人工智能新图景：这里比想象更“无限”

智能感知、跨模态智能情报服务、多智能体博弈训练以及自主无人系统……近日，中国电子科技集团公司信息科学研究院（智能院）公布了一系列国际领先的创新成果。其中，深度伪造视频识别技术、仿生机器鱼智能探测系统以及虚拟智能机器人等应用场景广泛，可应用于决策、市民生活及城市管理等各个领域，展现出人工智能技术的崭新面貌。

智能院院长万谦透露，该院正在全面转向人工智能研究，重点攻克人工智能核心技术，构建智能网信体系。基于中国电科的三大定位——军工电子主力军、网信事业国家队及国家战略科技力量，成立仅十年的智能院正积极推动人工智能技术与国家治理、社会民生等领域的深度融合。这不仅将促进经济高质量发展，更将惠及百姓生活，服务社会公众，引领我国人工智能技术的跨越式发展。

通过视觉SLAM算法实现自主定位的小型无人机也成为研究的热点。视觉SLAM技术赋予机器人“眼睛”，使其具有自主定位和感知环境的能力。当机器人被投放在复杂环境中，如城市楼宇间、深山密林等，由于遮挡导致的卫星信号微弱或消失问题，使得机器人无法及时获取自身位置信息。视觉SLAM技术则解决了这一问题，使机器人能够在无需依赖卫星导航系统的情况下，完成自主定位和任务执行。

智能院的认知与智能实验室副主任张峰表示，视觉SLAM算法不仅能实现机器人的自主定位，还能实时构建包含环境几何结构、颜色、纹理等特征信息的三维地图。这一技术为机器人在危险复杂环境下的探索救援提供了可能。通过集成红外传感器，机器人可以在地下、洞穴等黑暗环境中执行探测任务。该技术也在服务机器人领域得到应用，例如命令机器人拿取物品，或者应用在AR技术领域。随着科技发展速度的加快，视觉SLAM技术对于增强用户在AR/VR、无人机、无人驾驶等领域的体验至关重要。

与此“海雀”芯片的研发也为人工智能的快速发展提供了强大的支持。作为人工智能的三个基本要素之一，芯片的发展是业内关注的焦点。智能院针对边缘智能计算的多元化和高效化需求，以打造实用、易用的一体化智能计算生态为目标，开展自主可控边缘认知处理器与编译器研究。“海雀”芯片的成功研发，为AI能力快速赋能无人设备提供了可能。

智能院在人工智能领域的创新成果不仅展现出技术的先进性，更展现出其技术的广泛应用前景。从视觉SLAM算法到“海雀”芯片的研发，都体现出智能院对于技术的深入研究和不断创新的精神。随着技术的不断进步和应用的广泛深入，人工智能将在各个领域发挥更大的作用，惠及更多的百姓生活。智能技术的革命性进展：赋能无人系统与感知系统的深度协同

张峰向记者揭示了智能院在处理器和编译器方面的重大突破。在处理器领域，智能院成功构建了研发周期短、资源需求度低、模型适用性强的加速器IP核及硬件工具链，性能相较于通用CPU提升20倍以上，功耗降低5倍以上。在编译器方面，智能院实现了神经网络模型的统一表示、压缩优化及代码自动生成算法，为无人设备快速植入神经网络模型提供了可能。

智能应用方面，图像和语音是两个关键领域。智能院研制了基于AI指令集的可重构、可配置卷积神经网络加速器，支持大多数常用目标检测网络及其变种，可应用于无人机、无人车等无人设备，实现实时图像的低功耗、高精度目标检测。这一技术已在无人机编队海上搜救、无人车洞穴探索等任务中得到应用。

王子玮博士介绍了智能语音技术在无人装备中的应用。在语音智能应用领域，基于国产自主可控平台，他们研制了适用于高噪声语音环境的车辆操控设备，连续语音识别准确率超过93%，并具备声纹识别和语音降噪能力。这些技术的应用提升了图像、语音领域智能算法在计算资源和功耗受限的多元异构硬件平台上的快速部署能力，增强了高复杂度、高实时性场景下无人系统的边缘感知能力。

智能院在多雷达协同探测的智能感知系统方面也取得了重要进展。通过联合多方力量技术攻关，成功构建了国内第一套多雷达协同探测的智能感知系统。这一系统采用多个低成本雷达结合4G/5G或有线宽带通信网络以及大数据云平台，能够动态控制前端雷达并自适应重构后端处理算法，满足各种任务需求。通过使用新技术，系统能力得到极大提升，实现了“看得远、跟得上、识得准”的群体智能感知能力。

张德介绍了分布式智能“大脑”的研发与应用情况。这一智能“大脑”解决了集中式集群控制的安全性和健壮性问题，通过综合信息处理、认知决策规划、行为协同控制和学习训练进化四个核心区域的协同工作，使得无人系统具备自主协同作业的能力。目前，智能“大脑”已成功应用于空中无人集群区域索搜、空地协同要地防护、水下资源协同探测等场景。该智能“大脑”还能够适配不同形态的无人装备，适应复杂、未知的作业环境。从最初的研究到实际应用，这项技术的研发历时近5年。

随着技术的不断进步，智能感知系统的新形态正在涌现。智能院的技术成果为无人系统的自主协同作业提供了强有力的支持，满足了各类应用需求。尽管还有许多技术难关需要攻克，但这一领域的应用前景广阔，值得期待。张德向记者透露，他们的团队已经成功突破了两大核心难点。关于人工智能算法如何无缝对接硬件设备的问题，因为人工智能算法的运算逻辑与传统算法有着天壤之别。在无人平台实际应用智能“大脑”的过程中，他们必须面对由于体积和能耗限制所带来的挑战。他们巧妙地运用了微系统等技术，成功实现了智能“大脑”的质量轻量化、体积最小化以及能耗的优化降低。

这一切的核心关键技术，都是他们团队独立研发的心血结晶。接下来，他们还将致力于研发更具鲁棒性、更高智能水平的无人集群智能“大脑”产品。他们的目标，是打造出一系列能够适应更多任务场景、适配更多领域、服务更多行业的先进产品。这些产品的研发进展，无疑将引领着人工智能领域向前迈进。