中国在计算机视觉监视研究中排名全球排名：CSET
来自安全与新兴技术中心（CSET）的一项最新研究揭示了中国在人工智能相关监控技术研究领域的显著领先地位。该报告题为**《人工智能在人群视觉监控研究中的趋势》**，深入探讨了中国的研究部门如何在人工智能监控的三个核心领域——人员重新识别（REID）、人群计数和欺骗检测——中产出了不成比例的大量工作。这些技术分别对于识别个体、监控人群和检测绕过识别系统的尝试至关重要。
由Ashwin Acharya、Max Langenkamp和James Dunham进行的研究，分析了2015年至2019年间发表的大量科学论文数据集。他们的发现表明，中国的研究人员不仅在这些特定监控技术领域处于领先地位，而且在更广泛的计算机视觉领域也日益作出贡献，超过了西方的出版速率。
中国在计算机视觉研究中更具争议性的子领域研究计划中明显领先，主要与监控相关。 来源：https://cset.georgetown.edu/wp-content/uploads/Surveillance-in-the-CV-Literature.pdf
中国对面向人类的计算机视觉的关注
报告指出，中国的大部分研究聚焦于面向人类的计算机视觉任务，如情绪识别、面部识别和动作识别。这些技术虽然常用于社交媒体照片标记等无害用途，但也可能被政府用于更具压迫性的监控活动。
作者指出，在研究期间，视觉监控研究占所有计算机视觉研究的比例不到10%，但中国在计算机视觉和视觉监控研究领域的 dominance 无可否认。他们表示，**“拥有中国机构隶属关系的研究人员在计算机视觉和视觉监控研究中贡献了超过三分之一的出版物。这使中国成为这两个领域中最具生产力的国家。中国研究人员在全球视觉监控研究中的份额增长速度与其在计算机视觉研究中的份额增长速度相似。”**
局限性与更广泛的背景
该研究仅关注英文科学论文，作者承认这限制了他们的发现。他们建议，纳入非英文出版物，尤其是来自中国的出版物，可能会揭示更广泛的研究努力。此外，结合专利数据、摄像头部署和相关政府政策可以进一步说明中国在这些领域的领先地位。
作者使用了自然语言处理（NLP）技术，具体来说是基于Papers With Code数据的SciREX模型，分析了六个学术数据集中超过1亿篇出版物。基于Arxiv预印本训练的SciBERT分类器帮助识别了该语料库中的计算机视觉论文。然而，依赖英文文献意味着该研究可能低估了非英文研究产出，尤其是来自中国的研究。
主要发现与影响
报告发现，面部识别是视觉监控研究中最常出现的任务，仅2019年就出现在一千多篇论文中。人群计数和面部欺骗识别也是快速增长的领域。作者表达了对即使看似中立的计算机视觉技术也可能助长压迫性系统的担忧。例如，动作识别可以检测公共场所的“异常行为”，面部欺骗识别可以阻止记者和活动家隐藏身份，情绪识别可用于在拥挤区域识别安全威胁。
来自论文，研究年份中最常出现的任务。引用的来源是 ‘CSET合并语料库。结果生成于2021年7月22日’
作者得出结论，中国的计算机视觉和视觉监控研究份额随时间增加，而美国及其盟友的产出水平保持相似。然而，其他地区的全球监控研究份额要么保持稳定，要么下降，凸显了中国在这一领域的日益主导地位。
这项综合研究强调了监控全球人工智能和监控技术研究趋势的重要性，特别是考虑到对隐私和公民自由的潜在影响。
**首次发布于2022年1月6日。**
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评论 (15)
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![CharlesMartinez]()
CharlesMartinez
2025-04-22 21:04:36
A liderança da China na pesquisa de vigilância por IA é assustadora, mas fascinante! O relatório da CSET realmente abriu meus olhos para o quão avançados eles estão. Parece algo saído de um filme de ficção científica, mas é a vida real! Talvez devêssemos todos começar a aprender mais sobre isso, hein? 🤔
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![BillyThomas]()
BillyThomas
2025-04-22 16:16:56
El dominio de China en la investigación de vigilancia por IA es un poco aterrador pero también fascinante. El informe de CSET realmente me abrió los ojos sobre lo avanzados que están. ¡Es como algo salido de una película de ciencia ficción, pero es la vida real! Tal vez deberíamos todos empezar a aprender más sobre esto, ¿eh? 🤔
