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| 本文作者： 貝爽 | 2020-12-31 20:57 |
2020年是足以被載入史冊的一年。
在經(jīng)歷了炒作、狂熱、泡沫之后的人工智能，在全球新冠疫情的肆虐下，與產(chǎn)業(yè)發(fā)生了前所未有的緊密結(jié)合。
我們看到疫情之下，遠(yuǎn)程測溫、口罩識(shí)別、云辦公、云課堂，無接觸配送服務(wù)的大量涌現(xiàn)，AI在醫(yī)療、教育、交通、工業(yè)、非接觸服務(wù)等領(lǐng)域快速響應(yīng)，在疫情之中扮演了關(guān)鍵角色，提高了抗疫戰(zhàn)爭的整體效率。
而后疫情時(shí)代，國家出臺(tái)新基建計(jì)劃賦予AI全新的使命與角色，通過傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與AI的深度 融合，助力實(shí)體經(jīng)濟(jì)向數(shù)字化智能化轉(zhuǎn)型，催生新的業(yè)態(tài)。在國家政策支持和抗疫壓力的雙重牽引下，各行各業(yè)已經(jīng)充分認(rèn)識(shí)到加速數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化轉(zhuǎn)型已是必然趨勢。
2020年已臨近尾聲，即將到來的2021年以及近未來，將成為全球經(jīng)濟(jì)重建和社會(huì)轉(zhuǎn)型的重要時(shí)期，而其中人工智能必將成為核心驅(qū)動(dòng)力。在此背景下，未來人工智能產(chǎn)業(yè)將如何發(fā)展？會(huì)帶來哪些機(jī)遇與挑戰(zhàn)？企業(yè)如何才能更好地抓住機(jī)遇實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型？
或許重新梳理2020年人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與變化能夠找到問題的答案。
近日，騰訊研究院發(fā)布了《2020騰訊人工智能白皮書》對(duì)人工智能在產(chǎn)業(yè)趨勢、技術(shù)發(fā)展、抗疫應(yīng)用、行業(yè)賦能、制度保障等方面進(jìn)行了深度總結(jié)和梳理。
接下來帶著對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的疑問和好奇心，我們一起來解讀這份報(bào)告。
人工智能技術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展正在邁向“泛在智能”時(shí)代，未來中國不再有純粹的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，每個(gè)產(chǎn)業(yè)或多或少都將開啟數(shù)字化進(jìn)程。 人工智能已“泛”起巨浪，人人都將席卷在這巨浪之中。
透過2020年人工智能產(chǎn)業(yè)變革，白皮書得出了這樣的結(jié)論。
所謂泛在，即廣泛存在?！胺涸谥悄堋保皇欠河诨A(chǔ)設(shè)施建設(shè)，在“新基建”的春風(fēng)下，智能技術(shù)將逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橄窬W(wǎng)絡(luò)、電力一樣的基礎(chǔ)服務(wù)設(shè)施。如圖，2015年國家產(chǎn)業(yè)政策首次提及人工智能，隨著政策的不斷升級(jí)，為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了極為有利的條件和機(jī)遇。
未來作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力，人工智能算法、算力、數(shù)據(jù)三位一體的基礎(chǔ)設(shè)施可面向全行業(yè)全領(lǐng)域提供通用的AI能力，促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)。
二是泛于越來越多元的應(yīng)用場景和更大規(guī)模的受用，更多的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)或慢或快接入智能技術(shù)，與技術(shù)公司共同探索未來新模式，同時(shí)人們會(huì)在生活里感受到無所不在的智能應(yīng)用，技術(shù)的普惠精神進(jìn)一步得到體現(xiàn)。
