头图来自视觉中国
本期导读：
本期“AI内参”首先关注机器人，机器人正变得无处不在，但“机器取代人类”的假设背后既有机器人自身“智能”的不断提升，也是人类对机器复杂情感的体现。那么，如果把机器人当作一类动物，是不是有了新的解决方案？
世界人工智能大会上，腾讯云、阿里云发布一系列项目，阿里云进一步展示其在智能城市领域的野心；与此同时，在虚拟的 AI 城市挑战赛上，中国公司横扫一众参赛者。
本期还将关注，JEDI 项目的几个关键时间点；英伟达开放位于英国的超级计算机；美光利用 AI 进行投资、神秘公司 ASML；112 页报告详解美国联邦政府如何使用与监管 AI；
焦点
机器人是否是一类“动物”？
1920 年，捷克剧作家 Karel Čapek 在一部科幻剧“Rossum’s Universal Robots”里第一次使用了“Robot”，该词来源于捷克语的“robota”，意为“强迫劳动的机器”，1923 年开始，“Robot”已经成为英语词汇。
过去的 100 时间里，“Robot（机器人）”的形象在虚拟的图书影视与现实的工厂车间不断切换。更进一步，随着算法从驱动社交应用体验到决定学生、员工业绩，四个轮子的机器人（自动驾驶汽车）成为巨头们押注的领域，一个更广义上的“Robot（机器人）”概念需要被重新梳理，一如上周五出版的 WSJ 的一篇文章标题所指，“How Computers With Humanlike Senses Will Change Our Lives”，越来越多具有人类能力的计算机正在改变你我的生活与工作。
WSJ 这篇文章罗列了机器人在听觉、触觉等人类感知层面的技术发展，很多技术早已出现在我们日常使用的设备上，比如所谓的“机器人听觉”，其核心技术与智能音箱这类产品并没有本质差异。而在“想象力”领域，OpenAI 的 GPT-3 部分意义上展示了这样的能力（比如给《卫报》写社论），而不久前 Github 推出的编程机器人 Copilot，则希望进一步挖掘机器人在代码方面的“创造力”。
或许是考虑到 WSJ 广泛的读者群体，这篇文章小心翼翼地不使用“Robot（机器人）”这个词，也从一个侧面展现出公众在“Robot（机器人）”面前的复杂情绪，譬如我们经常在大众媒体上读到“机器人取代人类”这样的说法，其逻辑也振振有词：当机器人比人类工人更好应对工作场景的时候，企业老板一定会用机器人取代员工。
但很遗憾，在过去 100 多年时间里，即便是在机器人应用最早的工业领域，目前也没有明确的证据显示，机器人应用与失业率上升有因果关系，对这个领域感兴趣的朋友可以读一下这篇基于欧洲工业机器人与失业率的研究论文。
更重要的是，所谓“机器人取代人类”是一个极其复杂的议题，需要结合不同的行业、不同的场景予以分析。科技媒体 VB 提供了一个相对清晰的分析框架，对于理解这个议题的复杂性非常有帮助。
事实上，所谓“机器人取代人类”，很大程度上来自于我们把机器人放在与人类同等的地位上，这或许是源自人类内心深处的情结，并在过去的几千年里持续影响着人类对各种机器的看法。
但如果换一个角度，把机器人当作一类动物会如何？不管是用于生产的动物还是用于精神消费的宠物，人类从来都不会将动物看作是和自己一样的生物体，由此建立的“人物关系”也非常和谐，比如牛不会替代人类耕地，而是人类耕地的帮手，以这个切入点去看，机器人能否在更多层面成为一类新动物，这是最近一本新书 The New Breed 讨论的议题，非常推荐。
来看两个机器人的研究项目。机器人学家利用宜家家具训练机器人，首先它很便宜，其次组装过程尽管有章可循（宜家的说明书非常完善），但依然有很多意料之外的地方，这对于机器人适应复杂的现实环境至关重要。
意料之外是这个世界的常态，但也是机器人最害怕的情景，FB 与多所高校的一项研究里，希望让一个四足机器人了解在不同环境——户外、楼梯、工地——行走姿势的区别，这些人类不用学习的能力，对于机器人来说真的很难。
最后，想起加州大学伯克利分校计算机科学家 Stuart Russell 的对当下机器人的一句评价：“How do we feel about our changes in feeling? It’s all rather a lot for a poor robot to grasp.”
