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未來科技:人工智能 版權(quán)信息
- ISBN：9787030695048
- 條形碼：9787030695048 ; 978-7-03-069504-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
未來科技:人工智能 內(nèi)容簡介
本書聚焦信息科學(xué)、生命科學(xué)、新能源、新材料等為代表的高科技領(lǐng)域，以及物理、化學(xué)、數(shù)學(xué)等基礎(chǔ)科學(xué)的進展與新興技術(shù)的交叉融合，其中70%的內(nèi)容來源于IEEE計算機協(xié)會相關(guān)刊物內(nèi)容的全文翻譯，另外30%的內(nèi)容由STEERTech和iCANXTalks上的靠前知名科學(xué)家的學(xué)術(shù)報告、報道以及相關(guān)活動內(nèi)容組成。本書將以創(chuàng)新的方式宣傳和推廣所有可能影響未來的科學(xué)技術(shù)，打造具有號召力，能夠影響未來科研工作者的世界品質(zhì)的新型科技傳播、交流、服務(wù)平臺，形成“讓科學(xué)成為時尚，讓科學(xué)家成為榜樣”的社會力量！
未來科技:人工智能 目錄
目錄
未來科技探索
復(fù)雜交通環(huán)境下的“*后一公里”自動配送車 1
為誰透明？評估AI的區(qū)別性對待 11
人工智能和關(guān)鍵系統(tǒng)：從大肆宣傳到現(xiàn)實 21
人工智能和網(wǎng)絡(luò)生物安全交叉口的透明度威脅 29
基于人工智能的糖尿病性視網(wǎng)膜病變患者轉(zhuǎn)診系統(tǒng) 39
信息物理系統(tǒng)的區(qū)塊鏈和霧計算：以智慧產(chǎn)業(yè)為例 51
機器學(xué)習(xí)的十大安全風(fēng)險 61
文化地圖的城市歸屬感設(shè)計 67
為多媒體應(yīng)用建立“Manga109”漫畫標注數(shù)據(jù)集 76
人工智能打擊犯罪和恐怖主義達到新高度 86
6G愿景：一個由AI引導(dǎo)的去中心化網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)結(jié)構(gòu) 93
基于區(qū)塊鏈的自我主權(quán)身份中設(shè)計模式即服務(wù)的應(yīng)用 101
軟件設(shè)計中的非技術(shù)性要求 109
從機器倫理到互聯(lián)網(wǎng)倫理：拓寬視野 117
iCANX人物
Robert Samuel Langer 124
Martin Green 126
科學(xué)派
愛因斯坦和霍金的朋友圈 129
科學(xué)新星
讓科技充滿人文關(guān)懷——睿羹CalmSpoon 133
未來科學(xué)家
科學(xué)挑戰(zhàn)者專欄——宋宇 136
科學(xué)挑戰(zhàn)者專欄——李玥 138
學(xué)術(shù)江湖
黃少俠單挑玉羅剎 141
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6G愿景：一個由AI引導(dǎo)的去中心化網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)結(jié)構(gòu) 93
基于區(qū)塊鏈的自我主權(quán)身份中設(shè)計模式即服務(wù)的應(yīng)用 101
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未來科技:人工智能 節(jié)選
