周报 | 全球科技前沿动态

目录

1.日本启动飞行汽车计划 波音空客等20多家公司加入

2.黑客可能利用AI技术结合麦克风窃取用户隐私

3.谷歌智慧城市规划受到多伦多市民质疑

4.以色列政府将不再使用微软软件

5.德媒：默克尔连续数周周日“补课”

6.86% 的返修率，Model 3 制造过程被曝“注水”

7.可同时控制两个量子比特的硅芯片完成概念验证

8.谷歌成为区块链领域第二大投资者

9.DOTA2国际邀请赛 OpenAI机器人遭人类玩家碾压

10.谷歌用AI接管其数据中心冷却系统

——整编：阿里云研究中心

日本启动飞行汽车计划 波音空客等20多家公司加入

【新闻摘要】

据彭博社援引知情人士话称，日本正在国家层面布局飞行汽车产业，日本经济产业省和交通省计划今年起草一份路线图并在8月底牵头召开首次有关日本飞行汽车产业发展的月度会议。目前，网约车巨头Uber、航空业巨头波音及空中客车以及全日空、日本航空、大和航空等多家航空公司都已经加入了日本经济产业省和交通省牵头成立的飞行汽车研究机构中，力争在未来10年内将飞行汽车引入日本商业市场中。日本经济大臣世耕弘成在8月初曾表示，飞行汽车可以缓解城市交通拥堵，在灾害发生时帮助偏远岛屿或山区，还可以用于旅游业。（来源：网易科技）

【小云评论】

飞行汽车远比许多人想象的更接近现实，这种曾被认为只可能出现在科幻小说里的交通工具，吸引了全球各地的初创企业进行研发，包括波音、空中客车、谷歌、Uber在内的航空业和科技业巨头都投入巨资自研或支持相关项目。波音公司CEO Dennis Muilenburg在今年2月表态认为，飞行汽车以及飞行出租车在未来十年内就有可能投入运营，Uber公司则认为，自动飞行出租车会在5-10年内提供商业化服务。值得注意的是，为了解决飞行汽车同时需要汽车和飞行器驾驶经验的难题，飞行汽车研究团队无一例外将自动驾驶技术作为研究重点之一，飞行汽车成为人工智能、自动驾驶技术新的应用领域之一。

黑客可能利用AI技术结合麦克风窃取用户隐私

【新闻摘要】

在8月底举行的Crypto 2018大会上， 一个由来自多家大学的安全专家组成的团队，演示了一种全新的令人匪夷所思的用户隐私窃取技术：该团队通过监听用户电脑的麦克风和手机显示器发出的超声波，再利用机器学习技术对收集到的数量惊人的数据进行分析，就可以窃取用户显示器上输入的内容。此外，该团队表示，同样可以通过使用用户智能手机上的麦克风，收集和窃取用户显示器上输入的信息。不仅如此，该团队测试了数十台不同尺寸、不同型号的显示器，几乎涵盖了2003年到2017年出产的几乎所有主流显示器，这些产品都未能逃过该研究团队的“入侵”。（来源：网易科技）

【小云评论】利用麦克风拾取显示器上的超声波信号，然后窃取用户刚刚输入的信息，这听起来就像是天方夜谭，但在安全大会Crypto 2018上，这一切就真实发生了，这再一次提醒人们：在真实世界里，安全问题无处不在，物理世界很多意想不到的数据来源，很可能成为数字世界安全的梦魇，想要保护数字世界，物理世界的安全同样非常重要。但我们也应当认清，该研究团队的研究不过是另一种类型的“PBX信号入侵”（即通过识别电话按键拨号音进行入侵），机器学习技术是其与三十年前的黑客在手段上最大的不同，这促使人们在新一代安全威胁来袭时，进一步注重如何应对来自AI技术的安全挑战。

