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11 月 18 日，海利生物公司实控人、董事长张海明收到上海市公安局静安分局出具的《取保候审决定书》，因涉及上海市静安区正在侦查的某公司非法经营案，根据相关规定，决定对其取保候审，起始期限为 2020 年 11 月 19 日。

　　在此之前，张海明刚刚完成了减持动作。海利生物 11 月初披露，11 月 3 日收到豪园创投发来的减持告知函，豪园创投于 5 月 25 日-11 月 2 日通过集中竞价交易和大宗交易的方式减持公司股份 1931.73 万股，占公司总股本的 2.9996%，减持价格为 15.66 元/股-32.88 元/股。截至 2020 年 11 月 2 日，豪园创投减持计划已实施完毕。本次减持计划实施完毕后，豪园创投持有公司股份 2.58 亿股，约占公司总股本的 40.12%。

　　天眼查显示，豪园创投实控人为张海明。

　　海利生物作为上海高新技术企业，近年来业绩却长期处于下滑态势。对于业绩下滑，公司方面表示主要由于公司报告期内受行业周期波动及非洲猪瘟影响导致销售收入减少。

　　今年海利生物一季度营收同比下降 29.99%。值得关注的是，在公司整体业绩低迷的情况下，海利生物的子公司也并未交出满意的成绩单。据财报信息显示，2019 年其子公司除捷门生物盈利 0.44 亿元外，杨凌金海、药明海德和牧海生物分别亏损 8569.06 万元、494.43 万元和 205.27 万元，其中子公司冉裕科技已于今年 1 月注销。

　　董事长出事故后虽给公司股价带来极大震荡，但具体还是要根据公司业绩而定的，例如金力泰在面对，实控人被刑拘、部分股份被冻结、交易所接连祭出关注函、二三股东接连减持种种现象时，股价仍一路高歌猛进。

　　可无论如何都将以此为戒，今年高管频频出事故也为新进入市场的人敲响警钟。
 

倒逼特斯拉不得不选择自建电池厂。

　　特斯拉的电池布局自 2014 年与松下合建超级工厂开始，一方面锁定产能，另一方面掌握电池生产制造中的核心技术；

　　2016 年，处于锂电领域前沿的加拿大 Jeff Dahn 团队与其签约，为特斯拉提供前瞻性的研究成果；

　　2019 年，特斯拉收购超级电容公司 Maxwell 以掌握干电极技术和超级电容技术；

　　同一年，特斯拉在美国弗里蒙特建立自己的电池实验室和试生产线；

　　2020 年，特斯拉启动代号为 Roadrunner 的电池项目。除此之外，特斯拉与来自于中国、澳大利亚、美国等矿厂巨头签订了协议，以保证原材料供应。

　　2020 年特斯拉的「电池日」，宣布了从电芯设计、电芯生产工艺、硅负极材料、高镍正极材料、电芯车辆集成化 5 各方面开发电池，最终，马斯克认为这个方案能使电池成本减少 56%，续航里程增加 54%，单位投资额减少 69%。
 

同时，腾讯 AI Lab 也提出了一些用于防御对抗攻击的技术，包括一种针对对抗攻击的鲁棒目标跟踪方法[37]，它能在产生轻量对抗扰动时候将时序信息纳入考虑，从而提升模型鲁棒性。

　　腾讯 AI Lab 在图像去模糊和超分辨率方面也成果颇丰。比如在 ECCV 入选论文中，腾讯 AI Lab 有两篇论文研究了如何消除视觉场景的雨滴，其中包括一种基于语义理解的双目去雨方法[38]和一种利用雨痕和雨雾分析进行图像去雨的技术[39]。超分辨率方面，腾讯 AI Lab 提出了一种结合 3D 脸部结构先验的人脸超分辨算法[40]，该算法能充分利用脸部结构及身份信息来辅助处理困难的脸部姿态变化。

　　当然，腾讯 AI Lab 也没有缺席热门的视频研究领域，这能帮助机器理解不断动态变化的世界，对多模态学习而言也具有重要价值。2020 年的相关研究包括一种可用于时序动作分割的边界感知级联网络，这种新的级联模式能让模型自适应地调整感受野以及对语义模糊的视频帧做出更加有信心的预测。此外，腾讯 AI Lab 还提出了一种新的短时序动作检测框架——移动中心点检测器（MOC-Detector）[41]，其可将动作实例视为运动点的轨迹，实现高质量的长时动作检测[42]。

