彩神ap平台 - 平台推荐官方版v2.9.1(2023已更新)

隐匿意识：苏醒的征兆？******

隐匿意识：苏醒的征兆？

撰文 扬·克拉森（Jan Claassen） 布赖恩·L.埃德洛（Brian L.Edlow） 翻译 臧迪

　　昏迷病人无法对外界刺激做出反应，看上去早已失去了意识。但科学家发现他们大脑深处潜藏着隐匿的意识，这很可能是他们能否苏醒甚至康复的关键。

　　1.神秘的昏迷

　　一个医疗小组围在玛丽亚·马祖尔克维奇（Maria Mazurkevich）的病床四周，所有的目光都聚焦在她身上——而她却什么都没做。7月里炎热的一天，30岁的马祖尔克维奇被哥伦比亚大学纽约长老会医院收治入院。在入院前数日，她在家中突然丧失了意识。起因是大脑血管破裂，出血区域对她大脑的关键区域造成巨大压迫。彼时，医院神经重症监护室的医护小组正在寻找能表明马祖尔克维奇可以听到他们的任何迹象。她当时还需要机械呼吸机辅助呼吸，生命体征平稳，但没表现出任何具备意识的迹象。

　　马祖尔克维奇的父母也在她的病床边问道：“我们能和女儿说话吗？她听到我们说话了吗？”但她好像什么都不知道。在两位作者中，克拉森医生是马祖尔克维奇医疗小组的成员。当他要求马祖尔克维奇睁开眼睛、举起两根手指或者动动脚趾时，她一动不动。她的双眼也不会跟随视觉线索移动。然而，她的亲人仍认定她还“在那里”。

　　马祖尔克维奇确实“在”。医疗小组给她做了脑电图（EEG）——通过在头部放置传感器来监测大脑的电活动，同时要求她“持续开合右手”，然后“停止开合右手”。尽管马祖尔克维奇的手没有任何动作，但在两种命令下，她的大脑活动模式表现出了差异。大脑的反应清楚地表明，她察觉到了这些指令，并发现这两种指令是不同的。此后大约过了一周，她的身体开始跟上大脑的步伐。伴随着细微的反应，马祖尔克维奇开始渐渐苏醒过来。不到一年，她几乎完全康复了，身体和认知能力都没有出现重大缺陷。现在，她已经成为一名药剂师。

　　2.隐匿的意识

　　马祖尔克维奇的经历展示了“隐匿意识”（covert consciousness）的存在：一种大脑能在一定程度上表现出理解外部世界、身体却没有反应的状态。当医生使用先进的脑成像方法或复杂的脑电活动监测技术，对表现为昏迷或其他无反应状态的病人进行评估时，高达15%~20%的病人能表现出具备隐匿意识的迹象。但多数能探测到隐匿意识的技术和方法，直到近期才得到完善。

　　这些方法正在改变我们对昏迷和其他意识障碍疾病的理解。而我们在哥伦比亚大学的研究也表明，对于早期就发现拥有隐匿意识的病人，最终能完全恢复意识和认知功能的可能性更高。如果是在几十年前，这些发现可能会让绝大多数神经科医生和神经科学家大吃一惊。由此可见，识别这种隐藏的意识状态，以及研发如何与处在这种状态的病人交流的方法极为重要。

　　昏迷病人的标准定义为无意识、无法被唤醒、没有任何知觉或与外界环境互动的迹象。与处于深度睡眠中的人相比，由严重脑损伤导致昏迷的病人可能看起来并没有差别，只是大多数昏迷的病人不能自主呼吸，需要依靠呼吸机和人工气道的辅助。

