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据《日本经济新闻》报道，日本总务省最早将在2019年秋季向通信商以外的行业开放限定地域内的无线通信服务，日本企业则计划借此次政策放开的机会自主建立不经由通信运营商的超高速通信网，推进“智能工厂”建设。目前，日本通信电波频段的分配对象仅限日本的通信运营商，但如今负责分配电波频段的日本总务省已经决定，将开放工厂等特定场所提供通信服务的电波频段。随着5G商用的到来，这种特定地域内的通信服务则可以构成“地域版5G”。
在公共移动通信网络升级5G之前，在特定区域和行业应用5G技术并没什么问题，比如，中国的电力系统、油田、铁路乃至卫星发射场等都有自己的网络，并不接入公众使用的网络。在这些特定区域和行业里先采用新一代移动通信技术，将会产生巨大的商业经济价值，对产业发展有很重要的意义。比如说在日本，NEC就计划利用5G网络快速从工厂内的传感器收集信息，实现对制造工序的实时自动控制，提高工厂的生产效率和产品质量，这在4G网络下是几乎不可能实现的。
在旧金山举办的Google Cloud Next 19大会上，谷歌云CEO Thomas Kurian正式向外界发布了混合云开放平台Anthos和Athos Migrate测试版以及无服务器计算平台Cloud Run及其测试版，同时宣布到2020年，谷歌云将会把云服务扩展到全球23个国家和地区，现已经与7家主流开源公司成立战略合作伙伴关系，全力支持开源技术平台。此外，谷歌CEO Sundar Pichai宣布，2019年谷歌建设数据中心的计划不会改变，这一些数据中心使用的钢铁量足够建造20座埃菲尔铁塔。（来源：腾讯网）
谷歌云CEO Thomas Kurian自上任之后，就在全力向外界展示谷歌云的“商业水平”，将这家云服务商塑造成一个既有技术能力，又有商业能力的公司。同时，Thomas Kurian通过新产品、新计划的发布，表明谷歌云拥有充足资源和合作伙伴ECO，无论客户身在何处，都能够正常的使用他们想要的技术来实现用户的需求。但正如Moor Insights＆Strategy总裁兼首席分析师Patrick Moorhead所说的，虽然他“很喜欢遍地的客户LOGO”，但是他更希望了解“谷歌云的财务细节、更深度的客户服务细节以及谷歌云在各个行业的规模”，换句话说，谷歌云还没能验证自己的“商业水平”。
据《华尔街日报》报道，电商巨头亚马逊的数字广告业务，将向多年由谷歌与Facebook控制的超过60%的市场发起挑战。该报道援引市场研究公司eMarketer的分析表示，到2020年底，亚马逊将成为仅次于谷歌的第二大搜索广告服务商，搜索广告收入将超过50亿美元，届时微软将位于第三位。虽然这一广告收入与谷歌的442亿仍相去甚远，但亚马逊的上涨的速度还是能实现对谷歌的“虎口夺食”，将后者的市场占有率从78%拉低至71%。（来源：全天候科技）
正如报道所说，在北美市场，亚马逊建立起的广告业务，在投资回报率上高于谷歌，且可搭配其电子商务平台来更好的卖货，这让更多公司，特别是消费与零售类企业更愿意将广告费付给亚马逊。这背后的根本原因是亚马逊拥有大量的消费者行为数据，也能够得到实时的购买数据，通过亚马逊的广告插件，广告主可以直接获得消费者浏览的“货架”信息，因此在亚马逊上进行广告投放可以有更好的投资回报率。但还应当看到亚马逊背后的努力：长期以来，亚马逊在广告数据业务化上做了很多努力，在DSP平台AAP（Amazon Ad Platform），以及APS（Amazon Publisher Services）的建设上投入巨大，亚马逊不仅仅关注于“一切业务数据化”，更关注“一切数据业务化”，将数据转化为业务服务平台提供给自己的客户。
据国外媒体消息，NASA已经选择与SpaceX进行合作，帮助其首次尝试偏转一颗小行星。这个双行星重定向测试（DART）项目将于2021年6月从美国加利福尼亚州的范登堡空军基地搭乘猎鹰9号火箭发射升空。这一个项目的任务就是借助一颗人造卫星撞击Didymos双行星系统中那颗较小的小行星，并且使其偏离轨道。据NASA称，这就像是一种击球练习，但是其中的风险仍然很高。如果撞击失败，NASA的“撞击器”就会脱离轨道，如果撞击成功将会获得关键的数据，帮助NASA为真正的小行星撞击做好提前部署工作。（来源：网易科技）
