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2019-2020年人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展深度報告

來源:圖靈人工智能     編輯:創(chuàng)澤   時間:2020/5/30   主題:其他 [加盟]

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是利用機器學習和數(shù)據(jù)分析方法賦予機器模擬、延 申和拓展類人的智能的能力,本質(zhì)上是對人類思維過程的模擬。AI 概念最早始于 1956 年 的達特茅斯會議,受限于算法和算力的不成熟,未能實現(xiàn)大規(guī)模的應用和推廣。近年來, 在大數(shù)據(jù)、算法和計算機能力三大要素的共同驅(qū)動下,人工智能進入高速發(fā)展階段。據(jù)中 國電子學會預測,2022全球人工智能市場將達到1630億元,2018-2022年CAGR達31%。人工智能賦能實體經(jīng)濟,為生產(chǎn)和生活帶來革命性的轉(zhuǎn)變。人工智能作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革 的核心力量,將重塑生產(chǎn)、分配、交換和消費等經(jīng)濟活動各環(huán)節(jié),催生新業(yè)務、新模式和 新產(chǎn)品。從衣食住行到醫(yī)療教育,人工智能技術(shù)在社會經(jīng)濟各個領(lǐng)域深度融合和落地應用。同時,人工智能具有強大的經(jīng)濟輻射效益,為經(jīng)濟發(fā)展提供強勁的引擎。據(jù)埃森哲預測, 2035 年,人工智能將推動中國勞動生產(chǎn)率提高 27%,經(jīng)濟總增加值提升 7.1 萬億美元。

目前,全球人工智能產(chǎn)業(yè)的生態(tài)系統(tǒng)正逐步成型。依據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈上下游關(guān)系,可以將人工智 能劃分為基礎(chǔ)支持層、中間技術(shù)層和下游應用層。基礎(chǔ)層是人工智能產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ),主要提 供硬件(芯片和傳感器)及軟件(算法模型)等基礎(chǔ)能力;技術(shù)層是人工智能產(chǎn)業(yè)的核心, 以模擬人的智能相關(guān)特征為出發(fā)點,將基礎(chǔ)能力轉(zhuǎn)化成人工智能技術(shù),如計算機視覺、智 能語音、自然語言處理等應用算法研發(fā)。其中,技術(shù)層能力可以廣泛應用到多個不同的應 用領(lǐng)域;應用層是人工智能產(chǎn)業(yè)的延伸,將技術(shù)應用到具體行業(yè),涵蓋制造、交通、金融、 醫(yī)療等 18 個領(lǐng)域,其中醫(yī)療、交通、制造等領(lǐng)域的人工智能應用開發(fā)受到廣泛關(guān)注。

全球范圍內(nèi),中美“雙雄并立”構(gòu)成人工智能第一梯隊,日本、英國、以色列和法國等發(fā) 達國家乘勝追擊,構(gòu)成第二梯隊。同時,在頂層設(shè)計上,多數(shù)國家強化人工智能戰(zhàn)略布局, 并將人工智能上升至國家戰(zhàn)略,從政策、資本、需求三大方面為人工智能落地保駕護。后起之秀的中國,局部領(lǐng)域有所突破。中國人工智能起步較晚,發(fā)展之路幾經(jīng)沉浮。自 2015 年以來,政府密集出臺系列扶植政策,人工智能發(fā)展勢頭迅猛。由于初期我國政策 側(cè)重互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,資金投向偏向終端市場。因此,相比美國產(chǎn)業(yè)布局,中國技術(shù)層(計算 機視覺和語音識別)和應用層走在世界前端,但基礎(chǔ)層核心領(lǐng)域(算法和硬件算力)比較 薄弱,呈“頭重腳輕”的態(tài)勢。當前我國人工智能在國家戰(zhàn)略層面上強調(diào)系統(tǒng)、綜合布局。

美國引領(lǐng)人工智能前沿研究,布局慢熱而強勢。美國政府稍顯遲緩,2019 年人工智能國 家級戰(zhàn)略(《美國人工智能倡議》)才姍姍來遲。但由于美國具有天時(5G 時代)地利(硅 谷)人和(人才)的天然優(yōu)勢,其在人工智能的競爭中已處于全方位領(lǐng)先狀態(tài)。總體來看, 美國重點領(lǐng)域布局前沿而全面,尤其是在算法和芯片腦科學等領(lǐng)域布局超前。此外,美國 聚焦人工智能對國家安全和社會穩(wěn)定的影響和變革,并對數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡和系統(tǒng)安全十分重視。

