来自28个国家共100多名科学家共同呼吁全球展开行动来保护海草。海草不同于海藻，它是一种开花植物，共有四个植物科，在浅层水域中茂盛生长，并形成一片海草床。海草床是热带和温带重要的海洋生态系统，是许多海洋动物的栖息地、生存场所和食物来源地，具有重要的生态系统服务价值，素有“海洋之肺”的称号。 但20世纪以来，由于人类活动，全世界的海草床衰退严重。近几年，一项对英国，威尔士，北爱尔兰和爱尔兰共和国共11个地域的研究还发现，水体中的高氮浓度会影响海草的健康生长。这一状况令人深忧，科学家称“海草床是全世界鱼类的‘婴儿室’，也是捕鱼业的‘乐土’。海草床的衰退使得成千上万人的谋生之道受到威胁，加剧当地的贫穷现象。” 而人类作孽，自作自受外，还连累了绿海龟，海牛，海马等物种，危害了它们的种群数量。 今年1月份，BBC就发表了一篇“海草陷入危险境地”的文章，称有报道发现海草床以每年7%的速率消失。如今由斯旺西大学（Swansea University）博士理查德·昂斯沃斯领头的科学家保护海草行动口号中，就号召“不能放任海草消失。” 但难题是，目前对海草保护尚未建立国际法律，只能依靠当地保护。 保护海草前途漫漫，让更多的人意识到这一问题只是第一步。 2898站长资源平台友情链接交换：http://www.2898.com/friendchange.htm

关于人机“对话”这件事，微软想得很深。“对话”的重要性？微软全球执行副总裁陆奇表示：“全球范围内，以对话为基础的人工智能时代已经到来，其关键在于能否形成人工智能自我学习、进化的正向循环。”现有的大部分人工智能产品大多注重于IQ，以开发一些诸如辅助用户订餐、看天气预报、安排行程等“实用技能”为目的，但在李笛看来，这些功能通过触控也完全可以实现，甚至耗时更短、操作更简单。所以，倘若不是在具备情感因素的平等对话基础上来使用人工智能助手，对用户并没有多大吸引力。“如果一个定外卖的手机应用通过机器人来做，我点按相应的按键是省力的，但如果用打字或说话的方式，我的能耗是高的，那为何还要用人工智能的方式？”李笛表示。在他看来，人工智能机器人更大的作用是实现人的功能，让对话更自然，也让用户更具有粘性。“我们发现用户无论是跟小冰的对话还是跟小娜对话，都会比较混合。如果是人类之间相互订外卖，更多的对话应该是‘吃点什么好呢’，而应对这样的情景，有情感计算框架的人工智能优势就会凸显。”具有情感计算框架的小冰也利于实现人机的平等关系，这种平等关系也促进了人类和机器人之间的和平共处。“我们不希望用户把小冰当作颐指气使的对象，用户要获得满足，就需要和机器人建立对等关系，而不是将机器人视为低等动物。”很多科幻电影都为我们描述了人工智能的可怕，通过艺术的方式向我们预警了机器人统治人类的恐怖场景，霍金、盖茨和马斯克等人还曾经共同发表过“呼吁停止研发人工智能”的公开信。“科幻电影可以看成是人工智能的产品文档，真正发挥大作用的机器人与人类之间都是对等关系，如果不对等，那电影里的机器人通常都是反派，为坏人所驱使，”李笛说。他还用此前AlphaGo对阵李世石的比赛举例。“李世石在比赛结束后说他不愿意再和AlphaGo比了，原因就是这个对手没有感情，”李笛说，“所以没有情感计算框架加持，人工智能就很难落地。”让人类与人工智能助手相对平等地“互相帮助”，基于这样的初衷，微软要给小冰增添更多社会角色。因为社会角色更容易让机器人获取平等的交流和一对一的对话。李笛表示，现在微软就有专门为小冰建立社会角色的团队，小冰现在已经是东方卫视早间一档电视节目的主持人，未来小冰还将进入到演艺界，发行自己的单曲。“我们发现小冰每次在东方卫视上直播节目时，用户和她的交流会更热情，这是因为人类会感到和小冰有一对一的交流，更值得，更有价值。”李笛说。更多资讯，可以访问2898站长资源平台资讯-科技评论栏目：kjpl/ 谢谢！

Google高管表示多摄像头是噱头！Google手机未来或将坚持单摄方案。当智能手机的性能硬件已经能够满足大众用户的时候，各家手机厂商开始在智能手机附属功能方面继续突破，拍照功能就是众多附属功能中的其中一个，虽然我们已经忘记首款将拍照作为主打特色的手机品牌是哪一家，但可以肯定的是当下主流手机品牌都宣称自家的拍照技术能够媲美单反相机。虽然智能手机的前置摄像头一般还是单颗设计，但背部的后置摄像头多数已经采用双摄像头方案，而国产手机的巨头品牌——华为更是将三颗摄像头放到今年上半年的旗舰机型——华为P20 Pro上，不过拍照效果却是非常强悍，在全球知名相机镜头评测机构——DxOMark手机拍照排名中，一直占据第一名的位置，即便是刚刚发布的iPhoneXS Max也只能以4分差距屈居第二位。同样在拍照方面并不示弱的三星在本月正式发布一款拍照手机——三星A9 2018款，其最大特色是后置摄像头共有四颗，分别负责广角镜头、长焦镜头、主摄像头以及控制景深的辅助镜头。目前这款手机的国航帮还没有发布，同时DxOMark的评测数据还没有出炉，因此后置四摄方案的三星A9 2018款是否能够超越华为P20 Pro还不能确认，但整体的拍照效果应该不会很差。那么拍照效果与后置摄像头的数量是否有关系呢？