盘点2023国内人工智能十大事件：涵盖政策法规、技术成果、产业应用等
对于人工智能行业而言，这一年也发生了太多的事，其中有一些事值得我们好好去回味。今天是2020年的最后一天，我们就来盘点一下国内2020年人工智能十大新闻事件。回顾即将过去的这一年，感受人工智能在这一年的变化。
1.清华大学发布首个自动图机器学习工具包AutoGL
2020年12月21日，清华大学朱文武教授带领的网络与媒体实验室发布了全球首个开源自动图学习工具包：AutoGL(AutoGraphLearning)。该工具支持在图数据上全自动进行机器学习，并且支持图机器学习中最常见的两个任务：节点分类任务（nodeclassification）与图分类任务（graphclassification）。
AutoGL工具包首先使用AutoGLDataset维护图机器学习任务所需数据集。AutoGLDataset导入了大规模图表示学习工具包CogDL和图神经网络库PyTorchGeometric(PyG)中的数据集模块，并添加对OGB数据集的支持，同时还添加了一些支持以便集成autosolver框架。不同的图机器学习任务可以通过不同的AutoGLSolver得到解决。AutoGLSolver使用四个主要模块自动化解决给定任务，分别是特征工程（FeatureEngineering）、图学习模型（GraphLearningModel）、超参数优化（HPO），以及模型自动集成（AutoEnsemble）。每个部分在设计时都引入了对图数据特殊性的考虑。
此外，AutoGL工具包还提供了一个供使用者公平地测试与对比算法的平台。AutoGL在设计时遵循模块化思想，每个模块均可扩展，用户只需实现对应模块类的接口，即可方便地测试自己的算法，为快速获得baseline效果、公平对比不同模型性能提供方便。
2.华为、北大等提出IPT模型，刷榜多项底层视觉任务
2020年12月，华为、北大、悉大以及鹏城实验室的研究者提出了一个名为IPT（ImageProcessingTransformer）的预训练Transformer模型，用于完成超分辨率、去噪、去雨等底层视觉任务。IPT具备多个头结构与尾结构用于处理不同的任务，不同的任务共享同一个Transformer模块。预训练得到的模型经过微调即可在多个视觉任务上大幅超越对应任务上的当前最好模型。（机器之心）
3.中科大“九章“量子计算机成功问世
2020年12月4日，中国科学技术大学宣布，该校潘建伟团队与中科院上海微系统所、国家并行计算机工程技术研究中心合作，成功构建76个光子的量子计算原型机“九章”。根据现有理论，在经典数学算法“高斯玻色取样”任务中，“九章”一分钟完成的任务，超级计算机需要一亿年。
“九章”量子计算机算得上领先全球的超级计算机，并且也创下全球最新记录，这一成果牢固确立了我国在国际量子计算研究中的第一方阵地位。基于“九章”的高斯玻色取样算法，未来其在图论、机器学习、量子化学等领域具有重要的潜在应用价值。（学术头条）
4.全国首个常态化运营5G无人公交在苏州落地，智慧交通迈出重要一步
2020年10月21日，由中国移动和轻舟智航联合部署的无人公交落地苏州高铁新城，并启动了“苏州无人公交早鸟计划”，招募一批有日常通勤需求的市民免费搭乘。
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据了解，无人公交车速可达20km/h至50km/h，基于中国移动的5G网络和轻舟智航的自研技术，无人巴士在行驶过程中精准且灵活地避让、自动变道、自动转向、自动识别红绿灯，即使面对穿行人车混杂的路口、后车加塞、电动车“鬼探头”等情况，也能沉着应对。（苏州新闻网）
5.国家标准委等五部门印发《国家新一代人工智能标准体系建设指南》
2020年8月5日，为加强人工智能领域标准化顶层设计，推动人工智能产业技术研发和标准制定，促进产业健康可持续发展，国家标准化管理委员会、中央网信办、国家发展改革委、科技部、工业和信息化部联合印发了《国家新一代人工智能标准体系建设指南》。
