图片说明：AI（右）将左图中被P图的区域识别出来

根据主办方的介绍，“安全AI挑战者计划”是全球首个AI领域的安全赛事，目标是通过全球最顶尖的安全AI赛事，面向未来培养更多新基建安全技术人才。

第五期对抗赛的目标是针对证件资质文档类图像进行伪造及反伪造对抗，通过实战环境解决困扰多年的社会问题。

阿里安全专家渡明表示，“政府和不少企业都在无纸化办公，很多合同也使用电子印章，而只有少数政府部门有图像取证技术，国内外几乎没有商用的图像取证技术，一旦不法份子伪造电子印章，无法鉴别就会损失惨重。”

渡明指出，随着各种P图工具的普及，篡改伪造出视觉无痕迹的假图门槛大幅降低，大量假图用于散播谣言、编造虚假新闻、非法获取经济利益，更有甚者，还可能会被用来恶意地充当法庭证据。

渡明说，他所在的团队是国内唯一在图像取证技术上布局的互联网企业团队。区别于以往的图像取证比赛专注于自然内容图像，阿里“安全AI挑战者计划”更关注能够用于现实生活中人们更容易遭遇的困难问题解决，比如证明材料造假，印章造假。

同时，本次对抗赛的共同出题人、清华大学教授朱军表示，希望通过安全AI挑战者计划的努力，发展新的机器学习算法，并逐步将AI的安全问题体系化、标准化，逐渐形成一个优秀的线上社区，凝聚对抗样本，聚集AI安全方面的研究者与开发者，通过大家的共同努力，逐步提升机器学习算法的安全性和可靠性。

阿里安全专家鹿城透露，数字经济勃兴的背景下，AI安全对于新基建的建设至关重要，阿里安全经过20年实战经验沉淀出的新一代安全架构，如何锻造安全的AI是该架构中重要的一环。

另外，鹿城表示，新基建的安全人才需求旺盛，培养一个优秀的安全专业人才周期很长，需要在丰富的实际业务场景中经过多年体系化的历练。清华阿里联手打造安全AI挑战者计划的目的，就是结合阿里安全的实战经验与场景，培养面向未来的新基建安全技术人才。

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“别人家的孩子”利用这段时间，在家造出了一辆车！

你没听错，这是辆能上路的全尺寸实车，全车从外观设计方案、结构建模都自行完成。不仅外表炫酷，并且内外零件还可以根据不同的路况、天气进行拆卸替换，适应各种环境，光是创意和外形就非常赛博朋克了。

这就是今年疫情期间，清华大学美术学院科普创意与设计艺术硕士毕业生许梦家的毕业作品。

根据清华大学美术学院官方微博介绍，许梦家的毕业设计 “从外观设计方案、结构建模都是自己完成：1：1 油泥模型的制作；从翻模、制作玻璃钢外观到打磨…… 利用家里的简陋制作条件，高质量地完成可驾驶全尺寸实车样机设计与制作，毕业作品完成本身就是一次励志的经历”。

让我们来看看最终的成品：

可以看到，平地和岩石地都能无压力 “碾压”：

难怪有网友表示，原来这就是 “别人的毕业设计”。

也有网友赞叹道，“有点小帅，卡丁车场的赛车体验”。

实现 “共享车库”心愿，从头开始做一辆电气化时代的全地形车

许梦家的毕业设计全称为 “基于共享车库概念的 Kit 教学车及相关系统设计”，从名字上也可以看出，整个设计主要基于近年来大火的 “共享”概念。

这不免让我们疑惑，虽然我们已经进入了共享时代，单车共享了，充电宝共享了，KTV 也共享了，但车库？？？？

用 “共享车库”让人们体验到不同车辆的操控性能，这是许梦家发明 “共享车库”的初衷。

由于疫情原因，从小就喜欢汽车的许梦家临时改变毕业设计方向，耗时 5 个月，终于把 “共享车库”的想法变成了现实。

“我的毕业设计旨在从系统设计和科普产品的两个角度探索在中国推行‘车库文化’的可能性，针对中国现阶段缺少个人拥有的独立车库，以汽车为主题衍生出的相关的知识教育存在市场空缺，我提出了‘共享车库’及‘Kit 教学车’两个相互关联又各自独立的概念，借此探索利用‘共享车库’这种形式给用户提供动手改装汽车、普及汽车知识、体验驾驶感受的机会，进而探索允许用户深度参与其中的科普形式。”许梦家如此介绍到自己的毕业设计。