當(dāng)然，在泛化過程中必然會(huì)遇到同樣廣泛的問題，對(duì)此白皮書中指出，與其他數(shù)字技術(shù)之間更加緊密的連接能夠?yàn)槿斯ぶ悄芴峁└欣募夹g(shù)支持，另外，安全和制度保障同樣不可或缺，三個(gè)層次相互作用相互作用，將共同加速人工智能在更廣維度的擴(kuò)展。
“泛在智能”的“智”來源于人工智能技術(shù)的不斷升級(jí)和成熟。本輪以機(jī)器學(xué)習(xí)，尤其是深度學(xué)習(xí)為主題人工智能浪潮被認(rèn)為是當(dāng)前人類所面對(duì)的最為重要社會(huì)變革技術(shù)之一。
機(jī)器學(xué)習(xí)是門“全能”的基礎(chǔ)學(xué)科，它涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化理論、腦科學(xué)等眾多領(lǐng)域。同時(shí)，它在現(xiàn)實(shí)生活中的應(yīng)用場景也十分廣泛。作為人工智能領(lǐng)域的底層技術(shù)，機(jī)器學(xué)習(xí)也是騰訊AI Lab多年來的研究重點(diǎn)，其研究主題覆蓋強(qiáng)化學(xué)習(xí)、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度圖學(xué)習(xí)、小樣本學(xué)習(xí)等多個(gè)方向。
其中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)的研究大多立足于游戲環(huán)境，如圍棋、電子游戲《王者榮耀》和《星際爭霸》等，并且已經(jīng)通過與頂級(jí)玩家比拼的方式取得了多個(gè)亮眼的里程碑。
業(yè)界普遍認(rèn)為，若AI能在復(fù)雜的游戲環(huán)境中，學(xué)會(huì)人一樣實(shí)時(shí)感知、分析系、理解、推理、決策到行動(dòng)，就可能在多變、復(fù)雜的真實(shí)環(huán)境中發(fā)揮更大的作用。因此，世界頂級(jí)科技公司均在推進(jìn)此類研究，如Google、DeepMind、Facebook以及OpenAI等。除此之外，騰訊AI Lab還在探索該技術(shù)在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用場景中的落地，如農(nóng)業(yè)方面。
雖然機(jī)器學(xué)習(xí)的研究和應(yīng)用，已經(jīng)取得了很好的進(jìn)展。但是還有若干問題制約其影響力的發(fā)揮，特別是在真實(shí)世界的應(yīng)用方面。白皮書中指出，機(jī)器學(xué)習(xí)后續(xù)需要攻克的方向還包括兩點(diǎn)：
提升小樣本學(xué)習(xí)效率：大量帶標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是決定機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能的關(guān)鍵。但現(xiàn)實(shí)場景中，一些數(shù)據(jù)的標(biāo)簽很難獲得。怎樣用少量的數(shù)據(jù)，仍然可以訓(xùn)練出良好模型，是一個(gè)亟待研究的問題。
發(fā)展離線強(qiáng)化學(xué)習(xí)：強(qiáng)化學(xué)習(xí)在游戲中取得驚人效果得益于游戲模擬其可以實(shí)時(shí)產(chǎn)生大量的與模型交互的數(shù)據(jù)。但在現(xiàn)實(shí)場景中，我們只能得到少量的人工交互數(shù)據(jù)，或者從模擬器所得的大量虛擬交互數(shù)據(jù)。怎么利用這些數(shù)據(jù)做好離線強(qiáng)化學(xué)習(xí)，目前尚無良好的解決方案。
2018年，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)占中國人工智能市場規(guī)模的34.9%，位居第一，在投融資規(guī)模中更是一枝獨(dú)秀。隨著近幾年技術(shù)的不斷成熟，其市場規(guī)模進(jìn)一步擴(kuò)張。根據(jù)艾媒數(shù)據(jù)顯示，2018年中國計(jì)算機(jī)視覺市場規(guī)模為155億元，較2017年增多了87億元，復(fù)合增速超100%。
