卷首語

　　【新聞摘要】 根據非營利組織 Good Jobs First 的數據，市值540 億美元的特斯拉，自2007年以來以35億美元一直在公共貨幣補貼中保持領先地位，例如在內華達州，特斯拉就因為在“Gigafactory”電池廠的一批稅收減免中，獲得了大約13億美元的補貼收益。不僅如此，谷歌的母公司 Alphabet自2000 年以來已獲得 7.66 億美元的補貼，且其中大部分補貼來自2011年以后。蘋果、Facebook等公司也在2009年以來分別獲得了約6.93億美元和3.33億美元的補貼。根據Good Jobs First的統計，上述四家公司絕大多數補貼來自於美國加州以外地區，如內華達州。（閱讀報道）
　　【小雲評論】客觀來說，Good Jobs First所統計的金額中包括政府稅收減免，並不完全是政府補貼，但總的來說，硅谷巨頭“拿到高額補貼”的事實是毋庸置疑的，資金投入巨大的特斯拉更是其中的“出類拔萃者”。但對任何一家企業來說，“與其依靠補貼，不如構建生態”，通過市場合作、生態建設，企業能夠獲得更為廣泛的商業機會和資金、技術、合作伙伴乃至智力資源方面的支持，從而建立起更為強勁和廣闊的“造血機制”。正是在這樣的發展思路下，阿裡雲與西門子在近期簽署合作協議，將后者的MindSphere工業互聯網平台部署到阿裡雲的雲計算服務上，雙方的合作不僅將構建起先進的工業互聯網服務平台，更創造了更為廣闊的市場生態和想象空間。

　　【新聞摘要】 市場研究機構eMarketer的數據顯示，2018年亞馬遜在美國的零售收入將達到2582.2億美元，這一數字佔到美國所有在線零售支出的49.1%，佔零售總額的5%。美國電子商務市場的第二名是eBay，它佔美國電子商務市場的份額為6.6%，蘋果則以3.9%位居第三。值得注意的是，全球最大的實體零售商沃爾瑪在電子商務領域的表現並不盡如人意，在市場中僅僅獲得了3.7%的份額，甚至低於蘋果公司。此外，亞馬遜的擴張速度依然沒有減慢，2018年預估銷售額比前一年度增長了29.2%，而前一年度亞馬遜佔電子商務零售總額的43%。（閱讀報道）
　　【小雲評論】亞馬遜在美國電子商務零售市場中49.1%的份額令人咋舌，但更重要的是它仍未放緩的增速，值得注意的是，這一增速的來源是亞馬遜的第三方賣家零售平台Marketplace，其已經佔據亞馬遜零售總額的68%。Marketplace不僅是銷售模式的轉變，而是亞馬遜為第三方賣家提供的是軟硬件基礎設施（包括雲服務）和面向第三方的信息管理工具、物流服務、客戶管理工具等一系列先進技術平台，其中甚至還包括AI方面的能力，顯然，新一代信息技術才是Marketplace成功的主要原因。此外，從eMarketer的報告可以看出，美國電子商務零售市場僅佔美國零售總額的約10%，利用雲計算、大數據、人工智能等新一代信息技術優化升級傳統零售業，在中美都有很大的空間。

