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点击标题下“武理工国家水运安全中心”快速关注
编辑：武汉理工大学智能交通系统研究中心
国家水运安全工程技术研究中心
来源：科学网、交通部、教育部、科技部、国家自然科学基金委，中国交通新闻网，智能交通，啸谈阡陌，车云网，青塔网，搜狐网易科技，新浪科技，央视网
内容提要
微信论科教
从单车到滑板车，共享出行正在冲击美国近百年的交通格局周炜：机动车智能化发展趋势与障碍 混合智能：人工智能研究的下一站 双一流高校纷纷布局：高教“四小龙”正成顶尖名校聚集地！
科学网、科技网、交通新闻网
自动驾驶的理想破灭？我看到的这些场景都是噩梦壹月高校热点新闻专家：人工智能伦理与技术发展密切相关河北雄安新区规划纲要解读：智能城市开新篇
凤凰科技网、网易科技等
别把茅台共享单车与芯片发展对立 它们不是替罪羊如何提高自驾车安全性? 再加个热成像摄像头试试百度宣布中国首款商用级无人驾驶巴士面向公众试乘
交通期刊最新论文
Transportation Research Part A-F、AAP，中国公路学报、交通运输工程学报、交通信息与安全
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从单车到滑板车，共享出行正在冲击美国近百年的交通格局
相信前段时间炸出的大消息：美团37亿美元收购摩拜，重新唤起了大家对共享单车的记忆。
2017年共享单车大战最激烈时，街头路边是共享单车筑起的“长城”，
手机屏幕中是装不下的共享单车APP，
2017年共享单车领域融资高达258亿元。
令人叹息的是，2018年摩拜以37亿美元卖身美团，阿里继续加码ofo与哈罗，滴滴接管了小蓝，共享单车领域的头部公司如今基本全部依附于巨头。
以美团收购摩拜为界限，之后的共享单车领域基本形成了腾讯、阿里两大阵营的角逐，属于中国共享单车的故事算是到此完结。再加上2017年大批倒闭的形形色色的同类公司，这个投入超过600亿元，曾经虚假繁荣的领域，浪费完资源，瓜分完红利，只剩下一地鸡毛。
然而，在相隔千里之外的美国，共享单车却演绎出了新故事。
1、共享滑板车从天而降
如今走在旧金山街头，人们可能会惊异地发现，整座城市除了遍地的共享单车，最近几周似乎又被一系列共享滑板车占领了。
共享滑板车初创公司Bird、LimeBike、Spin似乎都在一夜之间从天而降。另一边，为了进一步方便旧金山这样的丘陵城市交通出行，Uber又于4月9日收购了以小红车闻名的初创公司Jump，并已测试该服务。
不仅旧金山如此，整个美国近年来都刮起了一股共享出行旋风。
这些共享单车/滑板车公司产品功能都大致相同——用户下载一个App，随后便可以在街道上解锁单车/滑板车以支付费用，之后骑车者在骑行期间按每分钟计费，骑行结束后可停放在任意合适的地方。
例如，成立自去年、已拥有超过一百万的骑行用户的LimeBike，旨在促进大学校园的交通出行与减少美国各城市的“碳足迹”。
目前LimeBike已推出Lime-S踏板车和Lime-E电动单车。Lime-E是一款电动助力单车，配有锂电池和250瓦电机，可以让车手以最高时速为14.8英里/小时的速度行驶。该自行车的续航里程为62英里，骑车人可以通过LimeBike的App自行监控单车的电池寿命。
Lime-S电子踏板车则省去了踏板，目的在于方便穿正装的上班族或是穿裙子的女性骑行，它与Lime-E单车的最高速度相同，时速为14.8英里，电池寿命为37英里。
Lime-S和Lime-E仅需要1美元就能解锁，骑车人每分钟支付15美分。据LimeBike内部人员称，LimeBike在校园内的使用非常频繁，人们也都认可公司在方便校园出行方面的努力。
LimeBike在环保方面也颇具贡献，据其公司报告称：由于人们选择使用他们的产品，减排了大约28,900磅的二氧化碳。
根据分析公司AppAnnie的数据，Bird共享滑板车自从推出半年以来，已经看到了约25万次的App下载，LimeBike也在过去的12周内增长了175％。AppAnnie的市场经理Lexi Sydow表示，如果你处于共享出行经济中，那么你很可能会尝试一些像滑板车这样的新技术。 “这些公司在诸如旧金山、洛杉矶、奥斯汀以及不少大学校园都有不少投入。”
2、共享出行冲击美国的汽车文化
相比中国，美国其实不具备原生共享单车/滑板车的土壤。因此，美国共享单车的发展很大程度上得益于中国的启发。
创立于2016年的Spin共享单车的创始人 Euwyn Poon，曾在与中国媒体记者对话时称，他去年曾在北京和上海待过一段时间，看到共享单车在中国市场的成功，受此启发，决定借鉴中国的经验开始在美国运营共享单车。
虽无原生土壤，但共享单车在美国落地生根并演化出新兴物种--共享滑板车，最主要的原因大概是：美国的共享单车发展更是一种向其历史悠久的汽车文化及其生活方式的宣战。
20世纪初的美国，汽车曾被视作富人与名人的挑逗玩具。汽车高不可攀的成本让无法触及的美国普通中产阶级垂涎三尺。
亨利·福特是第一个看透这种趋势的人。那个时代，虽然大多数美国人都买不起车，但几乎所有人都想买一辆。他的T型车（Model T）将汽车带到美国中产阶级生活中，并成为美国汽车文化的肇始。
很快，进入20世纪50年代，战后的繁荣让年轻一代拥有了足够的收入可以买车。汽车不仅仅被看作是一种交通运输方式，更是一种生活方式的映射。
不仅在街头与车道，汽车文化逐渐开始弥漫于以歌曲与影视为代表的美国娱乐文化中。当年的美国电影中，明星通常是角色与汽车的组合。
2001年发布的《速度与激情》，其高扬的票房，除了再一次证明“流行的音乐、时髦的衣服、华丽的汽车”这样的组合可以带来电影的致命吸引力之外，更在年轻人中掀起了一股追捧豪车的风习。
与此一同滋长的还有美国汽车收藏的风气。分享汽车藏品甚至被视作弥合代际矛盾的最好方法之一——父亲和祖父辈通过分享汽车的比例模型收藏与儿孙共享他们生活的重要组成部分，这招屡试不爽。
可以说，在目前的美国，不开车不仅是穷人的象征，还代表着与主流社会文化格格不入。
在这种汽车文化的大背景下，美国的城市发展开始偏离对“人”的关注，转向对汽车城市的盲目崇拜。
美国现今已建成的城市基础设施几乎都是围绕私人车辆运行展开的，城市的尺度再也不会缩放到仅靠两只脚走路的人，而是随着一条条将原有的社区一分为二、将历史建筑夷为平地的高速公路无限拓展、延伸。
在没有经历任何应用与测试历史的前提下，美国于1956年颁布了《联邦高速公路法案》（Federal Highway Bill），各州与各城市轰轰烈烈地投入了大量资金大规模修建公路网络，以方便美国人在各城市间自由驾车出行。
自此，家住郊区，每天通过高速公路开车去市中心上班，逐渐成为美国中产阶级的生活模式。
直至今日，超过50%的美国人口在这种通勤模式的鼓励下住到了郊区，中心城区不仅丧失了中产阶级人口带来的稳定与繁荣，还因遭遇了上世纪新自由主义去工业化浪潮而更加贫困衰落。
而郊区大量散乱分布的独栋别墅为主的住宅区既浪费了土地资源，破坏了生态环境，又因其汽车导向的交通，单一的土地用途，而缺乏经济活力与视觉活力。
购物不再成为一件一出家门靠着步行就可以完成的事情，而是一桩需要开车数英里去大型购物中心搬运一两星期生活必需品的痛苦任务，购物中心外巨大空旷的停车场毫无绿色，且不透水，并且大量时间都被闲置着。
不仅如此，汽车文化之下的高速公路通勤还加剧了城市空气污染、噪音污染、水污染，车祸更威胁到了市民的公共健康，除此之外，人们还不得不忍受上下班途中日益严重的交通堵塞。
高度依赖汽车的生活模式让美国人缺乏运动，日益肥胖；由于车行道挤占了人行道的空间，行走成为一种奢侈，只好不得不再开车去健身房享受一下走路的乐趣。
如今的美国，年轻一代对驾车的喜爱似乎正在冷却。在过去几十年中，持有驾照的美国人比例急剧下降，尤其是年轻人。
1983年，超过91％的20至24岁的美国年轻人持有驾照；然而到了2014年，这个数字已经下降到仅约77％，且几乎没有恢复的迹象。
曾经便捷的高速公路等以汽车为中心的基础设施，也正在由于缺乏维护成本而逐渐老化，并且维修代价高昂让人却步。“新城市主义”的倡导者批评汽车文化造成了郊区蔓延，强调环保与适宜步行的城市理念，“无车”的生态城市成为不少城市发展的目标，大力推动公共交通建设发展的建议也呼之欲出。
越来越多的美国人渴望搬回城市或者轻轨交通经过的地方。然而，发展公共交通同样代价高昂，并且无论公共交通再如何便利，也总是有它到不了的地方。比如，如何高效地从出发地到达公共交通站点，以及从这些站点出来之后到达目的地，成为政府、城市设计者考虑的问题之一。
