日期:2021/02/25   IAE 報導

  

《麻省理工科技評論》2021 年 “十大突破性技術

資料信託讓資料更安全 . 多技能 AI 讓機器像人一樣擁有智慧. ikTok 推薦演算法滿足三方需求. GPT-3 是自然語言處理領域的新突破. 遠端技術助力線上教育. 超高精度定位具有多種應用場景. 數位接觸追蹤技術實現安全的追蹤定位. mRNA 技術可用於快速製備新冠疫苗. 固態鋰離子電池技術有望顛覆現有鋰離子電池技術. 綠色氫能是可持續能源的儲能介質

 

《麻省理工科技評論》2021 年 “十大突破性技術” 發佈會在杭州余杭區未來科技城舉辦。2021.02.24

 

從 2001 年開始，《麻省理工科技評論》每年都會進行 “十大突破性技術” 的評選。今年恰逢《麻省理工科技評論》“十大突破性技術” 發佈 20 周年，“十大突破性技術” 第一次線上下首發。

 

任奎：資料信託讓資料更安全

 

浙江大學網路空間安全學院院長任奎

 

 

浙江大學網路空間安全學院院長任奎介紹，資料信託是對資料進行管理和決策的新概念。個人和團體將其資料委託給資料信託受託人，按照預設的隱私權原則或者條款進行管理。

 

過去十年，新技術的發展攫取了越來越多的資料，為我們提供多元化的資料服務，同時資料安全和隱私問題變得更加嚴重。在此背景下，資料信託的目標是説明使用者重新獲得資料控制權，保護使用者資料的所有權、知情權、選擇權以及隱私權。

 

任奎介紹，資料信託有四個角色：受託方，作為可信協力廠商或聯合體保護資料擁有者在共用資料過程中的權益；協調者，平衡資料擁有者與使用者之間的訴求衝突，並對法律法規的制定提供建議和幫助；仲介者，降低資料管理與共用的成本和門檻，引入更多資料共用參與者，發揮資料的更加社會價值；執行者，決定哪些實體在荷重前提下的資料訪問內容與方式，並實施監管與追蹤。

 

任奎認為，資料信託實踐可以在三個維度上進行。

 

第一，在政策法律法規維度上，通過研究和實踐對法律法規具體的落地和實踐提供支撐、回饋，以便制定更符合實際要求的政策法規；第二，在機制和系統設計維度上，資料信託需要提供資料擁有者和使用者之間的交互和信任，進行資料確權。此外，資料價值、流通方式的確認，資料如何使用、認證、溯源、追責，都要進行機制的設立。第三，在技術維度上，研發資料授權、使用、託管、交易等技術為資料信託提供保障。

 

盧策吾：多技能 AI 讓機器像人一樣擁有智慧

上海交通大學研究員、博士生導師、非夕機器人首席 AI 科學家盧策吾

 

 

 

上海交通大學研究員、博士生導師，非夕機器人首席 AI 科學家盧策吾對多技能 AI 進行瞭解讀。他介紹，此前的人工智慧研究一般為單一技能，比如電腦視覺語言和機器人等都屬於單技能 AI。單技能 AI 一般在某一個資料上做得特別好，但在其它方面存在較大短板。

 

 

多技能 AI 是近些年人工智慧研究的趨勢之一，目標是讓機器可以像人一樣擁有智慧。單獨的技能無法使機器獲得人的智慧。盧策吾舉了一個例子：比如說從視覺的角度，機器看到了一個杯子，這樣的技能只是模式的識別。如果機器要真正理解 “杯子” 這個概念，要有很多的技能。這樣也就解釋了深度學習研究遇到的難題：即使機器識別了非常多的圖片，學到了視覺概念，但還是不能像人一樣穩定地識別圖像。

 

人工智慧領域上一輪的深度學習研究更多是模式識別，此後則需要走向對概念的理解。盧策吾說，多技能 AI 慢慢在此研究領域得到了重視，像 OpenAI、Facebook 這樣的機構會越來越多地研究這個問題。他認為，多技能的代入帶來了方法論的改變，其發展本質是這個領域的研究者在慢慢思考智慧的獲取和表達。在多技能或者多感官的背景下，研究將人工智慧往前推一步。

