随着国家经济的迅速发展，我国的隧道建设更是日新月异。由于城市地铁、铁路隧道和高速公路隧道改善了路线技术指标、缩短了路程和行车时间，提高了运营效益，因此国家在不断加大隧道的建设力度;然而隧道建设的造价高、运营管理相对复杂，所以各地对隧道的建设都十分重视，不敢掉以轻心。

　　1、在施工过程中，施工人员安全意识不高，存在违规行为，在很大程度上增加了安全隐患，很容易出现安全事故，造成巨大的人员伤亡和财产损失。

　　2、领导管理工作不善，很多时候出了问题找不到相关的负责人。建设管理制度不健全、措施不落实、管理不到位。

　　3、工程文档资料管理体系不严格，导致文档管理混乱。

　　4、成控部、工程项目部、采购部、经营部、财务部、领导层人员之间的沟通联系不及时，导致工程建设问题繁杂并得不到及时解决。

　　5、设备简陋、工艺落后，野蛮施工、偷工减料等现象屡禁不止，对材料的成本核算不到到位，浪费现象严重。

　　6、对施工人员的到场情况、请假情况、实际工作量等管理工作不到位。

　　7、部分地区和项目隧道工程地质勘察不详、设计深度不足。

　　8、现场监理缺位，隐蔽工程质量管控薄弱，工程实体质量和结构耐久性受到影响。

　　1、整个工程埋于地下，因此工程地质和水文地质条件对隧道施工的成败起着重要的、甚至决定性的作用;

　　2、周期长、投资大、技术复杂。

　　3、由于建设周期长，信息类型多，所以资料文档比较多，管理工作复杂。

　　4、项目参与方多，各自都是一个相对独立的管理体系，为了保证工作顺利进行，对信息交流和沟通的要求很高。

　　5、材料设备的使用量大，管理工作复杂。

　　6、隧道工程施工环境封闭，隐蔽工程较多，工程质量安全隐患易发难控。

　　7、施工可以不受或少受昼夜更替的影响。

　　8、工作条件差，工作面小而狭窄。

　隧道工程行业信息化框架

　　泛普桥梁工程行业管理软件运用系统的观点和方法、详尽调查有关组织、部门及具体处理对象、对先行系统进行目标分析、环境分析和数据分析，从而得出目标和功能模型。系统以质量管理体系为系统主线，以internet 和企业建立的内部局域网络为工具，以职能为单元的信息处理，以计算机中心为核心 ,建立共用数据库。还能解决企业和项目的信息交换，企业和项目信息整合与标准化问题，这一套系统的有效运作是项目管理信息化的基础。

　　桥梁工程企业在工程管理中使用并且发展着许多先进科技 ,要面对大量的信息。作为大型的桥梁施工企业在管理中主要有四个方面的信息: 一是计划工作管理信息;二是经营工作管理信息;三是施工项目管理信息;四是服务体系管理信息。这四个方面的信息其来源、性质与管理模式虽然各不相同 , 但互成体系、密切联系 ,是企业管理的一条核心主线。这条主线与企业的质量管理是一致的 ,即信息工作服务于企业的质量管理 ,并与企业的质量管理构成一个系统。

　　(投标管理、招投标文件、投标费用、投标保证金、投标费用)

　　管理参与投标项目的信息，收录招标方经评标后公布的中标信息，投标成功后转为正式项目;

　　管理招投文件，进行评标定标，详细文件以附件形式永久随存;

　　管理参与投标活动时发生的所有费用，可视为项目销售费用的组曾部分;

　　管理投标时向标方交纳一定金额的保证金;

　　管理招标时发生的所有相关费用，对照项GRE目金额计算投标费用率，作为投标成本控制的参考;

　　(立项管理、项目成员、合同管理、项目文档、项目变更;)

　　项目预算管理，对项目的费用、材料、人力三大方面进行预算;

　　为项目分配管理及参与成员，保证多项目运作时有条不紊，充分利用人力;

　　将项目相关策划文档、设计图纸、往来传真、收发文件、合同等各种文档归档管理;

　　可以追溯项目进行中的所有变更;

　　(项目计划、项目任务模板、进度填报、查看进度、项目验收)

　　将项目分解为多个任务，支持工作包和任务二级管理，确定相关责任人;

　　相同类型的项目，任务分解以及任务工期长度基本相同的情况下，可根据新项目的开工日期、以及旧项目的任务分解生成新项目计划;

