上海数字大脑研究院：2022上半年度人工智能行业报告_67页_31mb

2022上半年度人工智能行业报告总结

核心内容

2022年上半年，人工智能行业在学术研究、产业发展、资本动态、政策追踪和趋势预测等方面展现出强劲的发展势头。随着大模型和多模态学习的不断突破，AI在决策、科学探索、医疗、娱乐、制造等领域得到广泛应用。同时，资本市场的理性化趋势促使更多场景落地型AI公司涌现，而政策层面的重视则推动了AI技术标准和伦理规范的制定。整体来看，人工智能正逐步从实验室走向现实，成为推动社会进步的重要力量。

主要观点

• 大模型与多模态学习：大模型成为AI研究的核心方向，决策大模型和跨任务学习成为趋势。AI for Science成为新的挑战目标，相关技术在蛋白质结构预测、基因组分析等领域取得重要进展。
• AI技术的平民化与应用场景拓展：AI训练成本和时间大幅下降，使其应用更加广泛。新技术催生新的应用场景，如医疗、金融、教育等，AI正在加速与传统产业融合。
• 资本市场的理性化：随着产业成熟，AI投融资活动趋于理性，场景落地型公司成为融资热点。同时，硬件和基础技术支撑类项目获得越来越多的关注。
• 政策与伦理：美国和中国均加强了对AI技术、伦理和政策的布局，以确保AI的安全和可控性，推动AI技术在关键领域的发展。
• AI与意识探索：AI是否具备意识成为学界和业界热议的话题，部分研究尝试从生理学和理论计算机科学角度解释意识，但目前仍处于探索阶段。

关键信息

学术前沿

• 人工智能论文发表量逐年上升，机器学习和计算机视觉仍是主流。
• 强化学习、对抗训练、元学习、多任务学习等成为研究热点。
• DALL·E 2 和 Gato 等大模型在图像生成、多任务处理等领域表现突出。
• AlphaFold 成功预测了几乎所有已知蛋白质结构，为生物学研究和药物研发提供支持。
• AI for Science 被视为未来研究方向，深度学习在基因组分析、DNA突变预测等方面取得进展。

产业发展

• 全球市场规模：2022年全球AI市场规模预计达1017亿美元，中国AI市场增速和规模均位居全球前列。
• 行业应用：广告与传媒、医疗、金融、汽车及工业制造等领域应用成熟，成为AI商业化的主要阵地。
• 技术降本增效：AI训练时间大幅缩短，成本显著下降，如图像分类训练成本下降63.6%。
• 低代码/零代码平台：越来越多的AI平台支持低代码或零代码开发，降低技术门槛，提升开发效率。
• 行业融合：AI与传统行业的融合不断加深，如医疗、教育、制造等，同时在新兴领域如元宇宙、自动驾驶等发挥重要作用。

资本动态

• 全球投融资情况：2022年上半年，全球AI领域共发生4,282起投融资事件，涉及交易金额近488亿美元。
• 国内投融资情况：国内AI领域融资事件数量和金额均有所下降，但应用场景和核心技术仍是资本关注重点。
• 融资轮次变化：融资轮次整体后移，B轮及以后融资增加，天使轮减少。
• 重点融资项目：如Cohere、Hugging Face、超参数科技、赢彻科技等，涵盖NLP、自动驾驶、AI芯片等多个方向。

政策追踪

• 美国政策：布局技术、伦理、政策等体系建设，重视AI对国家安全的影响。
• 中国政策：提出AI技术标准、产业规划、安全和伦理等方面的要求，推动AI健康发展。
• 政策导向：AI发展需与“政产学研资”协同，注重技术落地和伦理考量。

趋势预测

• 智能决策技术：将成为企业弯道超车的重要驱动力，全面激活工业数据。
• 世界模型：被认为是实现通用人工智能的重要路径，但尚未实现。
• AI与意识：AI是否具备意识仍是热议话题，部分研究认为AI可能具备某种形式的意识，但缺乏确凿证据。
• AI与产业融合：AI将在更多领域落地，如医疗、教育、制造等，成为推动产业变革的重要力量。

报告结构

• 从消费互联网到工业互联网：AI大模型是必然趋势。
• 跨任务、多模态、重交互AI技术：向安全关键型产业靠拢。
• AI for Science：成为新的挑战目标。

重点投融资事件

名词解释

• arxiv：收集物理学、数学、计算机科学与生物学的论文预印本的文档收录网站。
• 机器学习：一门多领域交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。
• 强化学习：一种受行为心理学启发、主要关注智能体在与环境交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。
• 对抗训练：一种通过向样本中添加噪声来提升神经网络模型鲁棒性和泛化性的手段。
• 元学习：一种利用之前学习任务中提取的共性知识（元知识）来学习如何优化学习过程的算法。
• 多任务学习：利用相似任务中的共同点，同时进行学习多种任务的方法。
• 神经辐射场：一种可以利用少数几张静态图像生成多视角的逼真3D图像的2D图像转3D模型。
• 大模型：一种使用大数据量训练、具有超大参数量的人工智能模型，可以处理多种任务。
• 多模态学习：处理多模态信息（如语音、图像、文本等）的机器学习方法。
• 深度学习：主要基于多层神经网络的机器学习算法。
• AI意识：AI领域与意识相关的工作主要集中于两方面，一个是利用AI技术与生理学结合研究人类意识，另一方面是根据AI理论构建对意识的理论解释。
• 世界模型：一种以AI为基础学习世界如何运作的内部模型。
• 决策智能：一种利用人类的知识并借助计算机通过人工智能方法来解决复杂的决策问题的技术。
• 低代码：一种可视化的应用开发方法，用较少的代码、以较快的速度来交付应用程序。
• 零代码：一种完全不需要任何代码的开发方法，适合构建针对特定场景的小型应用程序。
• 元宇宙：利用科技手段进行链接与创造的与现实世界映射与交互的虚拟世界和具备新型社会体系的数字生活空间。
• 推荐算法：一种利用用户的一些行为，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西的技术。
• 智慧制造：一种面向服务、基于知识运用的人机物协同制造模式。

结论

2022年上半年，人工智能行业在学术、产业、资本、政策和趋势预测等多个维度均取得显著进展。大模型和多模态学习成为研究热点，AI在医疗、娱乐、制造等领域的应用不断深化，资本市场趋于理性，场景落地型AI公司备受青睐。未来，随着技术的进一步发展和政策的持续引导，人工智能将在更多领域实现突破，成为推动社会进步的重要力量。