巨头
腾讯
腾讯云在上周的世界人工智能大会上发布 TI ONE、TI Matrix、TI DataTruth 三大 AI 底层平台，方给出的三个产品定位如下：
• TI ONE：提供了一套从数据处理、算法开发、模型训练、模型自动调优到模型在线推理服务、离线批量预测发布的一站式空格 AI 开发平台；
• TI Matrix：灵活组合多项 AI 关键能力，打通了 AI 从模型到业务落地“最后一公里”；
• TI DataTruth：持续提升数据采集和数据标注能力，为用户释放数据生产要素的价值；
上述产品现在可以通过腾讯云获取，其中 TI-ONE最值得关注，这是一个对标 AWS Sagemaker、阿里云 PAI 的重要产品，能够大幅降低传统行业或企业使用机器学习的门槛，根据腾讯云的产品说明，这个产品目前已经在金融、工业和教育领域获得一些落地。
阿里云
阿里云也在世界人工智能大会上发布了新产品：产业智能的核心技术体系。
从定位上看，这个产品也是面向政企市场的解决方案，通过集成阿里云在数据、智能领域的关键技术，为不同行业提供基础的技术能力，实现“构建与行业知识深度耦合的一站式解决方案”。
另外，阿里云还透露其面向城市交通场景的软硬一体化产品 Neuro，该产品已经部署到北京的某大型社区，其运行机制如下：
当路口一个方向严重拥堵时，Neuro会联动上下游路口的信号灯，根据实际排队情况而不是车的数量调整红绿灯时长，确保路口不打结；当路口四个方向车辆都很多的时候，连续的车队意味着更高的通行效率，Neuro的感应控制功能会一直监测车队的到达和通过情况，动态延长绿灯时间，车队通过后再切换其他方向。
这个产品实现的场景与前几年阿里云杭州城市大脑的实践颇为类似，只不过现在的产品实现了软硬一体化，更易部署和落地。
过去几年，以阿里云、百度为代表的中国科技公司在智能城市领域的技术探索已经处于全球领先的地位，Wired 上周披露了 2021 AI 城市挑战赛的部分成绩，阿里云、百度等中国企业或大学在多项比赛中获得前两名，甚至连字节跳动也在识别高速公路视频事故的竞赛中获得第二的位置。
需要提醒两点，其一，我在查询该竞赛的官网后发现，目前还没有此次比赛的公开成绩单；其二，无论如何去包装和营销，智能城市的关键竞争力还是数据，是否具有海量的数据、是否具有更精细的数据，决定着这些项目的“智能水平”，而随着中国各地政府加紧数据监管，政府会成为智能城市项目的最终受益者。
英伟达
英伟达上周宣布将开放其英国的超级计算机 Cambridge-1，该计算机于去年 10 月发布，耗资 1 亿美元建设。包括制药巨头阿兹利康、伦敦国王学院、NHS 在内的企业、大学以及政府机构将受益。
路透称，此举被认为是英伟达寻求英国政府同意该公司收购 ARM 关键一步，此前英国市场监管机构表达了这笔收购的“关切”。
行业观察
JEDI 项目的关键时间点
亚马逊上周有众多利好消息，其中最关键的其不断“抗争”的 JEDI 项目被终止。
JEDI 全称为“Joint Enterprise Defense Infrastructure”，这是美国国防部一项关于基础设施上云的重要项目，总预算达到 100 亿美元，包括亚马逊、微软、甲骨文等公司参与了该项目的投标。
2019 年 11 月，微软获得了这份为期 10 年、价值 100 亿美元的巨额合同。但很快，亚马逊就启动了“抗争计划”，2020 年 2 月，在提交给联邦法院的文件中，AWS 要求整个 JEDI 项目的决策者们——包括时任总统特朗普、两任国防部长——出庭作证，以了解决策过程中是否有白宫方面的干预。
随后，一名联邦法官下令暂停 JEDI 项目，而在五角大楼内部审查宣布没有问题之后，AWS 通过一份官方声明表态，所谓的评估“不过是试图验证一个有缺陷的、有偏见的、政治腐败的决定”。
坦率来说，这份声明并没有提供更多细节，不过是一种态度表达而已从亚马逊的角度去看，他们要证明自己是“那个被政治迫害”的企业，而并不是自己的技术、产品无法满足国防部的需求，这对 AWS 保持云计算市场的影响力至关重要。
今年 2 月，美国国防部再次表态，由于 AWS 持续的法律行动，五角大楼或将放弃与微软签署的价值 100 亿美元的 JEDI 项目。
而在上周，美国国防部正式宣布终止 JEDI 项目，五角大楼的声明称，终止 JEDI 的原因在于该项目已经不合时宜，微软也接受了这个决定。