谷歌智慧城市规划受到多伦多市民质疑

【新闻摘要】

谷歌旗下的创新城市部门Sidewalk实验室在8月中旬向多伦多市Quayside地区居民详细介绍了针对这一老旧滨水地区进行智慧城市改造的计划，包括使用有机菌丝体保温材料等可持续获得的有机、环境友好材料改造摩天大楼；使用屋顶和壁挂式太阳能组成的城市可再生能源发电设备；以及利用附近地热和湖泊资源的被动加热/冷却系统。但是当地居民对Sidewalk实验室的智慧城市计划表现冷淡，并且表达了不想参加这一实验的看法。Sidewalk实验室在2017年10月与加拿大和多伦多市政府达成合作协议，对老旧的Quayside地区进行智慧城市建设，此次与当地居民沟通的方案，已经对签订协议时的200多页提案做了大幅删减。（来源：网易科技）

【小云评论】

Sidewalk实验室对Quayside地区的智慧城市改造曾经登上了2018年初的《麻省科技评论》全球十大突破性技术榜单，整体规划具备良好的建筑环境生态意识，意图为此地居民建立一个可持续发展的、绿色生态友好的城市。但Sidewalk实验室的这一方案受到居民冷落却并不意外：首先，Sidewalk实验室的规划更像是把城市变成一座“生态公园”，对城市绿色生态的追求近乎苛刻，带来了大量城市基础设施的修缮重建；其次，正如亚里士多德所说：“人们来到城市是为了生活，人们居住在城市是为了生活得更快乐。”智慧城市的改造首先要考虑的是城市居民迫切、实际的需要，比如说实时治理交通、优化城市布局以及提高城市安全水平。

以色列政府将不再使用微软软件

【新闻摘要】

据国外媒体报道，由于微软软件授权条款发生变化，以色列各级政府机构所使用的微软各类桌面软件的授权价格将增长一倍，这导致以色列政府将不会续签与微软就软件授权的合同，前者将寻求包括云计算在内的多种方式解决合同终止后的软件使用问题。此前根据以色列政府与微软的框架协议，以色列政府每年支付1亿谢克尔（约合2700万美元），用于为各级政府机构采购Windows操作系统、办公软件和服务器软件，但是微软近年来正试图说服以色列政府从软件授权模式转向类似于租赁的订阅模式，在长达一年的谈判之后，以色列政府最终做出了上述决定。（来源：网易科技）

【小云评论】

以色列政府的这一举动值得我国密切关注，从软件授权模式向租赁订阅模式的转变，或是软件价格的提升，都还只是此次事件的“表面现象”。从长期来看，软件是数字经济时代的核心竞争力之一，它是智能手机、个人PC上的办公软件或个人操作系统，也是服务器操作系统、数据库、中间件等基础软件，但更包括应用于工业制造业、科学研究、工程设计、能源勘探等领域中的行业专业软件，这些软件聚焦服务于某个特定行业，是该行业发展的重要基础和核心支撑，更是健全行业信息化、提高行业数字化水平，实现行业智能化发展的关键核心。一旦被“锁喉”，受到影响的是整个数字经济时代国家的竞争力和发展能力。

德媒：默克尔连续数周周日“补课”

【新闻摘要】

据德国媒体报道，在德国政府夏季放假前夕，德国总理默克尔连续数周周日到总理府“补课”，由数位互联网和科技领域的专家，为其讲解包括全球数字化进程、数字化技术、数字化时代人类生活以及新兴数字化强国等课题。默克尔对数字化课题产生学习热情与今年夏天访问中国有关，在访问期间，默克尔研究了中国数字化战略，感到与中国相比，欧洲和德国几乎成为了一座“漂亮的博物馆”。因此，默克尔及德国政府决定，将人工智能、数字化工作方式等作为德国发展的重点议题进行研究。（来源：今日头条）

【小云评论】

不止是默克尔，整个德国政府都在加速“补课”： 8月22日宣布成立“数字化委员会”，召集全球数字化专家为德国政府提供咨询服务，德国各部委及部长提出针对数字化课题的“授课”要求。德国政府已经感受到与中美相比，无论是在学术研究、科技创新、初创企业，还是在教育培训、社会意识方面，德国需要加大投入才不至于进一步落后。在数字经济时代，科技企业拥有丰富的数字化经验和有力的数字化技术，正在将这些能力和资源通过城市大脑、农业大脑、工业大脑等落地方式实现产业赋能和科技普惠，加大对科技企业支持，支持科技企业与实体产业的互相促进与深入融合，可以持续提高一国的数字化竞争力。

