人工智能专利助力智慧城市建设与转型******
近日,国家工业信息安全发展研究中心、工信部电子知识产权中心发布了《AI创新链产业链融合发展赋能数字经济新时代—中国人工智能专利技术分析报告(2022)》(以下简称“报告”)。报告显示,随着人工智能、大数据、5G、物联网等新一代信息技术的快速发展和应用,从交通到文旅,从安防到家居,人工智能等新一代信息技术正在逐渐改变着人们的生活,也使智慧城市的建设得以实现,并正逐渐向数字化、智能化新模式发展。
截至2022年9月,我国智慧城市领域申请AI相关专利共计18万余件,其中发明专利占比约90%,主要涉及知识图谱、计算机视觉、大数据、自然语言处理、智能语音和智能云等相关AI技术。报告显示,百度公司、腾讯公司、国家电网、平安科技专利申请数量均超过1900件,形成了一定的专利技术产业化竞争力。与此同时,浙江大学、清华大学两所高校在该领域表现也较为突出,在智慧城市领域的AI专利申请量均达900余件,通过产学研联合发力,为智慧城市领域创新链的发展提供全新的维度和方案。
图1 中国智慧城市AI专利申请量和授权量
报告显示,依据“创造力”、“保护力”、“运用力”、“竞争力”、“影响力”五大指标维度对智慧城市AI技术的主要创新主体进行高价值专利及其创新驱动力评价,我国企业申请人优势明显,有7家企业和3所国内一流高校得分相对较高,足见该领域人工智能技术产业端应用相对较为成熟。
在企业层面,我国一批互联网、科技企业表现较为突出,通过人工智能技术的研发积累,在各自领域为赋能智慧城市建设奠定了坚实的技术基础,推动了其智慧城市产品的开发和应用。百度公司主要围绕计算机视觉、自然语言处理、知识图谱等多个AI基础技术领域进行专利布局,与北京市海淀区携手打造的“海淀城市大脑”,依托飞桨深度学习平台,构建兼容异构算力设备和多元算法模型的AI计算中心,提供基础算力和算法资源的统一集中管理、按需分配,支撑了50余个城市管理领域的AI应用创新。腾讯公司则瞄准数字政务、城市治理、城市决策和产业互联等相关技术领域布局专利,与长沙市依托“WeCity未来城市”平台,联手打造长沙智慧城市能力核心——“长沙城市超级大脑”,支撑全市各级各部门数据需求,快速支撑人工智能场景,以标准化、智能化方式提升各级政府办事、办公效率。国家电网主要围绕电力管理与检测领域技术进行专利布局,其推出的“智慧城市大脑”综合应用服务产品,以电力数据为核心、融合汇聚城市经济、人口、楼市等多元化城市数据,持续推进城市经济监测分析、人口流动分析、疫情影响监测分析、住宅空置监测分析等智能场景的部署运营。华为公司主要围绕计算机视觉、自然语言处理等多个AI基础技术领域进行专利布局,其参与的数字福州建设,通过构建共性能力平台,赋能各垂直部委信息化系统建设,在减少重复性建设投资的同时,发挥数据融合价值,加速智慧城市建设。
在高校创新端,我国一批国内重点高校表现突出,研究领域涉及智能感知、安防监控、数据管理、城市规划、智慧政务、灾害模拟等,通过产学研合作,建立联合实验室、创新平台和创新中心,与企业开展共同研发,校企联合发力,共同攻关,赋能我国智慧城市试点建设,为城市管理构建成熟的“智慧大脑”与完整的“神经网络”,推动城市管理各环节的互联互通,助力未来城市建设发展模式的深刻变化。浙江大学重点围绕城乡规划、社会综治、数据治理等应用领域进行专利布局,并于2010年与国脉互联公司联合成立我国首个“智慧城市研究中心”,校企联合共同推动我国智慧城市快速发展。清华大学围绕深度学习、计算机视觉等技术领域布局专利,2019年与广联达公司共建“数字城市实验室”,共同推动新型智慧城市建设。
报告显示:超六成受访者认为应强制企业公开算法******
光明网讯(记者 李政葳)“当前,国内对于算法治理的基本思路和框架都是清晰的,而分级分类精准治理的模式应当可以解决如何落实的问题。”在日前举办的“2022啄木鸟数据治理论坛”上,谈及算法治理的现状,清华大学人工智能国际治理研究院副院长、人工智能治理研究中心主任梁正表示,算法分级分类本身不是目标,而是要针对不同风险场景配备不同监管规则。
论坛由南都个人信息保护研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、人工智能治理研究中心(清华大学)主办。其间,南都个人信息保护研究中心发布《算法应用与治理观察报告》《个人信息安全年度报告》《平台经济反垄断观察报告》。
记者了解到,《算法应用与治理观察报告(2022)》,梳理了国内外的多项法规,结合热点事件及应用场景呈现了算法治理现状,并发布千份算法治理调查问卷了解公众对算法公开和算法治理的了解程度和基本态度,最后基于多方调查分析,给出了当前算法趋势观察以及未来治理方向建议。
报告发现,目前国内算法治理仍处于早期探索阶段,企业的算法公开主要依靠官方的互联网信息服务算法备案系统,或在舆情事件发生之后。调查问卷结果显示,近半受访者承认算法让自己的使用体验更好,但仅一成受访者认为企业算法公开做得很好,逾六成的受访者称曾遭遇“大数据杀熟”;超过六成的受访者认为应该强制企业公开算法。
“在数据、算法方面治理政策进展显著,在平台与应用方面的政策和落地尚需加紧。”中国科学院人工智能伦理与治理研究中心主任、国家新一代人工智能治理专委会委员曾毅认为,目前人工智能伦理有三个相当紧迫的问题需要被正视:首先,人工智能应当被适度使用;其次,目前人工智能服务知情同意落地艰难,被迫知情同意普遍存在;最后,目前用户数据的授权撤销在人工智能服务中存在巨大挑战,需要监管和更高层的网络服务提供方联合提出更合理的政策与解决方案。
针对日前发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》,中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示,从算法治理角度来说,深度合成管理规定与之前的算法推荐管理规定的思路有所不同,前者采用了一种“三位一体由的数据与技术规范。
具体来讲,由于深度合成技术的门槛较高,技术支持者也被纳入了监管范围内。比如,深度合成服务提供者提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等服务,应当进行显著标识,这就将更重的责任落在了服务提供者身上。
中国社科院科技和社会研究中心主任段伟文提到,算法治理需要构建可信任的算法认知,而这需要产业和消费者的共同努力:产业要努力提升算法精准性、透明度,减少偏见,减少歧视;消费者则需要提高数字素养,提升算法意识,加强在人机互动中自主性、控制感和协同意识。