最高检发布5件大数据赋能未成年人检察监督典型案例******
中新网2月2日电 据最高人民检察院微信公众号消息，近日，最高检发布5件大数据赋能未成年人检察监督典型案例。本批案例聚焦未成年人保护工作中存在的堵点、难点问题，通过精准研判和整体治理，实现从个案办理到类案监督的转变，以大数据赋能驱动未检工作提质增效。
该批典型案例共5件，分别是：河北省沧县检察院督促履行校车安全监管职责大数据监督案、浙江省湖州市检察院督促强制报告制度落实大数据监督案、浙江省金华市婺城区检察院督促事实无人抚养儿童监护大数据监督案、北京市检察院督促整治校园周边违规设置不适宜未成年人活动场所大数据监督案、贵州省贵阳市南明区检察院督促整治校园周边噪声污染大数据监督案。
以上典型案例数据分析的关键点分别在于找出不同部门所掌握校车数据之间的“差异项”，找准监管盲区，通过行政公益诉讼，督促行政机关强化校车安全管理；根据强制报告制度执行的要求在诊疗系统中发现需要强制报告的案件，进一步优化强制报告制度落地的路径，推进社会综合治理；通过数据分析找出符合保障救助条件的事实无人抚养儿童，切实保障困境儿童基本生活和合法权益；通过比对位置信息，对校园周边是否存在违规设置的不适宜未成年人活动场所开展全覆盖、动态化监督；及时确定声音是否超标、噪声污染行为是否得到行政机关的有效治理，切实保护校园正常教学秩序和学生的健康成长。
最高检第九检察厅负责人表示，2023年检察机关将继续贯彻落实党中央关于数字中国建设的重要指示精神，增强大数据战略思维，以大数据之力推进未检一体化履职和融合履职、更加主动融入其他“五大保护”，强化诉源治理，实现新时代未成年人检察工作高质量发展。
大数据赋能未成年人检察监督典型案例
案例一 河北省沧县人民检察院督促履行校车安全监管职责大数据监督案例
【关键词】
未成年人检察 大数据监督 校车安全 行政公益诉讼
【要旨】
检察机关针对校车事故暴露出的校车安全管理问题，加强诉源治理，通过大数据检索、数字建模比对，全面梳理县域内运营校车安全管理隐患，找准监管盲区，通过行政公益诉讼，督促行政机关强化校车安全管理，规范校车运营，保障未成年人出行安全。
【线索发现】
2021年11月，某幼儿园校车驾驶人无证驾驶校车，且严重超载行驶导致车辆侧翻，造成20名幼儿及1名教师受伤的严重后果，涉事司机因危险驾驶罪被立案侦查。该起事故暴露出的校车安全问题引起河北省沧州市人民检察院关注，在全市部署开展校车安全监督专项行动，切实保障学生出行安全。沧县人民检察院落实专项行动部署，对本地校车安全运营情况展开调查。经过初步调查，检察机关发现行政审批部门、教育行政部门和公安交警部门分别在校车运营的审批许可、监督管理方面负有相应职责，各自掌握了大量校车运营的相关数据信息，但由于各部门掌握的信息不同步，容易造成监管盲区。由于当地教育行政部门登记的学校在用校车达140余辆，逐一踏访调查耗时耗力且难以保障调查效果，有必要通过对各部门相关校车信息开展大数据分析，更好明确校车安全问题所在，促推监管治理。
【数据赋能】
检察机关通过教育行政、公安交警、行政审批等部门获取校车、司机、学生上下学乘车、运营许可等数据信息，经对这些数据信息的综合分析，筛选出从事校车运营却无校车标识牌、未按期年检的校车，无校车驾驶资格、与登记备案信息不符、未按期审验、有违法犯罪记录以及已满60周岁的校车司机。国务院《校车安全管理条例》和《河北省<校车安全管理条例>实施办法》对校车许可使用、校车驾驶人条件和校车安全管理均有明确规定，由于相关规定未能得到贯彻执行，导致教育行政部门登记的实际使用校车情况与行政审批、公安交警部门掌握的合规校车信息存在差异，数据分析的关键点在于找出不同部门所掌握校车数据之间的“差异项”，这些“差异项”是校车安全问题隐患所在，也是监管盲区的集中体现。