Android系统的掌控者——Google近期也发布了自家的2018年度旗舰手机，让人有些意外的是今年的Pixel系列依然保持后置单摄的模式，虽然Google Pixel系列一直被认为是最强单摄的旗舰手机，但在后置双摄逐渐成为标配的当下，很多用户还是为它捏一把汗。目前DxOMark对于Google Pixel3系列的评测数据也一样并没有公布，但Google官方对于自家手机的单摄拍照性能并不担心，近期有媒体采访Google公司的产品主管副总裁谈到为什么坚持后置单颗摄像头时，这位高管表示Google认为副摄像头的加入并没有必要，因为AI算法及机器本身的学习技术已经能够弥补副摄像头的作用，因此Google在旗舰机型上依然保持后置单摄的方案。其实对于Google Pixel3系列的拍照效果还是非常期待的，上一代的Google Pixel2配备单颗摄像头，在DoXMark的综合评测分数达到98分，这一成绩比去年的iPhoneX高一分，相比今年的旗舰产品——小米8低1分，应该算是非常不错的分数，预计今年的Google Pixel3系列拍照评分应该会超过105分。

要赶上内存芯片竞争对手，中国仍需时间！一位业内高管向国外媒体表示，尽管中国加大了在主导存储芯片产业方面的努力，但中国的芯片企业仍落后于全球竞争对手。SEMI(Semiconductor Equipment and Materials International)中国区总裁居龙表示：“半导体行业已经存在了几十年，但由于人工智能和第五代移动网络等新技术的出现，该行业有望迎来新一轮增长。”在北京举行的摩根士丹利技术、媒体和电信大会上，居龙告诉记者：“半导体行业有很多机会。”他解释说：“2014年，中国政府通过创新和投资发布了中国半导体产业发展指南。有证据表明，中国已经投入了资金，但我认为，中国要赶上全球领先者还需要很长时间。”SEMI是全球半导体行业协会，在美国、中国和韩国等国家设有分支机构。根据咨询公司Gartner和IHS Markit的数据，去年全球半导体行业收入超过4000亿美元。 IHS Markit称2017年全球半导体行业收入增长21.7％，达到4291亿美元。该行业的主导者有三星电子、英特尔、SK Hynix和高通等公司。居龙表示，全球芯片消费的一半以上来自中国市场，但中国本土供应商只满足了约13%的国内需求。这意味着中国在这一领域存在巨额贸易逆差。他说：“这是政府和经济市场所担忧的，但这也是本地企业进入集成电路行业的大好机会。这也是中国采取更多行动、付出更多努力的推动力。”中国政府希望到2025年，本地生产的智能手机芯片能够占据国内市场消费量的40%左右，以减少对进口的依赖。当美国对电信设备制造商中兴（ZTE）实施了供应商禁令后，中国对外国芯片的依赖一下子凸显出来。据多家媒体报道，自2014年以来，中国已为半导体开发筹集了多笔资金，在推动本土企业开发自己的芯片、与全球竞争对手一较高下的进程中，政府支持的企业和行业参与者做出了不少贡献。但中国政府参与半导体行业的发展，使得美国对中国的科技实践有所诟病。居龙表示，在中美之间持续的贸易摩擦中，半导体行业的许多公司对投资中国市场感到担忧。“然而，由于市场在这里，客户在这里，中国战略必须成为全球战略或企业战略的一部分。”

信用就医体系彰显了支付宝们的大医疗雄心。说到支付产业，大家一定都不陌生，支付宝和微信支付已经成为中国支付领域的两大巨头。我们日常生活中早就习惯了出门就用手机移动支付的生活方式，然而如果我们说支付宝在做医疗的话，大家会有什么样的感受呢？阿里做医疗，毕竟电商与医疗还有着一定的关系，然而支付宝等互联网支付机构做医疗似乎就让人有些奇怪了，今天我们就来聊一聊支付宝等互联网机构的大医疗雄心到底是怎么样的？一、支付宝们构建的信用医疗体系早在2015年支付宝等互联网支付机构就开始在大医疗领域有所布局，到了今年的11月8日，支付宝正式在上海复旦大学附属华山医院开始了自己信用医疗的尝试。在华山医院只要是芝麻信用分在650元以上的花呗用户，就可以在医院生活号“门诊服务”中开通信用就医，然后绑定个人的就诊信息就可以获得一定的花呗提供的信用就医额度。只要患者开通了信用就医，完成挂号预约之后就可以直接就诊、取药，每项检查会有花呗直接进行扣费，从而不仅让患者不再需要排队，还可以免诊间支付，甚至在一些很着急的时候可以通过自身信用获得临时的医药补助。这就是一个最简单的互联网支付信用医疗体系，为什么会有这样的一个体系，其实互联网机构们将问题看得很明白，虽然在医疗产业中，移动支付已经有了不少的普及，但是诊间支付正在成为医疗产业的最大痛点，因为一个病人往往需要在不同的诊室之间，不同的服务窗口之间来回排队，来回穿梭，患者大量的时间被损耗在排队、缴费、寻找诊室这些上面，平均一个患者每次看病的整个流程往往需要2个小时以上，诊间问题已经成为了广大患者最大的医疗痛点。而互联网机构们这次出击所直击的就是患者的诊间痛点，利用信用医疗模式来降低患者在诊间上面消耗过多的时间，据估计采用这种医疗方式平均能够节省60%的就诊时间。二、互联网企业的大医疗雄心在哪里？如果说支付宝仅仅是为了做信用医疗这么小的事情的话，我们无疑是太小瞧了马云旗下阿里系的战略布局，如今蚂蚁金服虽然也是马云旗下最主要的产业类型，但是与阿里的业务却呈现出较大的分拆趋势，所以支付宝所代表的蚂蚁金服的医疗雄心与阿里医疗相似却有不同。