深圳人脸识别公司海量数据泄露，250万用户信息被“裸奔”

宏观大势

·数据安全法律建设迫在眉睫：超250万条中国人脸、身份信息泄露

·5G成地域经济竞争新热点：上海、雄安、北京、成都等地方政府密集推动5G商用化

商业落地

·自动驾驶梯队形成、资本回暖：Uber、苹果垫底，Waymo第一；成长期企业近来连现天价融资

·折叠屏技术爆发在即：三星新机即将发布

技术前沿

·AI技术进一步迭代：OpenAI发布惊人语言模型，但拒绝完全开源；IBM AI挑战人类辩手，凸显AI逻辑、决策能力

投融资趋势

·医疗健康继续升温：投融资事件继续位居第一，新药研发成最热赛道

本周（2月10日至2月16日）国内共发生投资事件58起，其中A轮16起，并购12起，天使轮8起，占总投融资轮次的62%。

在赛道领域上，医疗健康10起，企业服务5起，文化传媒5起，占总投融资事件的34%。

医疗健康领域投融资的具体情况

宏观大势

深圳人脸识别公司海量数据泄露，250万用户信息被“裸奔”

人工智能时代个人隐私成隐忧

据CNET报道，美国时间2月13日，GDI基金会荷兰安全研究员Victor Gevers发现，中国深圳的一家人工智能公司深网视界（SenseNets）对于其人脸识别数据库没有密码保护，导致大量人脸数据直接暴露在网上。

SenseNets的数据库是敞开的，任何人都可以查看

据报道，深网视界的人脸识别数据库有超过250万用户信息，包括身份证号码、地址、出生日期、识别其身份的位置等。Victor Gevers称，报道时间之前24小时内，就有超过680万位置被记录。

该数据库可供任何人在线查找，并允许完全访问。这意味着恶意行为者可以添加或删除数据库中的记录。

Victor Gevers指出，这家公司自去年7月以来就将其人脸识别数据库对外开放。当GDI基金会向该公司发出警告后，深网视界并未进行回复。

信息源：

https://www.ithome.com/0/409/501.htm

点评

深网视界成立于2015年，由东方网力和商汤科技合资成立，2018年7月，该公司进行了股权变更，商汤科技撤资。

深网视界的案例暴露了大数据、智能化时代，个人信息泄露的巨大隐忧。且深网视界事件引起争议之处在于，此次泄露并不是黑客攻击导致的，而完全是因为公司缺乏安全意识。

类似的案例还有2018年6月，美国大数据营销公司Exactis，由于没有为服务器设置加密防火墙导致信息暴露。更为我们熟知的隐私泄露事件则是Facebook的导致2900万用户数据失窃、700万用户个人照片暴露的严重漏洞。去年，因一连串的数据安全问题，扎克伯克作为唯一证人出席了长达5小时的美国国会听证会。

没有完全安全的系统，这可能是人类享受信息化和智能化便捷好处时不得不让渡的利益，但另一方面，法律法规在避免安全问题上也应发挥重要作用。

在2017年施行的《网络安全法》中，明确提出了“谁收集、谁负责”的原则。也就是说信息收集方要承担起保障数据安全的义务，但国内尚无让广大公司意识到数据安全严峻性的标志性案件。

谁都不想自己的信息在网络上“裸奔”，尤其是身份证、住址、人脸、地理位置这样的敏感隐私信息。缺乏安全意识或因重大管理、人为疏漏导致数据泄露的公司应当承担相应的法律责任，而公民的权利应该获得更有力的保障手段。

中国多地区开始部署5G试商用网

5G将成为中国地域经济竞争新热点

2月14日，上海市黄浦区人民政府与中国移动上海公司签署了关于推进黄浦区5G信息基础设施建设加快建设创新应用示范区的合作备忘录。5G试商用网将首批部署黄浦区，今年会率先覆盖外滩、南京东路和人民广场等重点区域。

同一天，华为联合中国电信在成都顺利完成了首个5G IPRAN的现网试点。

2月15日，中国联通宣布在雄安新区开通了业界最大规模的4G/5G无线虚拟化外场试验网络。同日，宁波市江北区与宁波移动签署合作协议，全面开启以5G网络建设先行示范区为代表的数字经济领域战略合作。

