中国信通院-2021人工智能核心技术产业白皮书-2021.4-45页_1mb

人工智能核心技术产业白皮书总结

核心内容概述

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，聚焦深度学习技术驱动下的人工智能产业发展现状、技术创新重点与未来趋势。白皮书回顾了“十三五”期间我国人工智能的发展情况，并提出“十四五”期间的发展方向与机遇，强调人工智能在技术、产业、生态、数据和国际协作等方面的布局与突破。

主要观点与关键信息

一、人工智能核心技术产业发展总体态势

1. 深度学习进入优化阶段，产业步入高速发展

   • 深度学习技术红利持续释放，图像识别、机器翻译等感知任务准确率大幅提升。
   • 技术成本显著下降，算力需求每八个月降低一倍。
   • 开源框架如TensorFlow、PyTorch迅速发展，形成产业生态。

2. “寒冬”非“低谷”，产业生态加速构建

   • 资本热度减退，但优质企业估值持续增长，独角兽企业不断涌现。
   • 产业进入“跑马圈地”阶段，从单点技术向综合场景应用发展。
   • 人工智能正在全面覆盖社会运行的多个领域，推动产业结构升级。

3. 人工智能技术推动社会各领域变革

   • 在科学研究、商业创新、生活应用、教育培训、国防安全等领域发挥重要作用。
   • 预计到2030年，约70%的行业企业将使用人工智能，全球将增加13万亿美元的附加值。

二、人工智能技术创新重点

1. 深度学习技术多角度融合，开启认知时代探索

   • 深度学习依赖大量标注数据，但正在探索少样本学习、自监督学习、强化学习等新方式。
   • 感知增强时代开启，算法向多模态理解发展，提升复杂场景的处理能力。

2. 任务场景复杂化，推动学习方式多元化发展

   • 强化学习、自监督学习等新范式成为研究热点。
   • 代表性模型如GPT-3、BERT等在NLP领域取得显著成效，推动通用智能发展。

3. 深度神经网络理论体系尝试颠覆性创新

   • 胶囊网络、贝叶斯深度学习等成为探索方向，但仍处于研究阶段。
   • 知识图谱与深度学习融合，提升垂直行业的智能化水平。

4. 预训练模型加速演进，推动语言处理通用智能

   • 模型参数规模已达万亿级别，训练成本高昂，形成技术壁垒。
   • 头部企业如谷歌、OpenAI、微软等推动预训练模型向产业应用转化。

5. 模型小型化提升运行效率

   • 知识蒸馏、剪枝、量化等技术显著降低模型复杂度，提升部署效率。
   • 部分企业如亚马逊、MIT等实现模型压缩率高达95%，加速边缘设备应用。

6. 深度学习推动智能计算革命

   • 云侧与端侧算力需求快速增长，推动云边协同和边缘计算发展。
   • 人工智能专用芯片如英伟达、谷歌、百度等加速布局，提升计算性能。

三、人工智能产业发展趋势

1. 从单点技术“极致”向场景化综合生态发展

   • 企业开始关注应用场景落地，推动多技术融合。
   • 如旷视、商汤、科大讯飞等企业转向行业解决方案开发。

2. 科技巨头引领产业垂直整合

   • 芯片、算法、数据、平台等环节被科技巨头主导。
   • 垂直整合加速，形成“软硬协同”和“平台化”发展路径。

3. 开源开发框架格局逐步清晰

   • TensorFlow、PyTorch等主导框架形成竞争格局。
   • 我国飞桨、MindSpore等框架逐步崛起，但仍需提升生态成熟度。

4. 平台化发展模式加速形成

   • 企业打造一体化研发平台，支持模型训练、部署、监测等全生命周期。
   • 垂直行业平台如Apollo、care.ai等加速落地，形成行业应用生态。

5. 智能计算产业形态初显

   • 云、边、端成为主要算力供给形态，推动多样化计算模式发展。
   • 智能芯片市场持续增长，预计未来三年年复增长率超100%。

6. 全球数据鸿沟扩大，数据共享机制加速构建

   • 数据资产集中在少数头部企业，形成寡头垄断。
   • 数据开放共享机制、数据规范与数据服务成为发展重点。
   • 智能标注服务成为产业刚需，部分企业如ScaleAI、APPEN等受到资本青睐。

四、我国人工智能发展重点与机遇

1. “十三五”期间我国人工智能发展情况

   • 政策环境持续优化，形成良好的发展氛围。
   • 技术创新能力提升，专利、论文、应用水平全球领先。
   • 产业规模扩大，形成京津冀、长三角、粤港澳、成渝等区域集聚格局。
   • 伦理治理探索初见成效，推动负责任的人工智能发展。

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

     • 强调基础理论突破，提升颠覆性创新话语权。
     • 高校与企业合作推动学科建设与人才培养。

   • 重点布局企业级人工智能研究院

     • 推动产、学、研融合，培育行业领军人才。
     • 企业研究院对技术转化和产业落地具有重要引领作用。

   • 打造区域人工智能技术融合创新生态系统

     • 建立以政府为主导的区域创新共同体。
     • 推动技术专攻实验室建设，形成区域特色化发展。

   • 加快人工智能与各行业深度融合，形成产业集群

     • 推动智能制造、智能医疗、智慧城市、智能农业等重点领域的应用落地。
     • 建设人工智能产业园，形成产业创新集群效应。

   • 深化国际合作，融入全球人工智能治理框架

     • 推动人工智能伦理治理研究，建立国际交流合作平台。
     • 强化标准体系建设，提升我国在全球人工智能治理中的影响力。

结语

本白皮书全面总结了人工智能技术发展的现状与趋势，强调深度学习作为核心驱动力，推动人工智能在技术、生态、应用等多维度快速发展。我国在人工智能领域已具备一定优势，但基础理论、颠覆性技术仍需加强。未来，人工智能将加速向行业应用渗透，推动产业转型升级，并在国际合作中发挥更大作用。