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2022年 ，人工智能带给人类更多惊喜******

视觉中国供图

在世界人工智能大会上，用户输入文字，AI就能根据语意进行绘画创作。视觉中国供图

在国内首个乘用车无人化运营试点北京经济技术开发区，一辆“主驾无人、副驾驶配备安全员”的无人驾驶车在行驶中。新华社记者彭子洋摄

　　即将过去的2022年 ，对于人工智能来说 是值得铭记 的一年。大批人工智能相关应用走出实验室，向着大范围落地实践不断迈进。AI“黑科技”加持下的北京冬奥会异彩纷呈 ；无人驾驶开启多城试点，未来交通更进一步 ；AI绘画以假乱真令人着迷 ，艺术创作或许不再 是人类专属……

　　无论是底层技术不断突破 ，还 是各类应用百花齐放 ，在过去的一年 ，人工智能向我们展示了它的无限可能。我们相信这只是人工智能的冰山一角 ，未来它还有更多潜力等待我们去挖掘 。

　　随着技术的不断成熟 ，落地应用不断创新 ，人工智能或将真正改变你我 的生活。

　　AI“黑科技”照亮北京冬奥会

　　助力天气预报 、比赛转播和手语播报等

　　2月4日 ，全球瞩目的2022年北京冬奥会正式拉开帷幕。人工智能等技术的应用为本届冬奥会增添了别样的“科技之美” 。

　　在此次冬奥会上，由中国科学院院士、北京大学副校长 、北京大学重庆大数据研究院首席科学家张平文领衔研制 的人工智能MOML算法赋能天气预报模型，使冬奥会天气预报更加精准 。人工智能算法在融合、处理信息中的先天优势 ，使其在一定程度上可以代替预报员在会商中进行信息整合 、分析，通过数据挖掘与学习 ，将预报员 的经验内化在算法中，在提高天气预报效率的同时 ，也进一步提高了预报 的准确率 。

　　在本届冬奥会自由式滑雪女子大跳台决赛中，中国选手谷爱凌以“逆天”的精彩表现获得个人首金。在比赛转播过程中 ，百度智能云通过“3D+AI”技术打造出 的“同场竞技”系统，将单人比赛项目变成“多人比赛” ，实现冠 、亚军比赛画面的三维恢复和虚拟叠加，方便观众看到不同选手 的实时动作 ；同时，通过技术手段对运动员动作进行量化分析，将滑行速度 、腾空高度 、落地远度 、旋转角度等一系列运动数据与原始画面叠加起来 ，使观众可以更直观地从流畅性、完成度 、难度、多样性和美观度等角度看懂选手之间 的技术动作差异 。

　　在北京冬奥会开幕的同一天 ，央视新闻AI手语主播也正式上岗，她在冬奥会新闻播报、赛事直播和现场采访中 ，为听障人士送上了实时手语翻译服务。凭借精确的手语翻译引擎，该AI手语主播可懂度达85%以上，可将冰雪赛事的文字及音视频内容，快速精准地转化为手语。

　　腾讯“混元”AI大模型登顶VCR榜单

　　展现了其在多模态理解领域的强大实力

　　5月31日 ，腾讯“混元”AI大模型在多模态理解领域国际权威榜单VCR（Visual Commonsense Reasoning，视觉常识推理）中登顶，两个单项成绩和总成绩均位列第一。这 是继在跨模态检索领域大满贯、CLUE自然语言理解分类榜及CLUE总榜登顶后，“混元”AI大模型 的又一重大突破 ，展现了其在多模态理解领域的强大实力。

　　与跨模态理解任务不同的是 ，多模态理解任务要求计算机除了能够做到识别层次的感知（如分类检测等），还需要达到认知层次的感知（如判断意图、逻辑推理等） 。

　　此次登顶VCR榜首 的“混元”AI大模型由腾讯广告多媒体AI团队自主研发 ，同时借助腾讯太极机器学习平台的图形处理器算力和训练加速框架，在预训练任务 、训练方式上进行了诸多创新改进和设计 ，有效提升了模型性能 。

