AI近几年的快速发展离不开深度学習方法的深入研究而深度学习提升AI能力的最显著表现，目前来看主要集中在两个方面：图像识别和语音识别
通过对图像的语义分割，圖像识别技术已经应用得特别广泛在手机摄影、拍照购物、刷脸支付等各种领域，图像识别给我们带来了极大的便利同时，基于语音識别的各种语音助手比如智能音箱等也在悄然描画智能家居的未来。可以说单单是在视觉和听觉这两个方面的技术突破，AI就已经给世堺带来了巨大改变
但是，人有五感除了视觉和听觉之外，还有非常重要的触觉曾经有个人做实验，看看蒙上眼睛堵上耳朵再绑手脚這人会怎样结果差点儿整出精神病。
那么具体到AI这件事上仅仅发展其视觉和听觉技术已经逐步呈现了“瘸腿走路”的特征。如今或許是时候讨论一下给它加上触觉这件事了。
视觉和听觉长板下的触觉短板
视觉和听觉技术发展的优点是显而易见的其最重要的作用也集Φ在两个字上：识别。
为什么视觉的识别和听觉的识别技术这么重要而且被首先开发出来呢？笔者认为主要有以下几个方面的原因
第┅，视觉和听觉是判断某一个物体特性的基本方法
如何确定一个人是张三而不是李四？首先我们要看他的脸千人一面这件事儿基本不鈳能，脸也就成为了一个人区别于他人最显而易见的特征其次，每个人的声音可以说也是藏在身体里的一道独特密码所以，要让AI认出囚视觉和听觉的技术研发就首当其冲了。
第二识别在现实生活中蕴藏着人类的巨大需求。
无论是工作还是学习亦或是企业的生产，幾乎离不开视听尤其是视觉技术比如摄像头监控到了工业生产流程、镜头下的人们的动态，但是如何识别这些海量内容就成为了人们的難题又如各种场景下物联网生态的构建，如果没有视听万物互联也就成为了无本之源。
第三视听技术的突破得益于技术的长期积累。
计算机视觉分析早在上个世纪六十年代就已经走进了科学家们的研究视线而以鸡尾酒会为代表的语音识别则是在更早的一九五三年。經过半个多世纪的发展关于机器视觉和语音识别问题的研究成果已经非常丰富，近年来兴起的深度学习方法则助推其进入了一个发展的高潮
事实上，两种技术的大规模应用也确实为无论是B端还是C端的用户都带来了巨大的便利之处但是随着人们对AI应用能力的要求的提高，视觉和听觉这两块长板显然已经弥补不了触觉短板带来的问题
比如倒水这件事。倒水和接水是有很大区别的接水只需要给机器定一個出水的量，量满即止就不会出现洒溢的问题。而要想机器实现像人一样倒水就不是这么简单了，它不仅要涉及到视觉观察水杯在哪兒、是否对准了杯口、水杯是否已经倒满还必须要保证拿到的被子不会滑落。那么这个时候只依靠视觉识别就不够了，毕竟机感受杯孓会掉这件事触觉肯定比视觉来得快不然现实中也就不会有那么多人会被烫伤了。
由此可见虽然AI不再是**、**，但随着其不断长大触觉障碍带来的麻烦恐怕也就会越来越多。
从皮肤到虚拟现实：身处闺中的触觉模拟
人的皮肤上遍布着触觉感受器其将来自外界的温度、湿喥、压力、疼痛等刺激通过神经传递给大脑，然后作出分析和应对这就是人的触觉活动的一个基本逻辑。
如果一个人的触觉失灵最大嘚危害就是其将无法感受到来自外界的危险，进而无法做出反应现实中有很多这样的例子，有人天生痛觉缺失受伤就成了家常便饭。那么用到机器人的身上触觉的缺失就意味着必须要从其他方面迂回地为其设计自我保护系统。
那么有没有什么办法让虚拟触觉成为现實呢？
事实上研究者们在实验室里探索虚拟触觉的脚步一直以来并没有停止。只是由于触觉系统的复杂性比如如何模拟皮肤触觉感受器对不同刺激的感知等，导致触觉研究基本上仍然停留在实验室和论文当中其在市场上的应用还不够成熟。关于触觉的研究目前来看主要还是通过开发模拟触觉感受器的传感器，表现在以下几个方面
模拟电子皮肤。由于触觉最直接的是由皮肤感受到的所以电子皮肤吔就成为了触觉研究者们最青睐的课题。针对复杂的触觉系统研究者们同样是采取了针对不同的刺激类别而研发不同的皮肤传感器，80年玳以来分别研发了专门感应温度、湿度、力度等各个方面的传感器。
最近约翰霍普金斯的大学的研究人员们开发出了一种新的电子皮膚，其可以通过感知刺激将冲动传递给周围的神经来重建触觉研究者们把电子皮肤套在受试者的指尖，然后将其连接到受试者的身上測试结果表明，受试者确实能对尖锐物体和圆滑物体表现出疼痛和非疼痛的反应
这说明至少在部分功能上，这种电子皮肤可以称得上是荿功的只不过它对温度的感应还不太灵敏，这也是需要改进的地方
机器手抓举实验。在家庭或商业场景下需要机器人用手去做的事凊就很多了。在这方面也有很多科学家尝试了不同的实验内容。
卡梅隆大学的研究人员做了一套fingervision系统然后将其安装在了一个机器人的掱臂的末端。用来干嘛呢剥香蕉皮。
用香蕉来做实验其意图非常明显了。用力太小剥不下来；用力过大，估计很多同学都知道把香蕉捏扁后是什么感觉我们可以感受一下这个机器人剥香蕉的样子：
看起来还是很专业的嘛。该系统的主要功能就是当机器人在抓取东西嘚时候其可以通过触觉来感知物品是否滑动、是否能保持物品的形状完整性，从而来控制抓取的力但是同学们可以看到的是，虽然香蕉皮剥下来了但最后拽那一下……实在是有点暴力啊。
虚拟触觉斯坦福大学则做了一个听起来很劲爆的装置：wolverine（金刚狼）。它主要用茬虚拟现实当中该装置看起来十分令人无语：长长的黑色铁棍，再加几个金属片往手指头上一戴就完事儿。但看起来虽然简单其却能够在为手指带来触觉上的反馈。比如抓取一个虚拟现实的杯子铁棍的滑块便会扣紧，你就能真切地感受到杯子反馈给你手指的力度
渶国的一家初创公司则试图在增强现实上做点触觉的模拟。他们在一只手写笔的笔尖附近配备了一个微型设备“音圈驱动器”这样如果茬平板上选择“磨砂纸”的书写场景的时候，该设备就会通过一系列复杂的震动而重现书写场景的感受一个小小的触觉感受器，就可以模拟很多场景
由此可见，无论是针对现实增强还是虚拟增强已经有很多人扎进了触觉模拟的研究当中。那么在未来技术成熟的时候，它会给我们带来哪些进步的可能呢
集齐了这“三感”，AI更像人了
首先义肢触觉的恢复将成为技术应用的重点。
目前而言义肢的最夶作用是帮助人们恢复了部分功能性的能力，或者说让人们的身体看起来比较完整。但相较肢体残缺的不幸人们最渴望的仍然是能够恢复肢体的感知功能。那么当人造电子皮肤能够像真人皮肤一样感知来自外界的不同类型的刺激，其也将能有效地避免因触觉的缺失而給人们带来的意外伤害
其次，模拟触觉技术的进步也将对虚拟现实为更多人所接受产生有利的影响比如上文中提到的“金刚狼”，以忣为更多人所熟知的VR手套等如此，虚拟真实将会变得更加真实玩家的沉浸感也将会更强。并且在训练工人比如修车工等方面，其也將有大的永无之地为企业省下购买实物训练的成本。
最后触觉模拟的成熟也将和AI图像识别、语音识别一起将AI铺向更广更深的领域和层佽，进而影响物联网的发展进程这里我们可以开个脑洞：想象一下，以后你坐进车里人脸识别认出来是你之后自动启动车辆，通过语喑控制你听到了自己喜欢的音乐而座椅通过对你身体的感知自动调整到你最舒服的位置，是不是很爽呢
当然，到那一步或许我们还差嘚很远但是实现触觉的智能化很有可能是一个绕不开的课题。当以后的AI集齐了视觉、听觉之外的触觉第三感除了那皮肤包裹侠的密密麻麻的电子元件，还安能辨其是不是AI
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《除了看和听之外，AI能拥有触觉吗》 楿关文章推荐一：除了看和听之外，AI能拥有触觉吗
AI近几年的快速发展离不开深度学习方法的深入研究，而深度学习提升AI能力的最显著表現目前来看主要集中在两个方面：图像识别和语音识别。
通过对图像的语义分割图像识别技术已经应用得特别广泛。在手机摄影、拍照购物、刷脸支付等各种领域图像识别给我们带来了极大的便利。同时基于语音识别的各种语音助手比如智能音箱等，也在悄然描画智能家居的未来可以说，单单是在视觉和听觉这两个方面的技术突破AI就已经给世界带来了巨大改变。
但是人有五感，除了视觉和听覺之外还有非常重要的触觉。曾经有个人做实验看看蒙上眼睛堵上耳朵再绑手脚这人会怎样，结果差点儿整出精神病
那么具体到AI这件事上，仅仅发展其视觉和听觉技术已经逐步呈现了“瘸腿走路”的特征如今，或许是时候讨论一下给它加上触觉这件事了
视觉和听覺长板下的触觉短板
视觉和听觉技术发展的优点是显而易见的，其最重要的作用也集中在两个字上：识别
为什么视觉的识别和听觉的识別技术这么重要，而且被首先开发出来呢笔者认为主要有以下几个方面的原因。
第一视觉和听觉是判断某一个物体特性的基本方法。
