人工智能大勢-第70期

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2021.3.31

一、阿什頓·卡特：為了在人工智能領域擊敗中國，美國需要制定新的計劃

摘要：

美國《連線》（Wired）雜誌2021年1月17日刊發了該雜誌總編輯尼古拉斯·湯普森對哈佛大學肯尼迪學院貝爾弗科學與國際事務中心主任、美國前國防部長阿什頓·卡特的採訪記錄：《為了在人工智能領域擊敗中國，美國需要制定新的計劃》

必須對局勢作出極為快速的反應，快到不容人類介入的程度。如果局勢要求我們作出如此快速的反應，我們又該如何確保道德因素能夠參與其中呢？答案就要在算法、數據集、武器系統設計過程以及設計標準中去尋找了，而且要確保最終拿出的武器系統在道德層面是站得住腳的。

該怎樣做到這一點呢？這就要靠算法了。機器學習算法是如何實現那些設計意圖的呢？這個問題是不太容易搞明白的。你需要把那些設計目標進行分解，你需要讓設計團隊認識到算法須滿足一定的設計標準，否則最終生產出來的武器系統是無法投入實際使用的。設計團隊要很嚴格地對數據集進行審查。數據集並不是越大越好，質量始終是第一位的。待一切都完成之後，你需要從頭到尾進行檢查，整個工作流程並非是全自動的，其中有些環節會涉及人工，而只要是人就會犯錯。在整個工作過程中，你要有一套設計協議和測試協議。

我們至少需要做到一點，那就是即便人工智能會犯錯，我們也要確保自己在道德層面是無懈可擊的。

中國和俄羅斯不同。俄羅斯無論人口還是經濟都在走下坡路，它的影響力一直在衰落，如果俄羅斯沒有在我們的選舉中拼命攪局的話，這個國家在美國人眼裡不會有什麼存在感。一個沒有實力的攪局者對我們來說是危險的，因為除了搗亂，它沒有能力做別的事情。很顯然，俄羅斯之所以具備搗亂的能力是因為它是個核大國，不過我們這裡談的是網絡。俄羅斯在科技領域無法成為獨立的一極。令人遺憾的是，中國卻有這個實力。

我已經跟中國人打了30年交道，我曾一度希望他們能變得跟我們一樣，我們美國人都曾有過這個期待。其實，很久以前我對中國人就不抱什麼希望了。他們不會走我們的道路。

不過，這並不意味着我們要切斷與中國的貿易關係。我希望我們能搞出一個雙軌制，在某些領域裡我們可以跟中國人繼續做生意，不過在另一些領域裡我們分屬不同的技術生態系統。我認為美國比過去要強大，我們的體系比中國的要好，所以我沒什麼可憂慮的。

不過我要指出一點，如果他們希望通過合作來改變中國，在我看來，歷史並不會站在他們一邊，他們的想法還是有些幼稚了。不過美國和中國並不會開啟第三次世界大戰，兩國甚至也不會開啟冷戰。與冷戰時代的劇本不同，我們今天要寫一套新的劇本。

可如今美中關係卻不同，我們是希望與中國進行貿易的。所以我們需要一套新的劇本，這套劇本有體現防禦色彩的一面，比如說出口管制，還有你剛才提到的我們對華為採取的措施，對中資在美國公司所有權方面的限制以及反間諜措施等等諸如此類。不過這套新劇本主要還是應該體現一種主動進攻的色彩——美國要成為一個優秀的國家，我們要變得更好，我們要在人工智能領域大力投資，我們要在人工智能領域引領世界，我們要跟其他國家一起面向未來構建一個共同的技術體系，在這樣一個技術體系裡面，科技發展迅速，但其發展方向應該是有利於維護我們的價值觀的。

我希望在這套新的劇本里我們能更加重視主動進攻的一面。「主動進攻」不是說要去攻打中國，而是說要提升我們自己的實力，我們不能總是想着要削弱對手，也不能總是想着如何自保，而是應該想一想該如何讓美國變得更好。這才是新劇本中最關鍵的地方。

