人工智能发展白皮书

产业应用篇(2018年)中国信息通信研究院中国人工智能产业发展联盟2018年12月版权声明本白皮书版权属于中国信息通信研究院和中国人工智能产业发展联盟,并受法律保护.
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前言人工智能是一种引发诸多领域产生颠覆性变革的前沿技术,当今的人工智能技术以机器学习,特别是深度学习为核心,在视觉、语音、自然语言等应用领域迅速发展,已经开始像水电煤一样赋能于各个行业.
世界各国高度重视人工智能发展,美国白宫接连发布数个人工智能政府报告,是第一个将人工智能发展上升到国家战略层面的国家,除此以外,英国、欧盟、日本等纷纷发布人工智能相关战略、行动计划,着力构筑人工智能先发优势.
我国高度重视人工智能产业的发展,习近平总书记在十九大报告中指出,要"推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合",从2016年起已有《"互联网+人工智能三年行动实施方案》、《新一代人工智能发展规划》、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》等多个国家层面的政策出台,也取得了积极的效果,我国逐渐形成了涵盖计算芯片、开源平台、基础应用、行业应用及产品等环节较完善的人工智能产业链.
2018人工智能发展白皮书是中国信息通信研究院、中国人工智能产业发展联盟首次联合发布.
本篇为产业应用篇,回顾人工智能发展历史,并重点分析当前人工智能在软硬件支撑平台、基础产品、复合产品、领域应用等方面现状、问题以及趋势,展望未来前景并提出策略建议.
目录一、人工智能产业与应用发展综述.
1二、人工智能产业应用视图.
3(一)软硬件支撑层3(二)产品层4(三)应用层5三、人工智能产业与应用发展现状及趋势.
5(一)软硬件支撑平台61.
多种人工智能芯片快速创新.
62.
多方布局人工智能计算框架.
8(二)人工智能基础产品101.
自然语言处理产品呈现实用化发展趋势.
102.
知识图谱从实际问题出发呈现多维度应用.
113.
技术产业协同发展推动计算机视觉实现商业价值.
144.
人机交互产品已在多个领域实现落地.
16(三)人工智能复合产品181.
生物识别技术持续融合至各领域.
182.
以自动驾驶为代表的智能运载产品发展迅速.
213.
智能机器人技术与产品创新活跃.
244.
智能设备未来市场空间广阔.
27(四)人工智能各领域应用301.
人工智能赋能医疗各环节能效初显.
302.
智能教育加速推进教育教学创新.
333.
智能交通提升城市管理水平.
354.
人工智能提升公共安全保障能力.
365.
人工智能拓展金融服务广度和深度.
396.
智能家居助力打造智慧家庭.
41四、未来发展建议.
43(一)趋势展望43(二)策略建议45中国信息通信研究院&中国人工智能产业发展联盟人工智能发展白皮书-产业应用篇(2018)1一、人工智能产业与应用发展综述人和动物的根本区别之一是:人类有创造意识,可以制造工具和机械改变生存的空间和环境;而其他动物只能根据环境改造自己.
公元前3000多年前,古埃及人利用杠杆、滑轮等基础机械修建了雄伟的金字塔.
18世纪中叶,近代蒸汽机诞生,人类第一次获得源源不断的动力,开启了工业革命.
19世纪中叶,电动机诞生.
20世纪中叶,核能、生物技术、电子计算机、航天技术发明和应用.
人类的发展史是不断制造和使用更高级工具的历史.
计算机技术是人类发明创造的巅峰之作,从巴贝奇和艾达·奥古斯塔基于纯机械工程设计的第一台计算机,到以图灵(AlanTuring)为代表的现代电子计算机的发展;从认为计算机只能按照人类编好的程序来执行既定任务,到提出计算机可以模拟出人类思维,可以像人一样"独立思考",图灵称之为"学习机器"1,人类一直在人工智能的发展方向上不断探索.
1956年夏天在美国达特茅斯大学的一场学术会议上,人工智能的概念被提出并获得肯定,标志着人工智能科学诞生.
不同于传统计算机技术是机器根据既定的程序执行计算或者控制任务,人工智能可以理解为用机器不断感知、模拟人类的思维过程,使机器达到甚至超越人类的智能.
通常认为,人工智能应用具有自学习、自组织、自适应、自行动的特点,有近似生物智能的效果.
自人工智能科学诞生至今60多年的发展历史过程中,各行业的专家学者们做了大量的探索与实践.
人工智能经历了三次发展高潮,1A.
M.
Turing,Computingmachineryandintelligence,1950.
https://www.
csee.
umbc.
edu/courses/471/papers/turing.
pdf人工智能发展白皮书-产业应用篇(2018)中国信息通信研究院&中国人工智能产业发展联盟2分别是1956-1970年代,1980-1990年代和2000年代至今.
1959年ArthurSamuel提出了机器学习,推动人工智能进入第一个发展高潮期.
此后70年代末期出现了专家系统,标志着人工智能从理论研究走向实际应用.