据《国家新一代人工智能标准体系建设指南》，到2021年，明确人工智能标准化顶层设计，研究标准体系建设和标准研制的总体规则，明确标准之间的关系，指导人工智能标准化工作的有序开展，完成关键通用技术、关键领域技术、伦理等20项以上重点标准的预研工作。
到2023年，初步建立人工智能标准体系，重点研制数据、算法、系统、服务等重点急需标准，并率先在制造、交通、金融、安防、家居、养老、环保、教育、医疗健康、司法等重点行业和领域进行推进。建设人工智能标准试验验证平台，提供公共服务能力。
6.“AI芯片第一股”寒武纪正式登陆科创板，上市首日开盘大涨288.26%，单日市值暴增近600亿
2020年7月20日，有着“AI芯片第一股”寒武纪正式登陆科创板，上市首日开盘大涨288.26%，单日市值暴增近600亿。
据悉，寒武纪计划将IPO募集资金用于新一代云端训练芯片、推理芯片、边缘AI芯片及系统项目和补充流动资金，并在招股书中透露其7nm云端智能芯片思元290已回片，理论峰值性能与华为昇腾910相当，预计在2021年将形成规模化收入。
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寒武纪是典型的“技术立业”型创业公司。聚焦云边端一体的智能新生态，致力打造各类智能云服务器、智能边缘设备、智能终端的核心处理器芯片，让机器更好地理解和服务人类。
7.《人工智能产业人才发展报告（2019-2020年版）》正式发布：我国人工智能人才缺口达30万
2020年6月，工信部人才交流中心发布了《人工智能产业人才发展报告（2019-2020年版）》，报告显示，2020年实现人工智能核心产业规模超过1500亿元的目标。按照此产业规模目标，预计我国人工智能产业内有效人才缺口达30万，特定技术方向和岗位上供需失衡比例尤为突出。
报告提到，当前人工智能产业人才供需比严重不平衡主要表现在以下三方面：一是不同类型的岗位供需不平衡，当前企业对算法研究岗、应用开发岗和实用技能岗等技术型岗位的人才需求最为旺盛，分别占整体需求岗位的12.2%、19.8%和34.8%，但其人才供需比分别仅为0.13、0.17和0.98；二是不同的技术方向供需不平衡，机器学习和计算机视觉在现阶段的人才需求最为突出，在整体需求岗位中的占比分别为39.1%和33.4%，但相关技术方向的人才极度稀缺，人才供需比仅为0.23和0.09，有效供给严重不足；三是不同区域人才供需不平衡，京津冀地区、长三角地区、粤港澳大湾区和川渝地区是当前人工智能产业的主要发展高地，同时也是人工智能产业人才资源的主要聚集地，人才需求规模占全国总需求的90.9%，人才供给规模占全国总供给的82.9%。
8.海康、华为等20家中企被美列入「中国军方拥有、控制或有联系的公司」清单
2020年6月24日，据路透社等多家外媒报道，美国国防部已经决定将包括华为、海康威视在内的20家中国高科技企业列为“中国军方拥有、控制或有联系”的公司清单。
这份清单由美国防部24日在一封写给国会议员的信中所提到，五角大楼发言人乔纳森·霍夫曼称，“该清单包括由中国政府、军方或国防工业拥有、控制或存在关联的实体。”
这份清单的20家中国公司分别为：中国航空工业集团、中国航天科技集团、中国航天科工集团、中国电子科技集团、中国南方工业集团、中船重工、中船工业、中国北方工业集团、华为、海康威视、浪潮集团、中国航空发动机集团、中国铁建、中国中车、熊猫电子、曙光信息产业公司、中国移动、中国电信、中广核和中国核工业集团。（路透社）
9.国务院：推动人工智能、可穿戴设备等领域数据采集标准化