　　【新聞摘要】 據BBC報道，自2016年南非公司模擬培訓解決方案(STS3D)開發了世界第一面VR防爆牆，並將其安裝在全球最大商品交易商嘉能可(Glencore)位於贊比亞的莫帕尼(Mopani)銅礦中，這一銅礦已經安裝了兩面VR防爆牆，另有三面VR防爆牆正在施工中。借助VR防爆牆，礦業公司的爆破專家可以在模擬環境下進行測量並選擇適合的地點放置炸藥，從而模擬爆炸后可能發生的情況，這不僅將避免錯誤的爆炸方案造成安全事故，而且可以更為簡單地對爆破工作人員進行培訓，比視頻和黑板練習等傳統培訓方法更有效。（閱讀報道）
　　【小雲評論】使用VR防爆牆進行爆破方案的模擬測試，或是對爆破工作人員進行訓練，能夠大大提高礦井爆破方案的可靠性和安全系數，這對爆破工作極為頻繁的採礦業來說，具有根本的安全性提升。不僅是VR，自動鑽機、無人駕駛卡車、無人機、大數據等新技術都在對採礦業的日常工作方式產生變革。通過新技術的應用，礦業公司可以加強安全系數、提高生產率，甚至將很多原本由人來完成的危險工作交由自動機器人來完成，或是完成原本人所無法完成的高難度作業。此外，新技術的採用對解決採礦業長期以來所面臨的使用童工、環境污染等問題提供新的解決思路——雲計算、大數據、物聯網、人工智能等新一代信息技術將對採礦業產生巨大的影響，從而改變行業頑疾：2017年，我國僅煤炭行業因事故死亡人數就高達375人。

　　【新聞摘要】 近日，墨爾本大學的研究團隊宣布，他們首次成功模擬了 60 量子比特的量子計算機上 shor 算法的運行，這意味著其所模擬的量子比特數目成功躋身於全球領先行列，並創造了目前的世界紀錄。長期以來，用傳統計算機模擬量子計算是很棘手的事情，據介紹，墨爾本大學的研究團隊通過優化算法，使算法生成的矩陣積態（Matrix Product State）可對量子態進行表征，降低了量子計算機模擬過程中對傳統計算機運算能力和存儲資源的要求。（閱讀報道）
　　【小雲評論】2018年以來，使用傳統計算機模擬量子計算機的研究不斷取得突破性進展，這也引發了一定的輿論疑問：既然在研究量子計算機，為什麼還要使用傳統計算機對其進行模擬？事實上，之所以這樣做，是為了“幫助研究人員更好的理解和測試量子計算機未來所面對的問題”， 以便在真正的量子計算時代到來之時，做好准備。一直以來，業界共識是，50-100 量子比特已經超出傳統計算模擬的范圍，而成功地模擬 60 量子比特，讓這一邊界向前推進，可以讓我們更好的理解量子計算優越性的標准。

　　【新聞摘要】 加州理工學院的錢璐璐團隊在7月4日的《自然》期刊上，展示了如何在試管中創造人工智能，他們開發了一種名叫“Winner-Take-All”的由 DNA 制成的人工神經網絡，並選用了機器學習界的經典問題——識別手寫數字，作為其首戰場。他們期望試管裡的充滿智慧的混合物，能幫助人類識別上萬個潦草的數字。這項工作也是証明將 AI 編入合成生物分子電路的重要一步。錢璐璐表示：“在這項工作中，我們設計並創造了一個小型神經網絡，可以對分子信息進行更為復雜的分類”。目前，“Winner-Take-All”神經網絡，被認為能夠對 MNIST 數據庫中 98% 的手寫數字進行正確分類識別。（閱讀報道）
　　【小雲評論】錢璐璐團隊所展示的“Winner-Take-All”包含神秘感，聽起來更像是玄學或是科技幻想，但事實是，在此之前，錢璐璐就做過類似的嘗試。只是在過去的實驗中，僅通過四種不同的 DNA 分子組成的識別模型，在圖像的數量與復雜性上都大大受限﹔相比之下，新模型具有更強大的計算力，即可以大規模“掃蕩”簡單圖形，又可以小范圍識別復雜圖像，這已經具備了建立包含人工智能神經網絡的分子機器的初步雛形。如果在 20 世紀，我們因為一個手掌大小的灰色金屬儀器而震驚，那麼在 21 世紀，我們是不是會看到一碗含有智能分子的“智慧湯”，雖然科學家們剛剛開始探索在分子機器中創造人工智能，但其潛力已經不可否認。

