分布式智能感知系統、跨模態(tài)智能情報服務(wù)、多智能體博弈訓練、自主無(wú)人系統、“電科芯云”微系統協(xié)同設計平臺……近日，中國電子科技集團公司信息科學(xué)研究院（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“智能院”）公布了一批國際一流的創(chuàng )新成果，其中，以深度偽造視頻識別技術(shù)、仿生機器魚(yú)智能探測系統、虛擬智能機器人等為代表的研究應用成果，可廣泛用于政府決策服務(wù)、市民衣食住行、城市綜合治理等諸多領(lǐng)域，呈現出人工智能的新圖景。

“我們正在全面轉向人工智能研究，重點(diǎn)突破人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)，構建智能網(wǎng)信體系?！敝悄茉涸洪L(cháng)萬(wàn)謙告訴記者，圍繞中國電科“軍工電子主力軍”“網(wǎng)信事業(yè)國家隊”“國家戰略科技力量”的三大定位，成立不到10年的智能院全面轉向人工智能研究，將促進(jìn)人工智能技術(shù)與國家治理、社會(huì )民生等領(lǐng)域的深度融合、廣泛應用，在促進(jìn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的同時(shí)惠及百姓生活、服務(wù)社會(huì )公眾，支撐引領(lǐng)我國人工智能技術(shù)的跨越式發(fā)展。

視覺(jué)SLAM技術(shù)：機器人有了自己的眼睛

有人曾打比方，若是手機離開(kāi)了WiFi和數據網(wǎng)絡(luò )，就像機器人離開(kāi)了SLAM一樣。

機器人自主執行任務(wù)的前提是知道自身的位置，而定位信息是由衛星導航定位系統提供的。如果將機器人投放在城市樓宇間、立交橋下、室內、深山密林這樣的環(huán)境中，由于遮擋導致衛星信號微弱或者消失，容易導致機器人不能及時(shí)準確獲取自身位置信息，無(wú)法執行精確任務(wù)。

“機器人主動(dòng)感知技術(shù)能夠讓機器人具有自主定位和感知周?chē)h(huán)境的能力?！敝悄茉赫J知與智能實(shí)驗室副主任張峰告訴記者，利用視覺(jué)SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，意為“即時(shí)定位與地圖構建”）算法不但可以實(shí)現機器人的自主定位，還可以實(shí)時(shí)構建包括環(huán)境幾何結構、顏色、紋理等特征信息的三維地圖。有了“眼睛”的機器人，能夠看到周?chē)h(huán)境，擺脫對衛星導航定位系統的依賴(lài)，為自主完成既定任務(wù)提供了關(guān)鍵保障。

危險復雜環(huán)境機器人如何探索救援？“機器人的‘眼睛’是能夠在黑暗中能看清環(huán)境的?！睆埛褰榻B，通過(guò)集成紅外傳感器，機器人可以在地下、洞穴這樣的黑暗環(huán)境中執行探測任務(wù)，結合自身定位和目標檢測識別信息，對視野范圍內的指定目標進(jìn)行探測、識別、跟蹤以及目標定位，感知周?chē)惺裁次矬w以及它們的位置，可用于危險復雜環(huán)境下的探索救援等任務(wù)。

除了用于探索救援，視覺(jué)SLAM技術(shù)還可以應用在服務(wù)機器人領(lǐng)域。比較簡(jiǎn)單的，像命令機器人去拿取某個(gè)物品，“機器人知道物體的位置和環(huán)境地圖后，通過(guò)SLAM技術(shù)構建家庭環(huán)境地圖，然后規劃出沒(méi)有障礙的行進(jìn)路徑，這樣就可以順利拿到指定物品了?！睆埛逭f(shuō)。

當今科技發(fā)展速度飛快，想讓用戶(hù)在A(yíng)R/VR、無(wú)人機、無(wú)人駕駛領(lǐng)域體驗加強，離不開(kāi)視覺(jué)SLAM技術(shù)的支持。

