DT科技评论
Data Technology Review
第 30 期
人民网研究院，阿里云研究中心
本期目录
- 谷歌收购数据科学创业公司Kaggle 降低人工智能门槛
- 众测平台HackerOne为客户提供免费漏洞管理等服务
- NVIDIA发布Jetson TX2超级计算平台 目标瞄准终端人工智能
- IBM Watson与Salesforce合作，如何打通CRM领域的最后一公里？
- Facebook开源新一代AI训练服务器 Big Basin 速度提升一倍
- 维基解密：美中情局把全球智能设备变成麦克风进行监控窃听
- 谷歌公布新机器学习API 从视频中识别物体
- 本田成立最新研发中心 请人工智能专家当顾问
- IBM语音识别能力逼近人类水平 获深度学习巨头Yoshua Bengio盛赞
- Azure发布云迁移解决方案蓝图 主攻公务云迁移安全合规
人工智能提示：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，汇总而选择最新鲜的科技信息。
1.谷歌收购数据科学创业公司Kaggle 降低人工智能门槛
新闻链接：http://tech.sina.com.cn/i/2017-03-09/doc-ifychhus0134528.shtml
【新闻摘要】谷歌在Google Cloud Next（谷歌云技术）大会上宣布已经收购数据科学创业公司Kaggle，该公司创建于2010年，目前，平台聚集了大约50万名数据科学家，这家创业公司的网站专门举行各种竞赛，让数据科学家解决其他公司提供的挑战。收购Kaggle，谷歌将获得一个最大、最活跃的数据科学家社区，同时，可提升其在社区中的影响力。“我们必须降低人工智能的门槛，使之为最大的开发者社区、为用户和企业所用，这样便可应用于他们独特的需求。Kaggle加盟谷歌云团队后，我们将加快这一使命。”谷歌云计算人工智能和机器学习首席科学家李飞飞说。虽然亚马逊网络服务（AWZ）和微软Azure也提供数据科学服务，但谷歌云已经提供云机器学习引擎等数据服务。
【小云评论】人工智能的竞争是生态格局的竞争，生态格局的关键因素之一是开发者／创业者。如何吸引更多从业者加入，是Amazon，Facebook，Google等科技巨头竞争的方向。通过坚持不懈打造各种平台，实现开源到今天收购数据科学竞赛平台Kaggle，这一系列降低人工智能门槛的举措和布局将是人工智能长期发展中的一种常态。Kaggle的数据科学竞赛具备数据创意众包模式的特点，是对人工智能生态体系中人才和想法的很好补充方式。同时，竞赛也具备传播速度快、吸引众多参与者的优势，是对平台在技术和工具之外的很好补充。在我国，阿里云的天池大数据科研平台，旨在打造“数据众智、众创”的第一平台，也在为阿里巴巴人工智能生态的发展持续努力。
2.众测平台HackerOne为客户提供免费漏洞管理等服务
新闻链接：http://www.darkreading.com/vulnerabilities---threats/hackerone-offers-free-service-for-open-source-projects/d/d-id/1328310
【新闻摘要】HackerOne（漏洞众测公司）平台为大众提供Community Edition免费版本，该版本包含多种功能；（1）安全页面：包括一些黑客挖掘漏洞的安全策略以及项目的详细描述和介绍；（2）黑客邀约：针对一些重要客户进行定向黑客的邀约；（3）分析：客户购买的服务在分析这个功能里，可以看到投资回报率、投入产出的详细标准；（4）应用程序编程接口：提供内部和外部同步使用的定制化的应用程序接口；（5）漏洞管理：针对提供的漏洞进行详细的模式匹配，其实就是漏洞搜索等功能；（6）重复检测：识别重复报告和智能模式，匹配查找常见问题；（7）项目限制：开源项目使用社区版时须免费为hackerone做一个月的广告，利用此规则和策略来提高关注度。
【小云评论】HackerOne公司2012年成立于美国旧金山，其主要业务是漏洞众测，该公司目前在全球有很多客户，例如雅虎、推特、Adobe、优步、脸书等。HackerOne平台上已注册超过3000人，其中绝大多数是各个国家的黑客，与其进行漏洞众测合作企业超过500家。HackerOne被称为全球最早利用黑客行为正当盈利的公司之一。虽然从英文名上翻译跟黑客有关，实际上这家公司主要做的还是白帽子（正面的黑客）的事。中国类似的安全企业也有几家做得非常值得称道，例如乌云、漏洞盒子等公司，他们都有各自的强项。小云认为，如果想做好这块业务，首先需要对白帽子们的隐私有足够的尊重，同样白帽子们也需要敬畏手中的权利，其次要有一定的规则保证，并且绝对不能触及法律底线，最后是奖励方面，找到的问题越多，奖金也就越丰厚，这也是动力的源泉之一。