倫理價值觀引領(lǐng),歐洲國家搶占規(guī)范制定的制高點。2018 年,歐洲 28 個成員國(含英國) 簽署了《人工智能合作宣言》,在人工智能領(lǐng)域形成合力。從國家層面來看,受限于文化 和語言差異阻礙大數(shù)據(jù)集合的形成,歐洲各國在人工智能產(chǎn)業(yè)上不具備先發(fā)優(yōu)勢,但歐洲 國家在全球 AI 倫理體系建設(shè)和規(guī)范的制定上搶占了“先機”。歐盟注重探討人工智能的社 會倫理和標準,在技術(shù)監(jiān)管方面占據(jù)全球領(lǐng)先地位。

日本尋求人工智能解決社會問題。日本以人工智能構(gòu)建“超智能社會”為引領(lǐng),將 2017 年確定為人工智能元年。由于日本的數(shù)據(jù)、技術(shù)和商業(yè)需求較為分散,難以系統(tǒng)地發(fā)展人 工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)。因此,日本政府在機器人、醫(yī)療健康和自動駕駛?cè)缶哂邢鄬?yōu)勢的 領(lǐng)域重點布局,并著力解決本國在養(yǎng)老、教育和商業(yè)領(lǐng)域的國家難題。





















人工智能算法的可解釋性方法研究

深度學習的黑箱性主要來源于其高度非線性性質(zhì),可以用隱層分析方法、模擬/代理模型、敏感性分析方法來理解神經(jīng)網(wǎng)絡的運作方式

2020 AI+智慧交通50強

智慧交通企業(yè):�?低� 上海電氣 一汽解放 四維圖新 佳都科技 易華錄 新大陸 廣電運通 滴滴出行 凱樂科技 福田汽車 超圖軟件 強生控股

人工智能理解力悖論

人工智能想通過計算機模擬人類認知過程,但因為機器不具有意向性,機器只能識別語法、不能識別語義以及理解形式化難題導致機器并不能真正具有人類的理解能力

安徽省人民政府與阿里巴巴集團簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議

,根據(jù)戰(zhàn)略合作協(xié)議,安徽省人民政府、阿里巴巴集團、螞蟻集團三方將深化合作,帶動物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等高技術(shù)產(chǎn)業(yè)在安徽集聚發(fā)展

斯坦福團隊AI視力測試系統(tǒng),20個字母4步操作即可完成

斯坦福大學(Stanford University)計算機科學家克里斯·皮奇(Chris Piech)及其同事開發(fā)了一種由人工智能(AI)推動的在線視力測試系統(tǒng),該系統(tǒng)僅需進行四步操作,即可完成視力測試,且結(jié)果十分精準

人工智能的天花板和新一代智能認知智能的概述

在機器認知上向前邁進一步,因此新一代智能,認知智能體系正在到來,全新的智能體系正在到來

人工智能產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展現(xiàn)狀

人工智能產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展七大現(xiàn)狀:工智能投融資環(huán)境空前看好、產(chǎn)業(yè)化技術(shù)起點更高、人工智能人才緊缺

AMiner學術(shù)團隊發(fā)布《人工智能全球最具影響力女性學者報告》

人工智能全球最具影響力女性學者報告對人工智能領(lǐng)域最具影響力的女性學者(詳見附錄)從國家、性別、年齡、科技成果等多種維度進行分析

2020年中國認知智能行業(yè)報告

中國對技術(shù)產(chǎn)品和服務的總支出會超過3.2萬億人民幣,除去通信服務1.5萬億,IT 硬件、軟件、數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)以及IT服務相關(guān)的總支出為1.7萬億

人工智能之學術(shù)搜索[2020年2期]

分析了 AI 技術(shù)在學術(shù)搜索領(lǐng)域的具 體應用情況、領(lǐng)域?qū)<胰瞬努F(xiàn)狀、典型產(chǎn)品的資源覆蓋和功能特色,以及 AI 學術(shù)搜索領(lǐng)域的未來發(fā)展趨勢

戴瓊海院士《人工智能:算法·算力·交互》

人工智能是一個很交叉的學科,戴瓊海院士聚焦算法、算力和交互這三個方面和大家討論

清華大學:人工智能之認知圖譜

人工智能之認知圖譜》以知識圖譜、認知推理、邏輯表達等技術(shù)為支撐的認知圖譜是實現(xiàn)機器認知智能的使能器,不僅讓機器理解數(shù)據(jù)的本質(zhì),還可以讓機器解釋現(xiàn)象的本質(zhì)
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