　　根据项目任务完成情况填报项目进度;

　　按项目质量管理要求验收项目，记录详细验收项的验收结果;

　　(设备管理、设备折旧、成本统计、项目设备统计)

　　管理企业自有周转设备、项目专用设备和各种其他设备的基本概况，跟踪设备当前的使用状态;

　　定期管理由项目承担的设备折旧费、进场费用、退场费用、维修保养费用、报废清理费用等一起构成项目的设备使用成本;

　　按项目统计项目设备使用时发生的各项费用、以及分摊的折旧费用金额，分析项目建设的设备成本;

　　统计项目建设过程中使用到的各类设备数量，以及使用时间，分析设备的使用效率;

　　(费用支出、材料成本、人工成本)

　　按项目或任务记录各类费用、各种材料、以及人工费，反映项目的实际成本;

　　支持随时查看材料成本和人工成本;

　　(项目总成本月报、项目总成本年报、项目费用开支月报、项目费用开支年报、项目材料成本月报、项目材料成本年报、项目人力成本月报、项目人力成本年报)

　　按月、年统计项目的总成本，与总预算进行对比，了解成本进度或差异;

　　统计项目详细的费用、材料、人工月报或年报，与预算对比分析，了解明细成本情况。

　　(质量巡检、质量整改、报表查询)

　　质量巡检：支持质量事故实行上报管理，根据质量事故级别自定义上报审批流程;详细记录质量事故发生的部位、时间、质量事故情况、造成的经济损失等。

　　质量整改：对相应的问题进行改正，详细记录整改人、整改时间及整改情况。

　　(安全日志填写、安全日志查询、安全检查记录及整改、安全整改查询)

　　安全日志填写：填写填写人、项目名称、出勤人数、部门、温度、日期、施工部位、当前施工安全情况、安全教育情况、安全交底、验收情况记录、安全检查情况、安全会议记录、其他等

　　安全日志查询：可根据项目名称、填报人、部门、起止时间查询项目安全日志(报表上蓝色字体可链接到原数据表单

　　安全检查记录及整改：填写项目名称、工程规模、检查日期、形象进度、检查人、日期、基本情况、现场检查情况、处理要求及措施、复查情况等

　　安全整改查询：可根据项目名称、检查人、起止时间查询安全整改记录

　　组织机构、工作流程、访问权限、表单、查询与统计及个人工作平台等用户都可以根据自己的需要自定义设置。桌面栏目及摆放顺序、桌面界面主题的自定义。

　　系统会自动预警项目进度逾期、超支、资源超负荷等情况，尽可能早地发现和解决问题。提前对表单上的字段进行预警设置，如超过预计量那么系统会给出一个提示：超出预计范围：系统不予保存或者超出数量之后提示是否进行保存。

　　软件系统之间集成和数据交换，OA和CRM、ERP之间的数据交换，银行的接口，短信接口，与即时通讯软件之间的对接等，满足你的个性化需求。

　　多表关联让您一个页面即能掌控整个项目的实况，第一时间洞悉项目风险与问题。

　　应用系统具备完善的组织机构设置功能，可以按照部门、群组、角色进行设置可以满足绝大部分组织设定。提供第三方开发接口，系统采用模块化设计，根据需要进行组合，具有高度开发性，为系统功能扩展预留接口及空间，最大限度降低企业运营成本。

　　强大的流程审批实现：抄送、委托、节点跳转审批、审批条件设置、流程撤销等功能。

　　泛普软件把企业办公自动化与项目组合管理，其中的OA系统涉及日常行政管理、各种事项的审批、办公资源的管理、多人多部门的协同办公、以及各种信息的沟通与传递。可以概括的说，泛普隧道工程管理软件跨越了项目、办公、财务等具体的业务范畴，更集中关注于企业日常办公的效率和可控性，是企业提高整体运转能力不可缺少的软件工具。

　　1、 面向业务的配置平台

　　以不变应万变，对信息管理系统的五元素(组织、表单、流转、统计、权限)提供面向业务的配置平台，无须代码开发，即可轻松适应因业务变化而发生的需求变化。对于有IT基础的人员还提供基于SQL语句的编写接口，实现页面逻辑的验证与数据的交互处理。

