主编：赵路编辑：闫洁校对：何工劳E-mail押lzhao＠
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2018年5月28日星期一Tel：（010）62580617
动态
多运动或能抵消久坐伤害
本报讯近日，发表在开放获取期刊《BMC医
学》上的一项研究发现，握力较差、身体素质较差以
及运动较少的人，最容易因久坐于屏幕前而增加心
血管疾病、肿瘤患病率和死亡率。
看电视或用电脑时久坐会提高死亡率、心血管 疾病和肿瘤发病率，而英国格拉斯哥大学研究人员 发现，其对低身体素质参与者的健康损害是高身体 素质参与者的两倍。
研究人员说，增强力量、改善身 体素质或能抵消久坐带来的负面影响。
该研究通讯作者
CarlosCelis说：“我们的研究 表明，在久坐带来的健康风险面前并非人人平等， 不爱运动的人受到的影响最大。
这可能给公共卫生 指南的制定带来一些启发，因为我们的研究显示， 针对身体素质较差、力量较小的人进行干预，减少 他们的静坐时间，能有效降低伤害。
” 研究人员指出，握力可以作为一个有效的衡量 指标，帮大家找到最能从减少静坐时间中获益的人 群。
Celis
说：“想在医保和社区体系下进行身体素质 测验并不容易，而检测握力是一种快捷、简单又便 宜的方法，所以容易在不同的场景下作为筛查工具 进行推广。
” 据悉，该研究分析的391089人的数据来自
一 个大规模前瞻性人群研究———英国生物样本库，数 据包括全因死亡率、心血管疾病和肿瘤的发病率， 以及坐在屏幕前的时间、握力、身体素质和体力活 动情况。
研究者也提醒，研究中的静坐时间和体力活动 情况均为自我报告数据，可能会影响到最后结论中 的关联强度。
作为观察性研究，该研究也无法得出 因果性的结论。
（唐一尘） 机械故障威胁美最新气象卫星 本报讯
美国国家海洋和大气管理局（NOAA）5月23日报告说，在寒冷的太空中，一个不稳定的冷却系统正在把该国最新发射的价值数十亿美元的气象卫星———地球同步运行环境卫星17（GOES-17）的未来变得难以预料。
技术人员现在正忙着解决这个麻烦，这是几个星期前这颗卫星的主要仪器首次出现问题。
GOES-17于3月1日发射升空，是NOAA下一代地球同步气象卫星中的第二颗，也是4颗气象卫星中的第二颗，该项目斥资110亿美元。
经过6个月的评估，这颗卫星将监测美国的西半部，就像它的兄弟———2016年发射的GOES-16，现在正在监测该国的东半部。
为了做到这一点，GOES-17将使用一个16通道的摄像头，名为高级基线成像仪（ABI），它能 够很好地捕捉风的高度、雨和云的细节。
为了获得其中的13个通道，即红外和近 红外波段，ABI必须保持在零下213摄氏度的水平———这是一个不小的壮举，要归功于其每天暴露在太阳下的快速加热和冷却过程。
然而现在，在半天的时间里，冷却系统根本无法达到这样的温度。
马里兰州银泉市NOAA下属国家气象局观测办公室主任JoePica表示：“我们正在非常认真地对待这件事。
”他说：“我们正试图理解这种异常现象，并试图找到启动冷却系统引擎的方法，使其正常运转。
”GOES-16有一个相同的摄像头，但它的冷却系统迄今为止运行得很好。
这个问题对NOAA来说是一个打击。
在18个月的时间里，该局成功发射了3颗下一代 气象卫星———GOES-16和GOES-17，以及联合极地卫星系统。
这些航天器曾被延期，并继续消耗着越来越多的NOAA预算，也引发了立法者的持续关注。
而由于ABI故障，这种关注可能会卷土重来。
NOAA仍在寻求搞清问题到底出在哪里，这似乎是一个涉及ABI冷却管道和散热器的机械问题。
大约午夜时分，在距赤道36000公里的地球同步轨道上，太阳与地球似乎比较“近”。
