各位周五好！
开年零售业就来了一个大并购。
苏宁易购董事长张近东2月12日宣布，收购万达百货下属全部37家百货门店。由此，苏宁丰富了旗下的百货业态。万达百货在王健林手下一直是集团的业绩拖累，到了张近东手里就会变成宝贝吗？注定是艰难的。
苏宁怎么让万达百货变废为宝？联想到2018年苏宁投资了商汤，并于今年初宣布与商汤达成战略合作，预计应用AI技术也会是一个重要手段。苏宁自身也在开发AI技术，从无人店、智能货柜、物流等角度推广智能零售。
不只是苏宁，很多零售商也都在通过自研和合作等方面使用AI技术，而商汤、旷视等AI技术公司，也将零售作为安防、金融之外的重要应用场景。零售这块的AI应用潜力到底如何，AI可以给线下零售带来什么？
一．前沿领域深度解析
行业纵览
1）目前AI在线下零售业的应用，已经渗透到人、货、场的多个环节，包括客户管理、货品与货架管理、支付、物流配送等。目前比较普遍的切入点是利用人脸识别技术以及特征检测技术，做客流跟踪和会员管理，跟踪会员的消费路径与消费时间等，分析商场内的客流流动情况，形成对消费行为的热力分析、动线分析，为各业态和商家的布局优化作参考，并基于数据做客户精准营销。这项功能几乎是主流AI厂商的零售业解决方案的标配，也是现在AI厂商最擅长的领域。
另外就是用大数据和AI算法做供应链选品优化，并指导商品货架摆放的优化，并在降低损耗方面做货品陈列稽查。在支付环节，有刷脸支付等应用。
此外比较常见的是迎宾机器人、客服机器人、导购机器人等产品来替代部分人工，降低用工成本。物流方面，有分拣中心的机器人以及无人机配送等应用，以及基于算法对作业流程和库内规划的优化。
还有一些更细节的应用，如AI做假货鉴定等。
2）零售业务解决方案中，融合了计算机视觉、语音识别、自然语言理解、大数据分析、机器人等多模态AI技术，用到最多的技术是机器视觉，包括人脸识别、视频结构化、特征识别、活体检测等，这也使得商汤、旷视等视觉识别公司在零售领域获得了更多机会，也获益更多。
除了视觉识别，还用到语音识别、语音合成、语音唤醒、语义理解、商品识别、射频识别等技术。语音技术在零售业中的应用目前只集中在智能客服、机器人等方面，应用还不广泛，带来的价值也尚不明显，所以语音识别与NLP领域的公司普遍在线下零售领域布局不多。科大讯飞在零售领域的产品主要是店内的客服机器人。
3）目前“AI+零售”领域玩家众多，既包括BAT这样的大公司，包括旷视科技、商汤科技这样的AI四小龙级别的公司，还有众多的初创企业，都推出了零售解决方案。海康、大华等安防巨头也凭借机器视觉能力切入到AI零售领域。
阿里通过阿里云整合了自身的零售技术与经验，特别是人脸识别、智能分析等技术，提供针对线下门店、商超、品牌商的解决方案，公布过的合作方包括银泰、世纪联华等。
百度的解决方案基于百度大脑，主要应用方向是门店管理和互动营销，提供店面审核、客流分析、无人结算、货品识别、货架巡检、智能客服、单据识别等功能，目前主推的是与杭州湖滨银泰in77、CELLA。
百度云零售解决方案构架
商汤科技的解决方案主要从基于人脸识别、特征检测的客流分析入手，落地方面，与苏宁进行了比较长的合作，在2017年合作建立了苏宁体育无人店，并在2018年接受了苏宁的融资，2019年与苏宁进行战略合作。商汤对外透露的数据是零售客户过百，2018年零售场景营收可能过千万。
旷视科技的零售解决方案也是以机器视觉技术与应用为核心，基于摄像头、智能货架等设备，结合算法，做客流分析与会员数据管理，提供用户洞察、会员管理、货架分析、选品、动线与热区分析等功能，此外与支付宝合作，提供刷脸支付。落地方面，除了与阿里的合作，旷视科技还投资了好邻居便利店，在好邻居推自己的零售技术方案。
旷视科技的AI零售解决方案构架
除了这些头部的公司，还有多家获得融资的AI公司，从这些公司的业务看，基于机器视觉做客流分析以及货架洞察是主要方向。
