2020年，是不平凡的一年，令人難忘的一年，對於人工智能來說也是如此。
在過去的一年裡，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、遊戲、電商、食品加工等各個領域。
那麼在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應用場景清單中一起來回顧過去，展望未來吧。
01.AI農業的下一城
2020年10月15日，國內首屆草莓AI種植大賽宣佈了第一賽季的結束，人工智能隊整體領先了頂尖農人隊。根據比賽現場的數據顯示：AI隊和頂尖農人隊的草莓含糖量等指標基本持平,但AI隊在產量上全面領先，平均超過頂尖農人隊175%以上。
AI種草莓並不是AI邁進農業的第一步，早在2018年，“AI養豬”就已面世，意在將AI、大數據、視頻語音等技術引入養豬產業。
人工智能與農業的深度融合將會提高農業生產效率，從高度智能化的養豬場，養雞場到智能分揀，採摘機器人，用最先進的科技與前沿視野改造農業生產鏈，AI正在推動農業的快速發展。
02.AI對文物進行修復
長城的修葺一直是文物修復界的一大難題，用傳統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，如天梯一般修建於險峰斷崖之上，人員想要到達施工現場可謂險阻重重。另外，傳統的手工測量無法反映長城的全貌和細節，不利於保護單位做更精確的維修方案。
但是如今利用“無人機技術、高性能計算平臺、人工智能算法與技術”三項核心技術則可克服傳統的修葺難題。其中，無人機技術主要是對城牆進行檢測與航拍，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採集的圖像，採用可擴展處理器的工作站能夠快速分析處理，監測判斷出需要被修繕的牆面裂痕和磚瓦缺失。人工智能算法與技術是對採集到的多形態數據進行分析、處理以及虛擬重建，為修繕、維護提供指導，從而為以後的工作提供預測數據。
03.AI化身上班監工
為了制止上班摸魚的現狀，美國的一家公司設計了一款叫做Enaible的監工軟件，這款軟件自安裝在員工的電腦裡就可以一直在後臺運行，收集員工工作中的細節數據後提供給公司。
在員工使用電腦的時候，操作系統都會以日誌的形式對應用軟件的操作流程進行記錄。打開文檔、內容是什麼、上網瀏覽哪些網頁都會留下使用痕跡，將監控軟件裝在計算機裡，賦予它操作系統裡面的各種權限，AI監工就能夠吧辦公中操作電腦所留下的各種數據都收集起來，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，算法會根據郵件或者電話，來判斷員工要完成什麼任務以及計算這些任務花了多長時間來完成，隨後算法會根據這些數據給員工的工作效率打分。
04.AI創作音樂
隨著技術的發展，AI參與音樂創作的部分逐步增加，直到完全包攬音樂作品的所有部分。我們所關注的問題也即將從試探性的將AI置於某個音樂部分進行創作，逐漸轉移到AI做為一個獨立的音樂創作者而產出“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。湧動夢境邊緣像是空曠舞臺，在眼前忽然展開。”12月13日，2020網易未來大會首發AI原創單曲《醒來》，這是一首作詞、作曲、編曲、演唱全部由AI完成的歌曲。
05.舌尖上的AI
不久之前Facebook人工智能研究所的研究人員開發了一個AI系統，據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。彷彿再也不用覺得某道菜好吃，自己又不會做，導致天天去人家館子裡給送錢了。
英國記者尼爾·麥肯錫嘗試讓AI為自己幫廚做過一餐，他在冰箱裡翻出三個西紅柿、一個紅薯和一些蘆筍，嘗試著將這些食材輸入智能程序，隨後填寫自己沒有食材過敏的聲明，並列出廚房中能找到的調味品。很快，AI就得出包括煨燉、烹炒等做熟這些食材的方式。
2020年註定是人工智能值得紀念的關鍵性一年。
人工智能作為新一輪產業變革的核心驅動力,正在催生出新技術、新產品、新產業。我們看到,不論是在算法算力上還是在數據層面上，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態出現?
01.沉浸式媒體向體驗和場景的縱深演進
沉浸式媒體實現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等技術推動下，沉浸式媒體正走向體驗和場景的縱深化發展。更深度的沉浸式體驗，主要體現在真實場景的6DOF(Degree of Freedom)、更清晰和流暢的內容顯示、多通道交互等方面。依託三維重建、近眼顯示、渲染處理、感知交互等技術的產業化進程，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，深化發展到企業級市場的垂直行業。未來，隨著5G的大規模普及，沉浸式媒體硬件及技術的進一步突破、製作成本的下降以及更多優質內容的開發，沉浸式媒體產品和服務將被主流群體廣泛採納，應用場景和商業空間將被全面激活。
02.腦機接口有望在康復領域先行突破
腦機接口指在腦與外部設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”簡單運動控制持續取得突破，在康復場景下有很大的應用潛力，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、重塑部分腦功能。目前主要方向是提升腦電信號採集信噪比、高帶寬雙向讀寫、無創/微創植入等。長期來看，其應用突破有賴於多學科合力推進、軟硬件技術協同發展，包括硬件方面更精密的電極、更生物友好的材料、更豐富的數據庫、更明確統一的數據標準更強大的機器學習算法以及腦科學研究的關鍵性進展等。
03.疫情按下醫療AI應用快進鍵
醫療AI泛指AI技術在醫療各領域的應用，通過人機協同擴大醫療供給並提升醫療效率和質量。在小樣本學習技術、域自適應方法、注意力機制等關鍵創新的加持下，醫療影像AI、疾病監測預警AI和輔助醫療決策AI等，有效突破了醫療數據量小等障礙，在疫情期間獲得了明顯加速發展。未來隨著更多醫療AI的可用性被驗證，醫療AI的數據整合、軟硬件集成和多病種通用化，將是更長遠需要關注和把握的重要趨勢。
04.數字生物標記物照亮居家慢病診療
數字生物標記物(DigitalBiomarkers)，即通過數字化手段將生物標記物所釋放的“數字信號”變成一種可量化具有臨床可解釋性的客觀標準，用於發現、解釋或預測疾病走向。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症、心功能、腎功能、骨質酥鬆、脊柱側彎等;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。基於智能手機傳感器、攝像頭等的便攜式數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市場進入高速發展通道，最終推動全生命週期健康管理和個性化精準醫療成為現實，提高疾病預防和診療的質量，減輕疾病對個人生活和社會經濟的影響。
05.腦機接口有望在康復領域先行突破
在各地鼓勵政策支持下，自動駕駛測試和智能網聯先導示範在全國數十個城市全面鋪開。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，已經開始商業化落地，預計2021年滲透率會有大幅攀升。開放區域完全的自動駕駛落地，需要百億公里級別的測試數據，只依靠實際路測，在效率和成本方面都是無法完成的挑戰。而仿真測試平臺真實還原測試場景，高效利用路採數據生成仿真場景，結合雲端大規模並行加速等能力，能滿足自動駕駛感知、決策規劃和控制全棧算法的閉環，符合汽車V字開發流程。隨著仿真技術水平的提高和應用普及，仿真平臺有望完成99.9%的行業測試量，有力推動自動駕駛技術的成熟。
本文轉自人民數字FINTECH，本文一切觀點和機器智能技術圈子無關。原文鏈接
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