2019年11月，美国白宫下设的国家科技委员会（NSTC）发布《2016~2019年进展报告：推进人工智能研发》，总结了美国联邦政府各机构按照《国家AI研究发展的策略规划》有关指示，在人工智能研发方面的重要进展。

  报告称，美国总统特朗普2019年2月签发行政令提出的“美国人工智能计划”将研发的第一个任务确定为维持美国在AI领域的领导地位。而美国当前之所以能在AI创新方面居于世界领头羊，很大程度上是因为其拥有强大的人工智能研发ECO。联邦政府各机构作为该生态系统的组成部分，通过在各自所承担任务领域投资世界领先的研究项目，为美国的AI创新做出了突出贡献。

  美国国家科技委员会2019年更新的《国家AI研究发展的策略规划》是指导联邦政府人工智能研发投资的国家战略。该战略提出八大研发方向：一是继续长期投资基础性AI研究；二是开发补充和增强人类能力的AI系统，更加关注未来工作前景；三是应对人工智能的伦理、法律和社会影响；四是创造强健和可信的AI系统；五是加强数据集和相关资源的可获取性；六是支持人工智能技术标准和相关工具的开发；七是发展人工智能研发人才队伍，包括开发和用AI的人才；八是拓展公私伙伴关系以加快人工智能发展。

  《2016~2019年进展报告：推进人工智能研发》对应以上研发方向，对美联邦政府各机构2016~2019年的研发进展进行了详细梳理。在每个研发方向下，报告均从科学与工程领域、国防领域、经济领域、医学/卫生领域、司法与安全领域，共五个领域广泛扫描了联邦各机构的人工智能研发项目和活动情况，并通过说明性案例突出了各机构在每一领域取得的突破性进展，充分反映了联邦政府投资AI创新的广度、深度，以及取得的成果。

  2019年12月19日，美国国会研究服务局（CRS）发布报告《国防基础：新兴技术》，阐述将在未来数年里对美国国家安全产生重要影响的新兴技术，如人工智能、定向能武器、生物技术。

  人工智能的军事应用包括情报、监视与侦察，后勤保障，网络战，指挥控制管理系统，半自主和自主平台等。人工智能未来将催生蜂群作战等新作战概念，人工智能技术赋能的“深度造假”，可对图片、视频内容做篡改，可能被对手用于“灰色地带”信息战夺取优势。美国国防部2018年创建联合人工智能中心，《2019财年国防授权法》设立人工智能国家安全委员会，评估美国在AI领域的竞争力，向国会提供发展建议。

  美国国防部将其定义为使用电磁能的武器，可摧毁敌方设备、设施或人员，能有效应对导弹齐射、无人机蜂群。激光武器属于此类，可用于地面作战人员应对火箭炮、火炮、迫击炮，或遂行短程空防任务，高功率微波武器，也属于定向能武器，可摧毁敌方电子设备、通信系统和简易爆炸装置。

  生物技术是将生命科学用于技术应用，在国家安全方面有重大的潜在应用价值。美国政府问责局曾于2018年发布报告强调，美国国防部、国务院、国土安全局和国家情报总监办公室对生物技术中的基因编辑技术进行过评估，该技术可能会通过基因编辑或修改DNA的方式来对人类、以及其他动物和植物做修改。这些技术可能被用来提升军事人员的作战能力。合成生物技术可能被用来制造生化武器。美国的对手国家在研究和应用生物技术方面的限制相对较少，特别是在提高士兵作战能力的基因编辑、生物武器制造等方面。

  据防务系统网站2019年12月23日报道，美国国防部正在准备一项新的电磁频谱战略，该战略预计将于2020年夏天发布。

  2019年12月18日，在弗吉尼亚州亚历山大市由“老乌鸦”协会举行的一次圆桌会议上，美国国防部长电磁频谱作战跨职能团队副主任、美国空军少将Lance Landrum对记者说：“我们在电磁频谱方面面临挑战。”

  2019年4月成立的美国国防部电磁频谱作战跨职能团队与美国国防部首席信息办公室（CIO）共同领导了这项工作。该团队是根据2019年《美国国防授权法案》的规定创建的，该规定要求美国国防部组建一支电子战团队，以确保其能够成功指导电磁频谱作战。这个团队包括来自各美国军事部门、美国网络司令部、美国联合参谋部和美国其他部门的代表，他们利用预算和项目信息提出建议。该团队负责战略的实施、人力和培训、未来能力、情报以及网络、空间和电磁频谱（EMS）的集成。

