今年 MIT 的 10 万美元创业大赛的获胜者正将一种新的海水淡化技术商业化。Nona Desalination 表示开发出了一种设备，能以其他海水淡化设备一半的成本、十分之一的能耗生产出足够 10 人饮用的饮用水。该设备的大小和重量大致相当于一箱瓶装水，由一块小型太阳能电池板供电。传统的海水淡化方法依赖于一种被称为反渗透的高能耗工艺。相比之下，Nona 使用 MIT 电子研究实验室开发的一种技术，使用电流去除海水中的盐分和细菌。和 MIT 研究科学家 Junghyo Yoon 合作创立该公司的 Bruce Crawford 表示：“因为我们可以在超低压下完成所有这些工作，我们不需要高压泵（用于反渗透），不需要大量电力。”“我们的设备比手机充电器的耗电量还小。”该公司开发了一台生产清洁饮用水的小型原型机。有了这笔奖金，Nona 将生产更多的原型机提供给早期用户。该公司计划在进入美国应急准备领域之前将其第一批设备出售给水手，美国应急准备行业的规模估计可达到 50 亿美元。以此为起点，该公司希望在全球范围内扩大规模以帮助救灾。该技术还可能用于制氢、油气分离等。

Google AI 子公司 DeepMind 的首席研究员表示，人类水平的人工智能即将到来。Nando de Freitas 博士表示，在 DeepMind 推出能完成从堆积木到写诗的各种复杂任务的人工智能系统之后，实现通用人工智能（AGI）长达数十年的探索“游戏结束”。de Freitas博士表示，被描述为“通才代理”的 DeepMind 的新 Gato AI 只需要扩大规模，就能创造出与人类智能相媲美的 AI 能力。在回应 The Next Web 上一篇声称“人类永远无法实现AGI”的评论文章时，DeepMind 的研究主管写道，他认为结果是不可避免的。他在 Twitter 上写道：“现在一切都是规模的问题！游戏结束了。”“一切都是为了让这些模型更大、更安全、计算效率更高、采样速度更快、内存更智能、模式更多、创新数据、在线/离线……解决这些挑战就能实现 AGI。”机器学习研究员 Alex Dimikas 询问他认为 Gato AI 距离通过真正的图灵测试还有多远时，de Freitas 博士回答说：“还远着呢。”图灵测试是一种计算机智能的衡量标准，人类无法区分对方是机器还是人即算通过。de Freitas 博士在 Twitter 上回答 AI 研究人员提出的进一步问题时表示，在开发 AGI 时，“安全至关重要”。他写道：“这可能是我们面临的最大挑战。”“每个人都应该重视这个问题。缺乏足够的多样性也让我很担心。”

医生无法仅仅通过查看X射线成像结果判断一个人是黑人、亚裔还是白人。包括 MIT 和哈佛医学院的研究人员在内的一个国际科学家团队在一篇令人惊讶的新论文中表示，计算机可以。研究发现，经过训练读取 X 射线成像结果和 CT 扫描结果的人工智能程序可以以 90% 的准确率预测一个人的种族。但进行这项研究的科学家表示，他们不知道计算机是如何做到的。这篇论文周三发表在医学期刊《柳叶刀数字健康》上，论文的合著者、MIT电气工程和计算机科学助理教授 Marzyeh Ghassemi 表示：“当我的研究生展示论文中的一些结果时，我实际上认为这一定是搞错了。”“当他们告诉我时，我真的以为学生疯了。”在 AI 软件越来越多地被用于帮助医生做出诊断决定的时候，这项研究提出了一个令人不安的前景，即基于 AI 的诊断系统可能会无意中产生带有种族偏见的结果。例如可以访问 X 射线成像结果的 AI 可能会自动为所有黑人患者推荐特定的治疗方法，无论该方法是否最适合某位特定的患者。同时患者的人类医生却不知道 AI 的诊断依据的是种族数据。