【案件办理】
经大数据比对筛查，检察机关累计筛查出37辆正使用但无标识牌校车，这些无标识牌校车中有25名驾驶人不具有校车驾驶资格；在有标识牌校车中，5辆校车实际驾驶人与登记不符、5辆校车司机将满60周岁，需要及时更换；另筛查出私自营运校车业务的大巴、面包车28辆。为确保数据比对的精准性，检察机关随机对两所幼儿园的4辆校车运营情况进行实地调查，调查结果与大数据对比筛查发现的问题相符。2022年4月，沧县人民检察院作为行政公益诉讼立案，向教育行政部门提出诉前检察建议，要求疏堵结合开展校车规范治理工作，加强日常监管，保障校车运营安全。教育行政部门联合公安部门根据检察建议内容展开联合专项治理，无校车驾驶资格司机被全部替换，驾驶人发生变动的均依法变更许可登记，4辆不合格校车被停运，20余辆私自营运校车业务的非制式车辆被查扣，两名严重超载接送学生上下学的驾驶人被以危险驾驶罪立案侦查。同时，检察机关协调各方开通校车审批许可绿色通道，为30余辆符合标准的无牌校车办理了合法手续，保障学生用车需求。
案例二 浙江省湖州市人民检察院督促强制报告制度落实大数据监督案例
【关键词】
未成年人检察 大数据监督 强制报告 异常诊疗记录
【要旨】
检察机关聚焦强制报告制度落实，系统汇总涉未成年人异常诊疗记录、涉未成年人性侵报案及立案记录等数据，发现涉未成年人性侵害立案监督线索，通过刑事立案监督、民事监护干预形式，加大对性侵害未成年人犯罪的打击力度。同时，针对突出共性问题，启动数字化场景应用建设，优化强制报告路径，推进社会综合治理。
【线索发现】
王某在给女儿董某某(9周岁)洗澡时发现其下身红肿，遂将其带至浙江省湖州市某医院就诊，期间，董某某称被人欺负。医院医生询问是否已报警，王某称会自己报警。后王某丈夫董某因考虑与加害人有亲属关系，未及时报警，导致发案滞后，部分证据灭失。
检察官在办案过程中发现该问题并非个例，强制报告制度实施以来，因报告主体等未履行强制报告义务而错失破案良机的案件时有发生，性侵未成年人案件报案率、发现率低等突出问题客观存在。2021年12月，通过大数据分析，发现近两年本地区存在大量涉未成年人异常诊疗记录，有必要在全市范围内开展专项监督，切实抓好侵害未成年人案件强制报告制度落实。
【数据赋能】
检察机关通过卫健部门、公安机关及医疗机构获取未成年人异常诊疗、未成年人入住旅馆、侵害未成年人治安处罚等数据信息，经对这些数据信息的综合分析，筛选出因未履行强制报告义务导致司法机关尚未掌握的侵害未成年人案件线索，监护人未及时报警、长期放任被害人在外留宿等监护干预案件线索。数据分析的关键点在于根据强制报告制度执行的要求在诊疗系统中应当强制报告的案件。通过提炼未成年人异常诊疗数据中高概率成案的信息标签，明确检察监督重点，系统挖掘制度执行存在的漏洞，为依法推进一体监督，探索强制报告自动预警系统建设提供数据支撑。
【案件办理】
检察机关通过大数据汇总比对，发现司法机关尚未掌握的涉未成年人异常诊疗记录，将其中涉嫌性侵犯罪线索移交公安机关。针对监护人未及时报警、长期放任被害人在外留宿等监护不当行为，制发督促监护令，监督落实监护职责。通过数据分析，联合市卫健委对强制报告执行问题突出单位进行督促整改，健全完善侵害未成年人案件医疗领域强制报告信息的常态化报告机制；启动强制报告“一键智达”应用场景建设，联合市公安、市卫健委等部门开发诊疗系统自动预警报告系统、打通部门壁垒形成闭环治理，促使制度从依靠个体自觉向程序必经的方式转变，实现集发现报告、应急处置、研判转介、帮扶干预、督察追责于一体的系统整体化落实。运行以来，自动报告线索80余条，同比上升5倍，已立案侦查侵害未成年人案件7起，联合帮扶救助8人次。
案例三 浙江省金华市婺城区人民检察院督促事实无人抚养儿童监护大数据监督案例
【关键词】