此前的1月22日，北京印发了《北京市5G产业发展行动方案（2019年-2022年）》，宣布将集中优势力量在5G关键元器件等技术薄弱环节补齐短板，加快建网与商用同时布局。

信息源：

http://www.cs.com.cn/gppd/tzzx/201902/t20190215_5923524.html

http://www.xinhuanet.com/money/2019-02/15/c_1210060247.htm

点评

2019年初，各地方政府在5G项目上的密集动作显示了中国推动5G商用的决心和超快进度。

目前，我国5G除了芯片方面存在弱势，在政策支持、市场能力、应用开发等方面均已处于世界前列。在今年央视春晚中，5G网络已被用于实时传送深圳、长春分会场现场节目。

各地加快5G商用步伐，主要源于5G广阔的发展潜力和对经济的拉动作用。据工信部下属中国信通院《5G 经济社会影响白皮书》预测，2020年，5G间接拉动GDP增长将超过4190亿元；2030年，5G间接拉动的GDP将增长到3.6万亿元。这类有拉动作用的产业尤其受地方政府重视，5G会成为下一阶段，各地域之间技术、经济竞争的关键产业，万亿规模市场将加速启动。

商业落地

加州车辆管理局发布自动驾驶路测报告，Uber、苹果垫底，Waymo第一

自动驾驶公司形成明显梯队，后进者想追赶或困难重重

上周，加州车辆管理局（DMV）公布了一组报告，涵盖了所有在加州进行路测的自动驾驶公司的表现。

报告收集的数据范围为2017年11月31日至2018年12月1日，每家公司的报告中，都包含了自动驾驶汽车系统脱离次数，即由安全驾驶员接管的次数。

数据显示，Uber、苹果的自动驾驶情况表现最差，分别排名倒数第一、第二，Waymo则表现最好：在加州的路测车辆中，Uber的车辆大约每0.4英里脱离一次，苹果则是每1.1英里脱离一次。而Waymo的自动驾驶汽车每11,154.3英里才脱离一次。垫底者与领头者差距极大。

加州各路测团队平均每两次系统脱离之间的行驶里程

信息源（各公司报告链接）：

https://www.dmv.ca.gov/portal/dmv/detail/vr/autonomous/disengagement_report_2018

点评

以DMV发布的这份报道来看，自动驾驶目前在路测表现上已拉开明显差距，形成了几大梯队。

Waymo是遥遥领先的领头羊，单次接管距离长达11000多英里。第二名GM Cruise的数据则直接腰斩，为5204.9英里。

在Top2之后，Zoox、Nuro.ai、Pony.ai（小马智行）三家公司跻身1000英里以上，是为第二梯队。其中Nuro.ai由谷歌前工程师朱家俊创立，Pony.ai的两位创始人彭军和楼天城此前都曾在百度工作。

接下来是徘徊在200英里左右的第三梯队，包含Nissan（日产）、百度、AIMotive、AutoX、Roadstar.ai和文远知行。其中AutoX由肖健雄创立，Roadstar.ai和文远知行是中国公司。

在100英里以下的”吊车尾“行列中，出现了大量知名车企：宝马、丰田、现代、梅赛德斯奔驰。这侧面反映了，在自研自动驾驶技术方面，总体上车企的表现目前不如科技巨头和专注于系统研发的新锐科技公司。

不过最末端的Uber和Apple多少给大牌车企挽回了颜面。Uber自动驾驶在经历知识产权和事故风波后，命途多舛，耽误了不少发展时间。而向来神秘的苹果自动驾驶的表现尤其令人失望。

在本来擅长的智能手机业务遭遇滑坡和挑战时，苹果似乎还未找到跳跃至下一个暂时“安全领域”的抓手。这就像一场大型的吃鸡游戏，谷歌、亚马逊、微软等已经通过云、自动驾驶技术进了圈或奋力奔跑在进圈的路上，苹果却连辆摩托车都没搞到，在离圈十万八千里的地方原地打转。其实不是什么火就一定要掺一脚，苹果可能需要一次大胆又审慎的战略方向挑战，把精力集中到自己的优势擅长领域。