 

朱建科：TikTok 推薦演算法滿足三方需求

浙江大學電腦科學與技術學院教授朱建科

 

20 年前，最具突破性的進展是搜尋引擎，其解決的是資料黑洞問題，即如何在龐大的互聯網上找到對應的網頁。2020 年最火熱的詞是短視頻。浙江大學電腦科學與技術學院教授朱建科說，TikTok 流行的背後是它的推薦演算法滿足了使用者、廣告商、平臺三方需求。

 

滿足使用者需求，讓使用者找到感興趣的內容是核心。朱建科說，視頻檢索和文本檢索不同，視頻的維度很高，有標題、語音、文字，還有視頻本身。視頻的模態比文本複雜，文本只要去做好標準的技術，而解決短視頻的推薦需要多輪反覆運算，讓用戶在檢索過程中找感興趣的內容。

 

視頻的發佈和傳播需要大量的計算資源。位元組跳動的後臺有一個知識圖譜，通過設計複雜的算力，深刻挖掘用戶的需求。短視頻映射到數百上千個標籤，通過這些標籤，短視頻推薦回到了傳統的文本推薦，廣告商通過對視頻的標籤進行競價，實現流量變現。這是一個三贏的策略，使用者體驗了服務，廣告商獲得了注意力，TikTok 實現了短視頻內容的分發，並實現了流量變現。

 

 

 

朱建科介紹，TikTok 推薦演算法涉及複雜的計算。視頻內容分析包括視頻的標題、內容、聲音、標籤，此外，還包括設備的地理資訊、底層的技術及自然語言的理解。通過視頻內容分析、音訊分析、視頻標注，最後每一個視頻都對應知識圖譜裡面的標籤。

 

 

 

此外，TikTok 推薦演算法還解決了吸引新用戶、確定用戶畫像的問題，朱建科說。

 

 

 

邱錫鵬：GPT-3 是自然語言處理領域的新突破

復旦大學電腦科學技術學院教授、博士生導師邱錫鵬

 

GPT 是 Google 提出來的一種參數非常多的轉化器、變壓器模型。復旦大學電腦科學技術學院教授、博士生導師邱錫鵬認為，GPT-3 代表自然語言處理領域新的技術突破。

 

一般來說，GPT 這種模型需要在大資料上進行訓練。GPT-3 就用了非常多的資料，並且進行語言模型訓練。邱錫鵬介紹，與以前的模型相比，GPT-3 實現了參數量指數級的上升，達到了 1700 多億的參數量，在語言生成中的能力令人驚歎。

 

 

 

此外，GPT-3 改變了機器學習模型的範式。GPT-3 不使用微調的方式，而直接給模型輸入一些例子，通過這些例子改變模型的內部狀態，從而生成所需要的答案。這種創新非常接近於所謂人的智慧，也就是研究人員一直追求的通用人工智慧。GPT-3 在某種程度上可以通過大的算力以及大的資料達到一定的通用人工智慧的能力。

 

 

 

不過，GPT-3 到目前為止還是僅限於論文上，想要使用到真正的生產環節仍非常的困難，邱錫鵬說。目前為止，GPT-3 的效果沒有得到充分的驗證。如何把錯誤率降低，分析它為什麼能夠工作，GPT-3 還隱含了哪些知識，是改進視覺知識還是語言知識，都需要進一步的研究。他補充道，GPT-3 本身還是單模態，只是在語言端。如果要達到某種通用人工智慧，模型必須是多模態，因此我們還需要進一步去研究跨模態的通用預訓練模型。

 

 

 

趙天成：從四個角度解讀 GPT-3

浙江大學濱江研究院人工智慧 OM 研究中心主任趙天成

 

 

 

浙江大學濱江研究院人工智慧 OM 研究中心主任趙天成從四個角度對 GPT-3 進一步解讀。

 

 

 