　　一些人认为陷入昏迷很容易恢复，或者反之，认为昏迷后，人就进入了一种“活死人”状态——这两种极端的认知都是错误的。对于这种现象，电影、小说等作品对于昏迷的通俗描述或许应该承担一部分责任。例如，在电影《杀死比尔》中，乌玛·瑟曼饰演的新娘突然从长期昏迷中醒来，在没有任何喂养管辅助进食的情况下，她看起来营养充足、状态良好，在数小时内就完全恢复了体力。然而，现实远比电影情节更具挑战性，昏迷病人漫长的康复之路，总是伴随着各种频发的医疗并发症、身体机能退化等问题。他们恢复的进程在缓慢地小步前进，但也不得不走上许多回头路。严重脑损伤后昏迷的病人通常需要留置胃管以获取营养，接受气管切开术以通过颈部的人工气道呼吸，而后还要经历数周至数月的康复阶段。但身体恢复的过程总是多变且不可预测，即使对于像马祖尔克维奇一样最终恢复生活自理能力的人来说，也是如此。另一方面，对昏迷病人过于悲观的看法也是不准确的，人们可能会认为所有这类病人都注定无法从昏迷中苏醒，直到最终离世，或者他们即使活下来也会伴有严重残疾。但对于一些病人而言，即便经历了长时间昏迷，他们仍有可能恢复意识、沟通能力甚至生活自理能力。

　　随着时间的推移，医学界对昏迷和意识的看法已经发生改变。在20世纪60年代，神经内科和神经外科医生注意到，一些昏迷的病人睁开了眼睛，但没有表现出与周围环境的交互。许多此类病人一直保持这种状态直至离世，这使得一些临床医生认为，一旦以这种方式失去意识，就不可能再恢复。

　　然而，在20世纪90年代，关于“永久性”植物状态的病人恢复意识的报道开始出现在医学文献中。不同于昏迷，在植物状态下的病人可以睁闭双眼，但他们仍然无法做出自主反应。这些报道推动神经重症监护和康复医学领域发展出了更精细的分类，比如微意识状态。这一状态的特征是具备非言语反应，比如用眼睛追踪物体，或间歇性遵从指令。医生发现，病人的预后与所处的这些状态有关。例如，从植物状态转变为微意识状态的病人进一步康复的可能性更大。

　　在重症监护室，能及早发现并预测意识恢复往往是生死攸关的问题。因为通常家属需要在病人受伤后的10~14天内决定继续还是停止生命维持治疗——此时外科手术是支持长期辅助呼吸和临床营养的必要治疗方法。此外，对于隐匿意识的诊断还可能会影响照护目标、疼痛管理、临床医生和家属的床旁诊疗操作和护理行为、抑郁和焦虑管理等相关的临床决策。

　　3.理解和诊断

　　那么对于临床医生和病人家属，要如何理解隐匿意识呢？我们可以从闭锁综合征的视角来了解一些概念。闭锁综合征的病人可能保留了正常或接近正常的认知，但无法支配身体执行大多数运动动作。这一病症说明了仅基于运动功能去判断意识、思维能力和情绪表现的局限性。1966年，神经病学家弗雷德·普拉姆和杰罗姆·波斯纳在他们的专著《昏迷和木僵的诊断》（The Diagnosis of Stupor and Coma）中创造了术语“闭锁”。他们将大仲马的经典作品《基督山伯爵》中的诺瓦蒂埃·德·维尔福描述为“一具有着灵动双眸的尸体”。在临床实践中，闭锁综合征的病人通常无法移动他们的四肢，但许多人可以稳定地控制他们的眼球上下移动，从而响应口头指令。一些病人也能眨眼或者做出其他细微的面部运动。

　　以闭锁状态生活的体验，被《ELLE》杂志的编辑让-多米尼克·博比生动地描绘了出来。1995年，让-多米尼克·博比突发中风，中风阻断了从大脑运动皮层到脊髓和四肢的信号传递，也导致他失去了说话和移动四肢的能力。此后，他开始用眼球的移动来与他的语言治疗师交流，并撰写了一本回忆录——《潜水钟与蝴蝶》（于1997年出版）。这本书捕捉到了闭锁综合征病人可能会经历的恐惧、挫折和希望。值得一提的是，一些处于闭锁综合征状态的病人曾述说自己的生活很有意义。

　　而隐匿意识状态的病人完全丧失了外在的运动反应，远甚于闭锁综合征的病人。但这并不意味着他们也丧失了内心世界。2006年，美国西安大略大学的神经科学家阿德里安·M.欧文和同事检测了一名有严重创伤性脑损伤的年轻女性，该病人拟诊为植物状态。医疗团队使用功能性磁共振成像（fMRI）扫描对她进行了评估，该技术是通过追踪大脑中的血液动力反应来显示脑中的激活区域。在扫描过程中，临床医生要求她想象自己正在打网球或正走过自己的房间。令欧文和同事惊讶的是，这位女士的大脑活跃程度与健康志愿者相当。而对比网球任务与步行任务，她的大脑活动模式也表现出两种不同的状态，这表明她可以有意识地改变自己的大脑活动模式。

