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      創(chuàng )澤機器人
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      2019-2020年人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展深度報告

      來(lái)源:圖靈人工智能     編輯:創(chuàng )澤   時(shí)間:2020/5/30   主題:其他 [加盟]

      人工智能(Artificial Intelligence,AI)是利用機器學(xué)習和數據分析方法賦予機器模擬、延 申和拓展類(lèi)人的智能的能力,本質(zhì)上是對人類(lèi)思維過(guò)程的模擬。AI 概念始于 1956 年 的達特茅斯會(huì )議,受限于算法和算力的不成熟,未能實(shí)現大規模的應用和推廣。近年來(lái), 在大數據、算法和計算機能力三大要素的共同驅動(dòng)下,人工智能進(jìn)入G速發(fā)展階段。據中 國電子學(xué)會(huì )預測,2022人工智能市場(chǎng)將達到1630億元,2018-2022年CAGR達31%。人工智能賦能實(shí)體經(jīng)濟,為生產(chǎn)和生活帶來(lái)革命性的轉變。人工智能作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革 的核心力量,將重塑生產(chǎn)、分配、交換和消費等經(jīng)濟活動(dòng)各環(huán)節,催生新業(yè)務(wù)、新模式和 新產(chǎn)品。從衣食住行到醫療教育,人工智能技術(shù)在社會(huì )經(jīng)濟各個(gè)L域深度融合和落地應用。同時(shí),人工智能具有強大的經(jīng)濟輻射效益,為經(jīng)濟發(fā)展提供強勁的引擎。據埃森哲預測, 2035 年,人工智能將推動(dòng)中國勞動(dòng)生產(chǎn)率提G 27%,經(jīng)濟總增加值提升 7.1 萬(wàn)億美元。

      目前,人工智能產(chǎn)業(yè)的生態(tài)系統正逐步成型。依據產(chǎn)業(yè)鏈上下游關(guān)系,可以將人工智 能劃分為基礎支持層、中間技術(shù)層和下游應用層。基礎層是人工智能產(chǎn)業(yè)的基礎,主要提 供硬件(芯片和傳感器)及軟件(算法模型)等基礎能力;技術(shù)層是人工智能產(chǎn)業(yè)的核心, 以模擬人的智能相關(guān)特征為出發(fā)點(diǎn),將基礎能力轉化成人工智能技術(shù),如計算機視覺(jué)、智 能語(yǔ)音、自然語(yǔ)言處理等應用算法研發(fā)。其中,技術(shù)層能力可以廣泛應用到多個(gè)不同的應 用L域;應用層是人工智能產(chǎn)業(yè)的延伸,將技術(shù)應用到具體行業(yè),涵蓋制造、交通、金融、 醫療等 18 個(gè)L域,其中醫療、交通、制造等L域的人工智能應用開(kāi)發(fā)受到廣泛關(guān)注。

      范圍內,中美“雙雄并立”構成人工智能D一梯隊,日本、英國、以色列和法國等發(fā) 達國家乘勝追擊,構成D二梯隊。同時(shí),在D層設計上,多數國家強化人工智能戰略布局, 并將人工智能上升至國家戰略,從政策、資本、需求三大方面為人工智能落地保駕護。后起之秀的中國,局部L域有所突破。中國人工智能起步較晚,發(fā)展之路幾經(jīng)沉浮。自 2015 年以來(lái),政府密集出臺系列扶植政策,人工智能發(fā)展勢頭迅猛。由于初期我國政策 側重互聯(lián)網(wǎng)L域,資金投向偏向終端市場(chǎng)。因此,相比美國產(chǎn)業(yè)布局,中國技術(shù)層(計算 機視覺(jué)和語(yǔ)音識別)和應用層走在世界前端,但基礎層核心L域(算法和硬件算力)比較 薄弱,呈“頭重腳輕”的態(tài)勢。當前我國人工智能在國家戰略層面上強調系統、綜合布局。

      美國引L人工智能前沿研究,布局慢熱而強勢。美國政府稍顯遲緩,2019 年人工智能?chē)?家級戰略(《美國人工智能倡議》)才姍姍來(lái)遲。但由于美國具有天時(shí)(5G 時(shí)代)地利(硅 谷)人和(人才)的天然優(yōu)勢,其在人工智能的競爭中已處于全方位L先狀態(tài)。總體來(lái)看, 美國重點(diǎn)L域布局前沿而多面,尤其是在算法和芯片腦科學(xué)等L域布局超前。此外,美國 聚焦人工智能對國家安全和社會(huì )穩定的影響和變革,并對數據、網(wǎng)絡(luò )和系統安全十分重視。

