大事件盤點
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1.24——Facebook人工智能部門負責人Yann LeCun宣佈卸任
Facebook人工智能研究部門（FAIR）的負責人Yann LeCun宣佈卸任，之後將擔任Facebook首席人工智能科學家，保留對FAIR的研究方向的控制。同時，原工作將由新任負責人Jérôme Pesenti 接替，Facebook應用機器學習小組（AML）和Yann LeCun將同時向其彙報。而Jérôme Pesenti 將直接向Facebook CTO彙報。
對此，TechCrunch編輯Josh Constine評論說，AI從此不再是Facebook的研究任務了，它的核心用途已變成了解決產品問題，這就是為什麼Facebook要在AI研究大神Yann LeCun的頭上再僱傭一位管理者。
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3.18——無人駕駛首例致死車禍，或令行業面臨重大挫折
3月18日晚，一輛正在進行無人駕駛測試的Uber車在美國亞利桑那州Tempe市撞上一名行人，該行人被立即送往當地醫院，但隨後被醫院方面宣告搶救無效死亡。根據初步調查結果，Uber車輛在撞上該名行人時，正處在自動駕駛狀態，這是史上首例自動駕駛車輛在公開路面撞傷行人致死的案例。
根據當地警方發表的一份聲明，事故發生時間約為當地時間3月18日晚10點，涉事車輛為Uber的無人駕駛車，撞擊事故發生時，車輛正處在自動駕駛模式，同時車內駕駛座上有一名駕駛員。死者的身份已被確認，是一名49歲的當地女性居民，她在事故發生後立即被送往附近醫院，但最終因傷勢過重搶救無效死亡。
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5.11——波士頓動力公司發佈新視頻，展示人形與小狗機器人新功能
5月11日，曾因開發“大狗”系列而出名的“網紅”機器人公司波士頓動力又發佈了兩個新的宣傳視頻。在視頻中，該公司的Atlas人形機器人走起路來步履輕鬆，而且還能在自主評估之後跳過障礙物。而“小狗”一般的SpotMini則可以憑藉自主導航在室內爬上爬下，到處穿行。
在最新公佈的視頻中，Atlas一反此前兩足步行機器人難以保持平衡的形象，走起路來相當輕快，而且在行進路線中遇到一節滾木的時候，他經過自主判斷，蹲下膝蓋，一舉越過了滾木。而機器狗SpotMini在新的宣傳視頻中展示了在辦公室中自主導航的能力。
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7.18——賽靈思收購AI芯片獨角獸深鑑科技，傳出價3億美元
一家成立僅兩年的國內AI芯片初創獨角獸公司深鑑科技（DeePhi Tech）被美國芯片巨頭賽靈思（Xilinx）收購。雖然具體交易金額尚未可知，但業界人士評估，收購金額可能在3億美金左右。
深鑑科技官網及CEO姚頌隨後確認了這一消息。收購後的深鑑科技將繼續在其北京辦公室運營。
深鑑科技是一家總部位於北京的初創企業，擁有業界領先的機器學習能力，是一家專注深度學習處理器解決方案的人工智能科技公司，專注於神經網絡剪枝、深度壓縮技術及系統級優化，從而讓所有算法開發者都能便捷使用。
公司由四位畢業於清華大學和斯坦福大學的科技人員於2016年創立。旗下有雨燕深度學習處理平臺，讓服務器與所有終端都能具有高效的智能計算能力。深鑑科技主推深度學習加速方案，主要包括兩個方面：提供基於神經網絡深度壓縮技術和DPU平臺，為深度學習提供端到端的解決方案；通過神經網絡與FPGA的協同優化，提供高性價比的嵌入式端與雲端的推理平臺，已應用於安防、數據中心、汽車等領域。
雖然成立只有2年時間，但深鑑科技早已開始商業化落地的部署。目前，智能安防業務是深鑑科技最核心的收入來源。
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9.10——硅谷華人女神李飛飛離開谷歌，重返校園
美國時間9月10日，谷歌雲官方博客宣佈，華人“AI女神”李飛飛將在2018年底卸下谷歌AI負責人職位，重返斯坦福大學任教，僅保留谷歌AI/ML顧問一職。