关于 Kit 教学车，许梦家表示，他想要做一辆电气化时代的全地形车，一辆可以自己组装的车，于是这个车的代号被取名为 Kit。

许梦家的毕业设计作品于 7 月上线清华大学的虚拟展示长廊 “云端画廊”，根据官方介绍，与实体展厅相比，这个云端虚拟展厅空间的容量更大，每个参展的学生都拥有约 100 平方米的专属虚拟展位，跨度达 12 米。

克服简陋环境和成本限制，“边学边做”完成作品

要完成这样的一个复杂的毕业设计作品，背后付出的艰辛也是加倍的。

在制作样车时，由于受到制作工艺和单件制作成本的限制，只能采用外购件和自己设计加工件的结合来完成样车的制作，这就给从车辆结构到外观设计制作带来了巨大的挑战。

在设计上，设计尺寸、形态与外购件的尺寸不相符，由于受外购件尺寸的限制，为了减少制作成本，必须另行设计制作与之相匹配的连接件。

在外观设计过程中，从外观设计方案、结构建模到自己完成 1：1 油泥模型的制作，从翻模、制作玻璃钢外观到打磨也是费时费力的过程。

其中，油泥模型是最困难的，因为油泥敷上去后得一点点刮。

在没有三维扫描仪的情况下，车辆左右的对称是另一个难点，许梦家表示，他用了一个 “土方法”，就是利用两个激光水平仪去做对称，旁边用一点点的卡板，一个截面一个截面地去做，做完后再拿到另一个截面对称地去卡，一点一点地卡过来，这才实现了车身的左右对称。

值得注意的是，整个项目过程没有专业的技术人员参与，也就是说，许梦家需要在实际加工操作的过程中完成其他专业和学科的知识学习。

回顾整个项目时，许梦家表示，他的设计有几大突破点，首先，这个 Kit 教学车是可以拆装的、模块化的，其次，可以通过快速更换悬架，让车辆适应不同的驾驶环境，比如沙漠、岩石等，这样做还有一个好处，因为车身是共用的，车架底盘不一样，这样就最大限度地节约了成本。

在各种采访中，许梦家也频繁地说到车库文化。这种文化最初起源于欧美，实际上是为了鼓励更多年轻人学会并习惯于自己动手创造的过程，同时车库文化还可以成为联系家庭亲情的纽带。

许梦家的这次毕业设计，也是尝试在科普 “车库文化”的同时，向人们展示了创新能力，以及实践中的动手能力的重要性。

本科参加国际赛车设计锦标赛，带队成为夺冠黑马！

许梦家的 “造车 “梦也是早就种下的。

2013 年，当时许梦家还是北京工商大学 2013 级艺术与传媒学院产品设计专业就读，也是学院内大名鼎鼎的 “梦之队”队长。

2015 年 6 月，“梦之队”报名参加了基于 “弹力方程式赛车国际设计锦标赛”开展的设计创新项目，根据比赛要求，赛车要以一根 16 英尺长的橡皮筋驱动，完成拉力竞速赛、障碍竞速赛和爬坡竞速赛三个赛段的竞技。

根据规则，比赛从车辆设计、竞速表现、品牌设计和公益活动四个维度综合打分，涉及设计、技术、品牌传播、公益活动等多领域，项目实施以国际赛事要求为标准。

最终，“梦之队”在弹力方程式国际设计锦标赛上以黑马姿态勇夺冠军，并获得主办方的全额奖金赴美参赛，在美国艺术中心设计学院（ArtCenter College of Design，简称 ACCD）凭借扎实的设计能力和动手能力再次夺得单项奖冠军。

不仅如此，“梦之队”还是当时北京工商大学首支参加这项比赛的团队，所有的设计参数都是靠他们自己不断的实验测量出来的，其中队长许梦家主要负责赛车制作。

在制作赛车的过程中，许梦家首先从轮胎入手，确定了轮胎的形式后，再根据轮胎设计车辆，在设计完成后，还要寻找合适的材料进行实物的制作。在老师的指导下，赛车重要零件的制作由许梦家完成，他主要利用的是自己家小机床生产出来的一些简单零件，其余更为复杂的零件就委托附近的工厂生产，就是在这样的情况下组装好了一辆辆赛车。

除了参加比赛之外，许梦家的大学生活同样十分充实。大家可能已经猜到了，许梦家是个不折不扣的大学霸，以 3.8 的绩点在产品设计专业排名第一。

同时，由于对赛车怀有的浓厚兴趣，大学期间许梦家创办了 RC 模型社，团队里的其他三名同学是社团副社长。通过创办社团，许梦家结识了很多志同道合的朋友，在课余时间，大家经常聚在一起讨论研究 RC 模型。

