周五好。
热闹的智能音箱市场又添了一个强有力竞争者。苹果宣布，旗下智能音箱HomePod将会在2019年1月18日(也就是今天)于中国开卖。在国内，阿里、小米、百度、京东早已在智能音箱领域杀得不可开交。
音箱已经成为智能助理的一个重要载体。早期智能助理主要是在手机上提供基于语音识别和语义识别的个人助理服务，现在音箱成了重要的载体，除此之外，智能助理正在登陆各种设备，扩张应用场景。在上周结束的CES上，智能助理也是一个大热点，搭载谷歌、亚马逊智能助理的智能硬件产品层出不穷。本周周报为您解读智能助理领域。
最近斯坦福大学李飞飞组的研究者，提出分层神经架构搜索语义图像分割模型，能够降低算力需求。这套模型是什么样的？
任正非说华为实验室已经做出了5G，但用处发挥不出来，还不如把4G给用好。任正非为什么要这么说？
来看今天的前沿技术周报，获得答案吧。
一．智能音箱行业深度解析
行业纵览
1）智能助理在技术方面与聊天机器人相似，主要用到语音识别、语音合成、自然语言理解、对话管理、自然语言生成等技术，其中：
语音识别负责完成语音到文本的转换，将用户说话的声音转化为语音；
自然语言理解负责完成对文本的语义解析，提取关键信息，进行意图识别与实体识别；
对话管理负责负责对话状态维护、数据库查询、上下文管理等；
自然语言生成负责生成相应的自然语言文本；
语音合成负责将生成的文本转换为语音。
在这些背后，还涉及到知识图谱等技术，来帮助机器应对复杂的询问。
智能助理与聊天机器人的区别主要是在功能上，智能助理可以帮助用户实现智能家居领域的各种控制功能，以及实现对手机的便捷操作。而聊天机器人主要是跟用户做文本、情感等方面的交互。
2）目前国外比较主流的智能助理包括Google Assistant、亚马逊 Alexa、微软小娜 Cortana、苹果 Siri、三星 Bixby，按用户规模计，Google Assistant、亚马逊 Alexa规模最大。国内的智能助理包括百度度秘、腾讯叮当、天猫精灵、阿里小蜜等。助理来也、小i机器人、乐言科技也有相关产品。另外各家手机厂商也都在打造自己的智能助理产品。下面看一下国内外主要的几种智能助理。
Google Assistant
2016年5月，谷歌发布全新语音智能助手Google Assistant，可以看做是Google Now的进化版。Google Assistant利用了机器学习、自然语义分析等技术，实现更积极地对话。
Google Assistant正在集成更多谷歌应用，增强自身的功能。在今年的CES上，谷歌宣布，Google Assistant将集成谷歌地图，帮助用户计划下一次旅行。此外还可以帮助用户办理下一班航班的登机手续并获得登机牌。 另外谷歌计划通过Google Photos的智能相册助理、YouTube的智能推荐、Gmail的智能自动回复等功能，逐渐深入到用户的生活中去。
目前Google Assistant支持30种语言和80个国家，包括中文。到本月底，全球搭载谷歌助手的设备将达到10亿台。目前Google Assistant与超过1,600个品牌的10,000多个智能家居设备兼容。同时在2018年Google Assistant还新增了家具管理、自然对话、约车、订电影票等等功能。
亚马逊 Alexa
亚马逊于2014年推出，通过Alexa与智能家居设备的连接，可以控制智能家居设备，如开关灯、开关窗帘、开关电视等，Alexa还可以通过多个信息源播放流媒体音乐和阅读新闻，提供天气、交通等信息，还可以进行网上购物、预定比萨等。
亚马逊近日透露， Alexa设备已卖出了1亿台。除了自家的Echo系列智能音箱，还包括了一些第三方公司预装有Alexa语音助手的产品，总计有超过150款设备，而目前支持Alexa的制造商超过4500家，可以通过Alexa语音控制的智能家居配件已有超过28000款，这些数字高于Google Assistant。
苹果 Siri
