邬贺铨谈2023年ICT发展十大期待：元宇宙要尽快从炒作转到务实******

　　光明网讯（记者 李政葳）“2023年我国经济发展仍然充满不确定性，中国经济发展进入动能转换期，需发挥TFP中数据作为新生产要素作用，以数字化转型为ICT产业发展开拓广阔空间。”1月6日，由中国工信出版传媒集团主办、北京信通传媒·通信世界全媒体承办的“2023ICT行业趋势年会”上，中国工程院院士邬贺铨这样说。

　　“极不平凡的2022年，ICT产业可谓负重前行。”展望2023年，在充满不确定性的发展环境与互联网进入下半场的时代背景下，邬贺铨提出了十大期待：

　　期待一：5G向5G-Advanced演进

　　邬贺铨表示，移动通信已经进入5G时代，从应用、性能和技术层面，5G相比前几代在技术上有了很大的发展，应用场合有了很大的扩展，性能有了很大的提升，开创了移动通信新的时代。5G-Advanced作为5G后续阶段的增强演进，致力于提升个人实时交互体验，增强蜂窝物联网能力，不断探索上行超宽带、实时宽带交互和感知定位等新场景，基站的低碳将取得可喜进展。其研究方向将聚焦于：网络智能化、行业网融合、家庭网融合、天地网融合、AR/VR融合、用户面增强、确定性通信能力增强、网络切片能力增强、通感一体增强、组播广播增强。

　　期待二：5G推动星地融合

　　当下，移动通信难以做到对边疆、应急和海洋等低成本广覆盖。不过，用手机直连卫星（同步轨道、低轨、北斗）可实现单向发送救援短报文。低轨卫星的出现提供了可使用小型终端直接接入的可能，但卫星过顶时间短，需要数百到上万颗卫星组成星座。基于此，邬贺铨认为，卫星移动通信系统发展方向是与地面移动通信5G网络融合。不过，星地融合目前依然面临挑战，例如，终端与星间往返时延大，小区半径上百公里，中心和边缘处的终端到卫星的传输时延相差很大。邬贺铨建议，星地网络协同设计进而推动卫星移动通信发展。

　　期待三：6G的研究从愿景开始

　　随着5G进入规模商用阶段，6G正进入概念形成和技术储备的关键时期。未来，6G将实现人、物理世界和数字世界的智慧联接，实现多空间深度融合。在邬贺铨看来，发展6G没必要一味求“快”，它更大的意义在于覆盖5G到不了的地方，将许多目前的“不可能”变为“可能”。哪些技术将有望成为6G研究的关键呢？对此，邬贺铨认为，物理层技术增强（超大规模MIMO、全双工）、新物理维度（智能超表面、全息、轨道角动量）、新频谱技术（太赫兹、可见光）、融合技术（通感一体、通信+AI）、网络技术（内生智能网络、分布式自治网、确定性网络、算力感知网、星地一体网、网络内生安全）等技术将成为关键。

　　期待四：5G+工业互联网构建数实融合平台

　　对于中小企业使用公有云，邬贺铨认为，可以通过5G在工业互联网构建企业上云的一个平台。5G核心网的用户面，可以为一组用户组成一个5G局域网的用户群，可以实现第二层包的转发，缩短转发的距离。相对WiFi来讲，它有更好的覆盖以及更好的业务的隔离。

　　期待五：IPv6+提升对数据流感知与管控能力

　　“十四五”时期是加快数字化发展、建设网络强国和数字中国的重要战略机遇期，我国IPv6发展处于攻坚克难、跨越拐点的关键阶段。邬贺铨指出，IPv6使得我国有了与发达国家相比起步还不算晚的机会，而且我国因原来使用私有地址，故对比地址数更为看重IPv6的可编程空间。因此，我国率先在IETF标准化组织倡议并积极开发“IPv6+”新功能，现在IETF关于“IPv6+”新功能的文稿中由我国提交的占60%，我国在“IPv6+”系统与产品开发创新的努力为全球“IPv6+”标准发展作出积极贡献。

　　期待六：云网融合+算网协同打造互联网新基建

　　在《“十四五”数字经济发展规划》中明确指出，要推进云网协同和算网融合发展，加快构建算力、算法、数据、应用资源协同的全国一体化大数据中心体系，加快实施“东数西算”工程，推进云网协同发展，提升数据中心的跨网络、跨地域数据交互能力，加强面向特定场景的边缘计算能力，强化算力统筹和智能调度。邬贺铨表示，从国家的要求以及从业务和应用发展来看，云网融合和算网融合是自然的一种选择。云网融合+算网协同打造的新型信息基础设施，既夯实了互联网行业发展的基础，也为ICT产业创新再出发提供了用武之地。