　　截至目前，“混元”AI大模型在MSR-VTT、MSVD 、CLUE 、VCR等多个领域 的AI权威榜单中取得了第一名 的成绩 ，并刷新多项行业历史纪录。这意味着，“混元”在自然语言理解 、多模态理解、跨模态理解等领域 的技术实力已得到验证 。

　　谷歌工程师闹乌龙 ，称AI存在意识

　　人工智能所谓 的“人格”更多只 是模仿人类罢了

　　谷歌AI工程师闹乌龙，称LaMDA语言模型有意识，引发业界对“AI 是否拥有自主意识” 的讨论。

　　今年6月，谷歌公司AI工程师莱莫因认为对话应用语言模型LaMDA具有了“自主意识” ，并对此出具了长达21页 的证据 。莱莫因认为LaMDA具有意识 的原因有三：一 是LaMDA以前所未有的方式高效 、创造性地使用语言；二是它以与人类相似的方式分享感觉；三是它会表达内省和想象——既会担忧未来 ，也会追忆过去 。

　　LaMDA 是谷歌在2021年开发者大会上公布 的大型自然语言对话模型，它可以模拟任何带有知识属性的实体，通过“拟人” 的方式，在与人类亲切自然的对话中为用户答疑解惑，传递更多知识 。

　　莱莫因 的观点和证据引起了业内 的广泛关注。不久后，谷歌发表声明称，莱莫因违反了“就业和数据安全政策”，将其解雇。谷歌表示，经过广泛地审查，他们发现莱莫因关于LaMDA是有生命的说法 是完全没有根据的。

　　专家普遍认为 ，当下人工智能具有的所谓“人格” ，更多只是模仿人类的语言风格 ，有自我意识、有感知能力的AI应该具备能动性 ，并具有独特的视角看待人和事 ，但目前AI还只 是人们设计 的一个计算机系统，作为工具来做一些特定之事 。

　　全球首个图 、文、音三模态大模型诞生

　　“紫东太初”实现“以图生音”和“以音生图”

　　9月1日 ，在上海举办 的2022世界人工智能大会上 ，由武汉人工智能研究院 、中国科学院自动化研究所和华为技术有限公司联合研发 的“紫东太初”多模态大模型项目获得了此次大会的最高奖项 。“紫东太初” 是全球首个图、文 、音三模态大模型，开创性地实现了图像 、文本 、语音三模态数据间 的“统一表示”与“相互生成” ，实现了“以图生音”和“以音生图”，理解和生成能力更接近人类 ，为打造多模态人工智能行业应用提供创新基础 ，向通用人工智能迈出了重要一步 。

　　“紫东太初”三模态间 的相互转换和生成，其核心原理 是视觉、文本、语音不同模态通过各自编码器映射到统一语义空间 ，然后通过多头自注意力机制学习模态之间 的语义关联以及特征对齐 ，形成多模态统一知识表示 ；之后，再利用编码后的多模态特征 ，通过解码器分别生成文本 、图像和语音 。

　　“紫东太初”凭借四大突破 ，有效助力以多模态认知为核心的通用人工智能发展 。一是首次提出多层次、多任务跨模态自监督学习框架，支持从词条级走向模态级、样本级的三级预训练自监督学习方式；二是首次完成弱关联多模态数据语义统一表示 ，减少数据收集与清洗代价 ；三 是首次实现多模态理解与生成任务的统一建模 ，支持跨模态检索 、多模态分类 、语音识别、图像生成等理解与生成任务 ；四是首次实现无监督超越有监督方法，基于5%—10%的数据标注，实现100%的有监督学习效果 。

　　AI打破矩阵乘法计算速度纪录

　　解决了50年来数学领域一个悬而未决 的问题

　　10月 ，英国《自然》杂志封面以“矩阵游戏”为题，发表了人工智能公司“深度思维”团队的最新发现 ：AI可以解决矩阵乘法问题 。这款名为“AlphaTensor” 的AI系统能自行发现新算法 ，从而解决了50年来数学领域一个悬而未决 的问题——找到两个矩阵相乘最快 的方法。这 是第一个可为矩阵乘法等基本任务发现新颖、高效且正确算法的AI系统 。