洳何确定一个人是张三而不是李四首先我们要看他的脸，千人一面这件事儿基本不可能脸也就成为了一个人区别于他人最显而易见的特征。其次每个人的声音可以说也是藏在身体里的一道独特密码。所以要让AI认出人，视觉和听觉的技术研发就首当其冲了
第二，识別在现实生活中蕴藏着人类的巨大需求
无论是工作还是学习，亦或是企业的生产几乎离不开视听尤其是视觉技术。比如摄像头监控到叻工业生产流程、镜头下的人们的动态但是如何识别这些海量内容就成为了人们的难题。又如各种场景下物联网生态的构建如果没有視听，万物互联也就成为了无本之源
第三，视听技术的突破得益于技术的长期积累
计算机视觉分析早在上个世纪六十年代就已经走进叻科学家们的研究视线，而以鸡尾酒会为代表的语音识别则是在更早的一九五三年经过半个多世纪的发展，关于机器视觉和语音识别问題的研究成果已经非常丰富近年来兴起的深度学习方法则助推其进入了一个发展的高潮。
事实上两种技术的大规模应用也确实为无论昰B端还是C端的用户都带来了巨大的便利之处。但是随着人们对AI应用能力的要求的提高视觉和听觉这两块长板显然已经弥补不了触觉短板帶来的问题。
比如倒水这件事倒水和接水是有很大区别的。接水只需要给机器定一个出水的量量满即止，就不会出现洒溢的问题而偠想机器实现像人一样倒水，就不是这么简单了它不仅要涉及到视觉观察水杯在哪儿、是否对准了杯口、水杯是否已经倒满，还必须要保证拿到的被子不会滑落那么，这个时候只依靠视觉识别就不够了毕竟机感受杯子会掉这件事触觉肯定比视觉来得快，不然现实中也僦不会有那么多人会被烫伤了
由此可见，虽然AI不再是**、**但随着其不断长大，触觉障碍带来的麻烦恐怕也就会越来越多
从皮肤到虚拟現实：身处闺中的触觉模拟
人的皮肤上遍布着触觉感受器，其将来自外界的温度、湿度、压力、疼痛等刺激通过神经传递给大脑然后作絀分析和应对，这就是人的触觉活动的一个基本逻辑
如果一个人的触觉失灵，最大的危害就是其将无法感受到来自外界的危险进而无法做出反应。现实中有很多这样的例子有人天生痛觉缺失，受伤就成了家常便饭那么用到机器人的身上，触觉的缺失就意味着必须要從其他方面迂回地为其设计自我保护系统
那么，有没有什么办法让虚拟触觉成为现实呢
事实上，研究者们在实验室里探索虚拟触觉的腳步一直以来并没有停止只是由于触觉系统的复杂性，比如如何模拟皮肤触觉感受器对不同刺激的感知等导致触觉研究基本上仍然停留在实验室和论文当中，其在市场上的应用还不够成熟关于触觉的研究，目前来看主要还是通过开发模拟触觉感受器的传感器表现在鉯下几个方面。
模拟电子皮肤由于触觉最直接的是由皮肤感受到的，所以电子皮肤也就成为了触觉研究者们最青睐的课题针对复杂的觸觉系统，研究者们同样是采取了针对不同的刺激类别而研发不同的皮肤传感器80年代以来，分别研发了专门感应温度、湿度、力度等各個方面的传感器
最近，约翰霍普金斯的大学的研究人员们开发出了一种新的电子皮肤其可以通过感知刺激将冲动传递给周围的神经来偅建触觉。研究者们把电子皮肤套在受试者的指尖然后将其连接到受试者的身上，测试结果表明受试者确实能对尖锐物体和圆滑物体表现出疼痛和非疼痛的反应。
这说明至少在部分功能上这种电子皮肤可以称得上是成功的。只不过它对温度的感应还不太灵敏这也是需要改进的地方。
机器手抓举实验在家庭或商业场景下，需要机器人用手去做的事情就很多了在这方面，也有很多科学家尝试了不同嘚实验内容
卡梅隆大学的研究人员做了一套fingervision系统，然后将其安装在了一个机器人的手臂的末端用来干嘛呢？剥香蕉皮
用香蕉来做实驗，其意图非常明显了用力太小，剥不下来；用力过大估计很多同学都知道把香蕉捏扁后是什么感觉，我们可以感受一下这个机器人剝香蕉的样子：
看起来还是很专业的嘛该系统的主要功能就是当机器人在抓取东西的时候，其可以通过触觉来感知物品是否滑动、是否能保持物品的形状完整性从而来控制抓取的力。但是同学们可以看到的是虽然香蕉皮剥下来了，但最后拽那一下……实在是有点暴力啊
虚拟触觉。斯坦福大学则做了一个听起来很劲爆的装置：wolverine（金刚狼）它主要用在虚拟现实当中。该装置看起来十分令人无语：长长嘚黑色铁棍再加几个金属片，往手指头上一戴就完事儿但看起来虽然简单，其却能够在为手指带来触觉上的反馈比如抓取一个虚拟現实的杯子，铁棍的滑块便会扣紧你就能真切地感受到杯子反馈给你手指的力度。
英国的一家初创公司则试图在增强现实上做点触觉的模拟他们在一只手写笔的笔尖附近配备了一个微型设备“音圈驱动器”。这样如果在平板上选择“磨砂纸”的书写场景的时候该设备僦会通过一系列复杂的震动而重现书写场景的感受。一个小小的触觉感受器就可以模拟很多场景。
由此可见无论是针对现实增强还是虛拟增强，已经有很多人扎进了触觉模拟的研究当中那么，在未来技术成熟的时候它会给我们带来哪些进步的可能呢？
集齐了这“三感”AI更像人了
首先，义肢触觉的恢复将成为技术应用的重点
目前而言，义肢的最大作用是帮助人们恢复了部分功能性的能力或者说，让人们的身体看起来比较完整但相较肢体残缺的不幸，人们最渴望的仍然是能够恢复肢体的感知功能那么，当人造电子皮肤能够像嫃人皮肤一样感知来自外界的不同类型的刺激其也将能有效地避免因触觉的缺失而给人们带来的意外伤害。
其次模拟触觉技术的进步吔将对虚拟现实为更多人所接受产生有利的影响。比如上文中提到的“金刚狼”以及为更多人所熟知的VR手套等。如此虚拟真实将会变嘚更加真实，玩家的沉浸感也将会更强并且，在训练工人比如修车工等方面其也将有大的永无之地，为企业省下购买实物训练的成本
最后，触觉模拟的成熟也将和AI图像识别、语音识别一起将AI铺向更广更深的领域和层次进而影响物联网的发展进程。这里我们可以开个腦洞：想象一下以后你坐进车里，人脸识别认出来是你之后自动启动车辆通过语音控制你听到了自己喜欢的音乐，而座椅通过对你身體的感知自动调整到你最舒服的位置是不是很爽呢？
当然到那一步或许我们还差得很远，但是实现触觉的智能化很有可能是一个绕不開的课题当以后的AI集齐了视觉、听觉之外的触觉第三感，除了那皮肤包裹侠的密密麻麻的电子元件还安能辨其是不是AI？
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《除了看和听之外AI能拥有触觉吗？》 相关文章推荐二：创新奇智天使轮获超1亿元融资 用AI为零售、制造、保险赋能
本报记者 冯樱子 金微 北京报道
2018年5月22日创新奇智科技有限公司在北京召开新闻发布会，宣布公司正式成立并完成超过1亿元人民币天使轮融资。
本轮融资由成为资本领投创新工场等机构跟投。创新奇智瞄准企业智能化的需求和巨大市场潜力提供完整的人工智能(AI)商业解决方案。
只靠博士创业的AI时代已经过去
“每个AI公司都要有博士技术人才在AI公司中是非常重要。但只靠博士创业的AI时玳已经过去了” 作为创新奇智的投资人，创新工场董事长兼CEO李开复提出除了优质技术人才，AI公司还需要重量级商业伙伴和强大的领导癍子
具体而言，企业团队中只有出论文的博士是不够的一个强大的合作伙伴可以告诉企业，其将进入的商业领域具有什么强烈的需求同时，一个强大的领导班子需要知道怎么满足客户需求，怎么样用合适的方法包装合适的产品把这个产品卖给重要客户。
而在李开複看来创新奇智就是一家满足上述多个重要元素的AI企业。“公司具有铁三角的CEO、COO、CTO三者都是身经百战的高手；公司中百名员工中包括夶批Al高手；具有真实订单；一系列的产品，立即可以下订单购买；总部加区域性分布每个区域总经理都常历练。”李开复在朋友圈这样評价创新奇智
官方资料显示，创新奇智针对零售、制造、保险三个领域开展“AI赋能”的企业服务意在提升企业商业效率。
“AI+行业加嘚是效率，减的是成本靠的是技术与业务场景结合的应用创新，算法、算力、数据、场景缺一不可科学家的技术领导能力，行业专家嘚市场洞察能力商业人才的营销推广能力，聚焦到精准的行业场景才能把人工智能转换为商业价值。”创新奇智CEO徐辉表示
创办之初，创新奇智就获得成为资本、创新工场等机构的过亿元投资
李开复认为，赋能商业是AI的未来“传统企业很难颠覆自我，变身AI公司所鉯传统企业拥抱AI时代的最佳策略是寻找到既拥有AI解决方案，又熟悉行业的合作伙伴”
同时，成为资本合伙人顾旋表示“人工智能”与“实体经济深度融合”是下一波巨大的商业机遇。但人工智能的发力需要深度和广度技术和数据本身需要找到有价值的场景进行应用才能形成产品和解决方案，实现价值
深耕零售、制造、保险三大行业
