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5G+AI在医疗展露锋芒 P视频技术完全产品化

来源: 和讯名家 发布时间:2019-04-08 14:06:37

14周,全球AI领域有诸多新进展。

2019年第

技术新突破、

量子位筛选整理出过去一周Top 10,从

01 新突破

01 新突破

5G+AI,医疗领域展露锋芒

4月4日,中国首例AI+5G心脏手术成功完成,患者在广东高州市人民医院,而通过5G传输提供远程指导的则是300多公里外的广东省人民医院。这台手术针对患者心脏图像,需要经过AI去噪、机器学习+计算机视觉建模,制造1:1心脏模型,之后通过5G传输、VR演示,广东省人民医院的医生指导高州市人民医院的医生进行微创手术。

简评:

5G在远程医疗方面的应用,最近案例开始层出不穷,而且之前AI如何作用于医疗手术,现在也给出了临床答案。互联网+时代没能解决的医疗资源分布不均的挑战,AI和5G正在加速解决。

在5G网络加持下,广州画面与手术室之间的延时低于30微秒,远程指导医生对患者手术部位的观察,几乎不会受到影响。而微创腔镜手术对医生的要求十分严格,越是这样的手术,越需要5G网络下的画面准确性,来促成远程指导。

不过除了技术本身,基层网络通信设施也需要完善。另外,试想如果全国各地的危重病人都可以直接在本地医院接受远程医疗,那么实施远程医疗手术的医生工作量必然会大大增多,需要培养更多优秀医生。

之前4月1日,上海首个5G超声联合实验室揭牌成立,可指导手术、远程会诊。

02 新突破

微软成功研制用DNA存储读取数据的全自动系统

来自微软和华盛顿大学的研究人员宣布:以人工合成为DNA为载体的存储和读取数据的全自动系统研制成功,迈出了该技术从研究实验室走进商业应用关键的一步。

在一次概念验证测试中,该研究团队成功地在人工合成的DNA片段中编码了“hello”一词,并使用全自动端到端系统将其转换回数字数据。

该研究结果发表在一篇名为《DNA自动存储端到端自动化演示》的论文中,并于3月21日出版在Nature Scientific Reports版块。

简评:

如微软的研究人员所说,自动化是另一个关键因素,因为它可以实现商业级规模的存储并极大降低成本。

现有的存档技术在几十年内将不再适用,而DNA存储信息的时间要比它长得多。比如说:DNA可以在猛犸象牙和原始人骨骼中存在数万年。

03 新突破

P视频像P图一样简单,Adobe后期软件AE新功能上线

 

上周,P图大厂阿逗比(Adobe)出品的后期软件AE(After Effects)完成了一项重要更新,加入了内容识别填充(content-aware fill)功能,让P视频像P图一样方便。

穿帮的道具和场工,不该露面的logo,男艺人的耳钉,圈一圈点一点,都可以在视频的每一帧里消失得毫无违和感,就像从未存在过一样。

内容识别填充功能你大概并不陌生,Photoshop从2010年开始就有这个神器了。选中一块区域,使用内容识别填充,PS就会根据周围的画面,计算出这里应该涂成什么样。

自动P图的效果,已经非我等不专业的人类可比。

然而,毕竟一段视频起码几十帧,从P图到P视频,还差着N张图的距离。

简评:

视频换脸到直接P视频,AI给视频领域带来的变革再直接再明显不过。

而现在Adobe直接加入产品中,说明技术已经完全成熟了,人人能用,对于视频App来说,也是技术趋势。

04 新突破

旷视AutoML首次曝光,效果超谷歌;KDD首次举办AutoML竞赛

旷视科技孙剑团队首次披露AutoML相关成果,通过构建一个简化的超网络来解决训练过程中面对的主要挑战。在在ImageNet上的实验结果超过了谷歌、Facebook等AutoML技术的成绩。

旷视科技首席科学家孙剑团队发布论文Single Path One-Shot Neural Architecture Search with Uniform Sampling,首次披露AutoML中的重要子领域神经结构搜索的最新成果——单路径One-Shot模型。

单路径One-Shot模型用来解决训练过程中面对的主要挑战,其核心思想是构建一个简化的超网络——单路径超网络(Single Path Supernet),这个网络按照均匀的路径采样方法进行训练,在ImageNet上的实验证明,这一方法在精度、内存消耗、训练时间、模型搜索的有效性及灵活性方面结果最优,超过了谷歌、Facebook等公司AutoML技术的成绩。

