【甲子每周趋势Vol.25】美国大力发展量子技术；华为AI战略剑指英

编辑：一苇 设计：一凡

（ID:jazzyear）

「甲子每周趋势」No.25

本周趋势概览：美国大力发展量子技术；BAT投资AI已超硅谷巨头；华为AI战略升级剑指英伟达；阿里联手居然之家进军家居业新零售，到2019年将改造300家家居卖场；京东开放精准分单平台，龙头企业赋能全行业将成AI落地重要路径；速腾创聚获3亿元新融资，创国内激光雷达企业单笔融资额纪录详情如下：

宏观趋势

美国大力发展量子技术，中美科技巨头加码角逐。

量子计算成为本届美国政府花最大力量押注的前沿技术之一：9月24日，美国政府举办了白宫量子信息与计算科学峰会。

从与会各方机构看，美国这次力图在量子计算探索上实现政府支持、学界发力、科技公司联动的全局式投入：包括谷歌、微软、IBM、洛克希德马丁、高盛和摩根大通等公司都参与了此次峰会。

以中美竞争的视野来看，中国学界在量子计算领域有一些突破性进展：如潘建伟院士的团队在今年7月实现18个量子纠缠，再度刷新世界纪录。

在公司的投入方面，谷歌是最早投入量子计算的科技巨头，其他美国公司微软、IBM也参与其中谷歌已开发出一个名为“ Bristlecone ”的 72 超导量子比特芯片；IBM 即将实现50超导量子计算机的研发和制造；微软也在积极研发基于拓扑量子比特的量子计算机。中国在量子计算上投入最多的则是阿里和华为。巨头之间的竞合关系也将成为两国未来量子计算实力，特别是商业落地探索领域的重要决定因素。

点评：

量子计算在化学、材料科学、药物发现、金融投资组合优化等领域有很好的辅助作用。而且，在中美等大国都非常关切的人工智能领域，量子计算机的助推作用愈发明显和重要。近年来，中国和欧盟在量子计算领域的投入和研究成力度步加大，给美国造成压力，为保持领先优势，美国在政策层面加码量子科学理所当然。

可以预见，中美在量子信息科学领域的竞争已经到了关键时期。中国可能进一步出台扶持这个领域的计划，以应对美国的加码投入，这可能会刺激一批国外留学的技术人才回国加入头部公司或自己创业。

在这个过程中，过去以技术引进为主的中国相对美国的弱势是，尚未有足够的高精尖技术转化经验，如何更好改革“产学研”转化体制，让技术到应用更顺畅地落地、高精尖人才更才得所用将是一个重要议题。

BAT投资AI已超硅谷巨头，中国在数据上有优势，但硬件、研究仍与美国有差距。

根据金融数据公司Pitchbook新发布的数据，在人工智能和机器学习投资竞赛中，中国最大的科技公司已超过硅谷科技巨头：今年以来，最大的八家美国和中国科技公司投入到AI领域的资金大约为140亿美元，其中，腾讯、百度、阿里巴巴、蚂蚁金服四家中国公司的投资总额为128亿美元，而它们在美国的竞争对手Alphabet（谷歌母公司）、亚马逊、苹果和Facebookd 交易额总计约17亿美元，差距悬殊。

在中国科技公司中，腾讯是出手最多的一个：特斯拉、Fortnite开发商Epic Games等公司都是腾讯的投资对象。阿里巴巴则领投了人脸识别领域独角兽商汤的新一轮融资。

信息源：

点评：

中国AI产业的发展近年来十分迅速，根据清华大学的《2018中国人工智能AI发展报告》，在2013年至2018年期间，中国的AI产业吸引了全球60%的人工智能资金，并且在研究论文的数量和引用量方面排名第一。巨头纷纷重金加入更进一步促进了市场发展。

BAT、蚂蚁金服、京东、今日头条等中国科技大公司身上集中体现了中国发展AI的一个优势：海量的数据中国拥有14亿手机用户，拥有微信、支付宝、今日头条等大装机量的超级APP；且消费互联网的发达使中国公民早已习惯贡献自己的数据。牛津大学研究中国人工智能的专家Jeffrey Ding就评价道：中国在人工智能领域取得的进步，在很大程度上归功于获取公民数据的便利性。

但如今的投资指标也并不完全反应中美AI实力的实际差距：首先，如今中美悬殊的投资额可能是由于中国AI发展稍微滞后于美国，科技公司虽大举投资但整体滞后于美国同行；另一方面则可能是资本泡沫、市场出清，大额投资向头部项目集中的结果。

