2020年，是不平凡的一年，令人難忘的一年，對于人工智能來說也是如此。

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在過去的一年里，AI越來越滲透、影響著我們的生活，它為抗“疫”提供了豐富且有效的武器，也涉足文娛、游戲、電商、食品加工等各個領(lǐng)域。

那么在2020年人工智能大事件中，讓你印象最深刻的有哪些呢?讓我們從接下來這份AI應(yīng)用場景清單中一起來回顧過去，展望未來吧。

01.AI農(nóng)業(yè)的下一城 

2020年10月15日，國內(nèi)首屆草莓AI種植大賽宣布了第一賽季的結(jié)束，人工智能隊整體領(lǐng)先了頂尖農(nóng)人隊。根據(jù)比賽現(xiàn)場的數(shù)據(jù)顯示：AI隊和頂尖農(nóng)人隊的草莓含糖量等指標基本持平,但AI隊在產(chǎn)量上全面領(lǐng)先，平均超過頂尖農(nóng)人隊175%以上。

AI種草莓并不是AI邁進農(nóng)業(yè)的第一步，早在2018年，“AI養(yǎng)豬”就已面世，意在將AI、大數(shù)據(jù)、視頻語音等技術(shù)引入養(yǎng)豬產(chǎn)業(yè)。

人工智能與農(nóng)業(yè)的深度融合將會提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，從高度智能化的養(yǎng)豬場，養(yǎng)雞場到智能分揀，采摘機器人，用最先進的科技與前沿視野改造農(nóng)業(yè)生產(chǎn)鏈，AI正在推動農(nóng)業(yè)的快速發(fā)展。

o2.AI對文物進行修復(fù)

長城的修葺一直是文物修復(fù)界的一大難題，用傳統(tǒng)的方法去修繕長城耗時耗力，尤其是坐落在北京懷柔的箭扣長城，如天梯一般修建于險峰斷崖之上，人員想要到達施工現(xiàn)場可謂險阻重重。另外，傳統(tǒng)的手工測量無法反映長城的全貌和細節(jié)，不利于保護單位做更精確的維修方案。

但是如今利用“無人機技術(shù)、高性能計算平臺、人工智能算法與技術(shù)”三項核心技術(shù)則可克服傳統(tǒng)的修葺難題。其中，無人機技術(shù)主要是對城墻進行檢測與航拍，獲取高分辨率圖像以進行清晰準確的3D建模，能夠在各種惡劣條件下近距離測繪。而高性能計算平臺通過無人機采集的圖像，采用可擴展處理器的工作站能夠快速分析處理，監(jiān)測判斷出需要被修繕的墻面裂痕和磚瓦缺失。人工智能算法與技術(shù)是對采集到的多形態(tài)數(shù)據(jù)進行分析、處理以及虛擬重建，為修繕、維護提供指導(dǎo)，從而為以后的工作提供預(yù)測數(shù)據(jù)。

o3.AI化身上班監(jiān)工

為了制止上班摸魚的現(xiàn)狀，美國的一家公司設(shè)計了一款叫做Enaible的監(jiān)工軟件，這款軟件自安裝在員工的電腦里就可以一直在后臺運行，收集員工工作中的細節(jié)數(shù)據(jù)后提供給公司。

在員工使用電腦的時候，操作系統(tǒng)都會以日志的形式對應(yīng)用軟件的操作流程進行記錄。打開文檔、內(nèi)容是什么、上網(wǎng)瀏覽哪些網(wǎng)頁都會留下使用痕跡，將監(jiān)控軟件裝在計算機里，賦予它操作系統(tǒng)里面的各種權(quán)限，AI監(jiān)工就能夠吧辦公中操作電腦所留下的各種數(shù)據(jù)都收集起來，進行融合處理，形成計算機可理解的表達。

軟件還使用了一個名為Trigger-Task-Time的算法，算法會根據(jù)郵件或者電話，來判斷員工要完成什么任務(wù)以及計算這些任務(wù)花了多長時間來完成，隨后算法會根據(jù)這些數(shù)據(jù)給員工的工作效率打分。

o4.AI創(chuàng)作音樂

隨著技術(shù)的發(fā)展，AI參與音樂創(chuàng)作的部分逐步增加，直到完全包攬音樂作品的所有部分。我們所關(guān)注的問題也即將從試探性的將AI置于某個音樂部分進行創(chuàng)作，逐漸轉(zhuǎn)移到AI做為一個獨立的音樂創(chuàng)作者而產(chǎn)出“作品”。

“醒來燦爛星光透過了窗臺，海岸線連接了那片山川大海。涌動夢境邊緣像是空曠舞臺，在眼前忽然展開。”12月13日，2020網(wǎng)易未來大會首發(fā)AI原創(chuàng)單曲《醒來》，這是一首作詞、作曲、編曲、演唱全部由AI完成的歌曲。

o5.舌尖上的AI

不久之前Facebook人工智能研究所的研究人員開發(fā)了一個AI系統(tǒng)，據(jù)說只要給一張美食圖片，就可以自動識別出食物的食材、加工程序有哪些，吃貨們自己在家就可以做出想吃的東西來。仿佛再也不用覺得某道菜好吃，自己又不會做，導(dǎo)致天天去人家館子里給送錢了。

英國記者尼爾·麥肯錫嘗試讓AI為自己幫廚做過一餐，他在冰箱里翻出三個西紅柿、一個紅薯和一些蘆筍，嘗試著將這些食材輸入智能程序，隨后填寫自己沒有食材過敏的聲明，并列出廚房中能找到的調(diào)味品。很快，AI就得出包括煨燉、烹炒等做熟這些食材的方式。

2020年注定是人工智能值得紀念的關(guān)鍵性一年。

人工智能作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力,正在催生出新技術(shù)、新產(chǎn)品、新產(chǎn)業(yè)。我們看到,不論是在算法算力上還是在數(shù)據(jù)層面上，人工智能都在不斷進步。

2021年即將到來,人工智能將會迸發(fā)出怎樣的力量?在TA的助推下,又會有哪些新的新的場景和業(yè)態(tài)出現(xiàn)?