　　2、 易调整的组织配置

　　支持层级化的公司、部门、岗位配置，支持一人多岗和个人/公共群组设置，能够灵活支撑组织架构和人员岗位变更(权限的自动继承)。

　　3、 强大的流程引擎

　　提供强大的自定义功能，完全适应因组织发展而发生的流程改变。工作流定义选项丰富，可以实时监控与督办流程的处理，支持多条件分支、加签、转办、收回，无须进行二次开发，即可快速定义出与现有办公环境相符和优化的流程。

　　4、柔性的报表工具

　　支持各类数据的组合查询、分组统计和动态图形报表展现等。最终通过门户界面进行展现。

　　5、严谨的安全体系

　　遵循CMMI质量标准和管理体系，支持集团化管控的多层次、多级别授权。严谨的安全机制(AD安全、访问IP控制、健全的日志记录、登录短信提醒、重要流程环节短信验证码、数据域颗粒级控制……)，为系统提供了网络层、访问层、模块层、应用层、数据层的五重保险。

　　1、移动审批 流程提速

　　可以在系统后台上提交各种流程的文档，相关权限领导都可以收到提醒，不管在哪，都可以随时随地、不受时间地点限制进行审批工作，确保工作顺利开展完成。

　　2、丰富应用 随时办公

　　1)会议管理：利用泛普会议助手应用，企业员工可以在手机上进入系统，查询会议室的使用状态，预定具体时间、人数及需要准备会议的东西等，确保会议高效开展，提高会议效率。

　　2)任务管理：使用“任务分派”应用进行分配任务，可以实现自动提醒任务的相关人员，及在系统上清晰的记录每一个任务环节、谁何时操作过都记录在案，确保任务中权责明确，避免出现推诿等现象。

　　3)个人事务管理：建立日程安排，实现适时提醒;通过工作日志和个人日志，记录思想、汇报工作;通过个人通讯簿管理个人联系人

　　4)手机邮箱：一体化电子邮箱，手机oa软件支持内外部邮件的同时收发、实时提醒

　　3、待办提醒 及时通知

　　利用泛普手机平台，所有待办事项，工作都可以在手机上及时推送通知，确保企业每一个成员不会错过工作完成。

　产品适合于更多的电力细分行业，比如：

　　山岭隧道、城市地铁、城市地下铁路、水下隧道

　　城市地下空间利用(地下共同沟、地下商业街、地下停车场、地下仓库)

本期一周AI看点包括：技术前沿，行业，观点，应用以及投融资等方面。

CCAI 2017 | 中国香港科技大学计算机系主任杨强：论深度学习的迁移模型

在7月22-23日举办的CCAI 2017上，中国香港科技大学计算机与工程系主任、AAAI Fellow杨强教授发表了《深度学习的迁移模型》主题报告。杨强从深度学习模型的共性问题谈起，深度剖析如何使深度学习模型变得更加可靠，在数据变化的情况下，模型持续可用。

报告谈到，迁移学习有小数据、可靠性、个性化等优点，虽然深度学习模型已在语音、图像、推荐等众多领域非常有影响力，但是在如医疗、教育等领域还无法运用，究其原因，主要存在这样三点：①我们遇到的数据往往都是小数据，而不是大数据；②深度学习模型非常脆弱，稍微移动、离开现有场景，其效果便会大打折扣；③再有就是应用问题。由此，杨强教授与学生一起，将迁移学习与深度学习相结合进行了探索实践，在现场通过解决大额消费金融的困境、跨领域舆情分析、互联网汽车分类问题等多个实际应用案例多角度地展示了迁移学习的深度模型所带来的优点。

代替支持向量机，南大周志华组提出多类最优边界分配机mcODM

最近，用于提升方法的边距理论(margin theory)再次进入了人们的视线中，并且展示了边界分布，而非单一分布对于泛化表现具有更大的重要性。这些研究表明支持向量机可能还有很大的提升空间。受此认可的启发(Zhang＆Zhou，2014； 2016)提出了一种二元分类方法，通过一阶和二阶统计特征来优化边界分布，实现了令人满意的实验结果。随后，周志华等人将这一思想扩展到了一种能够利用未标记数据并处理非平衡错误分类成本的方法上。

