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全球人工智能发展的趋势及挑战
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•发展趋势
•挑战 •建议
பைடு நூலகம்
3
人工智能技术发展概述
1956年，在美国达特茅斯大学召开的学术会议上与会专家和学者共同提出人工智能 的概念，多年后这场会议被认定为全球人工智能生的标志。 2015 年7 月，人工智能被写入《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》 2016 年3 月，人工智能一词被写入“十三五”规划纲要; 2016 年5 月，国家发展改 革委员会等四部门联合下发《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》; 李克强总 理的政府工作报告中也提到了人工智能产业发展; 2016年3月正值人工智能发展的60年节点，AlphaGo 战胜人类顶级围棋高手李世石 引起人们强烈关注，并再次对人工智能展开热烈讨论。 中国科学技术部“科技创新2030—重大项目”近期或将新增“人工智能2. 0”，人 工智能将进一步上升为国家战略。
中国企业
百度在AI 的战略布局方面主要包括三大实验室：硅谷人工智能实验室、深度学习实验室和 大数据实验室，主要研究领域为图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人和大数据。 2016 年9 月，百度发布了百度大脑，包括PaddlePaddle 深度学习平台、AI 超级计算机 以及大数据三大核心技术。2017 年1 月，推出了百度人工智能操作系统DuerOS。 阿里巴巴则充分借助电商平台的优势，在2015年7 月就发布了虚拟人工智能客服“阿里小 蜜”，据公司2016 年10 月的报告，其问题解决率已达到80%。在金融领域，蚂蚁金服将 人工智能技术运用于蚂蚁微贷、保险、征信、风险控制、客户服务等方面，蚂蚁微贷和花 呗的虚假交易率降低了10 倍。2016 年6 月，阿里妈妈光学字符识别技术获得文档分析和 识别国际会议（ICDAR）Robust Reading 比赛第一名。2016 年8 月，阿里云ET提出了 一套综合的人工智能解决方案套件，包括视频、图像和语音识别技术。 腾讯2016 年4 月也成立了AI 实验室，提出了基于业务整合的四个研究领域：计算机视觉、 语音识别、自然语言处理和机器学习以及四个研究方向：内容AI、社交AI、游戏AI 以及工 具类AI。 2016 年12 月26 日，腾讯云宣布向全球企业正式提供7 项AI 云服务，包括人脸 检测、五官定位、人脸对比与验证、人脸检索、图片标签、身份证OCR识别、名片OCR识 别。
人工智能主流的研究方法
（1）结构模拟
目前的AI 热潮则源于结构模拟方法方面的突破，即由于解决了深度神经网 络的训练问题，加上大数据的高性能计算平台( 云计算、GPU 等) 变成现实， 使得深度神经网络的表达能力得到了充分的发挥，对AI 的发展起到了推波助澜 的作用。
（2）功能模拟 （3）行为模拟
全球人工智能市场飞速发展
２１世纪以来，大数据、云计算等信息技术给人工智能发展带来了新机遇，成本低 廉的大规模并行计算、大数据、深度学习算法、人脑芯片４大催化剂引领人工智能 的发展出现上行趋势，同时人工智能的发展也给新一代信息技术与工业各领域渗透 融合提供了新的动力。 人工智能的技术突破在多个领域催生了一批新兴的细分行业，主要包括深度学习／ 机器学习、自然语言处理、计算机视觉／图像识别、手势控制、虚拟私人助手、智 能机器人、推荐引擎和协助过滤算法、情境感知计算、语音翻译、视频内容自动识 别等，机器学习成为研究和应用的核心领域。
人工智能的定义
人工智能可以使机器通过模拟人类意识、行为、思维等获取人工智能功能，在生活 中、工作中为人类高效率高质量去完成一些复杂化、机械性、高危性等的工作，提 高效率、保证安全。 从狭义上讲，人工智能技术体系仅包括软件层面的核心算法与通用工具技术。机器 学习作为人工智能的核心算法，包含神经网络、深度学习、迁移学习、增强学习、 生成式对抗学习等算法。深度学习算法在本轮人工智能产业浪潮中发挥了巨大作用。 通用工具技术是人工智能核心算法的具体应用，包含识别、理解、交互方面的具体 技术，如：人脸识别、语音识别、机器翻译、文本分析、信息检索、问答系统、 VR/AR等技术，这些技术的发展加速了人工智能的产业化进程。 广义上讲，人工智能技术体系还包括基础软硬件，如芯片、传感器、大数据、云计 算、存储系统技术等均构成了人工智能的坚实支点，推动人工智能自主学习潜能迅 速释放。