《人工智能大勢》點評：

拿着一袋洗衣粉作為藉口就可以侵略別人的國家、抓捕並吊死別國的總統，這樣的國家還奢談什麼道德？所以我們也一定不要相信他們開發出的人工智能武器系統會講道德。道德本來就是一個說不清的東西，而且是隨時間不斷在變化，想必他們到時一定會在這上面作文章，以此為自己的不道德行為辯護。

這當然不是說我們也要開發不講道德的人工智能武器，但我們必須提防美國，不要被他們的花言巧語給矇騙了，從而低估他們在人工智能武器上的研發和應用。害人之心不可有，防人之心不可無。就如同我們肯定不會使用生化武器，但我們不能不對其有所研究，使得敵人在使用時我們能有效應對。對人工智能武器，以及在軍事上的運用，我們也應採取類似態度。

這位美國前國防部長講話的另一層意思，就是要大力發展人工智能在軍事上的應用，提升其實力，保持對中國的優勢。這必須引起我們的高度重視，人工智能肯定會在未來戰爭中扮演重要角色，甚至可能是決定性的主導角色，中國也一定要儘可能加大這方面的投入，研究人工智能如何應用於軍事，包括研究先進的人工智能武器和系統。

這方面我們千萬不要被一個正在流行起來的概念所誤導，那就是從「互聯網+」演變而來的「人工智能+」。並不是說「互聯網+」不好，把互聯網與傳統行業相結合，從而為傳統行業找到新的增長點，當然是好事，「人工智能+」亦是同樣。但我們不能忘了互聯網更重要的方面的，那就是創造出全新的業態，即傳統和歷史上都不曾有過的模式，比如電子商務和電子支付，回去5年，哪裡能想到中國人幾乎不需要用現金了？再比如一個小青年坐在房間裡打遊戲，就能吸引無數粉絲，並獲取可觀的收益。一個讓人們把日常生活拍成短視頻發到網上的APP可以讓強大的美國如臨大敵……，諸如這些，才是讓一個社會發生質的飛躍的關鍵所在，應該更加注重這方面的發展。

人工智能與互聯網一樣，是本質上全新的一種東西，其為社會帶來的變化將遠遠超過互聯網，所以我們同樣應該更多思考如何用人工智能創造歷史上從未有過的全新業態和模式，比如數據標註行業、自動駕駛等就是很好的例子，而不是只考慮人工智能對傳統行業的一些輔助增值效益。

軍事上更應具備這樣的思維。飛機最早應用於軍事，只是為陸軍或海軍補充偵察功能，那時的人一定不會想到，現代戰爭中，空軍已經成為了決定性的力量，並帶來了戰場形態的全新變化。人工智能應用於軍事一定也是同樣的發展邏輯，我們一定要把眼光放長遠，不要只是用人工智能對現有軍事系統或武器的「修修補補」，而是應該結合人工智能的發展現狀和未來趨勢，研究全新的戰術和戰略。

比如無人機蜂群攻擊就給我們帶來了這方面的啟示，此前某組織就用此戰法瞬間癱瘓了沙特阿拉伯一半石油產業，要知道沙特可是世界上最大的石油產出國之一。而無人機蜂群要能高效運作，並達到更好的作戰效果，離不開人工智能的加持。

無人機蜂群戰法不但效果奇佳，而且成本極低，這裡講一個有趣的故事。中國廣東東莞的一家玩具無人機廠一天迎來了一批穿長袍的大鬍子中東客戶，這些人行事神秘，但出手闊綽，要訂購大批玩具無人機，並提出一些奇怪的要求，比如增大載重量等，你說一個玩具要那麼大載重幹什麼？然而心領神會的廠家老闆立馬明白了他們的意圖，於是對產品進行很多改進，除了儘可能增大載重外，還增加航程、速度，加裝高性能導航功能，甚至使其具有一定的智能能力……。中東客戶看到這些改進真是喜出望外，訂單源源不斷，新客戶也層出不窮。