尤其是针对许多低收入群体分布的社区，公共交通是其赖以生存的通行手段，如果站点至其家、工作场所的交通手段不够丰富灵活，无法扩大其出行范围，无疑对低收入群体的就业、工作、生活雪上加霜，甚至容易酿成社会问题。
使用Uber和Lyft等汽车共享服务固然是一种手段，但它同样加剧了交通拥堵、环境污染，并且没有使乘客得到运动。
它不但可以解决公共交通无法到达的地方的出行问题，还节能环保，价格低廉，不易拥堵，让骑行者适当运动，被不少“新城市主义”的拥护者或在解决城市问题中屡屡受挫的政府部门视为治疗城市顽疾的一剂妙方。欣喜若狂的“新城市主义”拥护者认为“终于，汽车发现自己不得不绕着自行车前进，而不是相反。在我有生以来的记忆中，汽车首次失去了首要地位。”
3、美国共享出行的成本与阻碍
尽管共享单车/滑板车有着种种好处，但不可忽视的是它们也造成了许多混乱。
不同于中国城市中普遍存在的非机动车道，在美国的大城市经常找不到自行车道的存在。
美国大多数道路两旁都允许私家车停车，它们通常会挤占一两个车道，不少人对此深恶痛绝。但路边停车低廉的停车费与无需开进停车场的便利性又使大量司机欲罢不能，无法禁绝，使得开辟自行车道十分困难。
所以，在美国骑车比在中国骑车更不便利，某种程度上也更容易面临车祸的危险。
不过，正如西雅图交通部主任Scott Kubly所言，“越多人使用的交通工具，满足其需求的基础设施就越容易设置”，只要骑车人的数量越来越多，对自行车道的需求越来越强烈，相应的立法与建设才能被更有效地推动。
美国共享滑板车公司Bird宣称，其在洛杉矶部分地区运营不到六个月的时间内，就有1000多辆滑板车被使用了大约50万次。Bird的CEO Travis VanderZanden于是称，他们公司可以为城市自行车道的改造投资提供数据支持。
然而，在一些人眼中，虽然无桩的共享单车/滑板车随处停放带来了便利，但当它们在街边泛滥成灾，同样入侵了人们的公共空间，扰乱着街道秩序，为城市交通带来了更高的监管与执法成本。解决停车问题刻不容缓。
最近出现的滑板车甚至引发了行人的愤怒，因为他们被不戴头盔、横冲直撞的滑板车绊倒。圣方济会在Twitter上反对滑板车用户与这些泛滥于街道的滑板车。一个位于旧金山的行人支持组织“Walk SF”甚至在4月的新闻稿中称，“共享滑板车破坏了加州的行车模式”。
他们描述了一位63岁的老人被滑板车绊倒且不得不被送去急诊的惨剧，他们甚至在Facebook上专门记录共享滑板车妨害人行道的事件。
政府也为这些新兴事物设置壁垒。加州圣莫尼卡市起诉Bird滑板车公司非法经营，Bird于今年2月以30万美元的代价补偿。美国大城市争相更新法规来应对这些新来的交通工具造成的混乱。
与中国一样，美国破坏公物、偷盗犯罪大有人在，在单车与滑板车随意刻画、故意破坏，甚至直接撬锁偷窃的行为无法禁绝。许多共享单车被遗弃与散落在街上，有些甚至被扔进了水中。
美国或可学习中国的共享单车的征信系统来惩罚部分破坏，但很难完全杜绝。
当一座城市几乎无法控制那些投放了数百万辆自行车的公司，当这些公司自身对这些自行车的最终位置也无法控制时，局面会非常糟糕。
在产品设计上，不少用户还抱怨无法找到尺寸合适的单车，发展可调适尺寸的单车或许会成为一种选择。另外，近期Facebook泄露用户数据的丑闻让不少居民对共享单车/滑板车望而却步，他们不希望自己的行程被某些公司得知，甚至利用。
这些都成为了美国共享单车/滑板车扩张之际不断增加的社会成本与政治阻力。
2016年，在中国获得巨大成功的共享单车模式反向输出硅谷，曾被视为中国模式走向世界的一个典型案例。
共享单车在中国市场上的大战已经落下帷幕，虽然共享单车目前在美国的规模不如中国，却依然影响到了美国主要大城市的市民出行。美国传统而强大的汽车文化正在衰落，以共享单车为代表的新型出行方式逐渐获得美国社会的认可。
那么，美国的共享单车最终是步入中国共享单车的后尘还是焕发出新的生命力？大概率上要取决于，这届的共享单车公司是否能很好地平衡和解决共享单车发展所造成的社会成本和面临的政治阻力了。
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周炜：机动车智能化发展趋势与障碍
4月9日，由工信部、深圳市人民政府指导，车载信息服务产业应用联盟、深圳市智慧交通产业促进会主办的2018中国车联网大会暨中国道路运输信息化高峰论坛在深圳市会展中心隆重举行。交通运输部公路科学研究院汽车技术研究中心主任周炜做了“机动车智能化发展趋势与障碍”的主题演讲，本文为演讲速记整理，未经演讲者本人审核。
各位朋友，各位同仁，上午好！今天简单给大家介绍一些我们近几年一直关注、研究的事情。先介绍一下我自己，我是国家安全生产专家（道路交通组副组长），曾经参与多起死亡人数超过30人以上的交通事故调查组。
道路交通是一个大的复杂性系统，由人、车、路、环、管、网、信等一系列要素构成。对汽车智能化技术发展，大家都有的这样、那样的不同看法，但使用者的需求是最现实的，希望行业要“不跟风、不迎合”，应“相对客观、低调冷静、视角宏观”看汽车装备技术发展问题，对“机动车电动化及无人驾驶汽车”等热点“冷静思考、深入研究、慎重推动”，并提出政策建议。 我从这几个方向跟大家沟通一下。
智能化发展趋势
智能化的核心构成是一系列主动安全系统，自动驾驶的现实应用其实质是一系列主动安全技术叠加与集成。可以说，未来的自动驾驶一定是车路协同的自动驾驶。
举一个例子，下午3~5点我们开车由东往西的时候，正好对着西晒的阳光，很刺眼，很难看清楚红绿灯。人眼看不清楚红绿灯，摄像头就一定能看得清楚红绿灯吗？在未来，你是否能看清楚红绿灯，摄像头能否看清楚红绿灯都无所谓，当路侧设备随时广播发送的信息，被车载设备接收以后，驾驶人及智能感知设备就不必精准识别交通信号了，车路协同是我们认为“最靠谱”的一个技术路线。
营运车辆是道路交通运输装备，国际惯例交通运输部是管全链条，在车辆生命周期过程中交通运输部管了95%。营运车辆行业发展趋势表现为“四种模式”的转变：一是以数量收益的模式逐步转变为以质量收益的模式；二是以规模发展的模式转变为以个性化发展的模式；三是供给主导市场的模式转变为需求主导市场的模式；四是以产品为核心的发展模式转变为以服务为核心的发展模式。也就是说，未来车型及数量由提供出行/运输服务产业决定并引导。
在智能化汽车发展趋势方面，我认为有三点：
一是以数量收益的模式逐步转变为以质量收益的模式。智能化汽车的行业发展，终究是技术群的博弈，谁能占领技术制高点，谁将在行业中获得话语权，最终依靠以技术群为支撑的质量效应，获得最大收益。
二是以规模发展的模式转变为以个性化发展的模式。智能化汽车将实现由简单的交通工具到移动多用途空间的转变。驾驶员从繁琐的驾驶工作中解脱出来，办公、生活、娱乐成为了用户在汽车移动中的新活动选择。
三是供给主导市场的模式转变为需求主导市场的模式。传统汽车行业以供给主导市场的模式必将调转为以需求为导向；而且各类消费群体的多种场景需求的个性化将引导行业的定制化、个性化发展。
对于汽车智能化前景的预测，我认为无人驾驶是一种最终状态，在最终状态实现之前，所有的级别都不能脱离主体责任，也就是说车辆有人驾驶的、人负主体责任，无人驾驶的、机器负主体责任。我非常同意姚老师讲的一句话，在混合交通信息，技术没有完全达到终极阶段的情况下，现阶段以及五年以内我们的自动驾驶、智能驾驶，无论什么级别，要解决高效的问题是不可能，自动驾驶车不可能开得比人快。说明什么问题呢？假如把自动驾驶车辆融入到现在的实际交通环境中去，是寸步难行的，因为你讲规则，有很多不讲规则的驾驶人。任何一项技术是有局限的、有使用范围的，要达到怎么样的愿景，是一个长期的目标。
机动车智能化认识误区
自主式（孤立系统）和协同式（智能网联）系统发展趋势是不一样的，汽车的智能化，一定不是孤立的智能汽车，包括了立体通讯、车路协同、高度融合等等。但无论智能驾驶现在遇到什么，依然是未来发展的一种主要趋势和方向，方向性不可改变。像我前一时期在另外一个场合讲，如果说不变的，是我们不断向智能化迈进；如果说改变的，我们的运输模式、营运车型可能都是要变的。
四个不可行。一是，仅仅依赖本车的智能化不可行，智能化也是有局限的，即便是20万的车+200万的传感器依然会出现安全问题；二是，仅仅依靠GNSS、高精度地图不可行，在深山、高山峡谷地带、荒郊野外能获取稳定的GNSS信号？三是，仅仅依靠单一传感器类型不可行，真正的信息化、智能化都要用一备二；四是，智能机器人驾驶车辆不可行，未来的自动驾驶只有一个方向，就是把这个车变成智能机器人，从原始概念设计、生产到营运的全过程，就是设计生产的目标是智能汽车。
