捷豹路虎向 Lyft 投资2500万美元；日本要在2025年打造无人驾驶船队 | AI Daily

6月12日，你需要关注的产业信息有：捷豹路虎向 Lyft 投资 2500 万美元，开发自动驾驶技术；人工智能可以较高准确率预测自杀；AI 可以通过使用鼠标的方式来进行身份的判定；在线支付领域的应用和前景；日本要在 2025 年打造无人驾驶船队；阀门借助人工智能技术可以将声音数据分类并为机器诊断程序。

整理 | 机器之能

资讯

捷豹路虎向 Lyft 投资 2500 万美元 开发自动驾驶技术

据路透社报道，英国最大的汽车制造商捷豹路虎表示，其出行服务部门 InMotion Ventures 将向美国乘车服务公司 Lyft 投资 2500 万美元,用以帮助开发和测试自驾车技术。

目前，汽车工业和科技公司正在竞相开发自主驾驶技术。在未来几年，预计无人驾驶技术将通过降低乘车服务成本和改变人们购买、使用汽车的方式来改变交通运输。捷豹路虎还表示，InMotion 将向 Lyft 提供捷豹和路虎车辆。此前，捷豹路虎对一家底特律的拼车服务公司 SPLT 进行了种子轮投资。该公司还与 Lyft 合作，为其提供非紧急医疗运输。

此外，Lyft 今天宣布与波士顿自动驾驶车辆初创公司 NuTonomy 合作推出自动驾驶共享车辆，将「成千上万」的按需自动驾驶车辆投放在路上。同时，两家公司表示，他们打算在接下来的几个月内在波士顿推出一个有限的测试服务，其中 Lyft 的用户将能够通过使用Lyft 的应用程序来乘坐 NuTonomy 的自动驾驶汽车。

人工智能现在能较高准确率预测自杀

范德堡大学医学中心的数据科学家科林·沃尔什（Colin Walsh）希望可以基于人工智能的方法来预测自杀风险。

沃尔什和他的同事们创造了机器学习算法，以让人惊讶的准确度预测患者会自杀的可能性。在试验中，预测在未来两年内是否有人会自杀的准确率在 80%-90%，而预测下一周是否会有人自杀的准确率在 92%。

预测是基于所有住院病人而广泛获得的数据，包括年龄，性别，邮政编码，使用药物和先前的诊断。沃尔什和他的团队收集了范德堡大学医学中心的 5167 名患者的资料，这些患者被认为有自残或自杀意念。他们阅读这些案件，以查明 3,250 宗自杀企图。

自杀是一种非常强烈的个人行为，从人的角度来看，似乎不可能基于粗糙的数据来做出这样准确的预测。但这种算法非常复杂，不可能将单一的风险因素拉下来，这是一种风险的组合。目前，机器学习算法是基于住院数据，也会从社交互联网中获取一些数据。沃尔什表示，「我们在 Facebook 和 Twitter 上花了这么多时间，可能会有社交媒体数据可用于预测自杀风险。」

自杀导致全世界每年死亡 80 万人，这是一个不容忽视的公共卫生问题。鉴于大多数人，包括医生，在识别自杀风险方面相当可怕，机器学习可以提供重要的解决方案。

应用

AI 可通过你如何使用鼠标来进行身份识别

每年有数百万人的身份被盗，信息安全备受关注。此前并没有简单的方法能查明始作俑者，日前意大利研究人员，发现不久之后可能只需点击几下鼠标即可查出线上欺诈和其他骗子。

传统的检测谎言方法包括面对面访谈和使用测量心率和皮肤电导的测谎仪。但它们不能远程检测，或应用于很多人。研究人员提出了有效的基于计算机的测试，测量响应真实和虚假个人信息的反应时间。然而，为了测试工作，实验者必须提前知道真相。

意大利的研究团队提出一种弄清事实的创新方法。他们要求 20 名志愿者记住假身份的细节，假设这个身份是自己的。然后，志愿者用计算机回答一组是或否的问题，和 20 位已告知真相的志愿者一样。问题诸如：「你的名字叫朱利亚吗？」、「你在 1995 年出生吗？」研究人员记录了每个问题的答案，并测量主体如何用鼠标光标从屏幕底部中间的“是”按钮移动到顶部两个角落的“否”按钮。

实验者训练了一台计算机，使用给出的错误答案的数量，从讲真话的人中排除骗子。该团队的四种机器学习算法的精度范围为 77.5％~85％。研究人员在上月的 PLOS ONE 报告说，当研究人员在培训材料添加鼠标路径特征（例如偏离直线）时，计算机能成功识别出 90％~95％的骗子。他们仅用说谎者真实回答的问题来训练和测试算法，例如是否是意大利语，算法仍可识别出 77.5％~80％ 准确度的撒谎者。

意大利帕多瓦大学法医神经科学家 Giuseppe Sartori，该论文的作者说，它可作为“第一屏幕”，用于检查犯罪调查中的不在场证明，在线验证身份，甚至在边境检查站，从难民中识别恐怖分子。实际应用的准确性可能与实验室不同，但他称这项研究是个很好的「概念验证」。

