一位长期致力于 AI 伦理推广的科学家 Brent Hecht，所谓的「Responsible AI」是一件非常难的事情，但正如这篇文章标题所言，或许 2020 年正在发生的变化，会成为构建 AI 伦理的开始。

差不多两周前，Facebook AI 负责人 Yann LeCun 宣布退出 Twitter，导火索也是关于机器学习模型训练中的伦理问题——AI 偏见。你可以在这里了解争论的始终，Yann LeCun 随后在 FB 上发表了自己的总结。

汽车与 AI

《日经亚洲评论》率先报道了小鹏汽车成为首家采用英伟达最新 AI 芯片的自动驾驶公司，在上月底交付的新款电动汽车 P7 上，使用了英伟达的车载计算机 DRIVE AGX Xavier，每秒可执行 30 万亿次操作，仅消耗 30 瓦功率。

正如《日经亚洲评论》所言，这个合作所展现的是汽车行业秩序的全面变化，来自中国的新造车公司与美国 AI 芯片公司共同打造新一代汽车。

此前，「AI Insider」也谈到了戴姆勒与英伟达的合作，其时间点是戴姆勒与宝马分手之后。

传统汽车公司与 AI 公司、云服务巨头的合作正在频繁，宝马中国上周与阿里云在上海共同建立「阿里云创新中心—宝马初创车库联合创新基地」。这个合作里还有上海金桥经济开发区这样的政府机构，官方新闻稿称：

阿里云和宝马将发挥各自的资源优势，聚集、影响和服务「互联网++汽车」领域具备一定规模的高成长性企业和人才，有效推动金桥乃至浦东新区成为上海实现未来智能汽车创新发展的高地。

自动驾驶卡车公司 TuSimple 的扩张。WSJ 指出，这家创业公司将与美国多家物流公司合作，从目前每周大约 50 次的自动驾驶运输增加到 93 次，目前 TuSimple 已经和速卖通和 UPS 达成了合作。

巨头

全球 SaaS 市场份额。这个报告来自咨询公司 Forrester，如下图所示，Salesforce 继续排名第一，阿里云是唯一进入榜单的亚洲公司。

值得关注的是，关于这个榜单的报道，仅限于中文互联网，而且所有的内容都是阿里云的新闻通稿，比如这个和这个。

阿里云上周最值得关注的一个动作是发力东南亚市场。包括扩建印尼数据中心、在菲律宾成立生态联盟并进军菲律宾市场两个方面。

雷锋网给出了一个数字，过去一年，阿里云在亚太区域的市场份额持续上涨，从26%提升至28.2%，接近亚马逊和微软份额总和。

但这个数字非常模糊，亚太与东南亚是两个不同的市场范畴，我更愿意将这里的「亚太」理解为中国市场，毕竟，阿里云在中国市场具有绝对的统治力。

作为当下全球主要云计算巨头争夺的焦点市场，东南亚市场已经聚集了 AWS、Azure、GCP、阿里云、Oracle 等众多公司，这是一个正在爆发的市场，阿里云等中国云计算企业在东南亚所面临的，是 AWS、Azure 这类企业，而在产品、技术之外，本地化也将是中国企业的最大挑战。

Google 升级 G Suite 产品。上周，Google 将测试了一年的「联网表格」功能正式向所有 G Suite 订阅用户开放。这个功能可以帮助用户把 Google 表格与 GCP 的数据仓库 BigQurery 打通，从而直接在表格里完成 PB 级别的数据分析。

另外，Google 还将在近期推出 Sheets Smart Fill、Sheets Smart Cleanup，都是将更多 AI 能力注入到表格产品里，前者利用 AI，实现表格的智能填充，后者则是为了帮助用户校正数据错误。

GCP 扩大裸金属服务器的产品线。上周，Google 宣布裸金属服务器将在包括阿斯本、法兰克福、伦敦等多个区域全面上线。据了解，Google 的裸金属服务器采用了英特尔的 Cascade Lake Xeon 可扩展处理器，可以提供最高 112 核、3TB 内存的计算实例。