除此之外，许梦家还参加了暑假 Art Center 交通工具工作坊等各种各样的工作坊，提高自己的专业能力。

大四的时候，许梦家成功保送清华大学美术学院科普产品专业，不仅如此，他还进入小米科技进行了实习，学习到了更多的实践经验。也正是一直以来的积累，给他的 kit 车毕业设计积累了能力和经验。

我们也用许梦家接受清华大学采访的一句话做结尾吧：“我从小就喜欢汽车，也许这就是梦想的力量。”

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一线城市、新一线城市持续吃香，算法类岗位对学历要求最高

目前，在数据团队的建设上，一线城市、新一线城市仍然保持着较大的招聘需求。

深圳、广州、上海、北京、杭州五个城市的在招职位数量最多，随后是成都、武汉、南京、长沙、苏州，整体呈现一线城市–新一线城市的梯队特征。

在学历要求上，数据行业过半都要求本科以上学历，但对硕士以上学历的要求并不明显。

算法、产品、数据、开发四类核心岗位是对学历要求比较高的岗位，本科及以上学历的要求均超过60%，其中算法岗位的学历要求中，本科及以上学历要求达到97%，硕士及以上学历要求达到35%。

网络、运营、运维三类职位的学历要求明显偏低，本科及以上学历要求均不超过50%，其中，网络类职位仅有18%要求求职者获得本科学历。

薪资待遇的差异也在各类职位中差异明显，拥有博士学位的算法岗位薪资水平最高，接近4万元。软件、开发、产品、数据等职位也在硕士或博士要求的职位中，出现了薪资的明显增长。而网络、维护等职位在本科与硕士学历岗位之间却出现了薪资倒挂现象，间接说明该类职位对于学历水平要求并不高。

数据可视化技能正在成为全球数据团队推崇技能

领英数据显示，数据分析技能和数据可视化技能是过去一年在全球数据人才中增长最快的技能，前者增长速度约为150%，后者增速同样超过100%，Microsoft Power BI在过去一年的增长速度为94%，是全球市场的新兴技能排序中首位增长速度最快的分析工具。

人工智能、数据科学与数据管理技能同样呈现较快增长速度。在过去一年中，人工智能与数据科学对数据分析的影响比较大，数据量的日益增长也促使了数据管理技能的高速发展。

在国内市场，过去一年中增长最快的技能为数据科学，增长速度为175%，相较全球范围，国内对于数据科学技能的需求更旺盛。其他技能的需求程度与国际整体较为相似。

数据从业者对职业和行业发展普遍乐观，职业规划稳定

数据团队的内部建设和氛围营造对于数据从业者来说也有着十分重要的影响，对目前的职业满意度进行调研后，我们发现，超过40%的从业者对当前的职业保持着十分积极的态度，15%左右的从业者认为目前的职业不够令人满意。

此外，《报告》也针对数据团队成员的职业规划进行了探讨。根据调研结果，在从业者的五年规划里，数据人才更愿意深挖数据方向的工作，意愿达到39%，其次有15%希望升职成为企业决策层。还有一部分数据人才更希望转型做产品经理或者尝试创业，占比均约为12%。希望维持目前工作不变的比例同样约为12%，真正考虑转行的从业者数量仅为1%。

整体而言，数据团队成员对于自己的职业规划主要集中在决策者和专家两条道路上。

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2019年，在能源基金会支持下，清华大学中国碳市场研究中心及北京中创碳投科技有限公司联合发布《地方政府参与全国碳市场工作手册》（简称《工作手册》）。《工作手册》内容涵盖应对气候变化和碳交易的基础知识以及我国碳市场发展现状，并特别梳理了不同阶段地方政府参与全国碳市场的主要工作流程及保障措施，为转隶后的地方碳交易主管部门和其他参与方提供一个熟悉和掌握碳交易基础知识和工作要求的辅助工具。

本工作手册主要包括五部分内容：

第一部分介绍了碳市场的建设背景，包括气候变化与全球碳市场态势；

第二部分介绍了碳市场的基本知识和运作方式；

第三部分介绍了我国碳市场的发展现状及趋势；

第四部分详细梳理了地方政府为参与全国碳市场需要开展的重点工作及保障措施；

第五部分归集了“林业碳汇”、“碳普惠”、“碳信息披露”等与碳市场紧密相关的十个热点专题。

本手册的数据和信息来源于各交易所及国家和试点地区碳交易主管部门的文件或公告，如有不正之处，欢迎指正。

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智慧养老的概念最早是由英国生命信托基金提出的，它的原名为“全智能老年系统（Intelligent Older System）”，即老年人可以脱离时间和空间的束缚享受到高质量的老年生活 ，主要是通过先进的管理技术、计算机技术、无限传感网络，将老人、社区、医护人员、医疗机构、政府、服务机构形成一个有机的整体，为老年人提供便捷、高效、物联化、互联化、智能化的养老服务 。