人工智能在在线支付领域的应用和前景

人工智能的强势发展，对于在线支付领域同样是一个巨大的机会。那么AI如何有助于支付处理和自动化，哪些潜力还可以继续被挖掘？

AI 在支付领域上的创新来指示典型的支付算法。在此基础上，可以发现新的可能性，可以增强和简化产品和服务。其实人工智能的技术在支付这件事情上早有应用：

（1）语音就可以进行支付

亚马逊的新产品「Alexa」是基于内置的语音识别功能，这个智能设备可以通过执行口语命令来进行亚马逊在线支付。 Venmo 已经应用语音识别，而苹果正在训练 Siri 提供特殊付款指令，以便在不久的将来处理点对点支付。

（2）视觉识别—相机付款

去年，万事达卡推出了「自助」付款。首先，必须下载万事达卡应用程序并进行照片验证其身份。然后流程就非常简单：在结帐时，对着自拍相机眨眼，付款完成了。此功能通过将保存在应用程序中的身份照片与相机上出现的脸部进行匹配来实现的。

120 位相关专家中有 92％ 的人表示，支付行业在人工智能方面缺乏深入的专业知识。72％ 的人相信人工智能可以提高客户和商家的支付相关活动的效率。此外，大多数答复者都确信，在未来几年内，人工智能付款的作用将会增加，足以让人保持兴奋。

日本航运业进军无人驾驶蓝海，要在 2025 年打造无人驾驶船队

无人驾驶是当下热门的议题，车企、科技巨头以及创业公司都在加紧布局这个赛道。而对于报道较多的陆空两道之外，无人驾驶商船的消息就要少得多。据日经亚洲评论报道，商船三井和日本邮船等几家日本造船公司，和海运托运人正在合作，计划组建一只无人驾驶商用船队，包括 250 艘货运船只，使自航船舶到 2025 年成为现实。希望能够引领全球发展，大力减少海上事故的项目。预计这项技术的开发至少需要数百亿日元，甚至数亿美元。

人工智能驱动的转向系统将使用诸如「物联网」以及各种设备与网络的连接等技术，即时收集和分析有关海上天气和危险障碍的数据以及运输信息。AI 将使用这些数据绘制最省油，最安全和最短的路线。它也可以在发生之前监视维护，预测故障和其他问题。日本航运业也对这项技术寄予厚望。他们希望借此来提振日本航运业正在下滑的市场份额，从目前的 20% 增长到 30% 。

这并非第一次探索无人驾驶航运。去年六月，劳斯莱斯就曾透露，他们计划在「无人驾驶」船上轮渡到世界各地，由中央的「全息甲板」控制。劳斯莱斯计划到 2020 年，可以有一艘完全无人的船只运往海上。

利用 AI ，阀门可以将声音数据分类并为机器诊断程序

德国阀门 OEM—SAMSON AG 与人工智能公司 3D Signals 之间达成了战略合作。3D Signals 生产的智能阀门，使用了机载超声波数据，如此一来，不仅可以流经它们的感官变化，还可以检测周围机器的运行状况。

3D Signals 专注于深度学习，以持续监控工业设备的运转情况。他们使用超声波麦克风记录空中声音，然后将音频数据发送到云端，以便通过深层神经网络诊断任何出现的问题。由于它监控机载声波，系统可以接收来自几台机器的信号，然后根据声音频率诊断每个组件的特定问题。

3D Signals 与 SAMSON 公司合作，设计将集成在阀门设计中的硬件，并在恶劣的环境中幸存并与多种媒体接触。然后，他们建立了定制的深度学习神经网络，将声音轮廓中的偏差识别为液压机械专用的诊断。这些阀门将在 2017 年第四季度上市。

发布后，技术人员将能够使用基于云的预测分析软件，通过应用程序接收警报并查看声音配置文件。智能阀门将实时监控偏远地区的机械，帮助客户在工业 4.0 时代保持竞争力。

观点

库克：苹果的AI不被看好是因为我们不喜欢谈论并未实现的功能

6 月 10 日，库克在麻省理工学院的毕业典礼上发表了演讲，之后接受了媒体采访。尽管外界认为苹果公司的人工智能落后谷歌、微软、亚马逊等公司，但是，库克认为，机器学习技术其实已经很好地用到了 iPhone 中。他列出了苹果公司使用机器学习技术的一个清单：对照片进行图像识别；Apple Music 能够从我们的音乐记录中学习我们的音乐偏好，以此向我们推荐相应的歌曲；甚至， iPhone 的电源管理系统也使用机器学习来研究我们的使用情况并做出相应的优化，以延长 iPhone 电池的待机时间。

库克表示，外界不看好苹果公司人工智能的原因可能在于，苹果只喜欢谈论它准备好提供给用户的功能，而其它公司则喜欢谈论还处在「未来」当中的东西。库克说，「我们此时不想谈论在 2019 年、2020 年、2021 年我们在做些什么，不是因为我们不知道做什么，而是因为我们不想谈论那些。」

库克认为，尽管人工智能意义深远，但是在做需要判断力的事情上，要完全抛弃人力实现自动化，这并不会令他感到舒服。他说到，「当科技正在以指数级向上发展时，我认为我们正在忽视这样一个问题——科技应该服务于人类，而不应该是反过来。」