3.NVIDIA发布Jetson TX2超级计算平台 目标瞄准终端人工智能新闻链接：http://www.leiphone.com/news/201703/MJ1rgDpXMzUENYtF.html
【新闻摘要】人工智能计算公司NVIDIA宣布，推出旗下嵌入式人工智能超级计算平台Jetson家族新一代产品Jetson TX2，同时还带来了为Jetson平台提供支持的软件开发包的最新版本JetPack 3.0。新硬件Jetson TX2是嵌入式人工智能超级计算平台，可以在终端上部署人工智能计算能力，同时提供了JetPack SDK全套软件的支持。相比前一代产品，TX2的GPU和CPU都进行了升级，内存增加、存储增加、支持Wifi和蓝牙、编解码支持H.265、体型同样小巧。套件方面有USB接口、SD卡接口、HDMI接口等，连接上鼠标、键盘以及显示器，实际上就是一台电脑，可以进行人工智能开发或者日常使用。
【小云评论】考虑到网路带宽问题、智能实时性的要求、数据隐私性限制以及网络的实际覆盖四大因素，端上智能越来越受到人工智能行业的关注和重视。终端人工智能的实现对两个方面有更高的要求：一个是更高级和前沿的算法，能够通过端上的数据量级实现智能的生成；另一个是借助软、硬件的深度联合打造更高性能的计算平台，提供端上智能生成所需的计算能力。NVIDIA 基于自身的资源禀赋打造的超级计算平台，瞄准的即是端上人工智能的第二个关键市场需求。这对人工智能的其他参与者也敲响了警钟，不要错过端上智能这个市场重点。
4.IBM Watson与Salesforce合作，如何打通CRM领域的最后一公里？
新闻链接：http://www.leiphone.com/news/201703/vogkBnPXvIIbxcrq.html
【新闻摘要】IBM Watson（认知计算）即将与Salesforce（客户关系管理(CRM) 软件服务提供商）的人工智能平台Einstein合作。在IBM官网上，是这样介绍他们的合作关系：Salesforce人工智能平台Einstein上客户的数据与Watson的结构化、非结构化数据结合，后者有各行各业各个来源的数据，包括天气、医疗保健、金融服务和零售。两者结合后，将能够理解数据、推理并生成决策，加速企业决策和提供更好的客户体验。对于CRM(Customer Relationship Management客户关系管理)业界普遍解释为：让你的管理和客户有关系。目前，CRM系统能实现业务流程和客户渠道管理，也能对企业数据进行管理，但CRM领域其实还有最后一公里：利用已有的数据产生带有价值的数据，帮你预测市场怎么走、客户要发生什么。
【小云评论】今天的人工智能实现离不开算法、计算和数据。对于企业而言，利用人工智能技术为企业创造价值的首要问题是解决数据的问题，如何获得海量的数据，特别是对业务决策至关重要的外部数据，例如天气、公众、公共信息等。而企业服务提供商，例如IBM、Sales等，在企业所关注的数据领域各有专长，又在企业决策领域服务中互为所需，通过合作来实现对企业服务的智能化升级，是市场需求推动的结果。这对我国的企业服务提供商也是一个很好的示范。
5.Facebook开源新一代AI训练服务器 Big Basin 速度提升一倍
新闻链接：http://www.leiphone.com/news/201703/sd7YjkB435M6YiSk.html
【新闻摘要】Facebook 正式宣布了新一代服务器设计方案——“Big Basin”，它是 AI 训练系统 Big Sur 系列的继承者。这些使用英伟达的 GPU 作为处理核心的服务器连接起来，形成一个巨大的 AI 训练网络，这使得 Facebook 的产品能够进行物体和面部识别、实时文本翻译以及理解并描述图片和视频中的内容。与 Big Sur 相比，Big Basin 能够训练比之前的规模大 30% 的机器学习模型。根据在标准神经网络模型上的测试，Big Basin 还可以通过压缩训练 AI 系统需要的大量数据集，将训练速度提升一倍。
