,真实的复仇

光学治理:机器视觉在中国流行反应中的作用

作者: Gabriele de刚毛

在中国流行反应中的机器愿景中的不同用例绘制,加布里埃尔德·苏特·苏格兰斯科特的易读概念,并确定了社会实践纠缠和自动化传感技术的纠缠“光学治理”的范式。

自武汉新冠肺炎疫情暴发初期以来,机器视觉在新冠肺炎疫情的管理中发挥了核心作用。从对湖北车牌的随意社交媒体监控,到交通监控摄像头的再利用,现有的媒体系统都被用于早期应对策略。随着国家踢检疫措施到装备,中国科技行业应对紧急状态通过提供平台向当局和公众,部署一个广泛的光学工具和传感系统包括温度测量和医疗诊断无人驾驶车辆和辅助机器人。机器视觉是应对流行病的一种特殊技术,这并不奇怪——当威胁和症状都是肉眼看不见的时候,依赖于非人类的感觉,承诺了额外程度的代理和更广泛的预防层。

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在Coronavirus危机中几个月,我写了一些关于中国的疫情管理如何将机器视觉技术注册到我暂时叫做两种经典理论模板的东西的注意事项 - “好像是一种异常状态。”流行成为流行,异常状态完全定居到一个新的常态,我们附近可能周年COVID-19人畜共患的跳,就可以更加全面地考虑视觉机器和社会的纠缠,识别一个新兴的模式,我建议电话光学治理

图片:Gabriele de Seta

让阿甘本去破坏他自己关于例外状态的论证(他正在这样做)令人失望的是好),我将重新讨论詹姆斯·c·斯科特(James C. Scott)的幸运想法“像一个国家一样看待”,它继续富有成效地塑造有关主权权力和治理的辩论。在斯科特看来,一个国家就像是一个简化的机器,由“高度现代主义”的意识形态驱动,并通过强制执行来寻求弥补国家自身的“盲目性”易读性“官员们采取了异常复杂、难以辨认的地方社会习俗,如土地所有权习俗或命名习俗,并创建了一个标准网格,以便集中记录和监控”(1998年,第2页)。

通过简化社会和性质,可以识别易读性,“提供大规模社会工程的能力”(第8页)。易读的前提是“vision缩小”,一个隧道的视野,“带来尖锐的焦点某些有限的方面,否则更加复杂,不笨拙的现实”(第11页)。易读性需要抽象和丧失细节,重点关注令人兴趣的众所周知,而不是在森林中的动漫复杂性(p .13)。斯科特通过广泛的案例研究来说明这一过程,从森林管理和人口调查到测量标准和城市规划。

最终,斯科特的州从一个中心的和升高的观点来看问题,一个允许示意图合理化的概观观点(第79页);状态简化是选择性的和简化的,并创建抽象的、有偏见的和静态的数据(第80页)。这种富有成效的洞察力也最常见的批评的方面之一斯科特的论点:通过购买状态的表述行为的垂直度和包围(弗格森& Gupta, 2002),他避免了任何有意义的讨论资本主义(Coronil, 2001),或者充其量他毯子高现代主义意识形态在实体不同证券化飞地和跨国公司(弗格森,2005)。事实证明,并不是所有的事情都和国家一模一样——也许连国家本身都不是。

Tania Li表示需要超越斯科特对国家光学账户,通过对其他行动者及其“凌乱,矛盾,多层和结膜作用”(2005,第384页)的分析来扩展它。这次呼吁已被视线的扩散回答,城市已成为复杂性的范式轨迹(Magnusson,2011)。像一个城市一样看意味着一个“关于管理空间的杂交上杂交方法”(Valverde,2011,第277页),即赢得了斯科特的舞蹈角度。城市空间和超越城市空间的数字基础设施的分层招手新的光学就像Big Tech(Tréguer,2019),其持有数据流量和云边界;看到像平台(Mackenzie&Munster,2019),他们运作了Visualiase本身;或者看到算法(Uliasz,2020)和他们的治理自动化。

人们很容易猜测什么是“看到像“社会技术方面的最新添加到复合行星计算的眼睛,但我更感兴趣的是评估当前的斯科特的易读性和相关性的作用只能是新兴的光学治理范式。到2020年夏天,中国的疫情应对措施让中国得以在很大程度上包含Covid-19并恢复到经济复苏,是一个有趣的案例研究在光学治理正是因为机器视觉技术的程度被录取到其战略作为象征性和实际发音关节之间的隐形病毒蔓延及其社会影响的可见性,媒体表示,国家响应。

