新一代人工智能发展白皮书（2017）_102页_5mb

新一代人工智能发展白皮书（2017年）总结

核心内容

本白皮书系统分析了新一代人工智能的发展现状、趋势、技术框架及产业化应用，旨在明确人工智能的发展方向，提出促进其发展的措施建议，推动我国人工智能相关产业的健康快速发展。

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，技术与应用日益融合。
• 技术驱动因素：人机物互联互通、数据处理技术加速演进、深度学习成果显著、资本与技术深度融合。
• 发展特征：大数据成为基础、跨媒体交互增强、群体智能初现、自主智能系统兴起、人机协同形成混合智能。
• 技术演进方向：从CPU架构转向GPU并行架构，从单一算法驱动转向数据、运算力与算法复合驱动，从封闭系统转向开源框架，从学术导向转向实践应用导向。
• 产业边界划分：人工智能产业划分为基础层、技术层、应用层，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、智能金融、智能医疗、智能安防、智能驾驶等。
• 国内外对比：国外在基础平台、机器学习和人机交互方面具有优势，国内在核心技术、人才储备等方面仍需加强。
• 投融资趋势：全球和国内人工智能融资持续增长，深度学习、语音识别和图像识别成为热点。
• 未来发展趋势：人工智能产业将持续爆发式增长，我国将成为全球发展的重要推动者；智能芯片、机器人、驾驶等领域将受到更多关注；“平台+场景应用”将成为主导模式；科技巨头与初创公司竞争加剧；行业监管亟需加强。

关键信息

技术层

• 语音识别：正步入应用拉动的快速增长阶段，预计2020年全球市场规模达236亿美元，国内达44.2亿美元。
• 图像视频识别：在安防监控市场具有巨大增长潜力，预计2020年全球市场规模达70亿美元，国内达20亿美元。
• 文本识别：全面进入云端互联时代，预计2020年全球市场规模达37亿美元，国内达10亿美元。

应用层

• 智能机器人：推动生产制造智能化，助力我国“中国制造2025”战略。
• 智能金融：通过智能风控、智能投顾、智能客服等技术提升金融服务效率。
• 智能医疗：在疾病诊断、健康管理、药物研发等方面广泛应用。
• 智能安防：基于图像识别、语音识别等技术，提升公共安全水平。
• 智能驾驶：依托深度学习和传感器技术，推动自动驾驶技术发展。
• 智能搜索：实现个性化推荐与智能化检索。
• 智能教育：推动个性化教学、智能评测等教育模式革新。
• 智能人居：提升家居智能化水平，推动智慧城市建设。

基础层

• 智能传感器：是人工智能的神经末梢，预计2020年全球市场规模达54亿美元，国内达11亿美元。
• 智能芯片：以深度学习为核心，预计2020年全球市场规模接近135亿美元，国内近25亿美元。
• 算法模型：通过开源构建生态成为趋势，预计2020年全球市场规模达82亿美元，国内突破8亿美元。

投融资趋势

• 全球融资总额持续增长但增速放缓：人工智能领域融资总额持续增长，但增速有所放缓。
• 国内投资有望出现V型反转：2017年国内人工智能投资规模有望出现V型反转，大额项目频发。
• 资本与技术耦合推动发展：科技巨头通过投资并购构建竞争力，初创企业获得资本支持快速成长。

措施建议

1. 引导正确发展理念：推动人工智能技术与产业融合发展。
2. 构建新型治理体系：加强行业监管，促进健康发展。
3. 加强核心创新能力：提升算法、芯片、模型等核心技术。
4. 夯实关键发展基础：完善数据资源、计算平台等基础设施。
5. 完善资本市场支撑环境：鼓励资本支持技术创新与产业落地。
6. 发挥行业组织作用：加强行业交流与合作，推动生态构建。
7. 实现全球统筹发展：加强国际合作，推动全球人工智能协同发展。

总结

新一代人工智能正迎来快速发展阶段，技术体系日趋完善，应用场景不断拓展，产业规模持续扩大。国内外在技术发展和产业应用方面存在显著差异，我国需加快核心技术研发、人才培养和产业布局，以实现人工智能技术与产业的协同发展，推动智能化社会建设。