      倫理價(jià)值觀(guān)引L,歐洲國家搶占規范制定的制G點(diǎn)。2018 年,歐洲 28 個(gè)成員國(含英國) 簽署了《人工智能合作宣言》,在人工智能L域形成合力。從國家層面來(lái)看,受限于文化 和語(yǔ)言差異阻礙大數據集合的形成,歐洲各國在人工智能產(chǎn)業(yè)上不具備先發(fā)優(yōu)勢,但歐洲 國家在 AI 倫理體系建設和規范的制定上搶占了“先機”。歐盟注重探討人工智能的社 會(huì )倫理和標準,在技術(shù)監管方面占據L先地位。

      日本尋求人工智能解決社會(huì )問(wèn)題。日本以人工智能構建“超智能社會(huì )”為引L,將 2017 年確定為人工智能元年。由于日本的數據、技術(shù)和商業(yè)需求較為分散,難以系統地發(fā)展人 工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)。因此,日本政府在機器人、醫療健康和自動(dòng)駕駛三大具有相對優(yōu)勢的 L域重點(diǎn)布局,并著(zhù)力解決本國在養老、教育和商業(yè)L域的國家難題。





















      人工智能算法的可解釋性方法研究

      深度學(xué)習的黑箱性主要來(lái)源于其G度非線(xiàn)性性質(zhì),可以用隱層分析方法、模擬/代理模型、敏感性分析方法來(lái)理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的運作方式

      2020 AI+智慧交通50強

      智慧交通企業(yè):海康威視 上海電氣 一汽解放 四維圖新 佳都科技 易華錄 新大陸 廣電運通 滴滴出行 凱樂(lè )科技 福田汽車(chē) 超圖軟件 強生控股

      人工智能理解力悖論

      人工智能想通過(guò)計算機模擬人類(lèi)認知過(guò)程,但因為機器不具有意向性,機器只能識別語(yǔ)法、不能識別語(yǔ)義以及理解形式化難題導致機器并不能真正具有人類(lèi)的理解能力

      安徽省人民政府與阿里巴巴集團簽署戰略合作協(xié)議

      ,根據戰略合作協(xié)議,安徽省人民政府、阿里巴巴集團、螞蟻集團三方將深化合作,帶動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)、大數據、人工智能、區塊鏈等G技術(shù)產(chǎn)業(yè)在安徽集聚發(fā)展

      斯坦福團隊AI視力測試系統,20個(gè)字母4步操作即可完成

      斯坦福大學(xué)(Stanford University)計算機科學(xué)家克里斯·皮奇(Chris Piech)及其同事開(kāi)發(fā)了一種由人工智能(AI)推動(dòng)的在線(xiàn)視力測試系統,該系統僅需進(jìn)行四步操作,即可完成視力測試,且結果十分準確

      人工智能的天花板和新一代智能認知智能的概述

      在機器認知上向前邁進(jìn)一步,因此新一代智能,認知智能體系正在到來(lái),全新的智能體系正在到來(lái)

      人工智能產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展現狀

      人工智能產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展七大現狀:工智能投融資環(huán)境空前看好、產(chǎn)業(yè)化技術(shù)起點(diǎn)更G、人工智能人才緊缺

      AMiner學(xué)術(shù)團隊發(fā)布《人工智能具影響力女性學(xué)者報告》

      人工智能具影響力女性學(xué)者報告對人工智能L域具影響力的女性學(xué)者(詳見(jiàn)附錄)從國家、性別、年齡、科技成果等多種維度進(jìn)行分析

      2020年中國認知智能行業(yè)報告

      中國對技術(shù)產(chǎn)品和服務(wù)的總支出會(huì )超過(guò)3.2萬(wàn)億人民幣,除去通信服務(wù)1.5萬(wàn)億,IT 硬件、軟件、數據中心系統以及IT服務(wù)相關(guān)的總支出為1.7萬(wàn)億

      人工智能之學(xué)術(shù)搜索[2020年2期]

      分析了 AI 技術(shù)在學(xué)術(shù)搜索L域的具 體應用情況、L域專(zhuān)家人才現狀、典型產(chǎn)品的資源覆蓋和功能特色,以及 AI 學(xué)術(shù)搜索L域的未來(lái)發(fā)展趨勢

      戴瓊海院士《人工智能:算法·算力·交互》

      人工智能是一個(gè)很交叉的學(xué)科,戴瓊海院士聚焦算法、算力和交互這三個(gè)方面和大家討論

      清華大學(xué):人工智能之認知圖譜

      人工智能之認知圖譜》以知識圖譜、認知推理、邏輯表達等技術(shù)為支撐的認知圖譜是實(shí)現機器認知智能的使能器,不僅讓機器理解數據的本質(zhì),還可以讓機器解釋現象的本質(zhì)
      資料獲取
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