在GOES-16上，太阳的热能被传递给液体冷却剂，冷却剂转化为蒸汽，然后通过散热器将热量驱散到太空中。
由于某种原因，这种冷却过程并没有发生在更新的卫星系统上。
NOAA已经制造完成了这一代最后两颗气象卫星上的ABI摄像头，下一颗卫星将于2020年发射。
除了评估和尝试修复GOES-17 外，该机构还与ABI的制造商哈里斯公司密切合作，以确定是否有必要对其手头的仪器进行修改。
银泉市负责NOAA卫星和信息工作的SteveVolz补充说，现在就断言这个问题是否会加速或推迟下一次发射还为时过早。
“这显然不是你想看到的。
”Volz说。
但它也是太空运作的一部分。
Volz说，在NOAA和美国宇航局的漫长职业生涯中，他已经看到了类似这样的6次反常现象。
这总是一个挑战，但他补充说，“这不会像你第一次看到它们时那样糟糕。
” GOES-17填补了美国在天气预报领域的一个关键缺口。
这颗卫星将使气象学家能够跟踪飓风、暴风雪和其他灾害天气的发展情况。
此外，研究人员还可以利用这些数据测量空气温度和湿度，并将其融入到自己的模型中。
（赵熙熙） 姻科学此刻姻 小行星撞击杀光树上的鸟儿 6600万年前，一颗小行星撞击地球，消灭了非鸟类恐龙。
现在，研究人员在5月24日的《当代生物学》杂志上报道了这次小行星撞击对鸟类的影响。
植物化石记录和古代及现代鸟类生态学等多种证据显示，在白垩纪—早第三纪大灭绝事件中存活下来的唯一鸟类生活在地面上。
这显然是因为小行星撞击摧毁了世界各地的森林，而这需要几百年甚至数千年才能恢复。
该研究的主要作者、英国巴斯大学米尔进化中心的DanielField说“：我们利用各种方法将这个故事缝合在一起，得出的结论是，在小行星撞击后，森林受到的破坏解释了为何在这次灭绝事件中，树栖鸟类无法生存。
在森林恢复之前，现代树栖鸟类的祖先没有‘住在’树上。
” 研究人员分析了植物化石记录，发现在小行星撞击地球后，全球森林几乎毁灭。
然后，他们利用鸟类进化关系和生态习性，追踪了鸟类生态学在进化过程中是如何变化的。
这些分析 表明，所有现存鸟类最近的共同祖先以及所有在灭绝事件中幸存的鸟类很可能都生活在陆地上。
相比之下，许多生活在恐龙时代末期的鸟类表现出了树栖习性。
但是这些物种并没有在白垩纪—早第三纪灭绝事件中存活下来，并进化成目前已知的任何现代鸟类。
“今天，鸟类是世界上最多样化、最广泛分布的陆生脊椎动物，有近1.1万种。
在6600万年前的大灭绝事件中，只有少数鸟类存活下来，而今天令人惊叹的多样的鸟种都可以追溯到这些古老的幸存者。
”Field说。
图片来源：细胞出版集团 研究人员表示，这些发现说明了地球历史 上重大事件对主要生物群进化轨迹的基本影 响。
未来，研究小组将继续探索森林恢复的精确 时间和鸟类的早期进化辐射。
（唐凤） 气候变化令
白毛伶鼬无处藏身 本报讯近日，根据《科学报告》发表的一项 研究，积雪天数减少可能降低冬季白毛伶鼬的 存活率。
一个波兰研究小组认为，冬季缩短后， 白毛伶鼬的伪装性降低，使之更易受到捕猎者 的攻击。
伶鼬有两个亚种，冬季被毛分别为白色 和棕色，二者一般在同一栖息地共存。
伶鼬通 过使毛色与周围环境一致达到伪装的目的， 一般认为这样可以减少被捕猎的风险，提高 生存几率。
在
1997年到2007年间，波兰科学院的 KarolZub及同事在波兰比亚沃维耶扎原始森 林捕捉了95只冬季被毛为白色的伶鼬和23 只冬季被毛为棕色的伶鼬，并对它们进行了记 录。
他们还研究了同期当地的气候数据，发现 存在永久积雪的天数平均值从80天左右下降 到40天。
这主要是因为近年冬季整体缩短，积 雪较早融化。
研究人员发现，冬季被毛为白色 的伶鼬与积雪天数同步减少。
研究人员利用白色和棕色伶鼬模型，检验 了毛色是否会影响狐狸、狼和猛禽等捕猎者发 现伶鼬的几率。