普普通通一枚巡航導彈動輒就是幾百萬，相比而言一堆這樣的無人機也要不了多少錢，可能達到同樣效果，甚至更好。而傳統的火箭彈雖然成本也不高，但沒有機動和導航能力，不但準確度低，而且極易被攔截，比如以色列的「鐵穹」系統就能很好地防禦大量火箭彈的襲擊。再有這種小型無人機可以極超低空飛行，普通雷達可以說完全無能為力、防不勝防。

講這個故事就是希望我們的相關人員能夠腦洞大開，不要拘泥於傳統武器、戰法的框框，深入研究人工智能的特點和優勢，並要有一定的前瞻性，結合人工智能的未來發展趨勢，包括結合中國完整的工業布局和產業鏈，在此基礎上發展出全新的戰略、戰術思想和具體戰法，從而在未來戰爭中出奇制勝。

美國想使自己更加強大來壓制中國，借用這位美國前國防部長的話，「他們的想法還是有些幼稚了」，因為「令人遺憾的是，中國卻有這個實力」。

二、資訊

1、制定顛覆性技術戰略北約試圖搶占技術制高點

北約新興安全挑戰部助理秘書長戴維·范·韋爾近期表示，北約將在今年夏季公布一份人工智能與數據戰略。該戰略的首要目標是為成員國研發新興技術創造條件，確保整個聯盟的互操作性。據外媒披露，北約新戰略涵蓋人工智能、數據與計算、自主技術、量子技術、生物技術、高超音速技術和太空技術7個方面。

北約認為，自主技術和人工智能技術密不可分，人工智能技術可應用於制訂計劃、通報相關作戰單位、情報處理、發布後勤需求等自動化指揮方面。而如果數據處理和計算能力足夠強大，再輔以穩定的通信手段，便可實現武器平台的自主作戰。高超音速武器和太空技術則能為其帶來更強的火力投送能力和更多的打擊角度。生物技術可助其在軍隊衛勤保障領域發動一場技術革命。

然而，實際情況是，北約很難在上述7個方面實現技術突破。

首先，上述技術並未發展成熟。目前，人工智能技術僅處於萌芽階段，大部分應用人工智能技術的設備，只能在特定功能方面模擬人的行為。這類人工智能設備仍無力應對變化莫測的戰場形勢。

其次，北約面臨資金短缺問題。

再次，北約各成員國內部存在分歧。

2、中國人工智能自主創新研究叢書榮獲2021年國家出版基金資助

近日，國家出版基金規劃管理辦公室公布了2021年度國家出版基金資助項目評審結果，由發展中世界工程技術科學院院士、中科華數信研院高咨委主席、濟南大學人工智能研究院院長鍾義信教授擔任總主編的「中國人工智能自主創新研究叢書（3卷本）」獲得資助，並同時獲評「十三五」國家重點圖書出版規劃中的重大出版工程項目。

該叢書成果的最大創新優勢和特色（國內外尚未發現同類的研究）是抓住了學科研究的龍頭——範式（科學觀和方法論的統稱），發現了人工智能範式的張冠李戴：用物質學科的範式（機械唯物科學觀和機械還原方法論）統領信息學科（含人工智能）的研究。這是現行人工智能研究中一切局限和痼疾頑症的總根源。

該叢書發現並論證了中華文明的整體觀（科學觀）和辨證論（方法論）完全符合信息學科的性質和需要，是引領信息學科和複雜科學開拓創新的最佳範式。於是，以中華文明支撐的信息學科範式取代了人工智能的傳統學科範式，並在信息學科範式引領下徹底掃除了原有人工智能研究中的各種局限和頑症，揭示並確立了人工智能的新科學觀、新方法論、新模型、新路徑、新概念、新原理、新邏輯基礎和新數學基礎，從而創建了機制主義人工智能基礎理論，實現了人工智能理論的根本性突破與歷史性超越，為我國人工智能實現領跑世界的目標打下了堅實的基礎。

