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共同家园，中国军人为您守望******

　　本报记者 康子湛 朱柏妍 通讯员 梅志峰

　　找到白杨，就找到了回家的方向

　　“班长，还有多远？”

　　“快了，看见小白杨就快到家了！”

　　腊月三十，塔斯提风雪扑面。

　　巡逻路上，新疆军区某边防连新兵陈烨努力提高音量，顶着大风向班长杨柯熙问路。杨柯熙费力地指了指前方——风雪中，一棵白杨树矗立着。

　　塔斯提的冬天，可怕的不是大雪，而是伴随大雪的风。突然刮起的大风，会让大雪覆盖唯一的路。四周没有任何参照物，没人知道大雪覆盖之下隐藏着什么危险。

　　风雪中，杨柯熙第一反应就是找白杨树。他知道，那是他们回家的方向。

　　18岁那年，杨柯熙第一次跟着班长巡逻，返回的路上遇到大风，四周尽是白茫茫一片，老班长指挥大家寻找远方的白杨树，告诉他们：找到白杨就能找到方向。

　　戍守边防10年，小白杨已经成为杨柯熙标定“家”所在位置的重要坐标。

　　杨柯熙说，在小白杨哨所，战士们都把营门口的白杨当作自己的战友和寄托。

　　有人迷茫时，老班长会把他叫到白杨树下谈心；有人受挫时，会偷偷跑到白杨树下宣泄情绪；逢年过节，给家人打电话，官兵也总是给父母妻儿热情介绍他们的小白杨。

　　在小白杨哨所，官兵们夏天在它如盖的树荫下乘凉，冬天靠着它粗壮的树干躲避风雪。每年退伍季，有太多的老兵和战友拥抱道别时强忍泪水，转过身却抱着白杨树泣不成声。哨所前的白杨树下，早已成为他们的另一个家。

　　“塔斯提缺水，白杨树想活下来就要把根扎深。”杨柯熙一直记得，刚来连队时，指导员对他们说的话。10年过去，杨柯熙的皮肤早已被边疆的风吹得粗糙发黑，双手布满茧子和裂口，仿佛小白杨的树皮。杨柯熙和战友们也深深地扎根在这里，度过了一个又一个春夏秋冬。

　　塔斯提的冬天很漫长，但再漫长的寒冬也会过去。如今的杨柯熙经常带着新兵巡逻，每次路过当年迷路的地方，他都会拿望远镜看向远处的小白杨，告诉身边的新兵：那是回家的方向……

　　去年，面对去与留，杨柯熙再一次选择了留下。他说，自己的根已经扎得太深，他舍不下这个家，舍不下他的小白杨。

　　那座铁塔下，有她的爱人她的家

　　朱日和草原上，一辆接送来营探亲家属的车，正小心地行驶在覆着冰雪的路上。

　　军嫂乔少娟看着一片荒芜的窗外，默默在心里算了下：从老家出发到现在已经坐了45个小时的车，自己已经有127天没有面对面地见到自己的爱人。

　　这些数字，代表着一个军嫂和丈夫的距离。这是老家和驻地的距离，也是分散和团圆的距离。

　　远远地，一座铁塔渐渐显出轮廓，乔少娟知道，快到家了。那座铁塔下，有她的爱人她的家。

　　刚结婚那几年，乔少娟多次提出想到丈夫的驻地探亲，都被丈夫劝阻。直到他们结婚的第8年，女儿出生后，乔少娟才第一次踏上这片土地。

　　第一次看到营门时的情景，乔少娟终生难忘。那天，她流了很多眼泪，这里远比丈夫电话里讲述的还要荒凉、比她想象的还要偏远。

　　如今，乔少娟带着一双儿女千里迢迢地赶来和爱人团聚，再见到记忆中的场景，却只觉得亲切和激动。这条路、这扇门，她后来走过很多次，陌生的探亲路早已被她走成了熟悉的回家路。

　　女儿扒着车窗，开心地和站岗的解放军叔叔挥了挥手。年仅2岁的儿子仿佛也知道就快要见到爸爸了，在怀里睁大了眼睛。铁塔逐渐清晰，上面七个气势昂扬的大字映入眼帘：从这里走向战场。

　　女儿懵懂地指了指铁塔，问妈妈那是什么。乔少娟摸了摸她的头说：“看见这个，再过10分钟就可以见到爸爸了。”

　　多年的沙场演兵，让朱日和名声大震。可在乔少娟的心里，朱日和，是有丈夫在的地方。

　　每逢佳节，都有无数的军嫂走在路上。从第一次走到轻车熟路，从好奇地四处张望到知道前方会有哪个标志性建筑。

　　西北高原，军嫂李红正坐在行驶的汽车里，一边吸着氧一边看向窗外。这是她第一次上高原，她把丈夫营区旁的一座大山牢牢记在了心上。

　　南国海疆，军嫂郭盈正坐着小船奔向丈夫驻守的海岛，生长在内陆的她，如今早已和那些伴飞的海鸥“相熟”。

　　白山黑水，军嫂霍会娟从书架上拿出一本厚厚的集邮册，里面贴满了车票和机票。从恋爱到结婚十几年，她和丈夫“互相奔赴”的过往历历在目，如今他们已经在这座城市有了自己的家。