未成年人检察 大数据监督 事实无人抚养儿童 监护缺失 数字化应用场景
【要旨】
检察机关针对事实无人抚养儿童精准发现难等突出问题，研发数字化应用场景，协同民政、公安、司法等部门加强工作衔接和信息共享，通过大数据智能分析，及时发现未纳入保障的事实无人抚养儿童，以检察建议、支持起诉等方式开展监护缺失监督，促推相关行政部门依法履行职责，切实保障困境儿童基本生活和合法权益。
【线索发现】
2022年5月，浙江省金华市婺城区人民检察院在办案中发现，一对夫妻均处于服刑和逮捕在押阶段，他们年仅10岁的女儿小月(化名)应当被认定为事实无人抚养儿童。但检察官上门走访发现，小月无其他近亲属，仅有小姨不定时送来生活物资。婺城区人民检察院立即协助开展资格确认和关爱帮扶工作，相关部门指定小月的小姨为临时监护人，并签订委托监护协议，将小月纳入救助保障范围，每月发放基本生活补贴，切实保障小月的基本生活。经深入调查了解，检察机关发现在加强事实无人抚养儿童保障工作中，受限于执法司法信息不共享的原因，除人工排查和自主申请外，相关部门难以及时掌握孩子父母因涉案被羁押或其他无法履行监护职责的情形。
【数据赋能】
检察机关会同公安机关、民政部门、司法行政部门、卫健部门、人民法院、残联等部门，对常住人口中未成年人和困境儿童、服刑人员、强制隔离戒毒人员、重残人员、失踪人员、死亡人员等数据信息进行综合分析，筛选出符合事实无人抚养儿童认定标准但尚未纳入救助的未成年人。数据分析的关键点在于通过获取未成年人信息匹配关联到潜在“应保未保”事实无人抚养儿童。通过大数据分析，加强部门协作，实现信息实时共享，打通数据壁垒，是落实《关于进一步加强事实无人抚养儿童保障工作的意见》的重要举措，也是强化未成年人监护监督的重点内容。
【案件办理】
婺城区人民检察院联合公安机关研发“事实无人抚养儿童智慧发现救助”数字化应用场景，通过系统智能运算，首批筛查出28条待核线索，经人工核实，确定5人因父母涉案被捕等原因符合事实无人抚养儿童的认定条件。检察机关以制发检察建议方式促推相关部门逐一按程序纳入保障，从监护状况、户籍管理、受教育情况等民事权益保障为切入开展跟进监督。其中，以民事支持起诉的形式帮助身患疾病的事实无人抚养儿童杨某甲申请法院判决指定监护人，联动多部门为其提供就医、就学等方面的关爱帮扶。
案例四 北京市人民检察院督促整治校园周边违规设置不适宜未成年人活动场所大数据监督案例
【关键词】
未成年人检察 大数据监督 校园周边不适宜未成年人活动场所 行政公益诉讼
【要旨】
针对校园周边违法设置娱乐场所、酒吧、互联网上网服务营业场所、烟酒彩票销售点等不适宜未成年人活动场所问题，检察机关加强法律监督，消除安全隐患。通过建立大数据模型，对校园周边是否存在违规设置的不适宜未成年人活动的场所开展全覆盖、动态化监督，用科技的力量为未成年人保护法律监督赋能，营造未成年人健康成长的良好环境。
【线索发现】
为落实校园周边不得设置不适宜未成年人活动场所的有关法律法规，净化校园周边环境，北京市人民检察院能动履职，借助公益诉讼智能线索发现分析研判平台，建立大数据法律监督模型，按模型要求进行检索，获取校园周边娱乐场所、酒吧、互联网上网服务营业场所、烟酒彩票销售点等场所信息，并发现可能违反法律法规的线索。检察机关发挥一体化办案优势，统一部署，三级院联动，根据线索开展现场核实，并根据核实情况依法开展未成年人保护行政公益诉讼工作。
【数据赋能】