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9.20——科大訊飛陷“AI同傳造假”風波
9月20日，一位同傳譯員在知乎上發文稱，在上海的一場會議中，訊飛的翻譯其實為人工同傳，並非機器智能翻譯，並且譯文由機器進行朗讀。這容易讓觀眾產生“都是人工智能翻譯”的錯覺，而忽略背後同傳譯員們的勞動成果。對此，9月21日，科大訊飛的回覆是，“科大訊飛從來沒有把同傳翻譯包裝成機器翻譯。”
儘管目前語音識別成為AI的先行領域，但是語音翻譯依舊是一大難題，現階段無法精準翻譯屬正常現象。實際上識別同傳的譯文在業內屬於普遍的做法，不少公司以此進行誇大宣傳。
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10.13——谷歌發佈BERT模型
谷歌AI團隊新發布的BERT模型，在機器閱讀理解頂級水平測試SQuAD1.1中表現出驚人的成績：全部兩個衡量指標上全面超越人類，並且還在11種不同NLP測試中創出最佳成績。
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10.20——DeepMind最強版阿爾法狗已停止進一步強化 稱正著手星際爭霸
DeepMind公司10月18日新發布的最強版阿爾法狗（AlphaGo Zero）僅用3天時間，490萬盤自我對弈的訓練數據，一臺機器和4個TPU就打敗了戰勝過韓國棋手李世石對弈的AlphaGo。該團隊成員稱，公司內部已經停止了AlphaGo的強化研究，他們正著手開發星際爭霸。
全球AI明星公司發展進程
2.1 國內情況
曠視科技（計算機視覺）
7.23——獲投D輪6億美元融資。本輪融資資本方分別為阿里巴巴，博裕資本。
9.14——歐洲計算機視覺頂級學術會議 ECCV 2018共收錄 10 篇曠視科技研究院涵蓋多個 CV 子領域的論文，贏得 2018 COCO+Mapillary 挑戰賽四項世界第一，成為 ECCV 奪冠最多的企業
10.26——CVPR 2018 期間，曠視科技參與了 AVA 和 WAD 挑戰賽，擊敗谷歌 DeepMind 和英偉達等巨頭公司，斬獲「時空行為定位」和「實例視頻分割」雙項冠軍。
商湯科技（計算機視覺）
4.09——6億美元C輪融資，本輪融資由阿里巴巴集團領投，新加坡主權基金淡馬錫、蘇寧等投資機構和戰略伙伴跟投。
5.31——宣佈獲得6.2億美金C＋輪融資，聯合領投方包括厚朴投資、銀湖投資、老虎基金、富達國際等，跟投方為深圳市創新投資集團、中銀集團投資有限公司、上海自貿區基金、全明星投資基金等機構，此外本輪融資引入了戰略投資方高通創投、保利資本和世茂集團。商湯科技稱，本輪融資後公司估值超過45億美金，迄今融資額總計超過16億美元。
8.20——國際人臉識別競賽MegaFace公佈了最新榜單，商湯科技分別以99.8%和99.6%的成績同時在人臉識別（Identification）和人臉驗證（Verification）中斬獲第一，將人臉識別準確率紀錄再次提升。Google、阿里、騰訊等公司AI團隊亦參加了此次競賽。
9.10——商湯科技 SenseTime 獲得 10 億美元 D 輪融資，軟銀中國投資，投後估值達 60 億美元。
9.20——在2018世界人工智能大會上，商湯科技正式發佈智慧醫療戰略及其首款醫療AI產品原型——SenseCare智慧診療平臺。
10.12——商湯科技正式開源 mmdetection 和 mmcv 兩個項目。
依圖科技（計算機視覺）
3.08—— 完成最新一輪融資，紅杉、高瓴、高榕等前幾輪投資方均有跟投，公司整體估值已經突破150億元。
6.12——完成2億美元C＋輪融資，新投資方為高成資本、工銀國際、浦銀國際。
6.15——四川大學華西醫院與依圖醫療合作研發出國內首個肺癌臨床科研智能病種庫和全球首個肺癌多學科智能診斷系統。
7.16——完成興業國信資管1億美元融資。
雲從科技（計算機視覺）
5.21——雲從科技國際科技合作項目正式立項，將與英國華威大學（The University of Warwick）與華南理工大學合作研發跨媒體大數據智能計算關鍵技術及應用平臺。
