在人工智能捕获信息的过程中,粮油质量和舌尖上的安全

国以民为本,民以食为天,食以安为先。在我国人口众多耕地面积少的客观条件下,粮油既是关系国计民生和国家经济安全的重要战略物资,也是人类最基本的生活资料。粮油安全一直是长期面临的战略性问题,为促进社会稳定和经济发展奠定了坚实基础。  为大力发展粮油产业经济,促进相关产业链提质增效,从而推动经济社会稳定发展,12月12日,据国家粮食局最新资讯获悉,国家粮食局办公室发布关于征集2018年粮油标准制修订项目的通知。旨在从战略层面,深入标准化改革,为粮油产业链提供科学、高效、健康的发展策略。  通知内容显示,本次标准制修计划旨在积极有效采用国际标准和国外先进标准,不断提高我国粮食行业标准水平。据悉,申报内容涵盖绿色优质粮食评价标准体系、粮食加工转型升级类、特色粮油类、粮食信息化类、粮食物流类、集成快检方法类等国家标准及行业标准。截止日期为2017年12月25日。  为促进粮油市场安全运行,国家政府不断完善粮食质量安全保障体系,支持建设粮油质量检验机构。一方面,加快优质粮油产品标准和相关检测方法标准的制修订。另一方面,严防不符合食品安全标准的粮食流入口粮市场或用于食品加工。充分发挥粮食检测的监督作用,推动加工、储存、销售等粮食流通各环节的有机衔接。  作为国家政策的落实主体,全国多个地区多举措完善粮油质量安全监测体系,落实好粮食安全责任制。近年来,全国多地粮食局切实加强粮油质检软硬件建设,并着力强化粮油质量监测,为地区
“粮油质量和舌尖上的安全”发挥着重要的把关作用,有效推动区域粮油质检水平的提高,为粮油经济持续健康发展赢得有利条件。  企业的创新是产业发展的另一关键因素。推及至粮油行业,天瑞仪器、聚光科技、北京美华仪、上海添时科学仪器、郑州欧诺仪器、杭州大吉光电仪器等知名企业为粮油行业的可持续发展发挥着重要的推动作用,为粮油产业输送了不计其数的先进技术与科技成果。日前,由聚光科技和高校共同合作的《粮食收储专用近红外装置与组网关键技术研发》项目通过验收。直接为粮食产后收储环节数字化检测网络示范提供网络软件和技术支持,进一步提高我国粮食的质量控制效率与水平。  对粮油农产品的检验检测是控制质量安全的关键环节。及时修订和完善国家标准和行业标准,对于粮油行业而言尤为必要。新标的制定不仅可以助力产品质量的检测,也为国家粮油监管工作提供了更多的专业技术支撑。期待更多有助于粮油产业的利好因素共同发力,集聚政策、技术、装备、标准、人才、资本等综合因子为粮油产业的发展提供源源不止的后发力。

12月6日,由国家能源局总工程师韩水带队,联合中国水力发电工程学会、四川省地质矿产开发局组成的专家组,在三峡集团党组成员、副总经理樊启祥陪同下,来到乌东德工程建设现场,对乌东德水电站工程枢纽区地质灾害综合监测预警系统开展评审。  评审期间,专家组一行先后查勘了金坪子、右岸鸡冠山梁子、右岸出线场平台等监测设备布置地点和运行情况,听取了综合监测预警系统承建单位现场负责人的介绍,查阅了项目档案资料,并与工作人员进行了交流,详细询问了该系统分布式光纤与地震动监测站点等的布设情况和监测效果。  12月7日,专家组组织召开该系统的评审会,并与参建各方深入交换意见。专家组对该项目的顺利完工表示祝贺,肯定了该系统的建设意义和已取得实效,一致认为该系统具有前瞻性,监测方法先进、指标依据充实,不仅有效降低了乌东德工程区地质灾害风险,还完善了乌东德工程区地质灾害风险管理体系,提高了乌东德工程区应急管理水平。专家组表示,要深刻认识到地质灾害发生的特殊性、监测预警的复杂性和保护对象的重要性,今后还要加大监测力度、加强数据采集、慎重选择预警阈值,以大数据分析为基础来完善预测模型,建立适合乌东德工程区地质条件的监测预警系统,同时要密切与当地政府部门的联系,形成协同统一、数据共享的联动系统。