现在的障碍。第一，造好“传统”汽车是造好智能汽车的前提和基础。要把一辆汽车变成一个智能机器人，你底盘过关吗？底盘不过关，你敢控制车辆制动和转向？这是要命的事情，不妨你试一试，拿一款3杠4的农用车，把它做成一个自动驾驶的设备会发生什么，不敢想象。第二，这是一项涉及广泛、极其复杂的系统工程，需要很多部门和行业协作来完成零部件制作，汽车工业的核心在哪儿？我们到底掌没掌握核心技术？真正汽车的核心技术在哪儿？在零部件企业。目前，汽车电子产业生态并完善，中国还没有自己的EBS、ESC研发生产能力。第三，行业发展“防止四种误区”：一是产业规模防止无序扩张，二是产业方向防止超越现实，三是产业系统防止纵向垄断，四是汽车产品供给防止与运输业态需求不匹配。
我国要发展智能汽车，可以从四个维度突破障碍：一是汽车底盘技术是根本（整车级），二是汽车零部件是核心（零部件级），三是系统的可靠性是难点（系统级），四是汽车网络安全是保障（交互级）。
机动车智能化发展建议
我想强调一下，任何一项技术推动都需要有适宜条件。包括现在的主动安全防控技术、无人驾驶，什么样的技术都是有适用条件的，脱离了适用条件就是伪科学。如果不考虑新技术推动的适用条件或者忽略了这个条件，就会带来新的问题。尤其是安全问题，新的安全技术将会带来新的安全问题，这是我们非常关注和非常忧心，每个企业都考虑自己的利益，在推销的时候，只会说会带来什么样的利益，很少会去讲可能造成的安全问题。
全要素、全工况、全时空，高可靠性。全要素，很多人跟我讲不行，ADAS对人的识别还有困难。如果ADAS识别不了人，车来了不撞、人在前面了就撞，这是没有道理的。装了ADAS设备，就要实现从零到最高时速下，都可以识别，即全工况。全时空，阳光灿烂，条件非常好的时候，识别率达到90%，但是天一黑就识别不了，我装你干什么呀？天气好的时候，人也能看得见，天气不好我才看不见，才需要依赖智能化设备。
未来道路交通运输业的发展对车辆装备的需求。
（1）货运模式：大宗货物的集约化运输、小批量货物的专业化运输、各类需求的差异化服务（如配送），推动综合运输。
（2）客运模式：各类需求的差异化服务，推动综合客运接驳，尝试共享。
（3）技术需求：立足于5-10年，汽车技术自主发展建议。
我们五到十年内最关注的问题是车辆技术的完善，如果没有很好的车辆底盘，就非要动刹车、转向、动发动机，改变车辆性能的改装都是大改装，会有问题的。
车辆智能化技术的推动，我们也正在做一些实验、示范。我们对运输模式、对车型是有要求的，目前要解决的第一个问题就是碰撞问题，对于碰撞问题是最关注的，为什么？60%的事故是碰撞事故，解决碰撞问题，未来会更安全、高效。
我就说这么多，谢谢大家！
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混合智能：人工智能研究的下一站
人工智能研究的重要方向之一是借鉴认知科学、计算神经科学的研究成果，使计算机通过直觉推理、经验学习将自身引导到更高层次。目前的机器智能仍然是以计算机为中心，并没有实现人们所希望的“以人为中心”。如何把人类认知模型引入到机器智能中，让它能够在推理、决策、记忆等方面达到类人智能水平，是目前科学界讨论的焦点。
人工智能（AI）到底会不会替代人类？英国知名物理学家史蒂芬·霍金、美国首富比尔·盖茨曾不止一次对这个问题抛出肯定回答，然而人工智能领域的科学家们却不这么认为。
“作为一种可以引领多个学科领域、有望产生颠覆性变革的技术手段，人工智能技术的有效应用，意味着价值创造和竞争优势。然而，人类社会还有许许多多脆弱的、动态的、开放的问题，人工智能还都束手无策。从这个意义上讲，任何智能机器都没有办法去替代人类。”在7月31日于西安举办的一场学术沙龙中，中国工程院院士、中国自动化学会理事长郑南宁谈到，因此有必要将人类的认知能力或人类认知模型引入人工智能系统中，来开发新形式的人工智能，这就是“混合智能”。
“这种形态的AI或机器智能将是一个可行而重要的成长模式。”郑南宁指出，智能机器与各类智能终端已经成为人类的伴随者，人与智能机器的交互、混合是未来社会的发展形态。
日前，在党中央、国务院统一部署和要求下，《新一代人工智能发展规划》（下简称《规划》）对我国人工智能发展战略做了全面部署，明确了我国人工智能发展的总体要求及“三步走”的战略目标。其中，在《规划》部署的5个重要方向中，“人机协同的混合增强智能”赫然在列。
什么是混合智能？
如何定义混合智能？“由这个字面来讲的话，混合智能应该是混合不同类型的智能。什么样的智能需要混合呢？人工智能、人类智能以及自然界的智能。”澳门大学科技学院院长、讲座教授陈俊龙告诉《中国科学报》记者，虽然人工智能在搜索、计算、存储和优化领域比人类有更高效的优势，但目前它的高级认知功能，例如感知、推理等方面还远远比不上人脑。
“毕竟机器的感知和推理还是由人类去设计的。”陈俊龙说，作为自然赋予人类的智能，目前在脑神经科学领域，人们要完全弄清楚人脑的工作原理还是任重道远。
“当前的人工智能系统在不同层次都依赖大量的样本训练完成‘有监督的学习’，而真正的通用智能会在经验和知识积累的基础上灵巧地‘无监督学习’。如果仅仅是利用各种人工智能计算模型或算法的简单组合，不可能得到一个通用的人工智能。”郑南宁解释说，因此，“人机协同的混合增强智能是新一代人工智能的典型特征”。
郑南宁指出，尽管在特定领域的人工智能系统如谷歌的Alpha Go、IBM的深蓝和Watson等依赖强大的计算能力在挑战人类智力方面取得了巨大进步，但这些系统还无法通过自身思考得到更高层次的智能——它们与具有高度自主学习能力的通用人工智能依然存在着差距。
“但是，人工智能在这些特定领域应用的巨大成功为我们研究与发展新一代人工智能提供了重要的借鉴和新的方法。”郑南宁将混合智能的形态分为两种基本实现形式：“人在回路的混合增强智能”和“基于认知计算的混合增强智能”。
混合智能的两种形态
“人在回路的混合增强智能”是将人的作用引入到智能系统中，形成人在回路的混合智能范式。在这种范式中人始终是这类智能系统的一部分，当系统中计算机的输出置信度低时，人主动介入调整参数给出合理正确的问题求解，构成提升智能水平的反馈回路。
“把人的作用引入到智能系统的计算回路中，可以把人对模糊、不确定问题分析与响应的高级认知机制与机器智能系统紧密耦合，使得两者相互适应，协同工作，形成双向的信息交流与控制，使人的感知、认知能力和计算机强大的运算和存储能力相结合，构成‘1+1>2’的智能增强智能形态。”郑南宁解释说。
而“基于认知计算的混合增强智能”则是指在人工智能系统中引入受生物启发的智能计算模型，构建基于认知计算的混合增强智能。
“这类混合智能是通过模仿生物大脑功能提升计算机的感知、推理和决策能力的智能软件或硬件，以更准确地建立像人脑一样感知、推理和响应激励的智能计算模型，尤其是建立因果模型、直觉推理和联想记忆的新计算框架。”郑南宁说，对当前人工智能而言，解决某些对人类来说属于智力挑战的问题可能是相对简单的，但是解决对人类来说习以为常的问题却非常困难。
他举例说，很少有三岁的孩童能下围棋（除非受过专门的训练），但所有的三岁孩童都能认出自己的父母，且不需要经过标注的人脸数据集的训练。
“人工智能研究的重要方向之一是借鉴认知科学、计算神经科学的研究成果，使计算机通过直觉推理、经验学习将自身引导到更高层次。”西安交通大学人工智能与机器人研究所教授薛建儒告诉《中国科学报》记者，目前的机器智能仍然是以计算机为中心，并没有实现人们所希望的“以人为中心”。如何把人类认知模型引入到机器智能中，让它能够在推理、决策、记忆等方面达到类人智能水平，是目前科学界讨论的焦点。
人机混合是否最终阶段？
AI之所以未能如人所愿，薛建儒提出，最大的问题就是科学家对人脑的认知模型还没有一个统一的认识，或者得到的模型还都是对大脑非常局部的理解。但是大脑是多层次化、有整体性，并且有各种各样耦合关系的有机体，目前暂时没有办法得到一个统一、通用的架构。
基于此，微软亚洲研究院主管研究员罗翀认为，“混合智能可能不是AI发展过程中的一个过渡阶段，有可能就是AI的最终阶段——我们不可能让机器自己去学习很多东西、学到很强的状态，AI最终可能就是一个人机混合的状态。”她转而说：“这个状态也没什么不好。”
对此，国家千人计划专家、兰州大学信息科学与工程学院院长胡斌略带质疑，他认为将混合智能当做AI的最终阶段略显“极端”。
“这的确很难去界定，或者应该表达为，我们不应该去担心有一天机器会完全取代人类。”罗翀回应道。
郑南宁补充说，人工智能的发展会始终伴随人类社会的进化，人类的进化也会不断地推进人工智能技术和理论的发展，而人工智能技术与理论的发展也不断催促着人类朝着更加文明的时代去进步。“换句话说，就算人类在地球上消失了，人工智能也能随之走向宇宙中非常深邃的地方。”
西安交通大学视觉信息处理国家工程实验室副主任龚怡宏进一步提出，要实现人机协同的混合智能，需要解决的第一个难题就是人和机器之间的交互问题。“当前随着语音识别、触控屏等技术的发展，我们在人机交互方面取得了一些进步，但是这还远远不够，人机之间需要更高效的交互。”