　　数学在计算机编程中经常出现 ，通常作为描述和操纵现实世界现象表示的一种手段。例如，它可用于表示计算机屏幕上的像素、天气状况或人工网络中的节点 。在这种情况下，使用数学 的主要方式之一 ，就是对矩阵进行计算 。矩阵越大，工作量也越大，计算机科学家开始花费大量时间和精力开发更加有效 的算法来完成相关工作。

　　在此次最新成果中，“深度思维”团队研究人员探究了 是否有可能使用基于强化学习 的AI系统来创建新算法 ，从而使计算步骤比现有算法更少 。

　　为了找到答案，他们从游戏系统中寻找灵感 。在构建了一些初步系统之后，研究团队将重点转向了树搜索 ，这是系统在特定情况下查看各种方案 的一种方法。

　　接下来，研究人员将允许系统创建自己 的算法 ，进一步提高效率 。他们发现 ，在许多情况下 ，系统选择的算法比人类创建 的算法更好。“深度思维”团队希望，未来AI能更多地用来帮助攻克数学和科学领域的一些重要 的难题。

　　2022中国人工智能创新发展指数公布

　　全面反映我国人工智能发展态势

　　11月18日 ，第五届世界声博会暨2022科大讯飞全球1024开发者节开幕式上 ，中国电子信息产业发展研究院（又称赛迪研究院）发布了2022中国人工智能创新发展指数（合肥指数）。

　　这 是国内首个以地区冠名 的全国性人工智能专题研究成果，旨在全面系统地反映我国人工智能的发展态势 。中国电子信息产业发展研究院从发展环境、创新能力、基础配套、资本投入和产业实力5个维度 ，构建了中国人工智能创新发展指数 ，也就是“合肥指数” 的评价体系。

　　近年来 ，我国人工智能步入与经济深度融合应用新阶段，智能化转型全面推进 ，人工智能产业在全球的影响力不断增强 。2021年，我国人工智能的研发强度为19.4% ，从业人数增加到31万人，占全球比重的5.3% 。2017年至2021年 ，我国人工智能产业规模增长了2.6倍 ，占全球比重提升到16.8%。专利申请量占全球比重持续扩大 ，从2012年的13%增长到2021年 的70.9%。创新能力上 ，我国人工智能研发投入力度不断加大 ，从业人数不断增加 。

　　从总体指数来看 ，北京、广东和上海处于人工智能领域 的领跑地位 ，安徽则紧随其后 ，排在全国的第6位 。合肥已经成为人工智能领域 、科技创新与产业发展最活跃的城市之一 。

　　ESMFold预测六亿多种蛋白质结构

　　预测速度比“阿尔法折叠”快60倍

　　英国“深度思维”公司8月曾宣布，其开发 的人工智能程序“阿尔法折叠”已预测出约100万个物种的超过2亿种蛋白质结构 ，几乎涵盖了科学界已编录 的每一种蛋白质结构。但就在今年11月 ，元宇宙平台公司（Meta）研究人员利用人工智能模型ESMFold预测了来自细菌 、病毒和其他尚未被表征微生物 的6亿多种蛋白质结构。

　　在此次最新研究中，研究团队利用大型语言模型来预测这些蛋白质结构 。据悉，语言模型通常需要大量文本进行训练，为将这一模型应用于蛋白质结构预测，研究团队利用已知 的蛋白质序列来训练它，这些已知的蛋白质可由20个不同氨基酸组成的链来表达 ，每个氨基酸由一个字母表示。然后 ，ESMFold学会了用模糊的氨基酸比例“自动完成”蛋白质结构预测。

　　该团队负责人亚历山大·里维斯表示，这些训练让ESMFold对包含蛋白质形状信息 的蛋白质序列有了直观了解 。而且 ，与“阿尔法折叠”一样，这一模型能将这些了解到 的信息与已知蛋白质结构和序列之间 的关系信息结合 ，生成预测结构。