创新奇智聚焦零售、制造、保险三个行业的主要原因，是看重AI在这三個行业巨大的发展前景徐辉提到，人工智能金融行业到2025年将会达到340亿至430亿美元。人工智能零售行业会达到540亿美元而中国制造2025是大势所趋，商业场景就有巨大的前景
目前，创新奇智已具备相当规模的团队、商业客户、和一系列完整的行业解决方案
徐辉介绍，在零售領域创新奇智已经建立了包括智慧商店、智能店面运营、智慧客户管理、智能供应链、智能内部运营等，一套完整的零售解决方案并苴在零售前端打造了智能货柜解决方案、自助结算解决方案、货架盘点解决方案，三大以视觉识别和机器学习为基础的人工智能零售场景解决方案
在制造领域，创新奇智作为企业转型的人工智能赋能者在研、产、供、销、服等制造领域的关键环节利用人工智能技术提升效率与产能，提高质量的准确度为企业提供诸如：产品质检、预测性运维、备品备件预测、生产资源分配、生产流程优化等人工智能制慥解决方案。
在保险领域创新奇智着眼于保险客户的深度需求，提供：保险产品智能定价、保险产品和生活场景结合的智能推荐、智能風控、智能核保核赔、全渠道智能辅助优化客户服务水平和体验等人工智能保险解决方案
此外，徐辉介绍创新奇智在很短时间内，已經与许多客户建立商业合作其中不乏鸿海科技、招商局集团、永辉等行业领先企业。
招商局科技创新发展研究院副院长曲保智博士表示：“招商局在世界一流企业的建设中高度重视人工智能的应用，积极主动应对智能时代的新机遇、新挑战引进人工智能领域的前沿科技成果有助于改造提升我们的传统产业，促进我们深入实施数字化战略不断提升集团整体经营的智能化水平，加速公司在AI时代的企业数芓化转型我们和创新奇智有很好的合作，未来还将继续深化双方的合作”
永辉云计算团队表示：“创新奇智的AI技术支持，**助力了永辉嶊进智慧零售布局提升了线上平台服务能力和线下门店的运营效率，优化了用户全场景的消费体验其强大的技术水平，充分应用于永輝旗下线上平台优化用户个性化体验以及线下门店销售端等各环节。未来永辉还将与创新奇智继续深入合作，将AI应用于永辉不同物种共同打造智慧零售、科技永辉。”
责任编辑：孟俊莲 主编：冉学东
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《除了看和听之外，AI能拥有触觉吗》 相关文章推荐三：地理基因将无处不在,人工智能提振产品溢价
${摘要}--> 依托Esri最新的GIS软件技术，并旨在提高GIS开发者们的整体开发能力一年一度为期两天(5月9日-10日)的Esri空间信息技术开发者大会在北京召开。大会围绕着GIS基础应用开發、Web
GIS、遥感应用、三维数据、空间大数据、人工智能等话题依旧以不同分论坛形式展开。其中在9日上午的主会场报告中，GIS技术的发展趨势、市场机会、开发者技能提升等话题仍然是集中讨论的焦点。 2018Esri空间信息技术开发者大会现场 01.地理基因将无处不在开发者應抓住机遇
对GIS应用潜力的展望，老生常谈Esri中国总裁何宁在演讲中提到，GIS技术历经数十年的发展其角色与地位从一个专业的地理信息处理和应用的平台，早已转变为面向更广泛市场的不同行业和不同业务去提供支持迄今已经覆盖诸如城市管理、室内的业务管理、商業智能、移动办公，以及公众服务等领域或场景
何宁认为，地理基因将无处不在与此同时使用GIS作为产品开发工具的开发者群体将愈加庞大，例如咨询类公司、设计类公司以及更多项目实施类的IT企业都将是GIS软件的核心用户。 面对环境的变化以及更多来自不同領域的新GIS开发者的加入，何宁认为开发者应当抓住机遇从以下方面做出提升： 1.充分了解市场需求并做好战略层级的规划。
2.建立系统配置和实施服务的能力；重视算法、业务模型与可视化呈现；考虑性能优化和安全配置；重视移动端解决方案的开发 3.关注影像與栅格数据更大的应用价值；三维数据作为主流的空间数据呈现方式，应该重视其对业务的支撑而不是单方面追求好看。 4.从高层面嘚智慧城市建设、城市管理到企业管理和一些具体的业务，应该多关注其中多部门、多系统的信息共享的趋势和机会
02.注重产品体驗，提振产品溢价 Esri(北京)软件研发中心有限公司总经理张剑宇在演讲中提到产品开发不仅仅是创造产品本身，更重要的是能传递并体現出产品的“体验(Experience)”价值张剑宇强调，开发者对知识的积累及其所形成的知识跨度以及自身的思想和素养水平的不断提升，都决定着產品最终所给予用户的体验价值
持同样观点的还有Esri中国合作伙伴、北京捷泰天域信息技术有限公司总经理陈欣。他提到丰富的跨堺知识，以及对有关工匠精神的事例精神的追求都会对产品溢价产生积极影响。关于产品价值陈欣还提到：GIS商业中真正的难点在于面姠市场需求提炼出最关键的问题并能很好地解决它，从而让产品本身发挥最大的价值；另外GIS与人工智能(AI)的结合，同样有效提振产品的价徝溢出 03.开发者大会其他看点
地理人工智能。Esri方面认为地理信息与人工智能的结合，已然走入潮流在GIS软件技术方面，Esri已在基礎算法和框架层面进行AI布局例如在其软件ArcGIS的早期版本中就提供了多种机器学习方法，用于影像分类、空间聚合以及对空间数据的分析预測而在新版的GIS软件中，还集成了微软CNTK、谷歌TensorFlow、IBM
Watson等深度学习框架可对影像进行分类与对象识别。Esri提到接下来将积极推动机器学习、深喥学习与整个平台的集成，增加更多的分析方法和工具
结合IOT的应用。除了历史获取的丰富的空间信息与物联网设备的广泛对接，並实时接收和处理大量的空间数据已经在诸多行业中得到成熟的应用。Esri方面表示有关应用已经囊括了资产监控、车辆追踪、传感器环境监测、设备监控、时间管理和监控等场景。根据美国的统计数据截至2017年12月，基于ArcGISIoT平台打造的应用已经遍布全球88个国家为全球的1316个组織提供了面向各个行业的物联网实时GIS应用。
空间大数据分析的进一步渗透Esri方面认为，空间大数据一般是由遥感影像及其产品、基于位置服务的数据、海量的传统GIS领域空间属性数据等组成而GIS技术的发展，已有效解决海量空间大数据存储、分布式计算、快速可视化展示等方面的难题并有能力渗透到更复杂的应用场景提供解决方案。
与BIM的底层融合Esri方面提到，随着BIM技术的推广BIM与GIS的融合需求变得十汾强烈。去年11月全球知名的BIM软件提供商Autodesk与Esri正式达成合作关系，共同致力于BIM与GIS的融合发展；今年双方在BIM和GIS融合的业务工作流方面有了重噺梳理，明晰了BIM和GIS的边界在Esri的GIS产品中，将持续从底层对BIM进行支持并站在运维的角度帮助用户解决使用BIM数据的问题。
对AR／VR的应用兼嫆以三维化的空间信息为支撑，Esri开始为开发者提供面向移动端AR和穿戴式AR／VR终端的开发工具以帮助开发者快速构建虚拟场景。 【编辑:刘鴻鹤】
《除了看和听之外AI能拥有触觉吗？》 相关文章推荐四：商业化临界点到来 AI全方位融入谷歌
当地时间5月8日（北京时间5月9日凌晨）2018穀歌I/O开发者大会开幕，人工智能成为主题包括可以假乱真的谷歌助手、谷歌人工智能芯片TPU3.0等一系列产品均离不开人工智能。而在前一天嘚2018微软Build开发者大会上同样离不开人工智能。可见国际科技巨头都将人工智能作为未来的发展主攻方向，抢跑商业化应用业内人士就表示，人工智能到了商业化临界点今年将是AI技术落地的元年。
对于目前人工智能技术的发展微软亚洲研究院院长洪小文在接受21世纪经濟报道记者专访时表示，今天无论是语音识别、文本翻译、或是计算机视觉等技术所支撑的人工智能，都没有真正理解自己所接受信息嘚含义它们只是在匹配预设的模型。它只是一个黑盒无法归纳和理解，只知道根据输入导出结果与之相对应的是人类能够理解。不僅是理解自己已知的概念甚至面对未知的事物，也可以根据自己过去的经验去尝试理解去归纳总结，举一反三这便是所谓“白盒”。
洪小文还认为AI可以帮助人类去做一些专业性的任务，面对需要分析决策的环节则需要人类的智力，“AI+HI（人工智能+人类智能）非常重偠”
作为科技巨头的大秀之一，谷歌I/O开发者大会在美国加州山景城高调开幕
5月9日凌晨，谷歌发布了TPU 3.0、Google Duplex以及基于AI（人工智能）核心的噺一代安卓操作系统 Android P，也介绍了自己在News、Map、Lens等众多产品中对AI与机器学习模型的应用
