云栖科技评论第1期:谷歌苹果英特尔收购初创企业

简介: 本周热点科技事件,是阿里云“ET”采用分布式爬虫收集全球海量互联网信息,利用文本挖掘和语义分析解析新闻关键词,使用深度神经网络将新闻分类,汇总而选择出的最新鲜科技信息。点击收听人工智能·语音版 制作:人民网研究院 内容提供:阿里云研究中心

1、谷歌逾1亿美元收购云市场平台初创企业Orbitera


谷歌逾1亿美元收购云市场平台初创企业Orbitera

    【新闻摘要】谷歌宣布收购云市场平台初创企业Orbitera,增强在云计算企业服务领域的竞争力。消息人士透露,交易超过一亿美元。这一收购包括人才、技术和现有业务。Orbitera开发了一个云计算服务买卖的平台,为客户简化云业务,给独立软件供应商(ISVs)及其他企业在云端构建独有的分销渠道,完成销售周期、运营、收费、市场推广、云工具和云服务的部署。该平台目前共有超过6万家公司进驻,其客户有软件供应商,服务提供商和IT渠道,包括Adobe、甲骨文和Metalogix。据悉,Google将不会对Orbitera业务作出任何改变,继续对Orbitera现有客户提供服务,并为在其云计算平台上的云计算服务提供市场。新闻链接
    【小云评论】与IaaS规模化、集中式的竞争格局不同,SaaS是利润丰厚、服务商分散的企业级市场,Google在IaaS市场份额上明显落后于AWS,收购“云市场”平台发展SaaS应用生态圈,加速IaaS资源消耗,从原本的“2C市场”(搜索、安卓)向“2B市场”(云计算、大数据)跃迁,是一个明智之举,因为企业级客户要求高、服务消费稳定、发展较快,云市场会伴随SaaS产业同步扩大。据全球知名市场研究机构Strategy Analytics预测,2016-2022年,移动SaaS市场规模将会增长81%,从209亿美元达到379亿美元,中小企业增幅超过大型企业。


2、苹果以2亿美元收购AI初创企业Turi


苹果以2亿美元收购AI初创企业Turi

    【新闻摘要】苹果已经以2亿美元收购机器学习及人工智能初创企业Turi。业内人士认为,此次收购主要意在强化Siri的技术能力。Turi曾用名GraphLab和Dato,成立仅一年就成功获得了675万美元的A轮融资,去年1月又获得了1850万美元的融资。它的总部位于美国西雅图,其开发的产品旨在帮助开发者在应用程序中加入机器学习和人工智能技术。该公司已经推出了GraphLab Create、Turi机器学习平台等产品,能够应用于反欺诈、预测用户数量变化、情绪分析、用户分类等领域。新闻链接

    【小云评论】下一个时代是“AI时代”,所有产业都必须学会使用人工智能提升竞争力,不同行业的人工智能先驱将颠覆整个行业的商业规则。据VentureScanner预测,2020年全球人工智能市场规模超过千亿美元,Google、Apple、Intel、Facebook、Microsoft近几年积极投资或收购人工智能小型公司,培训大量员工学习AI工具,在原有产品中使用AI保证领先优势。截至2016年初,全球共有957家人工智能公司,美国凭借高科技人才、扶持激励政策、产业集群环境,拥有超过一半的技术团队(499家,52%),位列世界第一,而中国拥有65家AI公司,全球占比6.8%,产业投入远远不足,发展空间巨大。人工智能产业覆盖了深度学习/机器学习、自然语言处理(语义识别/语音识别/语音翻译)、计算机视觉(图像识别/视频识别)、手势控制、虚拟私人助手、智能机器人、推荐引擎和协助过滤算法、情境感知计算等细分行业。