京东开放精准分单平台，龙头企业赋能行业的趋势将是AI落地的重要路径。

在物流派送过程中，一个重要环节是分担，高速、准确的分担是后续派单的保证。

在今年“双十一”临近时，京东于10月9日宣布开放基于自身多年技术沉淀而形成的精准分单平台，它可以实现每分钟 5000 单的智能分拣与路径优化，将分单效率提高 60%，还能将分单准确率保持在 99% 以上。这意味着第三方快递公司将可以调用京东物流海量的大数据资源、高效稳定的云计算环境和GIS信息技术，推动整个物流流程的优化升级。

信息源：

点评：

在京东开放精准分担系统的案例中，京东具有物流行业龙头企业和技术公司的双重身份。它把某项自己使用已久的内部技术开放给行业里的第三方，从而形成新业务。类似的，阿里、亚马逊发展云计算，并在其后开放给各行各业也是出于同样的逻辑先是由于自身业务发展而注意到了云计算这种新技术，随后在内部探索、完善的基础上发展出了完整的商业模式。

这种龙头企业带动行业整体技术升级的方式或将成为AI技术落地的重要路径之一，这给了创业公司两个启示：一、在选择行业赋能的赛道时，可以适当绕开那些本身有科技大公司的行业，比如电商、深刻被电商影响的物流行业等，因为这些行业里不乏阿里、京东这样既掌握技术，又掌握行业认知和资源的玩家。二、深入有一定信息化程度，但数据技术、AI技术应用尚不广泛的行业，寻找龙头企业共同探索行业升级的最大痛点、需求和技术路线，同时对外输出、赋能，或将成为一种重要的创业战略。

细分赛道谷歌新模型BERT，创下11项自然语言处理比赛纪录，将影响业界探索方向。

10月5日，谷歌AI团队新发布的BERT模型，在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中创造了纪录，分数超越人类。

同时，BERT已在11种不同NLP测试中创出最佳成绩，包括将GLUE基准推至80.4％（绝对改进率为7.6％），MultiNLI准确度达到86.7% （绝对改进率5.6％）等。

BERT模型有如下几个特点：一、相对“窄而深”的模型，一共有12层，中间层为1024（此前的Transformer模型中间层有2048）；二、它使用了双向TransformerBERT 提出一种新的预训练目标：遮蔽语言模型（MLM）来克服上文提到的单向性局限，MLM目标允许表征融合左右两侧的语境。

在BERT模型出现后，谷歌大脑科学家Thang Luong评价 “NLP(自然语言处理)进入一个新时代）”你需要的只是大型预训练模型和大规模计算。NLP的研究范式或将发生转向。

信息源：

htts://wallstreetcn.com/articles/3419427

点评：

BERT模型的出现是NLP的一个重要进展。

一方面， 它最终落实到商用还需要一定的传导过程和探索。因为标准测试集（BERT刷新纪录的各类比赛）和真实场景有一定差异，实际应用效果需要进一步探索和检验。

另一方面， BERT为NLP的研究和应用落地带来了启发性的新方向。Rokid创始人Misa向「甲子光年」评价：“我们不用太在意（模型）是否超越人类，目前还是多从工程角度看看是否能更好地改善交互相关性。BERT最吸引人的是可以在只加一个输出层的情况下，对当前任务做微调，同一个基础模型为多个任务找最优模型，从这个角度来说已经为产业界NLP应用给出了很好的方向。”

值得注意的是，BERT的研究过程需要庞大算力的支撑，虽然Luong说“你只需要大规模计算”，但这个“大规模计算”恰恰是谷歌之外的许多环境无法提供的。如知乎网友宫一尘就提到：“OpenAI做他们的工作的时候预训练他们的语言模型花了一个月，而Jacob（Jacob Devlin，BERT模型论文一作）用TPU（谷歌自研的芯片）只花了一天。这是超强算力和超强工程能力碰撞而迸发的能量！ 未来真的是算力的时代。”而算力恰好是目前中美AI实力相差较大的方面，中国正在努力缩小这一差距。

阿里云与国际云服务商在亚太区展开激烈竞争，东南亚、南亚、东盟等地成云服务战略要地。

近日，新加坡科技媒体Channel Asia报道称，阿里云正在快速扩展中国以外的服务和产品布局，瞄准更广泛的亚太市场。

尽管亚马逊AWS、谷歌、IBM和微软等国际云服务商在亚太地区活跃多年，阿里云仍能争夺其市场份额。阿里云现在印度、马来西亚和印度尼西亚等一些新兴市场投入巨资，同时在中国香港、日本、新加坡和澳大利亚等地的发达市场同这些国际巨头竞争。包括东亚、东南亚、南亚、东盟在内的亚洲市场成为云服务新战略要地。