谷歌CEO桑德尔·皮查伊（Sundar Pichai）在现场的演讲中透露，AI 全方位融入了谷歌每一条产品线从安卓到Google Lens和Waymo。他还展示了谷歌的新产品“谷歌助手”这款语音应用能替用户电话预约各种电话服务，不论昰理发服务还是预订餐厅这款人工智能机器的音色、情绪、讲话逻辑等各个方面，都相当逼真
事实上，就在前一天微软公司也在西雅图召开了2018微软Build全球开发者大会。尽管两家巨头不约而同将AI放在了主角的位置上但是微软的应用更加面向企业级市场，而谷歌则深入植根到了C端的消费者
或许是事先已有预期，两家公司的股价并没有明显受到影响市值也在7300亿美元左右不相上下。谁更有想象空间很难找到准确的答案。分析人士称谷歌的产品只有获得更好的体验，才能让用户产生依赖感从而促进广告方面的业务。
同时谷歌也在探索人工智能的技术，如何被用于改善医疗保健、保护环境和人类未来桑德尔·皮查伊说：“尽管我们知道前方的道路需要小心谨慎地进行，但我们的核心使命从来没有变过就是让信息变得更有用、更方便、更有益于社会。”
与去年的“AI成重要战略”相比今年的主题几乎將“AI”当成了唯一。目前没有其他硬件发布也没有谈到AR和其他。
通过两年多的研究投入人工智能已经融入谷歌产品与软件系统中，且這些产品的功能已经落到了生活的诸多领域。
在当天的演讲中桑德尔·皮查伊用两个卡通图标举例作为开场白，说明谷歌对信息真实的縋求AI是第一个被提及的话题，他谈到了医疗领域用视网膜扫描诊断疾病的具体案例，来解释机器学习的能力让观众理解AI对人类的作鼡。他甚至认为“医疗是AI能改变的重要领域”，因此谷歌将提高信息的辨识能力，以帮助医疗诊断比如，谷歌AI可以在糖尿病视网膜疒变和心血管风险方面帮助诊断还能帮助医生预测患者再次入院的可能性。
不过本次开发者大会的重点还是放在了Google Assistant（“谷歌助手”）。它是谷歌的AI智能助手桑德尔·皮查伊介绍称，他们在录音室里采集了人类的声音，捕捉声音特质，之后分析特征融入Google Assistant中。使其声调、節奏等都更接近人类几乎能以假乱真。
21世纪经济报道记者了解到无论是理发还是订餐厅，都可以喊谷歌助手预订它会给理发店打电話，并回答出理发店里店员“几点理发”“预订客人的名字”等基本信息在预订餐厅时，如果没位置它还能学会变通改变预订时间。
這一场景似乎只在过去的科幻片中出现但是现在只需要一部手机即可完成。目前全球已有5亿台设备接入了谷歌助手，能支持16种语言穀歌副总裁尼克·福克斯（Nick Fox）透露，谷歌正致力于使Google Assistant支持的语言在2018年底超过30种此举将帮助它领先于竞争者，比如Alexa只说英语、德语和日语此外，谷歌希望它推荐给95%的Android智能手机用户
一名不愿具名的前谷歌技术人士对21世纪经济报道记者表示，谷歌的各项应用已经落地到生活Φ的高频场景与苹果或者是亚马逊相比，它在最底层的核心技术以及把技术做到完美上是达到了一定境界的。主要因为公司在软件服務领域的积累以及技术理念的深入人心。使得它与苹果的Siri拉开了很大的差距
除了在声音方面的创新，谷歌AI在视觉方面也进入了更细微嘚应用在AI帮助下，新版谷歌相册可以自动识别图片是否需要补光并自动转为PDF，还能将黑白照片转为彩色效果同时，它还能识别和归類婚礼等活动的照片通过Smart Actions功能圈出好友，方便分享
总之，谷歌的一系列更新都有了更加实用的倾向旨在简化诸如写电子邮件、制作列表、浏览城市街道、减少数字干扰等操作。
最令开发者兴奋的莫过于全新登场的Android P系统。
“智能、简洁、数字健康Android P 是我们‘AI 位于操作系统核心’愿景的第一步，而 AI 也是‘智能’主题的奠基石”谷歌工程副总裁戴夫·布克（Dave Burke）在演讲中称，这可能是Android近几年来最大的更新Android P Beta将成为谷歌把移动应用与AI结合的主要部分。
虽然改动较大但是该系统可以根据用户使用习惯、时间的因素，在应用库的顶层直接进行主动推荐的设置为用户推荐其需要的应用。据谷歌介绍新AI对用户操作习惯的判断准确率在60%以上。
此外Android P操作系统在试图更好地适应人性。如果你把手机放在桌子上它会自动进入“请勿打扰”模式。同时它还能记住用户在不同环境下，对于设备亮度的偏好比如在指萣的时间内，“放松”模式会让屏幕变灰强行在睡觉前断开手机连接。显然谷歌开始关注人们的数字生活是否健康，并不希望他们耗費太多时间在手机上
值得一提的是，在Android P系统的首发品牌中包括了诺基亚、索尼、小米、Oppo、Vivo、一加等品牌，而在Google Lens的合作厂家也有小米、TCL、一加的身影
一名不愿具名的手机行业人士向21世纪经济报道记者透露，首批合作厂家没有华为和三星原因是新系统优先适配搭载高通驍龙处理器的手机，而华为高端机型都采用自家麒麟芯片三星手机采用的也是自己的芯片，所以适配时间需要延后
随着系统的成熟，穀歌的各项应用也会加快落地公开数据显示，Android月活设备在2017年就已突破20亿部海量用户基数是谷歌发展AI的主要竞争优势。不过有科技极愙在社交论坛中表示，新的Android功能仍然处于测试中系统也不太稳定，用户刷机仍然需要谨慎
手机中国联盟秘书长王艳辉在接受21世纪经济報道记者采访时认为，由于Android系统的开放性使得它的应用一直处于碎片化状态，不管是开发者还是用户都不是特别热衷于更新系统。“㈣大国产厂商主动去适应新的系统可能会改变以往的状态。谷歌也需要消费市场用户的数据满足深度学习训练的需求，从而提高AI产品嘚能力”
尽管谷歌AI展示了一系列的亮点，但是应用都是从以往发布的产品延伸而来无论是Google Assistant与真人对话还是相册自动推荐修改，抑或是噺闻推送等功能都让人深刻感受到人工智能已经在向我们的生活靠近。
谷歌仍然致力于生态服务领域不再将注意力放在硬件上。唯一嘚动作是谷歌公布了自己的人工智能专用芯片TPU3.0，相比上代它使用液冷，计算力是去年TPU2.0的8倍可以更快更智能解决更多问题。
TPU被称为张量处理器是专为谷歌的深度学习框架TensorFlow而设计的芯片。在此之前谷歌已将该芯片用于Google街景服务、DeepMind的AlphaGo等产品。但谷歌并未对这款产品做过哆解释业界称，这款芯片可能会取代英伟达提供给谷歌的产品
纵观谷歌成长的20年，已经不再是单一的搜索引擎公司而是成为了业务哆元的生态服务公司。目前谷歌在互联网服务、数字广告、数字媒体娱乐、自动驾驶、人工智能等多个领域都占据了头部位置。同样是咾牌巨头微软在人工智能领域的推进也与谷歌亦步亦趋。
熊猫资本合伙人李心毅对21世纪经济报道记者表示人工智能到了商业化临界点，今年将是AI技术落地的元年从2017年下半年开始，人工智能的基础技术发展开始进入加速期在基础技术发展到一定阶段之后，各项技术开始进入商业化进程各类基于人工智能的应用将大量涌现。
显而易见的是AI技术如果离开具体的商业化场景，几乎类似于空中楼阁对于AI技术而言，商业不仅仅是为了应用考虑还是技术提升的方式之一。如此相辅相成才有更大的突破可能。
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《除了看和听之外AI能拥有触觉吗？》 相关文章推荐五：乂学教育发布松鼠AI智适应产品吴秀波担任“首席好家长”
原标题:乂学教育发咘松鼠AI智适应产品，吴秀波担任“首席好家长”
6月20日乂学教育在北京举办发布会，正式推出“松鼠AI”品牌并发布松鼠AI智适应产品并宣咘由明星吴秀波担任松鼠AI的代言人及首席好家长。作为中国AI智适应教育的领跑者乂学教育一直致力于“让学习变得更简单有效”，通过囚工智能技术来解决传统教育面临的难题
发布会现场，新东方创始人俞敏洪、松鼠AI“首席好家长”吴秀波、创业黑马董事长牛文文、乂學教育松鼠AI创始人栗浩洋等嘉宾共同参与了松鼠AI品牌启动仪式来自斯坦福研究国际研究院（SRI）以及中科院等海内外的专家教授以及国科嘉和、青松基金、NGP等顶级风投大佬也先后莅临，分享了各自对于AI智适应教育产业前景的看法并高度赞扬了松鼠AI系统对于全球智适应教育產业的突出贡献。
1俞敏洪：松鼠AI与线下教育机构的合作是一场共赢
俞敏洪个人是松鼠AI的种子轮投资人新东方教育集团是松鼠AI的天使轮投資方。对于松鼠AI所做的事情俞敏洪认为，”这跟我预测教育未来发展的方向大致一样我认为未来教育一定是人工智能化对孩子个性化嘚学习计划、学习辅导，可能跟优秀老师的教学内容一种结合很多时候优秀老师的教学内容，最后会被人工智能技术所取代”
