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隔屏对话、如在现场，云转播助力提升冬奥视频服务******

　　在北京2022年冬奥会期间17个场馆的新闻发布会中，北京冬奥会新闻发布会视频服务系统（Info-AV）这项创新技术被广泛应用。据了解，自1月30日服务本届冬奥会首场正式新闻发布会至冬奥会闭幕，Info-AV系统将249场新闻发布会素材便捷传递至全球媒体记者和工作人员，素材总时长达8049分钟。

　　Info-AV系统为北京国际云转播科技有限公司基于自研的云转播平台实现。该系统的应用，使本届冬奥会的视频服务水平得到提升。

　　什么是云转播？北京国际云转播科技有限公司首席技术官张鹏洲介绍，云转播通过云化采、编、播技术，实现传统转播设备云端化、人员服务远程化。与传统采集中制作人员都在现场的模式不同，现在仅需要拍摄人员在现场，制作、导播人员远程接入网络就可以完成信号制作。原有需要在转播车内完成的多项工作，也可分解为多个团队分别在不同地点通过云转播协同完成。

　　传统转播模式以现场制作为主，需要配备大型导播制作团队，还需要采用昂贵的转播车，设备成本高、人员投入大。相较于传播转播模式，云转播的优势则体现在“两降一升一创”——“两降”指降低转播成本、降低制作节目专业门槛，“一升”指团队效率提升，“一创”指转播模式的创新，为观众提供新体验。

　　作为一项新兴视频直播技术，云转播的实际应用效用如何？在2月16日举行的2022北京新闻中心新闻发布会上，北京冬奥组委技术部部长喻红介绍，Info-AV能将现场拍摄的多角度视频和多音轨音频（包括现场声及同声传译）编码后推送至云端，利用云计算的存储、计算、网络传输等资源，将音视频流进行合成、导播、制作及存储，并输出具有多音轨（HLS格式）的音视频直播流，同时支持收录和点播。该服务依托现代网络、通信及云计算技术，实现大流量、高并发的直播应用，当前可并发支持5场发布会直播。

　　此外，本届冬奥会期间，远程虚拟同框采访系统支撑了多场连线活动。运用该系统，多方连线人能够置身于虚拟直播间，在低时延的交互下远程连线互动，可使用手机完成各方信号的采集及回传。

　　记者了解到，本届冬奥会前的“相约北京”系列测试赛中，已多次使用云转播及相关衍生服务。在五棵松体育馆、首都体育馆、国家体育馆、国家速滑馆和国家跳台滑雪中心，云转播和基于云转播技术的远程无人混合采访、远程新闻发布系统投入应用，并成功完成冰球、短道速滑、速度滑冰、花样滑冰、跳台滑雪等多场赛事和相关活动的转播服务。

　　“远程无人混合采访包含现场混采区（运动员端）、云转播平台和远端记者3个部分。”北京国际云转播科技有限公司产品和解决方案部产品总监郭真提到，利用5G网络的高速率、低延时等特点，通过摄像机和显示屏等视频采集设备和展示屏幕，保证运动员和记者之间的采访实时传输。总体来看，使用5G+云转播技术，不仅减少了现场技术人员聚集，还进一步提升了赛事转播安全。

　　“基于核心底层大视频的能力和一系列云转播的产品和技术能力，未来云转播可以在若干领垂直领域发挥作用。”北京国际云转播科技有限公司董事长崔涛表示，例如，在教育行业，云转播和5G技术能力的结合，将能够为群众文化体育活动、青少年的体育教育培训提供更好的服务和创新体验。（孔繁鑫）

聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******

　　中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。

　　美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。

　　国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。

　　中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。

　　中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。

　　美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。

　　中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。

　　2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）