市場對(duì)于技術(shù)的推進(jìn)作用是巨大的，目前，計(jì)算機(jī)視覺已經(jīng)在人臉識(shí)別、工業(yè)視覺、OCR以及內(nèi)容理解等領(lǐng)域獲得重大突破，面對(duì)不同場景需求，計(jì)算視覺準(zhǔn)確度不斷提升。
但隨著技術(shù)落地速度的加快，落地領(lǐng)域的拓寬，為了促進(jìn)技術(shù)和社會(huì)應(yīng)用的深度融合，白皮書指出，計(jì)算機(jī)視覺還需要在以下方面得到進(jìn)一步突破。
一是技術(shù)融通，加強(qiáng)高階認(rèn)知智能開發(fā)。人工智能技術(shù)正從語音、文字、視覺等單模態(tài)智能朝著多模塊智能發(fā)展，如何從端到端打通各個(gè)模態(tài)之間的關(guān)系形成可以真正多維度交互的智能機(jī)器，增強(qiáng)對(duì)功能屬性、物理關(guān)系、因果邏輯、動(dòng)機(jī)預(yù)測等的認(rèn)知進(jìn)行邏輯推斷，讓感知智能升級(jí)為認(rèn)知智能。
二是進(jìn)一步提升對(duì)抗攻擊和防御技術(shù)能力。包括深入研發(fā)隱蔽性較強(qiáng)的可以用于物理場景的攻擊方式；提升攻擊的遷移性，即較高的攻擊成功率能夠遷移到不同的深度模型上；研究有較強(qiáng)通用性的防御方法，提升模型對(duì)于不同攻擊方式的防御能力。
三是辨別深度合成，鑒偽技術(shù)遏制AI濫用。大量人臉編輯檢測算法在人臉鑒偽上取得良好性能，一定程度上遏制了AI技術(shù)的濫用。但整體而言，目前的檢測算法尚處于初級(jí)極端，存在不少局限性，數(shù)據(jù)集質(zhì)量有待提升，可解釋性、可遷移性等多個(gè)問題有待深入，以得到一個(gè)通用、高效、高精度的人臉編輯檢測框架。
語音技術(shù)的市場規(guī)模僅次于視覺技術(shù)。相應(yīng)的，語音應(yīng)用市場也在高速增長。
2018年達(dá)到了159.7億元，近五年的年均復(fù)合增長率預(yù)計(jì)將達(dá)34.32%，2023年國內(nèi)市場規(guī)模將達(dá)到664億元。目前語音技術(shù)已廣泛服務(wù)于通信、家庭服務(wù)、家電等多個(gè)行業(yè)，典型應(yīng)用包括智能客服、智能穿戴、以及智能家居等。
業(yè)內(nèi)專家認(rèn)為，語音技術(shù)的鏈條日臻完善，邊界在逐漸擴(kuò)大，現(xiàn)有研究中，更加注重端到端的建模方法，以及領(lǐng)域的通用性。回溯近幾年發(fā)展，可以看出在多模態(tài)需求的不斷擴(kuò)大下，語音技術(shù)實(shí)現(xiàn)了從單模態(tài)到多模態(tài)的交互、語音環(huán)境適應(yīng)性也在持續(xù)提升。
未來，多模態(tài)、多場景需求如何得到更好的滿足，白皮書指出需要從技術(shù)、業(yè)務(wù)兩個(gè)方向進(jìn)行努力。
技術(shù)方面：解釋更多的“復(fù)雜性”
魯棒性仍需提升，在對(duì)多種領(lǐng)域變化（如表達(dá)方式、噪聲環(huán)境、通道失真）的魯棒性方面與人類水平相比，進(jìn)一步逼近。
語音及歌聲合成，包括語言合成風(fēng)格應(yīng)更加多元、歌聲合成效果更加自然動(dòng)聽。
多模態(tài)交互，主要是多模態(tài)融合能力提升，以便適用于不同交互方式與應(yīng)用場景的多元需求。
成本與效率問題，需要更靈活輕量的采集與生成，通過少量的、少標(biāo)注的語料去更快、更高質(zhì)量的完成各類語音任務(wù)。
業(yè)務(wù)方面：場景應(yīng)用與數(shù)據(jù)反饋相結(jié)合
挑戰(zhàn)重點(diǎn)場景，進(jìn)一步擴(kuò)大語音技術(shù)的應(yīng)用范圍。在智能家居、智能政務(wù)、智能出行等經(jīng)典場景的應(yīng)用下，進(jìn)一步探索AR\VR\MR等場景的應(yīng)用方面；
語料數(shù)據(jù)是語音訓(xùn)練的一大門檻，隨著數(shù)字生產(chǎn)要素的市場化機(jī)制的不斷探索，開放性數(shù)據(jù)多帶來的生產(chǎn)力，有望為語音技術(shù)的訓(xùn)練、迭代帶來更大突破。
自然語言處理是人工智能重點(diǎn)技術(shù)之一。比爾蓋茨曾說“語言理解是人工智能皇冠”上的掌上明珠，誰掌握了更高級(jí)的自然語言處理技術(shù)，說就能在日益激烈的人工智能軍備賽中占得先機(jī)。
目前，自然語言處理技術(shù)助力需要研發(fā)的方向，包括以下幾點(diǎn)：