01.沉浸式媒體向體驗和場景的縱深演進

沉浸式媒體實現(xiàn)了物理和虛擬世界的融合共生，被認為是改變未來生活和工作方式的顛覆性趨勢之一。在5G、AI、VR、AR、MR等技術(shù)推動下，沉浸式媒體正走向體驗和場景的縱深化發(fā)展。更深度的沉浸式體驗，主要體現(xiàn)在真實場景的6DOF(Degree of Freedom)、更清晰和流暢的內(nèi)容顯示、多通道交互等方面。依托三維重建、近眼顯示、渲染處理、感知交互等技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化進程，沉浸式媒體將帶來聽視覺的逼真性、交互的流暢感和真實感升級。從場景看，沉浸式正從面向個人娛樂的消費類市場，深化發(fā)展到企業(yè)級市場的垂直行業(yè)。未來，隨著5G的大規(guī)模普及，沉浸式媒體硬件及技術(shù)的進一步突破、制作成本的下降以及更多優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的開發(fā)，沉浸式媒體產(chǎn)品和服務(wù)將被主流群體廣泛采納，應(yīng)用場景和商業(yè)空間將被全面激活。

02.腦機接口有望在康復(fù)領(lǐng)域先行突破

腦機接口指在腦與外部設(shè)備之間建立的通訊和控制通道，是理解、改造自然和人類的“終極疆域”。“腦-機”簡單運動控制持續(xù)取得突破，在康復(fù)場景下有很大的應(yīng)用潛力，可輔助殘障人士獲得部分肢體功能，幫助腦疾病患者進行主動運動康復(fù)、重塑部分腦功能。目前主要方向是提升腦電信號采集信噪比、高帶寬雙向讀寫、無創(chuàng)/微創(chuàng)植入等。長期來看，其應(yīng)用突破有賴于多學(xué)科合力推進、軟硬件技術(shù)協(xié)同發(fā)展，包括硬件方面更精密的電極、更生物友好的材料、更豐富的數(shù)據(jù)庫、更明確統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準更強大的機器學(xué)習(xí)算法以及腦科學(xué)研究的關(guān)鍵性進展等。

03.疫情按下醫(yī)療AI應(yīng)用快進鍵

醫(yī)療AI泛指AI技術(shù)在醫(yī)療各領(lǐng)域的應(yīng)用，通過人機協(xié)同擴大醫(yī)療供給并提升醫(yī)療效率和質(zhì)量。在小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)、域自適應(yīng)方法、注意力機制等關(guān)鍵創(chuàng)新的加持下，醫(yī)療影像AI、疾病監(jiān)測預(yù)警AI和輔助醫(yī)療決策AI等，有效突破了醫(yī)療數(shù)據(jù)量小等障礙，在疫情期間獲得了明顯加速發(fā)展。未來隨著更多醫(yī)療AI的可用性被驗證，醫(yī)療AI的數(shù)據(jù)整合、軟硬件集成和多病種通用化，將是更長遠需要關(guān)注和把握的重要趨勢。

04.數(shù)字生物標記物照亮居家慢病診療

數(shù)字生物標記物(DigitalBiomarkers)，即通過數(shù)字化手段將生物標記物所釋放的“數(shù)字信號”變成一種可量化具有臨床可解釋性的客觀標準，用于發(fā)現(xiàn)、解釋或預(yù)測疾病走向。典型的例子，如通過視頻分析和手機傳感器測量評估帕金森綜合癥、心功能、腎功能、骨質(zhì)酥松、脊柱側(cè)彎等;通過面部、語音、呼吸音、咳嗽音、運動功能來測量和評估心功能惡化等。基于智能手機傳感器、攝像頭等的便攜式數(shù)字生物標記物測量方式，未來實用化門檻低、普及的可能性大。這將促進居家慢病管理服務(wù)市場進入高速發(fā)展通道，最終推動全生命周期健康管理和個性化精準醫(yī)療成為現(xiàn)實，提高疾病預(yù)防和診療的質(zhì)量，減輕疾病對個人生活和社會經(jīng)濟的影響。

05.腦機接口有望在康復(fù)領(lǐng)域先行突破

在各地鼓勵政策支持下，自動駕駛測試和智能網(wǎng)聯(lián)先導(dǎo)示范在全國數(shù)十個城市全面鋪開。支持在限定場景脫手的自動駕駛輔助巡航和自主泊車系統(tǒng)，已經(jīng)開始商業(yè)化落地，預(yù)計2021年滲透率會有大幅攀升。開放區(qū)域完全的自動駕駛落地，需要百億公里級別的測試數(shù)據(jù)，只依靠實際路測，在效率和成本方面都是無法完成的挑戰(zhàn)。而仿真測試平臺真實還原測試場景，高效利用路采數(shù)據(jù)生成仿真場景，結(jié)合云端大規(guī)模并行加速等能力，能滿足自動駕駛感知、決策規(guī)劃和控制全棧算法的閉環(huán)，符合汽車V字開發(fā)流程。隨著仿真技術(shù)水平的提高和應(yīng)用普及，仿真平臺有望完成99.9%的行業(yè)測試量，有力推動自動駕駛技術(shù)的成熟。