2020年4月9日，中共中央、国务院发布关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见。其中提出，提升社会数据资源价值。培育数字经济新产业、新业态和新模式，支持构建农业、工业、交通、教育、安防、城市管理、公共资源交易等领域规范化数据开发利用的场景。发挥行业协会商会作用，推动人工智能、可穿戴设备、车联网、物联网等领域数据采集标准化。（新华社）
10.我国自主研发成功商用毫米波相控阵芯片
2020年1月19日，网络通信与安全紫金山实验室宣布：我国自主可控、成本超低的毫米波相控阵芯片问世，它速度快、覆盖广，一脚踢开了毫米波通信技术商用的“绊脚石”。
中国工程院院士、网络通信与安全紫金山实验室主任刘韵洁说，要建立覆盖全球每个角落的宽带通信网络，消除信号盲点，必须推动宽带卫星通信和5G毫米波通信这两件“工具”商用落地。
紫金山实验室、东南大学教授赵涤燹告诉记者:“利用硅工艺，同样的大规模相控阵天线产品，我们把成本降低到了可商用的水平，实现了中国在该项技术上的突破！”
2020年即将成为过去，虽然这一年大家都过得很艰难，但也因此注定了这一年的不平凡。多年后，我们也许已经忘记很多的年份，但是2020年肯定会被人经常提起。让我们记住在这一年发生的事，收拾好心情，等来2021年的到来。
人工智能的十个里程碑事件，你知道几个
本文系网易智能工作室（公众号smartman163）出品。聚焦AI，读懂下一个大时代！
【网易智能讯9月27日消息】人工智能是一个非常重要和复杂的领域。关于人工智能的里程碑式事件，这里我们盘点了你应该知道的十个。
将人工智能（AI）压缩到10个“需要记忆的时刻”并不容易。在数以百计的研究实验室和数千名计算机科学家的帮助下，编制一份每一项具有里程碑意义的成就的清单，都将是一份智能算法的工作。然而，我们已经仔细研究了历史书籍，为你带来了人工智能历史上最重要的10个里程碑式的发展。
一、神经网络的诞生
你可能已经听说过神经网络，在当今最先进的人工智能背后，是大脑激发的人工智能工具。你可能已经听说过神经网络，这是一种当今前沿人工智能背后受大脑启发的人工智能工具。虽然像深度学习这样的概念是比较新的，但它们背后的理论体系可以追溯到1943年的一个数学理论。
WarrenMcCulloch和WalterPitts的《神经活动内在想法的逻辑演算》可能听起来非常的普通，但它与计算机科学一样重要（甚至超过计算机科学）。其中，《PageRank引文排名》一文，催生了谷歌的诞生。在在《逻辑微积分》中，McCulloch和Pitts描述了如何让人造神经元网络实现逻辑功能。至此，AI的大门正式打开。
二、人工智能的名字由来
如果要提到人工智能的真正开端，那就要追溯到1955年8月31日。当时，研究人员JohnMcCarthy、MarvinMinsky、NathanielRochester和ClaudeShannon提交了一份《2个月，10个人的人工智能研究》的提案，第一次提出了“人工智能”的概念。而其中JohnMcCarthy被后人尊称为“人工智能之父”。
1956年，会议在达特茅斯学院占地269英亩的庄园举行。不幸的是，他们对于人工智能的发展有点过于乐观了。他们写到：“我们认为，如果一个精心挑选的科学家团队努力工作一个夏天，那我们就能取得重大进展。”然而事实证明，时间花得远比想象中的要多很多。
三、反向传播算法（BACKPROP）的出现
反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP），有时缩写为“BP”，是机器学习历史上最重要的算法之一。尽管该算法成为机器学习的主流算法是在20世纪80年代，但该算法第一次被提出是在1969年。这是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法计算对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。