未来的电动汽车可能会抛弃传统的制动技术，转而采用电池驱动电机的强大再生能力。电动汽车已将传统的摩擦制动和制动再生结合起来。后者利用驱动汽车的电动机的阻力来减慢车辆的速度，将能量馈送给汽车的电池以延长其续航里程。雪铁龙的豪华车部门DS表示，它“正在探索单独使用再生制动最终是否能成为降低汽车速度的唯一方法，帮助电池在此过程中更好的充电，并放弃传统的刹车盘和刹车片。”传统的刹车片和刹车鼓会产生“制动粉尘”，即在制动过程中与刹车片和刹车盘分离的金属材料细颗粒。非排气颗粒专家 Asma Beji 博士在2021年6月表示，“刹车磨损颗粒对健康的影响是不可否认且不可忽视的”。

Yahoo! JAPAN 是日本最大的媒体公司之一，提供搜索、新闻、电子商务和电子邮件等服务。每个月有超过 5000 万用户登录 Yahoo! JAPAN。多年来发生了很多对用户账户的攻击以及导致账户访问权限丢失的问题。这些问题中大多数都和身份验证使用的密码有关。随着身份验证技术的最新发展，Yahoo! JAPAN 决定从基于密码的方式转向无密码身份验证。自 2015 年以来，Yahoo! JAPAN 一直在致力于无密码登陆计划。这始于 2015 年 5月 获得的 FIDO 服务器认证，之后又引入了 SMS 身份认证、密码停用功能以及对每台设备的 FIDO 支持。如今有3000 万月度活跃用户禁用了密码，使用非密码身份验证方法。Yahoo! JAPAN 对 FIDO 的支持始于 Android 上的 Chrome，现已有超过 1000 万用户设置了 FIDO 身份验证。由于 Yahoo! JAPAN 的这些举措，忘记登录 ID 或密码的查询比例比最高峰时减少了 25%，由于无密码账户数量的增加，未经授权的访问有所减少。

直到最近，还不能说人工智能与迫使政府下台有什么关系。但这正是 2021 年 1 月在荷兰发生的事情，现任内阁因所谓的“kinderopvangtoeslagaffaire”（托儿津贴事件）辞职。在荷兰，如果一个家庭想要申请政府托儿津贴，他们需要向荷兰税务机关提出申请。这些申请会经过自学习算法的审核，该算法最初于 2013 年部署。在税务机关的工作流程中，算法将首先审查索赔是否存在欺诈迹象，然后再由人工仔细审查那些被标记为高风险的申请。实际上算法发展出了一种将申请错误地标记为欺诈的模式，然后公务员匆匆忙忙地在欺诈标签上盖上橡皮图章。因此多年来，税务机关毫无根据地命令成千上万的家庭退还他们的津贴，在此过程中将许多家庭推入沉重的债务之中，摧毁了他们的生活。

对该事件的调查发现了偏见的证据。很多受害者收入较低，少数族裔或者具有移民背景的人高得不成比例。该模型将不是荷兰公民视为一个风险因素。税务机关的这个算法规避了审查；它是一个不透明的黑匣子，内部运作不透明。对于受到影响的人来说，几乎不可能确切地说出他们被标记的原因。他们也没有任何可以依靠的正当程序或求助手段。尘埃落定之后，很明显这件事完全无法阻止人工智能在政府中的传播——已经有 60 个国家有了国家人工智能计划。私营企业无疑看到了帮助公共部门的机会。对于他们所有人来说，部署在荷兰——这个拥有强有力的法规、法治和相对负责任机构的欧盟国家的算法的故事是一个警示。

梅赛德斯奔驰宣布将于 5 月 17 日在德国推出 Level 3 自动驾驶功能 Drive Pilot。该功能支持的车型包括 S-Class 和 EQS，前者需要花费 5400 美元，后者需要花费 8024 美元。目前市场上销售的汽车最多只配备 Level 2 自动驾驶系统如特斯拉的 Autopilot 系统，Level 2 只具有半自动能力，而 Level 4 具有全自动驾驶能力，Level 3 是朝着全自动驾驶的重要一步，意味着汽车基本具备了自动驾驶能力。梅赛德斯奔驰声称，启用 Drive Pilot 时，系统能控制车速和距离，能在分析路线和交通标志的同时引导汽车在车道内行驶。它还能对突发的交通状况做出反应，如回避或刹车。