检察机关从工商注册信息和地图信息中收集全市各中小学校和全市范围内KTV、网吧、棋牌室、游戏厅、酒吧、迪厅、夜总会、彩票站等不适宜未成年人活动场所的位置信息，经对这些数据信息的比对、分析，筛选出校园周边违规设置不适宜未成年人活动场所的线索信息。数据分析的关键点在于比对位置信息。未成年人保护法明确规定，学校、幼儿园周边不得设置营业性娱乐场所、酒吧、互联网上网服务营业场所等不适宜未成年人活动的场所，不得设置烟、酒、彩票销售网点。《互联网上网服务营业场所管理条例》《北京市中小学校幼儿园安全管理规定(试行)》《北京市控制吸烟条例》等法规针对不同场所，对“周边”作出200米、100米等明确限定。由于相关规定未能得到贯彻执行，导致中小学校、幼儿园等校园周边仍有此类场所存在，这些场所正是未成年人保护的问题隐患所在，也是检察监督未成年人保护法律法规不折不扣落到实处的关键。
【案件办理】
通过公益诉讼智能线索发现分析研判平台，检察机关获取相关线索信息900余条，通过筛选发现可能违反法律法规的线索104条，分别交予对应的分院、区院办理，目前已立行政公益诉讼案件14件，整改结案8件。海淀区市场监管局多措并举，开展学校周边酒类销售主体专项整治工作，对校园周边酒类销售主体进行排查，形成动态台账，根据销售主体的不同情况进行分类管理、随机检查。对违法向未成年人售酒的食品销售者，均依法进行查处。延庆区人民检察院核实烟酒销售点线索24条，经与区市场监管局和烟草专卖局沟通，对线索涉及的商户及时进行整改。密云区文旅局收到检察建议后，对涉案接纳未成年人网吧作出行政处罚，组织网吧负责人进行法律法规培训，提高经营者保护未成年人的责任意识。
案例五 贵州省贵阳市南明区人民检察院督促整治校园周边噪声污染大数据监督案例
【关键词】
未成年人检察 大数据监督 校园周边噪声污染治理 行政公益诉讼
【要旨】
检察机关针对校园周边噪声污染瞬时性强、取证难、治理难等问题，通过大数据建模比对，搜集、整理、分析违法信息数据，精准确定噪声源头。对校园周边噪声污染相关行政机关未依法充分履职的，发挥行政公益诉讼职能，督促有效治理，维护良好校园环境。
【线索发现】
2022年3月，贵州省贵阳市南明区人民检察院检察官在履行法治副校长工作职责过程中，接到某中学师生反映，该校周边凌晨时段快速公交专用车道经常有摩托车“飙车”“炸街”，周边建筑工地在午休时段也时常有打桩机轰鸣作业，严重影响师生的学习和休息，不少学生出现了失眠和焦虑问题。检察机关经过进一步调查，发现其他学校周边也存在不同程度的交通运输、建筑工地、社会生活等噪声污染。同时，检察机关发现，由于校园周边噪声污染变化大、种类多、取证难，交管、住建、环保等部门分别负有不同职能，各自掌握部分信息，对噪声污染的监管存在局限性，容易导致监管盲区，噪声污染问题难以根治。
【数据赋能】
检察机关通过环保、交管、住建等部门获取噪声举报、噪声值数据、道路监控抓拍、建筑工地施工备案、噪声污染行政处罚等数据信息，经对这些数据信息的综合分析，筛选出校园周边存在的噪声污染行为和噪声污染源，噪声污染违法行为未被行政机关处罚和治理的案件线索。数据分析的关键点在于及时确定声音是否超标、噪声污染行为是否得到行政机关的有效治理。根据《中华人民共和国噪声污染防治法》《贵州省环境噪声污染防治条例》《中华人民共和国声环境质量标准GB3096-2008》等规定，学校等建筑物属噪声敏感建筑物，夜间噪声不得超过45分贝，昼间噪声不得超过55分贝，机动车消声器和喇叭必须符合国家规定。由于相关规定未能得到有效贯彻执行，同时校园周边环境噪声污染源分散多发，噪声污染问题的精确“捕捉”和督促治理，是发挥检察职能维护未成年人良好校园成长环境的重点内容。
【案件办理】