【小云评论】此次人工智能发展有一个很重要的推力是商业利益驱动。人工智能的实现和应用具备高成本的特点，特别是计算的成本。Facebook在大力推动视频直播以及其他以消费者为中心的产品，业务实现的核心支柱来自于人工智能技术，业务实现的成功对人工智能技术有更高的计算和技术要求，这也是Facebook能够投入巨大、实现技术不断提升和突破的动力所在。通过开源的方式，向社会分享Facebook的人工智能技术成果，也是扩大社会影响力和宣传技术先进性的有效手段。
6.维基解密：美中情局把全球智能设备变成麦克风进行监控窃听
新闻链接：http://m.huanqiu.com/r/MV8wXzEwMjcwOTMzXzEzOF8xNDg4OTEzNjIw?tt_group_id=6394824497878794498&tt_from=copy_link&utm_source=copy_link&utm_medium=toutiao_ios&utm_campaign=client_share
【新闻摘要】“维基解密”网站公布了约8700多份文件，这些文件据称是美国中情局（CIA）网络谍报方面机密文件的第一部分。网站工作人员称：“这将是中情局最大规模的机密文件泄露事件。” 据英国《独立报》报道, “维基解密”公布了代号为Vault7的材料的第一部分“元年”(YearZero)，内含8700多份机密文件，均来自中情局兰利总部网络情报中心与外网隔绝的局域网。CIA失去了对其大多数黑客武器的控制，其中包括恶意软件、病毒、木马、武器化的“零日”漏洞、恶意软件远程控制系统和相关文档的集合。该档案似乎以未经授权的方式在前美国政府黑客和承包商之间传播，其中一人向“维基解密”提供了部分存档。“零日漏洞”介绍了CIA的全球隐蔽黑客程序的范围和方向，其恶意软件武器库针对美国和欧洲公司产品的数十个“零日”武器化攻击，包括苹果的iPhone，谷歌的Android和微软的Windows，甚至三星电视，使其变成隐蔽的麦克风。
【小云评论】我们正处在一个万物互联的世界，一不小心个人隐私就在“不知情”的情况下被窃取了。例如早期斯诺登事件，包括2016年年底风靡一时的宠物小精灵到处拍照片（一款手机游戏）事件，当时国内就已经有安全专家呼吁，这种游戏实际上就是一种情报搜集工作。然而这些漏洞到底怎么来的？众所周知，软件需要迭代、更新，才能推陈出新，还有一种情况就是在有BUG的情况下才需要处理，有BUG才能被利用。作为普通百姓怎么样才能更好的保护自己的数据呢？那就是软件尽量保持到最新的版本，尤其是智能设备；提高安全意识，尽可能避免打开可疑链接。站在国家层面，要从立法保护个人隐私数据开始，要发展自主可控网络和设备，这样才能不被外人所利用，从而造成不必要的损失。
7.谷歌公布新机器学习API 从视频中识别物体
新闻链接：http://www.leiphone.com/news/201703/Fp85LNPhpew0mmib.html
【新闻摘要】2017年Google Cloud Next（谷歌云技术）大会上，Google云服务AI与机器学习部门的首席科学家李飞飞公布了新的机器学习API（Application Programming Interface,应用程序编程接口）：Video Intelligence API。它可以自动识别视频中的物体，让视频实现可搜索。李飞飞称，视频一直被视为计算机视觉里面的“暗物质”，无非像图片一样实现便捷的搜索，但新的API可以帮助开发者开发出从视频中读取实体的应用。在大会上的演示中，视频API可实现搜索棒球、狗这样的实体，并标出在视频中出现的位置，从而得到物体在视频中出现的频率。除了提取数据，API还允许对变换的场景打标签。
【小云评论】人工智能生态的打造者，不仅限于提供强大的工具和基础能力，通过解决计算机视觉、语音识别等重要领域的关键共性技术问题，从而大大降低人工智能的准入门槛，使得更多的初创企业专注在创新的商业模式，也是生态打造者的重要方向。特别是视频识别与很多领域有很强的关系，包括电子购物、娱乐、安保、物流等这些领域，机会众多，吸引了大量初创企业，降低技术门槛，也增加了初创企业成功的机率。
8.本田成立最新研发中心 请人工智能专家当顾问
新闻链接：http://www.leiphone.com/news/201703/e5DDoASDiyJAQfNK.html