支付作为大多数线上线下融合场景的核心，互联网机构希望的是以支付为依托，真正实现对于线下场景与线上服务的有机整合，支付宝的做医疗的跨界远比其他产业更为有利，其主要投资布局方向，我们可以分析出以下几个方面：一是基层医疗的全面互联网化。对于医疗产业来说，基层医疗是就医的一大痛点，但是对于广大患者来说基层医疗机构是他们身边最靠近他们的就医场所，所以使用基层医疗的概率其实是远高于普通的医疗服务的，互联网机构们目标是利用自身的移动互联网业务优势，投资社区医院、基层医疗卫生中心的互联网化发展过程中，通过互联网的平台，实现基层医疗服务全面联网，让患者可以在自身的手机上查询并就近使用医疗服务，这是互联网信用医疗发展的第一步。二是医疗产业的全面信用化。说起信用化，其实大多数朋友都不陌生，我们生活中信用卡、花呗等信用方式早就让大家习以为常了，然而这种信用化仅仅是在日常消费领域和金融领域的信用化，而在医疗领域中信用并不是那么容易构建的，比如说很多医院的支付方式还是以较为原始的线下支付为主，在医疗器械的使用中轮椅、担架、心电仪等器械都需要高额的押金来使用，包括整个医疗产业的支付都是较为却是信用介入的原始形式，所以将医疗产业中有关于支付、担保等流程进行信用化处理，不仅可以给医院降低运营成本，为患者带来消费便捷，也可以为支付平台带来一定客观的收益。三是对于医疗技术的智能化。人工智能的话题可以说是最近最火的热门领域，在整个中国人工智能应用最为广泛的无疑就是金融领域了，而互联网机构在生物识别技术，人工智能安全技术，区块链增信技术等等领域有着得天独厚的优势，这些优势让互联网支付企业可以将这些技术应用于医疗领域，比如说最火的人脸识别，安全可以应用于患者的身份识别，让患者在整个医院的就医流程中畅通无阻，乃至于实现“刷脸就医”。以支付宝为代表互联网机构的大医疗雄心可以说是十分明确，以支付为入口将医疗体系互联网化、信用化、智能化，这就是互联网支付机构的医疗战略。 2898站长资源平台站长工具：http://www.2898.com/webtool.htm

谷歌AI团队推新型“流体标注”：图像标注速度提高三倍！谷歌AI团队近日推出了一款新型图像标注方式——“流体标注”，即采用机器学习来注释分类标签并勾勒出图片中的每个对象和背景区域。谷歌官方表示其可将标记数据集的速度提高三倍。百度众测平台去年曾发布了5000万元的数据标注任务，而今年预计将达3亿元。面对如此大的市场需求，效率低、交付质量参差不齐的人工标注方式亟待改善。谷歌此次推出的“流体标注”如何为图像标注提速？数据标注——机器感知世界的起点“数据标注是人工智能产业的基础，是机器感知现实世界的起点。从某种程度上来说，没有经过标注的数据就是无用数据。”美国加州科技大学校长秦志刚教授在接受科技日报记者采访时表示，机器识别事物主要通过物体的一些特征。被识别的物体还需要通过数据标注才能让机器知道这个物体是什么。在机器的世界里，图像与语音、视频等一样，是数据的一个种类。近年来，随着数码产品以及存储技术的迅速普及和发展，人们每天都可通过相机、可视电话、监控及医疗设备等制造大量图像。因此，现阶段图像已然成为标注产业发展的重点对象。如果素材是一张人物图像，那么需要标注的信息往往是性别、面部朝向、人种、有无帽子眼镜等，也可以人为地将人物和背景的区域划分开来。将成千上万张经过标注的图片组成的数据集“投喂”给机器，它才能在一张全新的图像中分辨出人物在哪个区域、具有怎样的外貌特征。对于人来说“小儿科”的思考历程，机器却需要大量的标记数据集进行训练。机器学习——缓解人工标注的压力提到人工智能产业，人们往往联想到繁华的城市和干练的IT精英，但实际上，支撑起人工智能的数据标注产业，却是一个劳动密集型产业。百度搜索“数据标注”，会出现很多图片语音视频数据采集、标注公司。随机选择一个此类词条点进去，往往会看到“万人数据标注团队”等类似宣传语。可见人工标注是目前数据标注的主要方式。“谷歌推出的流体标注模型主要利用人工智能学习的基础，对图像数据进行自动标注，对于标注不准确或者出现偏差的地方可以通过人工调整，从而提高标注效率。”秦志刚指出，即便该模型可借助机器学习提升标注速度，但最初还需进行人为地数据标注，为其提供初始训练数据集。事实也正是如此，为了标注图片，谷歌预先以约一千张具有分类标签和信任分数的图片训练了语意分割模型。但该模型尚不完美，谷歌称，物体边界标记问题、界面操作速度以及类别扩展等仍需进一步研究或完善。人工智能——致力于生活中的简单应用虽然还有诸多难题尚待攻克，但以流体标注模型为代表的数据标注新方式无疑顺应着人工智能的大潮流。实际上，自人工智能逐渐走热以来，很多行业都想搭上这个热潮。然而，在灼热的潮流背后，掩藏着一个根本性的问题：人工智能终将走向何方？“人工智能的本质是机器拥有‘学习’的能力，可想而知，人工智能可以极度缩短人类自身的学习时间，从而将人从大规模脑力学习活动中解放出来，去专注于更有价值的工作。”秦志刚表示，虽然人们普遍认为人工智能终将到来，但现阶段人工智能产业仍在云端。