卡内基梅隆大学利用AI技术研究人类动作

卡内基梅隆大学的研究人员开发出人体运动跟踪系统OpenPose，利用计算机视觉和机器学习处理视频帧，对人体面部、躯干、四肢等进行运动追踪。研究人员用500个摄像机从不同角度捕捉人体不同姿态，并构成数据库再对数据集中的图像进行关键点检测及三维建模，进而对人体特定部位进行识别和标定。系统还可将特定部位与个体联系起来，如特定的人的手总是接近他的肘部，使系统能同时对多人进行追踪。机器人可以过感知和解读人类的肢体动作了解肢体语言背后所表达的情感，有助于简化人机交互。

微软发布SynNet：两步打造可迁移学习的机器阅读理解系统

微软AI团队开发了一种名为“两阶段综合网络”的模型，也称SynNet。这个模型中，SynNet先基于一个领域的可用训练数据，学会阅读理解该文章中潜在的知识点。第二阶段，SynNet模型在文章中基于上下文，针对第一阶段的“知识点”形成自然语言问题。于是一旦训练完成，SynNet就可以应用到新领域，阅读新文档，再生成潜在问题和对应文本的答案。然后SynNet就能不断形成必要的训练数据，用来训练该领域的MRC系统。

哈工大发布语言技术平台(LTP)新家：/Prizef/TuringArticle.html)。 这是一篇阅读感非常棒的文章，没有复杂的数学公式，各种技术词汇也非常通俗的融入其中。

4. 不要相信炒作，多寻求客观意见。

事实：研究人员总是想卖点什么。

5. 人工智能多来自于人类的智慧，并不完全为自动化。

事实：大部分“人工智能”其实是人的智慧。

建议：理解“AI解决方案”的哪些部分是自动的，哪些是由于人类领域知识的手动编码而来。

工信部：上半年工业机器人产量增长52.3%

国务院新闻办公室7月25日举行新闻发布会表示，上半年工业机器人、集成电路的产量都分别增长了52.3%和23.8%。宁夏、云南、青海等地区工业增速都快于全国的平均增速，辽宁工业增速降幅同比收窄了3.4个百分点，新疆等省份均实现利润由去年同期大幅度下降转为快速提升。

全球机器人和人工智能ETF今年增长了30％，道指仅上涨9%

机器人、人工智能基金今年上涨达道琼斯工业平均指数的3倍，。The Global X Robotics and Artificial Intelligence ETF (BOTZ)今年上涨30%，道琼斯工业平均指数只上涨了9%。全球对机器人和人工智能的投资热度帮助了这一专业ETF的上涨。

Facebook被曝正开发智能音箱 明年第一季度发布

据中国台湾媒体报道，Facebook正开发智能音箱，并将由中国台湾和硕科技制造，明年第一季度发布。知情人士称，Facebook的智能音箱将更加注重视觉画面的交互，将配置15英寸的触摸屏。屏幕将由LG显示器公司提供。 据悉，和硕已经小批量生产Facebook智能音箱的样品。

中国人工智能人才缺口超500万 供求比例仅为1：10

据领英近日发布的《全球AI领域人才报告》显示，截至2017年一季度，基于领英平台的全球AI领域技术人才数量超过190万，其中美国相关人才总数超过85万，高居榜首，而中国的相关人才总数也超过5万人，位居全球第七。然而，这些人才仍不能满足互联网行业的需求。一些业内人士认为，国内的供求比例仅为1：10，供需严重失衡。工信部教育考中心副主任周明也曾在2016年向媒体透露，中国人工智能人才缺口超过500万人。

人工智能产业技术创新战略联盟成立，潘云鹤、高文院士、黄铁军教授主导

由北京大学、中关村视听产业技术创新联盟及硬蛋科技等倡议的人工智能产业技术创新战略联盟经过两个多月紧锣密鼓的筹备，于2017年7月23日在北京正式成立。联盟由潘云鹤院士担任名誉理事长和专家委员会主任，高文院士任联盟理事长，北京大学计算机科学技术系主任黄铁军教授担任秘书长。潘云鹤院士是新一代人工智能(原人工智能2.0)的倡议者和发起者，高文院士是新一代人工智能发展规划的核心专家，黄铁军教授是规划起草工作的主要参与者之一。

