新一代人工智能发展白皮书（2017）-104页-4mb

报告摘要

新一代人工智能发展白皮书（2017年）总结

核心内容

本白皮书围绕新一代人工智能技术及产业发展的新趋势、新特征、新模式展开，分析了其技术演进、产业边界、主要技术体系及国内外发展对比，并对投融资趋势和未来发展方向进行了展望，提出了推动人工智能发展的七项措施建议。

主要观点

人工智能发展进入新阶段
人工智能正从学术驱动转向应用驱动，从专用智能迈向通用智能，技术与应用紧密结合，发展潜力巨大。
人工智能发展新特征
- 大数据成为人工智能发展的基石
- 文本、图像、语音等信息实现跨媒体交互
- 群体智能技术开始萌芽
- 自主智能系统成为新兴方向
- 人机协同催生新型混合智能形态
技术演进方向
- 从CPU架构转向GPU并行运算架构
- 从单一算法驱动转向数据、运算力、算法复合驱动
- 从封闭单机系统转向开源框架
- 从学术研究导向转向实践应用导向
技术体系构成
- 基础平台：云计算、大数据
- 通用技术：机器学习、模式识别、人机交互
产业边界与结构
- 人工智能产业分为基础层、技术层和应用层
- 基础层包括智能传感器、智能芯片、算法模型
- 技术层包括语音识别、图像视频识别、文本识别
- 应用层涵盖智能机器人、智能金融、智能医疗、智能安防、智能驾驶、智能搜索、智能教育、智能人居等
国内外对比分析
- 发达国家在基础平台、机器学习和人机交互领域具备先发优势，国内在这些领域仍存在技术差距与人才短板
- 国内企业在模式识别领域与国外处于并跑状态，尤其在中文语音识别方面具有领先优势
- 国内基础层技术薄弱，但初创企业表现活跃，具有一定的发展潜力

关键信息

数据与技术驱动：人工智能的发展主要依赖于数据的爆炸式增长、运算能力的提升以及算法模型的优化，形成了“数据-技术-产品-用户”的正循环。
智能芯片与算法模型：智能芯片是人工智能的核心，深度学习算法是推动其发展的重要因素。全球智能芯片产业预计到2020年规模将接近135亿美元，我国智能芯片产业规模近25亿美元。
语音识别与图像识别：语音识别正在步入应用拉动的快速增长阶段，预计到2020年全球语音识别产业规模将达到236亿美元，国内规模达到44.2亿美元。图像识别在安防监控市场具有巨大潜力。
投融资趋势：全球人工智能融资总额持续增长，国内投资有望出现V型反转，大额项目频发，深度学习、图像识别、文本识别成为资本关注的热点。
中长期发展趋势：人工智能产业仍将保持爆发式增长，我国将成为全球人工智能发展的重要推动者，智能芯片、智能机器人、智能驾驶等热点将持续受到关注，同时“平台+场景应用”的商业模式将逐渐兴起。