3、華清遠見人工智能教材《人工智能基礎與應用》正式出版

2021年3月，華清遠見研發中心編寫的人工智能教材《人工智能基礎與應用》正式出版發行，並被納入「工業和信息化競品系列教材-人工智能技術」系列圖書。該書涵蓋人工智能概述、Python編程基礎、TensorFlow機器學習框架、機器學習算法、MNIST數據集及神經網絡、TensorFlow高級框架、OpenCV開發與應用等基礎知識。書中介紹並搭建了計算機視覺中的手寫數字識別與人臉識別、自然語言處理中的語音識別與智能聊天機器人具體項目、AI開放平台的接入與使用項目等，通過綜合實訓案例解析，完成了對書中所學知識點的整合，非常適合人工智能、計算機、自動化等專業人工智能相關課程教學活動的開展。

4、科技部：支持長沙、蘇州建新一代人工智能創新發展試驗區

3月24日，科技部官網公布兩份函，表示支持長沙市、蘇州市建設國家新一代人工智能創新發展試驗區。

長沙方面要求，依託科教資源和產業基礎，加強人工智能技術研發和創新成果應用。

蘇州方面要求，充分發揮製造業優勢，推動人工智能與實體經濟深度融合。

5、新版50英鎊即將出爐「人工智能之父」登上新鈔

當地時間3月25日，英格蘭銀行發布新版50英鎊紙幣。艾倫·圖靈將成為2021年新一代英鎊上的圖案。艾倫·圖靈被稱為計算機科學之父，人工智能之父。

6、助力打造人工智能創新高地「自主智能無人系統」在滬啟動

上海市市級科技重大專項「人工智能前沿基礎理論與關鍵技術——自主智能無人系統」啟動會25日在上海張江人工智能島舉行。會上，由潘雲鶴、孫優賢、劉玠、吳曼青、樊邦奎、吳志強、陸軍、徐軼、曾志剛、孫健10位院士及知名專家共同組成的該重大專項專家諮詢委員會成立。

重大專項由同濟大學牽頭，復旦大學、上海交通大學參與，浙江大學、北京理工大學、上海大學、中國電子科技集團等單位共同協作承擔，緊緊圍繞自主智能無人系統這一重大需求，聚焦自主智能無人系統、跨媒體機器智能、人機物融合智能與三元群體智能等研究，建設人工智能研究開源開放與共享生態研究平台，開發人工智能研究支撐工具與系統，建設面向無人機、智能製造、智能醫院等場景的應用示範。

專家諮詢委員會主任潘雲鶴院士、副主任孫優賢院士及與會的諮詢委員會專家分別聽取了重大專項任務一至任務四的專項實施方案，並對各項目實施方案進行指導。

三、研發

1、讓AI認出「生狗」？Facebook構建能感知變化算子的人工智能

一條狗，即使是之前從未見過的品種、顏色，我們也能一眼認出它。

但是人工智能系統就不一樣了，即使級別SOTA，能完成無數人類完成不了的任務，但也有很多對人類來說輕而易舉的事情，它卻搞不定，比如，讓金毛換個角度：正面、側面、前面、後面，人工智能可能會識別地很掙扎。

深度學習模型擅長解釋像素和標籤之間的統計模式，但卻很難通過許多潛在的自然變化正確識別對象。

那是掃雪機在路上掃雪嗎？還是一輛校車側翻了？

人類可以瞬間知道，但是顏色、大小和透視等因素使情況複雜化，增加了人工智能模型的預測難度。

Facebook AI一直在探索如何更好地捕捉自然變化，在這方面，傳統解決方案有很大局限性，即所謂的解糾纏（disentanglement）。我們最近還提出了等變化移位算子（equivariant shift operator）的概念，這是一種替代解的概念證明，可以幫助模型理解通過模擬最常見的變換，物體可能會發生怎樣的變化。

目前，Facebook AI在這方面的工作主要是理論性的，但是對於深度學習模型，特別是計算機視覺潛力巨大: 增加了可解釋性和準確性，即使在小數據集上訓練也有更好的性能，並提高了泛化能力。Facebook AI希望這些貢獻能夠使計算機視覺向前推進一步，更好地理解視覺世界的複雜性。