10.8——獲得B+輪融資，據悉金額總計超過10億元人民幣。另公司方面稱，成立迄今已經累計獲得超過35億元人民幣融資。
大疆
4.08——大疆創新科技有限公司Pre IPO融資的第一輪競標結果已於近日出爐。大疆創新計劃融資規模為10億美元，整體估值達150億美元。大疆創新共收到近一百家投資機構的保證金與競價認購申請，各家認購金額的總和已超出原計劃的30倍。
8.23——發佈“御”Mavic 2 系列無人機，包括“御”Mavic 2 專業版及“御”Mavic 2 變焦版兩款。
11.26——微軟宣佈與大疆達成一項新的合作協議：微軟將為大疆研發一款全新的SDK套件，能夠讓Windows 10 PC 直接對大疆的無人產品進行完整的飛行操控，並進行實時數據傳輸。微軟和大疆還計劃聯合研發基於 Azure IOT Edge 的物聯網方案和微軟的人工智能服務，希望無人機能夠在農業、建設業和公共安全等新場景中得到更多應用。
12.04——在深圳發佈新一代農業植保無人機T16，售價31888元/臺，目前已開始發貨。新機可完成150畝/小時作業，比第一代植保無人機效率提升44%，電池循環壽命增加50%，飛行中可實現智能避障，另外配備的智能作業解決方案可實現三維建圖、AI場景識別等，實現精準噴灑農藥。
搜狗
10.30——IWSLT(International Workshop on Spoken Language Translation) 國際頂級口語機器翻譯評測大賽上，搜狗擊敗了訊飛、阿里等眾多國內外對手，獲得了 Baseline Model（基線模型）比賽的冠軍
11.07——搜狗宣佈其與新華社合作開發、全球第一個全仿真智能合成主持人“AI合成主播”正式亮相，同時搜狗未來人工智能的核心技術“搜狗分身”也獲得了廣泛關注。
順豐
11.13——市發改委公佈批覆書，同意在順義建設北京順豐全自動倉儲分揀中心及配套設施項目。據瞭解，該項目將斥資5億多元，建成後快遞智能分揀日均處理量將高達150萬票。據悉，整個分揀中心及配套項目能在保證峰值處理量的情況下同時進行600個流向的分揀操作，單一中轉場小件處理量將達到每小時10萬件以上，分揀效率可提升30%。
美團
9.19——上海2018年世界人工智能大會上，美團無人配送車“小袋”在創新算法展區中的無人機板塊亮相
n 11.22——英偉達宣佈和美團京東合作，為其下一代自主配送機器人提供技術支持。下一代配送機器人將選用Jetson AGX Xavier。
滴滴
9.24——騰訊、滴滴、百度、蔚來汽車等獲得北京市自動駕駛車輛道路測試資格。
11.25——在多倫多推出DiDi Labs。這是滴滴在2017年3月在加利福尼亞州Mountain View建立DiDi Labs後，在北美成立的第二家主要研究機構。
11.27——在雄安註冊成立了智慧交通公司，註冊信息顯示，滴滴正運用大數據、雲計算等技術，為新區搭建新型智能公共交通體系。
12.08——獲得今年NeurIPS 2018的Best Demo Awards。今年滴滴有兩篇論文被接收，並在NeurIPS做了兩個演講
2.2 國外情況
DeepMind
2.27——提出了命名為“獨角獸（Unicorn）”的智能體架構，它展示出優秀的持續學習能力，已經勝過很多基準智能體。研究人員表示，獨角獸通過利用並行的off-policy學習策略，統一表示和學習多種策略，才達到了這樣的表現。
7.28——發表的論文《Machine Theory of Mind》中，研究人員提出了一種新型神經網絡 ToMnet，具備理解自己以及周圍智能體心理狀態的能力。該論文已被 ICML 2018 接收為 Oral 論文。
8.13——與倫敦 Moorfields 眼科醫院合作，已經訓練其算法能夠檢測出超過 50 種威脅視力的病症，其準確度與專家臨床醫生相同。它還能夠為患者正確推薦最合適的行動方案，並優先考慮那些最迫切需要護理的人。
11.14——宣佈旗下的健康部門DeepMind Health、以及負責推進“Streams”（幫助醫生更快識別和診斷患者病情的移動APP）團隊將調整合併到Google 最新成立的“Google Health”部門中。原子公司DeepMind Health將不再作為獨立品牌存在，但是，DeepMind的其他部門仍將保持獨立。