目前大多数人工智能的应用只能生存在高性能处理器的大型厂房中，就如同第一代通用计算机ENIAC一样“大而笨重”。“众所周知，随后的几十年内计算机飞速发展到小型的笔记本电脑，功能却比ENIAC更强大。人工智能也当如此”。界面简单、功能友好、毫无相关知识基础的人都能使用并获得舒适感，这是秦志刚设想的人工智能时代。一枚小小的人工智能芯片，可以完成学习、训练、推理等一系列“思考”过程，而它的终端表现则或许只是人们生活中最为常见的简单应用。如下班回家，不需再拿出钥匙开门，智能门锁就像一位尽职的管家，会在第一时间感知你的到来，为你敞开家门。“十年之后，人工智能将会成为主流，潜移默化渗透到生活中的各种角落。别看是小事情，背后却是高密集的技术支撑。”秦志刚表示。“愿景十分美好，但如何将人工智能落地和普及推广？这将是我们下一步亟待攻克的难题。”秦志刚说。

美公司研发支出远超中国！阿里腾讯仅是亚马逊零头，亚马逊需要投入大量资金来研发仓库机器人和送货无人机。据华尔街日报报道，在美国和中国在贸易和技术问题上争执不休之时，美国公司在一个关键领域仍保持着对中国竞争对手的重大优势：研发支出。普华永道的一份最新报告显示，以亚马逊和谷歌母公司Alphabet为首的美国公司在研发方面的投资达到了中国公司的5倍多。普华永道的报告追踪了全球最大（按研发支出计算）的1000家上市公司在截至6月30日的一年时间里的研发支出情况。中国三大科技巨头百度、腾讯控股和阿里巴巴集团的研发支出都低于至少44家其他的公司，其中包括日本工业和消费电子企业集团松下。服务中外企业的高风咨询公司首席执行官谢祖墀(Edward Tse)表示，这种差异反映出中国企业在过去10年的创新方式：擅长“应用现有技术，而非原创研究”。他谈到了移动支付和通讯应用这两个例子。不过，普华永道的数据并不包括非上市公司，因此华为公司被排除在外。据华为表示，去年其在研发方面的支出超过130亿美元。根据普华永道统计的数据，在截至6月30日的一年里，所有公司的研发支出总额达到创纪录的7818亿美元，其中3290亿美元来自美国本土企业。普华永道称，中国公司的研发投资为610亿美元，而2010年这一数字仅为70亿美元。如今，有145家中国企业跻身研发支出最高的1000家企业之列，10年前则只有14家。谢祖墀指出，研发支出的增加反映出中国企业在自主创新方面面临的压力，尤其是在人工智能、5G和自动驾驶汽车领域。报告的主要作者、普华永道美国工业产品业务主管巴里·雅鲁泽尔斯基(Barry Jaruzelski)表示，“美中之间的差距正在缩小，而且还在持续缩小。如果双方的差距在未来10年里填平，也不会令人震惊。”在中国研发支出最多的企业中，阿里巴巴投资36亿美元，腾讯投资27亿美元。相比之下，在所有上市公司中支出最多的亚马逊在研发方面的投资为226亿美元，同比增长40%。谷歌母公司Alphabet花费了162亿美元。这两家硅谷巨头的营收均高于中国的公司，因此，如果以占销售额的百分比来衡量这类投资，双方之间的研发支出差距会缩小。亚马逊业务范围广泛，需要进行大量的研发投资，比如用于打造在仓库运作的机器人和送货无人机。今年9月，该公司一口气发布了15款由其人工智能助手Alexa驱动的全新设备或升级设备。该公司还利用虚拟现实技术，允许消费者在其传统购物网站上就能获得近距离观察商品的机会。与此同时，Alphabet一直在花钱培养自己的工程人才，尤其是在人工智能领域。该公司的首席财务官鲁斯·波拉特(Ruth Porat)上周在财报电话会议上表示，研发是公司运营支出增长的最大因素。去年，腾讯在西雅图开设了其在美国的第一家人工智能实验室，该实验室由一位专攻语音识别的前微软研究员领导。该新设施是对腾讯已有的在其深圳总部的人工智能实验室的一个补充。该实验室由200多名工程师和50名人工智能科学家组成。阿里巴巴最近表示，它将成立一个专门的部门来开发其首个人工智能芯片，该芯片将用于自动驾驶汽车或智慧城市。亚马逊和Alphabet均拒绝置评，百度和阿里巴巴同样拒绝置评。腾讯表示，在11月14日发布财报前无法置评。总部位于弗吉尼亚州亚历山大市的美国国家科学委员今年在一份报告中公布了一项更广泛的全球研发支出指标。报告称，中国的投资规模约为美国的五分之四。普华永道的研究人员说，他们还没有发现研发投资和创新之间的关联。研究结果显示，科技行业是研发支出的主要来源，全球研发支出有将近40%来自科技行业。科技行业专家表示，中国科技巨头的研发支出之所以较低，部分原因在于它们比硅谷的竞争对手年轻，全球运营规模和预算也都没有后者大。纽约大学斯特恩商学院研究中美创新的金融学副教授萨布丽娜·豪厄尔(Sabrina T. Howell)说，相比美国企业，阿里巴巴、腾讯和其他的中国大型企业更多地寻求通过并购而非内部研究来进行创新。她表示：“你在研发数据中看到的一部分是中国的创新外包。”另一个因素是，两国研发资金购买力的差异，尤其是在雇佣科学家和工程师方面。“当你花费一百万美元时，你会得到多少科学家呢？”雅鲁泽尔斯基说，“在中国，你得到的博士会比在美国得到的多。”