GPT-3 是一種語言模型。語言模型提出於 1940 年，就是在一段文字裡把一些字隱藏，看這個模型能否把這個空缺填出來，趙天成解釋說。更嚴格來說，GPT 是一個基於 Transformer 和預訓練的語言模型。

 

 

 

趙天成說，在 GPT-3 之前，GPT-2 對深層內容來說表現已非常好。與之相比，GPT-3 共有三個特點：更大、更貴、展現出了語言模型可以作為小樣本學習的多面手的潛能。首先，GPT-3 比 GPT-2 大了 100 倍，這意味著可以給它配更多資料，潛力更大；因為它很大所以更貴，訓練一次該模型耗費約 1200 萬美金。投入的增加使得計算的能力加強，損失函數的值不斷下降；最後，它變成了一個小樣本的多面手，可以在不用再做任何精調的情況下解決其它任務。

趙天成介紹，過去做機器學習可能覺得模型不能太大，而 GPT-3 改變了這個觀念。在 GPT 這個場景裡，當模型不斷增加，它的性能是從質變到量變的過程。他認為，GPT-3 展示了 AI 一種新的範式：它告訴我們，未來可能有一個通用的 AI 底座，或許一個普通的研發人員也可以實現低成本的落地應用場景。

 

 

他認為，在目前大資料計算能力不斷攀升的過程中，我們遠遠沒有達到算力可以發揮的作用，所以更大的模型會不斷地被發掘出來，因此未來的 GPT-4 可能會變得更大。不過，它也可能會變得很小，以便部署到手機或伺服器上。最後，GPT-3 本身是一個隨機的、概率性的語言模型，未來這類模型將會變得更可控。

 

 

 

王岩：遠端技術助力線上教育

 

作業幫首席架構師王岩

 

作業幫首席架構師王岩以作業幫為例，介紹了疫情期間遠端技術在線上教育領域的探索。

 

 

疫情給線上教育提出了兩大挑戰。

 

 

 

1、用戶量的激增對基礎設施提出了更高的要求。作業幫通過調整技術架構，保證直播的穩定，減少延遲、卡頓。它還將基於一家雲供應商的服務遷移到了多家雲供應商，這增強了冗餘性和彈性。此外，作業幫自研了一套基於 ZRTC 協議的直播架構，利用遍佈在全國各地的伺服器節點，為各類業務提供了完善的音視頻直播能力。

 

 

 

2、保證教學效果是線上教育面臨的最大挑戰。王岩介紹說，作業幫開發了一套課堂聽課狀態智慧分析系統。這套系統由基於部署在使用者終端上的神經網路，以及部署在雲端的 AI 能力一起組成。通過 AI 採集到學生各種各樣的狀態，以匯總的形式讓直播老師能夠清楚地看到。

 

 

 

王岩說，他們也在探究如何讓線上課比線下課實現更好的教學效果。AI 技術的應用，讓每個學生了得到更多的關注，可能對他們學習的效果有很大提升。此外，他們持續反覆運算深度學習相關技術，實現拍照搜題系統的優化，改善使用者的體驗。

 

 

 

最後，線上教育或遠端化的方式把教學過程給數位化了，這意味著這些資料可以被利用起來，作業幫採集到這些資料後，可實現大資料分析。

 

 

 

趙毅：超高精度定位具有多種應用場景

千尋位置研究院院長趙毅

 

 

日常生活當中所運用的衛星導航技術越來越多，但不管哪一種導航定位技術都不可能滿足所有的需求，而是各種技術疊加和融合的應用，千尋位置研究院院長趙毅說。

 

 

 

他介紹，超高精度定位系統通過衛星與地面基站，實現了亞米級、釐米級，甚至是毫米級的定位，在生活中有多種應用場景。

 

 

 

超高精度定位應用在水庫、高層建築、橋樑的監控系統之中，可以監測這些大型建築的微小位移。比如杭州灣大橋上的衛星導航監控設備，可以即時監控整個橋樑的穩定程度，包括橋的左右晃動、上下沉降都會即時監測。一旦發現危險，可以立即採取補救措施。

 

 

 