3、英特尔以3.5亿美元收购AI深度学习初创公司Nervana Systems


英特尔以3.5亿美元收购AI深度学习初创公司Nervana Systems

    【新闻摘要】英特尔将收购AI深度学习初创公司Nervana Systems,价格可能高达3.5亿美元。收购完成后,英特尔将整合开发英特尔至强和至强Phi处理器的工程师与Nervana团队,优化该公司的数学核心函数库和推动行业发展。Nervana于2014年成立,主攻半导体、软件和AI深度学习技术,此前已经收到了2500万美元的投资。Nervana表示,此次收购并不代表公司在获取资本上面临障碍,而是因为通过出售公司能让他们利用梦寐以求的英特尔的技术。新闻链接

    【小云评论】人工智能正在算法化、芯片化。Intel在移动芯片上落后于ARM,而在人工智能芯片上则大笔投入,希望将特定场景中应用的AI芯片大量销售给全球产业客户,帮助企业在某些领域获得人工智能能力,与互联网公司竞争或合作,未来能够存活的每一家企业都是善于使用AI的机构。Intel通过投资快速获得人工智能硬件技术,而Nervana则通过Intel规模化生产能力走向大众市场。人工智能是每个国家的核心技术储备,而人工智能专家则决定了这项非对称技术与竞争资源的走向,Nervana每位专家人均创造市值729万美元,各大科技公司的AI战略都从抢夺全球顶尖人才开始。


4、特斯拉自动驾驶将发病车主安全送到医院


特斯拉自动驾驶将发病车主安全送到医院

    【新闻摘要】美国密苏里州一名男子称,特斯拉的自动驾驶系统救了他一命。该名男子在下班回家的途中,突然出现肺血管阻塞症的症状,他当时驾驶着开启了自动驾驶系统的特斯拉在高速公路上行驶了20英里,并在到达高速公路出口旁的医院后手动停车,然后走到急诊室求救。他表示,当时如果将车停在路边,直接呼叫救护车才是首选,只是因为疼痛来的太突然,一时间没有反应过来,觉得自己开车会比呼叫救护车还要快一些。不过,如果没有特斯拉的自动驾驶系统,当第一轮阵痛发生时,汽车可能会失控,生命也可能会遭到威胁。新闻链接

    【小云评论】以“增强学习”为基础的自动驾驶技术在快速发展,“算法换人”的整体方向是大势所趋,而指定应用场景与不当驾驶方式则带来了“惊喜”和“惊悚”,伴随Autopilot的改进,已知风险将得到控制。因为以前都是为人类设计的交通规则与行车标识,现在针对自动驾驶汽车这个“新物种”,汽车应遵守的交通规则、能读懂的交通标志都会逐步成形,从外因与内因上持续完善产品,未来5-10年内自动驾驶汽车会给我们带来越来越多的交通便利与社会经济价值,当汽车自由行驶时,人类将会享受互联网汽车的丰富服务与生活乐趣。


5、美国AI虚拟助理初创企业Interactions获5600万美元融资


美国AI虚拟助理初创企业Interactions获5600万美元融资

    【新闻摘要】美国AI虚拟助理初创企业Interactions宣布获得了5600万美元融资,成立至今12年获得的融资达到1.67亿美元。Interactions专注于开发客户服务语音识别软件,并利用更复杂的AI技术,让软件系统更加人性化,也让用户不会感到他们只是跟机器人对话。例如,Interactions为凯悦酒店开发了一个系统,当客人致电热线时,系统会问他们需要什么,再根据他们的答案来分析他们是不是希望预约酒店房间,还有入住人数等等。目前,该公司的客户服务虚拟助理处理非复杂要求的准确性大约是98%,而处理复杂要求的准确性就略低于80%。新闻链接

    【小云评论】在某些行业(例如电商、金融),客服机器人(算法)已经取代大量人力坐席回复标准问题,而这类重复性客服问题占比高达80%以上,这对于企业的利润提升至关重要,而大量的客服历史数据供机器学习,不断提升准确度,降低错误率,是一种数据驱动的“正向循环”,AI实践越多的企业,AI能力就越高,所以Interations这样的公司会获得全球资本与科技公司的青睐。