另外，由于现在的AI零售技术主要是基于机器视觉技术，在安防领域有所作为的公司，也都在积极拓展零售行业的市场机会，如海康威视、大华股份、云天励飞等公司，也都基于自身的摄像头、视觉芯片等硬件，以及AI算法，提供零售领域的线下门店解决方案。
4）AI应用于线下零售，目前应用案例在快速增长，但普及度不高，作用也有很大局限性。在具体的落地方面，凯捷咨询调查了全球400家运用人工智能技术的零售商后，发布的研究结果显示，28%的零售商表示正在使用人工智能技术，较2017年的17%和2016年的4%有了显著增长。凯捷咨询预计，有效运用人工智能技术可以为各类企业带来合计约3400亿美元的收益。局限性在于，零售业中四分之三的人工智能案例都集中在直接面向顾客的销售环节（占比 74%），但在供应链、采购、物流等其他环节的运用依然较少。
在国内，阿里和腾讯最近几年斥巨资收购了大量线下零售企业的股份，并做数字化、技术化的改造。市场上也有不少为零售提供综合性赋能方案的公司，如多点、京东到家、闪电购、鲜生活等。这些公司对线下零售企业的赋能主要集中在外送、设置前置仓+拣货+配送、会员管理+智能营销、自助结账、品类管理与货架管理等方面，AI应用还不广泛。
就效果来讲，还远未体现出来，被赋能的这些零售企业的业绩依然不温不火。如阿里收购的高鑫零售2018年上半年营收下滑0.3%，净利增0.1%。另一家被收购的公司三江购物2018年前三季营收虽然实现10%的增长，利润却依然下滑了16%。腾讯入股的步步高，前三季度营业收入同比增长8.93%；净利润同比增长6.06%。另一家入股的公司永辉超市，前三季度营业收入同比增长21.67%;但净利润同比下降26.9%。技术赋能带来的运营效率与财务回报还未显现出来。
行业解析
1）零售正在成为继安防和金融之后，又一个AI技术公司重点布局的领域。与前两个领域一脉相承，AI在零售领域的进取，主要还是因为机器视觉技术的相对成熟，可以为客户提供客流的热力分析、动线分析，方便线下商场内的业务优化与会员管理。在当下的AI零售解决方案中，这是对客户比较有吸引力的服务，相当于把线下客流数据化，据此再发挥数据的价值，推动销售增长。这直接触及到了线下商业的部分痛点，而且是以往的技术所不能解决的，所以比较有潜力。如果全部商场都布置这样的技术解决方案，会是一个规模很大的市场。
未来机器视觉技术依然会是AI改造零售行业的主力，除了做商场内的客流分析，还有望在仓库智能管理、拣货、货架管理等环节发挥更大作用。现在零售场合基于语音识别与交互的各类机器人目前来看作用还比较鸡肋，能处理的业务量有限。要寻求突破的话还需要在定位和功能上做变革。
2）与安防和金融场景相比，零售场景的AI技术运用难度更大，面临技术、成本等方面的压力。安防和金融场景中，人脸识别与特征抓取往往是在对用户一定程度上的强制配合要求之下，如过海关边检，或者金融领域的远程开户，机器识别相对容易。而在零售场景下，对顾客的人脸识别与特征抓取是在不断移动的条件下，抓取、跟踪顾客的特征，在技术上难度更大，而且需要摄像头等硬件的配合，往往需要配备多个GPU增强算力，摄像头还需要较高的像素，还要有良好的网络条件，使图像视频可以传回云端进行处理。这样，卖给线下零售商的综合性零售解决方案是一个软硬件的结合，成本不会低。商汤高管曾透露对一个线下门店的改造成本在十万元左右，再加上软件开发与部署成本，以及后期的维护，这样的成本结构对于毛利率不高的零售业是一个挑战。所以线下零售市场虽然看上去很大，但大家争夺的都是大中型客户。
3）AI在零售场景的应用，对于AI公司来讲意义更大，对于零售企业来说，则没必要过度期望。对于AI技术公司来说，线下零售是可开发的应用场景，有一些会付费的金主，也可以借零售的机会给投资人讲更好的故事。但对于零售公司来讲，AI技术改变不了零售本质，不会扭转顾客线上线下消费的比例，因此不会带来拐点性的机会。AI技术能够带来的是运营效率的优化，以及由营销效率提升、流程优化而来的销售额一定幅度的增长，这是可以预期的收益。未来AI零售解决方案可能会逐渐成为大中型零售企业的标配，不过不排除AI带来的销售增量与成本降低越来越小、零售企业应用AI热情下降，行业经历一定幅度的动荡。