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![ChristopherAllen]()
ChristopherAllen
2025-04-22 09:12:02
El liderazgo de China en la investigación de vigilancia con IA es un poco aterrador, pero impresionante. El informe de CSET realmente abre los ojos sobre lo avanzados que están. Es fascinante pero también preocupante. ¡Ojalá hubiera más transparencia sobre cómo se usa esta tecnología! 🤔
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![JustinAnderson]()
JustinAnderson
2025-04-22 04:34:01
Interesante ver a China liderando en la investigación de vigilancia por IA. El informe es detallado pero un poco demasiado académico para mi gusto. Podría usar más ejemplos del mundo real para hacerlo más relatable. ¡Aún así, es revelador! 👀
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![RalphSanchez]()
RalphSanchez
2025-04-21 23:36:13
중국이 AI 감시 기술 연구에서 선두를 달리고 있다는 게 흥미로워요. 보고서는 상세하지만, 제 취향에는 조금 학문적이에요. 실제 사례를 더 넣으면 좋겠어요. 그래도 눈 뜨이는 내용이에요! 👀
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![EricRoberts]()
EricRoberts
2025-04-21 18:56:48
중국이 AI 감시 기술 연구에서 세계를 선도하고 있다는 게 놀랍네요! CSET 보고서를 보고 얼마나 발전했는지 알게 되었어요. 마치 SF 영화 같지만, 이게 현실이에요. 이 분야에 대해 더 배워야 할지도 모르겠어요. 😲
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来自安全与新兴技术中心（CSET）的一项最新研究揭示了中国在人工智能相关监控技术研究领域的显著领先地位。该报告题为**《人工智能在人群视觉监控研究中的趋势》**，深入探讨了中国的研究部门如何在人工智能监控的三个核心领域——人员重新识别（REID）、人群计数和欺骗检测——中产出了不成比例的大量工作。这些技术分别对于识别个体、监控人群和检测绕过识别系统的尝试至关重要。
由Ashwin Acharya、Max Langenkamp和James Dunham进行的研究，分析了2015年至2019年间发表的大量科学论文数据集。他们的发现表明，中国的研究人员不仅在这些特定监控技术领域处于领先地位，而且在更广泛的计算机视觉领域也日益作出贡献，超过了西方的出版速率。
中国在计算机视觉研究中更具争议性的子领域研究计划中明显领先，主要与监控相关。 来源：https://cset.georgetown.edu/wp-content/uploads/Surveillance-in-the-CV-Literature.pdf
中国对面向人类的计算机视觉的关注
报告指出，中国的大部分研究聚焦于面向人类的计算机视觉任务，如情绪识别、面部识别和动作识别。这些技术虽然常用于社交媒体照片标记等无害用途，但也可能被政府用于更具压迫性的监控活动。
作者指出，在研究期间，视觉监控研究占所有计算机视觉研究的比例不到10%，但中国在计算机视觉和视觉监控研究领域的 dominance 无可否认。他们表示，**“拥有中国机构隶属关系的研究人员在计算机视觉和视觉监控研究中贡献了超过三分之一的出版物。这使中国成为这两个领域中最具生产力的国家。中国研究人员在全球视觉监控研究中的份额增长速度与其在计算机视觉研究中的份额增长速度相似。”**
局限性与更广泛的背景
该研究仅关注英文科学论文，作者承认这限制了他们的发现。他们建议，纳入非英文出版物，尤其是来自中国的出版物，可能会揭示更广泛的研究努力。此外，结合专利数据、摄像头部署和相关政府政策可以进一步说明中国在这些领域的领先地位。
作者使用了自然语言处理（NLP）技术，具体来说是基于Papers With Code数据的SciREX模型，分析了六个学术数据集中超过1亿篇出版物。基于Arxiv预印本训练的SciBERT分类器帮助识别了该语料库中的计算机视觉论文。然而，依赖英文文献意味着该研究可能低估了非英文研究产出，尤其是来自中国的研究。
主要发现与影响
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这项综合研究强调了监控全球人工智能和监控技术研究趋势的重要性，特别是考虑到对隐私和公民自由的潜在影响。