未來科技探索 復(fù)雜交通環(huán)境下的“*后一公里”自動配送車 文| Bai Li京東 Shaoshan Liu普思英察（Perceptln） Jie Tang華南理工大學(xué) Jean-Luc Gaudiot加州大學(xué)爾灣分校 Liangliang Zhang ，Qi Kong京東 譯|程浩然 本文介紹了一種在具有挑戰(zhàn)性的交通條件下的“*后一公里配送”的技術(shù)解決方案，同時展示了公司自動駕駛汽車各模塊的方法，以及安全保障策略。 物流服務(wù)是電子商務(wù)的一個重要組成部分，其職責是安全、及時地將貨物交付給客戶。在這里，“*后一公里配送”是指貨物從當?shù)嘏渌椭行牡?終收件人的配送過程。作為電子商務(wù)配送過程的*后階段，因為其復(fù)雜的交通環(huán)境，*后一公里自動配送具有極大的挑戰(zhàn)性。 *后一公里自動配送服務(wù)的主要動機在于傳統(tǒng)的*后一公里配送的固有劣勢： （1）快速增長的勞動力成本可能對中國領(lǐng)先的電商公司（如京東）的持續(xù)運營和擴張非常不利。事實上，從我們的運營數(shù)據(jù)來看，一個年薪近20000美元的簽約快遞員每天可以遞送110個電子商務(wù)包裹，這意味著每次配送的成本接近0.5美元。隨著中國人口紅利的結(jié)束，這一成本預(yù)計還會繼續(xù)增加。 （2）*后一公里配送會浪費大量的工作時間。快遞員需要投入時間反復(fù)聯(lián)系消費者、等待提貨、在路上奔波，讓人們無暇去做其他更有創(chuàng)造性的工作。幸運的是，自動駕駛技術(shù)剛好可以解決這個問題。使用自動駕駛汽車代替快遞員的好處在于以下幾個方面: ①受天氣條件和時間的影響較小。理想情況下，無人駕駛汽車能夠及時響應(yīng)消費者7×24小時的電子商務(wù)訂單，這對于深夜緊急供應(yīng)（例如醫(yī)療相關(guān)訂單）和夜班工作人員尤為重要。 ②同樣，由于無人駕駛汽車設(shè)計為7×24小時運行，相比傳統(tǒng)的8小時工作時間其具有更多的時間靈活性，這使得客戶可以更靈活地規(guī)劃時間來接收包裹。 ③大大降低了人力招聘、培訓(xùn)、管理等方面的成本。 ④自動駕駛汽車系統(tǒng)可以提高快遞員與共享公共交通基礎(chǔ)設(shè)施的其他人的安全和效率。它還通過減少快遞員與客戶之間的互動，有效防止嚴重急性呼吸系統(tǒng)綜合征和COVID-19等空氣傳播疾病的傳播。 物流服務(wù)是電子商務(wù)的一個重要組成部分，其職責是安全、及時地將貨物交付給客戶 因此，部署自動駕駛車輛進行*后一公里配送是一種有希望克服這些缺點的方法。 復(fù)雜交通條件下的自動配送技術(shù) 自動駕駛技術(shù)在過去幾年中得到了廣泛的研究[1，2]。然而，復(fù)雜環(huán)境中的交通條件更具挑戰(zhàn)性，這種挑戰(zhàn)性主要來源于大量、各式各樣的交通參與者（包括行人、自行車和汽車等），他們共享道路且不一定遵守交通規(guī)則。與北美、歐洲等發(fā)達國家的大多數(shù)情況不同的是，這類難以控制的環(huán)境在中國各大城市均很常見。其在中國的具體情況包括: （1）中國擁有大量的城市人口，因此居民通常住在公寓樓而不是獨棟的房屋里。這意味著公寓樓周圍的人口密度很高。這同較發(fā)達國家的情況有很大的不同，后者的大多數(shù)人口都住在郊區(qū)。因此，當自動駕駛車輛在公寓樓周圍的非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中行駛時，通常會遇到大量復(fù)雜的交互對象，如停車場的自動護欄門、行人、騎自行車的人等。 （2）交通參與者通常有多種類型，包括自行車、電動自行車和城市道路上的摩托車等。每個交通參與者都有其自身的運動學(xué)特征。此外，一些居民可能以不尋常的、不安全的，甚至非法的方式使用他們的車輛。 （3）大城市經(jīng)常發(fā)生交通堵塞。在機動車持有率持續(xù)快速增長的大環(huán)境下，這一點這并不奇怪。與其他用于商業(yè)應(yīng)用的本地交通系統(tǒng)（如Nuro和StarshipRobot）相比，我們專門針對難以控制環(huán)境下的交通狀況（如中國的部分地區(qū)）進行設(shè)計。