二．最新学术研究成果
1、疟原虫能“以毒攻毒”杀死癌细胞？
中国科学院广州生物医药与健康研究院陈小平教授公布的一项初步科研成果——通过给癌症患者打含有疟原虫的红细胞血液，就可能治愈癌症。
陈小平介绍，第一批临床实验中有30位病人接受治疗，最早接受治疗的10位病人已经观察了一年，其中五例有效，而这五例当中有两例“可能被治好了”。之所以说是“可能”，是因为在临床医学研究中，受试者需要接受观察五年不复发，才能说是治好了。
陈小平是在格致论道论坛上的公开演讲中公布这一消息的，随即引起了热议。大多数人对于有希望治疗癌症表示激动，剩下也有不少人质疑陈小平的人体实验不应该如此顺利地通过道德审查。
对此，钟南山院士表示疟原虫分泌的一些物质可以改善免疫系统，的确能够提高人体对癌细胞的杀死能力。但他也强调，不应该谈个别的案例，因为对于研究来说，只有群体样本才能证实，个别案例不足以说明问题。
同时他还警示了可能的两种副作用：一是感染疟原虫之后病患会发烧；二是防止蚊虫叮咬这个病人以后再传染给别人，否则就等于传染疟疾了。
重要性：高 ；槽点值：中。
观点：从目前个体的实验结果来看，疟原虫的确有一定可能可以治疗癌症。至于道德层面的问题，这一次和之前贺建奎的“基因编辑婴儿”还有所不同，因为陈小平的实验的确是通过了道德委员会审查的，这个实验是否违规，接下来能够通过大规模实验得出大家所期望的结果，还是继续吃瓜好了。
2、OpenAI研发出最牛机器撰稿人，因担心被滥用不敢发布
据国外媒体报道，由埃隆·马斯克(Elon Musk)支持的非营利性人工智能研究公司OpenAI表示，其名为GPT2的新人工智能模型非常好，但是被恶意使用的风险如此之高，以至于它正在打破向公众公布全部研究成果的常规惯例，以便有更多时间讨论技术突破带来的各种后果。
GPT2的核心是一个文本生成器。人们向人工智能系统输入从几个单词到整个页面的任何文本，并要求根据对下一步将发生什么的预测来编写接下来的几个句子。该系统正在突破人们认为可能的极限范围（无论是在产出的文字质量方面，还是在广泛的潜在用途方面）。
当用来简单地生成新的文本时，GPT2能够写出与它的风格和主题相匹配的看似合理的段落。它很少显示出任何与以前的人工智能系统不同的奇怪之处，比如在段落中途忘记写些什么，或者破坏长句的语法。
如果把英国“卫报”(Guardian)有关英国退欧的报道的前几段提供给它，它的产出就是可信的报纸新闻文字，比如新闻文章囊括了杰里米·科尔宾(Jeremy Corbyn)的“引述”，提到爱尔兰边境，以及英国首相发言人的回答。
其中一个完全是人工智能撰写的段落写道：“特里莎梅首相的一位发言人被要求澄清这些报道，他说：‘首相已经明确表示，她的意图是尽快离开欧盟，这将属于女王上周讲话中确认的她的谈判授权范围。’”
重要性：高 ；槽点程度：高。
观点：虽然只是一个文本生成器，但是GPT2展示中的性能的确令人惊讶，尤其是模拟英国首相同意退欧的表述，就显得相当官方。假如GPT2的能力得到广泛传播，虚假的信息和新闻将源源不断地产生，不仅为鉴别真实信息带来负担，同时还将削弱真实消息方的公信力。
3、国内某人脸识别公司数据泄露，超250万人数据可被获取
国内某人脸识别公司发生大规模数据泄露事件。超过250万人的数据可被获取，680万条记录泄露，其中包括身份证信息，人脸识别图像及捕捉地点等。
这家公司的对外简介是将深度学习等前沿先进技术用于监控视频分析，实际上就是提供面部识别技术和人群分析技术，并提供公开数据库可在线查找。监控记录的地点包括警察局，酒店，旅游景点，公园，网吧等。