浙江大学的研究人员演示了无人机机群在从未到过的茂密森林中飞行。10 架无人机组成的机群足够智能，可在陌生的茂密森林中自主飞行；这些无人机又足够小巧，每一架都可以放在手掌上。这项突破是朝着使用无人机群进行航空测量和灾难响应等工作迈进的一大步。在现有的超紧凑型无人机设计的基础上，研究团队为机群构建了一个轨迹规划器，它完全依赖于来自机群机载传感器的数据，无人机在本地处理这些数据然后彼此共享。这些无人机可以平衡或者被引导实现不同的目标，例如与障碍物之间或者在彼此之间保持一定距离，或者最小化两点之间的总飞行时间等。令人担忧的是，这些无人机还可以被赋予“跟着这个人”之类的任务。我们都看过很多电影，知道这就是开始。当然，它在救援或者战斗环境中也很有用。它们在飞行过程中也会绘制周围世界的地图。这项研究发表在最新一期的《科学机器人》期刊上，论文提供了几个展示无人机行动的视频。

Rocket Lab 成功用直升飞机回收火箭助推器，但因为负载特性超过预期，飞行员将助推器轻轻溅落在海洋中等待回收。这次任务被命名为 There and Back Again，于 UTC 时间 5 月 2 日 22:49 在新西兰的 Māhia 半岛发射，将 34 颗卫星送到 520 公里的太阳同步轨道。发射升空后，火箭一级助推器在降落伞的帮助下返回。降至 6500 英尺（约1981米）高度，助推器与直升机会合，直升机用钩子钩住降落伞线。完成空中捕获后，直升机飞行员检测到与之前测试不同的负载特性，随后释放一级助推器。助推器在海上安全溅落后由回收船运回 Rocket Lab，为重复使用做分析和评估。重复使用火箭有助于提高发射频率和降低发射成本。

MIT 工程师开发出像纸一样薄的扬声器，可将任何表面变成有源音频源。这种薄膜扬声器产生的声音失真很小，使用的能量只是传统扬声器的一小部分。研究团队展示的手掌大小的扬声器重量大约相当于一角硬币，无论粘合到什么表面，都可以产生高品质声音。为了实现这些特性，研究人员开创了一种看似简单的制造技术，只需要三个基本步骤，且可以按比例放大，生产出大到足以覆盖汽车内部或者房间墙纸的超薄扬声器。耳机或者音频系统中的典型扬声器利用电流输入通过线圈产生磁场，磁场移动扬声器膜，从而推动其上方的空气产生我们听到的声音。相反，这种新的扬声器利用成形压电材料薄膜简化了扬声器的设计，当施加电压时，薄膜会移动，从而推动其上方的空气并产生声音。他们将他们的薄膜扬声器安装到距离麦克风 30 厘米的墙壁上进行测试，测量并记录以分贝为单位的声压级。当 25 伏的电流以 1 千赫兹（每秒1000次循环的频率）通过该设备时，扬声器会产生 66 分贝的高质量会话级声音。电流频率在 10 千赫兹时，声压级增加到 86 分贝，大致相当于城市交通的音量水平。这种节能设备每平方米扬声器面积只需要大约 100 毫瓦的功率。相比之下，一个普通的家庭扬声器可能要消耗超过1瓦的功率才能在类似的距离上产生相似的声压。