  该工作旨在将现有的两项战略——由CIO开发的美国国防部2013年电磁频谱战略和美国国防部电子战战略——融合为一项单一的政策：电磁频谱优势战略。Landrum表示，跨职能团队和CIO办公室已经在该战略上取得了进展，预计将在2020年夏季末发布战略。

  新成立的团队还开始了一项为期一年的人力分析研究，该研究将重点确定美国军用和民用EMS人员，并更好地了确定他们的职业道路、培训、教育、文化及专业指导和发展。Landrum说，他们已进行了几个月的研究，并将研究这些事物如何“在工作人员中形成一种文化和心态，使其与电磁频谱的任务领域具有统一性、凝聚力和认同感”。他说，该团队还格外的重视电磁战管理，以帮助指挥官做出更好的作战决策，同时了解相关的风险。

  国际电气电子工程师协会（IEEE）网站发布的美国加州大学的一项研究结果为，DNA合成仪在合成DNA时所发出的机器声音经过录音后，通过算法能够准确识别其正在合成的DNA序列。这项研究结果给合成生物学敲响了警钟，合成仪需考虑该安全漏洞，以避免“黑客”入侵窃取合成数据信息。

  合成生物学是通过人工设计和构建自然界中不存在的生物系统，来实现在化学品合成（包括材料、能源和天然化合物）、医学、农业、环境等领域的应用。近十来年，“合成生物学”快速的提升，受到各个国家和研究机构的持续关注。麦肯锡全球研究所的研究报告将合成生物学评价为未来的革命性技术，认为该技术将驱动相关市场和全球经济的革命性发展，预测2025年合成生物学和工业生物技术产值将达到1，000亿美元左右。2016年，经济合作与发展组织（OECD）在“下一代产业革命”的研讨会上，将合成生物学列为10项颠覆性技术之一。

  DNA的人工合成，是合成生物学的一个研究领域。DNA合成仪在合成DNA碱基（核苷酸腺嘌呤A、鸟嘌呤G、胞嘧啶C或胸腺嘧啶T）时会发出不同的声音，这使得以该合成仪的声音为特征训练的算法很容易识别正在合成的碱基种类以及碱基排列顺序。

  在美国圣地亚哥举行的2019年网络和分布式系统安全研讨会上，美国加州大学研究人员用一种普遍的使用的老式DNA合成仪演示了如何准确窃取正在合成的DNA序列信息：研究人员用智能手机对正在运行的DNA合成仪进行录音，然后通过训练有素的算法来识别DNA合成仪所发出的滴答声和嗡嗡声，这样就能准确地得到合成仪中正在合成的DNA序列。

  研究人员表示，除发出的声音外，发射的电磁场、散发的热量以及机器的振动频率等，所有这一些信息都可能为不法分子或生物提供挖掘敏感信息的线索。

  目前，美国情报界研究机构正寻求通过训练机器学习算法来跟踪城市监视网络视频中的人群。美国情报高级研究计划局（IARPA）已发布了广泛机构公告（BAA），希望招募技术团队来构建更大、更好的数据集以训练计算机视觉算法，目的是对城市环境中的人群进行监视。经过大量的数据训练，计算机视觉算法可将安保摄像头网络拍摄的视频内容做合成，以更好地跟踪和识别潜在目标。

  计算机视觉算法是一种AI算法，它可使计算机理解图像和视频。该算法曾在2013年被用于调查波士顿马拉松爆炸案的嫌疑犯，自此之后，便开始大范围的应用。许多执法机构和公共安全组织已经使用计算机视觉算法来调查犯罪活动、监视关键基础设施和保障大型活动，以防攻击。

  IARPA称，目前可用于训练这些算法的数据相对较少，这限制了计算机视觉算法对现实世界各种态势的识别能力。IARPA寻求利用新型数据集来改进训练过程，并让计算机视觉系统能够连接城市摄像头网络拍摄的视频画面。未来，用于多摄像头视频网络的计算机视觉算法可支持案发后的犯罪现场重建、关键基础设施和运输设施保护、军队保护和国家特种安全活动。