据Channel Asia报道，阿里云于8月在东盟推出了合作伙伴计划，通过服务提供商、系统集成商、独立软件供应商（ISV）和初创企业组建一个生态系统，从而推动市场增长。

信息源：

点评：

阿里云在中国的成功能否在亚太地区甚至全球复制，是全球竞争对手及其合作伙伴都非常关心的问题。

从目前阿里云所处的内外部环境来看，阿里云在亚太区有一定的竞争优势，极有可能撬动亚马逊、微软等国际巨头的已有市场份额，并扩展更多市场。

这是因为： 全球扩张的关键是生态伙伴，阿里云在全球拥有多达10,000个合作伙伴，并与亚太区的新加坡电信、电讯盈科、Data Pipe、马来西亚TIME，Indonet和SK Telecom达成了合作，并于8月在东盟推出了合作伙伴计划，通过服务提供商、系统集成商、独立软件供应商（ISV）和初创企业组建一个生态系统。

且阿里云已在零售、电子商务、物流、制造和银行业务等领域提供了超过240种垂直行业解决方案，这些方案和经验或将在亚太新市场快速推广。

杭州中芯晶圆等6个重点大硅片项目获最新进展，大硅片国产化提速同时需警惕市场风险。

10月8日，总投资达10亿美元的杭州中芯晶圆大尺寸硅片项目正式完成主体结构封顶工作，预计年内可完成土建施工，并于2019年4月投产。

该项目拟建设3条8英寸（200mm）、2条12英寸（300mm）半导体硅片生产线，预计全部达产后，将达到8英寸年产540万片、12英寸年产288万片半导体硅片的生产能力。建成后，8英寸硅片生产线将成为目前国内规模最大、技术最成熟的生产线。

信息源：

点评：

2018年全球晶圆制造材料市场规模将近300亿美元，其中以12英寸(300mm)和8英寸(200mm)的大硅片为主流。然而，目前我国12 英寸硅片几乎全部依赖进口，8 英寸硅片也只有少数厂商可以供应。

2017年，《“十三五”先进制造技术领域科技创新专项规划》、《鼓励进口技术和产品目录（2017年版）》等指出，重点研发300mm硅片、将直径200mm以上的硅单晶及抛光片纳入鼓励发展的重点行业。受政策鼓励与市场需求的双重驱动，大硅片国产化正在提速。

今年5月，上海新大硅片已正式开卖，并将于年底达到月产能10万片，预计2020年底实现月产能30万片；此外，衢州瑞泓科技、西安奕斯伟硅片技术有限公司、郑州合晶硅材料有限公司、安徽易芯半导体公司等也都在大硅片上各自发力。

国产化提速同时，也需警惕产能过剩风险。月初环球晶圆宣布斥资 4.28 亿美元扩产 12 寸产线，且传出另 3 家硅片厂 Siltronic AG 、 SUMCO 、信越也都在进行扩产，将导致 12 寸硅片产能暴增。传言，台积电等大客户已磨刀霍霍准备大砍价， 一旦供需逆转，市场恐进入下行周期。

亚马逊AI招聘歧视女性被曝光，如何避免AI学习“人类社会偏见”将成重要科技伦理问题。

根据路透社10月10日的一篇报道，亚马逊的一位机器学习专家透露，亚马逊使用的招聘AI对女性有偏见。

这个内部项目启动于2014年，旨在让AI参与简历筛选环节，已帮助亚马逊更高效地锁定有能力的应聘者，提高招聘流程的自动化占比。但到2015年前，亚马逊已发现这套新系统在挑选技术岗位的简历时对女性有歧视。包含“女”关键词的简历会受到负面评价。

路透社报道称，歧视可能是来自训练数据中已存在的性别偏见。

信息源：

点评：

由于现在的AI算法，需要喂大量数据，造成算法这个本来“毫无偏见”的儿童，不可避免地会学到某些人类偏见，偏见的来源有二：一是 总体数据本身就可能带有偏见，具体到招聘数据中，可能有性别、地域、学校出身的偏见，这是人类长期的招聘实践导致的；二是许多算法需要预先标注好的数据，在标注过程中，人为偏见可能进一步被放大。更大的难点则是，在许多问题上， 人类自身都无法完全划清“歧视”、“偏见”和“差异”的界限，这又涉及到更复杂的社会公平和人权平等问题。