6、微软第四代小冰问世,能与人类无缝对话


微软第四代小冰问世,能与人类无缝对话

    【新闻摘要】微软正式发布第四代小冰,采用了全新解锁的情感计算框架为核心,包含了实时情感决策对话引擎、多种新感官、中日英三种语言,以及对应不同领域的功能插件平台。微软全球执行副总裁陆奇表示,现在我们已经进入“对话即平台”的时代,这也是第四代小冰意欲进入的时代。之前,小冰可以通过文本、图像、视频和语音与人类展开交流,基本上覆盖了业内人工智能复合感官。现在,小冰加载了“全时感官”功能,实现了人工智能与人类的无缝对话,甚至根据聊天内容与走向相互打断与追问。另外,小冰更能在插上特定功能卡(例如电影卡、时尚卡、Office 365卡等)后,拥有该领域的专业知识,能够完成该领域的特定任务,并伴随用户的不断使用而持续成长完善。新闻链接
    【小云评论】微软小冰是一种用到语音识别、语义分析、情感识别、专业知识库的“虚拟助手”,在日常生活中的不同特定场景会具有自动服务能力,类似的纯AI助理产品还有Amazon Alexa、Apple Siri、Google Now、Alibaba个人助理+,而Facebook M则是“AI+人工”的半人马模式。在个人助理产品的背后,则是云计算、硬件终端和操作系统,例如“AWS+Echo+Alexa”或“Azure+Windows+Cortana”,并且对开发者提供了开发工具包与三方服务接口,以丰富个人助理能够提供的丰富服务应用。


7、罗技Pop让你更容易地控制智能家居


罗技Pop让你更容易地控制智能家居

    【新闻摘要】罗技早前发布了一款名叫Pop的按钮,能控制不同的智能家居产品,包括Sonos音响、Huw和LIFX点灯、智能门锁、智能门铃等等。Pop共有三个不同的触发方式:单击、双击和长按。它能够通过预先设置来模拟不同的智能家居控制,例如开关单一盏灯或者是整间房的灯和调校光度。现在的智能家居产品大部分都需要手机下载相关APP来控制,对于想控制智能家居的儿童、客人来说十分不方便。而且,在客人来访的时候把私人手机借给客人来控制智能家居也不太实际。因此,罗技尝试用Pop解决这个问题。新闻链接
    【小云评论】伴随所有品类家电的“联网化”升级,手机独立APP操控方式已经不堪重负,出现了“一站式APP”(统一一个APP)、“场景控制”(多设备组合方案触发)、“硬件快捷键”(一键管理)、“语音指令”(近场声控)、“手势控制”(动作识别)等各种简化方式,但这些都是“过渡阶段”,未来结合人工智能的家电正在真正“智能”起来,人操控家电产生大数据,而持续不断的机器学习会让“智能管家”(算法)了解你喜爱的温湿度、光照强度、坐席规律等生活场景特征,加入视觉识别、语音识别的感知后,则能够分辨不同家庭成员的居家需求,在你操作之前就自动为你调整好家电,这样的智能生活会在10年内到来。


8、微软Azure助力里约奥运直播转播


微软Azure助力里约奥运直播转播

    【新闻摘要】在刚开始的巴西里约夏季奥运会中,微软Azure将为美国NBC电视台提供媒体服务,为整个赛事进行视听内容播报。此外,Azure也会提供云编码与托管服务。此次并不是双方第一次合作,2014年的索契冬奥会Azure也支持了NBC直播转播服务。不过,这次有很大的不同。这次奥运会将产生创纪录的4500个小时1080p的播报内容,而且里约跟美国东部的时差只有一小时,夏季奥运会的比赛项目比冬奥会也多三倍,所以直播的需求量会远大于之前的索契冬奥会。此外,观众将使用更多的设备,包括手机、平板、笔记本、网络电视等,来收看直播。因此,Azure要应付的直播观众可能会比冬奥会的一百万人更多。新闻链接
    【小云评论】体育赛事是优质的IP,所以视频云、直播、VR、大数据等创新科技都逐步进入产业应用,而赛事直播是对云计算、网络负载、传输算法的考验,从手机到高清电视的不同显示终端对视频质量要求参差不齐,未来是“全媒体,云融合”的时代,体育赛事对在线媒体平台是典型的“峰值计算”,必须用云计算来弹性伸缩、获得最高性价比,而“VR/AR直播”的到来,将会带来更大的视频计算、高数据量传输挑战,唯有不断研发更领先的互联网平台技术才能获得“体验经济”中的大众青睐。