自动驾驶开年红，资本热情再次高涨

Aurora、Nuro.ai、图森未来相继完成大额融资

2月12日，Nuro.ai宣布获得孙正义软银愿景基金9.4亿美元融资，创下自动驾驶领域单次融资记录。

而就在前不久，这个记录的保持者是春节期间获得5.3亿美元巨额融资的Aurora。

就在Nuro.ai宣布融资的第二天，无人驾驶公司图森未来也宣布完成9500万美元D轮融资，由新浪资本领投，其估值超过10亿美元。

信息源：

https://36kr.com/p/5176338.html

点评

2018年下半年开始，自动驾驶寒冬论开始发酵。其最重要的原因是自动驾驶的商业落地进程普遍长于市场此前的乐观预测。从业者越来越清晰地认识到，自动驾驶要真正普及，需要极大的技术挑战，同时涉及复杂的法规设计。这也减少了资本对这一领域的投入热情。

但是从2019年初开始，自动驾驶领域频频爆出高额融资。

从近期的3个案例：Aurora、Nuro.ai和图森未来来看，自动驾驶的细分落地方向正受到资本青睐。

由朱家俊创立的Nuro.ai与2016年到2017年备受追捧的自动驾驶公司不同，其瞄准的落地领域并不是乘用车高速L4级场景，而是城市里的物流场景，其主要产品是物流用的小车。

图森未来则瞄准了高速公路上的无人驾驶卡车，港区、园区内的无人驾驶等细分场景。

同时，在这些场景积累的能力都有可能帮助这些公司未来进入市场空间最大的“乘用车市场”。而先从细分市场切入的好处则是可能能更快进入实际运营，积累运营经验和数据，从而进一步和其他玩家拉开距离。

另一方面，结合上一条趋势中提到的DMV发布的加州路测报告情况，各自动驾驶公司的技术实力已经拉开一定差距。未来随着行业更多公开信息的出现，资本和资源向头部集中的趋势可能越发明显。且由于表现不佳的自动驾驶团队分布在整车厂和Apple、Uber这些大公司中，大公司与新锐公司的业务合作或资本合作，前者对后者的投资和并购现象未来或将增多。

三星新机即将发布，折叠屏、屏下指纹等技术爆发在即

折叠屏或将刺激智能手机出货量的回升

北京时间2月21日，三星将在美国举行S10系列发布会。根据外媒消息，主打机型三星S10与三星S10+都采用了全新的全视曲面屏设计，且应用了屏下指纹技术。此外，本次三星还将推出首款折叠屏手机，限量100万台，售价高达1.23万元。

信息源：

https://mp.weixin.qq.com/s/SgxqFb9Q5RjusN5mEY5rFQ

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1625531763060132619&wfr=spider&for=pc

点评

今年可能即将迎来折叠屏和屏下指纹全面爆发的节点。这些新技术，尤其是对消费者的直观体验带来较大升级的“折叠屏”技术的出现和逐渐普及，或将在中期刺激智能手机销量的回升。

此前，全球智能手机的出货量已连续4季度下滑。一方面，这是由于未使用智能手机的人群在减少，增量减少；另一方面，手机产品本身革新不足导致的换机频率下降也是重要原因。

由此，2018年下半年到2019年会见证智能手机市场在新技术、新体验上的大竞争。5G、折叠屏成为热门概念。全球智能手机的排位座次也已发生变化，华为极有可能对三星的第一位置发起挑战。

技术前沿

OpenAI发布语言AI模型GPT-2，效果惊人

但其拒绝开源的态度引起业界争议

2月14日，OpenAI在其官方博客上发文介绍了新的语言模型GPT-2。GPT-2有如下值得注意的特点：

1.其训练目标是基于给定的文本，预测和生成接下来的文字。

2.这是一个无监督语言模型。

3.它使用了来自800万个网页的15亿数据集，数据集具有跨领域、多元性的特征。

这意味着，GPT-2可以在无需特定任务训练的情况下，根据给定设定和信息，完成生成连贯文本段落：阅读理解、机器翻译、问答和撰写摘要等任务。

OpenAI展示了一个示例：被告知如下信息——“今天，一辆载有核材料的火车车厢在Cincinnati被盗，至今下落不明”后，GPT-2一本正经地创作了一则“有模有样”的假新闻。