从产品形态上说，裸金属服务器更像是一个「云上的物理服务器」，可以提供更安全、性能更好也更灵活的计算服务，其适用范围也比较广泛，比如对计算安全有特殊要求的行业，或者一些需要高性能计算的行业等等。

目前，国内主要云计算公司也相继发布了裸金属服务器：

• 阿里云：弹性裸金属服务器（神龙）；
• 腾讯云：黑石服务器；
• 华为：BMS裸金属服务器；

浪潮与英特尔。上周传出英特尔停止向浪潮提供芯片的消息，一度导致 A 股上市公司浪潮信息跌停。英特尔给出的官方回应是：

英特尔需要根据美国相关法律对我们的供应链做出一些相应的调整，因而不得不临时性暂停对此客户的供货。这次临时性暂停预计两周以内，届时我们将恢复对此客户的供货。

公开资料显示，浪潮在中国服务器市场占据重要位置，分析机构 Gartner 2020 年 Q1 给出的数据是，浪潮占中国服务器市场份额 37.6%，位居第一，全球 9.6% 的份额位居第三。包括阿里云、百度云都是浪潮的客户。

另一组数字统计里，浪潮在中国 AI 服务器里，占据半壁江山。

与此同时，英特尔是浪潮第一大芯片供应商。

腾讯首个百万级数据中心开服。这个位于清远的数据中心规划容纳 100 万台服务器，腾讯表示，这也是整个华南地区迄今为止最大新基建项目，此次开服的数据中心为一期项目。

第一财经援引腾讯公司 IDC 平台部总经理钟远河的话表示，相比于传统数据中心三年的建设周期，清远数据中心从土建到投产只用了一年多的时间，其原因就是，当地政府积极配合以及腾讯的新技术，腾讯这样介绍这个新技术：

我们在五年前就进行投入研究，目前数据中心的技术已经经历了四代，原来传统的建设方式是工程总包的方式，就像买一个房子找一个工程队装修，而现在则是按服务器的需求将里面的部件模块化，厂商做好了到工地上一拼就可以完成。

腾讯今年加大了对于数据中心的投资力度，6 月，腾讯上海数据中心在松江开工；与天津合作，将在滨海新区新建一个容纳 30 万服务器的数据中心。

可以预见的一点，随着新基建在各地的持续开展，数据中心建设的热潮也才刚刚开始，作为云与企业业务的底层支撑，数据中心所扮演的重要性也将凸显。

创业公司

一组中国工业互联网的创业公司。工业互联网从概念到落地，发展速度极快。一方面，互联网技术早已完成了对于消费市场的渗透，必然会将触角伸向新的领域，以 BAT 为代表的互联网公司，过去几年持续不断地向市场释放信号；另一方面，中国工业领域，特别是制造业面临转型升级以及复杂的市场变化，对新技术的需求也在不断上升。

也因此，工业互联网的发展，未来几年会进入到一个快车道，除了西门子、施耐德等全球巨头外，海尔、阿里云、富士康也成为新晋玩家，这些国内巨头既有自己的产品布局，也在投资重点创业公司，雷锋网汇总了一组 2020 年获得融资的工业互联网创业公司：

• 海尔旗下的 COSMOPlat 获得 9.5 亿人民币 A 轮融资，投资方包括国调基金、上海城投旗下诚鼎基金、招商致远资本、投控东海、同创伟业；
• 凌云光技术获得 2.5 亿人民币融资，投资方包括工业富联和小米集团；
• 锱云科技 A+ 轮融资，投资方为磐霖资本；
• TCL 旗下的格创东智获得亿级 A 轮融资，投资方为云锋基金；
• 德风科技获得 8000 万 A 轮融资，投资方为招商局、创新工场、云启资本；