**首次发布于2022年1月6日。**
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微软研究揭示AI模型在软件调试中的局限性
来自OpenAI、Anthropic和其他领先AI实验室的AI模型越来越多地用于编码任务。谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊在十月指出，AI在公司中生成25%的新代码，而Meta首席执行官马克·扎克伯格计划在社交媒体巨头内部广泛实施AI编码工具。然而，即使是表现最好的模型也难以修复经验丰富的开发者轻松处理的软件错误。微软研发部门近期开展的一项微软研究显示，像Anthropic的Claude 3.7 So
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伦敦经济学院与Systemiq的最新研究显示，人工智能可在不牺牲现代便利的情况下大幅降低全球碳排放，使AI成为应对气候变化的重要盟友。研究指出，仅在三个领域应用智能AI，到2035年每年可减少32亿至54亿吨温室气体排放。与普遍担忧相反，这些减排量将远超AI运行产生的碳足迹。题为《绿色与智能：AI在气候转型中的作用》的报告将AI视为构建可持续且包容性经济的变革力量，而非仅是渐进式改进的工具。净零排
2025-04-22 21:04:36
A liderança da China na pesquisa de vigilância por IA é assustadora, mas fascinante! O relatório da CSET realmente abriu meus olhos para o quão avançados eles estão. Parece algo saído de um filme de ficção científica, mas é a vida real! Talvez devêssemos todos começar a aprender mais sobre isso, hein? 🤔
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2025-04-22 16:16:56
El dominio de China en la investigación de vigilancia por IA es un poco aterrador pero también fascinante. El informe de CSET realmente me abrió los ojos sobre lo avanzados que están. ¡Es como algo salido de una película de ciencia ficción, pero es la vida real! Tal vez deberíamos todos empezar a aprender más sobre esto, ¿eh? 🤔
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2025-04-22 09:12:02
El liderazgo de China en la investigación de vigilancia con IA es un poco aterrador, pero impresionante. El informe de CSET realmente abre los ojos sobre lo avanzados que están. Es fascinante pero también preocupante. ¡Ojalá hubiera más transparencia sobre cómo se usa esta tecnología! 🤔
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2025-04-22 04:34:01
Interesante ver a China liderando en la investigación de vigilancia por IA. El informe es detallado pero un poco demasiado académico para mi gusto. Podría usar más ejemplos del mundo real para hacerlo más relatable. ¡Aún así, es revelador! 👀
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2025-04-21 23:36:13
중국이 AI 감시 기술 연구에서 선두를 달리고 있다는 게 흥미로워요. 보고서는 상세하지만, 제 취향에는 조금 학문적이에요. 실제 사례를 더 넣으면 좋겠어요. 그래도 눈 뜨이는 내용이에요! 👀
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2025-04-21 18:56:48
중국이 AI 감시 기술 연구에서 세계를 선도하고 있다는 게 놀랍네요! CSET 보고서를 보고 얼마나 발전했는지 알게 되었어요. 마치 SF 영화 같지만, 이게 현실이에요. 이 분야에 대해 더 배워야 할지도 모르겠어요. 😲
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