2011年10月，苹果公司在其手机操作系统iOS中首次集成了语音助手Siri。Siri可以通过自然语言和文本输入，为用户实现设置闹钟、推荐本地商户、进行路线规划、播放音乐、读发短信、安排日程、定时提醒、获取资讯、搜索资料等功能。
在2018年初，苹果官宣Siri的使用人数超5亿。Siri主要搭载于苹果手机上，苹果在智能家居设备方面明显慢于亚马逊和谷歌，HomePod一再推迟。在价格上，最便宜的谷歌和亚马逊扬声器每个50美元，远低于HomePod的349美元价格标签。这也使得其销量可能不会太好。
市场研究公司Strategy Analytics去年给出的第二季度全球智能音箱的市场份额报告显示，HomePod在该季度一共卖出了70万个，苹果市场份额仅为5.9%。
微软小娜 Cortana
2014年2月，微软公司推出了自己的语音助手小娜（Cortana），并嵌入安装Windows操作系统的计算机和手机中。
2016年12月，微软宣布把Cortana开放给第三方硬件公司，使其可以集成至音响、汽车等多种硬件。2018年6月，微软宣布小娜用户超越了1.5亿。
百度度秘
度秘是百度在2015年百度世界大会上推出的对话式人工智能秘书。度秘基于DuerOS对话式人工智能系统，通过语音识别、自然语言处理和机器学习，在对话中理解用户的多种需求。
百度数据显示，截至2018年12月，搭载百度DuerOS的智能设备激活数量突破两亿，月活跃设备量超过3500万。DuerOS合作伙伴数量超过300家，搭载DuerOS落地的主控设备超过160多款。植入百度DuerOS的硬件涉及音箱、电视、手机、手表以及一些儿童智能设备等。
腾讯叮当
腾讯在智能助手领域起步较晚，2017年4月，腾讯推出智能语音助手“腾讯叮当”，目前腾讯叮当涵盖的服务包括新闻、体育赛事、票务、快递、音乐、股票、文学、基于LBS的附近资源等领域。
2018年初的CES上，腾讯推出了“腾讯叮当生态伙伴计划”，叮当向硬件厂商开放AI语音技术和平台，以此构建生态。与腾讯叮当签署战略合作的企业包括智能硬件、智能家居以及自动驾驶等领域。
2018年底，腾讯叮当发布首款自研硬件产品智能屏，售价899，整合了腾讯视频、QQ音乐等腾讯系内容资源。
阿里小蜜、天猫精灵
阿里小蜜是阿里在2015年7月发布一款人工智能购物助理虚拟机器人。阿里小蜜提供智能导购、服务、助理的拟人交互业务体验。随着飞猪、菜鸟、淘票票等业务服务的接入，阿里小蜜的服务范围从现有的40余个电商消费行业，扩大到移动通信、旅游出行、生活服务等领域。2018年8月，阿里发布了针对商家的阿里店小蜜商业版。
天猫精灵是阿里巴巴人工智能实验室于2017年7月5日发布的AI智能助理，在智能音箱销量上，目前天猫精灵处在领先地位。Canalys发布的2018年第三季度中国智能音箱市场报告显示，中国市场整体出货量达到580万台，天猫精灵出货量220万台、排名第一。
3）在搭载设备方面，手机、电脑是搭载智能助手量比较大的领域，但使用率很低。研究机构 Creative Strategies 调查了 300 名手机用户，发现 62% 的安卓用户很少或偶尔使用语音助手，iPhone 为 70%。
智能音箱是增长最快、当下最受关注的智能助手应用领域，此外，智能助手还在登陆多个家居、办公设备，以扩大使用率。这些设备包括电视、智能马桶、智能窗帘、智能灯泡、智能钢琴、智能卫浴等。
今年CES上，百度与联想合作发布了内置DuerOS的智能底座，可使联想的新款智能平板在插入底座后自动进入带屛智能音箱模式。
三星2019 QLED电视搭载Google Assistant，可以在用户和电视之间进行联络，以调整音量，切换功率，切换输入和启动应用程序。
科勒展示了搭载Google Assistant的智能马桶，实现加热座椅、清洁和烘干等功能。
惠而浦发布了搭载Google Assistant的智能烤箱，自动识别食物并调整烹饪时间和温度，并通知给用户。
宜家智能滚轴遮帘Fyrtur通过Google Assistant、Alexa和Apple的Siri控制，可以对窗帘进行操作。