科学家们的想法总是异想天开：发射一颗“撞击器”，然后撞击小行星，最终得到对于地球至关重要的小行星撞击数据。但这一合作的重要意义还不止于此，SpaceX参与到DART项目中，意味着SpaceX与NASA之间的合作伙伴关系已经完全超越了执行国际空间（ISS）站商业负载和补给运送任务的范畴。商业太空探索公司进入到执行非常规性业务的阶段，意味着在NASA眼里，商业太空探索公司已成为“日常必需品一样的存在”，这对中国等正在摸索类似合作方式的国家，有很重要的借鉴意义。
据美国新闻媒体报道，五角大楼表示，亚马逊和微软进入最后决赛，争夺美国国防部总额100亿美元的云服务合同。此声明将甲骨文和IBM从竞标中剔除。美国防部女发言人艾丽萨·史密斯（Elissa Smith）表示，只有亚马逊和微软符合美国防部JEDI（Joint Enterprise Defense Infrastructure,联合企业国防基础设施云）云项目的“最低要求”。亚马逊和微软一直被认为是竞标的领跑者，部分原因是2家公司通过了更高水准的政府安全审查。据此前美国媒体披露，美国国防部的JEDI项目，将作为美国全球各军种的主要数据存储库使用。（来源：网易科技）
甲骨文和IBM的离场与亚马逊与微软的入围，可以看做是“IT云”与“原生云”之间较量中后者的一次胜利，与许多传统IT供应商进入云计算市场是为了“不被时代落下”不同，亚马逊、阿里巴巴等互联网公司建立云服务更多是“组织能力、技术能力和服务能力”的溢出，而微软则通过上下贯通的企业战略在云计算市场占据了一席之地。随企业、政府等大型客户对云服务的理解加深，“IT云”和“原生云”的优劣会越来越明显，更为关键的是，在未来很长一段时间，云服务水平的高低与云服务商背后自身业务峰值水平有很大关系，这是甲骨文、IBM等传统IT供应商难以获得的优势。
根据区块链权威媒体 CoinDesk 报道，汽车巨头通用汽车（General Motors）和宝马（BMW）等多家传统大型车厂，正共组联盟致力于发展区块链技术，作为彼此共享无人驾驶汽车数据的方式。若其计划成功，目前在无人车竞赛中屈居下风的传统车厂或许能够追赶自驾里程排名遥遥领先的 Waymo。自驾里程数据是各家无人车公司发展技术最重要的依据，也是判断其技术进展的最关键的指标之一。根据加州车辆管理局（DMV）今年 2 月发布的 2018 年自驾车报告，Waymo 在一年间于加州完成了 130 万英里自驾测试，稳坐龙头，其次为通用汽车 Cruise 部门，测试里程为 44.8 万英里。（来源：搜狐）
为了推动各家公司打破数据壁垒，开放有价值数据，让无人驾驶车辆能更快上路，雷诺、宝马、福特、通用等汽车行业组成“移动开放区块链计划联盟”，该联盟于去年成立，负责协调汽车行业整体分布式账本技术（包括区块链整体技术）的发展。众所周知，无人驾驶汽车需要消化大量的数据，以便能学习怎么样在不同地点和场景中驾驶，但与Waymo相比，其它汽车供应商的实际道路测试里程远远不足以支撑其业务发展，因此各家共享数据是一个现实选择。但在过去，由于数据的珍贵性以及隐私问题，汽车供应商之间共享数据被认为是不可能完成的任务，现在区块链技术却能够让这一想法成真，它能创造一个规则明确的环境，并且能了解谁分享了哪些数据。
据国内新闻媒体报道，日前，广东省人民医院与广东高州市人民医院完成全国首例AI+5G手术，成功为心脏病患者“补心”。手术期间的AI技术是由曾靠“贪心算法”成功追回被抢车的圣母大学计算机系终身副教授史弋宇团队提供。这次手术也是AI在临床上的一次落地应用。在手术前，医生使用自主研发的全自动AI去噪以及建模软件，一键完成建模，自动生成3D打印机可识别的3D数字心脏模型（STL格式），直接用来打印出实体1:1心脏模型以支持术前方案制定。高州市人民医院医生进行心脏腔镜手术过程中，在相隔近400公里外的广东省人民医院专家通过观看大屏幕上5G传输的实时超高清手术画面，对高州市的手术进行远程指导。（来源：网易科技）