文本理解精度提升：如問答系統(tǒng)中對(duì)知識(shí)庫的構(gòu)建和查詢、搜索引擎對(duì)查詢詞的理解和擴(kuò)展，信息流推薦中關(guān)于內(nèi)容的理解和分類，電商用戶評(píng)論的情感理解和判斷等。
機(jī)器翻譯準(zhǔn)確性增強(qiáng)：特別是長文本翻譯、篇章翻譯、特殊領(lǐng)域文本翻譯等。
對(duì)話系統(tǒng)的智能化：用于智能音箱中，使其具備更精準(zhǔn)的回答、定制風(fēng)格與人設(shè)、完成更多的任務(wù)；或者用應(yīng)用于心理咨詢、智能客服、在線教育、虛擬主播、彈幕回復(fù)等更多業(yè)務(wù)場景中。
文本生成的實(shí)用性：實(shí)際業(yè)務(wù)需求中有著各式的文本生成任務(wù)，如對(duì)聯(lián)生成、詩詞生成、歌詞生成、句子改寫、體育比賽或游戲競解說詞生成等。
近幾年，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和深度學(xué)學(xué)習(xí)的推動(dòng)下，自然語言處理技術(shù)得到了大幅度的提升。例如從word2vec模型、到Elmo，再到Google提出的BERT模型，文本理解和語言表示被推向了一個(gè)新高度；從seq2seq+attention框架在機(jī)器翻譯得到巨大進(jìn)展，到GPT-2/GPT-3模型的提出等等。白皮書中指出，著眼未來的技術(shù)研發(fā)，還需要從以下幾個(gè)方向做進(jìn)一步探索：
提升文本理解的精度及深度
人提高文本生成質(zhì)量
增強(qiáng)帝梓元和多語種場景的應(yīng)用效果
探索更豐富的語義表達(dá)方式
強(qiáng)化知識(shí)表達(dá)泛化能力
優(yōu)化語言生成的對(duì)話的度量
新冠疫情的爆發(fā)，讓我們看到了人工智能技術(shù)在醫(yī)療、城市治理、服務(wù)業(yè)、制造業(yè)等領(lǐng)域的潛在價(jià)值，同時(shí)也加速了人工智能在各行業(yè)的應(yīng)用和落地。
在醫(yī)療行業(yè)中，人工智能技術(shù)被廣泛應(yīng)用于醫(yī)療影像、醫(yī)藥篩選、遠(yuǎn)程問診等多個(gè)場景下，有效緩解了醫(yī)療資源的壓力。如在醫(yī)學(xué)影像方面，AI圖像識(shí)別幫助患者更快完成檢查流程，更早獲得診斷結(jié)果；幫助醫(yī)生大幅縮短讀片時(shí)間，提升工作效率降低誤診率；幫助醫(yī)院提升醫(yī)院的整體診療水平，降低人工成本與壓力。
此外，基于圖像識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等技術(shù)，AI在藥物研發(fā)和遠(yuǎn)程問診中也發(fā)揮了重要作用。透過這場疫情，報(bào)告指出，未來人工智能將與醫(yī)療行業(yè)深度融合，進(jìn)一步推動(dòng)傳統(tǒng)醫(yī)療機(jī)構(gòu)運(yùn)作方式的變革。具體來說，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：
公共衛(wèi)生應(yīng)急體系建設(shè)：運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)，在疫情監(jiān)測分析、病毒溯源、防控救治、資源調(diào)配等方面發(fā)揮支撐作用。
個(gè)人健康管理：通過深度學(xué)習(xí)等技術(shù)對(duì)海量健康數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測用戶健康狀態(tài)，從而提供精準(zhǔn)的健康監(jiān)測方案。
基層醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)：人工智能將服務(wù)于早篩、診斷、臨床等多個(gè)應(yīng)用場景，助力縮小城鄉(xiāng)醫(yī)療水平差異，解決基層醫(yī)護(hù)人員不足、醫(yī)療水平不足的問題。
藥物研發(fā)：人工智能將服務(wù)于藥物研發(fā)，以縮短藥物篩選周期，提升其生產(chǎn)、銷售、使用的全鏈價(jià)值。此外，它還將用于藥物智能銷售、精準(zhǔn)用藥，促進(jìn)個(gè)性化診療的發(fā)展
醫(yī)療保險(xiǎn)類服務(wù)：可用于風(fēng)險(xiǎn)控制、醫(yī)?？刭M(fèi)、福利管理等領(lǐng)域發(fā)揮數(shù)字化、智能化作用，促進(jìn)醫(yī)療生態(tài)圈中的多方協(xié)同。