随着AI越来越进入日常生活，代替人类完成许多工作，我们需要警惕一种伦理险境：即AI被人类社会实际存在，但不合理的偏见所“污染”，并在AI未来担任重要工作的社会环节中如招聘、社会福利申请资格审查等放大这种偏见从而加剧社会不公或引发新的矛盾。在快速推进AI落地和商用化的过程中，避免AI技术带来伦理风险的努力也应该同步进行。

公司动态

新产品/新服务/新动向

华为2款AI芯片首次曝光，AI战略升级争锋英伟达。

10月10日，在上海举办的华为全联接大会上，华为副董事长、轮值董事长徐直军重磅发布了华为的AI战略和全栈解决方案，总结一句话：云管端各层面发力AI。

大会上有两项重要的发布：一、华为自研的云端AI芯片腾系列，基于达芬奇架构的华为腾910和华为腾310，以及基于这两款芯片的云服务；二、打通云端和终端，推出全场景、全栈AI解决方案。

信息源：

点评：

华为在本次大会上发布的AI相关产品生态包含了从应用接口ModelArt（用于将客户应用直接接入AI功能）、中层深度学习软件框架MindSpore、软硬件接口层CANN、以及专用硬件Ascend系列，最终可赋能终端和云端的应用。

从AI战线的纵深来看，世界范围内可能只有谷歌、百度等技术导向的互联网巨头能与之相较谷歌拥有最流行的深度学习框架TensorFlow和芯片TPU，百度则拥有深度学习框架PaddlePaddle和芯片XPU。至于微软、亚马逊、腾讯等公司在AI战线的深度，特别是在目前在硬件领域的投入力度，都不及华为。

华为此番的硬件布局已显露出剑指英伟达的气象。英伟达有GPU，深度学习框架TensorFlow 和软硬件接口层CuDNN及TensorRT，近几年来英伟达一直在人工智能深度学习领域担当主导角色。但其GPU并非完美，在对人工智能算法的支持上有相对低效、功耗被浪费的劣势。华为正是看准这个缝隙，大举进军AI芯片战场。

华为与英伟达的交锋最终拼的还是生态。华为在Ascend系列芯片中使用的达芬奇架构，并不逊于英伟达的GPU，且其可伸缩性远好于GPU，能快速部署到多个不同算力等级的应用中。为了能充分发挥可伸缩性强的优势，华为在战略上，可能会大力推动其AI芯片和相应的软件框架尽快落地多个应用领域。

阿里联手居然之家进军家居业新零售，数字化卖场首落地。

继年初阿里宣布以54.53亿元战略入股居然之家后，双方近日联手在居然之家北京金源店打造了首个“新零售数字化卖场”。双方计划在2019年完成对全国300余个卖场的数字化改造。

改造前，金源店卖场是一个传统家装综合体；升级后，卖场一楼设有智慧导购大屏，消费者可按家装风格、生活方式，快速了解目标品牌具体位置。馆内每一层均设置沉浸式购物空间，内有集成AI、3D等技术的“装修试衣间”。消费者进入“装修试衣间”后，可看到各种家居设计方案，并可将看中的居然之家线下产品及淘系线上产品“一键迁移”至家中户型图，快速完成家装设计，并可使用手机天猫 “扫一扫”保存设计图。

目前，这个虚拟的“装修试衣间”已导入金源店周边20公里范围内的20万套3D样本户型图，之后将在全国范围内导入100万套户型图；北京市100个新小区户型图已导入天猫，装修前可用天猫给房子进行效果“试穿”。

信息源：

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1614220036070659226&wfr=spider&for=pc

点评：

国内家居业有着超4.7万亿元的巨大市场，但近年来传统家居卖场的日子却越来越不好过：一方面 市场整体需求随着房地产行业趋冷而下滑，另一方面 电商等渠道抢走了越来越多的蛋糕。行业巨头如 红星美凯龙、 居然之家都在寻求转变之道。在保留核心业务的基础上，红星美凯龙选择了更“宽”的发展路径先后在港股、A股上市，转型商业服务业，一手投资如健康医疗、高端制造、消费升级等新兴产业领域，另一手参与更广泛的商场、地产领域。居然之家则选择了更“深”的发展路径与有着庞大新零售蓝图、觊觎家居行业已久的的阿里深度合作，利用AI等新技术转型升级，进军家居新零售。