结果表明，相较于毛色与背景 色一致的伶鼬模型，伪装较低的伶鼬模型更容 易被捕猎者发现。
以上发现意味着白毛伶鼬数 量减少是因为积雪天数减少导致其被捕猎者 发现的几率上升。
（唐一尘） 刷新世界纪录
开展国际科技合作中科院产业化发展令人振奋 电影《速度与激情7》的“天眼”系统，可以整合（调取）全球所有的视频监控、手机音频等数据，再使用大数据和人脸识别等技术迅速分析和处理，在极短的时间内（分钟）找到目标人和目标车辆进行追踪，让目标人或物无所遁形。
影片中的“天眼”系统无疑极大满足了观众对智能“黑”科技的想象。
其实，“天眼”光靠人脸识别是无法获取所有信息的，因为有的角落或低头的角度使得摄像机无法获取完整的人脸。
那么万一可疑人员低着头溜了怎么办？这就需要靠下面这项技术了： 日前，孵化于中国科学院的云从科技在跨镜追踪（PersonRe-Identification，简称ReID）技术上取得重大突破。
云从科技研究人员从悉尼科技大学、南洋理工、中科院自动化所、清华大学等多家知名高校、企业与研究机构脱颖而出，在数据集DukeMTMC-reID上刷新了世界纪录，人工智能即将从“刷脸”跨到“识人”的新纪元。
也许有人不理解何为“跨镜追踪技术”，简单来说，这项技术可以让人工智能即使不看脸，也能通过衣物、发型、体态等信息，跨摄像头跨场景准确追踪你的位置。
计算机视觉热门分支 跨镜追踪技术是现在计算机视觉研究的热门方向，主要解决跨摄像头跨场景下行人的识别与检索，其利用计算机视觉技术在人脸被遮挡、距离过远时依旧可以从不同摄像机镜头中追踪行人。
该技术作为人脸识别技术的重要补充，可以对无法获取清晰拍摄人脸的行人进行跨摄像头连续跟踪，增强数据的时空连续性，广泛应用于视频监控、智能安保、智能商业等领域。
Market-1501、DukeMTMC-reID、CUHK03是当前衡量ReID技术的权威主流的数据集。
首位命中率（Rank-1uracy）、平均精度均值（MeanAveragePrecision，mAP）是衡量ReID技术水平的核心指标。
云从科技在Market-1501、DukeMTMCreID、CUHK03都取得了较好的成绩，其中在DukeMTMC-reID数据集的Rank-1uracy达到惊人的88.7%，刷新了业内最好水平。
mAP是能够更加全面衡量ReID算法效果的指标，它反映检索的人在底库中的所有图片排在结果队列前面的程度，而不只首位命中。
云从科技此次将DukeMTMC-reID的mAP指标在现在最好的水平基础上提高了超过5%，达到78.4%。
能够获得如此大幅度的突 破，充分说明云从科技ReID的研究成果的价值，该成果必然能够推动ReID技术的大幅进步，也使得ReID加速实际商用。
除此之外，云从科技近日不断放出“大招”，一方面云从科技宣布苹果软件工程总监TOM（中文名：谭涛）加盟云从科技任副总裁。
原Facebook信息和用户画像（Signals+Identity）团队技术带头人何洪路加盟云从科技，担任AI大数据部技术总监。
另一方面，云从科技携手英国华威大学（TheUniversityofWarwick）与华南理工大学对跨媒体大数据智能计算关键技术及应用平台进行研发。
人工智能进入2.0时代，跨媒体大数据理解与智能决策将成为重要技术趋势。
三方计划在国际科技合作项目中建立一套跨媒体视频场景下的视频人脸属性与行为分析、跨时空的视频语义信息关联与检索和视频信息超大规模结构化与可视化的跨媒体智能安防系统，以及研究构建一个跨媒体汽车交互的语音识别、跨媒体汽车交互的人脸识别、跨媒体汽车交互的互联网应用等智能服务功能的跨媒体综合智能交互平台。
“此次国际科技合作项目涉及人脸识别、大数据、边缘计算、跨境追踪（行人再识别）等人工智能细分技术。
