本次的AlphaGo Zero 相比之前版本的AlphaGo 除了将策略网络与价值网络一起训练共享参数，同时简化了蒙特卡洛树搜索之外，一个非常重要的变化是不再让机器先经过“打谱”进行有监督学习，而是完全从零开始通过自我对弈的强化学习就达到了更好的效果，而这个效果仅仅用了490 万的自我对弈，相比围棋高达10170 的状态空间复杂度而言无疑是沧海一粟。

1、 强化学习，拓宽认知的边界 .......... 3

2、 创业之星：中科虹霸，领跑虹膜识别行业 ............ 3

2.1、 虹膜识别应用领域广泛，具有极大的潜在空间 .................. 4

2.2、 发力消费者智能终端市场 ..... 6

3、 A 股：近两周人工智能指数下跌1.82% ............... 7

4、 融资并购： 地平线机器人A+轮融资近亿美元，英特尔领投 ...... 9

4.1、 基础层：数据软件公司MongoDB 拟通过IPO 融资1.92 亿美元 ............. 9

4.2、 技术层：中科视拓获数千万pre-A 轮融资  10

4.3、 应用层：地平线机器人A+轮融资近亿美元，英特尔领投  10

5、 行业动态：英特尔成功开发新型超导量子计算芯片 ................... 13

5.1、 基础层：联合Facebook，英特尔发布深度学习系列处理器Intel Nervana NNP .......... 13

5.2、 技术层：计算机视觉顶级会议ICCV 2017，腾讯优图入选12 篇论文，含3 篇Oral .... 15

5.3、 应用层：百度计划2018 年量产无人驾驶巴士 ................. 16

5.4、 其他：十九大报告称将推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合............... 17

6、 风险提示 .............. 18