　　期待七：抓住摩尔定律持续的机遇

　　邬贺铨认为，伴随芯片技术进步的是对开放统一跨架构编程模型的需要。基于标准的统一软件堆栈，对源自不同厂商的CPU、GPU、XPU、FPGA、AI加速器等底层硬件能力做统一描述并通过各种不同的高性能库去封装，允许使用业界标准的编程语言直接对这些硬件能力进行编程，统一代码维护，能显著提升开发效率。同时，得益于芯片技术进展，5G的高带宽低时延特点也将得以发挥。

　　期待八：AI自动生成内容将迎来爆发式增长

　　针对AI前景，邬贺铨以OpenAI公司为例。AI研究公司OpenAI成立于2015年，股东有马斯克、PayPal和微软等。OpenAI 2020年开发出了GPT-3语言模型（拥有1750亿个参数），2022年12月1日基于GPT-3的聊天机器人ChatGPT开放测试，因其高质量的内容回答迅速走红，上线5天就超百万用户，挑战传统搜索引擎。

　　AIGC（人工智能自动生产内容）作为基于大规模数据训练的大模型，将颠覆现有内容生产模式，可以实现以十分之一的成本，以百倍千倍的生产速度，创造出有独特价值和独立视角的内容。AIGC不仅用于内容生成，其新思路和途径也可用在工业领域。

　　期待九：WEB3.0支持数字资产与实物资产关联

　　Web1.0是PC互联网；Web2.0是移动互联网；Web3.0是价值互联网，它是去平台中心化或者说是用户中心化，利用区块链、智能合约等，构建在区块链基础上去中心化的互联网新应用形态，通过确权使用户在网上创造的作品成为数字藏品（NFT--非同质化通证，即可信数字权益凭证），实现平台与用户利益分享。邬贺铨指出，Web3.0可以应用到博客、游戏、数字藏品，实现数字资产与实物资产关联，催生数字藏品创作市场及相应的工作岗位。

　　期待十：元宇宙要尽快从炒作转到务实

　　元宇宙是指人类运用数字技术构建的，由现实世界映射或超越现实世界，可与现实世界交互的虚拟世界。狭义的元宇宙是一种基于AR/VR/MR等技术，整合了用户化身、内容生产、社交互动、在线游戏、虚拟货币支付的网络空间。元宇宙源于现有技术的集成但尚未成熟，而且沉浸式的XR、全息影像和感官互联等需要很高的带宽，5G也难以支持。

　　邬贺铨指出，元宇宙前景还不清晰，目前主要面向消费的应用（沉浸式文旅、高体验游戏、感官互动等），未来还可进行产业应用（数字创意设计、开发平台、虚拟办公空间等）。元宇宙尽管充满着想象空间，奈何研发成本高、研发周期长，且难成大众刚需，短期内很难看到回报。不过，元宇宙要尽快从炒作转到务实，虚拟世界是网络空间的一种生态但不代表互联网未来。

AI绘画的“小秘密”都在这一篇文章里******

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　上传一张图片，或者输入一些简单的关键词，系统就能自动生成一张卡通图像……最近一段时间，AI绘画开始在互联网社交平台走红。

　　AI绘画，顾名思义就是利用人工智能进行绘画，是人工智能生成内容的典型应用场景之一。其主要原理是收集大量已有作品，通过算法对其内容和风格特征进行解析，最后再生成新的作品，所以算法是AI绘画的核心。

　　当前，“凭空”生成图像的AI绘画，其实也会动辄“翻车”：也许上一秒AI通过你的照片绘出的是一张充满艺术感的二次元画像，下一秒你的宠物猫、狗则可能被画成可爱少女或肌肉猛男。

　　事实上，AI绘画早已火爆全球。第一张公开展出的、由人工智能创作的绘画作品《埃德蒙·贝拉米的肖像》曾于2018年在佳士得拍卖行以43.25万美元成交，那是一张由机器学习了从14世纪到20世纪的1.5万张肖像画之后自动生成的一张肖像画作品。

　　AI绘画是如何实现“凭空”生图的？除了娱乐外，AI绘画还有哪些潜在的应用前景？

　　从“以图生图”到“语音生图”

　　2022年，由人工智能创作的《太空歌剧院》一度火出圈。在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，《太空歌剧院》获得“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。它的构图、配色以及画面的细节堪称精致。然而，这个作品的创作者不是艺术家，而是来自美国科罗拉多州的游戏设计师。

　　这位游戏设计师在一个名为“Midjourney”的AI创作工具里，先输入几个关键词，如光源、构图、氛围等，得到了100幅作品，再进行约80小时的修图修饰，最终选出3幅作品，最后把图像打印到画布上。

　　通过简单交互式对话在短时间内生成的“艺术”作品，让人类艺术家展开了一场关于“AI绘画作品参赛是否属于作弊”的争论。这场声势浩大的争论也令大众直观地意识到如今的AI绘画水平已经发展到了何种程度。