”云从科技创始人周曦表示，“主要应用在安防与人机交互领域。
” 跨媒体大数据平台将解决哪些关键技术问题？ 跨媒体大数据平台实施涉及以下3个方面的关键技术问题：
1.跨媒体智能计算的共性关键技术问题。
包括跨媒体多模态大数据异构的共性计算问题和跨媒体大数据的知识共享与跨领域 辅助计算问题。
2.跨媒体智能安防涉及的关键技术问 题。
一方面是视觉噪声的分离：跨媒体数据具有极强相关性，将视觉噪声分离作为独立的对象显示问题；另一方面是视觉大数据感知。
数据可视化不单单受限于设备的长度比及分辨率，也受限于现实世界的感受。
3.跨媒体汽车智能交互关键技术问题。
基于海量无监督数据的自动化模型训练流程和自动化语言内容及声纹识别流程。
针对上述项目研究内容和关键问题，本项目给出的技术路线如下图所示： 项目将首先以跨媒体智能为核心，研发视觉、语音、自然语言大数据机器学习算法和云计算大数据支撑技术，构建面向跨媒体大数据核心软件模块，为安防、汽车的人工智能产业化提供技术支撑。
在此基础上，利用研究的跨媒体大数据智能计算共性技术，设计和实现一套跨媒体视频场景下的视频人脸属性与行为分析、跨时空的视频语义信息关联与检索和视频信息超大规模结构化与可视化的跨媒体智能安防系统，并在应用中验证和完善项目所提出的跨媒体大数据智能计算关键技术。
同时，项目将构建一个集跨媒体汽车交互的语音识别、跨媒体汽车交互的人脸识别、跨媒体汽车交互的互联网应用等智能服务功能的跨媒体综合智能汽车交互平台，进一步深入跨媒体大数据智能计算关键技术的应用。
未来将在安防和汽车等行业进行跨媒体大数据智能计算关键技术的产业化应用。
人工智能进入2.0时代，跨媒体大数据理解与智能决策将成为主流技术 2017年12月，国际知名数据公司IDC发布《2017人工智能行业白皮书》。
在这份报告中，IDC首次提出人工智能进入2.0时代： 以信息流技术为代表的新技术，将成为重新定义人工智能2.0时代的引领者。
白皮书认为，以人工智能技术为支撑的信息流，已经发展成为数字时代人们获取信息的重要形态。
同时，随着万物数字化的普及，社会和经济更是需要新的技术帮助人们更高效地连接人与信息。
应用信息流技术的“今日头条”近几年的迅猛发展就是一个很好的例子。
同时，跨媒体大数据理解与智能决策将成为人工智能2.0的核心内容。
人工智能技术发展瓶颈主要集中在如何融合智能感知所获得各种不同模态知识进行跨媒体智能决策。
部分国内人工智能标志性企业已经紧紧把握人工智能技术发展脉搏，调整战略，逐步从不同信息源的智能感知与识别等基础人工智能技术的研究，转向跨媒体大数据理解与智能决策等高级人工智能技术的研究。
国家战略引导产业发展 成立于2015年的云从科技孵化于中科院重庆研究院，是一家专注计算机视觉与人工智能的高科技企业。
不仅参与制定国家人工智能标准及人脸识别行业标准，技术在金融、安防、交通等重点行业市场占有率也较为领先。
云从科技是中国银行业人脸识别第一大供应商。
包括农行、建行、中行总行等全国100多家银行已采用该公司产品，为全国银行提供对比服务日均1.1亿次。
在安防领域，公司产品已在24个省级行政区上线实战，截至2018年3月份已协助各地警方抓获2605名嫌疑人，获得公安部高度认可；在民航领域，已有54家机场选择云从科技产品，覆盖75%的枢纽机场。
除此之外，云从科技还支持了国家战略：2018年3月，云从科技与津巴布韦政府签订框架协议，在安防、交通、教育、金融、国民数据库上输出中国人工智能技术，支持“一带一路”建设。
云从科技将通过“一个平台、三个中心”，在技术创新、服务平台、云+端服务、城市大脑等多个方面支持国家战略推进，推动我国的计算机视觉及人工智能技术应用位居国际一流水平。