　　【新聞摘要】 據Techcrunch報道，牛津互聯網研究所的研究人員在一篇名為《網絡防護和青少年接觸網絡色情材料》的文章中稱，網絡防護器很少能有效地防止青少年接觸網絡色情，該文作者之一的Victoria Nash博士認為，網絡防護器的開發和維護成本很高，而且由於共享內容的新方式不斷發展，它們也很容易“被屏蔽掉”， 此外，還可能導致“年輕人無法獲得正當的健康和兩性關系方面的信息。” 這項研究調查了來自歐盟和英國的9352名男性和9357名女性，發現近50%的受試者家裡有某種網絡防護器，但不管安裝了什麼，受試者看到的色情內容數量仍大致相同。（閱讀報道）
　　【小雲評論】牛津互聯網研究所的研究結論中有兩點值得注意：首先，網絡防護器失效的原因，往往是由於共享內容的方式發生了變化，而網絡防護器卻並未得到及時有效的升級和更新﹔其次，網絡防護器不應當是父母、其他監護人或機構服務人員唯一的“保險”，來自父母和看護者的監督看護與網絡防護器的技術防范同等重要——就這兩點來說，網絡防護器應當借助人工智能之類的技術，實現更加智能的發展，軟件的開發者也應當確保軟件能力的持續迭代。同時，我們也應當認識到，在某些領域，人機混合比單純的依靠軟件更具現實意義。

　　【新聞摘要】 據西班牙埃菲通訊社報道，截止到世界杯季軍爭奪戰之前，視頻助理裁判（VAR）已經在本屆俄羅斯世界杯上獲得了440次使用，裁判們在62場比賽中觀看了19次VAR回放，更正了16個不正確的判決。國際足聯主席因凡蒂諾在談到VAR時表示：“16個判決被改變，16個錯誤決定變成了16個正確決定。”藉此讓世界杯的裁判准確率從95%提高到了99.2%。他認為，在VAR的支持下，本屆世界杯是有史以來最好的一屆世界杯。（閱讀報道）
　　【小雲評論】視頻助理裁判（VAR）在俄羅斯世界杯開賽的第三天就在法國VS澳大利亞的比賽上發揮了作用，正是經過VAR的提示，主裁判才判罰法國隊點球，而隨著法國隊的點球應聲落網，全球億萬球迷在俄羅斯迎來了世界杯歷史上視頻裁判首次改判裁判結果的進球，VAR在很大程度上保証了俄羅斯世界杯比賽的公正性，而更多的前沿技術則為全世界未能親臨現場的球迷帶來的了全新的觀賽體驗：視頻轉播更流暢、轉播服務更豐富、AI快速生成如大片一樣的比賽集錦，球迷們更能通過微粒化的視頻服務功能，制作屬於自己的世界杯視頻。

　　【新聞摘要】 據國外媒體援引消息靈通人士的話稱，微軟本周縮減了其國際銷售團隊的規模，裁掉部分員工，該匿名知情人士稱，此次裁員規模比一年前的一輪裁員要少，但自己並不清楚確切的裁員數量。但他指出，微軟的此次裁員並不意味著公司會改變自己的既定戰略，而只是正常的業務調整，而微軟在上周剛剛進入2019財年。如果此次裁員屬實，這已經是微軟兩年內第二次針對銷售團隊裁員：早在2017年微軟就曾宣布裁員3000人。此次裁員中受波及最大的是銷售人員，裁員比例約佔微軟整個銷售團隊的10%左右。（閱讀報道）
　　【小雲評論】微軟裁撤銷售人員的行動是一種必然，包括Office 365在內的大量軟件通過SaaS的形式在Azure雲服務上通過用戶自助購買被銷售出去，而非傳統的銷售人員。隨著這家老牌的軟件廠商朝著雲計算轉型的步伐日益加快，將會有更多微軟的軟件和服務產品通過平台，而非具體的銷售人員進行銷售，特別是在一些銷售成本較高的市場，這一趨勢將愈加顯著。事實上，不僅僅是銷售人員，整個IT產業鏈都在因為雲計算的發展而被重塑，比如隨著Kubernetes容器服務的發展，原本復雜的硬件層兼容性、互操作性工作的重要性將被削弱，許多硬件工程師將面臨新的職業選擇，而隨著雲計算的普及，越來越多的數據中心硬件工程師，已經開始了他們的職業轉型。當然，很多硬件工程師在從數據中心管理至雲管理運維的職業轉換中，獲得了更高的薪水和更舒適的工作環境。