小米首次公开发表AI论文：基于注意力机制的端对端语音识别

几天前，小米在 arXiv 上首次提交了一篇端对端的语音识别论文。这篇论文实际上是西工大计算机学院和小米共同完成，四位作者分别是单长浩、张俊博、王育军、谢磊。其中单长浩是西工大在小米的实习生，谢磊是西工大教授，而王育军、张俊博则是小米的工程师。张俊博在自己的专栏中提到，小米这篇论文采用的是近年来比较火热的 Attention-based sequence-to-sequence 方法：基于注意力机制的端对端方法在英文数据集上已经有了很好的结果。但中文汉字要远比英文字母复杂，在中文数据集上，一直没有看到较好的结果。William Chan 等在 Interspeech 2016上报告的该方法在中文数据集上的字错误率是 59.3%。现在，小米的智能语音团队，经过无数实验，在小米电视测试数据上成功获得了 2.81% 的字错误率。这是基于注意力机制的端对端语音识别方法首次在中文上达到可用水平。

微软致力AI芯片研发 翻译30亿字仅需十分之一秒

微软公司表示，已经为HoloLens眼镜的芯片设计找到解决方案。凭借额外增加的一套人工智能处理器，可以分析用户在设备上看到和听到的内容，而不是浪费宝贵的微秒时间将数据发回云端。新处理器是该公司现有的全息处理单元的一个版本，近日在夏威夷檀香山的一项活动上对外公布。该芯片正在开发中，将用在下一个版本的HoloLens;该公司没有给出具体时间表。微软极少致力于新处理器的开发，该公司表示，这是首款为移动设备设计的芯片。

迪士尼研发AI观察人类表情，收集观影反馈

迪士尼正利用神经网络来了解人们观影的反应。在观察电影观众几分钟之后，人工智能便能从观众的面部表情来预测人们对电影剩余部分的态度。这项智能系统能自动识别观众是微笑还是哈哈大笑。这种测试的新方法可以称为——分解多种自动编码或简称FVAEs，它是一种初步的测验方法，研究人员已经证实这种新测验方法确实比传统的要好。

性爱机器人能否帮助解放4600万性工作者？

近日，科学家Sergi Santos设计了一套带有人工智能的性玩偶，不仅能帮他赚钱，未来还可能会被用于妓院和打击性交易。据悉，Sergi Santos的职业是设计硅胶性玩偶，他现在所设计的这些机器人拥有和人类一样逼真的假发和人造大脑，Santos说，“从全球来看，有近4600万性奴隶因生活所迫而出卖肉体。” 他表示：“人工智能正在进入全球市场，带来了一场机器人“性技术”的革命。这些性爱机器人有望取代妓女，减少性交易，同时可以给寂寞的人陪伴。”激进派代表人物凯瑟琳·理查森则不同意性机器人会遏制性交易这一看法，但表示它们将与性工作者一起成为“菜单上的另一个选项”。

斯坦福研发会生长的软体机器人，哪里需要哪里长

近日，一群来自斯坦福的研究员们在《科学机器人学》（Science Robotics）期刊上发表了一篇关于软体机器人的报告。报告的作者之一， Joey DavisGreer表示道，在机器人领域，可以自我“生长”能力还没有得到应有的重视与开发。“我们的理念就是找出一种不需要本体运动的移动方式”，报告的作者之一，机械工程教授Allison Okamura解释道，“这与自然界中动物的运动方式完全不同。”

连接1万亿台设备：软银CEO孙正义相信AI会超越人类

软银集团创始人兼CEO孙正义在东京举行的一次活动上表示，他相信未来卫星网络将覆盖地球每一寸土地，万亿台设备连接互联网，机器也会比人类聪明。

59岁的孙正义表示，自己相信未来学家Ray Kurzweil的“奇点理论”，相信人工智能将来会超越人类。

为支持AI和机器学习初创企业，Google推出新计划

Matias等资深人员的建议和反馈。参与者可以获得产品信用服务，如谷歌云，此外还将获得50,000美元的财务支持，而不需要给予Google股权。

美媒关注中国人工智能规划：产业规模超万亿

美媒称，20日，中国制定了一项发展规划，希望在2030年成为人工智能领域的世界领导者，打造规模超过1万亿元的本土产业。据美国《纽约时报》网站7月21日报道，国务院发布的这项政策阐述了中国政府最高层的意图：全球第二大经济体将投入大量资金，以确保企业、政府和军队跃升为人工智能技术的全球领先者。很多人都认为，人工智能有朝一日会成为计算机技术的基础。