12.02——推出AlphaFold系統，能夠快速準確地預測並生成蛋白質的空間結構
1.24——佩塞蒂將擔任負責AI的副總裁這一新設職位，而LeCun將不再擔任Facebook原AI實驗室負責人職位，轉任AI首席科學家
9.12——宣佈開發出一款新型人工智能（AI）系統，可用於檢測仇恨性言論。美國科技媒體CNET認為，這款“武器”的推出可謂恰逢其時，在Facebook面臨內容審查的當下，會大有用處。這一系統的代號為“Rosetta”，可幫助計算機閱讀和理解每天發佈到社交網絡的數十億張圖像和視頻。憑藉這套新系統，Facebook可以更容易地發現平臺上哪些內容違反了反仇恨言論規則。
10.25——開源了 Faster R-CNN 和 Mask R-CNN 的 PyTorch 1.0 實現基準：MaskRCNN-Benchmark。相比 Detectron 和 mmdetection，MaskRCNN-Benchmark 的性能相當，並擁有更快的訓練速度和更低的 GPU 內存佔用。
10.30——開源了高性能內核庫QNNPACK，專為移動 AI 進行優化。
11.02——開源首個適應大規模產品的強化學習平臺Horizon，基於PyTorch 1.0
12.08——NeurIPS大會上宣佈發佈PyTorch 1.0穩定版。
波士頓動力公司
5.11——展示了升級版的Atlas人形機器人，該機器人已經可以實現單腿跳躍；機械狗SpotMini可以全程自主導航，並繪製場景三維地圖。
Waymo
7.20——Waymo CEO John Krafcik在全國州長協會夏季會議上說，他們的自動駕駛汽車路測里程現在已經累計到了800萬英里（1287萬公里），最近增速非常快，每天2.5萬英里。
10.28——宣佈開始對自動駕駛車輛收費。收費的對象是鳳凰城郊區的“早期乘客（Early Rider）”計劃的用戶們。這也標誌著Waymo領先Uber、通用Cruise等對手，先一步將無人出租車服務推向市場。
n 12.07——Waymo無人駕駛出租車開始商用
Amazon
2.27——前亞馬遜首席AI研究員Ashwin Ram奔赴谷歌，現任職位為谷歌雲人工智能技術主管；前Twitter工程副總裁Michael Abbott離職去蘋果。
7.13——亞馬遜積極向美國警方推銷自己的人臉識別產品Amazon Rekognition，引發了美國社會大規模抗議。美國公民自由聯盟（ACLU）領導30多個民權組織聯合舉行抗議活動，反對美國政府使用人臉識別技術，要求亞馬遜CEO貝索斯停止向政府出售Rekognition。
8.16——發佈了用於開發車內訊息娛樂系統的Alexa SDK，不過目前這個初版的SDK，還需要通過雲端來獲取機器學習相關能力。
9.20——在美國西雅圖召開了秋季發佈會，一次性推出了十幾款智能設備，都是圍繞Echo智能音箱打造，通過語音技術實現對家電的控制，讓用戶的智能生活更加便捷
11.01——宣佈對Alexa知識庫的一系列更新，其中包括了對即將到來的美國中期選舉的信息。
11.26——推出自有云計算芯片Graviton 芯片，將支持新版本的 EC2 雲計算服務。
11.28——在AWS re:Invent 大會上，發佈了名為 Inferentia 的機器學習芯片。
11.29——H2O.ai宣佈推出自動化機器學習平臺H2O.ai Driveless AI，並在亞馬遜雲服務平臺AWS上開源；推出一款名為Amazon Comprehend Medical的醫療信息挖掘服務；宣佈到 2019 年底，亞馬遜將全面放棄使用 Oracle 數據庫，97％的“關鍵任務數據庫”將運行在亞馬遜自己的服務上。
11.30——AWS Lambda簡化了Runtime APIs，它使開發人員可以輕鬆地為幾乎任何類型的應用程序或後端服務運行代碼而無需管理。
12.05——亞馬遜自動化倉庫發生機器人事故，造成24名員工直接受傷被送醫院，1名員工進重症監護室，50多名員工受影響，原因是亞馬遜機器人在意外戳破了一罐驅熊噴霧。