新浪微博邮报由着名的中国科幻作者汉歌,郑重评论突然消失的各种“机器人,人,电子,红外线”温度测量检查站,四个月进入流行病。图像:新浪微博

正如路易丝·阿莫尔(Louise Amoore)所指出的那样,计算本身与易读性的产生直接相关:“云分析将永远无法直接观察、无法像光学设备那样被带入视野的东西可视化和呈现出来”(2018年,第19页)。光学技术的计算自动化有望使超出可见范围的东西变得清晰可见,这也正是为什么机器视觉——作为一个广泛的系统和应用类别——成为流行病解决方案的核心主角。为了评估当前的易读性相关性,然后素描光学治理的一个定义,我将简要地回顾三个例子的机器视觉已经部署在中国流行,从最基本的界面使用(二维码),通过表述行为的证券化(温度测量),和以环境自动化(辅助机器人)。

QR码作为机器可读网关

QR(快速反应)代码是机器视觉在流行病管理中最不做作,或许也是最具影响力的应用。QR码是一种机器可读的方阵标签,能够存储不同类型的数据,具有高冗余度。在工业制造中作为部件跟踪标签使用了15年之后,日本和台湾的社交媒体平台开始提供二维码,作为用户通过移动设备摄像头访问内容的捷径。随后,在2010年代初,中国的平台公司将它们集成到微信和支付宝等应用程序中,作为机器可读的网关,用于社交网络、信息检索和货币交易。

对于熟悉二维码在中国的流行程度的人来说,将其重新用作流行病数据网关并不奇怪。在武汉新冠肺炎疫情爆发后的头几周,公共场所和居民社区依靠文书和颜色编码许可追踪旅行历史并规范移动性。到2020年2月,电信运营商开始提供更可靠的工具,提供“行程的证明“基于用户通过短信的漫游历史;但与此同时,中国科技公司已经在努力重新批准QR码,以将所有这些功能集成在一起可访问和可互操作的工件这样验证起来更快,处理起来也更安全。

这个选择并不是随意的:腾讯借鉴了其住宅社区管理平台海纳(Haina,现在更名为腾讯云未来社区)2月8日在合肥市部署其“健康码”;同样,阿里巴巴于2月12日在杭州推出了自己的版本。在几天之内,两家公司在全国各地的大多数省份扩大了他们的解决方案,在很大程度上在数字交易市场上复制了目前的二极大利多,并迫使国家当局纠正通过对系统互操作性的互操作性和推动公司向制定国家标准的互操作性的扩散。

红色、黄色和绿色的QR码已经成为最标志性的象征中国的大流行应对,和周围的许多争论都集中在他们的实际效用避免传染,不透明和不可靠的功能,在“数据岛”产生的碎片。但另一个有趣的地方是,二维码的这种新用法经历了快速的标准化过程:早在3月5日,深圳市标准促进会和腾讯牵头起草了一份关于二维码的标准国家卫生码标准,只有二十五天被部署为原型后,腾讯保健代码被选为全国范围内使用这些系统的模型。

来自阿里巴巴健康代码系统的代码行,以及该项目所涉及的程序员的签名以及添加到国家博物馆的收藏品来自Covid-19流行病的文物。图像:hyper.ai

全国采用和标准化的健康代码是在社区管理系统的存在之上,QR代码的普及作为数字网关,以及通过该州的平台公司的良好入伍。在QR码的黑白网格矩阵中看到相交的不同方式:基于许可的邻域检查点的凝视,基于平台的用户识别,以及全国范围的标准的可互操作性透明度。易读性沿着这些方形矩阵的流通分发:用户将其识别委托给他们已经移交给微信或支付宝的平台的个人信息,以换取人类可读的颜色代码和授予移动性的机器可读的流行病学状态使用权;科技公司竞争以确保其专有系统的顺利和广泛采用,而国家渠道私人利益转变为标准化,并保留使用每个代码扫描收集的数据的权利。

温度测量作为全光谱监测

2020年2月底,深圳科技公司光启科技推出了KC N901智能头盔,展示了机器视觉在流行病管理中的截然不同的应用。命名的明代科学家2010年,5名从杜克大学(Duke university)和牛津大学(Oxford university)毕业的归国毕业生创建了光启集团(光启科技是其子公司)。2012年,光启集团成为首家中国科技公司习近平访英这是他作为中共总书记第一次到广东视察。光启科技专注于超材料、光通信和航空航天技术,一贯支持国家鼓励国际投资和公私合作的倡议,是中国“民军融合“双重技术开发策略。

