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2019-2020年人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展深度報(bào)告

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

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析方法賦予機(jī)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(dá)特茅斯會議,受限于算法和算力的不成熟,未能實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的應(yīng)用和推廣。近年來, 在大數(shù)據(jù)、算法和計(jì)算機(jī)能力三大要素的共同驅(qū)動下,人工智能進(jìn)入高速發(fā)展階段。據(jù)中 國電子學(xué)會預(yù)測,2022全球人工智能市場將達(dá)到1630億元,2018-2022年CAGR達(dá)31%。人工智能賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì),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(fèi)等經(jīng)濟(jì)活動各環(huán)節(jié),催生新業(yè)務(wù)、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(jì)各個(gè)領(lǐng)域深度融合和落地應(yīng)用。同時(shí),人工智能具有強(qiáng)大的經(jīng)濟(jì)輻射效益,為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供強(qiáng)勁的引擎。據(jù)埃森哲預(yù)測, 2035 年,人工智能將推動中國勞動生產(chǎn)率提高 27%,經(jīng)濟(jì)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(yīng)用層;A(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(diǎn),將基礎(chǔ)能力轉(zhuǎn)化成人工智能技術(shù),如計(jì)算機(jī)視覺、智 能語音、自然語言處理等應(yīng)用算法研發(fā)。其中,技術(shù)層能力可以廣泛應(yīng)用到多個(gè)不同的應(yīng) 用領(lǐng)域;應(yīng)用層是人工智能產(chǎn)業(yè)的延伸,將技術(shù)應(yīng)用到具體行業(yè),涵蓋制造、交通、金融、 醫(yī)療等 18 個(gè)領(lǐng)域,其中醫(yī)療、交通、制造等領(lǐng)域的人工智能應(yīng)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(duì),日本、英國、以色列和法國等發(fā) 達(dá)國家乘勝追擊,構(gòu)成第二梯隊(duì)。同時(shí),在頂層設(shè)計(jì)上,多數(shù)國家強(qiáng)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(hù)。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(jì)算 機(jī)視覺和語音識別)和應(yīng)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(dāng)前我國人工智能在國家戰(zhàn)略層面上強(qiáng)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(qiáng)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(shí)(5G 時(shí)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)?傮w來看, 美國重點(diǎn)領(lǐng)域布局前沿而全面,尤其是在算法和芯片腦科學(xué)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(luò)和系統(tǒng)安全十分重視。

倫理價(jià)值觀引領(lǐng),歐洲國家搶占規(guī)范制定的制高點(diǎn)。2018 年,歐洲 28 個(gè)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(jī)”。歐盟注重探討人工智能的社 會倫理和標(biāo)準(zhǔn),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(jī)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(diǎn)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(xué)習(xí)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(luò)的運(yùn)作方式

2020 AI+智慧交通50強(qiáng)

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(yùn)通 滴滴出行 凱樂科技 福田汽車 超圖軟件 強(qiáng)生控股

人工智能理解力悖論

人工智能想通過計(jì)算機(jī)模擬人類認(rèn)知過程,但因?yàn)闄C(jī)器不具有意向性,機(jī)器只能識別語法、不能識別語義以及理解形式化難題導(dǎo)致機(jī)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(tuán)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(tuán)、螞蟻集團(tuán)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(tuán)隊(duì)AI視力測試系統(tǒng),20個(gè)字母4步操作即可完成

斯坦福大學(xué)(Stanford University)計(jì)算機(jī)科學(xué)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(jìn)行四步操作,即可完成視力測試,且結(jié)果十分精準(zhǔn)

人工智能的天花板和新一代智能認(rèn)知智能的概述

在機(jī)器認(rèn)知上向前邁進(jìn)一步,因此新一代智能,認(rèn)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(diǎn)更高、人工智能人才緊缺

AMiner學(xué)術(shù)團(tuán)隊(duì)發(fā)布《人工智能全球最具影響力女性學(xué)者報(bào)告》

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

2020年中國認(rèn)知智能行業(yè)報(bào)告

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

人工智能之學(xué)術(shù)搜索[2020年2期]

分析了 AI 技術(shù)在學(xué)術(shù)搜索領(lǐng)域的具 體應(yīng)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(xué)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(gè)很交叉的學(xué)科,戴瓊海院士聚焦算法、算力和交互這三個(gè)方面和大家討論

清華大學(xué):人工智能之認(rèn)知圖譜

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