　　一年又一年，军嫂们奔向自己的爱人，也奔向自己的另一个家乡。

　　任务归来，他们把竹林带回了营区

　　除夕夜，参加完营里的联欢会，第83集团军某旅勤务保障营营长张军伟，接到了一通微信视频邀请。

　　“张叔叔，过年好！”亲切的四川口音从手机里传出，瞬间把张军伟带回了10多年前。那年，任指导员不到一年的张军伟，带领连队前往四川抗震救灾。

　　“小黄的家就在我们帮助重建那个村的村口，每次进出都会路过，时间久了就熟了。”电话那头的四川青年就是张军伟口中的小黄，全名黄寅杰，地震那年才6岁。

　　看着前来救援和帮助重建的解放军叔叔们每天辛苦忙碌，当时才6岁的黄寅杰总是会跑过去帮忙。好几次，他拿着每天派发的水和食物，送给路过的解放军叔叔，被拒绝了也不走，非要亲眼看着叔叔们吃了才肯离开。

　　“他家门口有泉水，是少有的没有被污染的水源，所以我们每天中午都去他家附近起锅做饭。”回想起往事，张军伟的眼里满是暖意，“黄妈妈总来帮我们，有些四川特色的家常菜，我到现在还印象深刻。”

　　在张军伟的记忆里，四川老乡个个开朗热情，即使刚刚经历那样大的灾难，依旧乐观坚强，处处流露着过好未来生活的勇气和希望。

　　离开四川前，张军伟和黄寅杰的家人互相留下了联系方式，并一直保持联络。最近几年，黄寅杰家开起了农家乐，日子越过越好。张军伟说，每次他们家有什么好事大事，都会和自己分享。年前，黄爸爸还邀请他们全家去四川过年。

　　那年在四川执行任务只有短短的70天，但张军伟说，离开四川那天，几乎每一名参与过任务的官兵都多了一个或几个四川籍的“亲人”。大家在四川留下了自己的牵挂，十几年过去，依旧会称那一片土地为“家乡”。

　　窗外，一朵烟花炸响在夜空，将一片竹影映到了窗上。张军伟说，家属区旁边的这片竹子，就是从四川回来后，他带着大家种下的。最开始只有几棵，现在已经长成了一片。

　　在四川抗震救灾时，最让张军伟印象深刻的莫过于漫山遍野的竹林。那是作为北方人的他，第一次感受到如此旺盛的生命力。四川老乡们坐在家门口的板凳上，教他们剥竹笋、做竹笋炒腊肉的画面，在他们的记忆里停留了许多年。

　　“任务归来，我们把竹林带回了营区。”挂断和黄寅杰的电话，张军伟很是感慨，“每当看到这片竹林，我们都会想起自己远在四川的‘亲人’，想起那个我们亲手重建起的‘家乡’。”

　　舰行万里，脚下始终是“家乡”

　　“今天晚饭可丰盛了，还有咱南昌的特色菜呢……”年夜饭后，来自南昌的上等兵胡嘉豪兴奋地和妈妈通了电话，分享自己在南昌舰上度过的第二个春节。

　　2021年3月12日，是胡嘉豪19岁生日，也是他到南昌舰报到的日子。胡嘉豪一直记得接兵干部打趣时和他说的那句：“南昌人到南昌舰，这是回家了啊！”

　　南昌人，这是出生地赋予他的属性。做一名南昌舰上的合格兵——为了这个目标，胡嘉豪付出了无数的汗水和努力。

　　刚上舰时，胡嘉豪每天的时间都被专业学习和检视检修填满。一轮接一轮的战斗部署时常在深夜下达，刺耳的铃声让人睡意全无。胡嘉豪和战友们努力克服着晕船等生理不适，逼着自己时刻保持战斗状态，一秒也不敢松懈。

　　第一次参与射击任务，胡嘉豪要求自己提前进入战斗状态，仔细检查、养护每一枚炮弹，确保它们都处在最佳环境条件下。任务当天，他站在靠近主炮的位置，熟练地完成射击准备工作。

　　“听到首发命中的消息时，我感觉浑身的血液都沸腾了。”那一刻的振奋和激动，胡嘉豪至今回忆起来依旧历历在目。胡嘉豪一直把那一天作为一个重要的成长标记：“标志着自己成为一名合格的南昌舰战士，激励自己保持努力、保持热血。”

　　“英雄城、英雄舰、英雄兵，第一枪、第一舰、第一人”——这是镶嵌在南昌舰走廊上的一句话。每一次看到，胡嘉豪都会感到由衷的自豪。他常说：“南昌人在南昌舰，总要更努力些，做得更好些。”

　　此时此刻，在南昌舰上，来自祖国各地的官兵都在坚守战位。他们努力训练、一丝不苟，尽全力守护着属于南昌舰的荣耀——

　　一级上士都晓辉陪伴着南昌舰从试航到入列，一次任务都没有缺席过。作为机电兵，他常年坚守在高温、高噪、高湿的机舱深处，守护着南昌舰的“心脏”。今年春节，他依旧主动选择留守战位。当同班战友问他想不想家时，他说：“天天守着，战舰早也成了家。”

　　南昌舰副政委刘天永的办公桌抽屉里有10多个装满海水的塑料瓶，上面详细标记着取水的时间和海域。作为南昌舰首批舰员之一，他亲身见证了南昌舰的每一个成长节点。

　　刘天永说：在海军有一种说法——舰艇是浮动的国土。对于常年生活、工作在战舰上，以战舰为家的官兵来说，战舰走到哪里，家就在哪里。

　　“船行万里，脚下始终是‘家乡’。”刘天永说，这是所有舰艇官兵的共同感受，也是中国军人博大的家国情怀。

　　(采访中得到本报记者刘敏，通讯员王越、刘宸源、杨鹏飞、杨贵良、柯青坡、张光轩、王泽洲、刘卫、张根实等大力协助，特此致谢)(解放军报)

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）