超高精度定位還是智慧網聯汽車或自動駕駛的基礎支撐關鍵技術。實現駕駛的自動化過程，首先要感知到汽車的位置以及周邊環境，定位導航是必不可少的條件。目前為止，提供導航的主流基礎手段是雷射雷達、毫米波雷達、超聲波、視覺衛星導航技術。不同的車廠採用的技術配置方案不一樣，有的是採用視覺 + 衛星導航，有的是採用雷達 + 衛星導航。

 

 

 

超高精度定位可以將時空資訊虛擬化，把運動的物體在實體空間裡面的行為進行描述，在電腦虛擬世界裡面展示出來，對城市的管控、規劃提供了非常大的指導和幫助。此外，這項技術還可以應用至無人機、電網的巡查等領域。目前，部分智慧手機配備了超高精度定位功能，在部分城市具備高精度的定位能力。

 

 

 

方黎明：數位接觸追蹤技術實現安全的追蹤定位

南京航空航太大學密碼與應用安全實驗室副主任方黎明

 

 

 

數位接觸追蹤技術聽起來 “高大上”，其實疫情期間新冠密切接觸者的定位就涉及到這項技術，南京航空航太大學密碼與應用安全實驗室副主任方黎明介紹稱，疫情中使用大資料統計其實是非常粗線條的方式，而密切接觸者的追蹤需要一項更加精准的技術。

 

 

 

例如可以通過基於 GPS 的手機導航系統進行追蹤，但這種方法有兩個大的缺點：一是精度不夠，二是 GPS 信號還會洩漏個人隱私。此外，手機自帶的 Wi-Fi 通訊系統也可以用於定位。這些手機自帶的短距離通訊方式被各個國家應用於新冠患者的追蹤定位，但只能判斷初步的、範圍較廣的密切接觸者。

 

 

 

方黎明介紹，Google 和蘋果兩家公司合作開發了基於藍牙的數位元追蹤方式。只要個人打開藍牙，個體之間距離幾米就能感應，可以用於偵測長期的接觸者，他解釋說。

 

 

 

事實上，追蹤定位的難點在於如何最大化保證用戶的隱私，方黎明說。蘋果和 Google 進行合作，打通相互之間的協定，每個使用者擁有一個私密金鑰。使用藍牙通信的好處是，整個過程有金鑰進行保證，最大限度保證了個人隱私。短距離 Wi-Fi 通訊也可以達到這種效果，並且不需要額外的攜帶，他補充說。

 

 

 

不過，這項技術仍然存在安全和隱私問題，而數位簽章、同態加密、區塊鏈等技術可以為其提供技術保證，使數位接觸追蹤技術更好地服務大家。

 

 

 

韓進松：mRNA 技術可用於快速製備新冠疫苗

中國藥科大學教授韓進松

 

 

中國藥科大學教授韓進松帶來關於 mRNA 技術的解讀。

 

 

他介紹，人體內的 DNA 到蛋白通過兩步：DNA 通過轉錄得到 mRNA，然後 mRNA 通過翻譯得到蛋白，最後可以產生人類各種各樣的功能的蛋白，因此 mRNA 被稱為生命的軟體。

 

 

 

mRNA 發展的歷史分為四個階段。1961 年，人類首先發現了 mRNA 的生物大分子。2005 年科學家發現化學修飾的 mRNA 是具有免疫原性的，2009 年的時候首次用到了人體身上，用來開發癌症的相關疫苗。

 

 

 

在最近幾年，mRNA 技術有很大的突破。2015 年用於治療血友病，兩年後科學家發現 LNP 可以遞送 mRNA 來治療寨卡病毒。2019 年，科學家發現可以通過各種方法開發很大的 LNP 的庫，從裡面篩選具有更高效率的 LNP 來製備 LNP 和 mRNA 的載體，特異性的啟動 STEAM，達到更強的癌症免疫治療的效果。

 

 

 

mRNA 藥物包括兩個部分，一個是核心的 mRNA 序列，另外一塊是 LNP 載體。mRNA 的序列包在 LNP 形成一個離子，進入到體內以後釋放。mRNA 可以通過核糖體翻譯成具有各種作用的蛋白，起到治療的作用，或者說用來製備疫苗。