12.07——開設「Alexa Answers」的新計劃，該計劃將邀請一些用戶可以與智能助手 Alexa 交談，幫助回答 Alexa 提出的問題，而相關信息隨後可能會被分享給全球各地的數百萬用戶。
12.11——近期宣佈推出自主研發的計算機芯片；計劃在倫敦開設該公司第一家位於美國之外的Amazon Go無人便利店
微軟
5.21——宣佈收購加州人工智能(AI)初創公司Semantic Machines，以強化公司的對話式人工智能技術。
6.21——宣佈完成對AI初創公司Bonsai的收購，但並沒有公佈收購價格。微軟表示，Bonsai已經開發了技術能讓人工智能專家致力於研究自動系統。並且，Bonsai的技術適用於製造業、機器人等行業。
9.14——微軟宣佈收購舊金山創業公司Lobe，這是一家簡化人工智能模型訓練和部署過程的企業。
9.17——宣佈微軟亞洲研究院（上海）成立，以推動上海的基礎研究和發展。
10.27——宣佈完成收購代碼託管平臺GitHub的交易，這項收購交易價格75億美元，交易完成後GitHub團隊將被納入微軟旗下，由Nat Friedman接任GitHub CEO職務。
11.15——宣佈收購奧斯汀軟件開發商Xoxco的意向。如果成功，這將是微軟今年收購的第四家和人工智能有關的公司。
12.05——宣佈開放 ONNX Runtime，這是一款用於 Linux，Windows 和 Mac 平臺的 ONNX 格式的機器學習模型的高性能推理引擎。
6.01——Google員工今年發起了一項運動，要求公司終止與五角大樓Maven項目的合約，因為這個項目的目標是利用機器學習來改進無人機打擊的精度。6月1日，在員工壓力下，Google宣佈明年3月本期合同到期後將不再續約。
7.18——猜畫小歌作為微信小程序正式上線
8.28——介紹其最新推出的強化學習新框架 Dopamine，該框架基於 TensorFlow，可提供靈活性、穩定性、復現性，以及快速的基準測試。
9.06——推出Google Dataset Search（Google 數據集搜索）。
9.11——李飛飛宣佈將離開谷歌，重回斯坦福大學任教
10.12——宣佈開源Active Question Answering 項目，使用強化學習訓練 AI 代理更好地提問。
10.31——開源了基於 TensorFlow 的輕量級框架 AdaNet，該框架可以使用少量專家干預來自動學習高質量模型。
11.01——Magenta研究組發佈數據集MAESTRO (https://g.co/magenta/maestro-dataset) (MIDI and Audio Edited for Synchronous TRacks and Organization) ，由超過172小時的精湛鋼琴演奏組成，在音符標籤和音頻波形之間進行精確對準（約3 ms）；開源了 BERT 模型 TensorFlow 代碼、BERT-Base 與 BERT-Large 模型的預訓練檢查點、微調實驗結果的自動化復現 TensorFlow 代碼、預訓練數據生成和數據訓練的代碼。
11.02——發佈了用TensorFlow實現的AutoML框架——AdaNet，它改進了集成學習的方法，能以最少的專家干預實現自動習得高質量模型。
10.13——谷歌AI團隊新發布的BERT模型，在機器閱讀理解頂級水平測試SQuAD1.1中表現出驚人的成績，全部兩個衡量指標上全面超越人類，並且還在11種不同NLP測試中創出最佳成績。
11.15——谷歌開始採取措施，加強對 DeepMind 的控制。谷歌將直接管理 DeepMind Health，作為公司重要項目；繼李飛飛離職之後，谷歌AI中國中心的另一位知名華裔高管，谷歌雲AI研發主管、谷歌AI中國中心總裁李佳也傳出了離職的消息
11.16——關閉旗下人型機器人開發公司Schaft部門。Schaft專注於製造兩足機器人，用於救災等工作。2013年被Alphabet收購
11.20——發佈巨型數據集 Open Images Dataset V4，為邊界框、視覺關係等註釋了20000個不同的概念。
11.21——宣佈將投資45億丹麥克朗(約合6.9億美元)在腓特烈希亞(Fredericia)建造一座新數據中心。
12.06——領投了日本人工智能和機器學習創企 ABEJA 的一輪後續融資。