其中包括建立技术层的人工智能基础资源公共服务平台、应用层的人工智能应用技术服务平台、集中科学家智力资源的科学研究中心、集中行业定制化研发资源的技术创新中心、集中专业化众创孵化空间、投资基金与人工智能大学的产业转化中心。
（姚志强）
看电视或用电脑时久坐会提高死亡率、心血管 疾病和肿瘤发病率，而英国格拉斯哥大学研究人员 发现，其对低身体素质参与者的健康损害是高身体 素质参与者的两倍。
研究人员说，增强力量、改善身 体素质或能抵消久坐带来的负面影响。
该研究通讯作者
CarlosCelis说：“我们的研究 表明，在久坐带来的健康风险面前并非人人平等， 不爱运动的人受到的影响最大。
这可能给公共卫生 指南的制定带来一些启发，因为我们的研究显示， 针对身体素质较差、力量较小的人进行干预，减少 他们的静坐时间，能有效降低伤害。
” 研究人员指出，握力可以作为一个有效的衡量 指标，帮大家找到最能从减少静坐时间中获益的人 群。
Celis
说：“想在医保和社区体系下进行身体素质 测验并不容易，而检测握力是一种快捷、简单又便 宜的方法，所以容易在不同的场景下作为筛查工具 进行推广。
” 据悉，该研究分析的391089人的数据来自
一 个大规模前瞻性人群研究———英国生物样本库，数 据包括全因死亡率、心血管疾病和肿瘤的发病率， 以及坐在屏幕前的时间、握力、身体素质和体力活 动情况。
研究者也提醒，研究中的静坐时间和体力活动 情况均为自我报告数据，可能会影响到最后结论中 的关联强度。
作为观察性研究，该研究也无法得出 因果性的结论。
（唐一尘） 机械故障威胁美最新气象卫星 本报讯
美国国家海洋和大气管理局（NOAA）5月23日报告说，在寒冷的太空中，一个不稳定的冷却系统正在把该国最新发射的价值数十亿美元的气象卫星———地球同步运行环境卫星17（GOES-17）的未来变得难以预料。
技术人员现在正忙着解决这个麻烦，这是几个星期前这颗卫星的主要仪器首次出现问题。
GOES-17于3月1日发射升空，是NOAA下一代地球同步气象卫星中的第二颗，也是4颗气象卫星中的第二颗，该项目斥资110亿美元。
经过6个月的评估，这颗卫星将监测美国的西半部，就像它的兄弟———2016年发射的GOES-16，现在正在监测该国的东半部。
为了做到这一点，GOES-17将使用一个16通道的摄像头，名为高级基线成像仪（ABI），它能 够很好地捕捉风的高度、雨和云的细节。
为了获得其中的13个通道，即红外和近 红外波段，ABI必须保持在零下213摄氏度的水平———这是一个不小的壮举，要归功于其每天暴露在太阳下的快速加热和冷却过程。
然而现在，在半天的时间里，冷却系统根本无法达到这样的温度。
马里兰州银泉市NOAA下属国家气象局观测办公室主任JoePica表示：“我们正在非常认真地对待这件事。
”他说：“我们正试图理解这种异常现象，并试图找到启动冷却系统引擎的方法，使其正常运转。
”GOES-16有一个相同的摄像头，但它的冷却系统迄今为止运行得很好。
这个问题对NOAA来说是一个打击。
在18个月的时间里，该局成功发射了3颗下一代 气象卫星———GOES-16和GOES-17，以及联合极地卫星系统。
这些航天器曾被延期，并继续消耗着越来越多的NOAA预算，也引发了立法者的持续关注。
而由于ABI故障，这种关注可能会卷土重来。
NOAA仍在寻求搞清问题到底出在哪里，这似乎是一个涉及ABI冷却管道和散热器的机械问题。
大约午夜时分，在距赤道36000公里的地球同步轨道上，太阳与地球似乎比较“近”。
在GOES-16上，太阳的热能被传递给液体冷却剂，冷却剂转化为蒸汽，然后通过散热器将热量驱散到太空中。
由于某种原因，这种冷却过程并没有发生在更新的卫星系统上。
NOAA已经制造完成了这一代最后两颗气象卫星上的ABI摄像头，下一颗卫星将于2020年发射。
