掌握这项技术，拿到进入元宇宙的门票回顾刚刚过去的2021年

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回顾刚刚过去的 2021 年，笔者想要总结的最核心的关键词是“进化” 。
从商业世界的维度看，我们的社会已经从依赖传统的碳基能源，逐步进化到汲取数字化能源。从物理世界中，开采数据、粗炼出信息、聚合出智慧，最终提高生产率。
另一方面，我们人类赖以生存的环境近些年也在发生剧烈的变化。2020 年初新冠疫情突然爆发，病毒本身在以极快的速度进化着，相应的疫苗也在飞速研发着，未来病毒还是会不断进化变异，病毒的变化与威胁促使很多技术飞快往前发展，一瞬间仿佛人类文明进程被按下了快进键，一切魔幻现实主义的事件在我们身边真实发生。
这仿佛《三体》里面描述的场景，三体星球常年处于乱纪元或者毁灭的恶劣环境中，但其科技领先地球文明上千年；人类后来被三体文明统治之后，理论物理的天花板被锁死，但各种应用技术突飞猛进，反超了之前的科技水平。这一切的一切无不是进化的力量促使着科技向着更加适应客观环境的方向发展，而唯一不变的就是变化本身。
站在 2021 年的尾牙，回首过去的一年，笔者总结了在进化的力量下催生的，计算机视觉在工业和学术界值得大家关注的几点进展：
回顾计算机视觉这一年
具身智能，从被动式 AI 转向主动式人工智能
具身智能翻译自英文 embodied AI ，字面意思是具有身体的人工智能。此处强调的是智能体（agent）需要与真实世界进行交互，具身智能（embodied AI），强调智能体（agent）要与真实世界进行交互，并通过多模态的交互 — 不仅仅是让 AI 学习提取视觉上的高维特征，被“输入”的认知世界，而是通过“眼耳鼻舌身意”六根来主动获取物理世界的真实反馈，通过反馈进一步让智能体学习并使其更“智能”、乃至“进化” 。
1986 年，著名的人工智能专家布鲁克斯 (Rodney Brooks) 提出：智能是具身化和情境化的，传统以表征为核心的经典 AI 进路是错误的，而清除表征的方式就是制造基于行为的机器人。这个理论和 19 世纪 60 年代最早提出的认知智能，也是与“当前主流深度神经网络的基于大脑是基于神经元连接的复杂系统 - 基于信息的表征与加工”相悖的。
提到具身智能和进化，就不得不提到李飞飞老师今年提出的一套非常新的计算框架——DERL（deep evolution reinforcement learning）深度进化强化学习。她提到了生物进化论与智能体进化的关系，并借鉴了进化论的理论应用于假设的智能体（unimal 宇宙动物）的进化学习中。
李飞飞首次在文章中证明了鲍德温效应，即没有任何基因信息基础的人类行为方式和习惯（不通过基因突变的有性繁殖进化），经过许多代人的传播，最终进化为具有基因信息基础的行为习惯的现象（进化的强化学习）。
并且李飞飞在设计 unimal 过程中也参考了拉马克的学说，来对智能体穿越不同复杂地形进行训练， “用进废退”即生物体的器官经常使用就会变得发达，而不经常使用就会逐渐退化。unimal 通过无性进化限定了三种方式（a. 删除肢体 b. 调整肢体长度 c. 增加肢体）。
Facebook 进化为 meta ， all in 元宇宙
扎克伯格提出云宇宙需要具备的八要素如下：Presence 开发平台 / 套件、虚拟化身（Avatars）、家庭空间（Home space）、隔空传输（Teleporting）、跨平台互操作（Interoperability）、隐私与安全（Privacy and safety）、虚拟商品（Virtual goods）以及自然界面（Natural interfaces）。