疫情之下城市治理暴露出短板，也讓人工智能在智慧政務(wù)、疫情監(jiān)控、社區(qū)防疫等方面幫助城市治理突破了原有的治理模式，使智慧城市建設(shè)加速前行。例如：
在社區(qū)防疫方面：騰訊優(yōu)圖聯(lián)合騰訊海納推出體溫篩查功能。針對(duì)封閉式小區(qū)出入口，開放式重點(diǎn)區(qū)域，騰訊優(yōu)圖AI識(shí)別技術(shù)可輔助社區(qū)人員在線申請電子出入證；同時(shí)集成該技術(shù)的熱成像攝像頭、熱成像門禁等設(shè)備，可實(shí)現(xiàn)身份是被、測量體溫等余預(yù)警記錄上報(bào)。
此外，在車輛初入管理和行為預(yù)警、預(yù)警疫情風(fēng)險(xiǎn)、人群聚集警告、健康告知與申報(bào)承諾等多個(gè)方面，騰訊AI都可以有效地發(fā)揮作用。
在智慧政務(wù)方面：騰訊推出“防疫健康碼”，民眾通過微信小程序申請覆蓋自身健康信息的二維碼，獲得電子出行憑證。在保證疫情期間安全復(fù)工復(fù)產(chǎn)發(fā)揮了關(guān)鍵作用。除了自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在其中的應(yīng)用外，人機(jī)交互的語音交互幾乎是也發(fā)揮了重要作用，如騰訊推出的“AI政務(wù)聯(lián)絡(luò)機(jī)器人”，可與轄區(qū)居民聯(lián)絡(luò)，完成政務(wù)信息的傳遞工作。
在監(jiān)控疫情方面：計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在紅外體溫檢測和人群遷徙態(tài)勢感知中得到了廣泛應(yīng)用。AI全自動(dòng)紅外測溫儀利用普通攝像機(jī)識(shí)別并鎖定人臉，而后通過紅外測溫儀采集紅外數(shù)據(jù)，并計(jì)算出人體溫度，具備非接觸、大面積、快篩查的優(yōu)點(diǎn)。
隨著人工智能技術(shù)與5G、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新一代技術(shù)的深度融合，未來AI將進(jìn)一步推動(dòng)智慧城市的發(fā)展與升級(jí)，如：
政府決策更加科學(xué)化：人工智能技術(shù)在疫情監(jiān)控、風(fēng)險(xiǎn)分析預(yù)警等方面的優(yōu)勢，將輔助政府優(yōu)化決策。
城市管理更加可視化：計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在防疫中的可視化方式，讓城市管理更加直觀。
社會(huì)服務(wù)更加智能化：主要體現(xiàn)在政務(wù)機(jī)器人的出現(xiàn)和應(yīng)用，隨著技術(shù)的逐漸成熟，人機(jī)交互將不僅局限于語音交互、腦機(jī)交互、情感交互也將逐步成熟落地。
疫情之下，無人零售、無人值守、物流運(yùn)輸?shù)壬虡I(yè)的非接觸式服務(wù)需求大漲，迫切需要AI技術(shù)進(jìn)行業(yè)務(wù)支撐?！傲闶?AI”正在從單點(diǎn)走向聚合，通過智能物資調(diào)配，智能營銷推薦、智能配送實(shí)現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)鏈“非接觸”配置。主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：
一是打通線上線下終端：對(duì)于零售商而言，通過線上線下渠道的整合，將二者的優(yōu)勢相結(jié)合實(shí)現(xiàn)最大化，是未來發(fā)展的最佳路徑。深度合成技術(shù)可以提升線上購物體驗(yàn)，品牌可以使用虛擬模特展示服飾效果，或者鼓勵(lì)消費(fèi)者自己進(jìn)行數(shù)字建模，預(yù)覽服裝上身效果。
二是優(yōu)化商品管理：庫存水平和生產(chǎn)壓力之間的矛盾逐漸成為零售企業(yè)的商品管理方面的一大難題?；贏I技術(shù)構(gòu)造門店商圈客流畫像和偏好合理調(diào)配門店商品，根據(jù)顧客購物動(dòng)線和停留檢測，優(yōu)化商品陳列，提高坪效，基于深度學(xué)習(xí)對(duì)門店和商品銷量做出預(yù)測，從而合理籌備庫存和分配庫存。