2、世界上最難的「沙雕」遊戲被AI攻破了

13年以前，有這樣一款「變態」級難度的遊戲曾風靡一時。

它的名字簡單粗暴——QWOP。意思是讓玩家用這四個鍵位控制遊戲人物的左右大腿和小腿，以最快的速度跑完100米。

QWOP的難點在於，一旦角色失去平衡就很難再挽回，需要在100米的距離內一直保持重心不過於向前後傾斜。

因為難度過於「變態」，QWOP開發者曾收到過很多辱罵郵件。

看到這款「沙雕遊戲」，你是不是會想到強化學習來訓練雙足機器人的畫面？

一位來自波士頓諮詢的數據分析師Wesley Liao也是這麼想的。

一開始，Liao使用OpenAI Gym強化學習環境來訓練AI，先設定好遊戲的狀態、操作和獎懲機制。

狀態包括每個身體部位和關節的位置、速度和角度。操作方式限定為11種：4個QWOP按鍵、6種兩兩按鍵組合以及不按任何鍵。

用來訓練AI的算法是ACER（具有經驗回放能力的Actor-Critic）。這種算法的優點是，不僅可以從其最近獲得的經驗中學習，也可以學習存儲數據中更早的經驗。

Liao首先嘗試了讓AI自己學習。經過多次實驗後，他發現AI只學會了「蹭膝蓋」這種方式跑過終點，速度很慢。

類似於DeepMind用頂級棋手教AlphaGo下棋，Liao想到是不是也可以讓人類玩家來教一下AI。

但是Liao本人的技術和頂級玩家差距太大，自己最多也只能跑到28米。

這都不重要，重要的是起碼Liao跨出更大步伐的技巧，只能寄希望於AI能從「渣技術」里學到一點奔跑的技巧吧。

經過90個小時的訓練，AI終於學會了像人一樣奔跑！

他開始全球排名前二的玩家gunmaneko和Kurodo請教踢腿技巧的操作。

他把Kurodo的數據注入到AI的回放緩存*（Replay Buffer）*中。這相當於修改AI的記憶，使AI有一半的記憶是自己的，另一半來自Kurodo。

並且是AI每自己玩一次，就注入一次Kurodo的數據，保證AI隨機從記憶中選取一段來學習時選到兩種記憶的概率相同，避免在學習新技巧的過程中把基本操作忘掉。

AI使用Kurodo的數據訓練了15個小時，終於學會了踢腿，但因為兩種記憶無法協調在一起，跑時間長了動作會不穩定。

Liao此時把Kurodo的記憶移除，又讓AI自己訓練了25小時，總訓練時間達到了65小時。

最終AI的成績達到1分08秒，終於進入前十。

一個月前，外媒Gismodo問他：為什麼AI還沒有打破世界紀錄？

於是Liao重新訓練了一個只為優化速度而存在的新AI。

新AI改用Prioritized DDQN算法，因為這種算法會給學習效率更高的狀態增加權重而不是均勻採樣，能使新AI迅速學會舊AI已經掌握了的技巧。

並且，新AI的獎勵函數去掉了身體高度，膝蓋彎曲角度等參數，改成只和前進速度相關。

新AI先用已有數據進行只有幾分鐘的預訓練，隨後是40小時的自訓練。最終，新AI每秒所做的動作數在訓練環境中由9提高到18，並在測試環境中達到25。

新AI對踢腿技巧的掌握非常穩定，即使被障礙物影響也能迅速恢復。

快速高效的動作使AI的成績提高到47.34秒，比人類最高紀錄48.34秒剛好快1秒。

3、人工智能準確識別骨髓異常，防止白血病風險

利用神經網絡的圖像分析可以幫助識別組織樣本中人眼難以識別的細節。芬蘭赫爾辛基大學進行的一項研究表明，該技術使得準確確定骨髓增生異常綜合徵(myelodysplastic syndromes, MDS)患者癌細胞中的基因突變成為可能。