论文的作者之一、旷视上海研究院负责人危夷晨表示,深度学习是非常通用的技术,但在实际落地时会面临在不同行业、不同场景、不同计算设备上寻找最优算法和工程实现的问题。自动神经网络搜索是用“计算换智能”的新范式,可以极大地加速我们的产品及解决方案在各行业的落地。

简评:

AutoML是目前AI前沿领域最火热的研究之一,之前李飞飞、李佳团队在Google云在该方向上做了大量的工作。现在,中国公司也正在进一步实现推进。

另外,2019年国际数据挖掘顶级会议KDD,也在本周宣布首次引入AutoML Competition挑战赛,承办方是第四范式和微软。

05 新动态

GAN之父离职谷歌跳槽苹果,加入库克直管的“特别项目组”

Ian Goodfellow,生成对抗网络之父,《深度学习》花书第一作者,再一次从Google离职。

Ian Goodfellow,生成对抗网络之父,《深度学习》花书第一作者,再一次从Google离职。

Goodfellow刚刚更新的LinkedIn资料显示,他2019年3月起开始在苹果工作,任特别项目组(Special Projects Group)机器学习的总监。

特别项目组在苹果的任务,就是创新:创造新产品新功能。这个团队2013年首次曝光,负责人Bob Mansfield直接向CEO蒂姆·库克(Tim Cook)汇报。

谷歌也对国外媒体确认了Goodfellow离职的消息。从2017年回归谷歌大脑到再次跳槽,总共2年1个月。Goodfellow离开谷歌时的职位是高级研究员。

简评:

技术竞争、公司竞争,乃至国家竞争,归根结底是人才的竞争。虽然苹果在AI研究方面并没有Google和Facebook那样大张旗鼓,但决心和态度一直很坚定,如今挖角Goodfellow也能说明行业竞争之激烈。

另外,加拿大Element AI最近刚发布的2019版的《全球AI人才报告》显示,全球AI专家目前共计3.6万多名,属于严重供不应求状态。人才抢夺,是科技巨头、国家与国家之间正不断加剧的重要竞争现象。

06 新动态

DeepMind将推出首款商业产品:30秒准确诊断一系列眼疾

据英国《金融时报》报道,Google兄弟公司DeepMind联合医院打造出一款能够实时诊断复杂眼疾的设备的产品原型,能够在大约30秒内给出了疾病紧急程度评级和详细诊断。该系统能够检测包括青光眼、糖尿病性视网膜病变和老年性黄斑变性在内的一系列眼病,其准确度与世界领先专家水平相当。项目负责人表示,这是一个重要的里程碑,标志着可供普通医生使用的临床工具的诞生。

该产品相关研究细节曾发表在去年8月的科学杂志Nature Medicine上,目前该产品尚未获得任何监管部门的批准。

简评:

涉足AI医疗的企业虽多,但真正的应用广、口碑好的产品还寥寥无几。在这个专业领域,如果技术实力强大的DeepMind能够推出切实好用的产品,将会是AI医疗领域的福音。

另外,去年10月的数据显示,2017年DeepMind亏损超过26亿人民币,谷歌表示将继续提供充足的财务支持。DeepMind虽然靠着AlphaGo一炮打响,技术实力高超,但毕竟“拿人手短”,急需提升商业化能力,才能站稳脚跟。

而最近同样是做基础研究的机构OpenAI成立了盈利性公司,也开始走商业化的路子了。两大研究机构均开始商业化,也侧面印证了AI研究的耗资巨大。

07 新动态

娃哈哈成立机器人公司,主要从事智能机器人产品与解决方案的开发

娃哈哈新注册了一家浙江娃哈哈智能机器人有限公司,法定代表人为宗庆后,注册资本为4000万元人民币。

娃哈哈称,该机器人公司主要从事智能机器人产品与解决方案的开发、生产、销售,比如磨抛机器人打磨机头的智能化控制。娃哈哈在饮料行业率先践行“中国制造2025”,成立了精密机械公司、机电研究院等科研和生产机构,致力于智能化饮料生产线、智能装备产业化研究。未来娃哈哈将持续关注智能装备制造领域的发展状况,培育未来新兴产业的成长与发展。

简评:

工业生产是AI落地的一个重要场景,包括吴恩达Landing.ai以及BAT在内的许多公司都瞄准了这个机会,帮助工业企业降低成本、提高效率,AI在工业场景下的落地具有相当高的商业价值,因此,包括娃哈哈在内的传统企业也瞄上了这个领域。