“AR技術(shù)就是將虛擬的信息呈現到真實(shí)世界，通過(guò)SLAM技術(shù)的實(shí)時(shí)定位，將虛擬的物體實(shí)時(shí)地疊加在真實(shí)的環(huán)境進(jìn)行顯示，隨著(zhù)顯示介質(zhì)移動(dòng)，虛擬的物體也保持跟隨真實(shí)環(huán)境?！睆埛甯嬖V記者，使用AR技術(shù)進(jìn)行室內導覽，可以將虛擬的物體疊加在真實(shí)的房間中進(jìn)行顯示。當觀(guān)察者攜帶顯示介質(zhì)移動(dòng)時(shí)，虛擬的物體看起來(lái)保持在真實(shí)房間的固定位置。實(shí)際上，通過(guò)SLAM技術(shù)的實(shí)時(shí)定位，虛擬的物體是隨著(zhù)觀(guān)察者的視角變化實(shí)時(shí)地更新位置進(jìn)行顯示的，這樣就使觀(guān)察者看到的就像是真實(shí)房間里的物體一樣，可以從不同角度去觀(guān)看。

“海雀”芯片：AI能力快速賦能無(wú)人設備

隨著(zhù)人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，數據、算法和算力作為人工智能的三個(gè)基本要素，其發(fā)展趨勢也在不斷變化。對于整個(gè)AI行業(yè)而言，海量數據獲取和處理難度在下降，算法也在深度學(xué)習模型的基礎上不斷優(yōu)化，而負責將數據和深度算法統一協(xié)調的芯片能否獲得大的飛躍，成為業(yè)內關(guān)注的焦點(diǎn)。

“我們面向邊緣智能計算多元化、高效化的需求，以打造能用、好用、易用的‘編譯—處理’一體化智能計算生態(tài)為目標，開(kāi)展自主可控邊緣認知處理器與編譯器研究?！睆埛甯嬖V記者，在處理器中，智能院構建了研發(fā)周期短、資源需求度低、模型適用性強的加速器IP核及硬件工具鏈，性能相較于通用CPU提高20倍以上，功耗降低5倍以上；在編譯器中，智能院實(shí)現了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型統一表示、壓縮優(yōu)化及代碼自動(dòng)生成算法，能夠快速地將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型植入硬件，實(shí)現AI能力快速賦能無(wú)人設備。

具體到智能應用，圖像和語(yǔ)音是兩大重要領(lǐng)域?！拔覀冄兄苹贏(yíng)I指令集的可重構、可配置卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )加速器，支持大多數常用目標檢測網(wǎng)絡(luò )及其變種，可以應用于無(wú)人機、無(wú)人車(chē)等無(wú)人設備對實(shí)時(shí)圖像的低功耗、高精度目標檢測?！睆埛灞硎?，相關(guān)技術(shù)已用于無(wú)人機編隊海上搜救、無(wú)人車(chē)洞穴探索等任務(wù)，提升了無(wú)人裝備的目標發(fā)現能力。

智能語(yǔ)音技術(shù)是無(wú)人裝備的耳朵?！霸谡Z(yǔ)音智能應用領(lǐng)域，我們基于國產(chǎn)自主可控平臺，研制高噪聲語(yǔ)音環(huán)境的車(chē)輛操控設備，連續語(yǔ)音識別準確率超過(guò)93%，具備聲紋識別和語(yǔ)音降噪能力?！痹撛贺撠熡布退惴ㄑ邪l(fā)的王子瑋博士告訴記者，自主可控邊緣認知處理器與編譯器相關(guān)技術(shù)的應用，提升了圖像、語(yǔ)音領(lǐng)域智能算法到計算資源及功耗受限多元異構硬件平臺的快速部署能力，提升了高復雜度、高實(shí)時(shí)性場(chǎng)景下無(wú)人系統精確、高效的邊緣感知能力。

多雷達協(xié)同探測的智能感知系統：實(shí)現“1+1>2”

雷達是探測空中目標的主要傳感器，可以穿云透霧、不受天氣影響、全天24小時(shí)穩定工作。但目前雷達探測感知以“單打獨斗”探測為主，面對無(wú)人機等低慢小目標時(shí)，存在“看不遠、跟不上、識不準”等問(wèn)題。

智能院智能協(xié)同裝備中心主任張德介紹，通過(guò)聯(lián)合集團內14所、38所等骨干研究所以及清華大學(xué)、北京理工大學(xué)、西北工業(yè)大學(xué)等高校，智能院打造了一支敢闖敢拼的創(chuàng )新攻關(guān)團隊，聯(lián)合開(kāi)展技術(shù)攻關(guān)，先后攻克了檢測、跟蹤、定位、資源管控等一系列關(guān)鍵技術(shù)，成功構建了國內第一套多雷達協(xié)同探測的智能感知系統。