龚怡宏表示，目前人和机器之间的信息传递效率仍然非常低，远未能实现真正意义上的人机协同、互相促进。“信息传递的通路是混合智能一个关键问题，是未来必须解决的。”
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双一流高校纷纷布局：高教“四小龙”正成顶尖名校聚集地！
长期以来，中国高教重镇主要是几大中心城市，包括北京、上海、南京、西安、武汉、成都、长沙等。这些重点城市不仅高校数量众多，而且顶尖名校林立，中国排名靠前的高校大多位于这些城市。
不过，随着“雄安新区”的横空出世以及杭州、深圳、青岛等城市高教实力的快速崛起，中国高教格局正悄然改变。
目前，除了将建设的“雄安大学”外，雄安新区已有清华、北大等一大批双一流前往布局或对接。而杭州、深圳、青岛等城市也投入巨资新建或引进双一流高校和国外名校，加上三大城市本地高校的快速发展，这些城市名校数量已今非昔比。
雄安：“雄安大学”横空出世，清华北大等10多所名校已对接
作为继深圳特区和上海浦东新区之后的又一个国家级新区，雄安新区自出世之日起就备受关注，特别是高校和科研机构将如何发展更是牵动着很多人的心。
刚刚出炉的《河北雄安新区规划纲要》指出，支持“双一流”建设高校在新区办学，以新机制、新模式努力建设世界一流的雄安大学。北京市委常委会上强调，支持在京高校向雄安新区转移。
在高等教育方面，《河北雄安新区规划纲要》指出：重点承接著名高校在新区设立分校、分院、研究生院等。建设世界一流研究型大学，培育一批优势学科，建设一批特色学院和高精尖研究中心。打造知识溢出效应明显的大学园区。支持“双一流”建设高校在新区办学，以新机制、新模式努力建设世界一流的雄安大学，统筹科研平台和设施、产学研用一体化创新中心资源，构建高水平、开放式、国际化高等教育聚集高地。
除了世界一流的“雄安大学”外，目前已有10多所名校已对接雄安新区，包括清华大学、北京大学、中国人民大学、北京理工大学、北京师范大学、中国传媒大学、北京邮电大学、北京体育大学、河北大学、大连理工大学、东北财经大学、河北工业大学等。未来，随着雄安新区的快速发展，预计还将有一大波双一流高校布局雄安新区。
杭州：未来10年引进60所名校名所
虽然有浙江大学这样的全国顶尖名校，但与北京、上海、南京、武汉、成都等地相比，杭州的高等教育资源确实比较薄弱，与杭州的发展目标和定位不相称。
不过，随着西湖大学正式获批以及杭州大力引进高校的措施出台，杭州高教实力相对偏弱的现状正在改变。目前杭州的高校如下：
本地双一流高校：浙江大学、中国美术学院；
本地其他高校：浙江工业大学、杭州电子科技大学、浙江工商大学、浙江理工大学、浙江农林大学、杭州师范大学、浙江中医药大学、浙江财经大学、中国计量大学、浙江科技学院、浙江传媒学院、浙江外国语学院等；
正在建设或引进的高校：西湖大学、浙江工程师学院、北京大学信息技术高等研究院、清华大学长三角研究院杭州分院、北京航空航天大学杭州创新研究院、奥克兰大学中国创新研究院、中法航空大学等；
刚刚过去的三月份，杭州市出台了《关于“名校名院名所”建设的若干意见》，未来10年，杭州将引进建设一批国内外有重要影响力的高水平大学和科研院所，其中包括：
引进世界一流大学建设1所独立法人的中外合作大学
引进5所以上国内一流大学来杭建设分校、校区或研究生院
引进建设20个高等教育层次的非独立法人中外合作办学机构或中外合作办学项目
引进国内外优质高等教育和科研资源或世界500强企业建设30个高水平科研院所。重点引进国家“双一流”建设大学、全球排名前百位的世界一流大学，以及全国学科评估前五位，或全球排名前二十位的学科。
为扎实推进“三名工程”，未来10年，杭州将加大资金投入力度，针对不同类型的引进项目，由市和区县（市）两级财政给予前期（5年）运行经费支持。在经费保障方面，对引进的国内大学分校、校区、研究生院，给予最高2000万元补助，对引进的非独立法人中外合作办学机构，给予最高2000万元补助，对引进的科研院所给予最高3000万元补助。
深圳：已引进18双一流高校+6所香港高校
这两年来，关于深圳引入名校的消息不绝于耳。对于深圳来说，作为和北上广起名的一线城市，高等教育却长期积弱，而深圳这两年在高等教育上的发力与崛起速度可谓令人瞠目结舌。
刚刚公布的《深圳市科技创新委员会关于2018年科技研发资金基础研究、技术攻关、重点实验室、工程中心、公共技术服务平台、股权投资、创业资助和科技应用示范项目的公示》名单显示，用于支持深圳本地大学、与深圳合作的国内外著名高校及科研机构（含17所外来985，1所211和6所港校）的资助项目数量占总项目的70%左右，项目类别主要包括基础研究、重点实验室、应用示范等。
不知不觉，深圳已引进的著名高校包括18所双一流高校和6所港校，这还不包括已经和深圳签署协议的中国科学院大学、上海交通大学、中国人民大学等著名高校。按照目前的发展速度，未来中国大多数985高校将落户深圳，几乎占据了中国高等教育的半壁江山。
本地高校及科研机构：深圳大学、中国科学院深圳先进技术研究院、南方科技大学、深圳信息职业技术学院、深圳职业技术学院、深圳技术大学筹备办公室；
外来一流大学建设高校（17所）：哈尔滨工业大学深圳研究生院，清华大学（清华大学深圳研究生院、清华-伯克利深圳学院筹备办公室、深圳清华大学研究院），北京大学（北京大学深圳研究生院、北京大学深圳研究院、北京大学深圳医院），华中科技大学深圳研究院，北京理工大学深圳研究院，中山大学，武汉大学深圳研究院，西北工业大学深圳研究院，西安交通大学深圳研究院，南京大学深圳研究院，山东大学深圳研究院，天津大学深圳研究院，浙江大学深圳研究院，东南大学深圳研究院，厦门大学深圳研究院，湖南大学深圳研究院，深圳北航新兴产业技术研究院；
外来一流学科建设高校（1所）：中国地质大学深圳研究院；
香港高校（6所）：香港科技大学深圳研究院，香港中文大学（深圳），香港城市大学深圳研究院，香港理工大学深圳研究院，香港大学深圳研究院，香港浸会大学深圳研究院；
外来其他高校（3所）：南方医科大学深圳医院，广东海洋大学深圳研究院，深圳罗兹曼国际转化医学研究院。
青岛：引进国内外名校超30所
自2012年起，青岛开始发力引进优质高等教育资源，同时出台了一系列配套支持政策，努力营造“大学城”的氛围。2016年初，青岛出台了《关于加快引进优质高等教育资源的意见》，决定设立100亿元高等教育发展基金，明确对引进的国内外优质高等教育机构提供资金、土地等一系列政策支持。
仅2017年上半年，青岛市便分别与中国社会科学院、西北工业大学、武汉理工大学和剑桥大学4所高校签署合作协议或备忘录。截至目前，与青岛市政府签约来青的高校已有30所。
本地双一流高校：中国海洋大学、中国石油大学（华东）；
本地其他高校：青岛大学、青岛科技大学、青岛理工大学、青岛农业大学、山东科技大学等；
引进一流大学建设高校（14所）：山东大学青岛校区，西安交通大学青岛研究院，天津大学青岛海洋技术研究院，大连理工大学青岛新能源材料技术研究院，四川大学青岛研究院，吉林大学青岛汽车研究院，北京航空航天大学青岛校区及青岛研究院，复旦大学青岛研究院，同济大学青岛高等研究院，哈尔滨工业大学青岛科技园，清华大学大数据工程研究中心、金融科技产业研究院、清华青岛艺术与科学创新研究院、大数据研究中心，北京大学（青岛）城市治理研究院，中国人民大学青岛研究院，西北工业大学青岛研究院；
引进一流学科建设高校（11所）：上海财经大学青岛财富管理研究院，哈尔滨工程大学青岛校区和青岛研究院，对外经济贸易大学青岛校区及青岛研究院，中央美术学院青岛校区及大学生艺术创业园，中国科学院青岛科教园（中国科学院大学），北京外国语大学，西南交通大学青岛轨道交通研究院、研究生院，中国政法大学国际城市管理青岛研究院和中美城市管理学院，华东理工大学青岛创新研究院，武汉理工大学；
引进其他高校（6所）：山东中医药大学青岛中医药科学院，大连工业大学海洋健康食品研究院，中国社科院大学青岛校区，中德双元工程大学，普华永道大学，联合国大学可再生能源学院，东北财经大学青岛金融研究院。
作为继深圳特区和上海浦东新区之后的又一个国家级新区，雄安新区备受国家重视，未来发展势头将会非常迅猛，各类双一流高校预计都将前往布局。
而杭州、深圳、青岛三地经济发展迅速，随着这些城市对高等教育的大力支持，本地高校和引进高校都将迎来快速发展。
雄安、杭州、深圳、青岛，高教“四小龙”正成为顶尖名校的聚集地。
科学网、科技网、交通新闻网
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自动驾驶的理想破灭？我看到的这些场景都是噩梦