80年代到90年代随着美国和日本立项支持人工智能研究,人工智能进入第二个发展高潮期,期间人工智能相关的数学模型取得了一系列重大突破,如著名的多层神经网络、BP反向传播算法等,算法模型准确度和专家系统进一步提升.
期间,研究者专门设计了LISP语言与LISP计算机,最终由于成本高、难维护导致失败.
1997年,IBM深蓝战胜了国际象棋世界冠军GarryKasparov,是一个里程碑意义的事件.
当前人工智能处于第三个发展高潮期,得益于算法、数据和算力三方面共同的进展.
2006年加拿大Hinton教授提出了深度学习的概念,极大地发展了人工神经网络算法,提高了机器自学习的能力,随后以深度学习、强化学习为代表的算法研究的突破,算法模型持续优化,极大地提升了人工智能应用的准确性,如语音识别和图像识别等.
随着互联网和移动互联的普及,全球网络数据量急剧增加,海量数据为人工智能大发展提供了良好的土壤.
大数据、云计算等信息技术的快速发展,GPU、NPU、FPGA等各种人工智能专用计算芯片的应用,极大地提升了机器处理海量视频、图像等的计算能力.
在算法、算力和数据能力不断提升的情况下,人工智能技术快速发展.
智能应用成为互联网下一演进阶段周期的核心要义,人工智能部分技术已经进入产业化发展阶段,带来新的产业兴起.
基于机器学习中国信息通信研究院&中国人工智能产业发展联盟人工智能发展白皮书-产业应用篇(2018)3技术快速进步,互联网正凭借快速提升的人工智能,为用户提供个性化、精准化、智能化服务,大幅提升业务体验,并与生产生活的各个领域相融合,有效提升各领域的智能化水平,给传统领域带来变革机遇.
二、人工智能产业应用视图当前人工智能理论和技术日益成熟,应用范围不断扩大,产业正在逐步形成、不断丰富,相应的商业模式也在持续演进和多元化.
人工智能产业应用从下到上,分为软硬件支撑层、产品层和应用层,如错误!
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所示.
图1人工智能产业应用视图(一)软硬件支撑层该层包括了硬件和软件平台.
其中硬件主要包括CPU、GPU等通用芯片,深度学习、类脑等人工智能芯片以及传感器、存储器等感人工智能发展白皮书-产业应用篇(2018)中国信息通信研究院&中国人工智能产业发展联盟4知存储硬件,主导厂商主要为云计算服务提供商、传统芯片厂商以及新兴人工智能芯片厂商.
软件平台可细分为开放平台、应用软件等,开放平台层主要指面向开发者的机器学习开发及基础功能框架,如TensorFlow开源开发框架、百度PaddlePaddle开源深度学习平台以及讯飞、腾讯、阿里等公司的技术开放平台;应用软件主要包括计算机视觉、自然语言处理、人机交互等软件工具以及应用这些工具开发的相关应用软件.
核心器件多元化创新,带动AI计算产业发展.
GPU、DSP、FPGA、ASIC以及类脑等人工智能芯片创新频繁,支撑云侧、端侧AI计算需求.
AI计算产业快速发展,尤其是云端深度学习计算平台的需求正在快速释放.
以英伟达、谷歌、英特尔为首的国外企业加快各类AI技术创新,我国寒武纪、深鉴科技等企业也在跟进.
关键平台逐步形成,是产业竞争焦点.
优势企业如谷歌、亚马逊、脸书加快部署机器学习、深度学习底层平台,建立产业事实标准.
目前业内已有近40个各类AI学习框架,生态竞争异常激烈.
典型企业如科大讯飞、商汤科技利用技术优势建设开放技术平台,为开发者提供AI开发环境,建设上层应用生态.
(二)产品层产品层包括基础产品和复合产品.
其中基础产品又包括了基础语言处理产品、知识图谱产品、计算机视觉产品、人机交互产品四类,是人工智能底层的技术产品,是人工智能终端产品和行业解决方案的基础.
复合产品可看作为人工智能终端产品,是人工智能技术的载体,中国信息通信研究院&中国人工智能产业发展联盟人工智能发展白皮书-产业应用篇(2018)5目前主要包括可穿戴产品、机器人、无人车、智能音箱、智能摄像头、特征识别设备等终端及配套软件.
人工智能产品形式多样,已涵盖了听觉、视觉、触觉、认知等多种形态.
无论是基础产品还是复合产品,能够支持处理文字、语音、图像、感知等多种输入或输出形式,产品形式多样,如语音识别、机器翻译、人脸识别、体感交互等.
全球互联网企业积极布局各产品领域,加强各类产品AI技术创新,有效支撑各种应用场景.
(三)应用层应用层是指人工智能技术对各领域的渗透形成"人工智能+"的行业应用终端、系统及配套软件,然后切入各种场景,为用户提供个性化、精准化、智能化服务,深度赋能医疗、交通、金融、零售、教育、家居、农业、制造、网络安全、人力资源、安防等领域.