2017新一代人工智能发展白皮书_102页_5mb

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展开，系统分析了人工智能的发展历程、技术演进、主要特征、技术体系、国内外对比、产业化应用及未来发展趋势，并提出了推动人工智能发展的七项措施建议。

主要观点

• 人工智能正从学术驱动转向应用驱动，从专用智能迈向通用智能，更加接近人类智能水平。
• 全球各国均在人工智能领域进行前瞻布局，我国将其提升至国家战略层面。
• 人工智能的发展依赖于大数据、运算能力、算法模型和多元应用的复合驱动。
• 未来人工智能将更加注重人机协同、群体智能、自主智能系统等新兴方向。
• 人工智能产业将形成基础层、技术层和应用层的结构化体系，涵盖智能传感器、智能芯片、算法模型、语音识别、图像识别、文本识别、智能机器人、智能制造、智能安防、智能驾驶等多个领域。

关键信息

一、编制概要

• 编制背景：人工智能在信息时代迎来了新的发展阶段，成为推动社会进步和产业升级的重要力量。
• 编制目标：明确人工智能发展方向，构建技术框架，划分产业边界，提出发展建议。
• 编制方法：研究国内外政策与技术动态、访谈专家、调研企业，形成全面分析。
• 特别声明：本白皮书关注人工智能新趋势、新特征与新模式，聚焦技术和产业，未涉及伦理、法律等其他领域。

二、人工智能发展综述

1. 发展历程

• 第一次浪潮（1956-1980）：人工智能快速发展，但因技术瓶颈陷入低谷。
• 第二次浪潮（1980-2000）：数学模型突破，专家系统应用，但因成本高难以推广。
• 第三次浪潮（2000年至今）：大数据、云计算、深度学习推动人工智能进入新阶段，但面临隐私、失业等隐忧。

2. 主要驱动因素

• 人机物互联互通：数据量呈现爆炸性增长。
• 数据处理技术：加速演进，运算能力大幅提升。
• 深度学习：推动算法模型持续优化。
• 资本与技术耦合：助推行业应用快速兴起。

3. 主要发展特征

• 大数据驱动：成为人工智能发展的基石。
• 跨媒体交互：文本、图像、语音等信息实现跨领域融合。
• 群体智能：基于网络的协同计算成为新方向。
• 自主智能系统：成为新兴发展方向，如智能制造、智能机器人。
• 人机协同：催生混合智能，提升人类智能活动能力。

三、新一代人工智能技术框架

1. 技术演进

• 从CPU到GPU：并行计算架构提升深度学习效率。
• 从单一算法到复合驱动：数据、运算力、算法共同推动技术发展。
• 从封闭系统到开源框架：促进人工智能生态系统的构建。
• 从学术研究到应用导向：技术发展由实践需求驱动。

2. 技术体系

• 云计算：作为资源整合与交互平台。
• 大数据：提供分析、训练与应用资源。
• 机器学习：提升机器智能水平，广泛应用在多个领域。
• 模式识别：从感知环境向基于认知的决策演进。
• 人机交互：支撑人机物融合与协同互动。

3. 国内外技术对比

• 基础平台：国外布局完善，国内缺乏核心技术。
• 机器学习与人机交互：国外具备先发优势，国内存在技术差距与人才短板。
• 模式识别：国内外研究水平相近，聚焦语音与图像识别。

四、产业化应用

1. 产业边界

• 人工智能产业涵盖基础层、技术层和应用层。
• 2017年全球人工智能核心产业规模超过370亿美元，我国约56亿美元。

2. 基础层

• 智能传感器：全球市场规模预计达54亿美元，我国约11亿美元。
• 智能芯片：全球市场规模预计达135亿美元，我国约25亿美元。
• 算法模型：全球市场规模预计达82亿美元，我国约8亿美元。

3. 技术层

• 语音识别：预计2020年全球市场规模达236亿美元，我国约44.2亿美元。
• 图像视频识别：在安防、医疗等领域潜力巨大。
• 文本识别：进入云端互联时代，提升信息处理能力。

4. 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、智能人居等多个领域。

5. 国内外产业对比

• 基础层：国外产品种类丰富，国内技术薄弱但初创企业活跃。
• 技术层：国外打通应用端，国内实施产品精准投放。
• 应用层：国外依赖技术驱动，国内注重商业模式创新。

五、投融资特征及趋势

• 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、图像视频识别和文本识别是资本关注热点。
• 科技巨头通过投资并购构建差异化竞争力。

六、中长期技术及产业发展趋势

• 技术趋势：新型人工智能芯片、通用智能、开源生态系统。
• 产业趋势：人工智能产业持续爆发式增长，我国成为重要推动者；“平台+场景应用”模式兴起；科技巨头地位受初创公司挑战；行业监管问题需重视。

七、发展建议

1. 树立正确发展理念
2. 构建新型治理体系
3. 加强核心创新能力
4. 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

结论

新一代人工智能正迎来前所未有的发展机遇，其技术体系日益完善，应用场景不断拓展。我国在人工智能领域已具备一定基础，但核心技术、人才储备及产业生态仍有待加强。未来，人工智能将在多个行业实现广泛应用，成为推动社会经济高质量发展的重要力量。