编者按：本文来自微信公众号“网易智能”（ID：smartman163）
大家都说“由广告支持的”商业模式破坏了互联网，接下来同样的情况可能出现在交通工具上。
在对自动驾驶汽车进行了近10年的大肆宣传之后，这一热潮似乎正在慢慢消退。根据研究咨询机构Gartner的报告，自动驾驶汽车正从“过高期望的顶峰”跌落到“幻灭的低谷”。
自动驾驶汽车理想破灭的原因之一是人们对其所谓的安全优势的怀疑。今年3月，亚利桑那州的一名行人被一辆“半自动驾驶”车辆撞倒，也就是一辆可以在部分时间自动驾驶的汽车，但是它需要一个人类驾驶员作为后备。去年，另一辆半自动汽车撞上了一辆大卡车，导致人类司机死亡。
理想破灭的另一个原因是城市居民日益增长的担忧，他们认为，自动驾驶汽车让出行变得更加方便，因此人们将会更多地使用它。他们担心，这将会增加车辆行驶里程（VMT），从而进一步阻塞美国本已拥挤不堪的城市街道。
我没有第一个担忧——我有信心，自动驾驶汽车最终会实现完全的“自主驾驶”，并在安全方面做得很好，从根本上减少道路上的事故。
但我确实有第二个担忧，事实上，我觉得人们对它的担忧还不够。我们有理由相信，任何私人自动驾驶汽车行业都不会仅仅增加VMT，而是会主动去追求更多的VMT。
当我在纽约邮报上看到一家名为Vugo的新公司时，我突然意识到了这一点。Vugo与纽约市约3500名Uber和Lyft司机签订了合同，在他们的车辆上安装视频屏幕。这些屏幕将播放视频广告，至少在一开始，它们不能关闭或完全静音。
据《华盛顿邮报》报道，纽约的司机们喜欢这种安排（当然，其他人都觉得这很烦人）。Uber和Lyft直接向乘客收取车费，而最终司机得到的费用所剩无几。他们需要额外的收入，也就是广告。
这是经济动力的萌芽之一，它可能会让人无法发挥自己的潜力，并在此过程中造成巨大的破坏——就像它对互联网造成的影响一样。我所说的是，广告是一种商业模式。
如果自动驾驶共享汽车主要通过广告来获得资金，我们最终面对的汽车行业将更加致力于这一行业的霸主地位——比较好的情况是，它会是一个不情愿的合作伙伴，不愿意让城市变得更加密集和更宜居。比较坏的情况就是，它会成为我们的敌人。
作为一种商业模式，广告是有危害的
现在，我们已经有了一种近乎传统的看法，即我们当前的数字环境遭到的许多破坏，都可以归因于由它所构建的商业模式。如今，几乎所有的网站、社交媒体网络和应用的资金来源都是广告。他们只有在吸引到用户注意的时候才会赚钱，所以他们在无休止的、循环不断的、狗咬狗的斗争中。
广告的供应方面不再有任何实际限制：内容生产成本低廉，在线空间无限。对收益的唯一限制是在需求方面。人们每天只有那么多的时间，并且有他们自己的事情要关注。因此，每款应用不仅是在与其他应用竞争，还与Netflix、烹饪、睡眠、工作和锻炼——其他任何可能会将你的注意力从应用中转移出来的东西都在竞争。
因此，这些工具背后的工程师们越来越善于利用人类的认知和情感上的怪癖，提供短期的多巴胺爆发，从而使人上瘾。我们对短期多巴胺的追求创造出了一个充满各种信号的环境——许多信号是嫉妒、怨恨和愤怒等基本情绪——我们的注意力变得分散、我们变得不快乐。我们用来访问互联网的主要工具都在追求着效率和注意力、点击和眼球，因为这正是商业模式所需要的。它正在破坏互联网，这可能也会毁掉交通。
交通将变得更像一个应用
交通专家们已经达成一致意见，交通运输正在演变为一种服务，而不是一种商品。消费者将购买里程，而不是购买汽车。
三种趋势正在交通运输中出现：电气化、自动和共享。任何声称知道这些趋势将如何发挥作用的人，声称懂得这些变化的时机的人，很可能有其他目的——赚钱。但这三种趋势的逻辑都倾向于将交通作为一种服务（toward transportation as a service，TaaS）。
这是一个看似合理的场景：汽车的电气化仍在继续。像Uber和Lyft这样的共享汽车服务正变得越来越受欢迎，自动驾驶汽车也逐渐取代了人类司机。随着时间的推移，TaaS成为了规则而非例外；例如，到2030年，大多数人会通过召唤共享的电动自动驾驶汽车来完成他们大部分的出行活动。
除非城市拥有这些车辆的所有权，并开始提供运输服务（TaaPS），否则这是不可能的。在税收的支持下，私营企业正在参与这一过程。竞争将是残酷的，随之而来的是减少订阅费用或每英里收费。总有一家新公司愿意削减成本以推动业务快速增长——而在这种情况下，削减后的成本是非常之少的。
无人驾驶汽车将比人类驾驶更便宜，电动汽车将比内燃汽车便宜。只要太阳出来，价格低廉的可再生能源将为电网提供能量，电力将会很便宜。资本和运营成本将会很低，因此除非公共政策强制实行某种价格下限，否则每英里的出行费用将会稳步下降。最终，有人会考虑将需要支付的费用降为0美元。
交通将作为一种免费服务（TaaFS）！数字科技的历史为我们提供了一个线索，说明在这种情况下，“自由”意味着什么，以及它存在于哪里。公司仍然需要赚钱。而在不收费的情况下，将顾客货币化的唯一方法就是让他们成为产品，也就是说，通过广告来吸引他们的注意力。一旦自动驾驶汽车的老板开始寻找其他的收入来源，他们将不可避免地抓住它。
如果人们不愿意忍受，他们会购买订阅或者为无广告的运输服务（TaaAFS）支付额外的费用，这是一件很好的事情。但这并不是历史所显示的。相反，顾客们一次又一次地表明，当涉及到服务时，他们会选择更便宜的选项——牺牲品牌忠诚度（和个人隐私）。
比如航空公司，在那里，顾客们忍受着不舒服，以换取便宜的基础费率。再看看媒体，广告模式让订阅模式相形见绌。还有“会员俱乐部卡”在杂货店和零售店的受欢迎程度，顾客通过这些卡片交换他们的私人信息以获得折扣。Facebook和Google也在对我们的生活进行360度的监控。
或者看看纽约和华盛顿的出租车吧，许多出租车上已经嵌入了广告屏幕，原因和上面的一样：他们不能从你的前端得到足够的钱，所以他们不得不在后端将你货币化。
这是可行的。人们为了更便宜的价格，特别是“免费”的东西，会做任何事情，展示任何东西。因此，我们至少要考虑这样一种可能性，即未来的交通运输可能由大量由广告收入资助的共享、电动、自动驾驶汽车组成——我们的智能汽车将成为我们的下一个智能手机，成为广告商吸引我们注意力的工具。
广告支持的交通将是一场噩梦
那太可怕了。不要介意汽车使用者有一天会发现他们的正在被闪烁的按键所干扰，失去他们可能在安静的沉思中度过的时间。
如果汽车真的变成了“行驶的”智能手机，变成各种广告支持的视频、应用、游戏和服务的“平台”，我们可以预料，那些主导着像Facebook或Candy Crush这样的在线服务的动机，也会主导交通领域。也就是说：汽车需要你的更多的时间和更多的注意力。
花时间和汽车在一起的唯一方式就是开车去某个地方。只要他们从广告中获得收入，共享汽车的拥有者就会希望有更多的人去更多的地方开车。他们的收入将随着VMT的增加而增加，因此他们将努力使VMT最大化。将广告收入投入到VMT，将使该行业完全反对其他非汽车的交通方式，并使之成为良好城市规划的敌人。
这将增加短期的满足，削弱长期的远见——而在交通规划方面，远见已经够难了。过去，每一项新发明都被吹嘘为“更像互联网”，它将使一些旧的遗留系统变得“更像互联网”。如今，这种吹嘘的语气听起来并不是好事。也许有一些互联网的特征我们并不希望采用。
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壹月高校热点新闻
西湖大学预计 2022 年建成
4月3日，西湖大学（云谷校区）正式动工，校园总规划面积约为3000亩。首期项目建筑面积约635亩，预计2022年建成投用。
而就在不久前，西湖大学正式获得教育部批准设立。定位为研究型高等学校，主要开展基础性、前沿科学技术研究，着重培养拔尖创新人才。在西湖大学创校校董第一次会议上，施一公正式当选首任校长。
说起西湖大学，它凝结了施一公、陈十一、潘建伟、饶毅、钱颖一、张辉和王坚等中国7位学术知名人士的心血。施一公曾表示，希望用较短的时间、以最优秀的师资培养最优秀的学生，打造一流的成果。
这样一所与众不同的高校，就像鲇鱼搅动了池水，给其他的鱼儿带来生机。高校同仁不仅对其承诺的人才培养、办学效果、科技成果转化等充满了期待，也对于高教改革寄予了示范的期许。
据透露，西湖大学将借由灵活的机制，探索研究型大学如何提高效率，让教师专心学术。不得不说，在当前体制下，高校申请程序繁琐，报账耗费大量心力，甚至影响有益的尝试；评价机制中过分重视论文，在高校中一时尾大不掉；高校之间“挖人”严重，但如何用好人才却打上问号。西湖大学建立现代大学制度，兑现承诺，上述问题避无可避。期待在2022年正式建成之际，如施一公所说，“如果模式探索成功，我相信会对中国高等教育发展提供可借鉴的参考意义。”
