中国信通院-人工智能核心技术产业白皮书_45页_1mb

报告摘要

本白皮书由中国信息通信研究院和中国人工智能产业发展联盟发布，聚焦深度学习技术驱动下的人工智能发展现状、技术创新重点与产业发展趋势，分析了我国在人工智能领域的发展情况及“十四五”期间的机遇与方向。

深度学习进入升级优化阶段
- 深度学习理论突破速度放缓，但技术红利持续释放，推动图像识别、机器翻译等任务准确率大幅提升。
- 2020年TensorFlow下载量爆发增长，技术成本快速下降，模型运行效率显著提升。
- 开发平台与技术服务平台不断涌现，推动人工智能技术快速落地。
资本寒冬并非产业低谷
- 资本市场泡沫破裂，但优质企业估值持续增长，独角兽企业不断涌现。
- 资本对人工智能的预期与实际应用存在偏差，导致部分企业退出。
人工智能推动社会多领域发展
- 智能技术已渗透至日常生活、科学研究、商业创新和国家安全等多个领域。
- 人工智能正加速产业结构升级，预计到2030年，约70%的行业将使用AI技术，为全球增加13万亿美元附加值。

深度学习融合多元技术
- 深度学习依赖大量标注数据，面临应用局限。
- 探索少样本学习、自监督学习和多模态学习，减少数据依赖，提升模型泛化能力。
预训练模型推动通用智能
- GPT-3、BERT等模型参数规模达万亿级，成为语言处理领域的核心工具。
- 预训练模型加速产业应用，如OpenAI提供GPT-3 API服务，推动多领域落地。
模型小型化提升运行效率
- 知识蒸馏、剪枝、量化等技术使模型压缩率达几十倍。
- 模型小型化成为提升边缘设备部署能力的关键，如Transformer模型压缩95%。
智能计算革命加速发展
- 深度学习推动云端计算进入高性能时代，算力需求呈指数级增长。
- 云边协同成为趋势，边缘智能设备需求快速增长，推动智能芯片市场发展。

从技术极致转向场景生态
- 企业聚焦应用场景，构建软硬件一体化解决方案。
- 旷视、商汤等企业推出城市级平台，加速行业应用落地。
科技巨头引领垂直整合
- 谷歌、微软等企业推动算力、算法、数据等环节一体化发展。
- 开源框架（如TensorFlow、PyTorch）成为核心生态构建基础。
开源框架格局逐步清晰
- 头部框架主导市场，国内飞桨、MindSpore等框架加速发展。
- 推理框架面临碎片化挑战，需适配多样化硬件平台。
平台化发展模式加速形成
- 研发平台与技术服务平台成为产业发展的关键。
- 头部企业加速构建全栈智能计算生态，推动行业智能化进程。
数据鸿沟扩大，共享机制加速构建
- 数据集中度高，形成数据资产寡头垄断。
- 政府和企业推动数据开放共享，构建数据规范与数据平台。
生态体系雏形初现
- 开源框架成为生态构建核心，带动软硬协同发展。
- 多种小生态同步形成，如云服务生态、垂直行业平台生态等。

“十三五”期间发展情况
- 政策环境持续优化，形成良好的发展氛围。
- 技术创新能力显著提升，专利申请和论文产出位居全球前列。
- 产业规模持续扩大，形成京津冀、长三角、粤港澳、成渝等区域集聚发展。
“十四五”发展方向与机遇
- 构建基础理论与应用技术结合的学科体系
  - 高校与企业合作，推动基础理论研究。
  - 强化学科体系建设，提升颠覆性创新能力。
- 布局企业级人工智能研究院
  - 企业与高校协同创新，培养领军人才。
  - 企业级研究院在技术转化与落地中发挥关键作用。
- 打造区域人工智能技术融合创新生态系统
  - 政府主导，构建“基础研究-应用研究-试验开发”一体化生态。
  - 推动各区域形成特色化人工智能应用生态。
- 加快人工智能与各行业深度融合
  - 构建产业集群，推动智能制造、智能医疗等关键领域发展。
  - 发展人工智能产业园，形成行业集中布局。
- 深化国际合作，融入全球治理框架
  - 推动人工智能伦理治理，形成国内外影响力。
  - 强化标准体系建设，参与国际标准制定，提升全球话语权。