通過使用機器學習，可以對數字圖像數據集進行分析，以準確識別影響綜合徵進展的最常見的遺傳突變，例如獲得性突變和染色體畸變。

研究人員表示，「這項研究證實，計算分析有助於識別人眼無法識別的特徵。此外，數據分析有助於收集細胞變化及其與患者預後相關性的定量數據。」

「圖像分析有助於分析大量的活組織檢查，並快速產生關於疾病進展的各種信息。該技術也適用於其他項目。」

四、自動駕駛

1、智加助力解放完成「自動變道」國標驗證，唯一量產車型過考

3 月 22 日至 25 日，國家智能網聯汽車標準委員會組織商用車領軍企業，在重慶智能網聯測試基地對《多車道行駛控制》國家標準（以下簡稱：自動變道國標）開展實車驗證。作為此次唯一的前裝量產自動駕駛重卡車型，智加科技和摯途科技助力一汽解放打造的 J7 L3 僅用時 1.5 小時，一次性完成全部試驗，率先完成難度最高的驗證項目。此前，J7 L3 已完成了雙預警（車道偏離預警和前向碰撞預警）和 AEB（自動緊急制動）認證測試，成為國內目前唯一取得公告並具備大規模量產上市條件的自動駕駛重卡。

2、深圳出台意見稿：自動駕駛汽車將合法上路保險500萬元起步

3月23日，深圳市發布了《深圳經濟特區智能網聯汽車管理條例(徵求意見稿)》。

明確規定智能網聯汽車經登記取得登記證書、號牌和行駛證後，可上特區道路行駛。這意味着，無人駕駛汽車有望在深圳合法上路了。

《條例(徵求意見稿)》進一步放寬智能網聯汽車道路測試和示範應用相關條件，規定智能網聯汽車，可以上特區的高速公路和城市快速路開展道路測試和示範應用；

高度自動駕駛和完全自動駕駛的智能網聯汽車開展道路測試或示範應用，經市相關主管部門審核批准，可以不配備駕駛人。

同時，授權市政府可以選擇車路協同基礎設施較為完善的行政區全域開放智能網聯汽車道路測試、示範應用及商業化試點。

《條例(徵求意見稿)》作出專門規定：不配備駕駛人的智能網聯汽車發生交通違法行為的，由公安機關依法對該車輛的控制人或者所有人進行處罰；

因智能網聯汽車質量缺陷造成交通事故的，車輛的控制人或者所有人依法承擔損害賠償責任後，可以向智能網聯汽車的生產者、銷售者追償。

《條例(徵求意見稿)》規定，智能網聯汽車上路行駛須要購買交通事故責任強制保險，和保險金額不少於五百萬元的機動車第三者責任保險，具有載人功能的智能網聯汽車，還應投保機動車車上人員責任保險。

3、衝刺全球自動駕駛第一股：圖森未來在美提交IPO申請

3月24日，自動駕駛卡車公司圖森未來（TuSimple）官方表示，已向美國證券交易委員會（SEC）就擬議的A類普通股首次公開發行（IPO）提交了S-1表格註冊聲明書。這家成立不到六年的企業，若發行順利，將有望成為全球「自動駕駛第一股」。

值得注意的是，與部分自動駕駛企業通過SPAC（特殊目的收購公司）合併上市不同，圖森未來將通過傳統方式在納斯達克上市，股票代碼為「TSP」。目前預計發行的股份數量和發行價格範圍尚未確定。摩根士丹利、花旗集團和摩根大通將擔任其本次IPO的主承銷商。

招股書顯示，目前圖森未來共運營70輛L4級別自動駕駛卡車，其中美國50輛，中國20輛，已經進行了280萬英里（約450萬公里）道路測試。2018年—2020年，圖森未來營收分別為0.9萬美元、71萬美元和184.3萬美元。同期虧損逐步擴大，三年來公司淨虧損分別為0.45億美元、0.85億美元和1.78億美元。自成立以來，累計虧損總額達到4.05億美元（約26.4億元人民幣）。