作为“疫情预防和控制的首选, KC N901智能头盔结合了轻型减震材料外壳、军用级防护目镜、300尼特、35°视场增强现实显示器和热成像相机。红外传感器,能够测量每分钟二百人的温度精度为±0.3°C“快速、不知道、非接触式”方式,可以结合一个高清摄像头前面为各种不同的使用模式,包括单人和人群温度测量,二维码扫描,车牌检测和人脸识别。光驰表示,规划的应用场景包括非接触式交通监测、一线医疗工作、公共和私人空间防疫等。

图片由Kuang-Chi科学

光智设计KC N901显然是为了应对COVID-19疫情,利用其在超材料和光学成像方面的专业知识,开发了一种展示该公司智慧城市雄心的设备。这种聚合物头盔上的技术都不是突破性的创新:增强现实显示器、高分辨率摄像机、红外传感器和锂电池都或多或少是便携式数字设备的常见部件。这款“智能头盔”之所以能代表更大的光学能力,是因为它具有引人注目的视觉效果和象征意义,作为一种警务辅助工具,它既能展示该州的流行病监测工作,同时也暗示了其增强监测的不透明能力。这并不奇怪,KC N901一被送到中国各地的警察部队,就变成了一个媒体的感觉在市中心和交通枢纽游行。

实际上,到目前为止,人们已经很好地理解了温度测量具有的意义影响有限但这些细节都是次要的:像这种智能头盔这样的技术的承诺是一个具有“泛光谱”(Creemers, 2017, p. 12)监测潜力的平台。远距离热成像是公共服务的前端,而对其用户而言,重要的是对不同清晰光谱的后端三角测量:qr编码信息、车牌、面部特征等。以前的试验增强现实治安据报道,在中国遇到了极大的热情,但Covid-19流行病提供了一种情景,其中这些设备可以更加可接受(甚至欢迎的)技术解决方案,以便对病毒威胁的隐形。

自2020年5月以来,罗马的菲乌米契诺机场一直是骄傲的广告购买三个匡智智能头盔作为其Covid-19预防措施的一部分。图片:Gabriele de Seta

Kuang-Chi KC N901的成功现已在全球范围内分布于5,000美元的价格,示例了特定的光学位置。即使头盔的前置摄像头嵌套在清晰的腔体中,清晰地设计用于框架中国警察部队徽章,匡驰强调其面部识别和车牌验证能力取决于所选择的使用模式和客户提供的数据。这些盔甲能力的易读性高度依赖于其用户挥之不向的权威,数据库其系统绘制的数据库,并且可能从简单的温度读取到一个人身份,旅行历史和健康状况的全面三角扫描。智能头盔是一种能够在跨频谱和机器可读模式的各种易读性的平台。

作为环境消毒的辅助机器人

QR码函数作为公民和监控系统之间的可互操作网关,并且热摄像机被部署为木马的Trojan马进行堤防监控,用于流行性反应的机器视觉的第三个例子举例说明了世界自身的机器可读取的世界:日常机器人。除了远程控制的无人机,各种形状和大小的自治机器人都占主导地位早期的报告关于中国的Covid-19爆发。由于其天生的病毒免疫力,这些机器主要部署在医院病房和检疫中心作为辅助技术,这些机器已成为该国新发现的(风格和用户友好)的吉祥物通过自动化弹性

关于机器人技术的议论是普遍存在的例外状态为长期国家发展战略所培育的技术提供了意想不到的情景的另一个例子。正如萨拉·奥米拉(Sarah O’meara)所指出的那样,中国政府至少从2006年开始就开始强调机器人的重要性,发布了《中国科学技术十五年计划》,中国在机器人和自动化领域的学术研究在过去20年(2020a)迅速发展。COVID-19流行只是加速了这一趋势,但由于费用高精密医疗机器人、实验都集中在更便宜的国产车型如十二服务机器人安装由北京公司CloudMinds在武汉武昌医院的病房在2月底,程序消毒表面,提供食品和药物,并测量病人的温度(O ' meara, 2020 b)。

在深圳、北京、上海和武汉等地,该机器人可以喷洒消毒剂、使用紫外线消毒以及清洁医院地板。图片由Iben机器人

冠状病毒流行以来,中国企业像CloudMinds Keenon, Iben,和OrionStar转移他们的注意力转向发展服务机器人致力于消毒、交付、基本诊断、和病人互动设计的操作主要是在医院或酒店地板和相似形式factors-minimally拟人化橱柜或托盘的橡胶车轮。驱动这些机器人的机器视觉类型与上面讨论的例子只有部分重叠:虽然其中一些服务机器人可能配备了热成像和人脸识别摄像头,但它们的光学系统的核心应用是空间导航和交互。在中国各地新冠肺炎医院和隔离病房首次亮相的许多机器人实际上都是由美国Orbbec公司开发的专业3D摄像机提供动力的,其特点是分辨率相对较低(640 x 480)和低功耗(Scimeca, 2020)。