摩恩卫浴将在2019年第二季度获得Google Assistant和苹果HomeKit的整合，使淋浴控制器更好地调节水温
GE发布的智能灯泡，支持Alexa与Google Assistant声控。
Jabra发布的售价299美元的Elite 85h耳机，与Alexa（以及Siri和Google智能助理）合作，对耳机播放进行控制。
Petcube，是一款远距离调戏宠物的工具。其Bites 2和Play 2支持Alexa助理，可以看到家中正在发生的事情，可以通过Alexa来远程控制设备，方便远程喂食宠物。
Roland公司的最新电子琴产品GO:PIANO内置了Alexa助手，在演奏的时候，不需要把手从键盘上拿开就能来调整声音大小或特定的节奏。
4）智能助理的商业化进程初步展开。除了卖硬件，还有一些其他形式的探索。在国内，百度DuerOS3.0开发者平台开放，开发者可通过技能内付费、付费技能、亿元开发者支持计划和DuerOS对话技能大赛等形式获得收益。在国外，据CNBC 报道，亚马逊正在和包括 P&G、Clorox 在内的大型消费品牌进行沟通，让他们在 Alexa 上 " 打广告 "。
行业解析
1）目前智能助理的用户体验还不能让人满意，不能解决复杂度较高的问题。从技术的角度看，语音识别虽然比较成熟，但对特别场景、特别口音或者特别年龄段的语音识别，识别能力还不够。语义识别也存在一定缺陷，人脑思维非常复杂，用户问出的问题，有不同的逻辑，不是通过穷举的手段可以解决的，知识复杂度高，需要结合生活经验和专业知识去解答，对于现在的智能助理而言，意图理解起来比较困难。算可以完美理解，还需要有处理并传递非结构化数据的能力，并建立结构化的知识图谱，以解决用户提出的问题。此外，在多轮对话中，如果用户的话题出现迁移或者反转，机器的理解能力还不足。
2）当下的智能助理处在产品化阶段，把语音语义识别、对话管理、语音合成等技术融合在一起，不断打磨，投放到不同场景、不同载体之上，形成更好的用户体验来吸引用户。现在在产品化过程中的主要问题是还没有找到真实的、刚性的用户需求，距离成为入口级平台还很远。在手机端，智能助理可以完成的操作，用手指也可以轻松完成，所以现在手机端的智能助理使用率非常低。智能音箱市场初步崛起，因为满足了部分用户在家庭场景下更便捷地查询天气信息、播放音乐等需求，但这种需求一方面不是刚需，不是生活的重要环节，因此不能高频、大量地占据用户时间。另一方面需求不稳定，新鲜感过去后，往往智能音箱的使用又要大幅下降。在更新的载体上，如智能电视、卫浴等产品，用户需求的频率也都不高，智能助理带来的效用改善也还没充分展现。
3）产品化过程中的智能助理，在商业化进程上势必要走更远的路。目前来看，激烈的竞争之下，各家厂商都在补贴卖音箱，想要通过卖硬件挣钱势必很难；对第三方厂商调用系统进行收费，无疑是杀鸡取卵，现在都还在拉拢第三方厂商做大生态的阶段；广告似乎是可选项，但一则会伤害用户体验，二来在低流量的情况下，广告价值不大，只有用户量大且活跃度很高的平台才可以考虑；通过智能助手来购物，用户还没这个习惯，而且购物是要有个决策的过程，智能助手不太合适；开发者生态方面，开发付费应用进行分成长期看是个机会，但目前来看用户对于智能助理的应用还很少，通过智能助手进行应用购买的数量还不足支撑平台的商业化。
二．最新学术研究成果
在这个栏目里，我们来了解一下近期国内外具有代表性和创新性的前沿技术研究成果。
李飞飞研究团队提出自动图像语义分割架构
近日，斯坦福大学李飞飞组的研究者发表论《Auto-DeepLab：分层神经架构搜索语义图像分割》，提出了Auto-DeepLab，其在图像语义分割问题上超越了很多业内最佳模型，甚至可以在未经过预训练的情况下达到预训练模型的表现。Auto-DeepLab开发出与分层架构搜索空间完全匹配的离散架构的连续松弛，能够显著提高架构搜索的效率，降低算力需求。
研究人员采用神经架构搜索 (Neural Architecture Seartch, NAS) 技术设计了一个神经架构 (A)，放任它去自动搜索/设计出新的神经架构 (B)，投入到图像语义分割 (semantic image segmentation) 的任务中。