這類環(huán)境比發(fā)達國家的交通環(huán)境復(fù)雜得多，配送車輛可以在自行車道、大學(xué)校物流服務(wù)是電子商務(wù)的一個重要組成部分，其職責是安全、及時地將貨物交付給客戶園、城市道路及居民區(qū)行駛。現(xiàn)有的適用于發(fā)達國家的自動駕駛解決方案可能不能直接適用于混亂的環(huán)境。應(yīng)根據(jù)相關(guān)應(yīng)用場景和預(yù)算限制對這些技術(shù)進行改進和調(diào)整。 在開發(fā)和維護自動駕駛汽車時，安全顯然應(yīng)該是首要考慮的問題。與搭載乘客的自動駕駛汽車相比，自動駕駛配送車有獨特的安全要求。他們應(yīng)當遵守交通法規(guī)和社會習(xí)俗，使道路交通正常、暢通、安全行駛。如果無法滿足這些，自動配送車輛也不應(yīng)對其他車輛造成障礙或危險，特別是運載乘客的車輛。在這種情況下，作為一種替代選擇，配送車輛可能不得不犧牲自身。這是自動配送車輛的一項特殊安全要求。相關(guān)設(shè)計需求將在后面的部分進行詳細討論。 京東：一種自動駕駛解決方案 作為*大的電子商務(wù)公司之一，主要出于降低成本的目的，京東開發(fā)了一款“*后一公里”自動配送車。假設(shè)每輛車每天可以投遞60個電子商務(wù)包裹，如果使用自動駕駛汽車，運送每個電子商務(wù)包裹的費用將減少約22%。如果京東的全部電子商務(wù)訂單中有10%是由自動駕駛汽車交付的，每年至少可以節(jié)省1.1億美元的成本。總的來說，如果京東能在整個市場使用自動駕駛技術(shù)處理5%的電子商務(wù)包裹遞送訂單，每年將減少76.4億美元的成本。良好的效益和合理的盈利模式一直是推動“*后一公里”自動無人駕駛配送車研發(fā)的動力。 如圖1所示，一套自動駕駛系 統(tǒng)需要20多個模塊同時協(xié)同工作。一般來說，圖1中顯示的每個模塊要么是在線的，要么是離線的。在線模塊在自動駕駛汽車行駛時使用[3]，而離線模塊主要用于離線特征提取、訓(xùn)練、配置、模擬、測4未來科技：人工智能試與/或評估[4]。 圖1 自動駕駛系統(tǒng)架構(gòu) 如果使用自動駕駛汽車，運送每個電子商務(wù)包裹的費用將減少約22%感知模塊 在*后一公里配送方案中，一個配送地址會被分配給一輛自動駕駛汽車。車輛的當前位置以及從當前位置到目的地的路線是通過導(dǎo)航服務(wù)平臺指定的。之后，車輛開始行駛。在向目的地行駛過程中，自動駕駛汽車在算法平臺中實現(xiàn)了定位、局部感知、局部預(yù)測、局部決策、局部規(guī)劃和控制等功能，保證了行駛的安全、順利、高效與可預(yù)測性。 硬件平臺用于支持上述元素的功能，其由單個設(shè)備以及它們的連接和管理功能組成。作為通用機器人平臺，該系統(tǒng)同時適用于阿克曼和差動轉(zhuǎn)向車輛。另一方面，離線模塊會為在線模塊做準備。例如，地圖制作平臺負責高清地圖的制作；仿真平臺和可視化調(diào)試工具幫助開發(fā)人員解決故障。在本節(jié)的其余部分中，我們將介紹自動驅(qū)動技術(shù)堆棧中的一些突出顯示的模塊。 定位與高清地圖 定位功能負責獲取車輛的當前位置。在我們的自動駕駛解決方案中，有五個主要的信息源來獲取定位信息：**個是GPS信號，它被用作啟動信號，請求激活高清地圖以供后續(xù)使用。其余四個定位子模塊包括基于多線激光雷達、攝像機、底盤里程測量和慣性測量單元（IMU）信息的定位算法。利用多線激光雷達算法，將生成的點云與要求的高清地圖中預(yù)先存儲的點云進行匹配。該方法將激光雷達點云預(yù)先劃分為地面點云和非地面點云，并通過在線廣義迭代*近點法（ICP）[5]實現(xiàn)匹配。 多線激光雷達、攝像機和底盤數(shù)據(jù)在手，將數(shù)據(jù)求導(dǎo)來表示運動信息，以構(gòu)成里程測量。通過綜合各個獨立的信息源，可以得到一個可靠的里程測量結(jié)果，此過程又稱里程測量融合。