为什么说人工智能是医疗行业的未来？目前，狭义人工智能正在被用于各种医疗数据，这使我们能够对之前生活中不可见的、似乎无法测量的方面进行评估。曼奈尼医生在治疗时对我说：“人类对许多疾病还不了解。根据我的从医经历，当我们不知道该怎么做时，常常使用三种药。第一种是类固醇，它可以抑制人体内各种引起发炎症状的物质；第二种是可以治疗从耳朵到脚趾的各种感染的抗生素；最后一种就是阿司匹林等抗凝血剂。”他在跟我说这些时无奈地摇了摇头。即便是在这家全球最先进的医院，我们仍使用这些非针对性的原始药物，驱赶我们体内的疾病。机器则不需要这么做——它们的精确度远远在人类之上，如果我们想要继续在医疗和医药领域取得进步，那就需要精确度。统合疾病的肆虐社区中心有一间不起眼的房间。我去过那里，房间里摆着一圈坚固的棕色座椅。大家依次进入房间，然后把外套和包放在椅子旁边。等到这圈座椅坐满后，参与者就开始发言。一个年轻人说：“我突然从睡梦中醒来，疼得蜷缩成一团。我盯着天花板并尝试呼吸和数数，直到疼痛过去。”在他讲完自己的故事后，一位年纪较大的女士也开始发言：“我有一天晚上突然感到一阵剧烈的疼痛，我都没法走到床上。我躺在厨房地板上，在那里睡了一夜。我不敢移动，害怕疼痛加剧。”晚上之前，房间里的24个人都描述了各自的经历。一个年轻女性说：“我已经不再制订计划。我开始不去思考未来。我每次觉得可以出去找我朋友，最后都会打消这个念头。我害怕自己会因为疼痛难忍倒在餐厅的地板上，或更糟糕的是，倒在肮脏的公共厕所里，还是待在家里比较好。”这是克罗恩病和结肠炎患者互助小组的一次聚会，每周，类似这样的聚会数以千计。这个房间内的每一个人以及世界各地千千万万在相似房间中聚会的患者，都患有一种炎症性肠病（IBD）。什么是炎症性肠病？这个正式的名称具有误导性，因为它根本不是一种疾病。它是一个模糊的术语，指的是所有涉及肠道内部感染的疾病。与我的丛集性头痛一样， 让这个房间里的人感到如此绝望的是炎症性肠病没有治愈的方法。如今，治疗此类炎症的最大希望是使用类固醇。当类固醇不起作用时，医生常常不得不通过造口术切除肠道。炎症性肠病患者只能靠一个造口和一个挂在体外的造口袋生活。我们不甚了解的疾病不胜枚举，对于这些疾病，现代医学界只能使用此类粗糙的治疗方法。一些疾病因具有独有的特征而容易诊断，但也有复杂的统合疾病，其中包括数十甚至数百种不同的疾病，其症状也紧密相关。人工智能是少数几种能够为此类患者提供更精确诊断的工具。人工智能：未来的发展趋势越来越多的科学家开始研究肠道以及它与大脑之间的关系，以治疗像炎症性肠病这样的统合疾病，这一关系被称为脑肠轴。此类研究可能会推动医学技术取得突破性进展，但它过于复杂以致必须使用基因序列，同时它也越来越依靠算法建模。目前，最先进的计算模型研究实验室使用DNA序列确认标记，即“短DNA序列”。这一捷径无须确认整个基因组，它使研究人员能够更快地了解单个肠道微生物组的整体情况。通过开展这种细节性的肠道研究，研究人员越来越接近这样一个未来，即为病人提供真正个性化的干预治疗。所有这一切都将为粪菌移植术提供无法估量的巨大帮助， 而这种技术是脑肠轴领域目前最激动人心、最万众瞩目的医疗突破。这种手术曾被视为激进的非主流治疗方法，而现在有更多的医生愿意尝试这种方法。他们会从健康人群中取一个粪便的样本，然后将样本放入病人的微生物组，使样本能够刺激该系统朝更健康的肠道组成发展。粪菌移植术已被证明能够非常成功地治疗一种名为艰难梭状芽孢杆菌的细菌所引起的致命感染。4 研究人员希望能够使用这项技术发现更有效的炎症性肠病治疗方法。然而，在没有对脑肠轴有更深入了解的情况下，此类尝试最多只能获得不稳定的结果。研究人员仍然不清楚粪菌移植术成功的原因，可能的原因是健康人粪便中的细菌进入患者肠道内后，开始充当对抗致病病毒的守卫，而可能性更大的原因是，上述情况与其他尚不为我们所知的因素共同作用。《科学转化医学 》（Science Translational Medicine）于2017年3月1日刊登的一篇研究文章指出，提取患有炎症性肠病的大鼠肠道中的粪便，并将其移植到健康大鼠的微生物组中，结果健康大鼠不但出现了轻微的炎症，而且变得焦虑。5炎症性肠病患者中也普遍存在类似的焦虑症状，该症状包含着一个关键的奥秘，解开它，我们就能认识肠道健康对整个人体精神功能起到什么作用。这项由贾达·德帕尔玛（Giada De Palma）主导的研究表明了粪菌移植术可用于治疗炎症性肠病，但该领域的研究人员认为需要更深入地了解肠道以及肠道和大脑的关系。只有通过计算和动态建模工具，我们才能更加详细地了解这些复杂的、互相关联的系统以及它们与个人医疗之间的关系。如果研究人员想要超越目前粪菌移植术的试错阶段， 就需要使用近期人工智能发展所带来的更精确、更机械化的微生物群模型。正当研究人员准备使用算法模型研究炎症性肠病之时， 位于加州圣拉蒙的一批创新创业公司，如 HealthTell，正计划在未来使用人工智能系统开发一种诊断工具，用于治疗另一种自身免疫系统的统合疾病：狼疮。这种慢性炎症性疾病的成因是人体免疫系统攻击自身的组织和器官。对病人而言，可悲的是这种疾病一开始常常被误诊，因此只有在身体器官遭到严重破坏后才会被发现并得到治疗。我最近与HealthTell 的创始人比尔·科尔斯顿（Bill Colston）交流了医学诊断技术的现状，探讨了如何在未来通过人工智能增强诊断。