经大数据比对和筛选，检察机关累计识别出参与道路“飙车”“炸街”人员59人(其中未成年人15人)，确定建筑工地噪声污染18处，社会生活噪声污染50处。2022年4月，检察机关将校园周边噪声污染治理问题依法以行政公益诉讼案件立案，就交通运输噪声问题依法向交管部门发出诉前检察建议。检察机关联动交管、住建、公安、市场监管、环保、城市综合执法、教育等职能部门制定了《还“静”于校 校园周边噪声专项整治活动方案》，开展了校园周边噪声污染专项整治，各职能部门整治辖区校园周边噪声污染26处，整治“飙车”“炸街”团伙7批共计59人，扣押摩托车11辆，勒令整改摩托车40辆，协调妇联、团委等对“飙车”“炸街”的15名未成年人及家庭进行法治教育和家庭教育。加强与学校的联动互动，开展交通安全普法教育25场，联动解决了久治未绝的摩托车“飙车”“炸街”问题，辖区校园周边声环境质量得到有效改善，切实保护了校园正常教学秩序和学生的健康成长。
2022年，人工智能带给人类更多惊喜******
视觉中国供图
在世界人工智能大会上，用户输入文字，AI就能根据语意进行绘画创作。视觉中国供图
在国内首个乘用车无人化运营试点北京经济技术开发区，一辆“主驾无人、副驾驶配备安全员”的无人驾驶车在行驶中。新华社记者彭子洋摄
即将过去的2022年，对于人工智能来说是值得铭记的一年。大批人工智能相关应用走出实验室，向着大范围落地实践不断迈进。AI“黑科技”加持下的北京冬奥会异彩纷呈；无人驾驶开启多城试点，未来交通更进一步；AI绘画以假乱真令人着迷，艺术创作或许不再是人类专属……
无论是底层技术不断突破，还是各类应用百花齐放，在过去的一年，人工智能向我们展示了它的无限可能。我们相信这只是人工智能的冰山一角，未来它还有更多潜力等待我们去挖掘。
随着技术的不断成熟，落地应用不断创新，人工智能或将真正改变你我的生活。
AI“黑科技”照亮北京冬奥会
助力天气预报、比赛转播和手语播报等
2月4日，全球瞩目的2022年北京冬奥会正式拉开帷幕。人工智能等技术的应用为本届冬奥会增添了别样的“科技之美”。
在此次冬奥会上，由中国科学院院士、北京大学副校长、北京大学重庆大数据研究院首席科学家张平文领衔研制的人工智能MOML算法赋能天气预报模型，使冬奥会天气预报更加精准。人工智能算法在融合、处理信息中的先天优势，使其在一定程度上可以代替预报员在会商中进行信息整合、分析，通过数据挖掘与学习，将预报员的经验内化在算法中，在提高天气预报效率的同时，也进一步提高了预报的准确率。
在本届冬奥会自由式滑雪女子大跳台决赛中，中国选手谷爱凌以“逆天”的精彩表现获得个人首金。在比赛转播过程中，百度智能云通过“3D+AI”技术打造出的“同场竞技”系统，将单人比赛项目变成“多人比赛”，实现冠、亚军比赛画面的三维恢复和虚拟叠加，方便观众看到不同选手的实时动作；同时，通过技术手段对运动员动作进行量化分析，将滑行速度、腾空高度、落地远度、旋转角度等一系列运动数据与原始画面叠加起来，使观众可以更直观地从流畅性、完成度、难度、多样性和美观度等角度看懂选手之间的技术动作差异。
在北京冬奥会开幕的同一天，央视新闻AI手语主播也正式上岗，她在冬奥会新闻播报、赛事直播和现场采访中，为听障人士送上了实时手语翻译服务。凭借精确的手语翻译引擎，该AI手语主播可懂度达85%以上，可将冰雪赛事的文字及音视频内容，快速精准地转化为手语。
腾讯“混元”AI大模型登顶VCR榜单
展现了其在多模态理解领域的强大实力
5月31日，腾讯“混元”AI大模型在多模态理解领域国际权威榜单VCR（Visual Commonsense Reasoning，视觉常识推理）中登顶，两个单项成绩和总成绩均位列第一。这是继在跨模态检索领域大满贯、CLUE自然语言理解分类榜及CLUE总榜登顶后，“混元”AI大模型的又一重大突破，展现了其在多模态理解领域的强大实力。
与跨模态理解任务不同的是，多模态理解任务要求计算机除了能够做到识别层次的感知（如分类检测等），还需要达到认知层次的感知（如判断意图、逻辑推理等）。
此次登顶VCR榜首的“混元”AI大模型由腾讯广告多媒体AI团队自主研发，同时借助腾讯太极机器学习平台的图形处理器算力和训练加速框架，在预训练任务、训练方式上进行了诸多创新改进和设计，有效提升了模型性能。