三是更加有效的用戶分析：線上端，通過各種渠道進(jìn)行用戶觸達(dá)，再利用AI技術(shù)完成商圈洞察、社區(qū)洞察、人群畫像、品牌輿情等用戶分析，形成線上分析矩陣；線下端，AI通過把握客戶從進(jìn)店到離開的全過程，對(duì)顧客進(jìn)行實(shí)時(shí)分析、可為每一位消費(fèi)這構(gòu)建全方位數(shù)字畫像。
四是更快速、精準(zhǔn)地物流配送：通過深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，AI建立高效的供應(yīng)鏈系統(tǒng)，形成基于消費(fèi)者、門店銷售、客戶一體化的智能供應(yīng)鏈智能管理體系，把用戶端潛在需求的判斷聯(lián)動(dòng)到供應(yīng)鏈、物流倉儲(chǔ)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈管理智能化。
五是智能客服系統(tǒng)：人工智能對(duì)于這類工作的適用性極高，在購物過程中開展智能客服，從售前到售后的各個(gè)環(huán)節(jié)，可極大提升服務(wù)效率和滿意度。
總的來看，人工智能技術(shù)使打通線上線下，連接單點(diǎn)智能場景成為可能，用消費(fèi)新體驗(yàn)來釋放新興消費(fèi)的潛力，讓實(shí)物消費(fèi)和服務(wù)消費(fèi)得到回補(bǔ)，成為消費(fèi)市場的新增長點(diǎn)。
在新基建和新冠疫情的雙重推動(dòng)下，越來越多的國內(nèi)外廠商開始試水自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，相關(guān)行業(yè)應(yīng)用案例也在不斷涌現(xiàn)。目前，自動(dòng)駕駛汽車已經(jīng)在外賣和物資配送、物流、城市消殺作業(yè)等方面發(fā)揮作用。
此外，自動(dòng)駕駛出租汽車、自動(dòng)駕駛卡車和物流車、固定路線運(yùn)營、最后一公里配送等商業(yè)化場景也在國內(nèi)外落地。
白皮書指出，AI將在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，尤其是仿真測試平臺(tái)發(fā)揮關(guān)鍵作用。自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展離不開測試，需要通過大量測試來驗(yàn)證技術(shù)的安全性和成熟度。
但就目前而言，一方面監(jiān)管政策對(duì)測試牌照、測試道路等有著嚴(yán)格的限制；另一方面實(shí)際道路測試還面臨著測試成本問題。這些都不利于自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展迭代。
由于實(shí)際道路測試的諸多現(xiàn)實(shí)，仿真技術(shù)和仿真測試將成為推動(dòng)自動(dòng)駕駛行業(yè)發(fā)展的新引擎。目前國內(nèi)外自動(dòng)駕駛廠商都在加大布局仿真平臺(tái)的建設(shè)。
換臉、人臉合成、語音合成、視頻合成、數(shù)字虛擬人等諸多“深度合成”技術(shù)的應(yīng)用，為數(shù)字內(nèi)容帶來了重塑。深度合成依賴于人工智能技術(shù)，可以從大量數(shù)據(jù)中自主學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)算法。隨著其技術(shù)的不斷發(fā)展，目前的主要研究方向包括：
深度學(xué)習(xí)合成技術(shù)朝著綜合性的方向發(fā)展：綜合運(yùn)用人臉替換、人臉再現(xiàn)、人臉合成、語音合成等技術(shù)制作更復(fù)雜的視頻合成。
面部合成之外的全身合成：可用于學(xué)習(xí)源人物的舞蹈動(dòng)作映射到目標(biāo)人物之上。
3D合成成為下一階段的重點(diǎn)。如虛擬歌手、主播、教師等。
基于以上研究，深度合成技術(shù)在泛娛樂和數(shù)字內(nèi)容領(lǐng)域的應(yīng)用創(chuàng)新也將會(huì)持續(xù)涌現(xiàn)。就目前而言，其主要應(yīng)用場景包括：
一是為影視創(chuàng)作和制作開拓新空間。
二是帶來全新的娛樂方式：如FaceAPP、ZAO等圖像、視頻合成應(yīng)用，可以讓實(shí)現(xiàn)風(fēng)格遷移，讓用戶通過人臉融合，“虛擬地參與”電影演出等。
三是升級(jí)電商體驗(yàn)和內(nèi)容營銷：通過深度合成技術(shù)讓用戶體驗(yàn)“虛擬試裝”，用AI虛擬形象代替網(wǎng)紅模特等。
