20210422-中国信通院-人工智能核心技术产业白皮书_深度学习技术驱动下的人工智能时代_45页_1mb

人工智能核心技术产业白皮书总结

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，总结了“十三五”期间我国人工智能发展成果，并提出“十四五”期间的发展方向与机遇。白皮书强调，人工智能正从技术突破阶段逐步向应用场景扩展，成为推动社会各领域智能化的重要力量。

主要观点

一、人工智能核心技术产业发展总体态势

1. 深度学习进入升级优化阶段

   • 深度学习技术红利释放，推动图像识别、机器翻译等感知任务准确率显著提升。
   • 技术成本快速下降，模型运行效率提升，多种平台形态涌现，工程技术引领产业发展。

2. 资本寒冬下的产业生态加速构建

   • 资本市场对人工智能的预期过高，导致部分企业退出。
   • 优质企业估值持续增长，独角兽企业不断涌现，产业呈现良性发展态势。
   • 人工智能正逐步形成规模经济，进入S曲线快速发展的临界点。

3. 人工智能推动社会发展与产业结构升级

   • 人工智能已全面渗透到日常生活、科学研究、商业创新、国家安全等领域。
   • 预计到2030年，约70%的行业企业将使用人工智能技术，全球将增加13万亿美元附加值。
   • 人工智能与传统行业深度融合，形成智能化产品和服务，推动产业向高附加值方向发展。

二、人工智能技术创新重点

1. 深度学习融合创新，探索认知时代

   • 深度学习仍为主导技术，但面临依赖标注数据、缺乏推理能力等局限。
   • 新兴学习方式（如自监督学习、强化学习、多模态学习）不断涌现，推动技术边界扩展。

2. 多模态学习推动复杂场景应用

   • 多模态学习成为解决复杂任务的重要方向，如视频与文本对齐、唇动与语音融合等。
   • 深度强化学习在游戏、芯片设计等领域取得突破。

3. 预训练模型加速通用智能发展

   • 预训练模型参数达到万亿级别，如GPT-3、SwitchTransformer等。
   • 预训练模型推动自然语言处理、图像识别等任务接近人类水平，加速产业应用。

4. 模型小型化提升运行效率

   • 知识蒸馏、剪枝、量化等技术提升模型运行效率，推动边缘计算发展。
   • 开发框架逐步集成模型压缩能力，提升部署灵活性与性能。

5. 深度学习推动智能计算革命

   • 深度学习对算力需求激增，云边端协同成为发展趋势。
   • 云侧算力以GPU为主，端侧算力呈现多样化发展。

三、人工智能产业发展趋势

1. 从单点技术向场景化综合生态发展

   • 企业从追求技术极致转向场景落地，构建软硬件一体化解决方案。
   • 头部企业推出多种行业平台，如旷视“河图2.0”、商汤“方舟”等。

2. 科技巨头推动产业垂直整合

   • 头部科技企业通过整合算力、算法、数据等要素，构建全栈智能计算体系。
   • 企业加速布局开源框架、数据服务、行业解决方案，形成生态壁垒。

3. 开源框架格局逐步清晰

   • TensorFlow、PyTorch成为主流，开发框架竞争从模型库转向易用性与硬件适配。
   • 我国飞桨、MindSpore等框架逐步成熟，推动本土生态发展。

4. 平台化发展模式加速形成

   • 研发平台与基础技术服务平台成为产业核心，如阿里云AI、百度大脑等。
   • 垂直行业平台如Apollo、care.ai等推动行业智能化落地。

5. 智能计算产业形态初现

   • 智能芯片、软硬协同、多样化算力供给模式逐步成熟。
   • 云、边、端协同成为趋势，推动边缘计算与行业应用结合。

6. 数据鸿沟问题加剧，开放共享机制加速构建

   • 数据资产集中于少数头部企业，形成寡头垄断。
   • 各国政府与企业推动数据开放共享，建立数据规范与平台，如Dataset search、Research Open Data等。
   • 数据标注服务成为刚需，智能标注工具不断涌现，提升数据质量与效率。

四、我国人工智能发展重点与机遇

1. “十三五”期间发展情况

   • 政策环境持续优化，人工智能成为国家战略。
   • 技术创新能力提升，专利与论文数量位居全球前列。
   • 产业规模扩大，形成较完备的产业链。
   • 行业融合应用深入，特别是在医疗、交通、教育等领域。
   • 伦理治理与标准体系建设逐步推进，如《人工智能治理原则》《人工智能行业自律公约》等。

2. “十四五”期间发展方向与机遇

   • 构建基础理论与应用技术结合的学科体系
     • 重视基础理论研究，推动深度学习等核心技术突破。
     • 重点发展“人工智能+”学科，提升颠覆性创新能力。
   • 布局企业级人工智能研究院
     • 促进产学研融合，培养领军人才，推动技术转化。
     • 企业研究院成为技术优化与创新的重要载体。
   • 打造区域人工智能创新生态系统
     • 建设人工智能创新试验区与应用先导示范区。
     • 推动分领域、分区域的产业创新中心，形成特色化发展格局。
   • 推动人工智能与各行业深度融合
     • 加速在智能制造、智能医疗、智慧城市、智能农业等领域应用。
     • 发展人工智能产业园，形成产业集群效应。
   • 深化国际合作，融入全球治理框架
     • 加强伦理治理研究，参与国际标准制定。
     • 通过“一带一路”等机制，推动全球合作与技术输出。

关键信息总结

• 深度学习主导：深度学习仍是人工智能发展的核心，但面临数据依赖与推理能力不足等问题。
• 平台化趋势：研发平台、基础技术平台、垂直行业平台成为产业发展关键。
• 算力与数据驱动：智能计算、数据服务成为产业发展的核心支撑。
• 技术生态构建：开源框架、芯片生态、数据共享机制逐步完善。
• 我国发展优势：在应用层面具有领先优势，但基础理论与颠覆性技术仍需加强。
• 区域化机遇：人工智能产业将从集中于一线城市向区域化、特色化发展。
• 伦理与治理：我国正积极构建人工智能伦理治理体系，推动负责任的AI发展。

未来发展展望

• 深度学习技术将不断优化，多模态、自监督等新兴方式将成为主流。
• 开源框架与芯片生态将加速融合，推动智能计算产业快速发展。
• 数据共享机制与智能标注能力将成为提升模型性能的关键。
• 我国需加强基础理论研究，提升在颠覆性技术上的竞争力。
• 人工智能将从“技术领先”向“应用落地”转变，形成产业集群与区域特色发展。