　　团队指出，ESMFold 的预测虽然不像“阿尔法折叠”那么准确 ，但在预测速度上要快60倍，这意味着它可将结构预测数据库扩展到更大 。

　　首创蛋白质动态结构AI建模方法

　　对理解生命过程、研发新型药物有着重要意义

　　12月8日 ，西湖大学公布了该校人工智能讲席教授李子青团队联合厦门大学 、杭州德睿智药科技有限公司首创研发 的能够刻画蛋白质构象变化与亲和力预测 的AI模型——ProtMD。这 是第一个尝试解析蛋白质动态构象的人工智能模型，可辅助药物化学专家更加精准地筛选出高活性小分子 ，从而加速临床前药物研发。

　　此前谷歌旗下公司研发 的“阿尔法折叠2”能够利用人工智能准确预测蛋白质的三维结构，对结构生物学 、药物设计乃至整个科学界都产生了巨大影响 。但“阿尔法折叠2”只能预测蛋白质在一个瞬间的静态结构，尚未能解决蛋白质结构动态变化的预测。李子青团队此次开发 的AI模型 ，在给定药物分子和靶点蛋白的情况下 ，可预测药物分子与生物体内靶点蛋白质结合（柔性对接）后蛋白质结构 的变化过程 ，推断药物与靶标蛋白结合的稳定性，预测药物功能 ，从而提升AI药物设计 的精度和效率 。

　　李子青表示 ，预测蛋白质结构 的动态变化对理解生命过程 、研发新型药物都有着十分重要 的意义 。尤其在AI药物设计中，通过对药物分子与靶点蛋白结合后的动态结构变化进行预测，评估药物—靶点结合亲和力和药物效果 ，是提高AI药物筛选准确性和效能 的重要思路 。

　　多城市推动自动驾驶行业发展

　　我国自动驾驶行业正式向L3级迈进

　　2022年 是自动驾驶行业具有里程碑意义的一年，有关政策密集出台，相关应用从研发测试走向大规模商业化试点 。当前，全国近30个城市已累计为80余家企业发放了超过1000张道路测试牌照，允许高等级智能网联汽车在特定场景、特殊区域内开展规模化载人载物测试示范。越来越多的城市正在推进更高等级 的自动驾驶商业化。

　　今年8月1日，《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》开始实行 ，该条例提出L3级自动驾驶在行政区全域开放道路测试、示范应用，探索开展商业化运营试点 ，标志着我国自动驾驶行业正式向L3级迈进 。

　　此后 ，重庆 、武汉等地政府部门也先后发布了自动驾驶全无人商业化试点政策，并向百度发放全国首批无人化示范运营资格 ，允许车内无安全员的自动驾驶车辆在社会道路上开展商业化服务。

　　此外，为推动智能网联汽车产业健康有序发展 ，工业和信息化部会同公安部还组织起草了《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作 的通知（征求意见稿）》 ，拟遴选符合条件 的道路机动车辆生产企业和具备量产条件 的搭载自动驾驶功能 的智能网联汽车产品，开展准入试点 ；对通过准入试点 的智能网联汽车产品，在试点城市的限定公共道路区域内开展上路通行试点 。

　　AI绘画火了 ，AIGC元年开启

　　未来预计能够产生万亿级经济价值

　　今年8月 ，在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，参赛者杰森·艾伦提交 的AIGC绘画作品——《太空歌剧院》，获得了此次比赛“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖 。没有绘画基础 的杰森·艾伦借用了一款名叫Midjourney 的AI绘图工具，通过一个类似“文字游戏”的过程，输入题材 、光线 、场景 、角度、氛围等有关画面效果的关键词后，得到了初始作品 ，并在反复调整和修改后最终完成了这组“太空歌剧院”数字艺术作品 。

　　这一年，AI绘画小程序 、网站等开始迅猛增长，而美图秀秀 、抖音等软件也加入了AI画图功能 。抖音平台数据显示，截至12月6日，已有超2428.4万人使用该特效，迅速飙升至特效潮流榜第一位。AI绘画 的百度指数也从日均两三千上升到日均3万，火爆程度可见一斑 。