　　“人工智能在艺术方面的创作最早可以追溯到上个世纪末，当时的人工智能绘画技术叫作‘图像的风格化滤镜’。”中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室研究员董未名说，最初的AI绘画方法比较简单，比如一张普通的照片，通过一些图像处理的算法，把照片像素进行几何或者色彩上的变换，然后再调节不同参数，就可以模拟出类似油画或者水彩画的风格。

　　经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　AI绘画主要依靠三种技术模式实现

　　董未名介绍，目前AI绘画主要借助图像风格迁移技术、图文预训练模型和扩散模型实现。

　　“图像风格迁移技术指的是图像处理算法通过对输入的真实图像内容特征和对参考的艺术图像风格特征的提取，实现真实图像内容特征和艺术图像风格特征的融合，从而生成新的艺术图像。”董未名举例，如果将美国旧金山艺术宫的外景照片和印象派创始人莫奈绘制的作品，通过图像风格迁移技术进行融合，就能得到一张看起来像是由莫奈绘制的美国旧金山艺术宫的绘画作品。最初的AI绘画采用的正是这种技术。

　　不过，在董未名看来，图像风格迁移技术大多依赖的是生成式对抗网络（GAN）算法，它最大的问题是生成的绘画作品艺术性不强，笔触和构图让人觉得与真实的绘画有差距，所以长久以来，AI绘画一直“籍籍无名”。

　　当图像风格迁移技术还在挣扎于输出作品的审美问题时，图文预训练模型的出现，加速了AI绘画的崛起。

　　“依托图文预训练模型，只要输入一句话或者上传一幅风格明显的图片，算法就能将图像特征和文字特征‘对齐’。生成的绘画作品的内容特征和上传图片的内容相似，艺术性也比图像风格迁移技术生成的图片强很多。”董未名举例，比如支撑图文预训练模型的可对比语言—图像预训练（CLIP）算法，就是利用图文特征“对齐”的能力，再结合已有的生成模型，实现“以图生图”或者“图+文”生图。

　　不过，董未名坦言，图文预训练模型的推广也存在一些争议，有部分人认为，该模型在训练前期，需要用大量的图形处理器（GPU）进行数据训练，耗电量大、成本很高，而该模型的应用场景却不够清晰。但也有人认为，也许该模型未来可以打造为通用的人工智能模型，用它完成更多的算法作业，只是这还需要时间的验证。

　　诚然没有一项技术是完美的，这也为人类探究更先进的技术提供了无限动力。当下最流行的扩散模型便是其中之一。

　　“目前最新的AI绘画技术采用的就是扩散模型，这种模型可以把一个随机采样的噪声输入模型，然后尝试通过去噪来生成图像。”董未名表示，扩散模型也存在弱点，由于模型对图片内容识别的能力不足，或者难以完全理解识别文字的意义，以及训练数据的偏差，有时便会生成“四不像”的作品。此外，扩散模型生成图片的速度比较慢，目前还达不到实时生成图片。

　　互联网治理、元宇宙或潜藏应用前景

　　AI绘画目前的应用场景，更多聚焦于社交软件。近期在国内社交网络“火出天际”的AI绘画软件主要集中在小程序及App。随着AI绘画小程序的火爆，短视频平台抖音也迅速上线了AI绘画特效。同时，此前腾讯上线了“QQ小世界AI画匠”活动，百度也推出了首款AI艺术和创意辅助平台“文心一格”。

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”“AI现在已经完美实现了这一目标，人们可以通过机器计算来绘制出很多现实中见不到的场景。”董未名畅想，不远的将来，AI绘画或许还将展现更丰富的应用场景。

　　“现在网络上充斥着很多不良内容，这些内容为了逃避监管经常以绘画的形式出现，而当前很多内容识别模型对真实图片识别得很准确，但缺乏不良内容艺术作品的相关训练数据，所以对不良内容识别不准确。也许可以用AI绘画技术，积累不良内容艺术作品的数据，并用以训练识别模型，以提升互联网内容的安全监管能力和识别的准确率。”董未名建议。

　　在董未名看来，作为一种艺术呈现形式，AI绘画也将在元宇宙、设计、文旅等行业催生新的商业模式。例如AI绘画目前在AI辅助创作、短视频、影视制作和元宇宙等方面都有布局，因为这些赛道都离不开创意，AI绘画可以帮助创作者通过简单的特征输入，实现对其创意的预览，甚至可以直接进行创作。

　　不过，董未名并不讳言，当下AI绘画仍然存在版权争议问题。AI绘画的核心是模型，而训练模型需要使用大量图像、文本数据。对于未经授权的图片，经过运算之后所生成的图像版权归属尚难界定。“有的画家风格特别明显，如果用画家的画去训练算法模型生成作品，那最后的版权属于谁呢？”董未名提出的问题，正是多数AI绘画作品所面临的现实问题。

　　AI绘画掀起了一场资本的群体狂欢，希望有一天它能走出“照猫画虎”的尴尬，真正服务艺术创作、创造更多价值。（科技日报记者 金凤）