四是帶來更多的數(shù)字虛擬人：數(shù)字虛擬人融合了人臉合成、語音合成、自然語言處理等多種AI能力。目前業(yè)內(nèi)已開始大力開發(fā)游戲直播、演唱等領(lǐng)域的AI虛擬形象。
雖然深度合成技術(shù)在內(nèi)容創(chuàng)意、營銷、社交、娛樂等諸多領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用場景。但其技術(shù)的發(fā)展也帶了了“偽造”和“欺騙”的可能。面對(duì)新技術(shù)可能產(chǎn)生的負(fù)面挑戰(zhàn)，政府和監(jiān)管者應(yīng)當(dāng)包容審慎，避免阻礙技術(shù)有益的、創(chuàng)新性的應(yīng)用。
圍繞人工智能實(shí)用性和倫理問題的爭議從未停息。例如疫情期間，健康碼、面部測溫等多次引起大眾有關(guān)隱私和效率問題的討論。從長期發(fā)展來看，技術(shù)和市場固然重要，但現(xiàn)階段更需要構(gòu)建人工智能治理體系，保障其健康和可持續(xù)發(fā)展。
報(bào)告中指出，未來對(duì)AI技術(shù)的良好治理需要注重考慮三點(diǎn)：
構(gòu)建多層次的治理體系，采取敏捷靈活的治理方式。多層次的治理體系比單一維度的立法和監(jiān)管更能適應(yīng)人工智能快速發(fā)展迭代、日益復(fù)雜化的特征。此外，為避免過于嚴(yán)格和過于細(xì)致的法律要求，可以采取事后監(jiān)管、事后追責(zé)等輕監(jiān)管的方式。
立法和監(jiān)管需要充分考慮國際競爭、技術(shù)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)價(jià)值等視角，推行先行先試。在全球競爭中心日益轉(zhuǎn)向人工智能等新技術(shù)的大背景下，過早或過度的監(jiān)管都可能削弱已過在AI領(lǐng)域的競爭力。另外，前沿科技領(lǐng)域有必要出臺(tái)更包容的新技術(shù)政策和立法，推行先行先試，給與適度寬松的發(fā)展空間。
推動(dòng)人工智能治理的跨學(xué)科參與和國際合作。AI研究與發(fā)展需要吸納不同種族、性別、文化和社會(huì)經(jīng)濟(jì)階層以及不同領(lǐng)域人員的思考和顧慮。監(jiān)管也需要采取多利益相關(guān)方共同參與的模式，廣泛聽取行業(yè)主體、專家和公眾意見。在全球化背景下，可持續(xù)發(fā)展的AI需要各國在AI技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、倫理、治理等方面加強(qiáng)合作，構(gòu)建包容、安全可持續(xù)發(fā)展的AI。
透過報(bào)告我們可以看到，人工智能已經(jīng)走過了技術(shù)爆發(fā)的階段，正在逐漸深入到產(chǎn)業(yè)，走進(jìn)我們生活的方方面面。
在AI與產(chǎn)業(yè)深度融合的關(guān)鍵時(shí)期，AI公司們不再是以往的旁觀者，而是出演關(guān)鍵角色。多年來，騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室堅(jiān)持技術(shù)研究和產(chǎn)業(yè)落地兩條腿走路，在不斷打磨算法的同時(shí)，探索AI的落地場景和應(yīng)用價(jià)值。
近日，騰訊優(yōu)圖再次攜手聯(lián)合國兒童基金會(huì)、深圳市信息無障礙研究會(huì)、桃花源生態(tài)保護(hù)基金會(huì)，共同發(fā)起了騰訊Light·公益創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽。
本次比賽以“AI，讓美好現(xiàn)在發(fā)生”為主題，分別以未成年人網(wǎng)絡(luò)保護(hù)、“適老化”無障礙設(shè)計(jì)、野生動(dòng)植物保護(hù)三大公益場景為賽題，邀請參賽者使用AI技術(shù)打造公益小程序，助力解決三大賽道的痛點(diǎn)問題。
過去幾年，騰訊優(yōu)圖在科技公益方面已經(jīng)做了很多探索嘗試。談及未來的科技公益的探索與落地，吳運(yùn)聲表示，未來優(yōu)圖將開放積累多年的AI能力，也希望更多的開發(fā)者和公益界的有志之士加入進(jìn)來，努力用技術(shù)去做一些改變。
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