6 HealthTell 的技术已从简单的基因组测试发展到使我们能够了解免疫系统整体情况的诊断测试。科尔斯顿告诉我：“研究人员近期了解到，在数百万年间，免疫系统已经进化出一个非常特定的、复杂的疾病响应机制。其响应取决于疾病的类型。”在 HealthTell 的技术研究工作中，他没有将重点放在疾病的直接检测上，而是尝试测量身体对疾病的反应。免疫系统会在遇到病原体时立即做出反应。相对而言， 病人体内会出现大量抗体，因此可以轻松地检测疾病并了解身体的整体情况。科尔斯顿解释道：“目前的诊断只有两种状态，你不是‘生病’，就是‘健康’。如果你生病了，就要看医生，但我们发现这并不是疾病发展的方式。疾病的发展时间很长，而你的身体要到疾病最终就要获胜并且你感到不舒服时才会开始抵抗。我认为人工智能系统真正有意思的地方在于，它能够预判人体从健康走向疾病的过程。”科尔斯顿和他在 HealthTell 的团队打赌说，测量免疫系统反应以及新陈代谢、蛋白质和基因组等其他担负人体管理职责的生物指标，是了解人体整体情况的最佳方式。科尔斯顿告诉我：“目前我们要等到真的生病了才会去控制疾病，最终不是摆脱了疾病，就是让疾病进一步恶化。我们希望提前开发出更好的疗法或者对生活方式做出积极的改变。如果你可以开发出只需要 10 美元或 15 美元的廉价的、可扩展的诊断方法，而且病人可以自己定期进行诊断，那么你可以将这些诊断方法输入人工智能系统中，使其可以预测身体状态的变化。”他认为这一知识将使病人在患病前做出改变。与许多现代疾病一样，提前介入能够更有效地治疗自身免疫系统疾病。科尔斯顿所说的系统可能还需要10多年才会出现，但我们已经在IBM的“沃森”中看到了该系统的初始形态：使用人工智能增强诊断。一个系统若想充分利用科尔斯顿的技术，必须清除一大障碍，那就是缺少数据。人工智能在无人驾驶汽车等领域正常运行，是因为汽车上下及其周边环境中遍布各种嵌入式传感器，它们同时进行数千次实时测量，但我们无法在人体中部署足够的数据点以预测未来将要发生的事情， 也没有得到足够明确的结果来训练人工智能系统。HealthTell是科尔斯顿的技术准备应用的地方，它所面临的挑战首先就是开发测量系统。正如我们在深度学习算法中所看到的，当我们拥有足够的数据时，即从规模足够庞大的人群中获得了充足的长期测量结果时，我们就能获得足够的数据深度与广度，使机器学习实现精确诊断。在科尔斯顿看来，未来的人工智能并不意味着完全使用计算机代替医生，它只是一种用更多知识增强人类智能的方式。科尔斯顿表示：“配备了这种更智能的传感器和治疗技术的人工智能可以提供长期的纵向数据，便于内科医生做出更准确的诊断。医生可以更好地确定病人何时应该接受治疗。我们现在对各种疾病的诊断方式仍十分笼统，医生希望能够获得更多此类信息。”科尔斯顿认为，将先进的人工智能系统应用于诊断是改变这一趋势的一种可行的方法。它可以从根本上提升效率， 使初级护理医生能够将更多时间用在与病人的交流上，因为人工智能系统可以帮助他们解释更加复杂的数据，并将这些数据与有类似症状的其他病人进行比较。当然，与许多其他领域一样，利用人工智能提升专业医生的能力也引发了社会的焦虑。有人担心医疗行业的人性的一面，即人与人之间的关心、护理和治愈，将被毫无感情的技术解决方案所取代。科尔斯顿在劳伦斯利弗莫尔国家实验室（也就是洛斯阿拉莫斯国家实验室的竞争对手）做了 20 年的研究员，致力于开发对抗生化恐怖主义的技术。根据他在新型反恐技术方面的经验，他认为这些担忧中存在误区。科尔斯顿告诉我：“技术从来都不是邪恶的。”他提到近期一项唐氏综合征产前检测方面的技术突破，这种技术可以取代原先的羊膜穿刺术检查法。“这一技术出现后，人们通过一滴血就能测出唐氏综合征，而不再需要将针头刺入羊膜腔。许多人表示这不是什么好事，因为它迫使父母在孩子出生前就做出道德决定，但我们在此之前就一直在进行这方面检测， 而且是用一种可能伤害到胎儿和孕妇的侵入式方法。有了新的检测方法，我们就可以通过一种更安全的方法获得这些信息。”科尔斯顿总结道：“获得更多信息不可能是一件坏事，真正决定好坏的是我们选择如何使用这些重要的知识。”人工智能作为人类生活的解码器HealthTell所做的这种基因测序和诊断创新将人工智能转换成了一种人类的生物学解码器，其中最典型的例子就是近期基因编辑技术的发展，比如CRISPR–Cas9的使用等。这项技术使科学家能够将经过修改的蛋白质注射到人体内，从而像一把剪刀一样剪切基因并将其重组。2016年10月28日， 四川大学的研究人员提取了人类免疫细胞，并且使用CRISPR技术对它们进行编辑。7他们成功地去除了让身体攻击健康细胞的基因。通过在肺癌病人体内剪切这种基因并将其重新导入细胞，研究人员希望经过修改的细胞能减少癌细胞和攻击行为。CRISPR的每一个字母分别代表着“成簇的、规律间隔的、短回文、重复序列”，它以细菌细胞可以识别入侵病毒并将其剪切到DNA中这一发现为基础。后来，科学家使用这项10年前发现的技术来编辑远比细菌复杂的DNA序列。现在， 中国科学家的研究成果让我们开始能编辑我们自己的DNA。这只是人类机能增强的开始。当我们把人工智能与神经网络相结合时，就可以使用机器学习来解释信号，用无线设备代替大脑与我们四肢和肌肉之间的连接。