科技行业先锋系列13：谷歌AI，2018年重要进展

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1、n谷歌AI研究团队负责人JeffDean近日发布了公司2018年AI研究总结（LookingBackatGoogle’sResearchEffortsin2018），包括了主要成果、工作方向、相关代表性论文。n2016年谷歌将公司战略改为AIFirst，致力打造领先技术与生态。整体研发支出由2013年的71亿增至2017年的166亿，同时也是全球AI领域的最大雇主。n自2010年迄今，谷歌体系并购18家以上的AI相关公司；旗下初创公司以DeepMind为代表，深度应用在搜索、云服务、自动驾驶、语音助理等产品线，并对外拓展应用场

2、景与商业模式。n谷歌开发机器学习架构TensorFlow、专用芯片TPU、AutoMLVision等产品。基于广泛的用户场景与数据接口，将发挥出训练与应用端的竞争优势，软硬结合建立相关生态。Alphabet的研发费用谷歌近年AI领域的代表性收购案例被收购公司名谷歌体系应用被收购公司名谷歌体系应用NevenVisionPicasa,GoogleGogglesDeepMindGoogleDeepMindMetawebGoogleSearchDropcamNestLabsPhoneticArtsGoogleVoice,Transla

3、teWaviiKnowledgeGraphSayNowGoogleVoiceJetpacPicasaPittPattAndroidAIMatterGooglePhotosCleverSenseGoogleMapsMoodstocksGooglePhotosViewdleAndroidAPI.AIGoogleAssistantDNNresearchGoogle,XHalliLabsNextBillionUsers项目EmuGoogleHangouts,GoogleNowDarkBlueLabs&VisionFactoryGoog

4、leDeepMindFlutterGoogle,Android,X资料来源：谷歌与Alphabet年报，中信证券研究部资料来源：IT桔子，Statista，中信证券研究部1n洪水预测：利用算法准确、及时地预测洪水的强度和范围，使受灾地区的人们采取合适的预防措施。n地震预测：相对传统的物理模型，机器学习模型可以更准确地预测余震的位置。n其他研究：例如科学家使用卷积神经网络识别座头鲸、检测系外行星、识别病变的木薯植物等识别应用帮助农民检测虫病高精度模型预测洪水的规模资料来源：GoogleAIBlogn有别于传统半导体的2进位算法，

5、量子计算机是利用量子间的纠缠态进行运算；n个量子比特的计算机，理论上可以进行2?位元运算。（但目前实际运用能力远低于理论值）n谷歌开发了72量子比特的计算机Bristlecone，在领域内获得量子数目的领先。n发布了量子计算机的开源编程框架Cirq并探索了在神经网络的运用，分享了在理解量子处理器性能波动方面的经验和技术。安装Bristlecone芯片资料来源：GoogleAIBlog72量子比特的处理器Bristlecone资料来源：Google官网n在智能语音方面，谷歌根据Transformer架构，开发了Universa

6、lTransformer的增强兼容版，在翻译和语言推理等自然语言任务有显著提升。n开发了深度双向、无监督的语言模型BERT，可使用纯文本语料库进行预训练，再利用迁移学习对各种任务进行微调。BERT在11个自然语言任务上有显著提升。在GLUE基准测试中，BERT的最优结果提高了7.6%资料来源：GoogleAIBlogGoogleLensPixel2拍摄的运动照片MotionStills的AR模式资料来源：GoogleAIBlog资料来源：GoogleAIBlog资料来源：GoogleAIBlogn图像识别：提高GooglePh

7、otos中自动组织内容的能力。GoogleLens的图像识别能力再提升，利用GoogleAssistant能赋予更多环境识别与实时查询的功能。nLookingtoListen：根据视频内容做智能判断，强化视频中说话者的声音，尤其在多人讲话或背景嘈杂的场景。该技术能应用在视频的语音增强、视频会议，甚至助听器上。nMobileNetV2：运动物体的计算机视觉模型，已被广泛应用于学术界和工业界。MorphNet：是一种深度学习的网络结构，在算力条件的限制下，仍能提高图像和音频模型的性能。n计算摄影：基于多帧合成，在Pixel2中开发

8、动态照片功能，在MotionStills中实现增强现实模式。2019年将专注在夜视（NightSight）的能力，使Pixel手机能够“在黑暗中拍照”。n算法研究：算法是谷歌系统的支柱，涉及其所有产品。2018年的相关研究涵盖了从理论基础到应用算法，从图挖掘到隐私保护计算的广