  根据IARPA发布的公告，方案提供者应编辑约960小时的视频，这些视频应包含大量不同的环境和场景。数据集必须至少包含20个不同安保摄像头拍摄的视频，这些摄像头的位置、视角、分辨率和帧频各不相同，并需要拍摄约2.5英亩的城市或半城市空间。视频应在全天候条件下拍摄，应包含行人、移动车辆、道路标志和其他干扰信息。视频的拍摄范围内必须至少包含200个测试目标，计算机视觉算法必须关注人的识别和跟踪技术。

  阿根廷经济新闻网2019年6月18日报道称，美国麻省理工学院的研究人员开发了一个名为Speech2Face的自主智能学习系统，仅凭声音就可以描绘出人脸。

  Speech2Face系统实际上就是一个神经网络。研究人员搜集了来自YouTube等网站上的海量视频，而所有视频内容都是人在讲话。随后他们利用这些资料对这个能够自主智能学习的神经网络加以训练。通过训练，这个系统学习到了声音和面部特征的相关联系，掌握了讲话者的一些基本特征，例如年龄、性别、种族和音色等。Speech2Face系统能利用声音与面部特征的关系，根据少量声音片段大致推测出一个从未见过的讲话者的面容。目前该系统并不能准确还原一个讲话者的面容，而是只能根据学习到的基本特征大致模拟人脸图像。研究人员指出，是因为该系统的训练方向就是捕捉与年龄、性别等特征相关的视觉特点，而这些特点属于多位讲话者的共性。在海量资料的基础上，该系统只有在从未见过的讲话者身上找到足够多的共性之后，才能大致模拟出一幅人脸图像。因此这幅图像没办法做到精确还原讲话者的面容。此外，虽然该系统的资料库规模庞大，但毕竟无法涵盖全世界所有人，因此该系统模拟出来的图像仍要进一步调整和完善。目前该系统面临的最大挑战就是如何给这个资料库扩容，进而使其描绘的讲话者面容更接近原型，但这项任务绝非易事，仍需研究人员进一步努力。

  美国密歇根大学和日本电气通信大学的研究人员证明，可用激光向手机、平板和智能音箱等发送语音指令。

  该攻击方法被研究人员命名为 “光指令（Light Commands）”，其依据的原理是：很多现代设备使用的微机电系统（MEMS）话筒会对直接指向自身的光线做出一定的反应。话筒就是将声波转换为电子音频信号的设备，但研究人员注意到，话筒也会对光源做出一定的反应，比如就像激光对声波做出一定的反应那样。这一特性可用于通过调制激光强度来将声音“注入”话筒。在针对语音助手的攻击中，攻击者可用激光光束搭载语音指令 “射向” 目标设备的话筒，话筒会解调该信号。设备将以处理用户语音指令的相同方式处理此解调出来的信号。攻击者可使用“光指令”攻击指示语音助手执行各类指令，比如控制房间灯光开关、打开车库门、解锁并启动车辆、开锁，还可以受害者的名义在线下单购物。很多设备都是此类攻击的目标，包括运行 Siri 和 Google Assistant 的手机和平板电脑，使用 Alexa 助手的亚马逊Echo智能音箱和 Facebook Portal 智能屏幕。该攻击已在苹果、谷歌、亚马逊、Facebook 和三星的十多种设备上做了测试。攻击距离各设备不一样，但至少可在 110 米开外发起——测试距离受限于研究人员可用的通道长度，而且攻击甚至隔着玻璃窗都可行。

  MITTechnology Review报道称，美国五角大楼完成了一项针对的生物识别项目Jetson该项目技术先进，即使离目标200米远，也能隔着衣服遥测心跳特征，进而准确识别目标身份。Jetson的技术是依据是：每个人的心跳特征不同，因此能作为识别个体的要素。该项目使用激光振动测量技术（laser vibrometry），主要识别心跳引起的表面运动。研究人员经测试发现，在较好的实验条件下（如被识别者只穿着普通衬衫、夹克），Jetson的识别准确率不低于95%。在实际使用中，Jetson可与人脸识别等生物识别技术共同使用，以进一步提升准确率。然而，该项目也存在短板，如需要将发射至被识别者身上的激光点保持至少30秒才能得到较好结果，而且需要构建心跳特征数据库。

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