具体来说，智慧养老是指利用互联网、物联网、云计算、大数据等现代科学技术，围绕老年人的生活起居、安全保障、健康管理、娱乐休闲、学习分享等各方面的内容，支持和服务老年人的生活，对涉老信息自动检测、预警甚至主动处置，实现与老年人友好、自主式、个性化智能交互，提升老年人的生活质量。

智慧养老的关键技术包括智慧养老设备终端、提供养老需求和风险服务的物联网架构、大数据等技术 。智慧养老设备终端包括可穿戴设备、便携式健康监测设备、自助式健康检测设备、家庭机器人等，如生命体征监测器对老人的生命体征状况进行即时检测，在老人身体出现异常时自动报告给控制中心并及时反馈给医院，从而实现不间断的检测和服务。提供养老需求和风险服务的物联网架构则是一种基于网络数据交换技术、具有自配置能力的动态网络基础架构 。

智慧养老服务中的物联网正是通过标识全部养老服务中每一个作为环节的“物”，将智能接口与信息网络进行整合，从而从生活照护、医疗护理、娱乐互动等多个层面共同为老年人提供全方位的服务。智慧养老产业中的大数据技术不仅整合了于老年人生活、健康相关的各项数据记录，还包括与提供养老服务的企业有关的资质性数据，为行业效率的提高提供支撑。

智慧养老的内涵十分丰富，不仅能够根据老年群体的需求重新定义服务，改变了传统养老模式下养老产业粗放式发展的现状；还能够挖掘养老市场的潜在需求，投放精准服务，解决养老服务行业中的“最后一公里”问题。

智慧养老产业是把以互联网技术和现代智能产品为代表的信息技术与医疗机构及养老服务资源进行有效对接和整合，秉承以智慧居家养老为主、社区和机构养老为辅的产业模式，为老年人提供更智慧的健康养老服务 。

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本报告以新城市科学为理论指导，以“WeCity·未来城市”等行业实践为依托，重点关注新兴技术对城市空间的影响，总结城市空间的发展趋势，分析近未来城市空间可能的场景及相应的创造展望，旨在引起学界和业界的关注和重视，引发针对未来城市更多的思考及更深入的讨论和研究。

WeSpace·未来城市空间 报告主要内容
本报告通过观察过去“新”的城市变化现象，梳理近未来技术发展趋势，从而推演近未来 “新城市”的场景。报告内容涵盖对区域尺度的空间等级结构、规模、联系的思考，对城市尺度居住、就业、游憩、交通、服务等活动场景与数字基础设施的设想，以及对未来城市空间创造的主体力量和实现路径的判断。报告最终总结未来城市空间十大趋势和有潜力研究的八大议题，旨在激发更多关于未来城市空间的思考和研究。报告主要由五部分组成，分别为：未来城市空间的背景与内涵、技术驱动、发展展望、创造展望、总结与展望。

WeSpace·未来城市空间 报告主要特点
特色一、基于已有研究搭建系统的研究框架，聚焦当下科技发展的前沿趋势，展望近未来城市空间情景
特色二、研究空间发展趋势同时对具体场景进行探讨，梳理了工业革命以来各种科技发展对城市空间的宏中微观影响，进而得出城市发展的周期性规律特征，在此基础上讨论新兴技术对城市空间的重构与转型趋势，并较全面地总结出各种可能的未来空间场景
特色三、注重以人为本与技术支撑对城市空间的发展支持，从技术供给和人类需求角度探索未来城市空间变化的驱动力，整理新兴技术在不同层级对空间的影响，并提出新兴技术作用于城市空间的两条路径——“技术-人生活方式及需求-空间”与“技术-空间”
特色四、将空间趋势探讨与数字创新手法结合，通过丰富的案例积累和系统的整理，充分展示不同参与者针对未来城市空间场景的数字创新设计与实践，为了解目前多学科对未来城市空间研究的最新进展提供了很好的平台，以激发更多元的深入研究与思考

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报告概要视频报告依托于AMiner平台数据资源及技术挖掘成果生成相关数据报告及图表，邀请清华大学、同济大学等高校专家解读核心技术及提出观点建议，在一定程度上保证了报告的科学性和权威性。

报告涉及AI 13个子领域

内容涵盖了人工智能13个子领域，包括：机器学习、知识工程、计算机视觉、自然语言处理、语音识别、计算机图形学、多媒体技术、人机交互、机器人、数据库技术、可视化、数据挖掘、信息检索与推荐。

报告基本框架如上图所示，包括领域概念阐释、发展历史梳理、人才概括、关键论文解读以及相应领域的前沿进展。

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