科技部已为AI应用做好部署,这一年，AI应用又有大动作

在2020中国机器人产业发展大会上，一名观众在成果展示现场与机器人进行了交流。新华社记者李紫恒摄

在深圳举行的第22届高交会上，工作人员展示了可用于发热者巡逻的热成像智能头盔。新华社记者毛思倩摄

在江苏省南通市崇川区学田大街，小区居民通过人脸识别装置通过小区出入口。新华社发

如果说2020年以前的人工智能技术还在探索落地应用场景，那么2020年人工智能将进入生活空间。

这一年，在全球新冠抗击肺炎疫情的战斗中，人工智能成为“超级助手”；在科技前沿领域，人工智能持续攻关的顶层设计中，不断出台的政策规划将为人工智能保驾护航。

当然，繁荣的背后也有阴影，围绕技术使用边界的讨论还在继续。备受关注的“人脸识别第一案”迎来首次判决，关于“刷脸”的分歧还没有消除。

总之，人工智能固定了未来，进步是可喜的，也没有必要回避争论。回顾这几年人工智能技术和产业的突飞猛进，我们有理由相信在新的十年里，它给世界带来的变化是可以共同期待的。

抗瘟疫

利用人工智能应对疫情是大势所趋

2月4日，工信部科技司发布《充分发挥人工智能赋能效用协力抗击新型冠状病毒感染的肺炎疫情倡议书》，鼓励将AI用于抗疫，提高科研攻关能力。新成果在研发人员夜以继日成功攻关，应用于抗疫主战场，成为抗疫重大战略成果的有力助手。此外，AI技术本身在疫情防控过程中的反复成熟，将促进相关研究和应用的发展进步。

4月3日下午，在国务院联防联控机构召开的新闻发布会上，科技部高新技术司司长秦勇介绍，在疫情防控中，我国许多研究院和企业都在积极将人工智能技术和产品用于疫情分析、识别测温、病毒检测、辅助诊疗等方面。这些应用对疫情防控起到了积极作用。总体来看，人工智能技术用于疫情防控，还处于初步探索阶段，但长期来看这是发展趋势。

秦勇表示，人工智能是当今新一代信息技术发展的前沿和重点，也是重要的发展方向。科技部高度重视人工智能技术的发展，疫情爆发期间，科技部也紧急发布人工智能指南，进一步加大人工智能基础理论、共性技术和关键设备的研发支持。

中国在人工智能抗疫方面的经验总结表明，人工智能技术的创新成果和经验可以为全球抗疫努力提供经验。例如，利用大数据、人工智能模型等预测新冠肺炎疫情潜在流行；利用人工智能技术辅助新药研发辅助新型冠状病毒诊断，特别是CT影像自动识别和病毒检测；诊疗机器人降低患者和医务人员的接触风险等。虽然还处于起步阶段，但疫情期间的创新应用也无疑为人工智能技术的落地成熟按下了“加速键”。

政策

四城市建设国家新一代人工智能创新发展试验区

科技部3月9日发函支持济南、西安、成都、重庆建设国家新一代人工智能创新发展试验区。其中，成都要求在智慧管道、普惠金融、智慧医疗等场合加强应用示范，培育引领行业融合应用的人工智能新业态新模式，推进开放型产业体系建设。要求重庆开展智慧旅游、智慧物流、智慧交通、智慧生态保护应用示范，打造具有山城特色场景的智慧城市。西安寻求发挥智能感知处理、智能交流等方面的研发基础和人才优势，在先进制造、文创旅游、商贸物流等方面形成有效的行业解决方案，打造创新驱动发展的新引擎。济南人工智能应用场景丰富，发挥计算实力基础和数据资源充足等优势，要求在制造、农业、交通等关键场景下创新应用。

科技部方面表示，将积极配合试验区建设，协调研究解决相关政策问题，加强工作指导和资源对接，及时总结推广典型经验和政策措施。 2019年9月，提出《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》年推进人工智能基础设施建设，到2023年建设20个左右的试验。