高通即将发布AI专用移动芯片

针对市场AI大潮，高通开发了所谓的神经处理引擎。这是一个软件开发工具包(SDK)，可帮助开发人员优化其应用程序，以在高通骁龙Snapdragon 600和800系列处理器上运行AI应用程序。这意味着，如果用户正在构建使用AI（例如图像识别）的应用程序，则可以集成高通的SDK，并且在具有兼容处理器的手机上运行速度更快。

斯坦福大学专为汽车、机器人和VR打造了一个4D相机

据外媒报道，最近斯坦福大学研究人员研发出一种4D相机技术，可以提高机器人的视觉和虚拟现实能力，具有超宽的视野。该4D相机可以捕捉超过140广角的画面，并且要比传统相机收集更多的信息。研究人员表示，这种摄像头是有史以来第一个单镜头、宽视野的光场相机。利用光场摄影技术，该4D相机可以获得额外的信息，同时它还可以观察并记录下光线通过透镜的方向和距离，并且与对应的2D互相结合到一起。

印度禁止自动驾驶汽车上路 因担心减少就业岗位

据外媒BuzzFeed报道称，与其他国家政府大力支持自动驾驶汽车不同，印度交通部长尼丁·加德卡里7月24日明确表示，印度不允许自动驾驶汽车上路。在宣布这项禁令时，加德卡里还反问道：“印度还有很多没有工作的人，我们怎么能允许这种车辆上路呢？” 目前，包括中日韩美在内的多国都在大力发展自动驾驶汽车。

麦肯锡报告：2017年机器学习和人工智能现状

以下为报告要点：包括 百度 和 谷歌在内的科技巨头，2016年在人工智能上的投入在200亿至300亿美元之间，其中90%花到研发和部署上，还有10%用于人工智能收购；人工智能投资已经变成全球顶尖科技公司之间的专利和知识产权大战；美国公司吸收了2016年66%的人工智能投资，中国以17%位居第二，而且增长很快；借助更好的搜索结果，Netflix估计该公司通过避免用户退订每年减少的营收损失达到10亿美元。

人工智能万亿市场蓝图出台 产业集群发展加速应用落地

人工智能国家级规划出台。国务院日前印发《新一代人工智能发展规划》，这是我国首个面向2030年的人工智能发展规划。《规划》提出前瞻布局新一代人工智能重大科技项目，到2030年中国人工智能产业竞争力达到国际领先水平，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。随着技术发展、政策完善，越来越多的公司加入到追逐人工智能的赛道上，从技术到应用，人工智能已经成为风口。

美国国会将推进无人车立法，促进统一标准

无人车监管空白和规定的制约正在逐渐被改变。近期，美国众议院能源和商业委员会针对无人驾驶汽车立法草案进行投票，并计划由联邦政府统一全国的无人驾驶汽车安全标准，这是美国首次在联邦层面针对无人驾驶汽车的监管进行立法。根据这项提案，各州仍然可以自行制定关于登记、许可、责任、保险和安全检查的规则，但不能自行制定无人驾驶汽车的性能标准。针对各大汽车厂商，该法案允许其部署 10 万辆无人驾驶汽车，而不必满足于对汽车安全标准的现行要求。此外，这则提案仍处于继续完善的阶段。

人工智能在不同领域的创业热度及趋势

根据 CBInsight 报告指出，医疗、广告营销、金融与保险、汽车、网络安全、个人助理、教育、机器人等领域是人工智能创业的热点。除此之外，农业、游戏、运动、法律方面的创业项目也逐渐增多，热度有显著提升。这一方面取决于人工智能技术的突破性进展促使项目落地趋于成熟，另一方面离不开政府及相关部门对人工智能技术的大力扶持，为人工智能创业者切入市场提供机会。

下一代 HoloLens 将搭载由微软定制的人工智能芯片

微软日前 透露 ，第 2 代 HoloLens 头盔将搭载微软自己研发的人工智能芯片，这样有助于在新的 AR 头盔上实现更多功能与服务。微软表示，公司正在定制这个 AI 芯片，未来的新款 HoloLens 头盔将在该芯片的加持下在本地处理数据，而无需与云端连接，这预示着着下一代头盔的数据处理速度更快、所需时间更短。微软正在设计这个所谓的 AI 芯片，前者认为这是让未来的人工智能与混合现实变得真正有用处的唯一途径。