截至目前，“混元”AI大模型在MSR-VTT、MSVD、CLUE、VCR等多个领域的AI权威榜单中取得了第一名的成绩，并刷新多项行业历史纪录。这意味着，“混元”在自然语言理解、多模态理解、跨模态理解等领域的技术实力已得到验证。
谷歌工程师闹乌龙，称AI存在意识
人工智能所谓的“人格”更多只是模仿人类罢了
谷歌AI工程师闹乌龙，称LaMDA语言模型有意识，引发业界对“AI是否拥有自主意识”的讨论。
今年6月，谷歌公司AI工程师莱莫因认为对话应用语言模型LaMDA具有了“自主意识”，并对此出具了长达21页的证据。莱莫因认为LaMDA具有意识的原因有三：一是LaMDA以前所未有的方式高效、创造性地使用语言；二是它以与人类相似的方式分享感觉；三是它会表达内省和想象——既会担忧未来，也会追忆过去。
LaMDA是谷歌在2021年开发者大会上公布的大型自然语言对话模型，它可以模拟任何带有知识属性的实体，通过“拟人”的方式，在与人类亲切自然的对话中为用户答疑解惑，传递更多知识。
莱莫因的观点和证据引起了业内的广泛关注。不久后，谷歌发表声明称，莱莫因违反了“就业和数据安全政策”，将其解雇。谷歌表示，经过广泛地审查，他们发现莱莫因关于LaMDA是有生命的说法是完全没有根据的。
专家普遍认为，当下人工智能具有的所谓“人格”，更多只是模仿人类的语言风格，有自我意识、有感知能力的AI应该具备能动性，并具有独特的视角看待人和事，但目前AI还只是人们设计的一个计算机系统，作为工具来做一些特定之事。
全球首个图、文、音三模态大模型诞生
“紫东太初”实现“以图生音”和“以音生图”
9月1日，在上海举办的2022世界人工智能大会上，由武汉人工智能研究院、中国科学院自动化研究所和华为技术有限公司联合研发的“紫东太初”多模态大模型项目获得了此次大会的最高奖项。“紫东太初”是全球首个图、文、音三模态大模型，开创性地实现了图像、文本、语音三模态数据间的“统一表示”与“相互生成”，实现了“以图生音”和“以音生图”，理解和生成能力更接近人类，为打造多模态人工智能行业应用提供创新基础，向通用人工智能迈出了重要一步。
“紫东太初”三模态间的相互转换和生成，其核心原理是视觉、文本、语音不同模态通过各自编码器映射到统一语义空间，然后通过多头自注意力机制学习模态之间的语义关联以及特征对齐，形成多模态统一知识表示；之后，再利用编码后的多模态特征，通过解码器分别生成文本、图像和语音。
“紫东太初”凭借四大突破，有效助力以多模态认知为核心的通用人工智能发展。一是首次提出多层次、多任务跨模态自监督学习框架，支持从词条级走向模态级、样本级的三级预训练自监督学习方式；二是首次完成弱关联多模态数据语义统一表示，减少数据收集与清洗代价；三是首次实现多模态理解与生成任务的统一建模，支持跨模态检索、多模态分类、语音识别、图像生成等理解与生成任务；四是首次实现无监督超越有监督方法，基于5%—10%的数据标注，实现100%的有监督学习效果。
AI打破矩阵乘法计算速度纪录
解决了50年来数学领域一个悬而未决的问题
10月，英国《自然》杂志封面以“矩阵游戏”为题，发表了人工智能公司“深度思维”团队的最新发现：AI可以解决矩阵乘法问题。这款名为“AlphaTensor”的AI系统能自行发现新算法，从而解决了50年来数学领域一个悬而未决的问题——找到两个矩阵相乘最快的方法。这是第一个可为矩阵乘法等基本任务发现新颖、高效且正确算法的AI系统。
数学在计算机编程中经常出现，通常作为描述和操纵现实世界现象表示的一种手段。例如，它可用于表示计算机屏幕上的像素、天气状况或人工网络中的节点。在这种情况下，使用数学的主要方式之一，就是对矩阵进行计算。矩阵越大，工作量也越大，计算机科学家开始花费大量时间和精力开发更加有效的算法来完成相关工作。