人工智能是引领未来的战略技术，放眼全球，人工智能已经成为全球增长最快的产业领域之一。我国加快制定规划和相关政策，加强人工智能战略布局，释放政策红利对人工智能产业发展和创新引领作用。

人工智能坐上“新基础设施”快车

4月20日，国家发改委首次明确新型基础设施范围，人工智能名列其中。新基础设施加速布局和人工智能产业成熟互为表里，协同前进。

近年来，我国人工智能产业实现良性发展，技术创新日益活跃，表明语音识别等部分应用技术处于世界领先水平的产业规模持续扩大，2019年底，我国人工智能核心产业规模超过510亿元，人工智能企业数量超过2600家人工智能与行业融合应用不断深入，各领域人工智能新技术、新模式、新业态不断涌现，前景值得期待。

据国务院《新一代人工智能发展规划》透露，到2025年，中国人工智能核心产业规模将超过4000亿元，相关产业规模将超过5万亿元。乘坐新的基础设施快车的人工智能将迎来宝贵的发展机遇。

第一线

新型生物机器人具有无与伦比的独特优点

1月，美国研究人员在《美国国家科学院院刊》发表了论文。他们利用活青蛙细胞，设计并组装出能够自行移动、包围目标、切割后自行愈合的活体机器人。

值得注意的是，这个生物机器人是美国佛蒙特大学的研究人员利用该校的“深绿色”超级计算机设计的。研究小组利用进化算法，根据向某个方向移动等设定的任务，基于青蛙皮肤和心肌细胞的生物物理基本规则，为新的生命形态制定了数千个候选设计方案，并从中选出最有前景的方案进行了测试。他们收集非洲爪蟾胚胎干细胞，将其分离培养成单个细胞，形成皮肤细胞和心脏细胞，然后用镊子和电极切割这些细胞，按设计要求连接。这些细胞组装成自然界中从未见过的形态并协同工作，通过心肌细胞的收缩有序前进。

这些名为Xenobots的特殊生命体虽然在基因上是青蛙，但从生命形式来看是与普通解剖结构完全不同的生命体。佛蒙特大学的计算机科学家和机器人专家约书亚邦加多指出，Xenobots是一种崭新的生物机器，它既不是传统的机器人，也不是已知的动物物种，而是新型人工制品——的活的可编程生物。可重构、可自愈、可生物降解，这些传统机器无与伦比的优势使新型生物机器人具有巨大的应用潜力。研究人员表示，未来可用于药物配送、搜寻放射性污染源和收集海洋塑料微粒等任务。

马斯克把脑机接口移植到了“三只小猪”身上

8月底，太空探索技术公司创始人埃隆马斯克在在线直播中展示了三只小猪的大脑嵌入脑机接口设备的情况。这场举世瞩目的直播再次唤起了人们对脑机接口技术的热情和期待。

脑机接口是在大脑与外部设备之间建立一条全新的信息交换路径，一方面将大脑信号转化为机器可识别的信号，实现对机器的有效控制；另一方面，将外部设备的信号转换为大脑能识别的信号，从外部直接介入大脑。近年来，随着人工智能等技术的发展，脑机接口在基于神经信号解读的机器翻译、机械臂控制、脑控电脑游戏等各个领域展开了应用尝试。马斯克认为，脑机接口技术有望大幅提高人机交互的速度，最终解决“人机共生”问题。

当然，突破智能机接口这一科幻类技术，必须依靠基础科学研究的进展和关键技术的突破，也离不开伦理层面的检验。总之，埃隆马斯克和他的“三只小猪”又将脑机接口这一脑神经技术推向了人类的想象。

