從基礎(chǔ)算法理論，到創(chuàng)新落地應(yīng)用，再到全景掃描，2021世界人工智能大會青年優(yōu)秀論文獎的10篇獲獎?wù)撐?，充分展現(xiàn)了全球在人工智能領(lǐng)域的最新進(jìn)展和未來發(fā)展方向。

　　在6月舉行的一場由院士專家參與的終評會議上，這10篇獲獎?wù)撐囊约?篇提名獎?wù)撐?，從海?nèi)外62家機(jī)構(gòu)提交的132篇參評論文中脫穎而出。值得注意的是，獲獎?wù)撐暮吞崦務(wù)撐牡淖髡叨际侨A人科學(xué)家，并大多在國內(nèi)科研機(jī)構(gòu)工作，這也體現(xiàn)了中國在人工智能領(lǐng)域的研究和應(yīng)用上走在了世界前沿。

全景描繪新一代人工智能

　　2016年1月，中國工程院啟動了《中國人工智能2.0發(fā)展戰(zhàn)略研究》重大咨詢項(xiàng)目，這一項(xiàng)目被簡稱為AI2.0。2017年7月，國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，這是本世紀(jì)以來中國發(fā)布的第一個人工智能系統(tǒng)性戰(zhàn)略規(guī)劃。

　　2020年6月，一篇由上海氪信科技有限公司、浙江大學(xué)、上海交通大學(xué)研究人員共同完成的長論文《中國邁向新一代人工智能》在《自然·機(jī)器智能》雜志發(fā)表，首次全景掃描中國新一代人工智能形成過程和發(fā)展現(xiàn)狀，指出中國將著眼于大力培養(yǎng)人工智能本土一流人才、加強(qiáng)學(xué)科交叉下人工智能理論突破、規(guī)范人工智能倫理，特別是構(gòu)建人工智能生態(tài)。在此次獲獎名單中，該論文榜上有名。
　　《中國邁向新一代人工智能》提出，人工智能是猶如內(nèi)燃機(jī)一樣的“使能”技術(shù)，具有賦能其他技術(shù)的潛力。新一代人工智能將在互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)、自主駕駛、智能醫(yī)療和智能物聯(lián)等四個方面發(fā)揮突出的賦能作用。隨著數(shù)字化過程更為標(biāo)準(zhǔn)以及大規(guī)模醫(yī)療數(shù)據(jù)不斷涌現(xiàn)，醫(yī)生和人工智能研究人員之間的密切合作將把人工智能輔助系統(tǒng)引入臨床工作流程，成為醫(yī)生的重要輔助工具，并最終改善患者管理。物聯(lián)網(wǎng)對話式人工智能將成為現(xiàn)實(shí)，對話概念將從基于語音擴(kuò)展到多模態(tài)（跨媒體），能夠同時處理語音數(shù)據(jù)和視覺信息的智能算法將廣泛應(yīng)用于各種形式的硬件中。?機(jī)器人技術(shù)獲得新突破

　　2021年3月，一篇名為《自供能的軟體機(jī)器人》的論文登上了《自然》雜志的封面。在這篇論文中，浙江大學(xué)與之江實(shí)驗(yàn)室合作率先提出機(jī)電系統(tǒng)軟-硬共融的壓力適應(yīng)原理，成功研制了無需耐壓外殼的仿生軟體智能機(jī)器人。

　　2019年12月，仿生軟體機(jī)器魚首次成功在馬里亞納海溝坐底，機(jī)器魚隨深海著陸器下潛到約10900米的海底后，在2500毫安鋰電池的驅(qū)動下，按照預(yù)定指令拍動翅膀，撲翼運(yùn)動長達(dá)45分鐘，成功實(shí)現(xiàn)了電驅(qū)動軟體機(jī)器魚的深海驅(qū)動。
　　這種環(huán)境自適應(yīng)的仿生軟體機(jī)器人和智能系統(tǒng)，將為深海探索科考、環(huán)境監(jiān)測與資源勘探提供解決方案，為復(fù)雜環(huán)境與任務(wù)下機(jī)器人及智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)提供新思路。

　　在獲獎名單中，除了軟體機(jī)器人，還有一篇機(jī)器人論文。由清華大學(xué)科研團(tuán)隊(duì)發(fā)表在2020年12月《科學(xué)機(jī)器人》雜志的論文《多維觸覺傳感器助力機(jī)器手物體識別》，報(bào)道了一種多功能感知的觸覺傳感器，采用類皮膚的多層結(jié)構(gòu)，將多模感知原位集成，實(shí)現(xiàn)對觸感、物感、溫感等多種感知的高密度集成，將觸覺傳感器應(yīng)用于機(jī)器手抓握感知，實(shí)現(xiàn)了對抓握物品的形狀、大小和材料等多屬性識別，并成功應(yīng)用于垃圾分類。
基礎(chǔ)研究與應(yīng)用落地并重

　　人工智能的價值在于落地與賦能。中山大學(xué)科研團(tuán)隊(duì)發(fā)表在《自然·機(jī)器智能》的論文《基于視覺問答系統(tǒng)的藥物-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測》，提出了一種端到端的深度學(xué)習(xí)框架，通過遵循可視問題回答模式，通過從單體結(jié)構(gòu)（圖像）和具有分子線性符號（字符串）的藥物以二維距離圖表示蛋白質(zhì)來預(yù)測相互作用。

　　清華大學(xué)科研團(tuán)隊(duì)發(fā)表在《核酸研究》的論文《基于深度生成式模型的大腸桿菌合成啟動子設(shè)計(jì)》，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于構(gòu)建全新的基因調(diào)控元件，從自動化設(shè)計(jì)的角度，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)并融合生物先驗(yàn)知識來建立調(diào)控元件的生成模型。課題組在大腸桿菌中成功實(shí)現(xiàn)了全新基因啟動子的設(shè)計(jì)與生成。該方法可以產(chǎn)生大量全新的啟動子，經(jīng)過迭代優(yōu)化后實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證成功率已超過 70%。
　　倫斯勒理工學(xué)院科研人員發(fā)表在《自然·機(jī)器智能》的論文《不亞于商用低劑量CT算法的模塊化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》，提出了用人工智能優(yōu)化醫(yī)學(xué)影像的方法。
　　除了應(yīng)用落地之外，人工智能的基礎(chǔ)研究依然吸引著科研人員。在此次獲獎名單中，《點(diǎn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：X-變換點(diǎn)集上的卷積》《用于實(shí)例分割的路徑聚合網(wǎng)絡(luò)》《Swin Transformer:使用移位窗口的分層視覺Transformer》《RSKDD-Net：基于隨機(jī)采樣的大規(guī)模點(diǎn)云關(guān)鍵點(diǎn)檢測和描述子提取網(wǎng)絡(luò)》4篇論文榜上有名。

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