2020年中国人工智能理财市场规模将达到5.22万亿

7月25日消息，易观发布的中国首份《人工智能理财市场专题分析》报告显示，人工智能金融的应用在全球范围内已被提至新高度，到2020年，预计中国人工智能理财规模将达到5.22万亿。报告执笔人李子川表示，“当人工智能遇上财富管理，行业的想象力绝不止于智能投顾。”智能投顾最初兴起于美国，它以技术为依托，用互联网和AI手段替代传统的投资顾问职责。报告提出，现在人们对人工智能理财集中于智能投顾，过于片面和局限。中国的发展路径和美国不尽相同。

研发 AiXpert人工智能服务引擎，华瑞新智为企业提供一站式数据分析解决方案

AiXpert技术主要面向三个方面：文本数据分析、图像数据分析和时间序列数据分析。该平台将AI各种复杂的算法和模型封装起来，类似于发动机的引擎，对外提供相关的使用接口，帮助开发者将各种应用数据如文本、图像以及时空序列数据无缝转化为精准人工智能模型（如分类、预测以及推荐模型），并且通过本地或远程的方式，嵌入到客户的应用系统中。其中文本数据分析可以利用社交数据做产品调研，包括情感分析、话题分析、人物画像分析、意见挖掘等，靠大数据分析出产品的优缺点，企业如何改进产品，同时还可以根据用户的喜好来帮助企业去做一些精准的营销，推广等。

亿欧智库：自动驾驶人工智能技术背后的人类机械工作

随着Level3车型奥迪A8量产消息的公布，现代也准备提前公布“在高速公路上接近Level 3”的半自动驾驶技术，在接下来的时间，我们似乎能够看到更多量产的自动驾驶汽车涌入视野。自动驾驶背后的支撑技术之一——深度学习在汽车的环境感知阶段具有重要意义：为汽车提供“智能视觉”，承担物体识别、追踪和预测的功能，感知并理解周围环境中的行人、车辆以及交通标识，帮助汽车完成决策过程。

摩托罗拉与AI公司合作开发智能摄像机，利用人工智能寻找丢失儿童

近日，摩托罗拉宣布与AI公司Neurala合作，共同开发用于公共场所的智能视频监控摄像头，旨在让警务人员能更有效地搜查目标，如失踪的儿童和嫌疑犯。Neurala 是一家人工智能初创公司，公司总部位于波士顿，2006年创办并于当年12月获得1370万美元融资。Neurala 所创建的深度学习软件可以借助“仿生”的方式，让机器人和智能设备学习并适应周围环境并和周边环境进行互动。

德国大陆集团对CuBE自动驾驶汽车进行路试

德国大陆集团打算在法兰克福市开展一款名叫“CUbE”的自动驾驶概念汽车的测试，以观察其在复杂的城市环境中该如何行驶。CUbE 配备了比当前市面上量产的车子的驾驶辅助系统更高级的传感器技术，因而能够实现更高程度的自动驾驶。大陆集团表示，该车还采用了激光雷达等新技术。德国大陆是一家汽车零配件供应商，该公司在车载经验和安防系统积攒了丰富的经验。

京东发布YAIR人工智能平台 打造无界零售核心基础设施

京东近日正式宣布推出YAIR(JDYAIPlatformforRetailBusiness)零售人工智能算法平台，并全面开放给合作伙伴。这也是京东推动第四次零售革命，全力打造零售基础设施平台，对外开放赋能的又一举措。以YAIR为核心的京东智慧供应链解决方案，源于自营零售供应链管理经验，经过京东内部应用验证，正全面通过组件化的形式向合作伙伴开放，同时，京东Y事业部也将携手京东物流子集团、京东金融集团在技术服务层和应用层进行技术互通，为广大合作伙伴提供供应链管理技术、物流能力、供应链金融一体化的解决方案。

谷歌为人工智能和机器学习创业公司推出了新的加速器项目

据国外媒体报道，本月早些时候，谷歌推出了一个专注于人工智能的风险投资基金，最近谷歌宣布了一个新的项目，通过提供优先的指导和支持来帮助以机器学习为中心的创业公司。这个最新的项目专门为人工智能创业公司面临的问题提供资源和答案，包括没有足够的数据和产品人才来支持技术。

