AI 影响因子 8 月份回顾：腾讯 AI Lab 再占榜首

　　原标题：AI 影响因子 8 月份回顾：腾讯 AI Lab 再占榜首 「AI 影响因子」是雷锋网学术频

　　「AI 影响因子」是雷锋网学术频道 AI 科技评论旗下数据库项目，旨在呈现国内企业研究院学术&开发实力，为高校学生及从业者提供在会议/期刊论文、数据集比赛及开发项目三大领域的横向对比参考。此外，雷锋网 AI 科技评论也整合了诸如与高校实验室合作、学术会议赞助等企业活动，尝试为读者们提供一个全面的数据平台。

　　距离「AI 影响因子」上线 月份我们相继推出四篇「AI 影响因子」的相关盘点：

　　AI 影响因子 5 月回顾：国内企业研究院 89 篇顶会论文被录用，商汤腾讯阿里领衔

　　AI 影响因子 7 月份回顾：顶会论文收获季，一马当先的研究院原来是它！

　　AI 科技评论八月份与各个企业点对点联系，并将数据进行整理上线。腾讯 AI Lab 凭借多篇论文继续霸占八月活跃榜榜首，阿里巴巴、京东、滴滴也凭借多篇论文获得关注。

　　七、八、九三个月顶会密集召开，围绕这些学术顶会，多家企业公布了录用论文。在八月召开的 KDD 上，腾讯 AI Lab、京东 AI 研究院、阿里巴巴达摩院机器智能技术实验室、京东金融 AI 实验室、腾讯觅影均有相应得分。

　　今年是腾讯 AI Lab 第二次参加 ECCV，共有 19 篇文章入选，位居国内企业前列，内容涵盖行人重识别、视频再定位、图像风格转移、目标检测等，相较去年有较大突破。

　　阿里巴巴在 KDD 上有四篇 oral 论文被录用，内容包括：阿里巴巴在罕见的分类分析的进展、在社交媒体上用交互式路径嵌入正确的人、通过手机访问记录做人物画像、培养更智能的在线欺诈检测器。

　　超大规模图计算在阿里巴巴的应用都有哪些？四篇KDD oral论文抢先看（附论文下载） KDD 2018

　　滴滴共有四篇论文入选 KDD 2018，包括 ETA 预测 ( Estimated Time of Arrival, 预估到达时间) 、智能派单、大规模车流管理等多个研究领域，四篇论文分别为：

　　全国知识图谱与语义计算大会（CCKS 2018）于 8 月 14 日至 17 日在天津举行，在 CCKS 2018 中文电子病历命名实体识别评测任务中，阿里健康团队夺得冠军，这一任务基于 600 份标注好的电子病历文本，参赛者需通过识别并抽取出其中与医学临床相关的实体，并将它们归类到预先定义好的类别中。

　　在 NLPCC 2018 首增的「中文语法错误修正」共享任务比赛中，网易有道 AI 团队以召回率第一、综合评价指标第一的绝对优势拿下冠军。

　　在于荷兰举办的 IEEE CIG 计算智能与游戏大会上，清华大学张钹院士领导的人工智能创新团队 TSAIL 联合腾讯 AI Lab在第一人称射击类游戏《毁灭战士》（Doom）AI 竞赛 VizDoom（Visual Doom AI Competition）上荣获竞赛 Track 1 的预赛和决赛冠军，及 Track 2 预赛冠军、决赛亚军，成为赛事历史上首个中国区冠军。

　　百度宣布成立深度学习技术平台部，汇聚更多的 AI 科学家和架构师，进行深度学习框架 PaddlePaddle 的研发和推广。

　　据百度 2018 年第二季度财报显示，6 月份，DuerOS 语音唤醒超过 4 亿次。截至 2018 年 7 月底，搭载 DuerOS 的智能设备激活数量已突破 1 亿台。

　　腾讯优图首个 AI 开源项目 ncnn 目前已正式加入 ONNX，现已支持将 ONNX 文件转换为 ncnn 模型。

　　百度深度学习实验室（IDL）杰出科学家徐伟正式宣布加入地平线机器人，担任通用 AI 首席科学家，并将在硅谷建立 General AI Lab，打造小而精的团队专注于通用人工智能研究。

　　小米宣布 NLP 大牛王斌加盟，任 AI 实验室自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）首席科学家，负责自然语言处理基础平台的构建及前沿技术的探索与创新。

　　在 SMP 2018 上，科大讯飞 AI 研究院研究主管、司法认知智能方向负责人、资深研究员李剑锋带来了主题为《司法认知智能研究实践》的演讲。

　　他表示，从「能听会说」到「能理解会思考」，经过近 20 年的发展，科大讯飞已经在语音合成、识别和评测上取得了领先表现，在机器翻译、阅读理解和图文识别也取得了阶段性的成果。

　　2018 滴滴科技开放日上，滴滴产品技术管理团队与高校学生、专业技术人员展开面对面交流，详细介绍了滴滴在大数据、人工智能领域的最新科技成果，重点分享了滴滴在智能派单、地图、拼车、供需预测、智能客服、语音识别等领域的实践经验。

　　「AI 影响因子」是一个呈现国内企业研究院学术&开发实力的数据库，为高校学生及从业者提供在会议/期刊论文、数据集比赛及开发项目三大领域的横向对比参考。此外，AI 科技评论也整合了诸如与高校实验室合作、学术会议赞助等企业活动，尝试为读者们提供一个全面的数据平台。

　　从会议/期刊论文出发，AI 科技评论以「中国计算机学会 CCF 推荐国际学术期刊会议」1 所推荐的国际学术会议及期刊为主要标准，向企业研究院征集统计该年会议/期刊被录用的论文，以作为评选标准的一部分。此外，以 ICLR 为代表的新生会议也在 AI 科技评论的评选考虑范围之内。

　　从比赛出发，AI 科技评论围绕目前国际与国内较受认可的比赛（包括但不限于数据竞赛平台 Kaggle 的下属比赛、各类数据库竞赛等），向企业研究院征集统计该年获得优秀名次的赛事，以作为评选标准的一部分。

　　从开发项目出发，围绕发起开源项目/工具及相关更新，企业研究院所构建的开源生态同样是 AI 科技评论密切关注的领域。

　　这三部分的内容将帮助学术青年更客观、更全面地了解企业研究院在不同领域上的侧重点，做到有的放矢。与此同时，这三部分的内容也为企业研究院在「AI 影响因子」上的展示提供翔实而准确的数据基础，并作为「AI 影响因子」数据库及衍生榜单的重要标准。

　　除此之外，「AI 影响因子」数据库还将收录企业研究院的一些企业相关活动，如人事变动、高校合作、会议赞助等。

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