研究人员发现，这个被自动搜索出来的神经架构 B，在主流的小规模图像数据集上，未经训练就直接使用，表现已经超过了现有人类设计的、预先训练好的模型。
Auto-DeepLab 的创新点在于，研究者首次尝试将神经架构搜索 NAS 技术投入到高密度的图片预测任务上，对更复杂的高分辨率图片进行语义分割，比如 Cityscapes 城市街景数据集、PASCAL VOC 2012 和ADE20K 等数据集。
其次，在计算机视觉领域内的神经网络架构，通常分为内层、外层的两级架构，自动化的神经架构设计往往只能设计内层，外层仍需要人来设计和手调。而 Auto-DeepLab 是第一个让 AI 掌握外层设计和调参能力，并在图像语义分割任务上得到优异结果的尝试。
这样，在 DeepLab 的基础上，新的研究成果有望实现AI技术很大程度的自动化，让AI自动开发AI技术。
研究人员利用同步歌词和声乐特征进行音乐情感检测，改善音乐推荐
来自Musixmatch和AI Labs的研究人员最近发表论文，展示了利用同步歌词和声乐特征进行音乐情感检测的新成果，可以帮助音乐推荐。
作者表示，音乐推荐的关键点之一是根据情感来实现引人入胜的播放列表。之前的作品主要基于用于音乐发现和播放列表生成的音频，本次研究人员利用同步歌词数据集以新颖的方式组合文本表示和音乐功能。
在这项工作中，研究人员提出了一个新的数据集，即同步歌词情感数据集，其中包含有关音频中歌词的开始和持续时间及其相应情感标签的数据。 研究人员使用此数据集根据处理音乐时可用的两组主要信息，即歌词和音频，来执行情绪的自动分类。
研究人员分析了各种文本嵌入方法对歌词情感识别的表现。 在实验中，使用像ELMo和BERT这样的上下文特征提取与简单分类器相结合，以便将它们的结果与利用非上下文嵌入和更复杂的分类模型的方法进行比较。 结果表明，使用fastText的第二种方法，歌词情感分类的表现更好。 从这个结果开始，上下文嵌入和更复杂的预测模型之间的融合可能代表了这个方向的未来挑战。 BERT没有提供与其他方法相当的结果：BERT代表了最近的一项工作，第一个结果可能是未来测试和改进的起点，以使其在歌词分类任务中也有效。
加州大学伯克利分校研究人员探讨可解释的机器学习方法
来自加州大学伯克利分校统计部门、加州大学伯克利分校EECS部门、艾伦脑科学研究所的研究人员发表了论文《可解释的机器学习：定义、方法和应用程序》，通过在机器学习的背景下定义可解释性并引入预测性、描述性、相关性（PDR）框架来讨论解释来解决这些问题。
相对于人类受众判断相关性，PDR框架为评估提供了三个总体需求：预测准确性，描述准确性和相关性。此外，为了帮助管理大量的解释方法，研究人员引入了现有技术分类为基于模型和后期的类别，子组包括稀疏性，模块性和可模拟性。为了演示从业者如何使用PDR框架来评估和理解解释，研究人员提供了许多真实的例子，突出了人类受众在可解释性讨论中经常发挥的作用。最后，基于我们的框架，我们讨论了现有方法的局限性和未来工作的方向。我们希望这项工作能够提供一个共同的词汇表，使从业者和研究人员更容易讨论和选择全方位的解释方法。感兴趣的读者可以阅读该论文。
三．前沿技术公司新动向
在这个栏目里，我们来看看国内外公司在前沿技术工程化、产品化、商业化过程中的新进展。
#AI大公司动向# 百度大脑首次推出AI硬件
1月16日，百度大脑围绕设备的端侧智能，发布了一系列软硬件一体化的视觉、语音方案，并推出一系列合作伙伴的落地产品，数目多达13款。其中，百度推出1款模型生产平台；围绕视觉应用，推出两款终端计算卡、两款抓拍机、一款人脸离线识别SDK2.0与4款镜头模组及开发套件；围绕语音场景，推出落地三大场景的语音开发套件；此外，为服务硬件接入，还推出一款硬件接入平台与百度大脑AI硬件评测认证平台。
#AI大公司动向# 商汤2019年重心：国际化、扩生态