在此次最新成果中，“深度思维”团队研究人员探究了是否有可能使用基于强化学习的AI系统来创建新算法，从而使计算步骤比现有算法更少。
为了找到答案，他们从游戏系统中寻找灵感。在构建了一些初步系统之后，研究团队将重点转向了树搜索，这是系统在特定情况下查看各种方案的一种方法。
接下来，研究人员将允许系统创建自己的算法，进一步提高效率。他们发现，在许多情况下，系统选择的算法比人类创建的算法更好。“深度思维”团队希望，未来AI能更多地用来帮助攻克数学和科学领域的一些重要的难题。
2022中国人工智能创新发展指数公布
全面反映我国人工智能发展态势
11月18日，第五届世界声博会暨2022科大讯飞全球1024开发者节开幕式上，中国电子信息产业发展研究院（又称赛迪研究院）发布了2022中国人工智能创新发展指数（合肥指数）。
这是国内首个以地区冠名的全国性人工智能专题研究成果，旨在全面系统地反映我国人工智能的发展态势。中国电子信息产业发展研究院从发展环境、创新能力、基础配套、资本投入和产业实力5个维度，构建了中国人工智能创新发展指数，也就是“合肥指数”的评价体系。
近年来，我国人工智能步入与经济深度融合应用新阶段，智能化转型全面推进，人工智能产业在全球的影响力不断增强。2021年，我国人工智能的研发强度为19.4%，从业人数增加到31万人，占全球比重的5.3%。2017年至2021年，我国人工智能产业规模增长了2.6倍，占全球比重提升到16.8%。专利申请量占全球比重持续扩大，从2012年的13%增长到2021年的70.9%。创新能力上，我国人工智能研发投入力度不断加大，从业人数不断增加。
从总体指数来看，北京、广东和上海处于人工智能领域的领跑地位，安徽则紧随其后，排在全国的第6位。合肥已经成为人工智能领域、科技创新与产业发展最活跃的城市之一。
ESMFold预测六亿多种蛋白质结构
预测速度比“阿尔法折叠”快60倍
英国“深度思维”公司8月曾宣布，其开发的人工智能程序“阿尔法折叠”已预测出约100万个物种的超过2亿种蛋白质结构，几乎涵盖了科学界已编录的每一种蛋白质结构。但就在今年11月，元宇宙平台公司（Meta）研究人员利用人工智能模型ESMFold预测了来自细菌、病毒和其他尚未被表征微生物的6亿多种蛋白质结构。
在此次最新研究中，研究团队利用大型语言模型来预测这些蛋白质结构。据悉，语言模型通常需要大量文本进行训练，为将这一模型应用于蛋白质结构预测，研究团队利用已知的蛋白质序列来训练它，这些已知的蛋白质可由20个不同氨基酸组成的链来表达，每个氨基酸由一个字母表示。然后，ESMFold学会了用模糊的氨基酸比例“自动完成”蛋白质结构预测。
该团队负责人亚历山大·里维斯表示，这些训练让ESMFold对包含蛋白质形状信息的蛋白质序列有了直观了解。而且，与“阿尔法折叠”一样，这一模型能将这些了解到的信息与已知蛋白质结构和序列之间的关系信息结合，生成预测结构。
团队指出，ESMFold的预测虽然不像“阿尔法折叠”那么准确，但在预测速度上要快60倍，这意味着它可将结构预测数据库扩展到更大。
首创蛋白质动态结构AI建模方法
对理解生命过程、研发新型药物有着重要意义
12月8日，西湖大学公布了该校人工智能讲席教授李子青团队联合厦门大学、杭州德睿智药科技有限公司首创研发的能够刻画蛋白质构象变化与亲和力预测的AI模型——ProtMD。这是第一个尝试解析蛋白质动态构象的人工智能模型，可辅助药物化学专家更加精准地筛选出高活性小分子，从而加速临床前药物研发。
此前谷歌旗下公司研发的“阿尔法折叠2”能够利用人工智能准确预测蛋白质的三维结构，对结构生物学、药物设计乃至整个科学界都产生了巨大影响。但“阿尔法折叠2”只能预测蛋白质在一个瞬间的静态结构，尚未能解决蛋白质结构动态变化的预测。李子青团队此次开发的AI模型，在给定药物分子和靶点蛋白的情况下，可预测药物分子与生物体内靶点蛋白质结合（柔性对接）后蛋白质结构的变化过程，推断药物与靶标蛋白结合的稳定性，预测药物功能，从而提升AI药物设计的精度和效率。