Momenta获4600万美元B轮融资，打造自动驾驶大脑

2017的物体识别项目上，Momenta团队斩获冠军。

中国870家AI公司融资905亿人民币

据itjuzi数据，截止到目前国内一共870家人工自能公司发生916起投融资事件，合集融资905亿人民币：1、智慧医疗：该领域共有124家公司，共161起投资事件，总投资额为163亿人民币；2、智能汽车：该领域共有121家公司，共179起投资事件，总投资额为178亿人民币；3、智慧教育：该领域共有117家公司，共144起投资事件，总投资额为206亿人民币；4、智慧金融：该领域共有114家公司，共180起投资事件，总投资额为329亿人民币；5、智能制造：该领域共有97家公司，共96起投资事件，总投资额为18亿人民币；7、智能安防：该领域共有77家公司，共90起投资事件，总投资额为57亿人民币；8、文化行业：该领域共有74家公司，共98起投资事件，总投资额为188亿人民币。

人工智能平台“吉斯卡”完成近千万美元A轮融资，启明创投领投

人工智能平台“吉斯卡”近日完成近千万美元A轮融资。吉斯卡由北京快乐智慧科技有限责任公司开发。快乐智慧成立于2015年，是一家专注于人工智能领域研发与应用的高科技创业公司，由原百度创始七剑客之一、酷我音乐创始人雷鸣及IT、互联网、人工智能、教育等相关领域的资深人士共同创立。

获亿元B轮融资，瀚思要用深度学习让安全更智能

7月25日，瀚思科技在发布会上宣布完成一亿元B轮融资，本轮融资是由国科嘉和与IDG资本领投，南京高科等老股东跟投，这是2017年上半年中国安全领域企业公开披露的最高融资金额。瀚思成立于2014年，是一家大数据安全公司，公司的投资者包括恒宝股份、南京高科两家上市公司，以及赛伯乐等风险投资机构。瀚思通过机器学习引擎与数据处理引擎，成为了企业安全的“智能安全分析大脑”。

用AI锁定潜在客户，信息分析平台Node获1080万美元A轮融资

Node是一家信息分析平台，能够帮助用户在该平台通过人工智能找到正确的潜在客户。Node于7月25日正式宣布获得1080万美元A轮融资，由Avalon Ventures领投，Mark Cuban、NEA和Canaan Partners参投。

雅森科技获千万A+轮投资 布局医疗人工智能分析平台

北京雅森科技发展有限公司宣布于近日获得千万A+轮投资。雅森科技成立于2006年,专注于医学影像人工智能分析、核医学定量及CAD分析的高科技企业；专注于采用各类数学算法进行医疗图像处理、机器训练、大数据库比对、标准生物物理影像模型的开发与应用；公司管理及研发团队成员来自IBM、HP、东芝医疗以及毕业于南开、清华、中国科学院、中国台湾长庚、美国伦斯勒理工院、英国爱丁堡大学等机构。此次融资后，雅森科技将进一步全面推进布局医疗人工智能领域的平台产品的研发和市场推广，所覆盖的产品线也将由神经、血液、呼吸向病理、内分泌进行延伸。

浅橙科技完成2亿元B轮融资，小额信贷+人工智能是新潮流？

浅橙科技创始人兼CEO朱永敏正式对外公布，公司已于2017年4月完成2亿元B轮融资。据其官网资料显示，浅橙科技成立于2015年8月，专注于使用人工智能、机器学习等技术手段，变革金融服务模式，通过大数据手段服务传统金融机构无法覆盖的人群，逐步完善中国金融服务生态体系，推动普惠金融建设。浅橙科技核心团队来自于腾讯和顶尖银行，已经有3年多成功运营互联网金融项目的经验，拥有一支200多人的团队，其中研发工程人员超过70%。

金融科技公司 Cleo 开发智能聊天机器人理财助手，获 200 万美元融资

位于伦敦的金融科技初创公司 Cleo 完成新一轮融资。Cleo 利用人工智能技术开发了一种智能聊天机器人应用程序，帮助用户进行财务管理。用户可以在对话界面与聊天机器人进行交互，了解所有账户和信用卡上的消费交易情况。例如，Cleo 可以告诉用户目前的账户余额和消费指出，在月末预算即将透支时向用户发出警告。

以上就是本周AI回顾的全部内容

（以上内容整理自AI科技大本营 凤凰科技 腾讯科技 量子位 机器之能 新智元 Xtecher TechCrunch 猎云网 百度百家 投资界 新浪科技 金融界 亿欧网 雷锋网等）