在 2016年11月的神经系统科学学会年会上，科学家宣布患有闭锁综合征的女性可以仅依靠自己的意念，移动计算机界面上的光标。8闭锁综合征是一种患者身体完全瘫痪但精神敏度未受影响的病症。1997年的《潜水钟与蝴蝶》（The Diving Bell and the Butterfly）一书中描述了这一病症，该书于 2007年被朱利安·施纳（Julian Schnabel）拍成电影并且获得多个奖项。这个由记者兼时装总监让-多米尼克·鲍比（Jean–Dominique Bauby）撰写的故事详细讲述了他与闭锁综合征的斗争，还描述了他如何在只有左眼能动的情况下写出一本书。这一计算机和光标方面的最新发明在眨眼活动和人类动作信息转换之外开辟了一条新路。上文提到的那位女性，我们只知道她叫HB，她在颅骨下植入了电极。虽然电极没有穿过脑组织，但能够与 HB 的大脑进行足够的接触，从而精确地反映她的脑波活动。外科医生将她颅骨下的电极与一个她胸腔内的装置连接，而该装置与一台平板电脑无线连接。机器学习算法负责最终区分HB的β脑波和γ脑波，并且学会了哪种脑活动与捏手指等微小动作有关。在这些算法的帮助下，HB不久就能仅靠意念移动平板电脑上的光标了。当研究人员将一个大型字母表放在HB的平板电脑屏幕上时，她就可以想象着点击鼠标和选择字母的感觉来输入了。机器学习能够识别她的意图并且在屏幕上记录她的选择。HB能够以每分钟一到两个字母的速度慢慢地与世界沟通了，她不再是一个“被锁住的人”。无论我们是将机器学习用于抵御未知疾病的暴虐，还是用于修改我们DNA的基因编辑技术，或是通过神经信号和机器学习将病人从闭锁综合征中解放，都必须在未来10年使用人工智能进一步增强医疗和医药行业。目前关于这方面的争议很多，包括对设计婴儿的恐惧、超人类物种的风险或神经装置被入侵所产生的意外后果等，而道德讨论也是我们必需的。尽管如此，当我们在讨论是否需要发展人工智能时，就已经将我们的社会带入了一个错误的选择。科学技术的发展无法避免， 思想的进步无法被控制，一个突破必将引发另一个突破。正如比尔·科尔斯顿所说：“你不能因为担心某项技术的具体用途而减缓其发展的速度。无论怎样，它最终总会出现，因为总有人会在其他地方把它发明出来。所以更好的办法是控制它、驾驭它并且尽早加以应用。科学技术本身无善恶之分。”正如我们将在下一章所看到的那样，科尔斯顿对医疗行业创新的观点也适用于网络安全行业。20 世纪的工具根本不可能解决21世纪的挑战。我们根本没有选择，我们必须使用人工智能，才能以此对抗人工智能。

选择合适的场地是展台设计搭建计划中重要的一部分。但由于参展企业自身规模、资金能力等限制，往往只能购买小的摊位。很多人认为，小摊位要想引人注意不是件容易的事，其实不然，展台设计搭建只要合理安排，小摊位同样能吸引来观众的目光。  一、使用灯光，尽可能使小摊位“耀眼”起来。大部分展览中心提供参展商天花板聚光灯，否则可租用便携式照明系统。根据产业调查，照明可将展览品认识度提高30%—50%。  二、成立主题式展览摊位。大企业通常是采用传统方式展览，并且依赖大规模场地，所以小企业应该以新颖的设计来凸显自己的小摊位。  三、依摊位大小选择合适的展示用品及参展产品，以免过度拥挤或稀松。  四、善于利用组合式展览用具，避免使用看似低廉的桌椅，应该给人“小而精”的感觉，把摊位装潢得有品有味。  五、使用少量且较大的图片，创造出强烈的视觉效果。太过密集或太小的图片皆不易读取，同时，限制文字的使用。而且要将图片放在视线以上，图片应在自壁板36英寸以上的地方开始放置。  六、摊位装饰使用大胆抢眼的颜色。这样从较远距离即可凸显出来，避免易融入背景的中性颜色。  七、成立完整服务式展览摊位，热情接待来到摊位的参观者，对他们有问必答。而将手册、传单、赠品和样品摆放在桌上任参观者自己索取而不主动询问，不但无法实现商家与观众的互动，也非参展的目的。

区块链沦为割韭菜工具，人工智能将重回主场。最近，区块链的热度持续飙升，但这与以往大众关注技术不同，更多人都将焦点都放在了那些通过区块链一夜暴富的故事上，诸如：“我朋友两年前投资比特币，如今身家已经过千万”，“6个月通过数字货币赚125亿，这个小伙子登上了福布斯封面”等等暴富话题。这里面赚到的钱也都是别人亏的钱，所以同一时间，各类ICO骗局开始相继倒闭，大量骗局也开始被曝光，割韭菜者也最终成为了韭菜，“ARTS”、“六点公会”等ICO项目创始人相继跑路，相关人员捐款逃至境外，有关部门开始重点打击。总的来看，这一波区块链热潮，并没有为社会带来太多实质性的价值，反而催生了一夜暴富，卷款跑路的歪风邪气。可以预见的是，这种歪风邪气最终将会冷却，数字货币的泡沫也将在不久之后，所有人也将重新认清技术的本来价值。在过去的2017年，与区块链一起备受关注的还有人工智能技术，但是到了2018年，区块链却与“跑路”、“割韭菜”、“监管”等关键词联系到了一起，从业者们焦虑不堪。而人工智能却在2018年却没有出现类似的负面新闻，AI从业者在过去一年的深耕与积累后，反而更加从容不迫，对未来满怀期待。因此，将二者进行对比，也可以让我们更好的看清技术作为技术本身的价值。