俄羅斯
強調維護AI技術主權
開發自主返航無人機
科技日報駐俄羅斯記者 董映璧
2024年，俄羅斯研制出了可自主返回起飛點的無人機，並註重自主研發的人工智慧（AI）技術。
12月11日，俄羅斯總統普亭發表講話指出，AI技術正在重塑日常生活，對實作國家發展目標意義重大。擁有自主研發的AI技術對於維護國家主權至關重要，是國家科學、技術和意識形態主權的「關鍵條件」之一。普亭表示，AI演算法和執行原則由人制定，這意味著AI會以特定的價值觀、文化、傳統、對歷史的理解和國家利益等為導向。他強調，為了決定俄羅斯的未來和命運，必須獨立自主地開發這種技術。
俄羅斯國家技術倡議市場參與者設計局開發出了名為「MIS-35」的多旋翼型無人機。該無人機使用了「精靈」系統，在無人機與操作員完全失去聯系的情況下可確保無人機返回起飛點。該無人機系統按慣性導航原理執行，不使用GPS，可大幅提升無人機在電子戰條件下的運作效能。
美國
Sora文生視訊驚艷世界
神經形態計算重新整理紀錄
科技日報記者 張佳欣
2024年，美國在AI領域取得令人矚目的成就。
2月，OpenAI推出最新AI模型——文本-視訊程式Sora。這款工具可根據簡單的文本描述，生成類似好萊塢電影般的逼真而又充滿想象力的視訊。有了Sora的幫助，電影制作、藝術創作乃至教育領域都將迎來革命性的變化。
OpenAI在3月推出了一項名為「語音引擎」的AI工具，其僅憑一段15秒的聲音樣本，便能精準模仿出使用者的聲音。
12月，OpenAI推出了多項升級技術。其中，第一個亮相的完整推理模型o1在效能指標上有明顯變化。其思考速度較預覽版提升約50%，處理復雜問題時的錯誤率降低34%，同時新增影像辨識等多模態輸入支持功能。
AI設計蛋白質領域也有新進展。美國能源部阿貢國家實驗室團隊宣布開發出一種創新計算框架MProt-DPO。該框架利用AI和世界頂尖的超級電腦，推動蛋白質設計取得新突破。這一成就標誌著向AI自主科學發現邁出了重要一步。包括麻省總醫院布萊根分院在內的研究團隊開發了一款名為EVOLVEpro的AI工具，可設計6種具有不同用途的蛋白質，能提高蛋白質的穩定性、精確度及效率。
在神經形態計算領域，英特爾公司研制出世界上最大的神經形態電腦Hala Point。該電腦包含11.52億個人造神經元，每秒能進行380萬億次突觸操作。由美國和印度科學家組成的國際研究團隊研發了一款新型神經形態硬體平台，創下了4.1萬億次運算/秒瓦的最高能效紀錄。
英國
深度思維智解奧數幾何
人工智慧預知氣象風雲
科技日報記者 劉霞
位於英國的「深度思維」團隊2024年在AI領域展現了多項成就。
年初，「深度思維」開發了一個能解國際數學奧林匹克競賽級別幾何題的AI系統，其表現超越了之前最好的自動化定理證明系統。隨後，團隊釋出了一個根據互聯網視訊訓練的基礎世界模型Genie（精靈）。它可透過合成影像、照片、草圖構建多種動作可控的環境。此外，團隊還推出了「TacticAI」系統，能在足球比賽中預測角球結果並提供戰術建議。
「深度思維」團隊的最新機器學習模型可根據當前和未來天氣進行可靠的機率天氣預報，其表現不但超過了傳統中程天氣預報的最好水平，還能更好地預測極端天氣、熱帶氣旋路線和風能產量。利物浦大學團隊2024年展示了一款移動機器人。它能運用AI邏輯作出決策，以與人類同等甚至更快的速度，聯手執行探索性化學研究任務。演示中，兩台AI機器人以協作模式運作，共同解決了化學合成領域的3個難題。劍橋大學則開發了一種機器人傳感器，結合AI技術，它可以接近人類讀者兩倍的速度閱讀盲文。
劍橋大學科學家使用AI技術，大幅加快了帕金森病治療方法的開發，將初始篩查過程加快了10倍，並將成本縮減至原來的千分之一。普利茅斯大學牽頭的研究表明，一種新深度學習AI模型可透過視訊，辨識出胚胎發育過程中發生的事件及時間。此外，東安格利亞大學、雪菲爾大學和里茲大學科學家證明，AI模型可提供快速可靠的心臟健康評估結果。首台由AI設計的城市風力渦輪機「伯明罕刀鋒」在英國亮相，工作效率是現有風力渦輪機的7倍。南安普頓大學測試了一種裝配了「神經系統」的無人機。這項技術顯著提升了無人機的可靠性和效率，降低了飛行成本，改變了無人機在許多行業的使用方式。