对人类来说，识别场景中的物品就像看它们这么简单。但对于人工智能和计算机视觉系统来说，开发出对周围环境的高保真理解需要更多的努力。如果我们具体一点的话，需要大约 800 小时的手动标记训练图片工作。为了帮助机器更好地了解人们的做法，MIT CSAIL 的一组研究人员与康奈尔大学和微软合作开发了STEGO，一种以像素为单位识别图像的算法。通常创建计算机视觉（CV）训练数据需要人在图像中的特定对象周围画框——如给坐在草地上的狗画上的框——标记框内有什么东西（“狗”），以便用这些数据训练的 AI 可在草丛中分辨出狗。相反 STEGO（具有基于能量的图片优化的自我监督转换器）使用了名为“语义分割”的技术，该技术将类标签应用于图像中的每个像素，以便 AI 更准确地了解周围的世界。带标签的框中包含对象，也会包含边界内对象周围像素中的其他物体，而语义分割则标记对象的每个像素，但是只标记构成对象的像素——你只得到狗的像素，而不是狗的像素再加上一些草。这相当于机器学习使用 Photoshop 的智能套索和矩形框选工具的差别。这种技术的问题之一是范围。传统的多镜头监督系统通常需要数千张（如果不是数十万张）标记图像训练算法。将这个数字乘以即使构成单张 256x256 图像所需的 65,536 个单独的像素，现在所有这些像素都需要单独标记，所需的工作量很快就会大到不可能。CSAIL团队在新闻稿中写道，“STEGO 会寻找出现在整个数据集中的类似对象。”“然后它会将这些相似的对象联系在一起，在它学习的所有图像中构建一个统一的世界观。”

大多数汽车制造商都迫切想在全世界销售电动汽车。但他们面临着全球变暖时代的挑战：电池和制造电池所需的合乎道德的原材料供应紧张到令人望而生畏。特斯拉和大车等汽车制造商将锰（元素周期表中的第 25 号元素，位于铬和铁之间）视为最新的、诱人的丰富金属，它也许能让主流买家买得起电池和电动汽车。尽管第一款也是唯一一款使用高锰电池的电动汽车（即日产于 2011 年推出的聆风）的历史令人沮丧。但由于该行业需要所有能够获得的电池，改进后的高锰电池可能会脱颖而出，形成一个利基市场，也许作为介于磷酸铁锂化学电池和顶级豪华车和性能车型中的富镍电池之间的一个中等价位选择。马斯克（Elon Musk）在柏林特斯拉超级工厂的开幕仪式上语出惊人，当被问及对电池中石墨烯的看法时，马斯克答非所问道：“我认为锰有有趣的潜力。”谈到原矿，他强调说业界一直在努力摆脱钴，现在则是在摆脱镍，马斯克表示：“最终，我们需要的是数以千万吨甚至是以亿吨计的材料。因此用于生产这些电池的材料必须是普通材料，否则无法规模化。”

1200 万人口的卢旺达存在一个血液运送难题。它的 83% 的人口生活在农村地区，如果遇到紧急输血的情况，快速运送血是一大物流难题。原因是它的许多地区多山丘，道路颠簸，很炎热。低温保存的血液可储存一个月，但血小板等数天就会变质。医院提前储备的血液经常会在过期前没有使用掉而不得不丢弃。2016 年卢旺达与旧金山无人机创业公司 Zipline 签署了合同，使用无人机快速将血液从配送中心运送到需要的医疗机构。Zipline 今天在卢旺达有两个运送中心，每天能完成 500 次运送任务。根据发表在《Lancet Global Health》期刊上的研究，无人机显著加快了送血的速度，减少了浪费。半数的无人机运送订单只耗时 41 分钟或更少，如果通过公路运送将至少耗时两小时。

在巴西塞阿拉州，警察局依靠面部识别系统识别嫌疑人。今年早些时候，电影《黑豹（Black Panther）》中的非裔美国明星 Michael B. Jordan 的照片出现在警方针对 2021 年平安夜大规模枪击案（该案造成五人死亡）的通缉名单上，为该系统招来了大量抨击。警方的软件未能正确地区分黑人的面孔，导致好莱坞明星的脸出现在了这份名单上。Mozilla 基金会的 Tarcízio Silva 表示，此类情况是巴西不断增长但是未被发现的趋势的一部分。随着政治家和社会接受从人工智能到面部识别的数字技术，对非白人群体的固有偏见造成的后果变得越来越明显并越来越具有破坏性。问题在巴西尤为严重，直到最近，人们普遍认为该国是一个没有歧视的种族多元化社会，即所谓的“种族民主”。但是多年来，反种族主义活动人士一直认为，制度性种族主义也压制了巴西的黑人。结果是巴西的黑人忍受着更高的贫困率和更多的警察暴行。