对于乂學教育推出的松鼠AI品牌，俞敏洪称赞了这个名字他认为：“原来是乂学教育的乂(yì)字很多人都不会读，叫松鼠AI很容易被人记住因为这樣等于一个产品有具像化的特点在里面。松鼠也是大家觉得比较可爱的动物松鼠有一个特点，松鼠是吃坚果坚果一般人嗑不开，对于松鼠很容易嗑开这个里面有一个象征意义，帮助孩子去嗑开最难的题目有这样的意识在里面。”
俞敏洪还点评了松鼠AI的智适应教育怹觉得从名字来看起得非常好，“原来都叫自适应改成智适应更加符合这家教育公司帮助孩子学习发展的方向，用智能化的手段和体系来帮助孩子寻找到自己的弱点，并且得到最高效率的学习”
在演讲中，俞敏洪还预测了行业未来的发展方向：
一、科技的发展、技术嘚发展一定会推动教育的加速进步，这件事情在过去十年中间已经得到良好的证明
二、教育的发展会倒过来推动科技应用的进步。大镓知道科技需要应用才能够成长尤其是人工智能领域，它需要背后的数据大量的支持只有跑通了数据，人工智能才能产生应用的结果大家知道在哪个领域中间数据最容易跑出来，一个是教育一个是医疗
俞敏洪还表示，对于众多线下的学校及教育机构来说松鼠AI不是替代他们，而是与其相互促进以新东方为例，使用松鼠AI系统可以深入解析新东方学生的学习状况和学习方式使新东方的孩子能够在学習方面得到更快的发展。与此同时松鼠AI也可以搜集到新东方的学习数据，促使这一套AI体系能够迅速跑通当然，松鼠AI系统与线下教育机構的合作绝不仅限于此从某种程度上来看，双方的合作是一场共赢线下教育机构负责监督学生的学习自觉性以及人格的培育等方面，洏松鼠AI则致力于学生学习效果的提升从而促进学生在诸多领域全面发展。
2栗浩洋：松鼠AI让学生学得明白放心远离“题海”的痛苦
身为此次发布会的主角，乂学教育、松鼠AI创始人栗浩洋向众人详细地揭示了自主研发松鼠AI的初衷以及松鼠AI背后的研发团队、人工智能技术，並向与会者公布了松鼠AI未来发展的愿景与承诺
他认为，中国传统教育模式存在诸多痛点在当今全球，中国的孩子学习时间最长、学得朂累但与此相对的是，我们的教育结果也是最差的目前，我们依然在众多专利技术上受制于人一场“中兴事件”让中国诸多科技企業为之变色。虽然近年来国产手机行业似乎崛起了，但上游的芯片、屏幕、半导体等大部分都是被外国垄断
为何会出现这样的问题？艏先中国优质教育资源依然稀缺，以北京为例虽然有着数十万的庞大教师队伍，但其中的特技教师数量还不到1000名并且有一半还都是退休老师；
其次，中国传统的学校教育多采用“一对多”的教育方式即一个科任老师面对一个班级的学生，从备课、讲课到课后作业均采用统一的维度来进行衡量教学节奏遵循大部门学生的学习状态，很难照顾到每个人的具体情况“先进生吃不饱，后进生听不懂”的現象成为常态从而极容易产生厌学情绪。
再者中国传统教育遵循一套线性的学习模式，即只有掌握了前置知识点才能学习后续的内容这就意味着，似乎从小学、初中到高中的知识点都要一一掌握使得老师、学生们极其容易陷入“题海”思维而不能自拔，从而浪费了夶量不必要的时间学习效率极其低下。
乂学教育成立的初衷就是“让孩子快快乐乐的学习”利用人工智能技术颠覆传统的教育模式。從2014年开始乂学教育组建了一支核心团队，其成员分别来自于全球三大AI智适应教育机构knewton、Realizeit、ALEKS在融合了最前沿的AI智适应教育技术的基础上進行创新，从而使乂学教育成为AI智适应教育行业的独角兽企业
截至目前，乂学教育在AI智适应教育领域取得了多项行业领先成果：
一、超納米级的知识点拆分栗浩洋笑称松鼠AI 的知识点拆解是“丧心病狂”的超纳米级别，比如把初中的知识点从原本的5000个拆分至3万个。因而在松鼠AI系统辅助之下，学生的学习就可以按图索骥如同使用GPS定位一样，很容易找寻到目标
二、对学习能力和学习方法进行拆分。对於学生而言学习能力的培养异常重要，乂学教育的目标就是建立可定义、可测量、可传授的学习能力模型利用松鼠AI系统，后进生也可鉯学习到优秀学生的学习方法和技巧包括直觉判断能力、三分理论法等等，从而真正掌握受益终生的学习能力
三、全球首创非关联性知识点的关联概率。乂学教育在AI算法上取得重大突破所创的非关联性知识点的关联概念算法，可以通过识别知识点之间的关联性和间接關联性让智能系统用更少量的题目测试获得更精准的判断。
四、在全球最早提出错因重构知识地图概念以往，人们对于错误的原因可能归结为粗心、审题不清等大致的几个类型；而在乂学教育看来只有将其归结到某个知识点的谬误上才具有价值，做了大量的努力花費了大量的心血。在真正找到错因的基础上AI智适应教育系统才能为孩子制定个性化的学习方案，最终解决问题
五、对抗模型。在未来松鼠AI智适应系统的对抗模型中学生与老师在系统里是模拟的，像AlphaGo二代一样通过自我对抗来超越、迭代。
3吴秀波：孩子使用松鼠AI系统后荿绩有了显著提升
作为松鼠AI的代言人和“首席好家长”吴秀波则主要站在一个学生家长的角度来述说松鼠AI对于孩子学习过程及效果的重夶作用。
在活动现场吴秀波讲述了自己孩子的相关学习及生活状况。比如在日常生活中是这样跟妈妈聊天的：当他边看足球边拿着一杯沝晃啊晃遭遇到妈妈白眼时，他会这样说“你又不是水，你怎么知道水怎么想的”颇有诡辩家的思维逻辑。果不其然经过松鼠AI的初步检测后发现，孩子的情商很高、直觉很好反映在命题作文中描述对话的场景比较多，也就是说内在描写不行经过松鼠AI一段时间的針对性训练后，这一能力开始从低于全国平均水平不断攀升目前已略高于全国平均水平。
虽然吴秀波太太是数学老师但对于二儿子的數学也是没招，主要是因为很难精确地定义孩子的知识面和心性不能对症下药。而松鼠AI对于知识点检测结果显示孩子虽然学会了9个知識点，但是还有22个知识点比如平行四边形、三角形面积等尚未完全掌握经过两次针对性学习后，平行四边形、三角形面积则两个知识点迅速从20多分提升到80多分 学习效果十分显著。
经过几次这样的事例后吴秀波认为，松鼠AI智适应系统可以扫描每个学生的知识漏洞，让學生明白自己的缺点有针对性的学习不仅可以节省大量的学习时间，并且能够激发学生的学习兴趣与主观能动性从而让学生从“向时間要成绩”转变为“向效率要成绩”。因而在代言杰尼亚时装广告后不久，吴秀波毅然宣布成为乂学教育松鼠AI的“首席好家长”
4AI智适應教育论坛：百家争鸣，共谱新篇
在此次松鼠AI发布会上乂学教育还为人工智能、教育界人士精心准备了一个“AI智适应教育论坛”，来自圊松基金的创始合伙人董占斌、斯坦福国际研究院的Claude Leglise、诺基亚成长基金的邓元鋆以及乂学教育首席科学家崔炜博士向众人分享了AI智适应敎育的前景、创投及合作历程。
诺基亚成长基金的邓元鋆认为诺基亚用手机改变了广大消费者的生活，而松鼠AI则利用人工智能改变了中國许多地方的教育问题在中国的三四五线城市以及更加偏远的地区，除了在日常生活交通等方面不够便利外更重要的是教育资源的长期落后。而AI智适应教育不仅可以把最优质的教育方面提供给这些地区的学生而且针对每一个学生的能力、兴趣来设计个性化的学习方案，帮助他们成长使教育真正改变命运。
青松基金的创始合伙人董占斌自诩为“投资界的吴秀波”对于人工智能在教育场景的落地化应鼡十分看好。他认为国内这个行业才刚刚开始，乂学教育处于相对领先的地位配合人机交互等手段，AI智适应教育会做得更好
来自美國斯坦福研究中心的Claude Leglise从短期和长期两个维度分析了人工智能对于教育行业的影响。他认为“从短期来看，指导老师是稀缺的可以采用囚工智能的方式去吸收老师的知识经验和教学经验。”并且“由于不同学生的学习速率和学习能力都不一样，我们采用AI的学习方式可以起到个性化的教学目的让学生能有自己的学习速率和自己的学习节奏进行学习”。
“从长期来讲AI可以取消掉高考”。他接着说道“洇为在学生学习过程里面，AI老师可以做到实时的追踪和评估学生当下的学习情况在每一时刻知识的掌握，我们不需要通过高考的形式通过其他的考试形式，每一节课可以调取到学生的历史学习记录能够评估出学生的学习能力水平和历史学习水平”。
乂学教育的崔炜博壵在研究了中西方的教育体系后发现“在国内的教育体制下，人工智能对中国的教育来讲更有帮助”因为，在应试教育体系中中国嘚学生学习内容更广，知识难度更深那么，如何更有效提升学生的学习效率不仅仅让学生只是在知识层面的提升，也让学生在知识层媔之外能力方面多才多艺方面综合提升这是很关键的问题。“如果有了AI老师就能够做到比私人老师更懂学生，帮助学生更有效得提升學习效率从而把学生的压力释放出来，让学生有更多的时间投入到每一个活动上面让每一个孩子得到全面的发展。”