包括牛津大學在內的聯合團隊發現，用AI生成的數據集訓練未來機器學習模型，可能會嚴重「汙染」輸出，導致「模型崩潰」。
法國
發力神經機器轉譯模型
多模態大模型能力優異
科技日報駐法國記者 李宏策
2024年，法國AI科學家在神經機器轉譯領域發力，取得不俗成績。而且，該國首款多模態AI大模型面世，展示出極大的套用潛能。
神經機器轉譯模型利用人工神經網路轉譯各種語言。元宇宙平台公司法國研究團隊開發了一種跨語言技術，能讓神經機器轉譯模型學習如何利用轉譯高資源語言的預存能力，實作對低資源語言的轉譯。研究團隊開發的線上多語言轉譯工具「NLLB-200」，能容納200種語言，其低資源語言數量是高資源語言數量的3倍，轉譯表現比當今已有系統高44%。
法國AI初創公司Mistral推出了首款多模態AI大模型——Pixtral 12B。該模型以其強大的影像與文本處理能力，展示了多模態AI模型在復雜任務處理中的潛力。該模型搭載了120億參數，模型體積約為24GB。該模型龐大的參數規模直接關聯到其強大的解題能力。Pixtral 12B透過深度整合影像與文本處理能力，實作了對任意數量、任意尺寸影像的精準理解與應答。
另外，與當前業界領先的多模態模型相比，Pixtral 12B同樣展現出在影像描述生成、照片中物體數量統計等任務上的卓越效能。這一特性使得Pixtral 12B在影像辨識、內容創作、智慧客服等多個領域具有廣泛的套用前景。
德國
開發AI機器人技術
培育明星初創公司
科技日報駐德國記者 李山
2024年，德國作為全球AI領域的重要參與者，在多個領域取得實質性進展。
德國政府努力拓展計算和數據基礎設施，吸引和培養AI人才，近兩年已經投資逾16億歐元用於「人工智慧行動計劃」，其中2024年投入近5億歐元。德國的科研機構也擴大了AI研究計劃，重點關註機器學習、自然語言處理和機器人技術。
馬普學會重點開發創新演算法，以提高機器學習模型的效率和準確性。亥姆霍茲聯合會專註於基礎AI模型研究。夫朗和斐協會則在海爾布隆建立一個基於AI的機器人中心，並聯合歐洲的合作夥伴為歐盟開發多種語言模型。德國還更新了【機器人研究行動計劃】，聯合10所大學和20多個研究機構，成立德國機器人研究所，打造具有國際競爭力的基於人工智慧的機器人技術。此外，德國AI研究中心新成立了創新和品質中心，重點是擴充套件AI創新數據，建立透明的AI品質和測試標準。
套用方面，大眾和寶馬等公司將AI用於自動駕駛技術和智慧制造流程，以確保更高的效率和安全性。生物技術公司BioNTech在收購AI初創公司InstaDeep後，積極利用AI技術加快生物醫藥研發。微軟計劃在2025年底之前向其德國AI業務投資近33億歐元，大規模擴大數據中心，用於AI和雲端運算領域的套用。此外，德國的企業部署AI驅動的預測性維護系統，以最大限度地減少停機時間並提高營運效率。新興的精準農業技術則采用AI演算法來分析土壤健康狀況、最佳化作物產量並減少資源消耗。
2024年，德國AI領域湧現了多家快速成長的初創公司。最引人矚目的是估值50億歐元的慕尼黑國防初創公司Helsing，它主要為戰鬥機、潛艇和坦克開發AI解決方案，幫助客戶利用AI軟體升級現有武器系統。其次是估值20億歐元的科隆公司DeepL，其主要提供AI轉譯服務。第三位是成立僅4個月估值已達10億美元的弗萊堡初創公司「黑森林實驗室」，它為語言模型Grok 2開發了影像生成工具。
日本
生成式AI技術獲突破
加快調整戰略促發展
科技日報駐日本記者 李揚
2024年，日本在AI領域在生成式AI、大語言模型以及社會套用方面取得了一系列進展。
日本理化學研究所開發出一種生成式AI系統，能夠辨識非規範化實驗環境，並自主生成機械臂操作。這項技術結合3D建模和即時數據處理，顯著提升了生命科學領域實驗的自動化水平，為科研創新開辟了新路徑。在社會套用層面，教育領域引入了智慧糾錯工具；醫療行業透過AI最佳化病理診斷流程；地方政府則使用AI聊天機器人提升行政服務效率。