　　此后，临床医生在世界各地的病人中发现并确认了隐匿意识的存在，而这些病人有着不同类型的脑损伤。2017年，麻省总医院重症监护室接收了一批严重脑损伤病人，他们看起来对外界毫无知觉，但临床医生却在他们身上同样发现了隐匿意识。这表明隐匿意识不仅会发生在病人昏迷数周之后，也可能发生在近期受伤的急性期病人身上。为了诊断隐匿意识状态，临床医生使用不同的行为任务，比如要求病人开合双手，或者想象自己正在游泳，同时他们借助脑电图或功能性磁共振成像记录病人在执行这些任务时的脑响应。尽管使用的方法有所不同，但世界各地的多个研究小组已经能再现这些脑响应。具有隐匿意识的病人在被要求移动身体部位或想象做某项活动时，可以有意地改变他们的大脑模式。但从表象上看，他们的身体并没有表现出任何试图完成指示运动的迹象。

　　然而，我们对这种认知功能超过运动表达的状态仍然知之甚少，而脑电图和功能性磁共振成像技术也都有局限性。这些方法可能无法在一些后来恢复意识的病人中检测到有意的大脑活动。同时，这两种技术还可能受到镇静药物的干扰，而镇静药物是保障大多数危重病人安全或舒适的前提。此外，功能性磁共振成像通常需要一个专门的机房。这意味着，想要做磁共振扫描，就需要将身体状况不稳定的病人从重症监护病房转移到机房中，这一过程很可能会置他们于危险之中。还有一个问题是，磁共振成像的重复测量过程并不容易，因此它只能提供短时间内病人意识水平的快照。脑电图的设备倒是可以经常放在病床旁进行检测，它能在不同的时间内捕捉意识水平的快照——但是这种方法也有不足。重症监护室里其他医疗设备产生的电子噪声会影响脑电图读取到的信号，导致测试反映的是伪迹而不是真实脑活动。

　　尽管这两种方法仍然需要改进，但已有充分的证据表明它们可以用来诊断隐匿意识，它们也已经在美国（2018年）和欧洲（2020年）的临床指南中得到认可。如我们研究小组在2019年发表的工作所展示的（2022年也再度证实），如果能在病人脑损伤后的早期探测到隐匿意识的存在，就可以预测病人在随后也能出现意识恢复的表现。预测还可以具体到行为的恢复、长期功能的恢复以及恢复的速度。而在此类研究突飞猛进的基础上，一群科学家于2019年共同发起了“昏迷治愈行动”。这是一个由神经重症监护学会牵头的国际合作项目，旨在引导医疗资源和公众关注这一疾病，达成研发促进意识恢复新疗法的目标。

　　神经病学家正尝试开发一种测试手段，用来判断哪些病人可能处于隐匿意识状态，从而为选出的病人做进一步的脑电图和功能性磁共振检测。虽然世界各地的实验室正在努力开发这种筛查方法，但进展缓慢。这是因为隐匿意识出现的结构和功能性机制尚不明确，临床医生无法明确具体需要寻找些什么。最近的研究表明，脑损伤切断了丘脑——一个在身体和大脑之间传递运动信号和感觉信息的区域——与负责高级认知功能的大脑皮层之间的联系，这可能是造成这种情况的原因。然而，导致病人运动功能障碍、同时却具有隐匿意识的，可能并非单一类型的损伤，而是多部位出现的多种损伤的组合。严重脑损伤病人的意识水平会经常波动，也使得检测隐匿意识的临床工作进一步复杂化。这种意识水平的波动意味着单次评估可能会遗漏重要的信号，因此病人可能需要接受多次测试。