李子青表示，预测蛋白质结构的动态变化对理解生命过程、研发新型药物都有着十分重要的意义。尤其在AI药物设计中，通过对药物分子与靶点蛋白结合后的动态结构变化进行预测，评估药物—靶点结合亲和力和药物效果，是提高AI药物筛选准确性和效能的重要思路。
多城市推动自动驾驶行业发展
我国自动驾驶行业正式向L3级迈进
2022年是自动驾驶行业具有里程碑意义的一年，有关政策密集出台，相关应用从研发测试走向大规模商业化试点。当前，全国近30个城市已累计为80余家企业发放了超过1000张道路测试牌照，允许高等级智能网联汽车在特定场景、特殊区域内开展规模化载人载物测试示范。越来越多的城市正在推进更高等级的自动驾驶商业化。
今年8月1日，《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》开始实行，该条例提出L3级自动驾驶在行政区全域开放道路测试、示范应用，探索开展商业化运营试点，标志着我国自动驾驶行业正式向L3级迈进。
此后，重庆、武汉等地政府部门也先后发布了自动驾驶全无人商业化试点政策，并向百度发放全国首批无人化示范运营资格，允许车内无安全员的自动驾驶车辆在社会道路上开展商业化服务。
此外，为推动智能网联汽车产业健康有序发展，工业和信息化部会同公安部还组织起草了《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知（征求意见稿）》，拟遴选符合条件的道路机动车辆生产企业和具备量产条件的搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品，开展准入试点；对通过准入试点的智能网联汽车产品，在试点城市的限定公共道路区域内开展上路通行试点。
AI绘画火了，AIGC元年开启
未来预计能够产生万亿级经济价值
今年8月，在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，参赛者杰森·艾伦提交的AIGC绘画作品——《太空歌剧院》，获得了此次比赛“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。没有绘画基础的杰森·艾伦借用了一款名叫Midjourney的AI绘图工具，通过一个类似“文字游戏”的过程，输入题材、光线、场景、角度、氛围等有关画面效果的关键词后，得到了初始作品，并在反复调整和修改后最终完成了这组“太空歌剧院”数字艺术作品。
这一年，AI绘画小程序、网站等开始迅猛增长，而美图秀秀、抖音等软件也加入了AI画图功能。抖音平台数据显示，截至12月6日，已有超2428.4万人使用该特效，迅速飙升至特效潮流榜第一位。AI绘画的百度指数也从日均两三千上升到日均3万，火爆程度可见一斑。
AI绘画的火爆也让AIGC这一概念逐渐进入大众视野。
所谓AIGC（AI Generated Content），即基于人工智能技术自动生成内容的新型生产范式。其技术主要涉及两个方面：自然语言处理（NLP）和AIGC生成算法。其中，自然语言处理是实现人与计算机之间通过自然语言进行交互的手段。
最初，AIGC可生成的内容形式以文字为主，经过2022年指数级的发展，目前AIGC技术可生成的内容形式已经拓展到了包括文字、图像、视频、语音、代码、机器人动作等多种内容形式，2022年也因此被称为“AIGC元年”。生成式AI让机器开始大规模涉足知识类和创造性工作，未来预计能够产生数万亿美元的经济价值。（科技日报实习记者 都芃）