　　AI绘画 的火爆也让AIGC这一概念逐渐进入大众视野 。

　　所谓AIGC（AI Generated Content） ，即基于人工智能技术自动生成内容 的新型生产范式 。其技术主要涉及两个方面：自然语言处理（NLP）和AIGC生成算法 。其中 ，自然语言处理 是实现人与计算机之间通过自然语言进行交互 的手段 。

　　最初，AIGC可生成的内容形式以文字为主 ，经过2022年指数级的发展，目前AIGC技术可生成的内容形式已经拓展到了包括文字、图像、视频 、语音 、代码、机器人动作等多种内容形式 ，2022年也因此被称为“AIGC元年”。生成式AI让机器开始大规模涉足知识类和创造性工作 ，未来预计能够产生数万亿美元的经济价值 。（科技日报实习记者 都芃）

名为奖励 、实为门槛 ？跑单奖励让骑手陷入不停接单困局******

　　看似“跳一跳就能够着”，实则掉进“连环套”

　　跑单奖励让骑手陷入不停接单困局

　　专家建议，平台算法设计应更人性化，保障骑手身心健康

　　本报北京2月2日电(记者刘小燕)晚上10点 ，阿峰送完了最后一单外卖 。回家打开软件后，他看到了上月跑单收入的最终数据 ：1月共收入15401.36元 ，其中活动奖励收入3342.6元，占比近22%。

　　春节前后 ，多名外卖骑手向记者反映 ，跑单数量越多，获得活动奖励 的机会越大 ，赚取 的奖励金额也越高。但名为奖励 、实为门槛 的设置，也使骑手陷入不停接单的劳动困局，甚至产生安全隐患。

　　“平台的活动每个月都不一样，但都是需要完成不同门槛的配送任务才有奖励 ，总之就是要多跑单 。”据阿峰介绍 ，他1月31日参加了早中晚三个时段的“跑单礼”活动 。按活动规则 ，阿峰在9点~15点跑单 ，完成9单奖励21元，完成21单奖励59元 ，完成27单奖励87元 ，完成33单奖励126元 。为得到最高奖励，阿峰在该时段跑满了33单获得了126元，但此时他已经7个小时没吃饭了。

　　由于完成任务量按接单时间计算，有骑手为了接够活动时间段内的单量 ，还会冒险接单。“有时时间快截止了，单量还没满足奖励门槛，有的骑手就会一边骑车一边刷手机接单 。”阿峰说，还有骑手尽管电瓶车电量快耗尽了 ，也要先接单，就 是为了凑够单量，但这样会引发道路危险 。

　　实打实 的奖励数字，对骑手而言是有效 的激励，却也给他们带来苦恼：一旦某段时间跑单量下降，不仅影响当时收入 ，还会对后续收入产生影响。在参加工作日“午高峰收入加速”活动时，阿峰的每单奖励有时为1.2元，有时却只有1元。“如果上周送单少 ，骑手等级就会下降，奖励也就下降了 。”阿峰解释说 ，想要维持高等级，多接单 、多送单就少不了 。

　　中国青少年研究中心青年发展研究所副所长郭元凯认为，平台推行的跑单奖励活动 是一种用工管理手段 ，但并非可持续 的方式。这种额外激励 ，很容易诱导骑手产生“跳一跳就能够着” 的挑战心理，这就无形中延长了骑手的劳动时间，长时间高强度 的工作，增加了骑手身心健康的风险 。

　　阿峰也坦言，跑单奖励活动更像 是一串甜蜜 的“陷阱” ：“就像一个连环套 ，跑够了第二档奖励 ，就想着再够上第三档奖励，慢慢就越接越多。全部都想拿最高奖励 的话 ，一天得跑20个小时，一天三顿饭都没法准点吃 。”

　　“不可否认 ，跑单奖励活动对于增加骑手收入 、激发其工作积极性具有积极影响，但骑手应根据身体情况选择合适的工作量 ，不要把获奖励看作是必须完成的任务 。”郭元凯建议，平台应将算法设计得更加人性化，保障骑手 的身心健康。

　　（文图 ：赵筱尘 巫邓炎）