（4）机制模拟
人工智能技术体系
一、以数据驱动的模型学习路径，是以海量数据为基础展开模型学习。该路径通过 对海量数据进行训练，根据实际场景学习得出模型参数，并依据具体需求自适应动 态调整参数。依据样本数据是否进行标记为准则，基于模型的学习方法分为有监督、 半监督、无监督3 种。当前的人工智能技术，主要以数据驱动的有监督学习为主。 二、以认知仿生驱动的类脑计算路径，是以模拟大脑运行机制为基础开展类脑芯片 和类脑算法的研究，如神经态计算等。美国、欧盟、韩国、中国等均在大力布局类 脑研究。
人工智能领域迎来创业和融资高潮，各国纷纷加快布局，美国领先优势明显。
全球科技企业
谷歌作为科技界巨头，从技术层和应用层全面布局人工智能。战略上不断积累AI 底层技 术，研发更高级深度学习算法，增强图形识别和语音识别能力，人工智能技术的应用延伸 到智能家居、无人驾驶以及医疗药品研究等多个领域。 IBM从2014 年开始着重关注人工智能领域，在AI 领域的布局围绕Watson 和类脑芯片展 开，试图打造AI 生态系统。IBM 通过Waston开启了认知时代，可提供医疗、水资源管理、 保险欺诈识别、环境保护、金融等行业解决方案，以及将Waston 应用于数字顾问、虚拟 助理、云计算、科学研究等多个领域。 微软一直非常重视AI 技术的研发，其语音识别、自然语言和计算机视觉等技术处于业内 领先水平未来，微软AI 领域将重点关注四大领域，即代理——利用Cortana 语音助手等 代理改变人机交互方式；应用——将人工智能注入到所有的产品中，比如photo app、 Skype、Office 365等；服务——将微软AI 技术开放给开发者；基础设施——利用Azure 开发全球最强大的AI 超级计算机。 Facebook 的AI 布局主要围绕其用户社交关系和社交信息展开，集中在图像识别、语音识 别、自然语言处理等技术领域。 苹果加紧了人工智能领域的布局，致力于打造苹果生态系统，提升用户体验。
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•发展趋势
•挑战 •建议
பைடு நூலகம்
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人工智能技术发展概述
1956年，在美国达特茅斯大学召开的学术会议上与会专家和学者共同提出人工智能 的概念，多年后这场会议被认定为全球人工智能生的标志。 2015 年7 月，人工智能被写入《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》 2016 年3 月，人工智能一词被写入“十三五”规划纲要; 2016 年5 月，国家发展改 革委员会等四部门联合下发《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》; 李克强总 理的政府工作报告中也提到了人工智能产业发展; 2016年3月正值人工智能发展的60年节点，AlphaGo 战胜人类顶级围棋高手李世石 引起人们强烈关注，并再次对人工智能展开热烈讨论。 中国科学技术部“科技创新2030—重大项目”近期或将新增“人工智能2. 0”，人 工智能将进一步上升为国家战略。
中国企业
百度在AI 的战略布局方面主要包括三大实验室：硅谷人工智能实验室、深度学习实验室和 大数据实验室，主要研究领域为图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人和大数据。 2016 年9 月，百度发布了百度大脑，包括PaddlePaddle 深度学习平台、AI 超级计算机 以及大数据三大核心技术。2017 年1 月，推出了百度人工智能操作系统DuerOS。 阿里巴巴则充分借助电商平台的优势，在2015年7 月就发布了虚拟人工智能客服“阿里小 蜜”，据公司2016 年10 月的报告，其问题解决率已达到80%。在金融领域，蚂蚁金服将 人工智能技术运用于蚂蚁微贷、保险、征信、风险控制、客户服务等方面，蚂蚁微贷和花 呗的虚假交易率降低了10 倍。2016 年6 月，阿里妈妈光学字符识别技术获得文档分析和 识别国际会议（ICDAR）Robust Reading 比赛第一名。2016 年8 月，阿里云ET提出了 一套综合的人工智能解决方案套件，包括视频、图像和语音识别技术。 腾讯2016 年4 月也成立了AI 实验室，提出了基于业务整合的四个研究领域：计算机视觉、 语音识别、自然语言处理和机器学习以及四个研究方向：内容AI、社交AI、游戏AI 以及工 具类AI。 2016 年12 月26 日，腾讯云宣布向全球企业正式提供7 项AI 云服务，包括人脸 检测、五官定位、人脸对比与验证、人脸检索、图片标签、身份证OCR识别、名片OCR识 别。