举个例子，穿过街道的人可能会被摄像头拍到，这家公司可以通过摄像头画面分析出你是谁，而任何人都可以根据这家公司的实时面部识别来查看某人的位置记录并进行跟踪。可以猜想，如果攻击者掌握了某人的位置信息，就可以轻而易举实施各种犯罪。
发现这事的是GDI基金会的荷兰安全研究员Victor Gevers，其从去年7月起他们就曾试图联系该公司，并对其数据库公开问题进行了警告，但这家公司并未作出回应。
重要性：高 ；槽点程度：高。
观点：有了数据才能培育出AI，但同样的如何处理这些数据也十分关键，中国近几年之所以能够在AI上快速发展，其中的一个关键就是我们的数据监管相对简单。但在这个充满各种传感器、监控设备的时代，哪里才是数据安全的红线，这一点值得我们好好思考。
三、前沿技术公司新动向
1、谷歌挖角高通、英特尔，在印度组建终端芯片团队
据路透社报道，谷歌在印度班加罗尔成立了新的芯片团队gChips。根据领英资料，“gChips”目前已雇佣16名工程师和4名招聘人员，包括来自英特尔、高通、英伟达和博通等传统芯片制造商的工程师。目前，招聘和扩张仍在进行。
两名熟悉谷歌计划的行业高管称，该芯片团队的员工可能会和谷歌在硅谷的现有芯片团队合作，对设计理念进行微调和测试，再将最终产品发给制造商生产。一名高管还称，该团队2019年底可能会扩张至80人。
根据公司招聘页面，谷歌在班加罗尔招聘的芯片相关工作岗位共有13个。谷歌并未对上述招聘做出评论。
班加罗尔是印度的信息科技中心，被誉为亚洲硅谷，其南郊的电子城从20世纪80年代开始兴建，后逐渐发展为全球第五大信息中心。英特尔、微软、通用、IBM、甲骨文等31家国际大型IT公司在此落户。此外，大多数传统芯片制造商都在班加罗尔长期拥有大量业务，因此谷歌选择在此招募专家是有道理的。
重要性：高 ；槽点程度：低。
观点：谷歌早已不是第一次“染指”芯片，从80人这个团队规模来看，其所打造的应该还是专用类芯片，类似于之前的云端AI加速芯片TPU。相对应的，去年亚马逊也公布了自己通过收购一家瑞典公司，开始启动研发基于ARM的云端处理器。看起来巨头真的是不差钱，看准了就投啊。
2、宁德时代将在德建世界最大电池厂
据德国《经济新闻报》13日报道，中国宁德时代欧洲区总裁马蒂亚斯·岑特格拉夫近日在德国波鸿举行的汽车研讨会上宣布，宁德时代将在德国埃尔福特建造世界上最大的电池工厂。
去年夏天，宁德时代就宣布将在埃尔福特建造电池工厂，但当时该工厂的生产能力计划是14吉瓦时(1吉瓦时等于100万千瓦时)。现在，全球最大汽车电池生产商正在修改其计划：提升至原来的7倍多。这意味着，宁德时代德国电池工厂的生产规模将比特斯拉的超级工厂更大，后者目前的生产能力为20吉瓦时。
按照新计划，宁德时代给这家占地82公顷的电池工厂的投资约2.4亿欧元，将为当地创造600个新工作岗位。当生产能力达到100吉瓦时的时候，每天将有93个集装箱出厂。为此，工厂将与当地铁路网连接起来。
重要性：高 ；槽点程度：小。
观点：直接把中国汽车锂电池的“心”，直接送到欧洲汽车生产腹地的“胸口”，这绝对是一件值得骄傲的事情。按目前的趋势看，以宁德时代为代表的中国汽车动力电池厂商，已经站到了最前沿。
3、苹果自研5G基带芯片，与高通大战进入下一回合
日前，路透社报道苹果正在由资深副总裁Johny Srouji带队开发自研5G基带芯片 。苹果已经在高通的大本营——圣地亚哥——开设了一个可容纳500人的办公室，最近更是在圣地亚哥大举招募基带芯片相关人才，显然是在挖高通的墙角。随着苹果开始自研5G 基带芯片，苹果与高通的相爱相杀正在进入最新阶段。
重要性：高；槽点程度：中。
观点：苹果绝对是消费电子产品界的巨人，多年的发展让它富可敌国，但苹果拖到现在才开始进行基带芯片研究，实在让人觉得滑稽。至少从目前来看，高通和苹果两家仍没有和好的迹象，之后的态势发展值得继续关注。
4、华为：已准备好与各国政府合作 接受任何额外评估