　　腾讯 AI Lab 也在手语自动翻译上做出了一些研究进展，其提出了一种基于多粒度视频片段的手语翻译层次化特征学习方法[43]，该方法能自适应地利用多粒度时序信息，对视频语义进行局部和全局的建模，从而能极大缓解对手势分割的需要，提升翻译质量。希望这项研究能更进一步转化为「科技向善」的应用成果。

　　语音

　　高质量语音数据识别是一个已经基本得到解决的问题，但在现实生活应用中，语音领域还面临着鸡尾酒会问题以及人们自由聊天口语化表达风格多样的问题。而在语音合成方面，高自然度和表现力的合成语音仍旧还是需要不断努力到达的目标。

　　2020 年，语音技术顶级会议 INTERSPEECH 共接收了 16 篇腾讯 AI Lab 论文，其中既有在语音前沿技术方向的进一步探索，也包含一些理论研究和分析，同时还有在科技向善与文化遗产保护等方面的应用成果。详情参阅。

　　在这其中，腾讯 AI Lab 为解决鸡尾酒会问题提出了多项潜在的解决策略。一是前面多模态学习部分已经介绍的使用视觉数据辅助识别；二是使用带强干扰的声源数据来进行学习[44]，这能「迫使」模型在非常糟糕的干扰条件下学习到足够具有区分和泛化性能的表征，三是不断改进多通道语音增强波束形成技术，通过提出全新的基于递归神经网络的波束形成方法[45]，首次突破传统波束形成技术，在 PESQ 等客观指标和 WER 等语音识别指标上同时达到最优。四是提出了一种端到端的多通道语音分离技术[46], 比传统的多通道技术性能提高 10%。

　　另外，在语音识别方面，腾讯 AI Lab 着力提升复杂条件下的识别性能，通过有效结合分离和识别技术，使得在背景音乐及干扰人声下的语音识别准确率获得相对 20% 的大幅提升，该技术正广泛应用于信息流产品视频内容理解、短视频及直播视频字幕生成中。

　　而在语音合成方面，DurIAN 是腾讯 AI Lab 多年研究的重要结晶，也是腾讯虚拟人语音系统的核心组件。DurIAN 不仅能合成更加自然流畅的说话语音，还能用于合成歌声，腾讯 AI Lab 甚至还探索了其在京剧合成方面的应用[47]，从技术角度为中国传统文化的保护和传承提供一个方向。腾讯 AI Lab 的语音合成技术在 2020 年完成端到端合成工业化落地之后，不断朝着更高的目标演进，不但发音人音色数量大幅增加，每个音色都具有多种情感和多种不同风格的语音合成能力，可综合不同风格和情感实现针对不同场景不同文本更自然的表达。在此基础上，腾讯 AI Lab 还实现了韵律词、字级别的细粒度控制能力，可以灵活地对单个字、词的语气情感进行调节，在一句话内部也可有丰富的变化，大幅提升了合成语音的表现力和感染力。细粒度控制的合成技术正在落地到游戏解说和小说合成这样对表现力和感染力要求更高的应用场景中。

　　四、总结与展望

　　过去的 2020 年是必然会被写入历史书的一年，如何让这个世界变得更好已成为更多人积极思考和探索的问题，而科技必将在其中发挥至关重要的作用。

　　继续秉承「科技向善」的信念和「Make AI Everywhere」的愿景，以通用人工智能和虚实集成世界为长期目标，腾讯 AI Lab 在这一年中做出了更多积极的应用和研究贡献，涵盖虚拟人、多智能体、农业、医疗、药物研发和机器人等诸多领域。

　　面对未知的未来，腾讯 AI Lab 还将继续砥砺前行，努力用科学技术攻克这个世界所面临的的许多宏观难题和日常生活中的许多微观任务。新的一年，我们不会放松在前沿科技上的进一步探索，同时还将拓展 AI 技术的更多行业应用。

　　如果你曾在王者峡谷与完全体「绝悟」对战过，如果你曾在 AI 艾灵的舞台前点歌并倾听过她的演唱，或者如果你也曾借鉴腾讯 AI Lab 的思路开展自己的项目，不妨与我们分享一下你的经历和感受。

 

（编辑：保山站长网）

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