与此同时，一个全新的项目“Joint Warfighter Cloud Capability”（或许会被称为 JWCC）即将启动，新项目实施时间不会超过 5 年，微软、亚马逊、IBM、甲骨文等巨头将参与新一轮投标，预计 2021 年 10 月出结果。
至此，延续多年的 JEDI 的口水与利益之争宣告结束。
JEDI 从一开始就充满了政治色彩，一方面，美国科技巨头们对于联邦政府的影响力与日俱增，不仅影响相关政策，也触及到联邦政府部门的采购决策，特朗普政府上任之后，其对不同科技公司的好恶，也在一定程度上左右了国防部最终的选择，这也是 AWS 一贯以来坚持的宣传策略；另一方面，作为一个面向军事领域的云计算项目，单一云计算供应商的决策也令整个行业感到困惑，特别是在多云战略开始成为行业共识的情况下，倘若五角大楼坚持 JEDI 的项目，也将对联邦政府其他部门的基础设施升级产生消极影响。
JEDI 被终止的另一个结果是，资本市场对亚马逊未来获得新合同充满信心，助推亚马逊股价继续上涨，从而也让贝佐斯再次成为全球最富有的人。
业界·创业公司
芯片巨头美光的内部 AI 应用案例。这个案例里，一个 AI 工具帮助美光公司对其资金进行合理的投资配置，从而在低利率的产业环境里获得更高的收益。该公司 CFO 强调，使用 AI 工具不是在替代财务部门员工的工作，而是为了更好完成工作，“我们的团队成员可以拿出更多的时间用于财务工作的其他方面”。
投资公司 Capital One 疯狂招募 AI 人才。前 FB AI 研究院高管 Abhijit Bose 负责为这家投资公司招募 AI 人才，计划在年底增加 3000 个 AI 职位，这也凸显出 AI 之于金融机构的重要性。
探秘 ASML 公司。在中美技术对抗的大背景下，光刻机巨头 ASML 公司成为全球关注的焦点，可以毫不夸张地说，没有这家公司的技术，生产高端芯片都是不可能的事情，这远不是喊几句口号或刻苦钻研就能解决的技术困境。
去年的时候，德勤给出了一份亚太半导体市场分析报告，相对客观地勾勒出目前中国所处的产业位置，重点关注以下这些数字：
其一，中国大陆半导体产业在全球主要国家/地区的营收占比不足 5%。
其二，亚洲地区前十大半导体公司，只有两家中国大陆公司入围，这两家公司也是大家熟悉的（华为）海思和中芯国际。
其三，围绕半导体产业链的多个环节，中国大陆有一定优势，但和其他亚洲国家/地区一样，缺乏产业链上游的知识产权、材料与设备的技术能力，这个领域属于荷兰与美国。
关注几家 AI 领域的创业公司。来自纳什维尔的 AI 健康公司 Xsolis 完成一笔 7500 万美元的融资，该公司创立于 2013 年，面向医疗健康领域提供机器学习、预测分析等解决方案。
以色列面部识别公司 AnyVision 获得 2.35 亿美元 C 轮融资，软银远景基金领投。该公司的面部识别算法曾被指应用在以色列政府识别约旦河西岸巴勒斯坦居民的项目中，尽管 AnyVision 否认了相关指控，但此前积极投资这家公司的微软，宣布停止投资任何面部识别公司。
数据标注公司 Scale AI 正在成为资本市场关注的热门公司，WSJ 的一篇报道披露，在该公司 4 月份完成一轮融资之后，估值达到 70 亿美元，与此同时，前亚马逊零售业务负责人 Jeff Wilke、特朗普政府期间的美国政府 CTO Michael Kratsios 相继加入该公司。
随着 AI 不断渗入到各个细分行业，类似 Scale AI 这样的数据标注、管理公司还会持续增长，正如文中一位投资人的所言，“数据就是金矿，但你需要知道从哪里开始，数据标注就是一个很好的起点”。
资源·报告
重新审视欧盟 AI 监管法律草案。今年 4 月欧盟提出监管 AI 的法律草案，你可以在欧盟官网获得该法律草案的文本。本期我再推荐非盈利组织 SocArXiv 的一份解读报告，报告认可了欧盟在 AI 不同等级风险方面的分类，但在诸如执法方面有非常大的不足，你可以通过这里免费获取这份报告。
美国联邦政府的 AI 使用与管理框架。这份报告介绍了美国联邦政府未来如何使用 AI，旨在通过机构与算法层面的治理，确保 AI 系统满足需求，并且通过分析系统的数据，进一步评估与衡量系统性能，从而确保合规性，整个机制会是一个动态调整的过程。
你可以在这里免费获取这份 112 页的报告。
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