事故发生在市中心的火车线路上，该线路往返至Covington和Ashland车站之间。

在一封发给俄亥俄州新闻媒体的电子邮件中，美国能源部表示，他们正在与联邦铁路管理局合作，寻找窃贼。

“这些核材料被盗，将会对公众、环境健康、我们的劳动力和国家的经济产生重大负面影响”，美国能源部长Tom Hicks在一份声明中表示，“我们的首要任务是确保盗窃物品的安全，确保此类事情不再发生。”

其文本的流畅程度，使人惊叹。

但另一方面，OpenAI以防止被滥用为理由，仅发布了GPT-2 的较小版本和示例代码，并未开放全部数据集和训练模型权重。

这使GPT-2的结果难以被其他团队复现、验证，引起了一定的争议。

信息源：

https://blog.openai.com/better-language-models/#sample2

点评

从去年底开始，在AI以往表现较弱的NLP（自然语言处理）领域，相继出现重大进展。先是几个月前，谷歌推出BERT模型，刷新了11项纪录，引起业界关注。今天我们又看到了GPT-2在一系列生成任务上的“逆天表现”。

GPT-2的无监督学习特性将使其在应用时具有适应性更广、成本更低、更快捷的特点。

不过，这一语言模型目前尚存在文本重复、建模失败等问题。同时，由于OpenAI并没有完全开放这一模型，其效果到底如何，还有待验证。

更让业界争议的是，OpenAI以防止滥用为理由，站到了开源的反面，这种风气将不利于结果复现和同行评议，而且可能在将来被更多人用做“炒作”方式和噱头，使AI“玄学”化，不利于推动技术的透明、公开演进。

围绕GPT-2的争议也带出了一个更长期的问题：未来，随着AI能力的加强，该如何平衡技术发展和社会风险控制？完全开源是否一定是最好的选择，如何在防止技术被滥用的情况下建立公平的同行审议和评定机制？

IBM辩手AI再次挑战人类辩手，最终落败

凸显AI决策能力，虽败犹荣

2月11日，IBM的AI辩手——Debater，与2016年世界辩论决赛选手、毕业于牛津大学的Harish Natarajan进行了一场精彩的人机辩论。双方围绕“政府是否应该资助学前教育（Whether goverment should subsidize pre-schools)”进行了激烈交锋。

Debater作为辩题正方，主要围绕资助学前教育对社会的意义展开论证，具体观点包括可使贫困人口受益，让学生获得成功、促进整体教育、提升社会公平、以及降低犯罪率。Debater在论证时旁征博引，从离线数据库、语料库中调用了广泛的资料。

最终Debater落败，但纵观整场比赛，Debater思路非常明确——整理思路，分解出多个论点，再通过详实可靠的资料来提供支持；理解人类辩手的观点和论述，继而提出自己的反驳。

信息源：

https://mp.weixin.qq.com/s/06xQYpirluKOs6E5sgBQzw

点评

虽然Debater最终输给了人类，但它的表现令人印象深刻。

2016年AlphaGo在围棋领域战胜人类，体现了AI在限定规则的情况下，强大的计算、分析能力。这也是目前AI应用的主流：辅助或替代人类在特定任务中以更高效率取得更好的结果。

而IBM的Debater则拓展了AI在逻辑和决策方面的能力。IBM研究主管Dario Gil称，Debater的目的不是击败人类，而是探究如何通过信息交换和有效交流实现人机合作，提升决策效率和科学性，推动AI系统的疆界拓展。

具体来说，Debater完成的任务，要求其能充分“理解”辩题，并具备从海量凌乱的非结构化人类语言数据库中检索并提取所需知识的能力，除此之外还要坚持自己的论点、快速组织逻辑结构、避开语法错误以及预测和反驳对手论点。

在充满错漏和片面信息的时代，Debater的技能将大有用武之地。比如帮助公司进行商业决策，或帮助媒体和政府让公众参与对有争议问题的讨论。

投融资趋势

一周投融资概览

医疗健康投融资事件位居第一

本周（2月10日至2月16日）国内共发生投资事件58起，其中A轮16起，并购12起，天使轮8起，占总投融资轮次的62%。

在赛道领域上，医疗健康10起，企业服务5起，文化传媒5起，占总投融资事件的34%。

医疗健康领域投融资的具体情况