全国学生资助管理中心发布第1号防诈骗预警
4月3日，全国学生资助管理中心发布2018年第1号预警，以公安部门总结的“6个一律+8个凡是”，提醒广大学生及家长提高警惕，不要被电话、短信、微信中的诈骗信息蒙蔽。
每学期的开学季和毕业季，都是诈骗高发的节点。尤其是打着发放奖学金、助学金、生活补贴名目的诈骗，成为近年来行骗的主要手段之一。此次发布第1号预警，在一定程度上反映出大学生因受资助被诈骗的现象已是很严重。
近年来，各高校都纷纷把防诈骗教育纳入讲座、微课，警民联动打造平安校园，探索了诸多形式。但为什么大学生的财物还屡次被骗子得手？
在笔者看来，一方面，骗子花样百出，防诈骗教育固然需要面面俱到，但还是要结合时间、地域着重强调几大主要、常见的行骗方式；另一方面，借助社会资源打击诈骗的力度还不够，似乎全社会都在防诈骗，但往往涉事的只有高校、银行、公安局。事实上，以资助名义进行的诈骗，学生资助管理中心这样的部门的确应该有所担当。
第1个英语能力测评标准发布
4月12日，面向我国英语学习者的首个英语能力测评标准《中国英语能力等级量表》（以下简称“量表”）由教育部、国家语委发布，6月1日正式实施。
长期以来，我国外语考试存在标准各异、考试内容不全面、国际认可度不高等问题。量表以语言运用为导向，将我国英语学习者的英语能力从低到高划分为“基础、提高和熟练”三个阶段，共设九个等级，相较于从前外语考试门类繁多无从比较、考试体系不连贯等状况确实是一大进步。
虽然制定者对外宣称量表不是教学大纲、考试大纲，9个等级并不是对学生的强制要求，但是大学是否会重现对英语考试的追逐，让人不禁打上问号。不少人对四六级考试都有这样的记忆——高校将评奖学金、升学与之挂钩，甚至课堂教学内容也围绕四六级进行改革。
有专家指出，产生这一现象的根本原因在于，这类英语考试由行政主导，而非社会性质的考试，导致高校很容易将其作为人才培养的一档指标，将它与学生评奖、升学挂钩；为了获得这些“附加分”，学生中也出现重视英语胜过专业课的现象。
我国的英语能力测评想要与世界接轨，恐怕不能只改其形，还要多借鉴国外的做法，比如去行政化、建立社会化评价。
12位高校领导喊话大学生：留汉不留憾
“留汉不留憾！”4月17日，12所武汉高校的书记、校长相继发声，齐唤大学生留下来！乐回来！
武汉此次打出的口号是“打造大学生最友好的城市”，实施百万大学生留汉创业就业工程，第一波主打校领导温情牌。
事实上，不只是武汉，近一段时间，北京、上海、西安、杭州等20余座城市纷纷出台人才新政，表达留才诚意。就在武汉高校领导齐发声的前一天，西安市为第30万名新落户人员颁发纪念奖牌。
与吸引高学历人才落户相类似的另一个现象则是中西部高校顶尖人才频频被挖。可见，城市发展对高学历人才的渴求，上至院士，下至学士，已经达到了白热化程度。
现在讨论吸引高学历人才落户是否无序还为时尚早，它不过是城市发展进程中的一个节点。但是，校城合作反过来对大学的人才培养、社会服务提出了更高的要求。
比如，城市所看中的创新创业能力，需要高校在象牙塔内激活，那么，高校势必要为大学生提供相关的教育、环境乃至平台；城市所看中的社会服务能力，越来越依托于产学研合作，那么，以实验室为基础所进行的科研转化在创新创业团队必然受到鼓励，高校该如何加以扶持、鼓励，也要出政策。
上述要求所带来的高校考验应该相应跟进，否则纵使是书记、校长喊话，也是效果有限。
52.6%受访大学生建议高校就业指导早开始
日前，一项媒体调查显示，52.6%的大学生希望高校就业指导早开始，面向全校各级学生。
目前高校就业指导多集中在毕业季。面向全校各级学生开展就业指导，这或许是一个不错的建议。因为从大二暑假开始，一部分学生就面临着实习，通晓职场礼仪、作好职业规划是他们所需要了解的知识。而到了大四前后，了解面试技巧又成为一部分临就业大学生的刚需。不同阶段对应着不同的需求，如果打包到临毕业时解决，不仅显得滞后，也让忙于写毕业论文、找工作、找房子的准毕业生分身乏术。
当然，即便就业指导有针对性地面向不同年级的学生，仍然需要重视解决就业指导的质量问题。根据调查，一些学生反映，就业指导的课程偏重理论，缺少互动性，这也是不少高校的一大通病。实际上，学生有向学之心，高校普遍都有企业资源，要解决这一弊病并不是很难，关键在于，高校要不断根据学生的反馈，修正自身的就业指导方案，以适应现代职场快速变更的节奏。尤其是对于一些原本就业率就不错甚至毕业生供不应求的高校，这一问题更容易被忽视，应该引起重视。
（温才妃）
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专家：人工智能伦理与技术发展密切相关
本报讯（记者计红梅）“人工智能的不确定性及风险不仅带来了新的挑战，也引发了法律、社会伦理等各方面的问题。”4月19日，在中科院科技战略咨询研究院举办的“人工智能的战略挑战”研讨会上，中科院科技战略咨询研究院院长潘教峰如是表示。
他认为，在人工智能（AI）已经成为国际竞争新焦点这一大背景下，我们需要在AI发展的这一关键阶段，对其所面临的战略挑战进行冷静、前瞻性的思考。
近年来，随着人工智能的迅猛发展，其所带来的法律、伦理等问题也日益引起争议。
4月4日，由澳大利亚新南威尔士大学人工智能教授发起，美国、日本、中国等30多个国家和地区的研究人员签署了一封公开信，敦促韩国科学技术院停止人工智能武器的研发。
此前，美国当地时间3月18日晚，Uber公司的一辆无人驾驶汽车在亚利桑那州坦佩市撞死了一名横穿马路的女士，成为全球首例无人驾驶致死事故。
对此，出席研讨会的欧洲科学艺术院院士、德国慕尼黑工业大学教授克劳斯·迈因策尔告诉《中国科学报》记者，人工智能的伦理问题在德国也引发了学术界和工业界的深入思考。2017年6月，德国交通部下属的伦理委员会发布了一份《自动和联网驾驶》报告，提出了自动驾驶汽车需要遵守的20条伦理规则。这是全球首个自动驾驶汽车伦理原则。
在他看来，现阶段机器学习是人工智能系统不断完善的主要驱动力。但是，机器学习的局限性之一是，其结果大多是以“黑箱”的形式存在的，即人们只能“知其然”，却“不知其所以然”。这是引发人工智能法律、伦理等问题的重要原因之一。
以自动驾驶为例，一旦发生事故，人们很难认定谁应当为此负责。也正因如此，人工智能伦理问题的解决与技术的发展密切相关。可解释、可说明性是目前人工智能系统亟待解决的问题。
中科院深圳先进技术研究院研究员乔宇介绍了计算机视觉的最新进展。他表示，计算机视觉是人工智能的核心领域之一，并产生了广泛的应用，但这一领域也面临着从监督学习到无监督学习、从推理到主动学习，以及可解释学习等需要进一步突破的问题。
“目前科学家们主要在从两条路径探索AI的发展：一是以深度神经网络为代表的神经网络算法的演进，二是脑科学研究的突破。”科大讯飞北京研究院院长王士进在介绍智能语音技术的进展时表示，相关数据显示，虽然目前中国和美国在全球AI发展中同属第一阵营，但在一些创新性工作方面，中国与美国相比还有较大差距。
迈因策尔认为，未来AI会全面渗透进人们的生活，对于国家核心力的打造具有决定性影响。中国将是人工智能领域居于领导地位的国家之一，甚至可能独占鳌头。而这一地位主要取决于人才的规模和其创新性程度。因此，教育将是最终决定人工智能竞争成败的战略性问题。
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河北雄安新区规划纲要解读：智能城市开新篇
“同步规划建设数字城市，努力打造智能新区。”设立河北雄安新区是千年大计，雄安也是一座未来之城。
“建设信息智能新区，既是规划落实‘坚持世界眼光、国际标准、中国特色、高点定位’要求的题中之义，也能充分发挥中国特色社会主义的制度优势和‘一张白纸’的起点优势。”中国工程院院士、京津冀协同发展专家咨询委员会副组长邬贺铨说。
面对“大城市病”，雄安新区肩负着优化京津冀城市群空间布局的重大使命。作为一个颇具历史气魄和前瞻眼光的“中国方案”，雄安新区将成为未来世界城市发展的样板。
虚实结合的共生城市
《河北雄安新区规划纲要》提出，坚持数字城市与现实城市同步规划、同步建设，适度超前布局智能基础设施，推动全域智能化应用服务实时可控，建立健全大数据资产管理体系，打造具有深度学习能力、全球领先的数字城市。
什么是数字城市？“数字城市就是在钢筋水泥的实体城市基础上，形成‘比特’构建的数字虚拟城市，实现城市各类要素的数字化、可视化呈现与调配。”中国信息通信研究院院长刘多说。
根据规划纲要，雄安新区将充分引入和运用大数据、云计算、人工智能等新技术，加强智能基础设施建设，提供全面智能化应用服务。