　　【新聞摘要】 近日，The Verge刊文稱，雖然從表面上人類社會似乎比以往任何時候都更接近完全自動駕駛實現的日子，許多自動駕駛公司的車輛正在測試，而一些功能有限的自動駕駛汽車已經被銷售出去行駛在真實的道路上，照此邏輯發展下去，隻要系統持續不斷改進，不久之后就可以達到無需司機進行干預的自動駕駛水平。但事實上，實現完全自動駕駛汽車的夢想可能比想象的要遠得多，也許需要數年甚至數十年，才能真正實現可以避免事故的自動駕駛系統，因為基於人工智能的自動學習系統所要應對的現實世界遠比人們想象的更加混亂，比如說有時候自動駕駛汽車遇到出乎預料的情況卻無法做出正確反應，而且幾乎所有的車禍都會涉及某種不可預見的情況，同時有科學家指出，實現完全自動駕駛的瓶頸不在於建立一個完美的自動駕駛系統，而在於訓練旁觀者預測自動駕駛汽車的行為。（閱讀報道）
　　【小雲評論】雖然自動駕駛汽車很可能是一個我們不知道答案的科學實驗，但是我們仍然要將這個“實驗”做下去：首先，在研究自動駕駛汽車的過程中，人工智能，特別是深度學習的能力得到了極大的鍛煉和進化，其中的一部分技術已經被應用於輔助駕駛或自動化港口等領域，創造了大量的社會價值和經濟價值，甚至即使無法實現完全的自動駕駛，相關技術仍然將降低道路交通事故，從而拯救許多生命﹔其次，每一項技術的發展都會遇到各種困難，毫無例外的進入瓶頸期，但持續的研究和問題的發現，將有助於自動駕駛從發展的困境中走出來，除了深度學習之外，必然會有新的技術幫助自動駕駛突破瓶頸期。此外需要指出的是，正如Lyft董事會的Ann Miura-Ko所說：“人們總是期望他們一步登天，這完全不符合新技術上的正常期望，我認為，每一個微小的優化都是自動駕駛成熟工業化路程上獨特的風景。” 一概而論地把仍不成熟的自動駕駛直接定義為失敗是錯誤的觀點。

　　【新聞摘要】 據《華爾街日報》報道，一些公司利用特定技術，對投資者和用戶隱瞞了AI對人類的依賴，比如說利用人類來訓練 AI 系統，更有甚者，則秘密地依賴於人類提供知識、經驗甚至是具體的操作，提供“偽 AI”科技。比如說Edison Software公司的工程師就會借助谷歌的第三方應用程序開發者權限訪問用戶收件箱，瀏覽眾多用戶的個人電子郵件信息來改進“智能回復”功能，而更有甚者——企業費用管理應用程序Expensify承認，它一直使用人工來轉錄一些收據，並聲稱是“智能掃描技術”處理的。（閱讀報道）
　　【小雲評論】無論是對AI能力夸大宣傳，還是干脆就使用人工來完成工作，卻宣稱是AI系統所為，所有這些欺騙舉動所影響的都不僅是涉事公司或是其影響隻停留在宣傳層面，這些行為會降低AI技術在公眾中的可信度，同時讓AI技術的發展和能力本身變得越發不透明，會對AI技術發展產生極大的負面影響。當然，我們也應當認識到，在任何一項技術的發展中，“渾水摸魚者”和“招搖撞騙者”都會存在，市場上需要建立權威公正的軟硬件測評機制，提高受測產品的認可度和透明度。當然，需要指出的是，如果並非夸大宣傳AI的能力，通過人類訓練 AI 系統並完善它的准確性是可以接受的，但要確保用戶的數據隱私安全。