 

 

mRNA 技術的特點是能夠在短期內快速、低成本製備出我們需要的疫苗。例如，製備 mRNA 疫苗只用了 42 天。此外，mRNA 可以用於治療感染性、稀有性、免疫性和腫瘤類型的疾病。

 

 

孫永明：固態鋰離子電池技術有望顛覆現有鋰離子電池技術

華中科技大學武漢光電國家研究中心教授孫永明

 

 

 

華中科技大學武漢光電國家研究中心教授孫永明認為，固態鋰離子電池是替代現有鋰離子電池最有潛力的侯選技術，其能量密度有望實現鋰離子電池的 2 倍以上，並可能從本質上解決現有液態鋰離子電池的安全性問題，有望實現迴圈性能和更長的使用壽命。

 

 

 

他介紹，在上個世紀 80 年代，鋰離子電池發展之初，首先出現的是鋰金屬電池。由於採用了液態電解質，最終導致電池的安全性和電化學性能極差。90 年代以來，石墨作為負極的液態鋰離子電池得到迅速發展和成功商業化應用。

 

然而，當前石墨為主要負極，為負極的鋰離子電池能量密度越來越接近理論上限。可燃性的液體電解液仍然成為電池安全的重要隱患。因此，提高電池安全性和比能是當前發展的緊迫任務。

 

固態鋰離子電池則在能量密度和安全性方面展示了誘人的前景。我們需要採用更高比容量鋰金屬負極，結合更為安全的固態電解質技術，實現高性能固態鋰金屬電池，這對於推動當前的高比能電池的應用需求是十分重要的，孫永明說。

 

孫永明解釋，固態鋰金屬電池要走向商業化應用，其成本要與現有鋰離子電池相當或者是更低。低成本的固態金屬鋰電池技術則要求材料體系、電極和電變解質材料等便於新的設計，以及智慧製造裝備的成熟。

 

蔣昆：綠色氫能是可持續能源的儲能介質

上海交通大學長聘教軌副教授、博士生導師蔣昆

 

 

 

上海交通大學長聘教軌副教授、博士生導師蔣昆介紹，通常所說的可持續性清潔能源主要包括太陽能、風能等。但是，太陽能、風能此類可持續能源是間歇性的，如何進行儲存是關鍵問題。氫氣可以起到儲能介質的作用，這就是它在整個現代能源結構變化當中所扮演的角色。

 

 

 

過去的 15 年之間，全球的能源消費結構當中，石油和天然氣仍然是能源構築當中最主要的消費品。大概從 2004 年開始，太陽能和風能等可持續能源在整個能源構築中占比逐步提升。像這類間歇式的太陽能和風能為代表的可持續能源，在完整的白天或者是晚上進行充分利用，實際上是需要能量的載體。

 

早期的光解水或者電解水嘗試，造成了資源極大的浪費。綠色氫能則乙太陽能和風能作為能源的驅動力，直接電解水，得到氧氣。氫氣可以直接再燃燒供能，或者通過化工合成的方式得到甲醇。

 

把氫氣作為石油的替代物，成為能量的載體，最終實現了低碳甚至是零碳排放。綠氫的製備主要有兩種技術路線，目前最為成熟的技術是質子交換膜電解池。該技術因為離子膜技術比較成熟，所以整個裝置得到的親密性和導電性都比較好，產物純度較高。

 

蔣昆認為，綠色氫能將是未來 10 年內能源領域一個非常具有顛覆性的技術。

 

圓桌討論：推動技術融合發展，打通 “產學研” 三環節

除了邀請專家學者解讀 “十大突破性技術” 外，發佈會還設置了圓桌討論環節，邀請元禾原點合夥人、南京智子積體電路產業基金合夥人樂金鑫；斯道資本合夥人張矩；浙江大學研究員、博士生導師陸盈盈；浙江大學百人計畫研究員姚思宇與解讀專家，共同圍繞如何推動不同技術融合發展，打通 “產學研” 三個環節進行探討。