商汤联合创始人、副总裁徐冰在接受全天候科技采访时表示，2018年商汤的营收同比增长了好几倍，并持续实现盈利。智慧城市、智能手机，无人驾驶、医疗、教育等，都是商汤比较主力投入的板块。商汤技术的买家，就是中国移动、本田、阿里巴巴等这几家最大的客户。
徐冰表示，2019年会继续在自身的主体行业中深化优势。比如安防、智慧城市、手机、智能硬件、医疗、无人驾驶和教育。
#AI大公司动向# 旷视科技发布物流机器人操作系统“河图”
旷视科技CTO唐文斌1月16日在旷视机器人战略发布会上发布了旷视研发的河图操作系统。河图是一套致力于机器人与物流、制造业务快速集成，一站式解决规划、仿真、实施、运营全流程的操作系统。河图可以看作物流仓储场景中机器人网络的大脑，是机器人乐队的指挥。目前，河图的客户包括天猫超市、宝洁等。
#机器人+家居# 英伟达研发帮厨机器人
NVIDIA最近在西雅图开了个新的实验室，主导项目是让机器人成为厨房帮手。NVIDIA的机器帮厨基于深度学习和计算机视觉，它不需要人类干预为其提供地图，通过自行识别环境，迅速适应自身所处空间中所产生的任意变化。它甚至能记住哪些抽屉里存放了哪些工具和物件，并使用自己的机械臂打开抽屉把东西拿出来。
该机器帮厨由NVIDIA的Jetson机器人计算平台和Titan GPU作为处理中枢，NVIDIA希望以厨房作为起点，让机器人能够在各种非限定式开放环境中自我适应，并最终实现和人类交互，协助人类的日常生活。
#机器人+医疗# 我国首款获国家创新审评通过的神经外科手术机器人获批生产
近日，由华科精准（北京）医疗科技有限公司自主研发的同时适用于儿童和成人的神经外科手术机器人正式通过国家药品监督管理局审批准产，成为我国首款获得国家创新审评通过的神经外科手术机器人。
华科精准神经外科手术机器人技术源于清华大学，由华科精准（北京）医疗科技有限公司研发生产，主要用于神经外科立体定向手术中手术器械的定位和定向辅助，如癫痫脑立体定向电极置入、帕金森脑深部电极置入、脑肿瘤穿刺活检等手术。
#机器人+新零售# 机器人入驻美国Giant、Martin's和Stop and Shop近500家零售门店
财富五百强企业、美国电子技术公司捷普（Jabil）公司旗下的Badger与零售商合作，为Giant，Martin和Stop and Stop的近500家零售门店提供智能机器人Marty，以识别潜在的安全隐患并执行其他节省劳动力的任务。
Badger母公司Jabil的高级副总裁Frederic McCoy表示，这些机器人是全自动机器人，在穿越零售店时收集安全数据，实时危险警报使商店能够解决诸如泄漏等事件，并改善运营。”
Marty是外形纤细的灰色机器人，使用可充电锂离子电池，带有轮式黑色底座，尺寸仅略高于一般成年男性，配有彩色LED灯条，配备了传感器，可防止撞到货架，摄像头可以扫描任何可能导致人员滑倒的东西，如溢出的饮料。每个Marty机器人每天可以清理一次商店大约十几次。另一个目的是读取产品标签，以识别库存何时运行不足并标记错误标记的项目。
#智能家居# 阿里云与中国联通物联网公司合作开发智能门锁
阿里云与中国联通物联网公司1月15日宣布已经完全打通阿里云IoT智能生活开放平台，为物联网消费领域企业提供智能连接。
作为智能单品出货量最大的产品之一，本次双方联合基于智能连接服务发布了安全加密智能门锁产品。其主要特点有低功耗NB-IoT网络接入、抗电磁干扰、ID安全体系技术，对接中国联通基于阿里云IoT智能生活开放平台开发的公寓应用系统。采用PCBA方案形式推出，套壳即可使用，大大减少了门锁厂家开发时间和成本。
四．前沿技术领域投融资
来看一下最近国内外比较有代表性和创新性的前沿技术公司的投融资情况。
# AI芯片# 清微智能获亿元天使轮融资
清华系AI芯片初创公司清微智能宣布已完成近亿元天使轮融资，投资方包括百度战投、分众传媒、禧筠资本、国隆资本等。清微智能的特点在于采用了可重构架构来提升AI芯片的能效比，在保证AI计算的效率和精度的前提下，降低功耗。