將融合后的結(jié)果與IMU結(jié)果合成，并在卡爾曼濾波框架下校準ICP方法[6]。反過來，ICP方法也可以進一步用于校準融合結(jié)果，使結(jié)果可以更接近真實數(shù)據(jù)。這樣一個復(fù)雜的體系結(jié)構(gòu)如圖2所示。 我們的高清地圖包含道路的詳細屬性，它由16層代表，提供關(guān)于環(huán)境的靜態(tài)和動態(tài)信息。這些層由多個子映射組成，包括幾何映射、語義映射和實時映射。自動駕駛乘客和自動配送車輛共享一些要素：例如，每個車道、道路和十字路口的位置、寬度、類型、曲率和邊界，以及相關(guān)的語義特征，如人行橫道、交通信號和減速帶。與此同時，中國快遞車輛特有的道路要素也包括在內(nèi)：例如，阻車柱（通常放置在自行車道的入口，禁止大型車輛進入）、禁停區(qū)（限制地方車輛不能停止)、大門（訪問收費站和居民區(qū)）以及安全島（大型十字路中，行人和騎自行車的人可以在其等待下一個綠燈）等。這些元素對我們的地圖很重要。除了其他高清地圖上常見的車道和道路外，我們還添加了“車道組”元素作為車道和道路之間的中間關(guān)卡，以便在較大的十字路口形成更好的車道連接。 配送車需要以成本較低的方式構(gòu)建高清地圖，其使用的傳感器與車輛和城市的所有地區(qū)相同，而GPS信號通常很弱。因為中國城市地區(qū)的道路變化比其他地區(qū)更頻繁，高清地圖需要更頻繁的更新。這就需要建立一個技術(shù)團隊，專注于建立和維護基于現(xiàn)代傳感器融合和同步定位與繪圖技術(shù)的內(nèi)部高清地圖，而不依賴于差分GPS和昂貴的IMU。感知團隊開發(fā)的機器學(xué)習(xí)技術(shù)被用于協(xié)助檢測靜態(tài)車輛和交通燈，以提高地圖構(gòu)建的效率。 感知模塊 感知模塊負責識別和跟蹤環(huán)境中障礙物的動態(tài)。感知模塊在使整個自主系統(tǒng)能夠在復(fù)雜的交通環(huán)境中運行方面起著關(guān)鍵作用。如圖3所示，硬件設(shè)置是一種常見的多源解決方案。我們的車輛配備了一個單波束激光雷達，一個16波束激光雷達，以及四個單目攝像機來探測周圍的物體。采用高分辨率動態(tài)范圍攝像機對交通燈進行檢測。同時結(jié)合超聲波接收器的信號，以防止立即碰撞其他物體和道路元素。如圖4所示，在目標檢測中，三種方法各自獨立應(yīng)用，并將檢測結(jié)果進行融合。前兩個檢測器分別使用機器學(xué)習(xí)和基于幾何的方法對點云數(shù)據(jù)進行處理。第三個檢測器使用基于機器學(xué)習(xí)的方法處理視覺數(shù)據(jù)。 從實踐經(jīng)驗來看，我們觀察到**種方法擅長對交通相關(guān)的通用對象進行分類，但是在處理行人時性能較差，這是基于學(xué)習(xí)的方法的固有缺點，因為行人的特征不易識別。相反，第二種方法為識別具有典型形狀的對象（例如行人）提供了穩(wěn)定的結(jié)果。第三種方法特別適合于識別部分觀察到的物體，因為它側(cè)重于顏色、陰影和紋理作為識別特征。三種檢測器相互補充，以提供全面可靠的目標識別結(jié)果。 圖2 定位系統(tǒng)構(gòu)架 圖3 傳感器硬件設(shè)置 正如本文開頭所討論的，道路上存在許多類型的元素會對自動駕駛汽車產(chǎn)生影響。當我們的自動駕駛汽車（Theegovehicle）**次遭遇交通違章時，它可能會被困在路上，不知道如何處理這種情況，因為算法沒有接收到足夠的數(shù)據(jù)來正確分析情況。當觀察到這種令人困惑的情況時，遠程安全指揮員必須接管車輛，以避免碰撞風(fēng)險。然后，新檢測到的案例會被放入一個新建立的類別中，一些現(xiàn)有數(shù)據(jù)也會在檢測器1和檢測器3中被手動標記來學(xué)習(xí)該類別。我們相信基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的枚舉是實現(xiàn)可靠識別性能的**可行方法。