9、HTC自家VR商店Viveport 将针对全球上线


HTC自家VR商店Viveport 将针对全球上线

    【新闻摘要】HTC宣布,自家VR商店Viveport将推出全球开发者测试版,并于今秋正式全球上线。Viveport于今年春天在中国上线,主要竞争对手有知名在线游戏平台Steam。用户可以通过Vive VR头盔、浏览器、PC软件和移动应用访问Viveport。它的定位是提供非游戏内容,包括教育、设计、社交、视频等,不同于专注于游戏的Steam。虽然如此,Steam已经提供了大量非游戏的VR应用,并且得到用户的认同,因此Viveport能否打进国际市场还是未知之数。HTC表示,他们不是要跟Steam竞争,而是希望开发者能确保他们的产品出现在任何应用商店中,丰富VR商店的类目,也给不能使用Steam的用户另一个选择。新闻链接

    【小云评论】VR应用商店,是流量分配的入口,VR消费者购买力也是吸引众多开发者投入的驱动力,VR率先在动漫、影视、游戏起跑,然后在教育、设计、艺术、社交、视频、音乐、运动、健康、时尚、旅游、新闻、购物及创意工具等领域受到重视,自然带来了不同定位的应用分发平台、内容分发平台,而HTC架设在阿里云上的Viveport应用商店,也先天具有弹性升级、大数据分析的能力,同时也为VR开发者带来云上VR应用研发测试、VR内容快速低成本生产的优势,例如本地集群需要上百天的VR视频渲染任务(耗费100000个处理器),创业者可以使用云计算在3天内完成,并且通过CDN、压缩算法将VR视频快速传输到千家万户。


10、约6500万美元的比特币被盗,网络安全再次引关注


约6500万美元的比特币被盗,网络安全再次引关注

    【新闻摘要】全球最大的美元比特币交易平台Bitfinex由于单纯采取热存储(在线存储)措施、未将比特币钱包进行冷存储(离线存储),导致总数达119756枚、价值合计约6500万美元的比特币被盗,从而成为继2016年6月约合6000万美元的以太币被黑客从以太坊(Ethereum)系统中窃取后,区块链网络发生的又一重大安全事件。新闻链接

    【小云评论】日前国内特别是金融领域大肆宣传区块链技术,而区块链网络虽然拥有强大的安全机制,但也不能完全排除因漏洞、疏于管理等因素所造成的安全事件;事实上,区块链技术仍然处于不断完善的萌芽阶段,远未达到技术上的尽善尽美,配套的安全先行成为必要条件。

相关实践学习
达摩院智能语音交互 - 声纹识别技术
声纹识别是基于每个发音人的发音器官构造不同,识别当前发音人的身份。按照任务具体分为两种: 声纹辨认:从说话人集合中判别出测试语音所属的说话人,为多选一的问题 声纹确认:判断测试语音是否由目标说话人所说,是二选一的问题(是或者不是) 按照应用具体分为两种: 文本相关:要求使用者重复指定的话语,通常包含与训练信息相同的文本(精度较高,适合当前应用模式) 文本无关:对使用者发音内容和语言没有要求,受信道环境影响比较大,精度不高 本课程主要介绍声纹识别的原型技术、系统架构及应用案例等。 讲师介绍: 郑斯奇,达摩院算法专家,毕业于美国哈佛大学,研究方向包括声纹识别、性别、年龄、语种识别等。致力于推动端侧声纹与个性化技术的研究和大规模应用。
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