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    2019-2020年人工智能產業發展深度報告

    來源:圖靈人工智能     編輯:創澤   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據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,未能實現大規模的應用和推廣。近年來, 在大數據、算法和計算機能力三大要素的共同驅動下,人工智能進入高速發展階段。據中 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濟,為生產和生活帶來革命性的轉變。人工智能作為新一輪產業變革 的核心力量,將重塑生產、分配、交換和消費等經濟活動各環節,催生新業務、新模式和 新產品。從衣食住行到醫療教育,人工智能技術在社會經濟各個領域深度融合和落地應用。同時,人工智能具有強大的經濟輻射效益,為經濟發展提供強勁的引擎。據埃森哲預測, 2035 年,人工智能將推動中國勞動生產率提高 27%,經濟總增加值提升 7.1 萬億美元。

    目前,全球人工智能產業的生態系統正逐步成型。依據產業鏈上下游關系,可以將人工智 能劃分為基礎支持層、中間技術層和下游應用層。基礎層是人工智能產業的基礎,主要提 供硬件(芯片和傳感器)及軟件(算法模型)等基礎能力;技術層是人工智能產業的核心, 以模擬人的智能相關特征為出發點,將基礎能力轉化成人工智能技術,如計算機視覺、智 能語音、自然語言處理等應用算法研發。其中,技術層能力可以廣泛應用到多個不同的應 用領域;應用層是人工智能產業的延伸,將技術應用到具體行業,涵蓋制造、交通、金融、 醫療等 18 個領域,其中醫療、交通、制造等領域的人工智能應用開發受到廣泛關注。

    全球范圍內,中美“雙雄并立”構成人工智能第一梯隊,日本、英國、以色列和法國等發 達國家乘勝追擊,構成第二梯隊。同時,在頂層設計上,多數國家強化人工智能戰略布局, 并將人工智能上升至國家戰略,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,局部領域有所突破。中國人工智能起步較晚,發展之路幾經沉浮。自 2015 年以來,政府密集出臺系列扶植政策,人工智能發展勢頭迅猛。由于初期我國政策 側重互聯網領域,資金投向偏向終端市場。因此,相比美國產業布局,中國技術層(計算 機視覺和語音識別)和應用層走在世界前端,但基礎層核心領域(算法和硬件算力)比較 薄弱,呈“頭重腳輕”的態勢。當前我國人工智能在國家戰略層面上強調系統、綜合布局。

    美國引領人工智能前沿研究,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)的天然優勢,其在人工智能的競爭中已處于全方位領先狀態。總體來看, 美國重點領域布局前沿而全面,尤其是在算法和芯片腦科學等領域布局超前。此外,美國 聚焦人工智能對國家安全和社會穩定的影響和變革,并對數據、網絡和系統安全十分重視。

    倫理價值觀引領,歐洲國家搶占規范制定的制高點。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據集合的形成,歐洲各國在人工智能產業上不具備先發優勢,但歐洲 國家在全球 AI 倫理體系建設和規范的制定上搶占了“先機”。歐盟注重探討人工智能的社 會倫理和標準,在技術監管方面占據全球領先地位。

    日本尋求人工智能解決社會問題。日本以人工智能構建“超智能社會”為引領,將 2017 年確定為人工智能元年。由于日本的數據、技術和商業需求較為分散,難以系統地發展人 工智能技術和產業。因此,日本政府在機器人、醫療健康和自動駕駛三大具有相對優勢的 領域重點布局,并著力解決本國在養老、教育和商業領域的國家難題。





















    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,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網絡的運作方式

    2020 AI+智慧交通50強

    智慧交通企業:海康威視 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略合作協議

    ,根據戰略合作協議,安徽省人民政府、阿里巴巴集團、螞蟻集團三方將深化合作,帶動物聯網、大數據、人工智能、區塊鏈等高技術產業在安徽集聚發展

    斯坦福團隊AI視力測試系統,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)及其同事開發了一種由人工智能(AI)推動的在線視力測試系統,該系統僅需進行四步操作,即可完成視力測試,且結果十分精準

    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

    人工智能產業化的發展現狀

    人工智能產業化的發展七大現狀:工智能投融資環境空前看好、產業化技術起點更高、人工智能人才緊缺

    AMiner學術團隊發布《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報告

    中國對技術產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、數據中心系統以及IT服務相關的總支出為1.7萬億

    人工智能之學術搜索[2020年2期]

    分析了 AI 技術在學術搜索領域的具 體應用情況、領域專家人才現狀、典型產品的資源覆蓋和功能特色,以及 AI 學術搜索領域的未來發展趨勢

    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、邏輯表達等技術為支撐的認知圖譜是實現機器認知智能的使能器,不僅讓機器理解數據的本質,還可以讓機器解釋現象的本質
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