2018年人工智能发展白皮书产业应用篇_53页_1mb

人工智能发展白皮书产业应用篇（2018）总结

核心内容

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联合发布，重点分析了人工智能在软硬件支撑平台、基础产品、复合产品和各领域应用的发展现状、问题及未来趋势。白皮书指出，人工智能正逐步成为像水电煤一样的基础设施，推动各行业智能化升级。人工智能技术发展经历了三次高潮，当前处于以深度学习为核心驱动的第三个高潮期，具备广阔的应用前景。

主要观点

1. 人工智能是技术与产业融合的驱动力：人工智能技术已进入产业化阶段，推动了多个行业的变革，如医疗、交通、金融、教育、家居等。
2. 软硬件支撑平台发展迅速：人工智能芯片和计算框架是支撑人工智能应用的核心技术，国内外企业都在加快布局。
3. 基础产品逐步实用化：自然语言处理、知识图谱、计算机视觉、人机交互等基础产品在各行业应用中取得初步成效。
4. 复合产品创新活跃：生物识别、智能运载、智能机器人、智能设备等复合产品在多个领域实现落地。
5. 人工智能应用覆盖广泛：从医疗、教育到交通、金融、公共安全等，人工智能正在渗透到社会的各个角落。
6. 未来发展趋势明确：人工智能将向强智能发展，人机混合智能将成为主流，同时面临数据安全、技术瓶颈等挑战。

关键信息

一、人工智能产业与应用发展综述

• 人工智能技术以机器学习为核心，发展出多种应用形式，包括自学习、自组织、自适应、自行动等。
• 人工智能经历了三次发展高潮，当前以深度学习为核心，算法、数据和算力三方面共同推动其发展。
• 人工智能已成为互联网下一轮演进的核心，为用户提供个性化、智能化服务。

二、人工智能产业应用视图

• 人工智能产业分为三个层次：软硬件支撑层、产品层、应用层。
• 软硬件支撑层：包括通用芯片（如CPU、GPU）、专用人工智能芯片（如ASIC、类脑芯片）以及开发框架（如TensorFlow、PaddlePaddle）。
• 产品层：包括基础产品（如自然语言处理、计算机视觉、人机交互）和复合产品（如智能机器人、智能运载设备）。
• 应用层：人工智能技术广泛应用于医疗、交通、教育、金融、家居等多个领域，形成“人工智能+”模式。

三、人工智能产业与应用发展现状及趋势

1. 软硬件支撑平台

• 人工智能芯片市场增长迅速，预计2020年全球市场规模接近150亿美元。
• 主要芯片类型包括GPU、FPGA、ASIC和类脑芯片，各有优劣。
• 国外企业如谷歌、英伟达、英特尔在人工智能芯片和框架方面布局广泛。
• 国内企业如寒武纪、地平线、商汤科技等也在积极布局。

2. 人工智能基础产品

• 自然语言处理（NLP）：技术趋于成熟，语音识别准确率已达95%以上，但语义理解仍存在挑战。
• 知识图谱：已广泛应用于智能搜索、问答系统和大数据分析，技术从人工构建转向自动获取。
• 计算机视觉：在安防、金融、零售等领域应用广泛，技术发展迅速，2017年全球市场规模达23.7亿美元，预计2023年将达253.2亿美元。
• 人机交互：包括语音、情感、体感和脑机交互，技术逐步成熟，但产品仍处于早期阶段。

3. 人工智能复合产品

• 生物识别技术：包括指纹、人脸识别、虹膜识别等，已广泛应用于身份认证领域。
• 智能运载产品：如自动驾驶、无人机、无人船等，其中自动驾驶处于实验阶段，无人机已实现初步应用。
• 智能机器人：包括工业机器人、服务机器人、特种机器人等，市场逐步扩大，技术不断进步。
• 智能设备：如可穿戴设备、智能音箱、智能摄像头等，市场前景广阔，但产品同质化严重。

4. 人工智能各领域应用

• 医疗领域：AI在疾病预测、影像识别、药物研发等方面取得初步成效，但仍处于试用阶段。
• 教育领域：智能教育改变传统教学方式，提升教学质量和效率，实现个性化学习。
• 交通领域：智能交通系统提升城市管理水平，优化交通流量，减少事故。
• 公共安全领域：AI在治安、反恐、灾害预警、救援等方面发挥重要作用，但应用仍不均衡。
• 金融领域：AI在智能投顾、智能风控、智能客服等方面广泛应用，但整体仍处于起步阶段。
• 家居领域：AI技术推动智能家居发展，提升生活便捷性与安全性。

四、未来发展建议

（一）趋势展望

• 人工智能将逐步从弱智能向强智能发展。
• 专用芯片、算法平台和特色数据将成为构建AI生态的关键。
• 云服务模式将深化，数据与平台的结合推动AI基础服务优化。
• 人工智能产品将在更多场景中实现突破，广泛应用。

（二）策略建议

1. 完善数据资源体系：推动数据采集、标注与共享，提升数据质量。
2. 重视人工智能安全风险：加强技术能力、数据训练与安全评测，减少潜在隐患。
3. 打造创新平台：建设人工智能基础数据平台、安全检测平台等，推动产业发展。
4. 积极探索多元技术路线：突破深度学习瓶颈，探索类脑智能、混合智能等技术路径。
5. 提前布局劳动资源转换：应对人工智能带来的就业变化，通过培训和引导实现人才转型。

结构清晰总结

人工智能产业与应用发展综述

• 人工智能是前沿技术，正在向各个行业渗透，形成新的产业生态。
• 人工智能发展经历了三次高潮，当前以深度学习为核心，算法、数据和算力共同推动其发展。
• 人工智能已进入产业化阶段，成为提升各行业效率、降低成本的重要工具。

人工智能产业应用视图

• 人工智能产业分为软硬件支撑层、产品层和应用层。
• 软硬件支撑层包括通用芯片、专用芯片和开发框架。
• 产品层包括基础产品和复合产品，如自然语言处理、计算机视觉、人机交互等。
• 应用层涵盖医疗、交通、教育、金融、家居等多个领域。

人工智能产业与应用发展现状及趋势

• 软硬件支撑平台：AI芯片市场快速增长，开发框架生态竞争激烈。
• 基础产品：NLP、知识图谱、计算机视觉、人机交互等技术逐步实用化。
• 复合产品：生物识别、智能运载、智能机器人、智能设备等创新活跃。
• 各领域应用：AI在医疗、教育、交通、金融、公共安全、家居等场景中广泛应用，带来效率提升和模式创新。

未来发展建议

• 趋势展望：AI将向强智能发展，人机混合智能成为主流。
• 策略建议：完善数据体系、重视安全风险、打造创新平台、探索多元技术路线、布局劳动资源转换。

总结

人工智能正从实验室走向产业应用，成为推动社会各领域智能化的重要力量。在技术层面，AI芯片、深度学习框架、自然语言处理、计算机视觉、人机交互等核心技术持续创新。在应用层面，AI技术已在医疗、教育、交通、金融、公共安全、家居等多领域落地，形成“人工智能+”的生态模式。尽管AI应用仍面临数据、安全、技术瓶颈等挑战，但其发展潜力巨大。未来，随着技术进步和生态完善，人工智能将实现更广泛的应用，推动社会向智能化迈进。