Uber
3.18——開源了神經進化算法開發的交互式可視化工具 VINE，該工具可以輕鬆實現神經網絡群體的各種特定指標以及適應度分數的可視化和隨時間的變化，用戶可對其進行實時評估。
7.31——宣佈關閉無人駕駛卡車計劃，將重點放在無人駕駛汽車上。
9.27——宣佈開源 Petastorm，這是由 Uber ATG 開發的數據訪問庫，可直接基於數 TB 的 Apache Parquet 格式數據集進行單機或分佈式訓練和深度學習模型評估。
10.25——開源地理空間工具包kepler.gl
11.09——Uber 推出了機器學習庫 PyML。這個庫使開發者能夠以與生產運行時兼容的方式快速開發 Python 應用程序。
11.17——前微軟首席科學家Jan Pedersen已加入Uber AI。Jan Pedersen早前擔任微軟核心搜索首席科學家，推特大數據研究副總裁，以及eBay首席科學家。Jan Pedersen的加入將會幫助Uber進一步發展人工智能和機器學習的研究。
Openai
3.04——公佈 “後見之明經驗復現（Hindsight Experience Reply, HER）”的開源算法，這個新的算法保證人工智能可以像人類一樣從自己的錯誤中汲取教訓。
8.22——Dota2人工智能OpenAI Five接連兩場輸給巴西站隊和中國戰隊。
10.17——聯合加州伯克利分校，愛丁堡大學研究院開源了《Large-Scale Study of Curiosity-Driven Learning》的訓練源碼。
10.23——提出了一種被稱為「Iteration Amplification」的人工智能安全技術，這項技術將通過演示如何將任務分解為更簡單的子任務，來指定超出人類能力範圍的複雜行為和目標。
11.01——公佈最新研究：隨機網絡蒸餾（RND），這是一種基於預測的方法，用於鼓勵強化學習機器通過好奇心探索他們的環境，並且首次超過了在遊戲魔宮尋寶（Montezuma's Revenge）中人類的平均表現。RND實現了最先進的性能，定期查找所有24個房間並在不使用演示或訪問遊戲的基本狀態的情況下解決了第一級。
11.07——聯合華盛頓大學以及Roboti LLC推出了一個名為POLO的「在線設計和離線學習」框架。此框架能夠讓智能體在一個內部模型中不斷運行和學習。
11.10——發佈了深度強化學習教育資源 Spinning Up，內容包括易懂的深度強化學習代碼示例、習題、文檔和教程。
12.10——推出 ML 量化指標訓練平臺「 CoinRun」，該平臺藉由遊戲設計，能夠提供關鍵的量化指標，讓程序將過去學習到的經驗，轉移到全新環境中，也解決了強化學習長久以來的難題。
Apple
4.05——蘋果挖來 Google 搜索與 AI 主管 John Giannandrea，表示未來 John Giannandrea 將會負責機器學習和 AI 策略，併成為直接向CEO Tim Cook 報告的 16 位高層主管之一。
6.04——發佈新版機器學習應用套件Core ML 2；新款GPU加速工具Create ML，用於在Mac上進行原生人工智能模型的訓練。該工具支持視覺、自然語言以及自定義數據。
7.11——把旗下的機器學習部門Core ML以及智能語音助手Siri團隊進行合併，組建了一個全新的人工智能和機器學習部門，負責人是John Giannandrea
11.20——據The Information報道，蘋果悄悄地收購了一家智能家居初創公司Silk Labs，該公司專門開發輕量化的人工智能軟件，使其能夠安裝在攝像頭等消費硬件上。
12.11——與高通的全球專利訴訟敗訴，福州市中級人民法院作出初步裁定：禁止蘋果公司在中國市場進口和銷售涉嫌專利侵犯的部分型號手機。
IBM
2.02——IBM Watson 研究中心聯合多家研究機構提出了人機推理網絡 HuMaINs 架構，並聚焦於三個主要問題，即架構設計、包含安全性/隱私挑戰的推理算法，以及應用領域/用例。
5.08——與哈佛大學的研究人員發佈了為解決翻譯中的 AI 黑盒問題所開發的調試工具Seq2Seq-Vis ，能將人工智能的翻譯過程進行可視化，方便開發人員對模型進行調試。