除了评估和尝试修复GOES-17 外，该机构还与ABI的制造商哈里斯公司密切合作，以确定是否有必要对其手头的仪器进行修改。
银泉市负责NOAA卫星和信息工作的SteveVolz补充说，现在就断言这个问题是否会加速或推迟下一次发射还为时过早。
“这显然不是你想看到的。
”Volz说。
但它也是太空运作的一部分。
Volz说，在NOAA和美国宇航局的漫长职业生涯中，他已经看到了类似这样的6次反常现象。
这总是一个挑战，但他补充说，“这不会像你第一次看到它们时那样糟糕。
” GOES-17填补了美国在天气预报领域的一个关键缺口。
这颗卫星将使气象学家能够跟踪飓风、暴风雪和其他灾害天气的发展情况。
此外，研究人员还可以利用这些数据测量空气温度和湿度，并将其融入到自己的模型中。
（赵熙熙） 姻科学此刻姻 小行星撞击杀光树上的鸟儿 6600万年前，一颗小行星撞击地球，消灭了非鸟类恐龙。
现在，研究人员在5月24日的《当代生物学》杂志上报道了这次小行星撞击对鸟类的影响。
植物化石记录和古代及现代鸟类生态学等多种证据显示，在白垩纪—早第三纪大灭绝事件中存活下来的唯一鸟类生活在地面上。
这显然是因为小行星撞击摧毁了世界各地的森林，而这需要几百年甚至数千年才能恢复。
该研究的主要作者、英国巴斯大学米尔进化中心的DanielField说“：我们利用各种方法将这个故事缝合在一起，得出的结论是，在小行星撞击后，森林受到的破坏解释了为何在这次灭绝事件中，树栖鸟类无法生存。
在森林恢复之前，现代树栖鸟类的祖先没有‘住在’树上。
” 研究人员分析了植物化石记录，发现在小行星撞击地球后，全球森林几乎毁灭。
然后，他们利用鸟类进化关系和生态习性，追踪了鸟类生态学在进化过程中是如何变化的。
这些分析 表明，所有现存鸟类最近的共同祖先以及所有在灭绝事件中幸存的鸟类很可能都生活在陆地上。
相比之下，许多生活在恐龙时代末期的鸟类表现出了树栖习性。
但是这些物种并没有在白垩纪—早第三纪灭绝事件中存活下来，并进化成目前已知的任何现代鸟类。
“今天，鸟类是世界上最多样化、最广泛分布的陆生脊椎动物，有近1.1万种。
在6600万年前的大灭绝事件中，只有少数鸟类存活下来，而今天令人惊叹的多样的鸟种都可以追溯到这些古老的幸存者。
”Field说。
图片来源：细胞出版集团 研究人员表示，这些发现说明了地球历史 上重大事件对主要生物群进化轨迹的基本影 响。
未来，研究小组将继续探索森林恢复的精确 时间和鸟类的早期进化辐射。
（唐凤） 气候变化令
白毛伶鼬无处藏身 本报讯近日，根据《科学报告》发表的一项 研究，积雪天数减少可能降低冬季白毛伶鼬的 存活率。
一个波兰研究小组认为，冬季缩短后， 白毛伶鼬的伪装性降低，使之更易受到捕猎者 的攻击。
伶鼬有两个亚种，冬季被毛分别为白色 和棕色，二者一般在同一栖息地共存。
伶鼬通 过使毛色与周围环境一致达到伪装的目的， 一般认为这样可以减少被捕猎的风险，提高 生存几率。
在
1997年到2007年间，波兰科学院的 KarolZub及同事在波兰比亚沃维耶扎原始森 林捕捉了95只冬季被毛为白色的伶鼬和23 只冬季被毛为棕色的伶鼬，并对它们进行了记 录。
他们还研究了同期当地的气候数据，发现 存在永久积雪的天数平均值从80天左右下降 到40天。
这主要是因为近年冬季整体缩短，积 雪较早融化。
研究人员发现，冬季被毛为白色 的伶鼬与积雪天数同步减少。
研究人员利用白色和棕色伶鼬模型，检验 了毛色是否会影响狐狸、狼和猛禽等捕猎者发 现伶鼬的几率。
结果表明，相较于毛色与背景 色一致的伶鼬模型，伪装较低的伶鼬模型更容 易被捕猎者发现。
以上发现意味着白毛伶鼬数 量减少是因为积雪天数减少导致其被捕猎者 发现的几率上升。
（唐一尘） 刷新世界纪录