华为美国子公司Huawei Technologies USA的首席安全官安迪·珀迪（Andy Purdy）表示，华为准备好面对任何额外的安全评估，以继续参与中东欧的5G网络发展竞争。
据路透社2月13日报道，美国国务卿蓬佩奥11日告诫盟友不要在本国安装来自中国电信巨头华为的设备，称这样将使美国更难以同这些国家合作。
珀迪13日表示，华为准备好与各国政府合作，接受任何额外的评估，例如测试产品源代码。
路透社还援引新华社的报道称，中国外交部发言人华春莹13日对蓬佩奥的言论予以回击，称美国动用国家力量打压中国企业的正当发展权利和利益。
重要性：中 ；槽点程度：大。
观点：2019对于华为来说真的是太不顺了，美国国务卿亲自告诫盟国不要采用华为，这种行为分明就是赤裸裸的政治干预。这对于中国的通信行业来说无疑是一个坏消息。
5、京东方击败LG，成为全球最大液晶屏供应商
据国外媒体报道称，根据京东方援引统计机构Sigmaintell Consulting给出的数据显示，公司已经成为了全球智能手机、平板电脑和笔记本领域的最大面板供应商，最近还成功超越LGDisplay，成为全球最大的液晶电视和显示器面板供应商。
Sigmaintell Consulting数据显示，京东方在2018年总计出货5430万块电视面板，超越了排名第二的LGDisplay，后者全年出货量为4860万块。
根据All View Consulting编纂的另一项数据统计显示，2018年全球显示器面板出货量同比增长了10%，达到1.51亿块。在这其中，京东方的销量最高，拿下了其中3730万块的出货量份额，其次是LGDisplay，全年出货量为3450万台。
重要性：中 ；槽点程度：小。
观点：纵观全世界的消费电子产业上游布局，美国、日本、韩国的实力都十分强劲。尤其是三星的存在，涵盖了晶圆厂、非易失性存储芯片、显示屏等多个关键环节，京东方的逐渐赶上，无疑是一个积极的信号。
四．前沿技术领域投融资
1、“图森未来”获 9500 万美元D轮融资，晋身无人驾驶新独角兽诞生
无人驾驶初创公司「图森未来」宣布完成 9500 万美元的 D 轮融资，由新浪资本领投，融资将主要用于商业化落地和技术研发。图森未来（TuSimple，下文简称“图森”）成立于2015年9月，是国内最早研发可商用的L4级别（SAE标准）无人驾驶卡车解决方案的公司之一，总部设在北京和美国圣迭戈。
此前图森共获得8300万美元的融资，投资方包括新浪、英伟达、治平资本和复合资本，而本次 D 轮融资之后，其估值已超过 10 亿美元，成为无人驾驶赛道的新晋独角兽。
图森的无人驾驶卡车解决方案以摄像头为主要传感器，融合激光雷达和毫米波雷达，可以实现感知、定位、决策、控制等无人驾驶核心功能，目标是让货运卡车在干线物流场景和半封闭枢纽场景中实现全无人驾驶。
2、“素士”完成2亿元人民币C轮融资
素士宣布完成2亿元人民币的C轮融资，此次融资由嘉御基金领投，昆仲资本、景林投资、兰馨亚洲以及云沐资本联合投资，老股东凯辉基金继续跟投，云沐资本担任独家财务顾问。此轮融资将用于加强产品研发和品牌宣传。在目前已公开披露的信息中可知，这是国内个护家电领域中的最大单笔融资。
素士是小米生态链的一员，主要做面向浴室场景的个人健康护理科技产品，在国内个人健康护理领域表现突出。此前最为知名的主打品类为声波电动牙刷。目前，素士已上线产品有：电动牙刷、电吹风、鼻毛修剪器、冲牙器等。
3、“Nuro”获软银愿景基金 9.4 亿美元投资
北京时间2019年2月11日晚，硅谷自动驾驶公司Nuro宣布完成来自软银愿景基金的 9.4 亿美元融资。本次融资将用于扩展物流配送服务区域、增加合作伙伴、扩展车队、完善自动驾驶技术、以及招募人才。
Nuro成立于2016年，由谷歌自动驾驶团队的前首席工程师朱佳俊和 Dave Ferguson 联合创立，目标是利用自动驾驶技术让生鲜、外卖、包裹等货品的本地配送更快速高效。