6.18——IBM的人工智能Project Debater擊敗了以色列全國辯論冠軍Noa ovadia和以色列辯論專家Dan Zafrir
9.20——推出一項軟件服務，可以掃描人工智能系統的工作情況，以便檢測偏見併為正在做出的自動決策提供解釋
11.27——與加拿大黃金生產公司 Goldcorp 合作，發佈了一種創新的技術產品：IBM Exploration with Watson，它利用空間分析，機器學習和預測模型，幫助探險者找到關鍵信息，並在傳統方法的一小部分時間和成本上開發地質推斷，可用於提高金礦化的可預測性。
11.29——宣佈推出IBM Talent＆Transformation，這是一項幫助公司及其員工在人工智能及自動化技術快速發展時期的新業務。
12.03——發佈具有相變存儲器的8位模擬芯片該芯片是第一個在存儲信息的地方執行8位計算的芯片。
Nvidia
1.08——正式發佈DRIVE Xavier，這是一款為無人車準備的AI超級計算芯片，也是有史以來最複雜、最大的SoC。
6.20——宣佈一系列針對其雲計算軟件和硬件計劃的深度學習重點更新。包括Apex，PyTorch庫的開源深度學習擴展；NVIDIA DALI和NVIDIA nvJPEG，用於數據優化和圖像解碼的GPU加速庫；NVIDIA GPU上Kubernetes的候選版本；以及推理優化器和運行時引擎TensorRT的第4版。
7.11——同全球最大的Tier 1 汽車供應商博世和世界上最大豪華汽車製造商戴姆勒合作，推動自動駕駛汽車技術向前發展。
9.30——CUDA10開放下載
10.10——發佈開源GPU加速平臺RAPIDS，主打數據科學和機器學習
11.29——宣佈推出遷移學習工具包和 AI 輔助註釋 SDK。
12.05——發佈Titan RTX
12.12——宣佈正式開源被譽為市面最強大物理仿真引擎的 PhysX，除了廣泛應用於遊戲特效的提升，該引擎還能為 AI 、機器人與計算機視覺技術、自動駕駛與高性能計算提供支持。
12.13——在使用預定數據集組訓練AI模型的速度方面創下六項新記錄。
Intel
6.13——據外媒報道英特爾研究人員正在測試一種微小的新型“自旋量子位”芯片Spin Qubit，這款芯片比鉛筆的橡皮擦還小，是目前英特爾最小的量子計算芯片，這也意味著英特爾量子計算機向前邁進的標誌。
9.11——宣佈收購總部位於美國加利福尼亞州聖何塞的NetSpeed Systems，該公司是一家系統芯片設計工具和互連架構知識產權（IP）提供商。
10.09——在秋季硬件產品發佈活動中正式推出了全新桌面級 9 代酷睿系列芯片。其中包括最高端的 Core i9-9900K，號稱全球最強遊戲處理器
11.05——在騰訊全球合作伙伴大會上，英特爾人工智能產品事業部副總裁兼首席運營官Remi El-Ouazzane宣佈了與騰訊優圖實驗室合作開發的人工智能（AI）新成果——騰訊優圖AI攝像機以及優圖AI盒子。
11.15——發佈了一份關於推動AI科研和人才培養的“AI未來先鋒計劃”，以及一款全新的硬件產品——英特爾神經計算棒二代（NCS 2）。
12.12——推出10納米制程架構Sunny Cove
比特大陸
10.17——發佈了首款低功耗邊緣AI芯片BM1880。此外，比特大陸還發布了基於BM1682和BM1880芯片的數款產品，包括多款服務器、模塊、開發板產品。
12.12——UnitedCorp指控比特大陸等公司通過精心策略，操控比特幣現金(BCH)網絡謀取私利，損害了UnitedCorp和其他BCH利益相關方。
業界大牛動向
何愷明
進入FAIR部門之後，何愷明的動向一直備受關注，在三月份左右，他和FAIR 研究工程師吳育昕提出了組歸一化（Group Normalization）方法，試圖以小批尺寸實現快速神經網絡訓練，這種方法對於硬件的需求大大降低，並在實驗中超過了傳統的批歸一化方法。這篇論文也獲得了ECCV 2018最佳論文。
八月份左右，何何愷明等多名研究者發表了一項獨特的遷移學習研究，無需數據清洗和手工標記數據，通過訓練大型卷積網絡可以預測數十億社交媒體圖像的hashtag，在圖像分類和目標檢測任務上都得到了迄今最高的精度。
陳天奇