　　4.与昏迷者沟通

　　基于最近有关隐匿意识的发现，研究人员正试图借助脑机接口设备与这些病人重新建立联系并进行沟通。当医生要求病人在电脑屏幕上移动鼠标光标时，这些设备可以记录病人大脑的电活动。通过“训练”，计算机将“学习”识别病人试图向左、向右、向上或向下移动光标时脑中产生的生理信号。一旦训练完成，脑机接口设备就可以通过识别大脑模式来帮助病人用意念控制光标。这些病人甚至可以用这种方法来选择字母，实现拼写出单词。

　　显然，脑机接口设备将是隐匿意识病人与外部世界沟通的理想途径。但若想使用这种技术，还需要克服巨大的挑战，特别是对那些急性脑损伤病人而言。这些病人的持续注意能力可能已受到损伤，因此长时程的脑机接口训练通常不太可行。此外，重症监护室繁忙嘈杂的环境也不是进行脑机接口训练的理想场地。回到本文开篇描述的案例，尽管马祖尔克维奇具有隐匿意识，而且她最终恢复情况极好，但她在当时也没能激活脑机接口，实现与医疗团队或家人的沟通。

　　事实上，隐匿意识病人与外界的沟通也可以通过功能性磁共振成像技术实现。几年前，美国加利福尼亚大学洛杉矶分校的认知心理学家马丁·蒙蒂曾研究过一组无行为反应的病人，他尝试用磁共振成像法判断他们是否具备隐匿意识。蒙蒂想探究的是，通过识别不同的功能性磁共振激活模式，判断病人是不是可以准确地回答出“是”或“否”。这项工作需要实时地分析成像数据，因此需要协调大量不同种类的技术。参考欧文在2006年的研究，蒙蒂也让病人想象自己正在打网球或者正走过自己的公寓。不同之处在于，蒙蒂并非单纯地寻找大脑活动的信号，他更想知道病人对问题的理解能力是否好到可以做出准确的应答。他告诉病人，如果一个问题的答案为“是”，那么就想象自己正在打网球；如果答案为“否”，那么就想象正走过自己的家。最终，蒙蒂在研究对象中识别出一位能使用这种方案进行稳定交流的病人——他创建了一种大脑活动模式用于回答“是”，另一种模式用于回答“否”。尽管对于这一方案能否扩展到更广泛的应用还存在疑问，但他的研究表明，与处于隐匿意识状态的病人进行沟通是可能的。

　　若想进一步改善与隐匿意识病人的沟通，需要在床旁使用可靠的工具来识别他们。目前，许多研究团队正在开发更先进的沟通技术，比如脑电图技术，因为它更容易纳入重症监护室的临床常规中。而在使用脑机接口设备时，也可以结合大脑活动信号之外的生物信号，比如心率，这样就可以通过算法解码病人控制计算机的意图，提高识别的准确性。

　　对隐匿意识的诊断和探索，除了能解决救护危重病人这一紧迫的问题外，还具有探索人类心智的潜力。意识是我们之所以为人这种体验的根本，但在隐匿意识状态下，意识与行为却是分离的。那么隐匿意识病人的内在精神生活是什么呢？可以说，对隐匿意识的检测从根本上影响了我们对个体人格和自主性的抽象理解。目前，我们还无法通过脑机接口与隐匿意识病人进行深入交流。而迄今为止，那些恢复了沟通能力的隐匿意识病人在之后接受采访时，都表示不记得有隐匿意识的经历。比如，马祖尔克维奇并不能回忆起她在重症监护室昏迷那段时间里的任何事情。因此在很大程度上，隐匿意识的经历仍然是一个谜。

　　但不管隐匿意识的发生机制如何神秘，医生都必须利用所有可用的技术和资源，在那些似乎没有任何反应的病人身上寻找是否有意识存在，这是对医生的道德约束，它并不神秘。在“昏迷治愈行动”的引导下，增加获取这些技术和资源的机会已是医学界的一个基本目标和挑战。有了这些工具，我们可以期待一个所有隐匿意识病人都能为自己发声的未来。

　　（本文译者臧迪是复旦大学附属华山医院神经外科的博士生，研究方向为意识缺失状态的神经基础、意识障碍的神经影像诊断与神经调控治疗）

　　（图文由《环球科学》杂志社供稿）

　　《光明日报》（ 2023年01月12日 14版）

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）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）