2017新一代人工智能发展白皮书_104页-5mb

新一代人工智能发展白皮书（2017年）总结

核心内容概述

新一代人工智能正从学术驱动转变为应用驱动，从专用智能迈向通用智能，其发展呈现出大数据、跨媒体、群体性、自主化、人机融合等特征。全球各国围绕人工智能技术及产业发展进行布局，我国也已将其提升至国家战略层面。白皮书重点分析了新一代人工智能的技术演进、技术体系、产业应用、国内外对比及发展趋势，并提出了推动人工智能发展的七项措施建议。

主要观点

• 人工智能发展阶段：人工智能经历了三次浪潮，第三次浪潮以深度学习为核心，借助大数据、云计算等技术实现快速发展。
• 主要驱动因素：
  • 人机物互联互通，数据量呈爆炸性增长。
  • 数据处理技术加速演进，运算能力大幅提升。
  • 深度学习研究成果显著，推动算法模型持续优化。
  • 资本与技术深度融合，加速行业应用落地。
• 主要发展特征：
  • 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。
  • 基于网络的群体智能技术开始萌芽。
  • 自主智能系统成为新兴方向。
  • 人机协同正在催生新型混合智能形态。
• 技术演进趋势：
  • 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快速迭代的实践应用导向。

关键信息

技术体系

新一代人工智能技术体系由云计算、大数据、机器学习、模式识别和人机交互五大核心部分构成。

• 云计算：提供资源整合与交互平台，关键技术包括虚拟化、分布式、计算管理、云平台和云安全。
• 大数据：提供丰富的分析、训练与应用资源，关键技术包括采集与预处理、存储与管理、计算模式与系统、分析与挖掘、可视化计算及隐私与安全。
• 机器学习：通过数据和算法训练模型，用于分析决策与行为预测，核心技术包括监督学习和非监督学习。
• 模式识别：从感知环境到基于认知的决策，核心技术包括决策理论、句法分析和统计模式。
• 人机交互：支撑人机物交叉融合与协同互动，核心技术包括交互设计、可用性分析、多通道交互、群件和移动计算。

产业应用

新一代人工智能产业划分为基础层、技术层和应用层三大领域。

• 基础层：包括智能传感器、智能芯片和算法模型。
  • 智能传感器：用于全面感知环境，市场规模预计2020年全球超54亿美元，我国约11亿美元。
  • 智能芯片：支持深度学习运算，预计2020年全球市场规模接近135亿美元，我国约25亿美元。
  • 算法模型：通过开源构建生态，预计2020年全球市场规模82亿美元，我国突破8亿美元。
• 技术层：包括语音识别、图像视频识别、文本识别等。
  • 语音识别：进入应用拉动的快速增长阶段，预计2020年全球市场规模236亿美元，我国44.2亿美元。
  • 图像视频识别：在安防监控市场增长潜力巨大。
  • 文本识别：全面进入云端互联时代。
• 应用层：包括智能机器人、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

• 基础层：国外企业在基础平台布局较为完善，国内仍缺乏核心技术，但初创企业表现活跃。
• 技术层：国外在机器学习和人机交互领域具有先发优势，国内存在技术差距与人才短板。
• 应用层：国外多依赖技术内生发展，国内则更注重商业模式创新。

投融资趋势

• 全球人工智能融资总额持续增长，但增速放缓。
• 国内投资规模有望出现V型反转，大额项目频发。
• 深度学习、图像识别、文本识别成为资本市场热点。
• 科技巨头通过投资并购构建差异化竞争力。

未来趋势

• 技术趋势：新型人工智能芯片即将面世，技术平台开源化趋势明显。
• 产业趋势：人工智能产业仍将保持爆发式增长，我国将成为重要推动者，“平台+场景应用”模式兴起，行业监管问题需引起重视。

措施建议

1. 引导树立正确发展理念。
2. 构建政府新型治理体系。
3. 持续加强核心创新能力。
4. 着力夯实关键发展基础。
5. 完善资本市场支撑环境。
6. 发挥行业组织作用。
7. 实现全球统筹协调发展。

总结

本白皮书系统分析了新一代人工智能的发展背景、技术演进、产业边界、国内外对比、投融资趋势及未来发展方向，强调了人工智能在数据驱动、算法优化、技术融合和应用创新方面的关键作用，同时指出了我国在技术基础、人才储备、数据开放等方面仍需加强，提出了推动人工智能持续健康发展的多项建议。