我们将共同审视全球人工智能产业，并以此为背景，考量其在政治、数据、经济、初创企业、金融、研究以及基础设施等层面的影响。

“小城市的人不理解我，嘲笑我是‘大粪厂长‘，但我大城市的朋友们不一样，他们说如果你能把屎卖出去，那很厉害。”

近日，IBM 发布了针对全球七千多位（500位来自中国）对IT决策有一定了解、影响力和决策力的企业高管所做的年度市场调研报告：《2022年全球AI采用指数》。

这项突破性研究首次系统性地揭示了多轮对话攻击对AI安全的严重威胁，开发了X-Teaming智能攻击框架和XGuard-Train防护数据集。研究显示当前AI系统面对精心设计的多轮攻击时失守率高达98%，但通过新构建的大规模训练数据集可将这一风险显著降低，为AI安全防护提供了重要工具和新思路。

全球人工智能治理倡议发布

清华大学研究团队首次提出情感认知融合网络(ECFN)，让AI能像人类一样理解和表达情感。该系统通过多层次情感处理架构，在情感识别准确率上比现有最佳系统提升32%，情感表达自然度提升45%。研究突破了传统AI情感理解的局限，实现了跨模态情感融合、动态情感追踪和个性化情感建模，为医疗、教育、客服等领域带来革命性应用前景。

激动人心的2017年已结束，博客WildML的作者、曾在Google Brain做了一年Resident的Denny Britz，就分享出这一年他对AI和深度学习领域重点事件的回顾与梳理。可以说，这16个要点，能在让你在人工智能圈子里装逼一年不落伍！

台湾大学联合MediaTek和Nvidia的研究团队开发了一种突破性的语音识别自我改进框架，无需大量人工标注数据即可显著提升AI语音识别准确率。该方法通过让AI生成伪标签训练语音合成系统，再用合成语音反向训练识别模型，形成自我强化循环。在台湾国语测试中，新模型Twister比原版Whisper错误率降低20-55%，数据效率提升10倍以上，为低资源语言AI应用提供了新路径。

代尔夫特理工大学研究团队首次实现了完全分布式的多无人机协作搬运系统，通过多智能体强化学习让三台无人机在无需相互通信的情况下精确控制悬挂重物的6自由度姿态。该方法仅通过观察被搬运物体状态实现隐性协作，计算效率比传统集中式方法提升13倍，并展现出优异的容错能力。

清华大学团队开发的ASM-UNet系统通过创新的自适应扫描机制，首次实现了医疗影像精细结构的智能识别。该系统结合群体共性和个体差异的双重评分策略，在胆管系统等微小复杂结构分割上取得突破性进展。团队还构建了BTMS数据集，为精细粒度医疗影像分割提供标准测试平台，推动精准医疗发展。

Google Research团队开创性地研究了搜索增强型AI如何处理冲突信息，提出五类知识冲突分类体系，创建了首个专门评估数据集CONFLICTS。研究发现AI在处理冲突信息时表现不佳，但通过让AI明确识别冲突类型并相应调整回答策略，可显著提升其表现，为提升AI可靠性和实用性提供了重要指导。

天工AI推出的SkyReels-A2视频生成系统实现了重大突破，能够将多张不相关照片智能组合成高质量视频。该技术采用双分支架构处理语义和空间信息，通过200万训练样本学习元素组合规律。在与商业模型的对比中表现出色，特别是在物体一致性和视觉质量方面领先。该系统已开源，为创意产业、教育培训、虚拟电商等领域带来革命性应用前景。

法国索邦大学团队开发出智能医学文献管理系统Biomed-Enriched，通过AI自动从PubMed数据库中识别和提取高质量临床案例及教育内容。该系统采用两步注释策略，先用大型AI模型评估40万段落质量，再训练小型模型处理全库1.33亿段落。实验显示该方法仅用三分之一训练数据即可达到传统方法效果，为医学AI发展提供了高效可持续的解决方案。

新南威尔士大学研究团队开发了ZARA系统，这是首个零样本运动识别框架，能够在未经专门训练的情况下识别全新的人类活动。该系统集成了自动构建的知识库、多传感器检索机制和分层智能体推理，不仅实现了比现有最强基线高2.53倍的识别准确率，还提供清晰的自然语言解释，为可穿戴设备和健康监护等应用领域带来了突破性进展。

上海交通大学团队开发了名为ST-Raptor的智能系统，能够像人类专家一样准确理解医疗报告、财务报表等复杂表格结构。该系统创新性地使用"层次正交树"表示方法和九种基础操作工具，配合智能问题分解和双重验证机制，在复杂表格分析任务中准确率达到72.39%，比现有最佳方法提升20%以上，有望广泛应用于医疗、金融、教育等领域。

德国研究机构发现AI图像生成模型的记忆删除技术存在严重缺陷，现有权重修剪方法只是表面隐藏记忆而非真正删除。研究团队开发的Dori技术能够绕过这些防护措施，重新激活看似已被遗忘的训练数据。他们提出的对抗性微调解决方案通过重塑AI整体行为模式实现更可靠的记忆消除，为AI安全和版权保护提供了新思路。

黄仁勋在会后接受包括至顶科技在内的媒体采访时所说：“英伟达只做两类事情：要么是别人没在做的，要么是我们能做得独特且更好的。”

黄仁勋在会后接受包括至顶科技在内的媒体采访时所说：“英伟达只做两类事情：要么是别人没在做的，要么是我们能做得独特且更好的。”

加州大学伯克利分校研究团队首次系统分析多智能体AI系统失败原因，发现即使先进的AI团队成功率也仅30%左右。通过分析200多个案例，他们识别出14种失败模式，归类为规格说明、智能体协调和任务验证三大问题，并开发了MAST诊断工具。研究揭示失败根源在于系统设计缺陷而非AI能力不足，为改进AI团队协作提供了重要指导。

这项由德国慕尼黑大学等机构联合完成的研究提出了FedNano框架，创新性地解决了多模态大语言模型在联邦学习中的部署难题。通过将模型拆分为服务器端核心和客户端轻量级NanoEdge模块，结合Fisher合并技术处理数据异质性，实现了95%的存储减少和99%的通信优化，同时保持了优异性能，为AI技术的普及化应用开辟了新路径。