【新闻摘要】本田公司在位于日本东京的本田技术创新研究所（Honda Innovation Lab Tokyo）宣布，为应对当下的技术变革，将在东京成立新的研发中心「R&D Center X」来提升自身软件技术，以此推动未来汽车行业的发展。新的技术研发中心将于2017年 4 月在日本东京启用，主要探索前沿技术，包括机器人技术、智能移动系统、能源管理、人工智能等领域的研究与开发。「R&D Center X」不会为了研究而研究，因此本田对于这一研发中心的期望是：能够向硅谷的初创公司学习，重视与外部公司的合作，培养快速决策能力。
【小云评论】各大汽车厂商都把自动驾驶、高级安全系统当作未来的发展方向，也逐步认识到，自动驾驶技术实现的先决条件是创造一个人工智能的生态系统，不论天气情况以及各地驾驶习惯等不同，系统都能够保障自动驾驶正常应用。这个生态系统的实现需要相关前沿技术的不断突破和发展，谁最先拥有前沿技术，谁最快实现技术的应用，谁就离这个生态系统的实现更近一步。上汽和阿里巴巴打造的“互联网汽车”迈出了我国汽车制造商打造未来汽车的第一步，期待我国有更多的企业投身到前沿技术的研发中来，在这轮世界科技竞争的大潮中勇攀高峰。
9.IBM语音识别能力逼近人类水平 获深度学习巨头Yoshua Bengio盛赞
新闻链接：http://www.leiphone.com/news/201703/bJaCYcArDJIenrAC.html
【新闻摘要】人类每听20个词，就有一两个成为“漏网之鱼”，而在一段五分钟的对话中，这一数字达到了80。对于我们而言，少听一两个词并不会影响我们对语意的理解，然而计算机要完成这件事有多难？2016年，IBM在语音识别领域走到了一个新的里程碑，系统的错误率降低为6.9%，近日，IBM Watson的语音识别系统将这个数字降到了5.5%。在合作伙伴Appen的协作下，IBM重新对语音识别系统进行调整，前者为IBM提供语音及检索的技术服务支持。尽管IBM已经达成了5.5%的巨大突破，但官方表示，人类水平的5.1%才是它们努力前进的终极目标。
【小云评论】大数据和云计算与深度学习的结合，使得语音识别、图像识别取得了过去几十年不敢想象的进步。微软、苹果、IBM等各家厂商都在千方百计提高语音识别的准确率，降低词汇差错率，目前，IBM获得的巨大突破又让机器与人的语音识别水平近了一步。需要注意的是，达到和人类持平程度的识别率，还不是研究的最终目标。为了确保识别技术获得更加实际的应用，需要在更加嘈杂的环境中，同样实现高精度的识别，比如在一个热闹的餐馆、人潮涌动的大街上，或是在狂风暴雨环境中的非正常环境下，机器也能够准确理解人们说的话。
10. Azure发布云迁移解决方案蓝图 主攻公务云迁移安全合规
新闻链接：http://www.v3.co.uk/v3-uk/news/3005866/微软-unveils-blueprint-service-for-azure-to-ease-public-sector-cloud-migrations
【新闻摘要】微软正式宣布一项名为Azure蓝图的最新服务，该服务将使公共部门的网站更容易迁移到微软Azure，从而更好的解决移动数据到云带来的各种监管问题。在英国这将覆盖14个新建的国家网络安全中心颁布的“云安全原则”，其中包括用户之间的数据分离、运营安全以及资产保护和恢复能力。例如，Azure使用行业标准的传输层安全1.2协议和2048位RSA / SHA256加密密钥来加密客户和云之间的通信，而Azure活动目录确保用户共享在Azure数据中心中存储的数据无法被另一个组织访问。微软称，企业在线存储大量信息将更加便捷，也会缩短在Azure上设置所需的时间。微软还推出了服务总线高级消息服务，一种英国数据中心当前使用云的“高性能”通信工具。该项目给出了公共客户在扩展性、应用程序性能以及可用性方面的解决方案。
【小云评论】这是微软提供的解决方案，跟亚马逊网站服务Cloud formation是同一个思路，就是提供给客户合规工具或解决方案。当用户，尤其是传统IT上云时，Azure的解决方案可以更快速方便地让企业符合英国政府国家网络安全中心所指引的规范。同理，亚马逊网站服务的Cloud Formation也提供合规模板，AWS将合规工具产品化。国内的云服务商也已经有了同类的解决方案，例如阿里云的资源编排服务。这是一款帮助云用户简化云计算资源管理和自动化运维的服务，用户遵循资源编排服务定义的模板规范，编写模板文件，在模板中定义所需云计算资源的集合及资源间的依赖关系、资源配置细节等，ROS通过编排引擎自动完成所有资源的创建和配置，以达到自动化部署、运维的目的。这样可以减少用户运维成本，从而达到解放人力的效果。
时间： 2024-04-20 06:24:17