8月3日，腾讯发布了其首个医疗AI产品“腾讯觅影”，将食管癌早期筛查作为首个进入临床预试验的项目。同时，腾讯还宣布发起成立了人工智能医学影像联合实验室，中山大学附属肿瘤医院（广东省食管癌研究所）、广东省第二人民医院、深圳市南山区人民医院成为首批加入联合实验室的合作医院。
据雷锋网了解，食管癌是常见恶性肿瘤之一，由于缺乏足够的认知和有效的早期筛查手段，目前我国早期食管癌检出率低于10%。而腾讯觅影筛查一个内镜检查用时不到4秒，对早期食管癌的发现准确率高达90%。
此外，腾讯还将联合汕头市卫计局、汕头大学医学院附属肿瘤医院、腾讯公益慈善基金会，利用腾讯觅影的AI医学影像技术，为食管癌高危人群提供免费公益筛查。未来，依托腾讯觅影AI医疗影像产品的能力，腾讯、腾讯公益慈善基金会还会与各合作方，在全国不同地区针对不同病种以公益筛查的方式，为有需要的人群提供医疗支持。
斯坦福大学医学院放射肿瘤学系医学物理部主任邢磊教授宣布，将于8月6日正式担任汇医慧影首席顾问科学家。邢磊是美国斯坦福大学终身教授、同时兼任斯坦福电子工程系、分子影像及生物信息专业以及Bio-X的教授。他从事医学影像，医学物理以及医学信息方面的教学研究20余年，发表专业论文数目近300篇，主持过多个NIH、DOD、NSF、ACS、RSNA及其它机构的重大科研项目，曾获美国癌症协会研究学者奖、美国医学物理学会 (AAPM) 最佳论文奖、及谷歌研究奖，是AAPM和 AIMBIE（美国医学与生物工程院）会士，国家千人。
邢磊担任汇医慧影首席顾问科学家后，将为汇医慧影医学影像系列产品研发提供方向性指导和支持，聚集汇医慧影的力量，专注于医学影像人工智能的跨学科研究和临床应用。
8月3日，Adobe 宣布将在 Adobe Marketing Cloud 的个性化引擎 Adobe Target 中开放数据科学与算法优化能力。品牌可以在 Adobe Target 中插入他们自有的模型和算法，进而带给消费者最佳体验。除此之外，Adobe 还宣布了由 Adobe Sensei 支持的 Adobe Target 新功能，包括提升客户建议、精准定位目标、优化体验以及自动创建个性化产品。
品牌可以通过结合自身的产业专业知识与 Adobe Target 中强大的 Adobe Sensei 机器学习工具、人工智能工具，大规模地提供个性化的用户体验并从中获利。举例来说，一家已创建了专有算法以用来预测哪个客户最有可能对某种优惠产生回应的金融服务公司，可藉由在 Adobe Target 中插入这种算法对模块进行流量测试，进而向各个客户提供最合适的优惠。
除此之外，Adobe 还发布了 Adobe Target 中由 Adobe Sensei 支持的新功能，以提升个性化体验、满足客户所需。
以 APP 为切入口，AI 正在改变花木行业
世界植物丰富，单就我国而言就有约3.4万种之多，识别植物及科普植物知识成为大众需求。人工智能的深度学习技术不断发展，作为致力于移动互联、云计算、大数据、人工智能等高新技术研究的公司，对相关技术的足够关注及投入，以识别、科普植物的app应运而生，适合园艺工作者、园林建筑师、教育者、旅行者、背包客和普通市民等一切植物爱好者，是日常学习和野外求生的利器。
目前，国内市场涌现出的植物识别app有：鲁朗软件的“花伴侣”、大拿科技的“形色”、微软的“微软识花”、百度的“看图识花”、网龙网络的“花满城”“发现·识花”，及“LikeThat Garden”等。
更重要的是，人工智能图像识别引擎+行业分类图库，可衍生出更多的针对特定行业的图像识别能力，包括病虫害识别、建筑识别、矿石识别、气象预报等，说实现万物识别也不夸张。该API可结合行业图库训练，针对行业需求的图像识别模型，满足用户个性化需求。
农业 AI 预测平台“季前早知道”上线
“季前早知道”预测平台是一个人工智能农化服务系统，依托中国农大-司尔特测土配方施肥研究基地多年的累积数据，根据农民不同的种植需求，量身定制作物生长与土壤健康研究报告。只要输入种植区域、种植作物、种植范围，系统就会自动生成一份施肥报告，包括施什么肥、如何施肥、何时施肥等等。
除此以外，它还会实时抓取各地的主要农产品价格，帮助农民预测种植收益。官方表示，“一直以来，我们都在关心 AI 如何影响医疗、服务、工业、金融等行业，却忽视了 AI 在农业上的重要地位与作用。”业内人士也指出，“即使是在经济发达的国家，人工智能农业仍处于早期阶段，而目前我国农业的人工智能大多表现在传感检测上的自动灌溉功能上，像国外已做到的识别病害杂草、检测土壤肥力并均匀施肥等人工智能功能都尚未普及。”
来自以色列特拉维夫的创企 Prospera 在 B 轮融资中获得了1500万美元的资金，而该公司的主要业务是利用计算机视觉和人工智能技术帮助农民分析从田地获得的数据。该创企将利用这笔融资进军更多的全球市场，扩大面向客户的团队规模，并将覆盖更多的作物。
AI 技术将提高农作物的生产效率和经济效益。在土壤分析等农业生产智能分析系统中，应用最广泛的技术就是人工神经网络（简称ANN），它将模拟人脑神经元，实现对人脑系统的简化、抽象和模拟等技术分析土壤性质特征，并将其与宜栽作物品种间建立关联模型。借助非侵入性的探地雷达成像技术探测土壤性质特征和通过分析电磁感应土壤传感器获取的信号的技术获取土壤表层的粘土含量信息等等。从而精准的判断出相应的土壤适合宜栽的农作物，提高农作物的生产效率和经济效益。
AI技术将可以帮助农民选择合适的水源、合适的肥料对农作物进行灌溉，施肥，保证农作物的用水量、施肥量，大大减轻灌溉问题对农作物产量造成的不良影响。
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