人工智能主流的研究方法
（1）结构模拟
目前的AI 热潮则源于结构模拟方法方面的突破，即由于解决了深度神经网 络的训练问题，加上大数据的高性能计算平台( 云计算、GPU 等) 变成现实， 使得深度神经网络的表达能力得到了充分的发挥，对AI 的发展起到了推波助澜 的作用。
（2）功能模拟 （3）行为模拟
全球人工智能市场飞速发展
２１世纪以来，大数据、云计算等信息技术给人工智能发展带来了新机遇，成本低 廉的大规模并行计算、大数据、深度学习算法、人脑芯片４大催化剂引领人工智能 的发展出现上行趋势，同时人工智能的发展也给新一代信息技术与工业各领域渗透 融合提供了新的动力。 人工智能的技术突破在多个领域催生了一批新兴的细分行业，主要包括深度学习／ 机器学习、自然语言处理、计算机视觉／图像识别、手势控制、虚拟私人助手、智 能机器人、推荐引擎和协助过滤算法、情境感知计算、语音翻译、视频内容自动识 别等，机器学习成为研究和应用的核心领域。
人工智能的定义
人工智能可以使机器通过模拟人类意识、行为、思维等获取人工智能功能，在生活 中、工作中为人类高效率高质量去完成一些复杂化、机械性、高危性等的工作，提 高效率、保证安全。 从狭义上讲，人工智能技术体系仅包括软件层面的核心算法与通用工具技术。机器 学习作为人工智能的核心算法，包含神经网络、深度学习、迁移学习、增强学习、 生成式对抗学习等算法。深度学习算法在本轮人工智能产业浪潮中发挥了巨大作用。 通用工具技术是人工智能核心算法的具体应用，包含识别、理解、交互方面的具体 技术，如：人脸识别、语音识别、机器翻译、文本分析、信息检索、问答系统、 VR/AR等技术，这些技术的发展加速了人工智能的产业化进程。 广义上讲，人工智能技术体系还包括基础软硬件，如芯片、传感器、大数据、云计 算、存储系统技术等均构成了人工智能的坚实支点，推动人工智能自主学习潜能迅 速释放。
（4）机制模拟
人工智能技术体系
一、以数据驱动的模型学习路径，是以海量数据为基础展开模型学习。该路径通过 对海量数据进行训练，根据实际场景学习得出模型参数，并依据具体需求自适应动 态调整参数。依据样本数据是否进行标记为准则，基于模型的学习方法分为有监督、 半监督、无监督3 种。当前的人工智能技术，主要以数据驱动的有监督学习为主。 二、以认知仿生驱动的类脑计算路径，是以模拟大脑运行机制为基础开展类脑芯片 和类脑算法的研究，如神经态计算等。美国、欧盟、韩国、中国等均在大力布局类 脑研究。
人工智能领域迎来创业和融资高潮，各国纷纷加快布局，美国领先优势明显。
全球科技企业
谷歌作为科技界巨头，从技术层和应用层全面布局人工智能。战略上不断积累AI 底层技 术，研发更高级深度学习算法，增强图形识别和语音识别能力，人工智能技术的应用延伸 到智能家居、无人驾驶以及医疗药品研究等多个领域。 IBM从2014 年开始着重关注人工智能领域，在AI 领域的布局围绕Watson 和类脑芯片展 开，试图打造AI 生态系统。IBM 通过Waston开启了认知时代，可提供医疗、水资源管理、 保险欺诈识别、环境保护、金融等行业解决方案，以及将Waston 应用于数字顾问、虚拟 助理、云计算、科学研究等多个领域。 微软一直非常重视AI 技术的研发，其语音识别、自然语言和计算机视觉等技术处于业内 领先水平未来，微软AI 领域将重点关注四大领域，即代理——利用Cortana 语音助手等 代理改变人机交互方式；应用——将人工智能注入到所有的产品中，比如photo app、 Skype、Office 365等；服务——将微软AI 技术开放给开发者；基础设施——利用Azure 开发全球最强大的AI 超级计算机。 Facebook 的AI 布局主要围绕其用户社交关系和社交信息展开，集中在图像识别、语音识 别、自然语言处理等技术领域。 苹果加紧了人工智能领域的布局，致力于打造苹果生态系统，提升用户体验。