清华大学团队最先提出了“人脑计算完整性”的概念

10月，我国第一篇题为《以计算机类为第一完成单位》的论文刊登在《自然》上，论文首次提出了“类脑计算完整性”与软硬件不耦合的类脑计算系统的层次结构。

这篇名为《一种类脑计算系统层次结构》的论文由清华大学计算机科学与技术系张悠慧团队、精密仪器系施路平团队和合作者共同完成。首次提出“人脑计算完整性”，又称神经形态完整性概念。脑系统计算是借鉴生物神经系统信息处理模式和结构的计算理论、体系结构、芯片设计以及应用模型和算法的总称，目前处于起步阶段，尚未形成国际公认的技术标准和方案，这一成果填补了完整性理论和相应系统层次结构方面的空白张悠慧表示，目前对大脑计算系统的研究大多集中在如何实现具体芯片、工具链、应用和算法创新上，从宏观和抽象上忽视了对计算完整性和体系结构的思考，“ 研究完整性可为解除软硬件系统的耦合，划分不同研究领域之间的任务分工和接口提供理论基础。

准确预测“阿尔法折叠”蛋白质的三维结构

人工智能辅助基础科学研究的表现可以说是光明的。 11月底，DeepMind公司传来喜讯，其人工智能系统“阿尔法折叠”方法克服了困扰生物学半个世纪的难题，成功预测了蛋白质如何从线性氨基酸链卷曲成3D形状完成任务，新药开发流程

人体有成千上万种不同的蛋白质，每种蛋白质都含有几十到几百种氨基酸。这些氨基酸的顺序决定了它们之间的作用，赋予了蛋白质复杂的三维形状，决定了蛋白质的功能。了解这些三维形状有助于设计可滞留在蛋白质间隙的药物。此外，合成具有所需结构的蛋白质将加速酶的开发，造福于生物燃料领域。

几十年来，研究人员利用x射线结晶学和低温电镜(cryo-EM )等实验技术解读蛋白质的三维结构，这种方法可能需要数月甚至数年，但未必有效。目前，在生命体内发现的2亿多种蛋白质中，只有17万种蛋白质的结构已被阐明。

美国马里兰大学的结构生物学家约翰莫尔说，这是一个有50年历史的问题，“阿尔法折叠”改变了游戏规则，实验学家可以使用准确的结构预测来理解不透明的x射线和低温电磁数据。药物设计者也可借此快速整理新型冠状病毒等新出现的危险病原体各蛋白质结构，更快开发相关药物。

事件

人工智能生成作品受著作权法保护

AI作者的才能辐射到越来越多的创作领域的同时，TA的作品属于谁还是个有待商榷的问题，给包括著作权法在内的知识产权制度带来了不少挑战。今年2月，人工智能创作领域第一案的判决结果为相关问题提供了判例。根据腾讯公司控告“网贷之家”的判决结果，AI生成作品属于著作权法的保护范围。判决书显示，涉案文章由原告主创团队人员使用Dreamwriter软件生成，其外在表现符合文字作品的形式要求，其表现内容体现了当天上午相关股市信息、数据的选择、分析、判断，文章结构合理，表达逻辑逻辑合理

人脸是最高级别隐私信息，它的收集、存储、授权使用也必须有最高级别、最为细化的标准和要求。业内人士建议，政府应从管理者角度，通过立法方式强化面部识别领域的监管力度，保障公民个人信息安全；相关行业、企业应提升应用软件等载体及储存设备的安全技术水平，避免公民隐私信息泄露或遭非法转卖；非必要的隐私数据不应采集。

清华大学法学教授劳东燕在其公众号发文称，有必要对人脸识别进行法律规制，主要原因在于：人脸是重要的个人生物数据，相关机构或组织在收集之前需证明合法性；需征求公众意见，经过严格的听证过程；验证分类标准的合理性和合法性；验证人脸识别技术的通行效率。

刷脸时代，更要“看好我们的脸”。普通人要多一层戒备和防范，更重要的是，管理部门和相关企业要严格监管、严守底线，人脸信息不能盗用乱用滥用，公民的隐私权应该得到充分尊重和保护。

来源：科技日报