AI与5G的结合，在这一次手术中产生了极强的时空压缩效果。通过5G，让远程医疗成为现实。通过AI，让术前模型设计从数小时缩短到2分钟之内，这一次心脏手术的成功实践，不仅仅拯救了患者的生命，更重要的是证明了AI、5G等新一代信息技术在医疗（特别是临床手术）领域已能落地实践。这对经济不发达及偏远地区的医疗、健康水平的提升意义重大。但我们也应该看到，为了进行国内首个AI+5G手术，史弋宇团队筹备时间长达一年，如此之长的准备时间与当前整体环境发展仍然滞后有很大关系，换句话说，这一领域需要有更多勇于创新的人才加入。
据国外新闻媒体报道，NASA和麻省理工学院合作研究出一种可变形机翼，这种机翼采用轻量级的晶格框架，可以依据空气动力自动改变形状，能够让飞机飞行更加节能。研究团队在《智能材料与结构》杂志上发表的论文中解释了他们是如何重新设计机翼的，这种机翼的新结构是轻量级的晶格框架，由成千上万个重复的、类似火柴棍的小三角形支柱组成，表面覆盖着一层轻薄聚合物。此外，组成晶格框架的材料是中空的，不到橡胶密度的千分之一，质地极轻。（来源：网易科技）
轻量的可变形机翼引发了人们对理想飞机外形的思考。有了这项技术，我们或许能够摆脱传统飞机设计，当然，在万米高空看到机翼形状发生明显的变化还存在于理论之中，目前的研究距离该飞机商用还有非常长一段路要走。此外，这种研究成果还具有重新设计其他结构的潜力，比如风力涡轮机的翼状叶片。与此同时，这种可变形机翼的出现也对未来新产品设计带来启发：将新材料与结构创新结合，能够产生意想不到的效果。
据媒体报道，台积电内部肩负 5 nm 任务的“关键 18 厂”（Fab 18）的人事安排已经确定，其中，厂长由曾任台积电中科 15 厂的厂长刘晓强担任，而两位副厂长是由曾任职南科 14 厂的杨怀德和林俞谷出任。这在某种程度上预示着台积电Fab 18继宣布进入试产流程之后，又一项重要工作得到落实，2020年进入量产的计划目前一切顺利。此外，根据供应链透露，Fab 18搬入机台设备的速度，几乎是以“平均每 1.5 小时搬入一台”在进行，台积电几乎倾全公司之力在推动 5 nm 晶圆厂进入生产状态。（来源：搜狐）
在5nm竞赛中，台积电相比老对手三星和英特尔更加积极，意图借助全球首座5nm晶圆厂正式投产在5nm时代获得新的竞争优势，以弥补其在过去几年业务上出现的屡次失误和停产所造成的损失。新建工厂不是台积电的唯一竞争策略，该公司已在开放创新平台 OIP（Open Innovation Platform）下推出 5 nm 设计架构的完整版本，目标是锁定 5G 和AI领域，并与 EDA 大厂和硅知识产权从业者通过多种芯片测试载具合作，开发并完成设计架构的验证，包括技术档案、制程设计套件、工具、参考流程以及硅知识产权。
诺丁汉大学的研究团队日前在《公共科学图书馆·综合》（PLoS One）期刊上发表文章表示，相对于传统的标准预测方法，人工智能预测人类的过早死更加精确。研究团队负责人诺丁汉大学流行病学和数据科学助理教授 Stephen Weng表示，研究团队使用了新的计算机风险预测模型，将人口统计因素、生物因素、临床和生活方式纳入了评估当中，甚至考虑了人们每天对水果、蔬菜和肉类的消耗。在将预测结果与来自国家统计局、英国癌症登记以及医院事件记录数据比照后发现，相较于不够准确的简单基于年龄和性别的Cox回归模型，机器学习系统最高可提升 10.1%的精确率。（来源：搜狐）
这次研究是第一次采用人工智能技术进行死亡这类复杂因素的研究，虽然准确率不错，但是也存在一定的伦理和道德隐忧：研究团队承认，机器学习技术仍存在限制，比如黑盒子问题，也就是深度学习的决策过程不易解释，人们只能看到数据输入与决策输出，但内中详情却无从知晓，这会让医生、患者以及监管部门心存顾虑。因此，随着AI在所有的领域（尤其是医疗健康、教育等行业）的应用慢慢的变多，开展人工智能治理研究也慢慢的变紧迫。