2018年1月，Nuro 宣布完成 9200 万美元的 A 轮融资，投资机构包括高榕资本、网易创始人丁磊、真格基金、Greylock Partners。本次软银的巨额注资，意味着Nuro已经跻身独角兽行列。
4、先为达生物获得A轮近2亿人民币融资，专注于危重代谢性疾病的新药研发
先为达生物完成A轮近2亿人民币的融资，由君联资本领投，拾玉资本和凯因科技跟投。 公司董事长兼总经理潘海表示，“我们致力于开发安全且有效的新型蛋白质和多肽药物，治疗危重代谢性疾病，尤其是由糖尿病或者肥胖引起的非酒精性脂肪性肝炎。2019年，先为达生物将有2个具有国际知识产权的I类新药提交IND。此次融资将为公司长远发展战略提供有效的资金保障。”
五，专家观点
日前数位最顶尖的人工智能从业者接受了外媒VentureBeat的采访，其中包括以下是Google Brain联合创始人Andrew Ng，Cloudera ML的总经理、Fast Forward Labs的创始人Hilary Mason，Facebook AI Research的创始人Yann LeCun以及埃森哲负责任的AI全球负责人Rumman Chowdhury博士。
Rumman Chowdhury：2019年，公众对AI的认识不是最重要的。希望看到更多的人利用教育资源来理解AI系统，并能够用自己的智慧来质疑AI所做的决策。
AI以及全球科技巨头所掌握的权力，引发了诸如该如何监管该行业和技术的诸多问题。2019年，我们将不得不开始寻找这些问题的答案——当一项技术是一种具有特定背景结果的多用途工具时，你将如何对他进行监管？如何建立监管体制才能 不妨碍创新或偏袒大公司（谁能承担合规性成本）而不是小初创企业？我们应该监管到什么层面？国际性，国家性还是本地性？
我希望监管者、技术专业和研究人员意识到，我们的AI之争不仅仅是计算机能力和技术智慧的较量，就像冷战不仅仅是核能力的较量一样。我们有责任以一种更公正、更公平的方式去重新创造世界，现在我们有难得的机会这样做。但是这种机会转瞬即逝，希望我们不要错失。
Andrew Ng：我认为，明年（2019 年）在软件行业以外的 AI 应用领域将会有很多故事可讲。作为一个行业，我们在帮助 Google 和百度以及 Facebook 和微软等公司做得不错——当然这些和我已经没有关系——但就连 Square 和 Airbnb、Pinterest 等公司也开始利用一些 AI 能力。我认为下一波大规模的价值创造将会是制造厂或者农机设备公司、医疗保健公司开发数十种 AI 解决方案来帮助自身企业的时候。
我认为深度学习的第一波进展主要是有一些用大量数据训练非常大型神经网络的大公司，对吧？所以如果你想开发一个语音识别系统的话，你需要用十万个小时的数据对它进行训练。想要训练机器翻译系统？得用到无数平行语料库语句来训练它，这会产生很多突破性的结果。我越来越多地在小数据上看到结果，当你只有 1000 张图片，也想尝试在这些数据上得到结果。
Yann LeCun：当更多的人交流这项研究时，整个领域的发展速度会更快，这实际上是一个相当大的影响。你今天在人工智能中看到的进步速度很大程度上是因为有越来越多的人比过去更快、更高效地交流，并且做了更多开放的研究。
我认为还没有……巨大的生死问题需要紧急解决，但它们会到来，我们需要……理解这些问题，并在这些问题发生之前防止它们发生。
Hilary Mason：五年前，我们一直在撰写关于道德规范的报告，但是今年 人们已经真正开始接受并关注，我想明年我们“我会开始看到公司和那些不关注这个问题的人们在这个领域的后果或问责制。”梅森说。“我没有说清楚的是，我希望数据科学和人工智能的实践发展成为默认的期望，技术人员和商业领袖创建 AI 产品将考虑道德和偏见问题 以及这些产品的开发，而今天并不是每个人都默认的东西。”
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