盡管取得了一定的技術突破，但日本在全球AI競爭中仍顯劣勢。對此，日本政府和科研機構正加快調整策略。一方面，透過「廣島AI行程」等國際框架加強生成式AI技術的安全使用和規範制定；另一方面，透過「統合創新戰略」提升國內研究能力與產業競爭力，特別是在最佳化研究環境和培養AI人才方面發力。
透過「統合創新戰略」，明確三大核心目標：推動關鍵技術發展、深化國際合作、提升AI領域競爭力並確保技術安全。這一戰略將生成式AI作為重點，圍繞「廣島AI行程」制定了國際準則、行為守則和計畫合作框架，旨在化解AI普及帶來的風險與挑戰。同時，日本強化了與美國在尖端科技領域的合作。雙方計劃在AI、量子計算和生物技術等領域成立聯合實驗室，並推動企業、大學和科研機構的深度協作。
南韓
鼓勵AI常態化套用
註重領軍人才培養
科技日報駐南韓記者 薛嚴
2024年，南韓在AI技術發展方面側重常態化套用。
4月，南韓科學技術資訊通訊部表示，南韓最高官民AI治理機制——「AI戰略最高協定會」成立，並召開第一次會議，釋出全年對69個AI套用課題投入7102億韓元資金的計劃。由此，爭取將體驗AI服務的國民比重從2023年的51%提升至2024年的60%；將引進使用AI的企業比重從28%提升至40%；公共領域AI普及率從55%提升至80%。具體來看，南韓政府將為診療多種兒童疑難病和重癥疾病研發AI軟體；支持基於AI技術研發診療自閉癥譜系障礙的數位醫療儀器；將AI技術套用於為弱勢群體提供健康管理服務；針對法律、醫療、心理咨詢等各領域推出客製化的AI服務。
軍事套用上，南韓國防部於4月成立國防AI中心。該中心隸屬於國防科學研究所，由100多名民間研究員和10多名軍方人士組成，主要負責研發基於AI的戰場感知技術、有人/無人武器作戰體系等，並支持各軍種積極利用AI。南韓國防部計劃以該中心成立為契機，進一步加強軍民合作，推動AI等民間高端技術深入套用至軍事各領域。
AI技術和產業的長遠發展，離不開高層次人才的支撐。南韓國家AI中心研究所於10月成立。該研究所負責培養人工智慧領域領軍人才，並在人工智慧產學研生態環境中發揮軸心作用。至2028年，將有946億韓元（約合4.9億元人民幣）資金投入到該研究所開展的各種計畫中。研究所營運將由南韓科學技術院、高麗大學、延世大學和浦項理工大學組建的合作組負責。
南非
推出國家政策框架
建立強大生態系
科技日報駐南非記者 馮誌文
2024年，南非政府推出了國家AI政策框架，旨在利用AI的變革潛力來推動經濟增長、增加社會福祉並促進相關行業的數位化。該政策的重點是透過對研發、人才培養和基礎設施建設方面的協調，努力建立一個強大的AI生態系。
這一年，許多南非企業將生成式AI整合到營運中，套用範圍從工作流程自動化到增強客戶服務和市場分析等。報告顯示，45%的企業積極使用生成式AI，幾乎所有企業都認識到其在提高生產力和競爭力方面的潛力。
此外，2024年，南非政府強調透過有針對性的教育計劃，以及投資本地開發的AI解決方案來培養AI人才。
以色列
用於作戰行動
引發倫理爭議
科技日報記者 胡定坤
2024年，以色列在AI領域引起最大爭議的事件，就是將該技術在戰爭中進行了套用，其對作戰行動的改變令人印象深刻。
以色列國防部總幹事紮米爾公開講話稱，AI不僅僅是一項創新，其將徹底改變「遊戲規則」，並稱未來10到15年，AI機器人將主導陸、海、空等完全網路化的戰場。有報道稱，以色列軍方使用AI程式辨識對手軍事設施、作戰人員等目標，釘選和跟蹤目標的手機位置並提出攻擊建議。以色列相關專家透露，2010年到2015年間，以軍一個由20名情報人員組成的團隊需要250天才能收集200個到250個目標的資訊。現在，AI一周內即可完成這一目標。另有報道稱，以色列多層防空系統也大量使用AI演算法即時跟蹤和攔截飛彈等目標。該演算法可自動決策並向以軍各種防空系統智慧分配目標。
毫無疑問，AI正在軍事領域引起變革。但是，AI作戰決策引起的倫理問題，特別是決策失誤機率、平民傷亡責任、人工稽核流程等引起了廣泛爭議。
來源：中國科技網
