产品·研究

汇总近期值得关注的 AI 与云计算的新产品以及学术研究突破。

云

阿里云发布移动开发平台 mPaaS 服务。如产品名称所指，这是一个面向移动开发的平台，根据其官方的介绍，该产品整合了部分支付宝原生组件，能够在移动应用性能上带来提升，比如减少页面白屏、规避 Android 系统 Webview 碎片化问题从而提升 Hybrid App 性能等。你可以在阿里云官网详细了解这个平台。

腾讯云推出数字农村解决方案。2019 年 5 月，国务院发布《数字乡村发展战略纲要》，腾讯云的这个解决方案也以此为出发点，提供了一整套面向农村管理、服务的产品，值得注意的是，腾讯数字农村产品的呈现形式主打小程序，几乎所有的产品展示都是手机界面。你可以在腾讯云官网详细了解这个产品。

微软 Azure 的官方学习资源汇总。云服务越发复杂，企业的学习成本也越来越高，微软官方推出了一组 Azure 的学习资源汇总，从账户创建开始，整合了开发者的电子书、技巧等内容，可以帮助大家快速了解微软 Azure 的产品和服务。

机器学习

Google AI 的年终总结与展望。这篇出自 Jeff Dean 之手的长文，汇总了 Google 过去一年 AI 领域的研究突破以及产品创新，同时还对未来一年的 AI 研究方向做了展望，比如如何构建一个可以应对多任务处理的 AI 系统，如何更好杜绝 AI 系统的偏见等等，这篇汇总非常值得一读。

Lyft 推出开源的机器学习平台 Flyte。根据其官方博客的介绍，这个平台具备并行、可扩展等特点。你可以通过这篇博客进一步了解这个产品，

机器学习系统里隐性技术成本。过去几年机器学习成为行业热议的话题，从大公司到学术机构，纷纷将资金、人才转向这个领域，机器学习也的确为整个行业带来了新的增长点，但对于机器学习系统的成本来说，除了采购硬件或订阅云服务的费用外，还有没有技术层面的成本呢？推荐这篇论文，可以从另一个角度理解机器学习的优势和劣势。

国家·政府

当 AI 成为国家之间竞争的重要领域时，围绕 AI 的各项技术以及产业链变化，都有了新的意义。

譬如国家政策的宣传。无论是国内还是国外，无论是哪一类国家，依托新技术的国家宣传，已经成为左右舆论的「新武器」。

过去几年，越来越多的人已经意识到，社交媒体上的政治、国家政策的热门话题，都是由海量机器人自动生成，并借助某些神秘力量（中国社交媒体的政治热门话题是有关部门筛选）推动起来，包括 Facebook、Twitter 在内的主要社交媒体公司表示将持续通过 AI 的能力来对抗这些机器人对于舆论的操控。

在德州大学奥斯汀分校教授 Samuel Woolley 看来，目前围绕政治、国家政策的议题操控，仍然处在初级阶段，学术领域所热议的「computational propaganda」还没有大规模出现，但已经有了苗头，Samuel Woolley 的新书The Reality Game里有这么一段表述：

There are, however, signals that AI-enabled computational propaganda and disinformation are beginning to be used. Hackers and other groups have already begun testing the effectiveness of more dangerous AI bots over social media. A 2017 piece from Gizmodo reported that two data scientists taught an artificial intelligence to design its own phishing campaign: “In tests, the artificial hacker was substantially better than its human competitors, composing and distributing more phishing tweets than humans, and with a substantially better conversion rate.”

Samuel Woolley 认为，上述挑战已经超越了技术范畴，需要人与机器的共同协作，才能打赢这场「关于真实的游戏」。

而在国家层面，近一段时间里，白宫一方面发布面向国内的 AI 管理原则，另一方面也对于 AI 领域的技术出口做了限制。

白宫发布的AI 管理原则共计 10 条，涉及到 AI 技术与公共服务、科学研究、伦理与公平等，你可以在白宫网站详细了解这些原则。

上述这些原则出自白宫的科技政策办公室（White House Office of Science and Technology Policy ，简称「OSTP」)，联邦各机构会根据实际情况落实上述原则，不过正如 MIT 科技评论所言，尽管 OSTP 并没有强制权力，但这些原则也为联邦机构制定 AI 监管措施提供了标准。

更进一步，美商务部上周发布了新的规定，除加拿大之外，美国企业在出口包含基于深度神经网络的地理图像分析技术时，必须得到商务部的许可。这意味着，大量用于无人机、卫星的地理图像处理工具都会受到限制。

在中美贸易战的大背景下，中国如何减少对于美国技术依赖，一直是国际媒体关注的重要议题，一份来自经合组织的报道称，中国政府过去几年大力扶植国内半导体产业发展，仅在 2014 年到 2018 年，中国半导体企业收到来政府层面的资金（包括税收、低于市场利息的贷款等）支持就超过 500 亿美元，这些企业里，中芯国际、清华紫光两家企业的年收入 30% 都来自政府。

你可以在这里在线查看这份报告。同时，结合另一份乔治城大学的中国 AI 芯片产业链的报告，可以进一步了解中国在半导体相关领域的布局。

由此我也想到了不久前 WSJ 一篇关于华为崛起背后国家力量的调查文章，这篇文章引发全球（除了中国）热议，以至于 WSJ 随后还发布了具体的计算说明，可见这场「看不见的战争」背后，其利益关系有多么复杂。

行业·案例

沃尔玛的机器人尝试。WSJ 报道了沃尔玛的机器人系统，这个系统是沃尔玛与创业公司 Alert 共同合作开发，用于沃尔玛仓库的商品挑选，相比于人类员工的工作量，机器人每小时的工作量是人类的 10 倍。

AI 技术走入手术室。随着图像技术的进展，脑外科医生开始将 AI 技术应用到手术室，医生也可以像病理专家一样快速确定肿瘤部位。

Adboe 将 AI 应用到新产品中。上周的 CES 上，Adobe 展示了 AI 即时视频剪辑技术，这项技术利用了 Aodbe 的 AI 引擎和英特尔的处理器，可以大幅提升视频剪辑的效率。

达美航空将应用 AI 提升运营效率。达美航空今年首次参加 CES，其主题演讲里透露了如何将 AI 应用到公司运营之中，据了解，达美希望可以实现从飞机位置到机组人员再到机场条件（包括气候、空管）等多维度的数据收集和分析，从而可以更精准地安排航班。

华纳将 AI 引入电影制作。华纳宣布将与洛杉矶创业公司 Cinelytic 合作，这家公司曾推出一个机器学习管理系统，可以利用 AI 技术预测电影的投资回报，华纳将基于这个技术指导电影制作的决策，比如使用哪些演员、如何安排营销预算等等。

传统产品中的 AI 应用。一段时间里，我们常常将 AI 与某些炫酷产品结合在一起，其实在一些略显传统的产品里，AI 技术所发挥的作用也非常明显。比如博世公司展示了基于 AI 的虚拟遮阳帽，利用 AI 算法确定司机位置以及脸部特征，可以更有针对性地遮阳，再比如 LG 将 AI 技术与洗衣机结合在一起，利用内部的传感器感知衣物重量和面料质地，然后自行确定洗衣时间。