86% 的返修率，Model 3 制造过程被曝“注水”

【新闻摘要】

在今年6月底，特斯拉Model 3实现了每周5000辆的“破天荒”产能，然而好景不长，据Business Insider报道，特斯拉内部文件显示，这一时期生产的5000辆Model 3中有4300辆需要返修，每辆车平均需要 37 分钟的维修时间才能达到合格标准。一名匿名工人告诉Business Insider，特斯拉的人工安装生产线上的所有工作都是手工完成的，而Model 3最主要的返修原因正是失败的手工作业，其次是车辆内部的装饰问题。特斯拉方面则表示，为了确保质量，会在车辆出厂前进行最细致的检查，把关质量问题。同时，生产线上配备了专用的检测团队在各车间跟踪每辆车的质量，下了生产线的车辆还有额外的质量控制。（来源：搜狐汽车）

【小云评论】在汽车行业，下了生产线后不需要返修的车辆，也就是首次合格的车辆总数占总生产量的比例称为工厂生产线的直通率（First Pass Yield，FPY），按照直通率定义，特斯拉于6月最后一周生产的5000辆Model 3的直通率低至14%，而传统优质车厂的直通率约在65%到80%之间。在推崇精益生产的丰田，直通率则可以高达90%。事实上，在过去二三十年，传统车厂一直致力于通过改善生产制造的流程来提高直通率，拥有丰富的生产经验和完善的生产制度，这非常值得所有希望进入汽车市场的科技公司尊重学习。正因如此，阿里巴巴选择与顶尖车厂合作，共同推动智联网汽车市场的发展：阿里云总裁胡晓明在重庆云栖大会宣布，与福特公司的战略合作取得阶段性成果，在重庆生产的搭载基于AliOS的斑马智行系统的新福特翼虎即将上市。

可同时控制两个量子比特的硅芯片完成概念验证

【新闻摘要】

英国布里斯托尔大学量子工程技术实验室 Xiaogang Qiang 领导的团队在《自然光子学》杂志上发表论文，描述了一种可完全编程的双量子比特处理器的概念验证，宣布该团队在光学系统中实现了通用的两量子比特量子信息处理。该研究团队所做的这一芯片原型包含200多个光子元件和互补金属氧化物半导体，可设计制造用于精密量子信息实验的硅芯片，提供100000种不同的可重复编程设置，操作准确率可达93%。（来源：搜狐科技）

【小云评论】

该团队的发明攻克了量子计算发展面临的一个主要障碍，即在高精度地执行仅需单个量子比特的操作之上，如何增加第二个量子比特并实现量子纠缠，两个量子比特会极大增加问题复杂度但却是量子计算的关键步骤。量子计算的进展远比此前预想的要快、要多。过去半年，谷歌、IBM、微软、英特尔等公司都宣布了在各自量子计算研究方向上取得的成果，特别是在对量子比特叠加、纠缠、测量和纠错的优化控制上，对量子比特操控的数量和质量都处于飞速提升中。

谷歌成为区块链领域第二大投资者

【新闻摘要】

据区块链投资银行NKB从数据分析公司CB Insight处获得的一份区块链领域大额投资的报告显示，尽管谷歌母公司Alphabet否认会收购区块链技术公司，但是该公司已经投资了包括数字礼品卡平台Gyft、全球金融结算服务提供商Ripple、比特币钱包软件提供商Blockchain、数字货币交易平台Buttercoin和国际支付提供商Veem在内的多家区块链技术公司，紧随全球第一大区块链领域投资者日本金融巨头SBI。与此同时，谷歌正在基于谷歌云为区块链技术公司提供更好的服务，不久前，谷歌与Digital Asset合作，在谷歌云上为区块链技术开发人员提供全栈[t1]完整解决方案，简化区块链应用在谷歌云上的部署、测试和发布，帮助其快速开发基于区块链的互联网创新型业务。（来源：金色财经）

