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資訊
5041、美國嚴厲打擊AI機器人騷擾電話，打一次罰款7萬元
快科技：騷擾短信及電話成為人們的一大煩惱，現在有了AI人工智能技術，撥打騷擾電話甚至不用請人，直接用AI合成就行了，廣告營銷、騙子們倒是方便了。針對AI機器人騷擾用戶的問題，美國立法部門出了狠招，打一次就要重罰一萬美元，也就是7萬塊人民幣了。
公司要聞
1、索尼圖像傳感器供不應求，圣誕節假期將加緊趕工
集微網：雖然索尼已經日以繼夜地趕工用于智能手機的圖像傳感器，該公司仍然面臨供不應求的情況。半導體事業負責人表示，圣誕節假期將會持續運行工廠，增加產量。
財秘科普：現在越來越多智能手機廠商推出三顆鏡頭的手機，除了三星、華為外，蘋果也在今年增加了有三顆鏡頭的iPhone 11 Pro。彭博指出，這也是為什么盡管手機市場成長停滯，索尼的圖像傳感器芯片銷量仍然可以持續成長的主要原因。
2、商湯聯合上海交通大學共建清源研究院
36氪：近日，商湯科技與上海交通大學在商湯科技大廈舉辦“上海交大—商湯科技研究院”成立儀式，雙方共建清源研究院。據官方介紹，該研究院致力于在全球范圍內打造匯聚人工智能領域世界一流創新領軍人才的科研隊伍，在學術界/產業界形成高水平研究成果。
3、深圳市政府與滴滴出行簽署戰略合作框架協議
深圳特區報：近日，深圳市政府與滴滴出行母公司北京小桔科技有限公司簽署戰略合作框架協議，雙方將在智慧交通、一站式共享出行、城市交通智能化治理等方面開展合作，共同努力加快粵港澳大灣區智慧交通建設。
行業動態
1、人工智能通過血液樣本檢測白血病，實驗準確率超99%
前瞻網：人工智能可以檢測出一種最常見的血癌——急性髓細胞白血病，而且可靠性很高。德國神經退行性疾病中心和波恩大學的研究人員在一項概念驗證研究中證明了這一點。他們的方法是基于對血液中發現的細胞基因活性的分析，在一些應用方法中，命中率超過了99%。
2、人工智能助力垃圾分類
荊州日報：目前，在荊州開發區恒隆四季城小區，每家住戶通過公眾號，都可以生成自己獨有的垃圾分類二維碼，掃碼后選擇需要投放的垃圾桶，智能垃圾桶就會自動打開，完成垃圾投放后，垃圾箱10秒計時自動關閉，公眾號后臺便會進行相應的積分累計。
3、小i機器人董事長：想把AI變成水電煤一樣的基礎服務
澎湃新聞：小i機器人創始人袁輝認為，小i的目標是把技術變成服務，就像水和電一樣。人工智能技術在未來的生活中，應該會變成用戶感知不到的服務，就像水電煤一樣持續，你可以按需索取，但都在細微處。這樣看，意味著當下許多公司的商業模式會發生改變。
4、上海智能傳感器產業園24日啟動
新浪財經：24日上午，上海智能傳感器產業園啟動會暨重點項目簽約儀式在嘉定工業區舉行，32家企業簽約入駐產業園，總投資額248億元。活動上，《關于嘉定區進一步鼓勵智能傳感器產業發展的有關意見》發布，助推嘉定打造千億級的集成電路及物聯網產業集群。
產業數據
1、2019年第三季度中國可穿戴設備市場出貨量為2715萬臺，同比增45.2%
IDC報告：2019年第三季度中國可穿戴設備市場出貨量為2715萬臺，同比增長45.2%，基礎可穿戴設備出貨量為2097萬臺，同比增長38.2%，智能可穿戴設備出貨量為618萬臺，同比增長75.5%。此外，預計到2023年，中國可穿戴設備市場出貨量將接近2億臺。
資本市場
1、板塊指數
2、公司公告1）先清平安再賣阿里股票，環旭電子加速兌現收益2）圣邦股份擬收購鈺泰半導體剩余股權，IPO募投項目延期3）弘信電子：已針對TWS耳機應用軟硬板進行大量技術儲備4）深南電路：公司PCB業務目前主要專注通信設備和航空航天等應用領域
每日專題
百度研究院2020年科技趨勢預測（一）趨勢1:AI技術已發展到可大規模生產的工業化階段，2020年將出現多家“AI工廠”AI技術本身以及各類商業解決方案已日臻成熟，正在快速進入“工業化”階段。伴隨著國內外科技巨頭對AI技術的持續投入，2020年在全球范圍內將出現多家AI模型工廠、AI數據工廠，將AI技術和商業解決方案大規模生產出來，運用在各行各業幫助產業升級。例如客服行業的AI解決方案將可以大規模復制運用到金融、電商、教育等行業。
趨勢2:2020年將會是AI芯片大規模落地的關鍵年最近幾年，AI芯片已經逐步達到了可用的狀態，2020年將會是AI芯片大規模落地的關鍵年。端側AI芯片將更加低成本、專業化、解決方案集成化。
趨勢3:深度學習技術深入滲透產業，并大規模應用深度學習是當前人工智能領域最重要，也是被產業界證明最有效的技術。以深度學習框架為核心的開源深度學習平臺大大降低了人工智能技術的開發門檻，有效提高了人工智能應用的質量和效率。2020年，各行各業將會大規模應用深度學習技術實施創新，加快轉型和升級。
趨勢4:自動機器學習AutoML將大大降低機器學習的門檻AutoML將能夠把傳統機器學習中的迭代過程綜合在一起，構建一個自動化的過程。AutoML的快速發展將大大降低機器學習的門檻，擴大AI應用普及率。
趨勢5: 多模態深度語義理解進一步成熟，得到更廣泛應用多模態深度語義理解以聲音、圖像、文本等不同模態的信息為輸入，綜合感知和認知等AI技術，實現對信息的多維度深層次理解。隨著視覺、語音、自然語言理解和知識圖譜等技術的快速發展和大規模應用，多模態深度語義理解進一步成熟，應用場景更加廣闊。結合AI芯片等，將廣泛應用于互聯網、智能家居、金融、安防、教育、醫療等行業。
本文來源：財經早餐公眾號