在2020年6月在广西国际庄医科医院官方推出四个湾诺亚送货机器人。图片礼貌诺亚的机器人

这类自动化解决方案背后的主要原理是将基本任务,如消毒、运送和与病人的互动,委托给机器,以减少人类在高风险区域接触病毒。机器视觉使这些机器人操作所需的专业移动能力成为可能,主要是为了使它们的周围环境清晰可辨。辅助机器人技术的初步分析观察了这些技术如何响应“病毒管理的物理距离逻辑”(Chen等人,2020年,第239页),同时也作为未来“机器人基础设施”的推广演示,但尚未扩大规模。当这些机器人享受他们的荣耀时刻交易会展示,中国服务自动化行业的增长暗示了一些评论员开始呼叫的可能发展wuren jingji或者“无人经济”来。

从易读性到机器可读性

阅读上面概述的每个示例是通过詹姆斯·斯科特(Scott)的主要概念看起来像一个国家的主要概念相对简单:抽象,简化,易读性和向大规模状态干预导向的高现代主义意识形态。虽然重要的是要继续询问像AR爵视图,诊断算法,纳米多特等意味着什么,但也必须更广泛地查询这些技术如何与更复杂的光学基础设施相交和聚结,以及这些最终是如何治理的。

首先也是最重要的一点是,鉴于资本主义和科技行业在机器视觉的开发和实施中所扮演的重要角色,斯科特的批评者们提出的观点仍然成立,这既挑战又强化了政府对其大观地位的官僚主义主张。其次,机器视觉技术不一定看到像一个状态:他们的抽象并不总是导致现代主义的“坚决奇点”光学(斯科特,1998年,p . 347),和他们产生的易读性是决不能失去细节——事实上,许多这些技术操作的综合数据集在光谱和模式,分层预测和生产总知识往往比它各部分的总和更详细。

中国的情况下,这是第一个国家遭受COVID-19大流行,全球人工智能行业的主要参与者之一,是机器视觉是如何来解决危机蔓延的隐形,允许政府visibilize健康、管理社会流动,避免病毒载体之间的联系。因为单独的应用程序可以很容易地认为技术solutionism-QR编码的有效性,热测量作为证券化的借口,和机器人商业展示复合效应造成的部署这些系统暗示着在不久的将来,视觉机器的治理将成为一种重要的社会意义。

国家看待其主体和管辖范围的方式产生了一种可读性,这种可读性来源于选择性的抽象,机器视觉技术利用不同的细节、模式、分辨率和频谱进行多重和分层可读性。杰克Stilgoe自动汽车的分析后,可以认为这一新兴光学基础设施是基于一种普遍的machine-readability,一种新型的易读性,超越任何奇异的自治视图技术,带来了自己的要求,监管和治理(2017年,p . 16)。从这之后,光学治理出现了,它积极协商如何阅读世界,并使其可读,日益复杂的视觉机器组合。

光学治理也不仅仅是国家的专属领域:不同程度的机构、国际机构、公司和用户都参与了可读性的生产,因此在购买谈判中都有利害关系。这些谈判将继续进行光学基础设施的前景和消退到背景:2020年6月,突然消失的各种温度测量在北京检查点敏锐地注意到科幻小说的作者汉歌并不意味着这些技术达到了他们的目的,并将退役。其中一些,比如个人二维码,已经被认为是大流行后用于健康监测或灾难救援的传统门户。其他的,如智能头盔和送货机器人,将为机器可读性的生产提供平台,而这些机器可读性尚不为人所知。光学治理对于确定这些应用的用途是不可或缺的。

封面图片:Depositphotos

Gabriele de刚毛

加布里埃尔·德塞塔是一名媒体人类学家。他拥有香港理工大学社会学博士学位,并在台北中央研究院民族学研究所做博士后研究。他目前是卑尔根大学的博士后研究员,是erc资助的项目的一部分日常生活中的机器愿景。他的研究工作基于多个网站的民族志参与,重点关注中国的数字媒体实践和本土创造力。他还对实验音乐、网络艺术、人类学与艺术实践的协作交叉感兴趣。更多信息请浏览他的网站

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