4、李彥宏：百度汽車最遲2024年上市，有信心成為最具吸引力智能汽車

3 月 24 日消息百度 CEO 李彥宏接受《香港經濟日報》採訪時表示，與吉利合作的集度首款車型將集成百度最先進自動駕駛技術和 AI 能力，預計最遲於 2024 年推出市場，有信心成為最具吸引力的智能汽車。

5、自動駕駛公司Momenta獲5億美元融資，上汽集團、豐田等參投

3月21日，資本邦了解到，日前據國外媒體報道，中國自動駕駛創業公司Momenta已經獲得5億美元融資。此輪融資由上汽集團、豐田、博世、淡馬錫和雲鋒基金領投，梅賽德斯-奔馳、GGV紀源資本、順為資本、騰訊和凱輝基金參投。

Momenta創立於2016年，是一家具備高精地圖測繪資質，與車企/供應商合作和數據模擬開發路線並行的自動駕駛技術公司。

2020年10月，Momenta正式發布自動駕駛出租車(Robotaxi)產品MomentaGO，發布現場公司還宣布與蘇州國資成立合資公司，共同探索Robotaxi在蘇州規模化落地的新模式。

五、報告

1、中傳聯合新浪發布《中國智能媒體發展報告》見證中國智媒無限潛能

看點1：2020年國家層面出台「新基建」、媒體深度融合等重要政策，從國家戰略高度為媒體智能化指明方向。

看點2：2020年我國新一代人工智能市場規模預計達到700億元，年內智媒投資熱點集中於人工智能技術與傳媒領域的深度融合以及人工智能與信息技術的交叉賦能領域……

看點3：2020年人工智能底層芯片、傳感器、計算機視覺、語音識別、自然語言處理、機器學習等通用技術能力持續提升，物聯智能視覺、腦機接口、複雜場景下智能語音處理技術等取得亮眼突破。……國內媒體環境移動化、泛媒化、視頻化、平台化態勢給智媒發展提出新挑戰，AI中台化、入口場景化與內容安全2.0加速發展，進一步激發了智媒應用的深度與廣度。

看點4：2020年新冠疫情給信息傳播領域帶來歷史性挑戰，客觀上加速了國內媒體智能化進程。

看點5：2020年國內智能媒體研究成果量質齊升，近五年來中國傳媒大學智媒研究成果產出位列榜首。

看點6：新型主流媒體和頭部互聯網商業平台是我國智能媒體生態格局中的關鍵力量……

看點7：「中國智能媒體年度生態調查（2020-2021）」顯示當前傳媒業智媒戰略認知更加深入，各方面投入同比增長，人工智能技術在媒體信息採集、內容風控、內容分發等環節應用效果突出。智媒應用拉動用戶規模增長，盈利能力仍需突破，專業人才缺乏、技術基礎薄弱、資金投入不足仍是智媒轉型三大挑戰。

看點8：2021年智媒技術、業務、生態都有望迎來新突破。

六、投資

1、自稱最快AI推理芯，美國創企Flex Logix融資5500萬美元

設計可重構AI芯片的美國加州初創公司Flex Logix今天宣布，它完成了由美國德州秘銀資本（Mithril）領投的5500萬美元融資。迄今為止，該公司的總融資額為8200萬美元。

Flex Logix成立於2014年，總部位於加利福尼亞州山景城。Geoff Tate在採訪中稱，其eFPGA業務已經實現了盈利，客戶有美國國防高級研究計劃局（DARPA）與歐洲芯片廠商Dialog Semiconductor等。

Flex Logix號稱，其InferX X1是業界最快、效率最高的AI推理芯片，該芯片在目標檢測算法YOLOv3上勝過英偉達的Xavier NX。

其目標是將AI推理芯片的性能比現有邊緣推理解決方案提高10到100倍。

InferX X1還具有可重張量處理器（tensor processing unit）nnMax，其中包含64個與SRAM耦合的處理器，可以在百萬分之一秒的時間內進行重新編程。在機器學習中，張量是向量和矩陣的泛化，即神經網絡中數據輸入、輸出和轉換的表示。