从初步落地的金源店数字化卖场来看，阿里的数字化改造主要试图解决以下问题：传统家居卖场大而乱，改造后能为顾客提供更精准的导购服务；打通线上线下供应链、消除价格差，推动顾客做出购买决策；AI识别勾勒用户画像，让商场更了解用户需求、决策过程，从而调整商品种类、布局，实现精准营销。

从阿里X居然之家的案例可以看出，新零售对传统零售业的改造，要落到具体行业的场景上，依痛点不同对症下药。最终目标都是提升购物体验、效率及成交率，从而给传统零售业带来产业增量。

“国家人工智能基础资源公共服务平台”发布，或降低企业AI入门门槛。

10月12日，“国家人工智能基础资源公共服务平台”在北京发布。

该平台由中国科学院重庆绿色智能技术研究院与重庆云从科技共同打造，拥有人脸识别、语音识别等人工智能基础功能，并叠加了智能轨迹追踪、物联网服务等20类应用层服务，将面向全行业提供人工智能应用服务。

早在去年3月，国家发改委就确定云从科技与百度、腾讯、科大讯飞等知名企业一起，承担国家“人工智能”的重大工程“人工智能基础资源公共服务平台” 建设任务。

截止目前，云从科技的服务平台已实现了包括金融服务、公共安全、智能制造、智慧教育在内的各领域应用。在试营运期间，为200多家企业提供服务，日均调用次数超过1.5亿次。

信息源：云从科技

点评：

AI作为一种技术工具，最终要赋能百业。而数据、智力以及算力就如同水、电、煤般，是人工智能技术在各行业落地时必不可缺的基础资源，国家人工智能平台的发布就是为了构建AI发展的基础层。

相对其他人工智能开放平台，国家人工智能基础资源公共服务平台具有三大特性：加强国家管控，保障信息安全、数据安全；优先服务于传统行业，深度融合实体经济，加速升级转换；提供惠及民生的公共服务。

政府牵头的商用AI平台建设在国内尚属首例，未来是否能更好解决包括数字孤岛在内的、纯靠市场力量较难克服的行业痛点，值得关注。

投融资速腾聚创融资超3亿元 ，菜鸟、上汽、北汽等入局。

10月10日，激光雷达企业速腾聚创公布超过3亿元的新融资，创下了国内激光雷达企业单笔融资金额记录。投资方包括阿里巴巴旗下的智慧物流平台菜鸟网络、上汽集团旗下的投资平台尚颀资本及北汽集团等。此次融资将用于加大对芯片、固态激光雷达、AI感知算法等技术的投入，同时用于加速产品商用和拓展产业布局。

信息源：

深度智耀获红杉中国近1500万美元B轮融资，加速AI+新药研发行业布局。

10月9息，AI新药研发企业深度智耀（Deep Intelligent Pharma）宣布获得由红杉中国独家投资的近1500万美元B轮融资。

深度智耀致力于用人工智能技术赋能新药临床开发与申报全流程，帮助全球药企更快更好的研发新药。目前，深度智耀的智能化药物安全警戒系统、注册申报翻译已经市场化， 而AI驱动的早期药物发现平台及AI辅助有机合成系统（化学合成和工艺改善）将在今年11月进入商业化阶段。

信息源：

中智行宣布完成数亿元天使轮融资。

10月12日，中智行宣布完成数亿元天使轮融资。中智行是一家无人驾驶共享出行服务商，聚焦无人驾驶共享出行服务，从L4级自动驾驶切入，选择以激光雷达为主、视觉为辅的多传感器融合路线。

据投中网消息，中智行背后实际控制人是此前因创立景驰而被百度起诉的王劲。

信息源：

AI安防研发商高重科技获亿元 A 轮融资，毅达资本等多家机构投资。

10月12日，AI安防研发公司高重科技宣布完成A轮亿元级人民币融资，将主要用于引进人才、优化产品、建立机构体系、加强场景落地能力，及提升市场渗透率。本轮融资由毅达资本等多家机构投资，方创资本担任独家财务顾问。

高重科技创立于2014年。公司基于 AI 技术设计出了“天眼”视角下跨监控设备轨迹追踪安防产品UltraVision，能够完成目标（人、车、物）多维度综合特征的高精度识别，提供目标特征搜索、轨迹追踪、人流大数据分析等功能，实现了事前预警、事中监控、事后追溯。

信息源：

END.

“未来的奇伟，肇始于一颗微尘的颤动”，2018年11月4日，「甲子光年」将于北京举办「甲子引力」中国科技产业融合大会。点击阅读原文，了解大会详细议程，获得报名入口，与上百位科技公司CEO一起，拥抱趋势，见证未来。

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