专家组最后建议,要进一步加强该系统的应用管理和在行业中的推广应用。  针对下一步工作,樊启祥指出,一要进行梳理总结,按照合同要求,完善整个系统的验收和资料归档。二要深度挖掘该系统的运用,将其与常规安全监测系统进行统一对接,最大化发挥其价值。三要以该系统为基础,打造集水文、水情、气象、地质灾害预警预报于一体,具有三峡特点的跨流域综合监测系统。  据了解,乌东德水电站工程枢纽区综合地质灾害监测预警系统是一套集泥石流监测、高边坡光纤监测、地震动力响应监测为一体的预警平台,它构建起与临界雨量分级预警联动的现地警报及发布系统,实现了对重点地质体远程与近程、实时视频与人工观察相结合的综合监测。该系统在成都山地所及长江设计院已有工作的基础上,于2016年1月委托中国水力发电工程学会统筹有关单位组织建设,可有效地降低乌东德工程施工区地质灾害风险,保障电站的建设与运营安全。  三峡集团总工程师陈文斌,三峡集团公司科技管理部、三峡建设管理公司、乌东德工程建设部等有关部门同志参加评审会。

蚂蚁分泌信息素,蛤蚌吐出肉舌,蹬羚从震动中预知危险……从低等生物到高等生物,“传感”无处不在。  “进化了千年的人眼,只需要几个点的信息,就能判断出这是不是个熟人。”德国人工智能研究中心科学总监菲利普·斯鲁萨力克提到人类的这个普通能力时,觉得它很神秘。作为人工智能科学家,他到现在还没能为古老的生物本能找到一个恰切的模型。  人工智能的“传感”要从哪里更靠近“灵性”这种微妙的感觉?近日,苹果公司发表了一篇新的人工智能论文,将光学雷达收集的原始数据转化成3D测绘图,引得传感获得的信息从纯数据向三维立体迈进了一步。尽管距离“灵性”还有相当的距离,但这项研究仍能启发人们将注意力聚焦于人机交互中信息获取和处理的一端。  配备“初脑”
传感器可以更智能  “阿尔法狗”的两个远亲最近也火了:一个是互联网大会上展示“唇语识别”的搜狗中文“汪仔”;另一个是在深圳实现了无人驾驶公交的“阿尔法巴”。  前者打破定式思维,将语义识别的传感器破天荒地改成了光学传感,用图像捕捉的信息判断语言的沟通。后者车身上扁圆形的传感器很是抢眼,“阿尔法巴”靠它感知道路、躲避障碍。  人类获取信息,80%是通过眼睛;在人工智能捕获信息的过程中,也占据着相当重要的地位——目前主要有雷达、视频两种方式。视频相较于雷达来说,是整体展现,呈现情况不易受干扰,而雷达对周围环境进行3D建模,会比一般的照相摄像头能包含更多深度信息。  “目前应用的障碍传感设备有微波雷达、超声波雷达等,也有通过捕捉视频图像的方法,”北京智能车联产业创新中心技术人员毕超介绍,传感设备会安装在车辆侧,也会安装在道路侧,要求无缝覆盖,“就像手机和基站的关系,确保信号通畅。”  通畅是基础,判断是关键。“汽车的速度要求无人判断和操作在毫秒之间,因此计算两车之间、车路之间、车人之间的碰撞可能性必须要快。”毕超说,信息的获取、传递、计算、反馈等过程,需要一气呵成。  具体地说,刹车或报警前,有许多计算——雷达获取到三维点数据、识别障碍物、进行障碍物前后两频对比,识别静态还是动态。动态障碍物计算出运动速度、结合无人驾驶汽车自身位置信息,计算出避障所需的最小安全距离,决定对策。  怎么才能更快一点?业内尝试着将数据中心“预处理”的部分前移到传感器端。“我们进行了智能传感器的尝试,”升哲科技高级工程师刘正中说,“原来传感器具备收集信号的单一功能,但是信号需要在传感器端和处理终端来回传递,这些需要时间也需要能源,如果传感器能提前过滤掉一些不必要的信息,过程会精简不少。”  也就是说,之前的传感器是严格的手、眼、耳、鼻等感觉器官,现在的它们配备了小小的“初脑”。“这对于视频类的传感器非常有效,因为视频的数据量太大了。”刘正中说。  “照相机我们已经研究得很透了,雷达还需要继续研究。我们也需要进一步探索,什么样的传感器才能感知到,人类感到的这些微妙变化。”菲利普说。AI市场对于传感器的需求在快速变化,亟待新型传感器的更新换代。  新材料和量子技术