反向传播要求有对每个输入值想得到的已知输出，来计算损失函数梯度。因此，它通常被认为是一种监督式学习方法，虽然它也用在一些无监督网络（如自动编码器）中。它是多层前馈网络的Delta规则的推广，可以用链式法则对每层迭代计算梯度。反向传播要求人工神经元（或“节点”）的激励函数可微。简而言之，这意味着创作者可以通过在犯错时纠正错误来训练他们的网络。完成后，道具会修改神经网络中的不同连接，确保下次遇到同样问题时能得到正确的答案。
四、语言助手的诞生
提及亚马逊的Alexa、谷歌助手和苹果的Siri大家一定都不陌生。早在20世纪60年代中期，麻省理工学院的一名研究人员就发明了一个名为ELIZA的计算机心理治疗师，可以实现与用户之间的“智能”对话。在当时，ELIZA的发明者就指出，用户如此愿意以这种方式与机器交谈，这让他们感到非常惊讶。
五、科技奇点的提出
1993年，作家兼计算机科学家VernorVinge发表了一篇文章，这篇文章首次提到了人工智能的“奇点”。而这里所指的“奇点”并不是广义上的，而是指未来某一天机器将变得比人类更聪明，甚至会取代人类，主宰人类世界。但在1993年，作家兼计算机科学家VernorVinge发表了一篇文章，这篇文章推广了这个想法。
被称为“即将到来的技术奇点”，Vinge预测，在未来30年内，人类将拥有创造超级人工智能的能力。他写到：“不久之后，人类时代就会结束。”这是一个警告，和现如今特斯拉CEO马斯克所担心的一样。
六、第一辆自动驾驶汽车诞生
你认为谷歌开发了世界上第一辆自动驾驶汽车吗？错！早在1986年，德国联邦国防军大学的研究人员就在一辆奔驰面包车上安装了摄像头和智能传感器，成功地在空无一人的街道上行驶。
几年后，一位名叫DeanPomerleau的卡内基梅隆大学的研究人员建造了一辆自动驾驶的庞蒂克运输小货车，并沿海岸线从宾夕法尼亚州的匹兹堡到加州的圣地亚哥,共行驶了2797英里。相较于当今的自动驾驶技术，当时的这项技术像是小儿科，但是至少它证明了无人驾驶是可以实现的。
七、IBM“深蓝”战胜国际象棋冠军
对于人工智能来说，1997年是一个标志性的年份，IBM的“深蓝”超级计算机在一场人机大战中战胜国际象棋冠军GarryKasparov。尽管毫无疑问，深蓝的处理信息比人类更快，但真正的问题是，它是否更有策略地思考。事实证明这是可以的！
这一结果可能并没有证明人工智能有能力在有明确规则的问题上表现得异常出色，它仍然是人工智能领域的巨大飞跃。
八、IBM“沃森”在智力竞赛节目中大获全胜
就像深蓝与GarryKasparov的比赛一样，IBM的人工智能在2011年面临着另一个巨大的挑战——沃森人工智能在著名的智力竞赛节目“Jeopardy”中击败了对手布拉德·拉特和肯·詹宁斯，成功赢取了100万美元的大奖。比赛结束后，肯·詹尼斯打趣道：“欢迎我们的新机器人霸主。”人工智能的再次胜利，又一次向世界证明了人工智能比人脑更快。
九、AI也爱猫？通过深度学习算法识别猫科动物
2012年6月，谷歌研究人员JeffDean和吴恩达从YouTube视频中提取了1000万个未标记的图像，训练了一个由16,000个电脑处理器组成的庞大神经网络。尽管没有给出有关它们的识别信息，但人工智能还是能够通过深度学习算法来识别猫科动物的照片。
事实证明，就像我们一样，即使是令人印象深刻的智能AI，也喜欢看视频，而且尤其喜欢猫科动物。
十、谷歌AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石
2016年3月，继IBM深蓝之后，谷歌DeepMind的AlphaGo在四场比赛中击败了国际围棋世界冠军李世石，而这场激烈的人机大战吸引了来自世界各地的6000万人的观看。同样，2017年的升级版AlphaGo再次击败了国际围棋大师柯洁，引发了全世界的关注。（选自：digitaltrends翻译：网易见外智能编译平台审校：抹茶）
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