开展国际科技合作中科院产业化发展令人振奋 电影《速度与激情7》的“天眼”系统，可以整合（调取）全球所有的视频监控、手机音频等数据，再使用大数据和人脸识别等技术迅速分析和处理，在极短的时间内（分钟）找到目标人和目标车辆进行追踪，让目标人或物无所遁形。
影片中的“天眼”系统无疑极大满足了观众对智能“黑”科技的想象。
其实，“天眼”光靠人脸识别是无法获取所有信息的，因为有的角落或低头的角度使得摄像机无法获取完整的人脸。
那么万一可疑人员低着头溜了怎么办？这就需要靠下面这项技术了： 日前，孵化于中国科学院的云从科技在跨镜追踪（PersonRe-Identification，简称ReID）技术上取得重大突破。
云从科技研究人员从悉尼科技大学、南洋理工、中科院自动化所、清华大学等多家知名高校、企业与研究机构脱颖而出，在数据集DukeMTMC-reID上刷新了世界纪录，人工智能即将从“刷脸”跨到“识人”的新纪元。
也许有人不理解何为“跨镜追踪技术”，简单来说，这项技术可以让人工智能即使不看脸，也能通过衣物、发型、体态等信息，跨摄像头跨场景准确追踪你的位置。
计算机视觉热门分支 跨镜追踪技术是现在计算机视觉研究的热门方向，主要解决跨摄像头跨场景下行人的识别与检索，其利用计算机视觉技术在人脸被遮挡、距离过远时依旧可以从不同摄像机镜头中追踪行人。
该技术作为人脸识别技术的重要补充，可以对无法获取清晰拍摄人脸的行人进行跨摄像头连续跟踪，增强数据的时空连续性，广泛应用于视频监控、智能安保、智能商业等领域。
Market-1501、DukeMTMC-reID、CUHK03是当前衡量ReID技术的权威主流的数据集。
首位命中率（Rank-1uracy）、平均精度均值（MeanAveragePrecision，mAP）是衡量ReID技术水平的核心指标。
云从科技在Market-1501、DukeMTMCreID、CUHK03都取得了较好的成绩，其中在DukeMTMC-reID数据集的Rank-1uracy达到惊人的88.7%，刷新了业内最好水平。
mAP是能够更加全面衡量ReID算法效果的指标，它反映检索的人在底库中的所有图片排在结果队列前面的程度，而不只首位命中。
云从科技此次将DukeMTMC-reID的mAP指标在现在最好的水平基础上提高了超过5%，达到78.4%。
能够获得如此大幅度的突 破，充分说明云从科技ReID的研究成果的价值，该成果必然能够推动ReID技术的大幅进步，也使得ReID加速实际商用。
除此之外，云从科技近日不断放出“大招”，一方面云从科技宣布苹果软件工程总监TOM（中文名：谭涛）加盟云从科技任副总裁。
原Facebook信息和用户画像（Signals+Identity）团队技术带头人何洪路加盟云从科技，担任AI大数据部技术总监。
另一方面，云从科技携手英国华威大学（TheUniversityofWarwick）与华南理工大学对跨媒体大数据智能计算关键技术及应用平台进行研发。
人工智能进入2.0时代，跨媒体大数据理解与智能决策将成为重要技术趋势。
三方计划在国际科技合作项目中建立一套跨媒体视频场景下的视频人脸属性与行为分析、跨时空的视频语义信息关联与检索和视频信息超大规模结构化与可视化的跨媒体智能安防系统，以及研究构建一个跨媒体汽车交互的语音识别、跨媒体汽车交互的人脸识别、跨媒体汽车交互的互联网应用等智能服务功能的跨媒体综合智能交互平台。
“此次国际科技合作项目涉及人脸识别、大数据、边缘计算、跨境追踪（行人再识别）等人工智能细分技术。
”云从科技创始人周曦表示，“主要应用在安防与人机交互领域。
” 跨媒体大数据平台将解决哪些关键技术问题？ 跨媒体大数据平台实施涉及以下3个方面的关键技术问题：
1.跨媒体智能计算的共性关键技术问题。
包括跨媒体多模态大数据异构的共性计算问题和跨媒体大数据的知识共享与跨领域 辅助计算问题。