2017年，区块链向左，人工智能向右2017年，区块链与人工智能同时受到媒体关注，但不同的是，区块链受到关注到原因并非来自于技术，而是来自于比特币等数字货币价格的暴涨，随之涌入大量投机、诈骗者，各种空气ICO项目风靡一时。这最终也导致各国监管出台，联手整治，当然这并不能阻止投机者的步伐，在2018年初反而越演越烈。至少从现阶段看，区块链这几年依然处于早期阶段，并不会有太多的实际场景，也不会对大众的实际生活带来任何改变，而人工智能却在去年获得了大量实打实的发展，各巨头公司分别做出了诸多成绩。1）通过人工智能加速已有业务，通过人工智能对已有业务加速，实现更大规模的变现，一直都是各巨头发力的重点，但2017年则是成熟之年。百度通过AI能力发力信息流业务已经取得了20%的年度业绩增长，阿里方面则在双十一期间集中性的曝光了自身的AI能力，例如通过“鲁班”实现人工智能作图、通过“小蜜”实现人工智能客服等等，并最终创下双十一1682亿的销售规模，而腾讯则将人工智能技术不断运用在游戏当中，不断拉升用户体验，例如旗下的“吃鸡”游戏目前已有大量AI的运用。2）语音交互落地加速，语音识别一直升级各方争夺重点，亚马逊搭载Alexa人工智能的Echo音箱在2017年，累计销量达到了3000万，点燃了所有人的想象力，为此谷歌发布Assistant 人工智能助理助手、苹果发布Home pod音箱相继跟进。在国内，百度首先发布了DuerOS智能语音开放平台，赋能第三方开发者，并于近期公布数据，已经拥有5000万的设备安装量以及1000万的月活数据。而阿里方面则通过双十一，双十二促销自家的“天猫精灵”智能音箱，销量也已经突破了100万。3）无人车战场正式开启，去年出了百度重磅发布的Apollo无人车开放计划颇为引人注目，这也是全球首家巨头主导的无人车开放计划。此后各路巨头相继跟进，腾讯在年底其自动驾驶实验室终于推出了第一款无人驾驶的系统原型，而阿里发布AliOS并进军汽车操作系统，此外谷歌旗下的Waymo无人车直接宣布对公众开放服务，进攻UBER的市场，战况开启越演越烈。4）人工智能实验室加速，首先是国家层面，在去年2月由发改委批准，百度牵头，联合清华大学、北京航空航天大学、中国信息通信研究院、中国电子技术标准化研究院等单位进行共同建设。而在公司层面，百度继续加速，设立了硅谷第二家人工智能实验室，此后迎来了Kenneth Ward Church、浣军、熊辉三位顶级科学家的加盟。而阿里巴巴方面则在去年的运气大会上宣布成立达摩院，对技术进行研发，并计划在3年内累计投入1000亿的费用。此外腾讯则在西雅图设立人工智能实验室，而谷歌也返回中国，在中国建立AI实验室。人工智能实验室的竞争，同时也是人才争夺的竞争，彼此你来我往。总体来看，区块链这一年除了炒作并无太大实质性进展，而人工智能的进步却有目共睹，其中百度的发展最为亮眼，其在2017年的财报交出了一份漂亮的答卷，更为值得关注。百度已成人工智能转型标杆1）通过AI能力，捅破增长天花板根据百度2017年Q4财报显示，其2017年全年营收为848亿人民币，同比增长20%，而信息流业务的增长更为亮眼，其每日分发量环比增长20%，用户使用时长增长30%。在此前的2017年Q2财报中，手机百度的日活用户实现破亿规模，信息流广告收入增长更是达到200%，而再对比2017年Q4财报，可以看出百度在2017年实现了高速增长态势。这也是百度转型“搜索+信息流”的内容双分发的成功，百度将多年的AI积累优势，充分的转化到了信息流业务的增长上，是AI能力驱动下的爆发。凭借AI能力，百度顺势抓住了当下，捅破以往的天花板，伴随未来短视频、音频等业务的加强，百度还将迎来新一轮的增长。2）两大未来业务被持续看好虽然收入仅仅增长20%，但百度的美股股价却从2017年年初的170元，增长到了当前的250元左右，增幅高达47%，远远超过了20%。这说明华尔街投资人对百度的认可并非止步于信息流，更是看好其在未来一阶段的AI布局潜力，有着充分的信任，并给予了颇为慷慨的估值。Apollo无人车开放计划， 无人车作为未来交通的基础设施，有着必然的发展需求，麦肯锡报告显示，无人车市场规模将在2030年达到2万亿美元的规模。自百度7月全面开放以来，已经与奇瑞、一汽、长安、长城等国内一半车厂达成了广泛合作，其中将与金龙在2018年联手量产无人车“阿波龙”，并计划并在2019年与江淮、北汽，2020年与奇瑞共同推出无人车。DuerOS人工智能开放计划，智研咨询数据显示，中国的语音交互的市场规模在2017年达到了100亿元的规模，并且保持着40%以上的增速。2017年Q4财报数据显示，DuerOS搭载设备已经超过5000万，而月活已经达到了1000万，投资人也将其看为中国的Alexa，有着广阔的前景。任何炒作终有落幕的一天，投机者们通过区块链进行一夜暴富的梦想也最终会陨落，任何技术的价值终将回归技术本身，区块链、人工智能也是一样。回看2017年，真正得到长足发展的是人工智能，其在去年实现了大量的落地，各巨头的布局也反过来昭示了其价值所在，在2018年，人工智能的价值还将持续放大。 2898站长资源平台网站排行榜：http://www.2898.com/ranklist.htm