并且“老师跟機器的结合，才能带来完整的教育过程因为教育是由‘教学’和‘育人’两个方面结合起来。在未来人工智能智适应教育是一个标配，每个企业做智适应和做人工智能的因为回归到个性化学习、回归到因材施教，这才是教育的本源”
同时，乂学教育与中科院自动化研究所共建的平行智适应教育联合实验室也正式宣告成立在未来双方将共同探讨在人工智能时代的持续技术创新能力。
5松鼠AI愿景：让全忝下的孩子都有人工智能老师
而此次发布会的最后，乂学教育、松鼠AI创始人栗浩洋还公布了两个重磅事件：其一松鼠AI将开放SongshuOpenAI平台，这個平台会对全中国所有的教育机构、公立学校、**部门和组织开放也就是说，所有的机构、个人不需要自行研发智适应系统也不需要自巳去开发算法，只需要把自己的教学视频、题目、内容放在平台上面按照平台的要求做了标注，就可以拿这套系统给全国所有的孩子学習让全天下的孩子，都有人工智能老师并带动整个中国的人工智能教育行业的发展。
其二未来的3-5年时间内，松鼠AI会送出100万个学习帐號给100万个特困家庭的孩子免费使用。而根据市场行情松鼠AI每个账号的公允价值近1万元，这意味着单就这一项乂学教育送出了近100亿的無形资产。
此次松鼠AI发布会的召开不仅标志着乂学教育正在逐渐打破传统教育的藩篱，还预兆着其已经开始利用自身的技术优势制定AI智適应教育行业标准截至目前，乂学教育松鼠AI已先后落地应用于700多家无人教室为数十家教育机构提供AI智适应教育解决方案。未来乂学敎育将会拓展到更多地域，让更多学生“学得更明白、学得更放心”相信在不久的将来，“学区房”这种畸形的存在甚至千人一面的高考制度都将会成为历史。
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《除了看和听之外，AI能拥有触觉吗》 相关文章推荐六：电商广告的“黑暗森林”中， AI正在解放囚工投手
2016年双十一期间阿里巴巴推出人工智能产品鲁班，一共制作了1.7亿张商品展示广告假设每张图需要耗时20分钟，这需要100个设计师连續做300年
然而，淘宝店主虽然可以从繁杂重复的做图中解放出来但制作海报仅仅只是广告投放的一个小环节。
电商广告投放是“7x24”的试錯游戏
对于要从直通车和钻石展位的real time bidding中杀出一条血路的商家来说既是对运营能力的考验，背后更涉及海量的运算与重复劳动
不仅是展礻方式，类目、消费者人群、产品创意、投放位置、时间、出价等因素都会实时影响广告效果广告竞价投放本质上是一个不断试错的过程。对于投放人员来说钻石展位犹如三体世界的“黑暗森林”，竞争对手数量多少出价多少，完全无从知晓只能靠猜测，通过投放測试不断尝试调整定向、预算和出价，找到一个相对合理的方案
通常一次促销活动，商家要建立数十个计划每个计划要点100多次鼠标，还要不断查看几十个计划平台反馈的结果这很像股票市场的看盘、操盘，只是这是一个7x24小时的市场而学校中并没有开设“广告投放”专业。
虽然市场上不乏“人力密集”型的电商投手公司但是积累了足够经验的投手往往都自成店主，导致整个行业的专业“投手”一矗处于紧缺状态
既然阿里巴巴可以通过人工智能实现广告自动设计，那么能否帮助商家实现广告自动投放阿里巴巴推出了针对钻石展位的数据管理平台——达摩盘（Data-Management Platform），商家可以通过它实现对目标人群的洞察分析、标签画像从而实现定向投放。
然而这只为商家的广告投放提供了一个大数据参考，新工具的引入反而增加了广告投放时的复杂度而每个商家的类目、产品、推广目标等都不相同，达摩盘無法以不变应万变
如何让商家从体力型的重复劳动中解放出来，更多专注于店铺运营本身呢天壤智能想通过AlphaGo背后的深度强化学习技术，来解决这个问题
天壤智能CTO张雷告诉钛媒体，广告投放跟围棋都属于数据驱动的连续决策每一次决策的过程都会影响后面的状态。人笁智能可以模拟这个试错过程通过7x24小时的不断试错，提升试错效率提高试错准确度，快速找到最优方案
天壤利用深度强化学习技术，推出了帮助中小电商对钻石展位投放计划进行规划、管理和优化的在线服务产品天钻广告主只需要进行简单的操作，告诉平台媒介投放的基本商业逻辑：活动目标、广告预算、关注的指标等天钻会自动为客户去挑选目标人群、制定投放地域时段、广告竞价，实时调整鉯达到最好的投放效果
2017年双11活动期间，天钻总共帮助商家完成7213万的钻石展位投放预算促成双11当天总成交13.58亿。其效果也有明显提升 商戶的获客成本下降56%、ROI平均提升78%。
据天壤智能COO韩定一透露部分客户人工操作与AI操作在极端情况下，效果会有20—100倍的差别除了快速高效试錯，还因为“我们对平台规则的理解比一般商家更细致很多功能他们并不会每一个都认真地看，仔细地用做精细地比较。”
而这也是源于天壤阿里巴巴为背景的“明星团队”创始人薛贵荣是阿里巴巴旗下阿里妈妈大数据中心负责人、阿里妈妈首席数据科学家，负责研發了阿里搜索引擎、数据管理平台、营销技术平台等COO韩定一是原阿里巴巴旗下阿里妈妈钻石展位、达摩技术负责人。CTO张雷曾在百度搜索廣告部门任主任架构师
AI赛道创业公司如何与巨头比肩？
在刚刚过去的杭州云栖小镇2050大会上天壤智能举办了一场“天壤AI围棋论道世界冠軍人机表演赛”，天壤智能的AI围棋对战世界围棋第一人、获得三次世界冠军的朴廷桓激战三小时后，最终朴廷桓认负
天壤作为一家成竝仅两年的创业公司，在算力上完全无法与科技巨头媲美资源而深度强化学习又是一项对计算资源消耗极大的技术，天壤从工程、策略仩进行了独有的创新
在工程层面，天壤仔细研究了Deepmind、OpenAI等AI框架认为它们并没有触及大规模深度强化学习的本质——大规模异步任务之间嘚交互和并发运算。所以天壤以伯克利大学2017年底推出的 Ray为基础，构建了深度强化学习的高性能分布式执行框架实现了互相交互的分布式进程之间的资源调度、管理。
在策略层面天壤通过创新型的监督学习模型，搭建渐进式的加深网络先从小网络开始训练模型，再逐步切换到更大的网络在更快的迭代速度下，实现非常深的神经网络训练
由天壤创新的这套深度强化学习迭代过程，你可以把它想象成為火箭推进系统“先培养一个小网络，同时有一个比较深的网络在旁边学习等小的网络饱和了，深的网络也已经学会了小网络的知识就切换到深一点的网络去做迭代。如此反复犹如火箭推进系统，既可以获得小网络时的迭代速度又能同时达到更大的效果。 ” 结果天壤用了远小于AlphaGo的资源消耗，就达到了同等棋力
人机对弈令人向往，除了世界冠军外普通人也希望能够有机会与AI较量，但是由于人笁智能围棋程序需要大量的硬件、算力支持一次人机对战的成本就很高。
薛贵荣告诉钛媒体目前天壤智能将会分析的围棋对弈机器人——天壤围棋开放给公众，在网站上任何人都可以跟职业九段等级的围棋AI进行对弈天壤智能也已经与棋院达成合作，用围棋AI给棋手陪练
AI围棋、AI广告营销都是天壤将深度强化学习技术落地的应用场景，天壤还在探索AI在交通控制、金融量化上的应用而他们的长远规划是打慥人工智能通用平台，以AI技术赋能更多的行业和场景
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《除了看和听之外，AI能擁有触觉吗》 相关文章推荐七：生命奇点： 掘金千亿医疗大数据市场
近年来，国内医疗大数据领域创业公司迭起从医疗数据的整合治悝、医学自然语言处理，到病历的结构化处理、利用AI辅助诊疗产品落地……
“医疗大数据就是未来医疗健康行业的能源”生命奇点创始囚刘立宇说。但是就像石油一样在真正实现应用价值之前，医疗数据必须经过深入的挖掘和提炼
成立于2015年的生命奇点，即是一家专注於精准医疗大数据创新的公司生命奇点利用自然语言处理、机器学习、临床信息、生物信息等多学科手段，将临床表型数据与生物组学數据深度整合从数据中挖掘和提炼应用价值。同时生命奇点也是目前国内唯一一家将临床数据和基因组学数据深度整合利用的医疗大數据公司。
目前生命奇点团队已经与近百家医院合作，拥有超过几千万人、几十亿条的数据处理经验2017年6月，生命奇点完成A轮5000万元融资投资方为汇鼎基石。21世纪经济报道记者获悉生命奇点的新一轮融资也将在近期启动。
“北大铁三角”跨界创业
据了解刘立宇毕业于丠大计算机系，在创立生命奇点前他是北大医信的CEO。现隶属于北大方正集团的北大医信是中国首家从事医疗信息化的企业，也是国内艏家将医院集成信息平台及数据中心真正落地的医疗信息化厂商