“系統采用多個(gè)低成本雷達+4G/5G或有線(xiàn)寬帶通信網(wǎng)絡(luò )+大數據云平臺的智能感知系統架構，基于不同的探測任務(wù)，動(dòng)態(tài)控制前端雷達，并自適應智能重構后端處理算法，按需生成滿(mǎn)足任務(wù)需求的產(chǎn)品?！睆埖陆榻B，通過(guò)使用新技術(shù)，能夠有效挖掘原有設備潛力，實(shí)現系統整體能力的提升。

系統可以從多個(gè)角度同時(shí)協(xié)同觀(guān)測目標，極大的提升系統能力，實(shí)現“看得遠、跟得上、識得準”的群體智能感知能力，促進(jìn)由單裝探測向體系協(xié)同探測的跨代發(fā)展，“采用大數據、人工智能等技術(shù)后，系統的能力可以像人一樣不斷進(jìn)化?！睆埖赂嬖V記者，經(jīng)過(guò)針對性學(xué)習，該技術(shù)也可應用于新一代氣象雷達中，實(shí)現全空域無(wú)盲區覆蓋、精確預測氣象的運動(dòng)狀態(tài)等新的能力。

技術(shù)成果的推廣應用，還可催生一種傳感器陸?？仗鞆V域泛在分布、自由互聯(lián)、深度協(xié)同、透徹認知的智能感知系統新形態(tài)，打造全球感知“一張網(wǎng)”，大幅度提升對全球環(huán)境和目標的感知與認知能力，滿(mǎn)足各類(lèi)應用需求?！斑@項工作應用前景廣闊，但技術(shù)上還存在許多需求攻克的難關(guān)，還要加倍努力?！睆埖抡f(shuō)。

分布式智能“大腦”：無(wú)人系統也能不斷學(xué)習進(jìn)化

隨著(zhù)無(wú)人技術(shù)的發(fā)展，無(wú)人車(chē)、無(wú)人機、機器人等無(wú)人系統被應用于搜索、跟蹤、救援。但如何實(shí)現無(wú)人系統的自主協(xié)同作業(yè)，有效規避風(fēng)險，提高工作效率還是業(yè)內公認的難題。

“我們研制的無(wú)人系統分布式智能‘大腦’，可有效解決集中式集群控制的安全性、健壯性問(wèn)題?！睆埖陆榻B，智能“大腦”分為綜合信息處理區、認知決策規劃區、行為協(xié)同控制區和學(xué)習訓練進(jìn)化區四個(gè)核心區域，“綜合信息處理區”將無(wú)人系統“眼睛”“耳朵”等傳感器收集的信息進(jìn)行綜合處理；“認知決策規劃區”則基于綜合信息處理結果進(jìn)行判斷，形成決策規劃方案；“行為協(xié)同控制區”基于決策規劃結果對無(wú)人系統行為動(dòng)作進(jìn)行協(xié)同控制；“學(xué)習訓練進(jìn)化區”利用數字孿生技術(shù)將虛擬模型與物理實(shí)體緊密相連，通過(guò)線(xiàn)上線(xiàn)下協(xié)同學(xué)習與訓練，不斷提升無(wú)人系統協(xié)同認知決策與控制能力，以及對復雜、未知作業(yè)環(huán)境的適應能力。

目前，智能“大腦”已成功應用于空中無(wú)人集群區域索搜、空地協(xié)同要地防護、水下資源協(xié)同探測等場(chǎng)景。張德告訴記者，智能大腦能夠適配不同形態(tài)的無(wú)人裝備，天上飛的、地上跑的、水里游的都可以作為無(wú)人系統的一部分。

“分布式智能大腦是由智能院研究團隊由2016年開(kāi)始研制的。從最初在仿真環(huán)境下試驗，到半實(shí)物測試，一直到如今應用到實(shí)際系統，花了近5年的時(shí)間?！睆埖赂嬖V記者，在實(shí)際運用中攻克了兩大難點(diǎn)，一是人工智能算法如何向硬件設備的遷移，因為人工智能算法的運算邏輯與傳統算法是完全不同的；二是智能“大腦”在實(shí)際裝備應用時(shí)，由于無(wú)人平臺體積能耗的限制，需要基于微系統等技術(shù)使智能“大腦”質(zhì)量變輕、體積變小、能耗變低。

“這些核心關(guān)鍵技術(shù)全部由我們自主研發(fā)。下一步將繼續研發(fā)魯棒性更強、智能性更高的無(wú)人集群智能‘大腦’產(chǎn)品，使其能夠應對更多任務(wù)、適配更多場(chǎng)景、服務(wù)更多行業(yè)?！睆埖抡f(shuō)。

　來(lái)源：《光明日報》