全面部署感知设施系统。未来雄安新区的建筑、道路、桥梁、停车场、信号灯乃至灯杆、井盖、垃圾桶都是智能的，它们有自己的身份证，构建时时处处能够感知、万物互联、信息相通的智能城市体系，出现问题也能及时得到快速响应处理。城市统一的物联网平台将真正实现，整个新区的基础设施智慧化水平将大于90%。
建设多网协同的泛在无线网络。雄安新区的地上地下全通达、多网协同的泛在无线网络将全面构建。5G网络将在雄安新区全面覆盖，实现千兆宽带入户，万兆宽带入企。
大数据得到充分运用。依托大数据，新区的智能城市信息管理中枢将成为“城市大脑”，它具有深度学习、自我决策、自我优化能力，通过大数据模拟仿真，制定最优方案，实现科学决策。
当前，多数城市的治理决策缺乏足够准确的数据支撑，导致城市问题频现，如城市规划布局不合理，学校医院分布不均衡，交通信号灯设计不科学等。而雄安新区则可通过大数据的汇聚、分析，了解城市运行状态和问题，预测未来的趋势，既能防患未然，又能良性引导。
“打造智能新区不是机械地对城市和人进行智能化管控，而是在全社会共建、共治、共享的基础上，实现资源高效配置，带动智能化治理、服务，让人们更多地体会到便捷感、获得感和幸福感。”刘多说。
便捷高效的交通路网
根据规划纲要，新区将构建实时感知、瞬时响应、智能决策的新型智能交通体系框架，建设道路网、信息网和能源网“三网合一”的智能交通基础设施。同时，构建全息泛在互联的感知系统，重点加强环境信息、路面状况信息、交通流信息等感知设施装备的布设，实现道路网中各要素的全息感知，并依托全覆盖的通信网络实现泛在互联。
智能是创新城市交通的技术支撑。未来，在雄安新区，车很智能，路更智能，车辆超视距感知、全程绿波通行、多车协同编队、智能泊车引导、公共智能驾驶服务、无人化物流配送将走进人们的生活。
“智能共享汽车将成为未来雄安新区智慧出行体系的主导，它能极大减少交通驾驶事故，提升交通出行效率，降低车辆排放污染，增加出行便利条件。”中国城市规划设计研究院交通分院杜恒说，“雄安新区将形成以人为本的安全、高效、节能、舒适的共享出行新典范。”
利用智能交通技术，未来的雄安新区将打造智能运行、层次丰富的公共交通。公交系统分快线、干线与支线组织。同时，还将发展需求响应型的无人驾驶定制化公共交通系统，采用乘坐10人左右的智能驾驶车辆，智能生成线路，动态响应需求，为人们提供“门到门”服务。
公共交通占机动化出行方式的比例大于80%，公交枢纽换乘时间少于5分钟，组团内平均通勤时间单程少于15分钟……“便捷和高品质的公共交通服务将给人们带来媲美私人小汽车的出行体验，因此可以大大降低私人小汽车的拥有和使用意愿，避免形成交通拥堵这一‘大城市病’。”杜恒说。
在雄安新区，人们将享受到这样的智能交通服务：出门前，打开手机应用，各种路线选择、出行方式组合便展现在眼前，去目的地花费的时间、消耗的卡路里等都会计算出来。通过手机应用可以完成各类交通服务的预约与定制，人们只需要通过手机应用，一键下单、一键支付，便可完成“指尖上的出行”。
在交通管控上，雄安新区将建立数据驱动的智能化协同管控系统，探索智能驾驶运载工具的联网联控，采用交叉口通行权智能分配，保障系统运行安全，提升系统运行效率。
结合网络化布局、智能化管理、一体化服务，雄安新区将高效融入“轨道上的京津冀”，通过高速铁路网，20分钟可到北京新机场，30分钟到北京、天津，60分钟到石家庄。
优质共享的公共服务
按照习近平总书记要求，规划建设雄安新区，要坚持以人民为中心、注重保障和改善民生。雄安新区规划建设的一个核心理念就是把城市还给人。
在数字化基础设施支撑下，雄安新区的公共服务将朝着均等化、普惠化、便捷化的方向发展，以触手可及的智能应用，丰富百姓数字生活，推动健全城市智能民生服务。
“未来全域部署的多功能信息杆柱，具有照明路灯、WiFi设施和5G基站、视频监控、充电桩、环境监测、应急信息发布屏、紧急事件呼叫按钮等多种用途，人们可以上网、取电、紧急求助。政府和公共机构可以利用它发布信息，全面保障人们出行安全，提供无处不在的信息服务。”刘多介绍。
雄安新区还将建设以人为本、全时空服务的智能社区。所有政务服务将实现足不出户网上办理，医疗、教育、文化、旅游等服务主动推送、便捷获取。每个在雄安居住或工作的人都拥有一个高度安全、强隐私保护、不可篡改的数据账户，实现记录一生、管理一生、服务一生。
“雄安新区的公共服务设施在建设之初就是高质量、高水平的。我们在规划时就充分考虑了人们在这里工作生活产生的各种需求，整个城市的基础设施建设和城市公共服务同步。新区将引进国内外优质教育、医疗和文化资源。”中国城市规划设计研究院规划研究中心主任殷会良说。
社区—邻里—街坊的社区服务体系使雄安新区15分钟社区生活圈覆盖率达到100%。小学、社区活动中心、综合商场、便民市场步行10分钟可达，到幼儿园、便利店、卫生服务站等场所步行只需5分钟。
根据规划纲要，到本世纪中叶，雄安新区将全面建成高质量高水平的社会主义现代化城市。从“深圳速度”到“雄安质量”，迈入中国特色社会主义新时代的雄安，已走在全球城市建设探索的前沿。
“一张蓝图绘到底，脚踏实地接续干。”雄安新区一定会书写未来城市新篇章，成为人类发展史上的典范城市。
凤凰科技网、网易科技等
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别把茅台共享单车与芯片发展对立 它们不是替罪羊
（4月21日，在首届数字中国建设成果展览会上，工作人员向参观者展示可供5G网络信号使用的芯片。 图/视觉中国）
中兴被美国制裁事件，相关讨论仍未停歇。现在出现这样一种论调：茅台那么贵，外卖、共享单车烧钱那么多，都是在浪费社会资源，但大国竞争，光靠茅台，靠送外卖与共享单车，中国“永远赢不了未来的竞争”。
把茅台、共享单车、外卖与芯片硬拉在一起作比较，确实能得出某些似是而非的富有冲突性结论。但正如创投人朱啸虎说的，“如果连普通百姓吃穿住行的基本需求都满足不了，我们更赢不了未来的竞争。”
外卖、共享单车、网约车、街边的小餐馆、茅台酒，是市场经济中的现象，也是中国人生活越变越好的证明。这些现象不用为中国芯片行业的落后负责。因为他们本身并没有错，衣食住行，老百姓的幸福生活不是一件可有可无之事，而是国家的根本目的。
回溯整个改革开放的历史，就是中国人从吃饱到吃好，从穿暖到穿好，逐步满足基本需求的过程。
最初，一些人冒着风险偷偷摸摸用粮票换鸡蛋，后来有了自由市场，再后来，个体户、乡镇企业、集体企业、全球500强等，依次出现在中国的经济舞台上，各领风骚一段时间，完成历史使命之后，就悄然退场。
改革就是这么一步步走过来的，经济发展也是这么一步步走过来的。这就是经济规律。中国芯片行业，同样也不能摆脱这个规律，只能尊重市场规律，一步一步慢慢来。
目前，全球54%的芯片都出口到中国，中国每年进口芯片要消耗2000多亿美元外汇，芯片超过了石油和大宗商品，是中国的第一大进口商品。所以，很多人希望中国拥有自己的芯片体系，这个心情是可以理解的。
但芯片生产往往是大批量的，也是讲性价比、良品率、利润的市场行为；而企业又是以利润导向，按经济规律办事的。很多企业不愿搞芯片，不是因为没情怀，或“太浮躁”，更多的是因为经济发展水平、全球自由贸易分工、科研体系，乃至长期产权安排所致。
市场经济自有规律。当下，中国技术、经济、制造发展到了必须发展芯片之时，接下来自然会有企业去做。
现在有些人批评当年运十不该下马，并以现在大客机的成功试飞作为证明。但实际上，改革开放40年，特别是加入WTO之后，中国的制造业有了翻天覆地的变化。当年可能还不成熟的外部环境，现在已经成熟了。
更何况，当下很多呼吁国家大力发展芯片产业的声音，实际上就是在呼吁国家拿出更多的资金，扶持芯片行业。
这些财政补贴，最终还是源于市场。比如，茅台属于消费品，经济增长离不开消费；共享单车、外卖，这些新业态、新模式，带给人们更多的便利，激发更多的消费，刺激经济发展，才能增加税收，国家才有钱去支持芯片行业。
所以，发展共享单车、外卖、茅台，非但不与发展芯片行业矛盾，反而能为其蓄力。拿它们当芯片发展滞后的“替罪羊”，这个逻辑无法成立。
□刘钊保（专栏作家）
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如何提高自驾车安全性? 再加个热成像摄像头试试
（原标题：HEAT-SEEKING CAMERAS COULD HELP KEEP SELF-DRIVING CARS SAFE）
网易科技讯 4月24日消息，据国外媒体报道，随着Uber自动驾驶汽车车祸再次引发人们对自动驾驶汽车安全性的争议，Flir等公司认为热成像摄像头作为一种辅助探测手段，可以提高对行人或其他障碍物的探测率。
上月Uber旗下的自动驾驶汽车在亚利桑那州坦佩市发生致命车祸以来，大多数业内观察家都有两个基本问题：为什么自动驾驶汽车没有看到伊莱恩·赫茨伯格（Elaine Herzberg）穿过街道并在撞上她之前停下来？我们怎么样才能阻止这种情况再次发生？