此外，還開發(fā)了一種推理方法來系統(tǒng)地估計相關(guān)但不可見的周圍交通狀況的性質(zhì)，如紅綠燈的狀態(tài)和前方車輛信息。 預(yù)測、決策和規(guī)劃 預(yù)測、決策和規(guī)劃模塊對于讓我們的自動駕駛汽車在復(fù)雜的交通條件下安全行駛至關(guān)重要。預(yù)測是指對跟蹤的移動障礙物的未來軌跡進行近似預(yù)測。它在兩個合作層中執(zhí)行：**層是利用高清地圖中的路徑信息和車道信息預(yù)測被追蹤車輛的行為，在這里，我們基于道路的歷史數(shù)據(jù)，對被追蹤的物體遵守交通規(guī)則的情況進行假設(shè)，**層一般適用于處理正常車輛；第二層以異常對象行為預(yù)測為目標，通過基于機器學(xué)習(xí)的方法和推理技術(shù)實現(xiàn)計算。這兩層協(xié)同工作，在車輛的可視范圍內(nèi)提供感興趣的移動目標的軌跡。預(yù)測軌跡還附帶一個方差來度量預(yù)測的置信度。 決策和規(guī)劃是直接指導(dǎo)車輛局部駕駛機動的關(guān)鍵。在處理混亂環(huán)境下的復(fù)雜場景時，決策模塊應(yīng)找到一個粗糙但可靠的等位軌跡，而規(guī)劃模塊應(yīng)快速運行。決策模塊采用了基于樣本搜索的方法。更詳細地說，在搜索由采樣節(jié)點組成的圖時，系統(tǒng)使用了動態(tài)
未來科技:人工智能 作者簡介
張海霞，博士，北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授，現(xiàn)任優(yōu)選華人微納米分子系統(tǒng)學(xué)會秘書長，IEEE NTC北京分會主席，無錫物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展專家。2006年獲得國家技術(shù)發(fā)明二等獎。 張海霞教授長期致力于青年人的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育和培養(yǎng)，2007年發(fā)起靠前大學(xué)生iCAN創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽（iCAN大賽）并擔任主席至今。參加iCAN大賽的國家達到20多個，國內(nèi)外高校數(shù)百家，學(xué)生數(shù)萬人，部分參賽團隊已經(jīng)創(chuàng)業(yè)，在國內(nèi)外產(chǎn)生較大影響。張海霞教授還致力于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育體系的建設(shè)，在北大開設(shè)《創(chuàng)新工程實踐》《創(chuàng)業(yè)基礎(chǔ)》《技術(shù)創(chuàng)新教育》等課程，并指導(dǎo)“創(chuàng)客空間”學(xué)生社團開展長期創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實踐。iCAN創(chuàng)新教育模式已經(jīng)開始在全國幾十所高校推廣。 張海霞教授在全國各地大中小學(xué)及中國科技館、首都科學(xué)講堂等開展科普講座百余場，其“走進微納大世界”“揭秘阿凡達”“科技與科幻”“創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，iCAN”系列講座通過講解耳熟能詳?shù)拇笄澜缂捌浔澈篚r為人知的高科技的貢獻，圖文并茂、風(fēng)趣幽默、激情洋溢，不僅將聽眾們帶入精彩的科技科幻世界，更將大家?guī)У搅艘粋充滿了創(chuàng)新激情的新時代，也引發(fā)大家對科技、教育、社會的沉思。
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