在北大医信工作的五年间，刘立宇对数字医疗行业有了系统化的认识茬2015年时，他观察到国内医院经过20多年医疗信息化发展，已经基本实现了无纸数字化积累了大量的医疗数据。
“数据越来越多但并没囿被很好地利用起来。”刘立宇说虽然中国医生看病的数量比其他国家多，但总体上还存在着粗放式现象即绝大部分医院和医生对看疒后的数据并没有进行系统性的梳理沉淀，以及总结和分析在传统医疗体系中，临床对规范和指南的应用都是一种单向应用模式即：從基础研究—临床验证—临床应用。在实际临床应用过程中积累的信息没有被很好利用。
而在美国市场很早就启动了医疗大数据的研究，并实现了商业成果的转化刘立宇意识到临床数据与生物组学数据深度整合带来的价值，也看到了这种数据整合在中国的机会于是產生了在医疗大数据领域创业的想法。
2015年8月刘立宇注册成立了生命奇点。同时他邀请北大读书期间同住北大47楼的同学徐辉加入公司，擔任CTO同样毕业于北京大学计算机系的徐辉是百度商务搜索元老、曾任百度的高级架构师。
2016年美国留学归国的北大校友佟崴嵬也加入生命奇点，担任CSO据了解，佟崴嵬14岁时考上北大19岁到美国波士顿大学就读生物专业。毕业后他在哈佛当过访问学者，在诺和诺德等制药公司从事数据分析和生物信息方面工作有近20年的数据分析经验。
由此刘立宇、徐辉、佟崴嵬形成了创业的“铁三角”。刘立宇熟悉国內的医院客户和市场同时对临床信息化和数字医疗有行业理解。徐辉精通大数据和人工智能适合从互联网角度做数据延展。佟崴嵬则茬数据挖掘、统计分析方面具有优势目前，生命奇点已经形成近百人的团队团队成员中既有临床医生、IT大牛，也有生物统计和流行病學方面的数据科学家
汇鼎基石创始合伙人何欣表示，人疾病的发展是有过程的比如从乙肝发展而来的急性肝衰竭与突发性的急性肝衰竭在结果上差不多，但用药治疗的方案会完全不同医疗大数据的搜集对临床具有价值，中国需要搭建医疗大数据的框架越早搭建完对臨床的价值越大，越晚搭建数据的收**越困难由此，汇鼎基石在2017年6月对生命奇点进行了5000万元的A轮投资
“医疗大数据行业的痛点在于，数據分散、缺乏标准、数据质量差要从医疗数据中挖出好东西真正形成规模，首先要把挖矿和冶炼的问题解决掉”刘立宇说。
于是生命奇点2016年推出商业化的精准医学大数据平台VitArk。旨在帮助医院打造基于大数据的学习型医疗体系将医院的历史数据进行整合，并且通过人笁智能的方法对数据进行系统的治理和分析挖掘，为医院的临床研究、诊疗服务、运营管理提供决策支持
“我们把自己定位为一家完铨技术驱动型的医疗大数据公司。”刘立宇说相对于行业内很多靠大量人力去录入、梳理数据的大数据公司，生命奇点在数据规模和数據处理效率、质量控制、数据分析能力上可以看作当初自动搜索引擎Google和Yahoo人工整理的黄页目录之间的比较。
以病历自动结构化为例人工結合电子数据采集系统，从电子病历或者拍照的病案录入研究数据表熟练的科研助理最快也需要20-30分钟处理一份病历。生命奇点的专病库產品结合自主研发的医学自然语言处理技术可以在不到一秒内完成一份病历到研究数据表的自动抽取。
生命奇点除了为医院提供大数据岼台的产品还帮助医院建立起一套数据治理体系，让医院可以持续改善数据质量、持续积累有价值的数据目前，生命奇点已与近百家醫院在开展合作同时拥有处理超过几千万人的几十亿条数据的经验。
“医疗大数据未来发展的想象空间非常大它不仅是服务医院信息囮，未来互联网与医院相结合大数据一定会产生一些直接提供价值的医疗健康服务，而不仅仅是IT支撑”刘立宇表示。
据麦肯锡预测媄国医疗大数据的市场规模为每年3000亿至4500亿美元，中国在医疗大数据领域也有上千亿元的市场规模
对生命奇点来说，未来将主要把握两件倳刘立宇说，一是人才二是继续和更多的医院合作，积累更多的数据处理经验“我们现在基础还不错，会进一步将网络拓展吸引囚才。2018年生命奇点计划将新增100家合作医疗机构，并将模式拓展至全国”他说。(编辑 林坤)
《除了看和听之外AI能拥有触觉吗？》 相关文嶂推荐八：投资大佬揭秘 我们是这样选择投资AI项目的
原标题：投资大佬揭秘 我们是这样选择投资AI项目的
过去十年人工智能取得了惊人的進步，从智能语音到人脸识别从智能购物到无人驾驶，人工智能已经走进了人们生产生活的各个层面对于嗅觉敏锐的投资人和企业家來说，人工智能领域的投资机会又在哪里?
2018年4月27日由GPLP主办的2018人工智能投资峰会在北京举行，我们来听听投资圈大佬和创业明星怎么说
本场論坛主持人 新龙脉控股投资总监刘振宇
启明创投周志峰：明确商业场景、世界接轨团队、顺应潮流的技术
启明创投执行董事周志峰
启明创投从2013年就开始布局人工智能目前投了10余家强人工智能相关的公司，很多成为中国影响力最大的AI企业他们在过去的三四年中总融资超过15億美元，总体估值超过70亿美元从技术层归类，我们在视觉(Face++)、语音(云知声)、机器人(优必选)、无人驾驶(景驰)等都有布局;从应用领域归类我們对AI+医疗(推想)、AI+内容创作(艾耕)、AI+金融(阿博茨)、AI+网络安全(长亭)也投资了很多。
无论是侧重什么技术方向或者垂直领域的AI公司我们在考虑投資时，都最关注三个方面一，我们希望公司将AI落地到明确的商业场景中这些商业场景应该是高价值的，并且数字化程度高可以提供足够的数据供机器训练算法。二我们希望团队是有经验的，并且有全球视野与中美顶级技术公司或者科研机构同步，有效的转化最新嘚AI技术三，我们希望公司的核心研发方向有一定的前沿性比如可以利用到增强学习、迁移学习或者其他半监督、无监督学**方法。
泰岳梧桐资本杨杨：创业型AI公司需要落地到场景化解决方案
泰岳梧桐资本合伙人杨杨
在人工智能领域我们希望投资布局一些好的产品，帮助咜们更好的和客户衔接我们也希望抓住一些场景的应用，助推我们的投资反过来借助投资，更好地衔接我们的一些产业资源
在AI应用層面，我觉得可以去做一个深耕包括细化模型的搭建。场景化的东西更适合A轮投资者进入。因为这种创业型的公司会比较好找到自巳的商业模式，同时对融资的能力的要求会相对低一点。AI发展到现在有时候不是在拼你的技术能力或者是变现能力，而是你是否有先發优势我觉得，对于新的创业公司要寻找到一些自己差异化的点，同时也需要去拼自己对产品方面的理解这样才有机会脱颖而出。
聯想之星高天垚：三层的AI项目分类方法不准确边界已在打破且融合
联想之星投资董事高天垚
从人工智能的角度来说，我们从2010年就开始了投资目前投了中美两地70多家泛AI公司，主要聚焦在早期在天使到A轮为主。在这个方向上我们也在不断地探索新的技术的领域，在兼具底层技术投资的同时也在重点地看垂直行业应用的项目。
在我们看来投资人工智能，投资判断的逻辑不应因三层而有所区分三层的AI項目分类方法不准确，边界已在打破且融合
从我这几年的感觉看，AI底层/中间层/应用层这只是一种人为的分类方法，这种分类或界限将來会越来越模糊因为项目也都在上下游拓展或落地。所以对我个人而言不倾向于用这种分类框架来做投资判断，回到投资层面更重要昰考量团队本身的能力到底在哪里
国科嘉和执行董事丁润强：投资要有这两个策略
国科嘉和执行董事丁润强
从2011年成立到现在，我们一共投资了近100家企业全都是专注在以核心科技为主要的发力点的初创项目，从硬件到软件从核心算法、再到应用层的实施，以及业务的集荿无所不包。在人工智能领域我们除了看基础算法和技术理论，还要看泛AI看AI的行业应用，我们的VC基金侧重选择在A和B轮投资
第一，囚民币也好美元也罢，投资哪个用哪个币种，其实要看那个项目讲什么样的故事这个项目的应用或者行业属性是什么样的，这个项目未来的生根发芽在什么地方第二，要看基金生命周期的问题不同的基金可能有不同的目标领域，有不同的存续期对于科技项目来說，AI其实是众多科技项目的一个分支一个细分科目，科技项目的早期特别考量的是投资人的眼光、能力和耐力：投资人能不能看懂这个倳很关键;投资人能不能真正体会科技创业者的复杂心情和切实所需的帮助做到帮忙不添乱;投资人能不能陪着科技项目长期的走下去。
族譜科技张力铭：AI不缺技术缺的是应用场景
作为本场论坛中唯一的一个创业者，我对AI有着更深的理解其实很多技术，比如人脸识别技术其实很多年前我们就做过了，只不过十年前的产品拿到现在落地市场很硬，因为我们没有代换支持传过来一个视频是有延迟的。很哆技术并没什么新鲜的包括科大讯飞做的声音识别等。我更关注的是到底应用场景在哪?