图示：热成像摄像机可以探测到100多米以外温度的微小差异——哪怕只有0.1度。
Uber已经无限期暂停其测试计划，并正在与美国国家运输安全委员会（NTSB）对事故共同进行调查。 NTSB尚未透露任何调查结果，但车上配置的激光雷达是否存在问题是目前争议的焦点。也许它存在观察盲区，或缺乏将赫茨伯格确定为行人的策略。也许该汽车的软件无法将这些数据点转化为刹车或避开她的决定。
无论发生什么事，这场事故都会使自动驾驶汽车安全性成为业界争论的焦点。这也就是为什么一家名为Flir的公司发现了一个新的市场机会：为自动驾驶汽车配备热成像摄像头。
总部位于美国俄勒冈州的Flir公司产品负责人迈克·沃尔特斯(Mike Walters)说：“热成像摄像头非常善于观察到你最不想碰的东西。”他强调说，“当然，这就是人。”传统摄像头往往在可见光范围内进行观察，而Flir公司的热成像传感器则专注于红外光谱的检测。这种热成像摄像头可以检测到微小的温度差异——只要区区0.1度的温度变化——这样即便在寒冷的夜晚，自行车的冷金属也能从周围环境中脱颖而出。其探测的距离多达240米，能够以目前市场上功能最强大的激光雷达传感器相匹配。而且，与激光雷达系统不同，这些传感器不会受到烟雾或直射阳光的影响。
温度敏感的传感器已经应用在各种场景中：比如热寻的导弹中，检测电子设备中的腐蚀保险丝，在燃烧的建筑物中发现人。 Flir并不是唯一一家致力于研发热成像摄像头的公司。 “我们提高热成像摄像头在移动状态下的耐久性，不断降低其能耗从而可以搭配手机使用。我们也能够把它装在枪械的瞄准具上，从而检测到对方的开火位置等等。”Flir的竞争对手Seek Thermal公司战略部门负责人提姆·勒博（Tim LeBeau）如是指出。这样看来，即使在最颠簸的情况下，将这些摄像头放到汽车上也不是件困难的事。
图示：Flir一直在将机器学习技术应用于红外成像读数，帮助计算机学会识别行人和自行车等物体。
事实上，在过去的十年里，Flir的热成像摄像头已经安装在诸如宝马7系等50万辆汽车上。在黑暗中，当驾驶员难以辨认前方的动物或人时，会在仪表板屏幕上看到明亮的白色人形或动物形状。
Flir已经着手进行下一个合乎逻辑的步骤，正在训练行车电脑识别障碍。该公司一直将机器学习技术应用于红外成像数据，帮助计算机学习识别行人和骑行者等事物，就像其他人对传统相机数据所做的一样。 Flir希望开发一种使用热成像摄像头自动发现障碍物的系统，提醒驾驶员甚至根据情况及时刹车。
从这种驾驶员辅助系统中，可以很容易地想象一个完全自动的热图像传感器。它不会取代今天的传统车载雷达，可见光摄像头和激光雷达，而是一种补充手段——这是识别出道路障碍物的另一种方法。
“热成像摄像头的一个关键优势是它们的互补性，” 总部位于波士顿的自动驾驶汽车公司Nutonomy首席执行官 卡尔·伊阿格尼玛（Karl Iagnemma）说道。该公司去年被汽车供应商德尔福收购。他指出，“热成像摄像头可以在恶劣的天气条件下或是黑暗的环境中工作。”
当然，热成像摄像头并不完美。首先，它们造价太高。例如，Seek Thermal的摄像头价格在2500美元左右，目前该公司正在努力将价格降至1000美元左右。但与普通摄像头相比仍然很贵，这也就是为什么你只会在宝马7系中找到这种东西，而不是日产Sentra。当然，热成像摄像头还是要比激光雷达便宜很多。
此外，伊阿格尼玛指出热成像摄像头的分辨率不如传统摄像头，其所探测的红外线无法穿透玻璃，也就是说如果物体有玻璃隔挡的话，就没有热成像摄像头能够发现。但是，这时传统摄像头就能够派上用场了。（晗冰）
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百度宣布中国首款商用级无人驾驶巴士面向公众试乘
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【网易智能讯4月24日消息】近日，首届数字中国建设峰会于4月22至24日在福州举行，百度宣布中国商用级无人驾驶巴士——阿波龙面向公众试乘，这也是中国L4级无人驾驶车辆首次面向公众试乘。
据了解，未来该无人驾驶巴士将会在景区、机场等场景进行应用。据介绍，阿波龙搭载了Apollo自动驾驶解决方案，基于高精地图和智能感知技术，能根据实时感知到的环境信息、高精地图数据，实现对行进路径的最优规划，还可以预测车辆、行人的行为和意图，做出适合路况的行车决策，从而保证车辆安全行驶。
据悉，此前百度与金龙客车签署战略合作协议，计划于2018年实现商用级无人驾驶微循环车的小规模量产及试运营。百度方面表示，除提供自动驾驶解决方案外，百度无人驾驶平台Apollo还参与了包括整体车辆外观与内饰、人车交互系统、特定场景需求架构、微循环车特定自动驾驶系统等设计环节。
资料显示，2017年10月17日，百度与金龙客车签署战略合作协议，金龙客车成为Apollo开放平台合作伙伴。2017年11月，阿波龙正式亮相，今年7月，阿波龙将实现商用化量产及上线运营。（定西）
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交通期刊最新论文
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(1)Transportation Research Part A: Policy and Practice,
Volume 113, (July 2018). 第7篇.
Volcanic ash and aviation: Recommendations to improve preparedness for extreme events.Pages 101-113.
(2)Transportation Research part B: Methodological,
Volume 111, (May 2018). 第7篇
The two-train separation problem on non-level track—driving strategies that minimize total required tractive energy subject to prescribed section clearance times. Pages 135-167.
(3)Transportation Research Part D: Transport and Environment,
Volume 62, (July 2018). 第17篇.
Quantitative analysis of the public charging-point evolution: A demand-driven spatial modeling approach
. Pages 212-224.
(4)Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review,
Volume 114, (June 2018). 第7篇.
Semi-parametric spatial autoregressive models in freight generation modeling. Pages 121-143.
(5)Accident Analysis & Prevention,
Volume 117(August 2018). 第7篇.
Is improved lane keeping during cognitive load caused by increased physical arousal or gaze concentration toward the road center? Pages 65-74.
（6）Journal of Traffic and Transportation Engineering,
Volume 5(February 2018). 第7篇.
The modifiable areal unit problem in traffic safety: Basic issue, potential solutions and future research. Pages 73-82.
武理工国家水运安全中心
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发表于 2018-4-25 14:20:28
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