Bi-weekly | AWS推出最苛刻机器学习应用P3 instances；日产将推出1级自主驾驶系统Propilot

Industry Bi-weekly 是全球人工智能行业重点事件评论类双周报。我们会在海量的新闻和事件中，摘取最具行业价值的事件，并提供独到的分析评论，供从业者参考。以下是本期 Industry Bi-weekly 的节选内容。完整内容点击“阅读原文”即可购买。

Facebook 开始测试付费订阅功能

月活用户已达 20 亿的 Facebook 在 10 月份开始测试新闻付费订阅功能。媒体可以选择设置「通用免费模式」或「收费墙模式」，设置「收费墙模式」后，用户在阅读一定数量的免费文章后，只有成为付费用户才能阅读更多内容。据悉，Facebook 希望通过这一调整鼓励用户向新闻机构付费订阅，在此过程中，Facebook 并不从中抽取佣金或手续费用。

目前，用户在 Facebook 上的信息流由两部分构成，一是用户的社交部分，二是用户关注的品牌、企业、媒体和明星等。Facebook 另一个正在测试的功能是将两部分划分出来。明星、企业以及媒体都可以在 Facebook 上创建页面，但部分媒体表示该拆分测试已经影响到自家流量，如果媒体文章希望出现在用户的信息流中，就需支付一定的广告费，部分媒体甚至将测试中的这个功能看作 Facebook 新开的广告位。该功能已经在玻利维亚、柬埔寨、危地马拉、塞尔维亚、斯洛伐克和斯里兰卡等国家开始测试。

科技巨头的强强联合

随着数据量的迅速增长，现在的企业需要更强大的云计算能力。作为云服务提供商之一的微软意识到了这一趋势，并努力保持自己在市场中的优势和竞争力。微软正与西雅图超级计算机公司 Cray 合作，为 Microsoft Azure 用户提供更高性能的计算能力。微软已经建立了一个专注于医疗保健研究的部门，并利用机器学习研究癌症。此外，微软为 Microsoft Azure 推出了用于自主市场的开发平台，该平台可以处理大量数据，并使用人工智能技术进行实时决策。

除此之外，微软还与亚马逊合作开发类似于 TensorFlow 的开源深度学习系统，微软虚拟助理将与亚马逊网络进行通讯与访问，以提供更为丰富的用户体验数据。对于这两家公司来说，这是一个双赢的结果：微软的优势在工作场景，亚马逊的优势在生活场景，这种合作伙伴的建立伴随着公司资源的结合，将创造更大的价值。

日产将推出 1 级自主驾驶系统 Propilot

日产（Nissan）将于 2018 年 2 月推出 1 级自主驾驶系统 Propilot，并直接适配于旗下众多车型中，包括在美国最受欢迎 Leaf 和 Rogue。Propilot 作为 1 级自主驾驶系统可以控制车，保持车距，并实时监测道路限速用以及时有效地调整车速。Rogue Sl 加入此系统后起售价为 35000 美元。另外，公司预计在两年之内在该系统中增添辅助转向以及制动功能。政策层面，美国各地政府大力支持自动驾驶领域，自动驾驶系统所收集的数据可以帮助当地政府更有效管理车辆，并针对当地交通问题进行有效决策。政府支持和企业全力推动使得自动驾驶项目在美国本土落地非常迅速。

 

「Bad Rabbit」之后，英国宣布加大对网络安全行业的投入

近期，网络安全领域再次成为各国政府关注的焦点。上周，勒索软件「Bad Rabbit」伪装成 Adobe Flash Installer，并隐藏在各大合法热点网站，主要袭击目标为运输系统类网站和各个媒体官网，大量网站访问者以及用户遭到攻击。并且，此次袭击已经严重影响到了俄罗斯和乌克兰的政府业务运行。另外，英国方面已经展开积极行动：英国政府宣布其第二批网络安全加速器正式启动。此次规模将是之前的两倍，并且孵化的公司业务范围已经从打击网络犯罪扩大到消费者设备安全领域。此外，英国情报机构（GCHQ）通讯总部声明：计划将会启动专属加速器来孵化推动国家网络安全的初创型公司。

 

全球硬件厂商重新聚焦 IoT 布局

今年，几大硬件厂商把注意力重新集中到物联网上。10 月 26 日，戴尔宣布在未来三年将会投入 10 亿美元用于 IoT 产品研发，此次投入不仅会加强解决方案的开发，同时更着眼于公司构建端到端的生态系统模型。三星在开发者大会上推出了「Bixby2.0」AI 软件开发包（SDK），该 SDK 将积极应用于三星针对 IoT 设备的内部云服务集成，并且通过将 Samsung Connect、SmartThings 和 ARTIK 有效合并从而构建整个三星 IoT 生态系统。另外，AI 神经网络芯片公司深鉴科技获得 4000 万美元 A+轮投资，蚂蚁金服是领投方之一。这项投资也是阿里 150 亿研发投资布局的一部分，它将加快阿里巴巴在物联网、人工智能和数据分析方向的应用开发进度。

 

AWS 推出最苛刻的机器学习应用 P3 instances

最近，AWS 在 EC2（亚马逊弹性计算云）平台上推出了 P3 instances——目前最苛刻的机器学习应用。其中，每个虚拟机最多支持 8 个 NVIDIA Tesla V100 GPU，与 300GB/S NVIDIA NVLink 互连，作用于 GPU 之间的低延迟通信。另外，Tesla V100 GPU 是 NVIDIA 目前最强大的 GPU，与之前的 EC2 GPU 计算 instances 相比，新的 instances 提升了 14 倍的性能。P3 上的 instances 可用于分析大量数据和大多数计算密集型应用程序，并能够更快地训练机器学习的应用程序。此外，新的 instances 还包括对 Apache MXNet、Caffe2 和 TensorFlow 的支持。

 

Google 的 AI 正在通过观看 YouTube 上的视频去研究学习人类行为

Google 正在使用 YouTube 上将近 57000 个视频训练自己的 AI，主要用来识别人类的行为动作，例如：踢、拥抱、握手等等一系列被称为原子视觉的动作。视频的剪辑来自世界各地，用各个国家广泛的人类行为作为素材。人类行为识别在技术上仍是一个不小的挑战，此项目将会为技术发展带来很大帮助。Google 表示会继续专注人为行动识别系统的研发，为 AI 模拟高度复杂的活动创造可行性机会。

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