但是,与其他公司选择与各大科技公司合作不同,娃哈哈则选择了自建企业,自行研发方案,但自研和采购成熟方案之间,哪种更为合算,还是个问题。

08 新动态

中国无人驾驶进入RoboTaxi发展期

RoboTaxi——无人驾驶出租,自动驾驶出行的最核心商业化落地场景。目前最知名的运营服务,来自谷歌牌无人车Waymo。

但目前在国内,PonyAI已经在广州南沙展开了试运营,当地居民可以通过小程序点对点乘坐无人车。

但目前在国内,PonyAI已经在广州南沙展开了试运营,当地居民可以通过小程序点对点乘坐无人车。

而无独有偶,百度上周在长沙,联合成立了湖南阿波罗智行科技有限公司,该公司最主要的任务就是致力于Robotaxi服务在长沙规模化落地,承担湘江新区智慧城市及智能网联汽车科技创新项目,包括智能交通、城市大脑、智慧高速、智慧公交、自主泊车、仿真实验室等,促进湘江新区智能网联产业的集聚发展,共同打造湘江新区智能网联产业生态。

简评:

在经历2018年的“质疑”后,自动驾驶进入了新阶段,开始展现落地和商用前景,而且是之前谈之又谈的共享化出行。

但对于新技术,长期内不要低估,短期内不能高估,因为RoboTaxi目前看来也只是初步发展阶段,离真正大规模实现还距离很远。

至于自动驾驶的落地发展,李彦宏的最新思考可以参考:他认为自动驾驶有三境界:第一境界,基础设施的智能网联化;第二境界,最后一公里的自动驾驶,也就是自动泊车;第三境界,就是共享无人驾驶。

第一境界,基础设施的智能网联化,依然符合此前百度提到的车路协同理念,基础设施跟上了,应用才能起得来;

第二境界,最后一公里的自动驾驶,从低速、安全的场景中开始落地,其实是教育市场的一种“由易到难”策略,让用户在安全的前提下体验自动驾驶,从而逐渐接受自动驾驶,后续真正上路更容易让大众接受;

第三境界,共享无人驾驶,道路、停车位资源毕竟有限,如果无需驾驶员,那么整个道路系统必将革新,用更少的车辆、无需拓宽道路,就可以满足更多人的出行需求,节省公众资源和用户精力。

09 新风向

三部门联合发布人工智能、物联网、大数据、云计算工程技术人员等13项新职业

上周,人力资源社会保障部、市场监管总局、统计局三部门在向社会公开征集的基础上,经专家评审、公示征求意见后,按程序遴选确定后,发布了13个新职业,其中包括人工智能工程技术人员、物联网工程技术人员、大数据工程技术人员、云计算工程技术人员,是产业结构的升级催生高端专业技术类新职业。

简评:

技术的逐渐发展与应用,一定会制造出新的岗位、新的职业,这次国家将AI等领域工程技术人员专门划分为新职业,会对日后的经济人才统计、教育政策制定、产业发展政策规划产生一定的影响,会有更详细的信息为产业发展、政策制定做参考。

对于这些职业岗位,创业公司和市场需求早已反映出需求,但国家部门的认证,也反映了国家层面对于AI、云计算、物联网等领域变革的认定。另外,传统产业越来越智能化,对职场人的要求也会越来越高。

10 新风向

工信部:培育一批工业互联网领域行业通用工业App

工信部总经济师王新哲在今天国新办的新闻发布会中表示,2019年围绕打造工业互联网平台体系,工业和信息化部将重点开展四个方面的工作:一是围绕平台建设开展多场景、大范围、规模化的测试验证;二是开展跨行业跨领域的平台遴选和示范;三是培育一批基础性、行业通用的工业App;四是强化公共服务,支持建设公共服务体系。

简评:

工业互联网建设,目前呈现出两大发展趋势:一是上云,让工业流程和数据云端化处理;二是引入人工智能提升效率降低成本。而通用工业App,无疑将助推这两大趋势。

将已有技术转换为工业App,人类可以通过App轻松控制机器,免去直接控制机器和生产资源的复杂流程。在现有生产线上部署成熟的SDK,实现相关的AI功能,进行更多维度的数据处理,通用工业App将会是生产线上的数据分析师,可以帮助工厂运营人员进行更全局化的管理,并且,通过将行业工业技术结构化、数字化和模型化,帮助企业把产品及相关技术中的知识、最佳实践和技术诀窍封装成应用软件,便利这些经验的应用和复用。

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责任编辑:FG003


 

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