SAIL大獎柔性腦機接口：直面“三大難題”

作為2021世界人工智能大會(WAIC2021)的最高獎，SAIL獎結果昨天揭曉，能夠獨立完成科研任務的“機器人科學家”、能長期穩定鏈接生物腦與計算機的柔性腦接口等5個項目一舉奪魁。

今年的SAIL獎，其評審委員會集聚了全球人工智能(AI)領域具有影響力的科學家和企業家，致力于為人工智能樹立引領未來發展的標桿。據介紹，本次SAIL獎以AI賦能城市數字化轉型為切入點，追蹤技術發展、產業賦能和治理進程，尤其關注“突破性創新”，以激勵代表方向性技術突破和應用創新、正在或將要改變未來生活的AI項目不斷涌現。最終獲獎的5個項目很好地體現了這樣的導向，讓所有人耳目一新，為一探AI未來發展的潛能和魅力提供了難得的窗口。

機器人科學家：它發明了新材料

傳統上，機械臂和機器人常常出現在工廠流水線旁，并以替代產業工人為職責。不過，英國利物浦大學的“機器人科學家”改變了這一面貌，為機器人賦予全新使命，使其能自主開展化學研究，制備新材料。

這是一款具有AI智能大腦的可移動機器人，和傳統機械臂相比，它的“手”和“腦”功能更加平衡，因此可以勝任更復雜的任務。它部署在傳統實驗室里，能解決高度復雜的材料學研究課題，確切地說，機器人科學家的使命，并不是“將儀器自動化”，而是“將研究自動化”。它帶有一條靈活的機械臂和定制的抓取器，可以操作多種實驗室設備;它能安全地和人類研究者共處一室，會自行移動并避開障礙物。更重要的是，基于專門的算法模型，機器人科學家能自動推進研究，比如對初始的化學配方進行優化，在一個課題中，它最終篩選出了活性高6倍的光催化劑。

機器人科學家的出現，有助于推動實驗室自動化的范式轉變，展現出“AI+新材料合成”這種新研發模式的巨大前景。有分析認為，這項發明有望影響每年超過1.2萬億美元的全球研發市場。

柔性腦機接口：直面“三大難題”

腦機接口，簡單來說，是指在人或動物的大腦與外部設備之間創建直接連接，從而實現生物腦與電子設備的信息交換。腦機接口是當前AI研究的熱門領域，是認知重要腦功能、診治重大腦疾病的核心關鍵技術，對于我國推進腦科學前沿研究、把握神經疾病和AI研究的主動權意義重大。

此次獲SAIL大獎的“免開顱微創植入式高通量柔性腦機接口”項目，由中國科學院上海微系統與信息技術研究所研究團隊完成。對腦機接口面臨的三大難題——“帶寬不足”“植入創傷大”“長期記錄穩定性差”，它都給出了創新的技術方案。在帶寬方面，團隊已實現單電極器件集成2640通道的腦機接口器件;創傷方面，它在植入時無須開顱，只會留下一個不超過1毫米的小孔;加上這個團隊創新研發了柔性植入、柔性電極技術，可最大限度避免對腦組織的傷害，并將在顱內連續穩定工作時間從過去的2個月左右延長到至少8個月。

為了滿足實際應用需求，項目組在攻關柔性神經電極陣列的同時，也在加快完善其他配套技術，包括研發了能自動完成柔性電極微創植入手術的機器人、大規模神經信號編解碼技術等。該團隊希望能早日開展人腦驗證，造福高位截癱、漸凍癥、失語癥等患者，使得他們能用“意念”控制機械臂和鍵盤、合成語音，進而推動人腦與AI更好結合。

數據流AI芯片：首款“中國設計”

由深圳鯤云信息科技有限公司研發的CAISA，是全球首款可商用數據流AI芯片。它基于自主研發架構，大幅提升了芯片利用效率，在算力性價比、實測性能和處理延時等指標上實現了業界領先。目前，基于該芯片開發的多款數據流AI計算平臺，已應用于智慧安監、智慧油田、智能制造、智慧電網等領域，大幅降低客戶的AI應用落地成本，為底層AI算力支撐提供了新的選擇，填補了國內數據流AI推斷芯片領域的技術空白。

智能設計引擎：AI學會琴棋書畫

琴棋書畫是我國傳統的“四藝”。在音樂合成、紋枰對弈等方面，AI已頗具風范，但它是否會書法、繪畫、篆刻?浙江大學研發的“數字創意智能設計引擎”，就賦予AI更多藝術氣息，有望進一步引爆大量新型應用，并將挖掘更多落地場景。

該項研究建設了一個高質量標注的傳統文化基礎素材庫，包括國畫(100萬余幅)、篆刻(30萬余印面)、書法(7萬余字)、民族音樂(1萬余段)等;同時，團隊提出了視覺知識和AI多重知識表達的理論創新，使得AI可以自主在傳統藝術寶庫中從師習藝，由此構建傳統文化元素的數字創意智能設計引擎，迄今已支撐7個智能設計模塊。其中，“墨染”是AI輔助國畫創作模塊，“余音”可自動為短視頻配樂，“點石”讓AI學會篆刻，“蘭亭”則實現了基于現有書法母本倒推原始的《蘭亭集序》。

唯一獲獎論文：展現中國AI面貌

今年有一篇學術論文獲得SAIL大獎。這篇題為《新一代中國人工智能》的論文發表于國際權威刊物《自然·機器智能》，主要作者是三位年輕的AI研究者——朱明杰、吳飛、盧策吾。這是第一篇關于中國AI發展的全景綜述，全景式介紹了中國新一代人工智能發展規劃的形成和發展，指出了在基礎研究、人才培養和倫理道德等方面所面臨的挑戰，文章所描繪的人工智能生態發展藍圖正在轉變為中國當前人工智能技術發展的生動實踐。

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