可重构架构可以允许软件定义芯片硬件架构功能，可以随着应用场景以及软件算法而改变，可以实现更灵活的芯片设计，同时也具备处理器的通用性和ASIC的高性能低功耗，被一些行业专家认为是AI通用芯片的出路。
在商业模式上，清微智能将为边缘设备和物联网提供包括芯片、软件、算法和系统的全栈式低功耗智能解决方案。公司将先以消费电子应用为切入口，聚焦智能语音和智能视觉场景，后续还将拓展至智能工业和智能制造等领域。
#机器视觉# 魔点科技获得依图科技战略投资
AI四小龙似乎都在通过投资做大生态，依图科技也加速了投资布局。
人工智能创业公司杭州魔点科技近日宣布完成6000万元人民币的Pre-B轮融资，此轮融资由依图科技战略投资。2016年成立的魔点科技，主要研究人脸识别场景化应用以及行业解决方案，重点立足于智能办公这一垂直领域，向企业提供智能化办公的硬件以及相关企业服务。
截至2018年12月，魔点科技的企业用户数量超过15万。核心客户包括阿里巴巴系企业如支付宝、阿里未来酒店、菜鸟驿站，以及部分大型企业如中国燃气、中海物业和联合利华等。
#AI算法#美AI创企CrowdAnalytix获4千万美元融资
总部位于美国加州森尼韦尔市的人工智能大数据初创公司CrowdAnalytix宣布完成4000万美元战略融资，投资方为日本电子企业Macnica Fuji Electronics Holdings旗下子公司Macnica。
CrowdAnalytix公司成立于2014年4月，创始人是Divyabh Mishra，他表示本轮融资将用于加速拓展垂直市场，并且在Macnica公司的帮助下进军日本市场。后者目前在制造和医疗保健行业拥有庞大的资源。
CrowdAnalytix平台由两层组成，一个是机器层，另一个人类层。机器层包括了一个可访问的应用程序接口套件，其中拥有500多种人工智能算法，每小时会从文本、图像和音频等大数据中提取超过200万个数据属性；至于人类层，是一个由20,000多名数据科学家组成的社区，他们会以争夺现金奖励的方式开发算法。
#新能源#恒大9.3亿美元入主瑞典电动汽车公司NEVS
恒大健康1月15日发布公告称，以9.3亿美元收购瑞典电动汽车公司NEVS的51%股权并获得多数董事席位。NEVS于2012年收购瑞典萨博汽车后，完全继承了后者的历史和所有知识产权。而萨博脱胎于军用飞机制造企业，早于1947年已经推出首款车型，其产品一直以动力强劲、安全性能突出而著称，被誉为“人车合一、贴地飞行”的陆地飞行器。
#AI+医疗# 病理诊断创业公司衡道病理获商汤融资
AI+病理创业公司衡道病理完成A+轮融资，投资方为商汤科技SenseTime（领投）、同渡资本（领投）、美国中经合集团。
衡道医学探索通过肿瘤病理，借助精准医疗服务癌症患者，提供有异地远程病理会诊，基因诊断支持，医生服务以及肿瘤精准诊断等服务。
#AI+医疗# 睿心智能医疗完成数千万元融资
实时监测设备研发商睿心智能医疗完成数千万元A轮融资，投资方为经纬中国。
睿心智能医疗是一家实时监测设备研发商，基于人工智能、模拟仿真、云计算的智能医学平台，通过可穿戴人体心血管实时监测设备，实现对突发恶性心脏病、脑梗的早期预警与抢救，遏制心源性猝死；为用户提供评估病情以及指导治疗方案等服务。
#AI+物流仓储# 鲸仓科技获旷视科技、百度风投融资
国内智能仓储企业鲸仓科技近期已完成B+轮7500万元融资，本轮融资由旷视科技领投，BV百度风投跟投。鲸仓此轮融资的主要目的，是希望通过与旷视和百度风投的合作，加速AI在仓储场景中的应用。
鲸仓科技成立于2012年，是一个智能自动化仓库解决方案提供商，致力于帮助电商和零售企业将仓库升级为自动化仓库。公司采用SaaS服务系统，用户只需按照现有的成本将仓库业务外包给鲸仓，包括其ERP系统和鲸仓的WMS系统对接，便能实现订单的实时推送，进行仓库的系统升级。
#智能装备#雷神智能装备完成数千万A轮融资