【小云评论】

包括NKB的高级顾问Miroslav Pikus在内的分析人士认为，谷歌除了支持区块链技术公司的发展，自身对区块链技术也有强烈的诉求，利用区块链技术打击广告欺诈很可能是其目标之一：广告欺诈是一个涉及数十亿美元损失的全球化问题，是广告商目前关注的主要问题，这让在线广告生态变得日益复杂和充满灰度，区块链技术则有可能让在线广告市场变得更加透明和可信。此外，谷歌成为区块链领域第二大投资者的消息，不仅显露出这家科技巨头对前沿科技密切关注和倾力投入，更展现了其对前沿科技的一贯态度：只要拥有对一项前沿科技的“正见”，就要坚持投入、持续支持，最终会在成熟期获得远超竞争对手的收益和市场份额。

DOTA2国际邀请赛 OpenAI机器人遭人类玩家碾压

【新闻摘要】

在加拿大温哥华举行的DOTA2 TI8国际邀请赛上，由5种基于长期-短期记忆神经网络机器人组成的OpenAI Five团队接连输给巴西战队和中国战队，由于比赛采用三局两胜制，OpenAI在输给中国战队之后，已经结束了TI8之旅。此次OpenAI Five战队由OpenAI 联合创始人兼 CTO 格雷格·布罗克曼带到TI8的竞赛场上，它们在首场与巴西战队的比赛期间表现出许多奇怪的行为，且未能显示出与人类相同的长期全局战略，因此，即便在强化学习和对抗神经网络学习中耗费了128000个CPU核和256个NVIDIA P100 GPU，AI在比赛上仍然输给了高水平的人类玩家。（来源：网易科技）

【小云评论】

从比赛的情况来看，OpenAI Five在即时反应上做得非常出色，但宏观层面的决策和战略表现却很糟糕，格雷格·布罗克曼对此表示，人类玩家非常难对付，他们虽然反应速度不如AI，但是人类既有即时反应能力，也有全局策略，很显然在这一点上AI仍然需要更多的训练。不过，客观来说，AI战胜高水平人类玩家只是时间问题：在训练过程中，每个AI选手每天可以通过强化学习框架获得大约等同于人类玩家180年的经验，而且对比赛信息的掌握更快、更全面，随着时间的推移和对人类战略的学习，AI选手将可以轻松击败人类，就像AlphaGo对李世乭所做的那样。不过，这并不值得担忧，毕竟游戏的乐趣在于过程和团队，而不是机械取得胜利。

谷歌用AI接管其数据中心冷却系统

【新闻摘要】

谷歌公司近日表示，该公司部分数据中心的冷却系统已经交给DeepMind 设计的AI算法来控制，该AI经过长期测试，可以在无人干预的条件下进行自主工作，可以很好地对冷却系统做出调整，以达到降低功耗的目的。在实际使用中，该AI所提供的降低冷却功耗的建议方案可以使数据中心功耗降低40%。在测试阶段，DeepMind将谷歌数据中心收集的大量相关信息输入给AI，让其自行进行学习并最终确定哪种冷却配置能够减少能源消耗。谷歌数据中心副总裁 Joe Kava 表示，该项目将节省数百万美元的能源消耗，并帮助公司降低碳排放量。（来源：搜狐科技）

【小云评论】

AI由数据中心计算资源支撑，又转而帮助降低数据中心制冷系统的功耗，形成了有趣的循环。但更为值得注意的是，谷歌在使用该AI时为其设置了权限边界：通过为新系统设置安全措施，防止 AI 对整个冷却工作产生任何不利影响，同时，专职数据中心工作人员可以随时观察系统的运行情况，及时了解 AI 对系统做出的调整指令，并在认为 AI 做出了不当的举措时进行人为干预。在AI接管数据中心冷却系统功耗管理的过程中，谷歌的做法是“人机混合”的最佳例证。

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