人类可能是全自动驾驶汽车无法进入城市街道的最大障碍之一。如果机器人要想在波士顿市中心安全驾驶，必须能预测周围司机、骑车人以及行人接下来会做什么。行为预测是一个棘手的问题，目前的人工智能解决方案要么过于简单（它们可能假设行人总是走直线），要么过于保守（为了避让行人，机器总是将车停下来），或者只能预测一个智能体的下一步动作（道路上通常同时会有很多用户）。

MIT 的研究人员为这一复杂的挑战设计了一种看似简单的解决方案。他们将多智能体行为预测问题分解成更小的部分，单独处理每个部分，因此计算机可实时解决这一复杂任务。他们的行为预测框架首先会猜测两个道路使用者之间的关系——哪辆车、哪个骑自行车的人或者行人拥有通行权，以及哪个智能体会让路——并使用这些关系来预测多个智能体的未来轨迹。面对自动驾驶公司 Waymo 汇编的真实交通流量的庞大数据，这些估计的轨迹比其他机器学习模型预测的轨迹更准确。MIT 的技术甚至超过了 Waymo 最近发布的模型。由于研究人员将问题分解为多个更简单的部分，他们的技术占用的内存更少。研究人员的机器学习模型被称为 M2I，它需要两个输入：汽车、骑自行车的人和行人过去在交通环境（例如十字路口）中交互的轨迹，以及包含街道位置、车道配置等信息的地图。

关系预测器使用这些信息推断出两个智能体中哪一个具有优先通行权，将一个归类为通行者，另一个归类为让行者。然后一个名为边际预测器的预测模型猜测通行者的轨迹，因为该智能体独立行动。第二个名为条件预测器的预测模型随后根据通行智能体的动作猜测让行智能体将要做什么。该系统针对让行者和同行者预测许多不同的轨迹，分别计算每种轨迹的概率，然后选择发生可能性最高的六个组成结果。M2I 输出关于这些智能体在接下来的8秒钟内将如何行动的预测。在一个示例中，他们的方法让车辆减速，以便让一名行人通过马路，然后在通过交叉路口时加速。在另一个示例中，车辆等到几辆车通过之后才从一条小街转上了繁忙的主干道。虽然这些初步研究侧重于两个智能体之间的交互，但是 M2I 可以推断出许多智能体之间的关系，然后通过联系多个边际和条件预测变量猜测轨迹。

随着新制程技术的周期越来越长，为了满足客户需求，台积电不得不提供增强版本。过去二十年台积电的成功很大程度上在于能提供新制程，改进功率性能，每 18 到 24 个月推出全新制程，同时保持高产量。但随着制造工艺的复杂性日益增加，维持这一计划日益困难。台积电最近更新了它的路线图，3nm 制程将在下半年生产，3nm 和 5nm 制程之间相隔 2.5 年。好消息是 3nm 的增强版本 N3E 将提前面世。相比 5nm，3nm 芯片的性能提高 10% ~ 15%，功率降低 25% ~ 30%，晶体管密度达到 1.7 倍。首批 3nm 芯片将在 2023 年初交付给客户。2nm 芯片计划在 2024 年风险量产，2025 年量产，与 3nm 相隔 3 年。

因为同乌克兰的战争，俄罗斯受到了世界大部分地区的排斥和制裁，由于无法从供应商获得芯片，该国正在制定计划重振陷入困境的半导体制造行业。该国新的芯片计划在未来八年中进行巨额投资，目标听起来也算不上雄心勃勃。例如台积电计划在 2026 年实现2纳米，而俄罗斯希望本地芯片制造到 2030 年能实现 28 纳米。俄罗斯政府制定了新的微电子发展计划的初步版本，到 2030 年需要投入 3.19 万亿卢布（384.3 亿美元）。据 Cnews 报道，这笔资金将用于发展当地的半导体制造技术、国内芯片开发、数据中心基础设施，培养当地人才以及营销国内自制芯片和解决方案。该国计划在半导体制造方面投资 4200 亿卢布（50 亿美元），用于新的制造技术及其提升。短期目标之一是在年底前使用 90 纳米制造技术提高本地芯片产量。一个更长期的目标是到 2030 年建立 28 纳米制造节点，这是台积电在 2011 年做到的事。