让传感器突破极限  同样心怀期待的,还有美国国家工程学院院士、斯坦福大学教授鲍哲南,她曾表示,“我们期待有新材料带来颠覆性的技术。目前把外界的信号转变成电信号的载体是脆性的,希望找到容易被压缩、可以拉伸的新材料。我们还希望它有自愈性、可降解。”  有了新材料做基质,将电子器件集成起来将成为柔性电子和人工皮肤。传感器“硬朗”的形象将发生彻底改变,不仅可以随意拉伸、弯曲和旋转,在精确获取触感的同时,甚至可以出汗。  资料显示,中国科学院半导体研究所日前就开发出一种超薄高像素柔性电子皮肤阵列。通过引入聚合物中空球纳米结构,传感器对环境压力展现出了超高的灵敏度,能探测到0.6Pa的低压。“在不同环境下拉扯揉折之后,仍能感受到外部压力与温度的变化,为了避免人体生理信号监测中,体表温度变化对器件的影响,科研人员还对传感器进行了温度补偿,进而提高器件在实际应用中的检测精度。”这项研究成果近期发表在《纳米能源》上。  鲍哲南期待的变革与突破,也从另一个维度到来——量子科技引入光学传感器的研究已经可以达到应用级别。  “可以突破现有传感的速度与距离极限,”麻省理工学院进行过关于单光子成像的研究,曾发表在《科学》杂志上,相关研究人员介绍,传统的光学三维成像需要高强度光,而量子科技和三维成像的结合,能够实现平均每个像素只需要1个光子,比传统的主动光成像方法的效率提高几个数量级。  量子技术对光学成像的精确度、速度以及距离的提高是颠覆性的。从理论上说,无人驾驶汽车、甚至无人驾驶飞机可以实现了。由于它探测灵敏,甚至可以给细胞内的细胞器装上传感,感知细胞活动。  如果说通讯互联的规模是以人为载体的百亿量级,物物互联是以物为载体的万亿量级,那以细胞为载体的互联将拥有超出人想象的潜力规模。  开拓市场的潜力
需要产业释放  尽管传感器在研究层面展现出引领AI产业驶入蓝海的潜力,但在产业界却不温不火。  有分析文章指出,在人工智能硬件领域,有芯片和传感器两个方向,在芯片领域国内还有几家数得出的企业,而传感器几乎全部依赖进口。  “脑电波的测量仪器基本是进口产品,传感器的精度等性能比较稳定。”中国标准化研究院研究员张运红说。东南大学相关学科实验室数据记载,六维力传感器一个大概10万元,基本来自进口。  相较于应用层面和系统层面,这个起着支撑作用的“栋梁”元件没能入得大多数投资者和产业者的眼。“不会讲故事,引不来投资,”有分析这样调侃。  中国科学院软件研究所研究员戴国忠的观点更加系统,“传感器是人机交互的重要组成部分,人机交互和人工智能是不同的着力方向,”他对这两个领域60年来的历史进行了分析,得出规律:人工智能热的时候,人机交互的发展将处于低谷。而人机交互受关注时,人工智能的热潮就会反落回去。  这样的此消彼长可以追溯到它们诞生时,“斯坦福大学人工智能实验室主任约翰·麦卡锡等人提出人工智能时试图构建能复制人类行为的计算机系统,而麻省理工学院的心理学和人工智能专家约瑟夫·利克莱德提出人机交互时,则是希望机器能够完成人类交给的任务。”戴国忠说,追求目标趋同,但是研究思路和方法完全不同。  尽管在实际的产业发展过程中,二者是难分彼此的,这种学术上的区分很大程度上更有助于明确研究目标和方向,引导产业均衡发展,避免“一哄而上”“一头热”。  传感器遇冷正在引得业内观察者的关注,希望那些冷门但重要的AI必备区域,不会成为产业发展的短板,而是能够推进AI实现一个整体进化。
标签: 传感器 人工智能

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