今年5月份，陳天奇宣佈，自己所在的華盛頓大學新成立了一個實驗室，組織代號“SAML”。陳天奇本人在微博上介紹說，實驗室將有整合系統、體系結構、機器學習和程序語言4個方向的團隊推進深度學習算法、系統的硬件和協同設計研究和TVM等開源項目。
李飛飛
今年九月，李飛飛Google雲AI/ML首席科學家任上離職，重返斯坦福校園任教。而她的接任者，前CMU計算機學院院長Andrew Moore。而在十月初，李飛飛宣佈斯坦福大學成立“以人為本AI研究院”（HAI），將和斯坦福大學前教務長John Etchemendy共同擔任院長，推動AI研究、教育、政策和實踐，造福人類。12月初，李飛飛等6名華人入選ACM 2018 Fellow。
Yann lecun
1月24日，據Yann LeCun在其Facebook上確認，他將辭去由他一手創建的Facebook人工智能實驗室（FAIR）主任一職，擔任首席AI科學家；其原有職位將由英國AI初創公司Benevolent的CEO、前IBM大數據集團CTO JérÔme Pesenti接替。同時，JérÔme Pesenti還將接管Facebook的Applied Machine Learning（AML）團隊。
吳恩達
今年吳恩達比較忙，和他的斯坦福團隊發表了多篇醫學相關的研究論文，成果頗豐。此外，在一月底吳恩達宣佈成立AI Fund投資基金，這是吳恩達離開百度以來宣佈的又一個AI項目。他在公開信中說到，目前AI Fund已經籌集了1.75億美元資金，投資者包括NEA、紅杉資本、Greylock Partners、軟銀集團以及其他機構。4月25日，吳恩達開通了deeplearningai微信公眾號，並且開始正式更新。據公眾號功能介紹顯示，以後會發布吳恩達及其團隊製作的人工智能原創內容。5 月 7 日，吳恩達的無人車創業公司Drive.ai宣佈將於7月在德克薩斯州弗里斯科市（美國西部城市）提供自動駕駛汽車服務，人們可以通過軟件免費叫車。
應用概述
熱點應用場景
全球人工智能公司產業結構
公共安全
相信今年大家都多次被張學友演唱會抓到逃犯的新聞所刷屏過，其背後所應用的生物特徵識別技術功不可沒，利用計算機視覺、語音識別等技術方法，公安民警可以不在依賴人眼從茫茫人海中尋找逃犯，只需要攝像頭一掃，逃犯們便無所遁形，極大的提高了公安工作效率以及社會安全。此外，與我們息息相關的手機也開始應用上了人臉識別、虹膜識別技術，使得解鎖、支付等行為可以更加多元化且更加安全。
醫療健康
醫療健康一直以來都是人工智能大量應用的場景，如醫療影像分析技術在大幅減小醫生的工作量的同時，提高了診斷病情的正確率。今年如DeepMind等公司，在致力於擴大醫療領域數據集的同時，產出了不少突破性的技術進展，如識別癌症、眼科疾病等症狀，均較普通醫生誤診率更低。不過國內對於公立醫院而言，AI醫療的商業化還有很長的路要走，一來是政策需要支持，否則涉及非商業化環節太多，對於新技術的應用很難找到付費方，此外醫療領域的非結構化數據仍舊不夠，在牽涉人們生命健康問題上，AI醫療的質量還需被多方考量。隨著人們對健康程度的重視度不斷提高，AI與醫療其他環節的結合不斷深入，AI醫療應用場景將會更加多元化。
自動駕駛
自動駕駛技術雖然在近幾年推進緩慢，但意義重大，涉及產業也非常之多，包括芯片、圖像處理、模式識別、安全控制等。截至2018年9月統計數據，全國機動車保有量達3.22億輛，其中汽車2.35億輛；機動車駕駛人達4.03億人，其中汽車駕駛人達3.63億人，其市場潛力也是相當巨大，在交通事故率逐年上升的背景下，如果能將自動駕駛技術普及，將會極大減少交通事故的發生。
然而，近幾年尤其是今年上半年美國發生的自動駕駛事故對整個行業也是不小的打擊，雖然在正常行駛情況下，自動駕駛的安全性遠高於人類駕駛員，但面對一些極其罕見的突發事故，AI該如何處理，仍舊是一大問題。不過，現階段較為成熟的半自動駕駛的效果還是非常可觀的，如國內的Momenta等企業已有一些落地項目得到了多方支持，相信隨著未來場景的完善以及算法的提升，自動駕駛技術將迎來廣泛的應用，為駕駛員和乘客帶來便捷。
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