你可以用机器人做各种各样的事情。从某种意义上说，这是机器人使用的问题——仅仅因为某些任务或者问题可以用机器人解决并不一定意味着这些任务或问题就应该用机器人解决。郊区无人机运送消费品是一个这样的问题吗？Wing（Alphabet 子公司）决心证明无人机送货是可行的，并且成功了，该公司最近在澳大利亚完成了 20万 次送货，随后在德克萨斯州的一个社区扩张（本月推出）。这是否能证明需求存在以及 Wing 的商业模式现实且可持续？也许。但也许不能。

Wing 在澳大利亚所做的并将继续在德克萨斯州做的事情证明，从技术角度看，郊区无人机送货可以发挥作用，这是一项壮举。硬件、软件、基础设施大规模运行多年——这一切都令人印象深刻。但是这并不一定能证明这些问题的解决是有效或者可持续的，尤其是与解决类似问题的其他方法相比，而且也不清楚 Wing 为所有这些成本提供了多少补贴，以及它的长期商业计划是什么。

如果我们现在假设 Wing 至少可以很好地处理郊区无人机送货的各种技术挑战（即使它还没有完全解决它们），仍然还存在三个大问题。首先 Wing 在时间、金钱和工程人才方面的大量投资是否真的能转化为可以长期盈利的商业模式？其次小型无人机一次最多可以装载 1.2 公斤的货物，这真的是将货物及时送到需要的人手中的最佳方式吗？第三即使郊区送货无人机可以承担这个角色，就应该这样做吗？Wing 是在利用其资源和世界一流的工程专业知识利用机器人技术创造性地解决现实世界的问题，还是利用无人机送货的固有新颖性证明大量基础设施的合理性，只是为了让特定的一群人在需要时获得单件的食物？

千里之行始于足下，如果是在太空领域，这第一步会非常昂贵。以 Rocket Lab 制造的 Electron t推进器为例，该公司在新西兰海岸拥有两个发射台，另一个在弗吉尼亚州等待启用。如果一切顺利，它的下一次飞行（目前定于 4 月 22 日）将搭载 34 颗商业卫星，火箭的第一级在用完之后不会掉落到太平洋中，而是在使用降落伞降落的过程中被一架直升机在空中捕获。然后直升机会将它送回基地，它的外表会在重返大气层的热浪中受损，但是内部完好无损，有可能进行翻新和重新使用。Rocket Lab 的 Morgan Bailey 表示：“这是一件非常复杂的事情。”她表示：“你必须将直升机准确定位在正确的位置，你必须确切知道第一级要降落的位置，你必须让它降落的速度足够慢。”“我们已经练习了拼图的所有单独的部分，现在正将它们结合在一起。第一次捕捉尝试是否能够成功并没有十足的把握。”尽管如此，航空领域的人仍然会关注此事，因为 Rocket Lab 为自己建立了一个利基市场，让自己成为一家可行的太空公司。这将是其 Electron 火箭第 26 次发射。该公司表示，到目前为止，它已经发射了 112 颗卫星，许多是小型卫星，这些小型卫星的飞行成本较低。为这家太空创业公司提供资金的 Space Capital 的首席执行官 Chad Anderson 表示：“目前有两家公司将有效载荷送进了轨道：SpaceX 和 Rocket Lab。”

IT 资产管理平台 Lansweeper 扫描了一千万台 PC，其中二成来自企业八成来自消费者。结果显示 Windows 11 普及度只有 1.44%，甚至低于已终止支持的 XP 的 1.71% 和 Windows 7 的 4.7%，Windows 8 占 1.99%，而 Windows 10 最高达到了 80.34%。Lansweeper 的首席战略官 Roel Decneu 认为 Windows 11 的升级速度没有微软希望的那么快，尤其是在企业环境中。在企业市场，Windows 11 普及度没有超过 1%，而在消费者市场，它的普及度达到了 2.5%。