2.跨媒体智能安防涉及的关键技术问 题。
一方面是视觉噪声的分离：跨媒体数据具有极强相关性，将视觉噪声分离作为独立的对象显示问题；另一方面是视觉大数据感知。
数据可视化不单单受限于设备的长度比及分辨率，也受限于现实世界的感受。
3.跨媒体汽车智能交互关键技术问题。
基于海量无监督数据的自动化模型训练流程和自动化语言内容及声纹识别流程。
针对上述项目研究内容和关键问题，本项目给出的技术路线如下图所示： 项目将首先以跨媒体智能为核心，研发视觉、语音、自然语言大数据机器学习算法和云计算大数据支撑技术，构建面向跨媒体大数据核心软件模块，为安防、汽车的人工智能产业化提供技术支撑。
在此基础上，利用研究的跨媒体大数据智能计算共性技术，设计和实现一套跨媒体视频场景下的视频人脸属性与行为分析、跨时空的视频语义信息关联与检索和视频信息超大规模结构化与可视化的跨媒体智能安防系统，并在应用中验证和完善项目所提出的跨媒体大数据智能计算关键技术。
同时，项目将构建一个集跨媒体汽车交互的语音识别、跨媒体汽车交互的人脸识别、跨媒体汽车交互的互联网应用等智能服务功能的跨媒体综合智能汽车交互平台，进一步深入跨媒体大数据智能计算关键技术的应用。
未来将在安防和汽车等行业进行跨媒体大数据智能计算关键技术的产业化应用。
人工智能进入2.0时代，跨媒体大数据理解与智能决策将成为主流技术 2017年12月，国际知名数据公司IDC发布《2017人工智能行业白皮书》。
在这份报告中，IDC首次提出人工智能进入2.0时代： 以信息流技术为代表的新技术，将成为重新定义人工智能2.0时代的引领者。
白皮书认为，以人工智能技术为支撑的信息流，已经发展成为数字时代人们获取信息的重要形态。
同时，随着万物数字化的普及，社会和经济更是需要新的技术帮助人们更高效地连接人与信息。
应用信息流技术的“今日头条”近几年的迅猛发展就是一个很好的例子。
同时，跨媒体大数据理解与智能决策将成为人工智能2.0的核心内容。
人工智能技术发展瓶颈主要集中在如何融合智能感知所获得各种不同模态知识进行跨媒体智能决策。
部分国内人工智能标志性企业已经紧紧把握人工智能技术发展脉搏，调整战略，逐步从不同信息源的智能感知与识别等基础人工智能技术的研究，转向跨媒体大数据理解与智能决策等高级人工智能技术的研究。
国家战略引导产业发展 成立于2015年的云从科技孵化于中科院重庆研究院，是一家专注计算机视觉与人工智能的高科技企业。
不仅参与制定国家人工智能标准及人脸识别行业标准，技术在金融、安防、交通等重点行业市场占有率也较为领先。
云从科技是中国银行业人脸识别第一大供应商。
包括农行、建行、中行总行等全国100多家银行已采用该公司产品，为全国银行提供对比服务日均1.1亿次。
在安防领域，公司产品已在24个省级行政区上线实战，截至2018年3月份已协助各地警方抓获2605名嫌疑人，获得公安部高度认可；在民航领域，已有54家机场选择云从科技产品，覆盖75%的枢纽机场。
除此之外，云从科技还支持了国家战略：2018年3月，云从科技与津巴布韦政府签订框架协议，在安防、交通、教育、金融、国民数据库上输出中国人工智能技术，支持“一带一路”建设。
云从科技将通过“一个平台、三个中心”，在技术创新、服务平台、云+端服务、城市大脑等多个方面支持国家战略推进，推动我国的计算机视觉及人工智能技术应用位居国际一流水平。
其中包括建立技术层的人工智能基础资源公共服务平台、应用层的人工智能应用技术服务平台、集中科学家智力资源的科学研究中心、集中行业定制化研发资源的技术创新中心、集中专业化众创孵化空间、投资基金与人工智能大学的产业转化中心。
（姚志强）
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