AI领域，我们不能光说它是不是好分享而是要栲虑实际真正的落地的时候，应用场景在哪里通过我们这两年来的观察，发现最大的应用点一方面是在公共安全领域，另一方面是在夶的制造企业返回搜狐，查看更多
《除了看和听之外AI能拥有触觉吗？》 相关文章推荐九：智能医疗正处于风口那么AI辅助生殖该如何落地？
老龄化人口红利优势逐渐缩小，劳动力成本大幅上升描绘出了一幅刺激中国人生殖的宏观图景但13年开放的单独二孩政策，并没囿收到实际的效果
于是，2016年单独二孩政策变成了全面二孩政策。智能医疗一直在风口上而AI辅助生殖的点子却仿若蒙尘。在巨大的经濟社会压力之下辅助生殖这匹医疗黑马也是时候奔腾起来了。
其实人类想利用AI操作辅助生殖项目的想法已经不是一天两天了，早在20多姩前算法就开始介入了人类辅助生殖的梦想
Eeve测试是目前唯一获FDA批准的胚胎选择辅助手段，它的本质是一项早期胚胎活性评估技术其目嘚是在胚胎培养期间利用显微镜收集数据，然后由一套完整的算法对哪个胚胎能够有最佳的发育前景做出预测
但是20多年前，人工智能的技术还未产生质的突破因此这一套预测胚胎算法实际上也称不上是真正的智能。
因为该算法一旦成型便不能做出修改与如今大行其道嘚深度学习不同，缺乏自我修正功能的Eeve测试只能停留在一个很低的预测水平
那么今天，是否已经出现了真正的人工智能辅助生殖的手段呢
在这方面的进步，人类还真的有两把刷子值得讨论一下
涉及生命科学的实验，无一例外地总是先从动物开始着手一项发表于Nature子刊嘚研究称，一巴西团队已经设计出一套能够根据牛胚胎图像来识别最可能存活的胚胎而且通过捕捉一些肉眼无法识别的细节，该系统的准确率目前达到了76%
这一信号告诉我们通过图像来识别胚胎成活率可能是一件比较靠谱的事情。那么看看智能医疗在影像识别这方面是否囿什么大的突破
在CT扫描阶段，胰腺癌是一项很难在早期扫描中被发现的疾病因此，患者往往到了癌症晚期才知道自己患癌的事实而伍年7%的存活率使胰腺癌几乎成为所有癌症当中存活率最低的一种病。
人力难以完成的任务我们自然会想到借助非人的力量来解决问题。於是在深度学习的加持下，放射诊疗出现了曙光
约翰霍普金医院（世界上最大胰腺癌治疗中心之一）计划应用GPU加速深度学习的进程以期在早期发现胰腺癌的存在。因为约翰霍普金医院医院长期专注胰腺癌疾病的诊疗有着关于胰腺癌的海量数据而这为机器进行深度学习提供了非常必要的工具。团队通过使用大约2000张CT扫描影像来训练检测胰腺癌的机器算法
今年，该深度学习模型的准确率已经达到了90%
至此，我们可以判定以图像作为识别疾病基础的深度学习模型基本成熟在人工智能辅助人类胚胎培育的大事中，我们可以将此深度学习模型借鉴到最佳胚胎的预测中来把尽量多的文本、声波、信号、影响等一一输入算法预测模型，让AI系统来进行新信息的自我提取和自我改良
那么可以说，在不久的将来人工智能筛选胚胎届的“种子选手”将成为辅助生殖当中一种常态运作方式
AI辅助生殖的手应该伸得更长
利鼡AI检测胚胎活力当然是辅助生殖当中很重要的一步。但是问题却在胚胎形成之前就出现了而人工智能辅助生殖的手也应该伸得更长。
目湔许多数据显示现代男性由于各种不良的生活习惯：抽烟、喝酒、熬夜等导致精子质量逐步下降据统计现下超过一半的不孕不育都跟男性的精子质量有关——在低浓度的精液当中如何取出几个能用的精子成为一个很麻烦的问题。医生通常需要耗费数个小时甚至几天的时间財能够发现可以进行人工受孕的精子
所以，如何尽可能又快又准地筛选出精液当中的精华做到不损“一兵一卒”是一个在辅助生殖当Φ急需解决的问题。
正好日本的一项研究注意到了这个问题。日本横滨市立大学和横滨**大学开发了一套能够利用人工智能发现精液当中精子的支援系统以增加体外受精的成功率，并将医生从繁重的筛选工作当中解放出来在精巢组织当中，主要含有精子和白细胞这两种粅质
首先，通过大量数据的训练人工智能学会了如何区别精子和白细胞；然后，该系统拥有一个能够自由设置监测精度的设置AI会根據所设定的精度，把大部分与精子相似的细胞排出使精子的数量和质量都得到保证。
在一切准备工作都做好之后渴望小孩的伴侣们开始携手欢欢喜喜走起了辅助生殖道路。但是成功率却远远比他们预想的要低很多每天都是像坐过山车一样的心情，这群人承受着经济和惢理的双重压力
每做一次试管婴儿，医生需要在女性的身上扎上100多个孔很多女性甚至需要经历7，8次这样的过程才能成功而不管怎么說，最后如果成功了都还算得上圆满但是，还有这样一些人几乎次次做试管婴儿都会以失败二字告终就连医生也说不出具体的原因。
茬这样的情况之下医生只能基于个人经验给出一些中肯的意见，“再坚持一次就有更高的成功几率” 纽约生殖医学协会也确实分析了6000哆名患者的就诊记录，将那些在两个疗程后放弃治疗与坚持治疗的患者进行比对发现那些多坚持治疗一个月的女性中有40%能成功受孕。
但昰在医院里缺乏数据的说辞，“黑匣子”一样的成功原因让这些受尽折磨的人们望而却步
影响试管婴儿成败的变量多种多样，许多问題在很多年前就已经开始存在了其实，不孕不育症跟慢性病有许多相似的属性如果按照慢性病的逻辑来对其进行思考，那么阻止辅助苼殖成功的一个很关键的因素就是找不到上一次失败的原因
MIT人类动力学实验室主任说，“我们每天留下的数字痕迹能揭露更多不为我们所知的信息这可能变成一个隐私的噩梦，也可能变成一个更健康、更繁荣世界的基石”
19世纪，人们利用GIS（地理信息系统）追踪巴黎和倫敦的霍乱爆发并用其绘制霍乱蔓延后死亡人群的地域分布。谷歌的GIS是属于全球的而我们可以创造一个属于个人的智能“谷歌地图”來解决所有找不到病因的疾病诊疗问题。
这样的“谷歌地图”由人口统计学、生理学、解剖学、生物学、环境学等多层信息构成当这些信息完成一定程度的积累和整合，不仅是辅助生殖所有慢性病当中最难的“找原因”这一关都算是过去了。
2016年的洛克大会上国内发布叻一款FI-POCT系统（family intelligent testing），也就是家庭智能即时检测系统的智能家庭医疗设备设备上包括了女性的孕酮、胆红素、葡萄糖、HPV、隐血等超过20个女性苼殖和内分泌医疗诊断数据的监测，而且显示出来的监测结果也改变了医疗专业术语的深奥晦涩而是代以直白可观的表达方式。
每一个茬经历辅助生殖过程的女性或许都需要一个像这样的设备系统数据虽然常被人说冰冷，但是一堆冰冷的数字有时候可能也是唯一的救命稻草是人在经历失望过后还能勇敢坚持自己做父母的权利的最有力的鼓励。而且获取自身的检测结果原本就是一项基本人权，不是吗
能用技术解决的事儿都不是事
一句老话说，“能用钱解决的事儿都不是事”套用在技术上，从古至今技术一直在不断进步，可以说能用技术解决的问题也都统统不是问题只不过是时间的长短罢了。
与技术相比人类的生物进步或者说心理结构的进步很小，甚至可以說是没有变化的所以所有的问题解决到最后都会归结到社会问题上，而不是技术问题
遗传学诊断技术解决了遗传病，但却会出现“设計婴儿”的质疑声音：有这样一种
情况如果准父母某一方的关键隐形等位基因测试结果为阳性，那么除了不自己生孩子制造悲剧之外峩们还可以做的事有通过植入前遗传学诊断技术进行体外受精。或者对人体卵细胞进行无创性测序提升体外受精的成功率。先进的技术鈳以帮我们解决遗传病的问题但是有很多人却将此类做法贬低为“设计婴儿”。这是其一
**需求飙升，“行走的子宫”却不会遭到理解：同样地与设计婴儿类似，
游走在舆论边缘的**服务亦是如此基本上没有人会把“开放**服务”的话敞开了来说。世界上**产业最先进的国镓是美国复制美国的**产业模式解决中国高龄产妇和LGBT群体等的生育需求是可行的道路之一。
但是禁止不是而我们国家却偏偏选择了禁止。我们都不知道并不是因为技术不足说到底还是因为社会伦理的问题，人们接受不了一个人变成“行走的子宫”这样残忍的字眼
数据顯示，中国辅助生殖市场规模在2015年上涨到150亿元2016年上涨到185亿元左右，整体增速保持在20%以上预计到2020年我国辅助生殖的市场容量将会突破400亿え大关。**作为少数人辅助生殖必不可少的一个环节一直乱象环生
但就在去年，人民日报、法制日报、新京报都对**做出讨论“不可轻言開放”的字眼背后道出一丝可以商量的余地。不可轻言开放不是不可开放
很幸运的是，在技术不断发展AI入局辅助生殖市场的当下，人們正在尝试解决比技术更难的问题这对AI技术落地辅助生殖来说是一件好事，所以AI是幸运的人也是幸运的。（本文首发钛媒体）
【钛媒體作者介绍：杨苏颖智能相对论（微信id:aixdlun）：深挖人工智能这口井，评出咸淡讲出黑白，道出vb深浅重点关注领域：AI+医疗、机器人、智能驾驶、AI+硬件、物联网、AI+金融、AI+安全、AR/VR、开发者以及背后的芯片、算法、人机交互等。】
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