资料显示，雷神智能装备由中科院和其他科研单位等具有军工背景的创业人员组成，主要做军（警）用和民用特殊领域的地面无人智能平台研发、生产，希望成为我军地面无人智能平台技术和我军无人智能装备的集成供应商。2018年8月，雷神智能装备在西安展示了独立研发的中国首款地面无人察打一体平台。
#基因检测# 肿瘤基因检测领域企业吉因加获得5000万元融资
肿瘤基因检测领域企业吉因加获得5000万元融资，投资方为华大基因。
吉因加是一家专注肿瘤基因检测领域的企业，自主研发了ER-seq、mTBI、mClone等核心技术，初步形成了无创、精准、动态的ctDNA检测体系，为客户提供肿瘤精准用药、疗效监测、术后复发检测、早期筛查等一系列临床服务和产品。
五．专家观点
本周内，前沿技术领域的大咖们有哪些高论呢？
任正非：5G需求尚不迫切
华为创始人任正非在1月17日接受媒体时表示，外界夸大了5G的作用。5G现在没有这么迫切的需要，5G的内容不仅仅是宽带，它有非常多的内涵，但5G需求的到来还要经过漫长的等待。网络结构性问题没有解决，5G用上来和4G也差不多，就像嘴巴大喉咙小，吃一大口也吞不下去， 5G时代没有完全到来，不要那么着急。
他表示，5G的发展一定是缓慢的。日本和韩国还是4G，日本、韩国把4G运用到非常好，就足够满足使用。我们的4G没有用好，打开我的手机只有20-30兆，实际上我们提供的4G是可以到300-400兆，足够看8K电视。但是我们的网络，白天打开就只有二三十兆，只能看4K，没法看8K电视。为什么？网络结构不好。还没有数学家研究运营商的网络结构。网络结构性的问题没有解决，5G用上来和4G差不多。5G接下来估计还要进入毫米波，毫米波就是只要你多加一倍的钱，带宽可以加一百倍，一秒钟可以下载几十部高清视频，华为已经在实验室里面都能完全做出来。5G现在暂时还没有充分发挥出用处，太快了。这次中央台用5G来在深圳直播春节联欢晚会，也只是个演示性作用，这种演示还不足以变成大规模的商业行为。
小i机器人创始人袁辉：把全香港所有钱都投到AI，3年后还会是血本无归
在第12届亚洲金融论坛上，小i机器人创始人兼董事长袁辉表示，AI的感知、思考与理解分析、运动三个部分都很重要，但是最重要的是大脑。过去60年人工智能两次失败，所有科学家、实验室都想做一个“变形金刚”，但至今依然是梦想，因为他们只做了“通用人工智能”这一个方向。他提醒大家，“如果今天把全香港所有钱都投到（AI）这方面，可能三年之后还是血本无归。”
六．前沿知识点
本周为大家解读胶囊网络的概念。
胶囊网络
胶囊网络（CapsNet）是一种新的热门的神经网络架构。它可能对深度学习带来深远的影响，特别是对计算机视觉领域。
一个胶囊网络是由胶囊而不是由神经元构成。一个胶囊是一小群神经元，它们可以学习在一个图片的一定区域内检查一个特定的对象（比如，一个矩形）。它的输出是一个向量（例如，一个8维的向量）。每个向量的长度代表了物体是否存在的估计概率，它的方向（例如在8维空间里）记录了物体的姿态参数（比如，精确的位置、旋转等）。如果物体有稍微的变化（比如，移动、旋转、尺寸变化等），胶囊将也会输出一个长度相同但是方向稍微变化的向量。因此胶囊是等变的。
胶囊网络能同时处理多个不同目标的多种空间变换，所需训练数据量小，因此理论上有更好的泛化能力，从而可以有效地克服卷积神经网络的局限性，理论上更接近人脑的行为。
长期以来，卷积神经网络（CNN）是计算机视觉领域取得突破的利器，在分类、定位、物体检测、语义分割或实例分割等方面取得了突出成绩，但CNN存在的问题是，需要非常多的图片进行训练（或重复使用了已用海量数据训练过的神经网络的一部分）。 而CapsNet使用少得多的训练数据就能泛化。各种CNN模型并不能很好地应对模糊性，但CapsNet可以。
但CapsNet还远未到完美的程度。首先，它们在更大的图片上（例如CIFAR10或ImageNet数据集里）还没有CNN的表现好。另外，CapsNet的计算量很大，同时它还不能区分靠的很近的相同的物体。
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