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2019年人工智能产业发展调研报告

作者:    来源:    发布时间:2019-09-09 21:09    

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人工智能起源于上世纪50年代,在此后的半个多世纪中,历经了 逻辑推理 、 知识工程 的两起两落。目前,随着智能算力与数据瓶颈得以解决,在AlphaGo战胜围棋世界冠军的震撼中, 人工智能+ 逐渐与各行业深度融合、走向繁荣。

从全球产业发展来看,人工智能是第四次科技革命的主要技术之一,也是全球竞争的主战场,关系着国家发展前途和命运。历史上每一次科技革命,通过技术突破、激起创新热潮,从而推进生产力变革与社会进步,人工智能的技术本质、未来效果同样如此。面对这一历史机遇,世界上主要发达国家和经济体,都加强了对人工智能的战略安排:美国、英国注重人工智能的基础研究,日本、德国偏向人工智能的行业应用。我国则提出, 现阶段的投资需求潜力仍然巨大,要发挥投资关键作用,加快5G商用步伐,加强人工智能、物联网等新型基础设施建设 ,人工智能上升到国家发展战略高度。未来随着5G、基础数据等新基建深入,人工智能应用必将爆发新动能。

从人工智能产业链的构成来看,主要包括基础/硬件、数据、算法/平台/软件、应用等四层。其中,基础/硬件、数据、算法/平台/软件分别对应了人工智能的 算力、数据、模型 三要素。很多时候不容易区分人工智能与大数据之间的关系:大数据产业是人工智能产业的初级阶段,人工智能产业是大数据产业的升级及蜕变。

大数据和人工智能产业关系与区别

基础/硬件层包括GPU、DSP、FPGA、ASIC以及类脑等人工智能芯片,以及云计算、5G等相关的内容,是人工智能的计算能力支撑。目前在芯片领域,国外发展较早、积累较多,以NVIDIA、Intel、谷歌、IBM等为代表的芯片厂商具有技术上的领先优势。国内起步稍晚、市场需求强劲,以寒武纪、地平线、中星微等为代表的企业正在快速发展和突破,尽快实现进口替代。

AI芯片对比

数据层则结合不同技术研究需求,为各行业提供数据的设计、采集、标注等资源及服务,是形成算法模型和人工智能的基础。目前,全球数据的快速增长催生数据产业蓬勃发展,IDC预测到2020年全球将总共拥有35ZB数据量,但是也存在采集汇聚困难、数据生产技术水平和效率不高、数据集不成体系、公共数据资源及服务缺乏等不足。未来,人工智能多模态非结构数据量大、种类复杂化;多模数据组合标注等需求将进一步突出,数据生产将更加智能,流程化、效率将大幅提高。以数据堂等为代表的企业,重视智能算法模型研发、智能数据工厂建设,具备多行业数据需求研究规划、大规模数据众包采集、大容量数据高效生产等能力,在未来的数据服务市场中将获得更多的青睐。

人工智能重点领域与数据层关系对应表

算法/平台/软件层包括了机器学习、强化学习、类脑学习等算法理论,以及开发平台,是人工智能的核心技术。目前主流的深度学习框架包括TensorFlow、MXNet、Caffe/2+PyTorch,百度Paddle Paddle以其易用性和支持工业级应用而逐步被国内用户接受。同时,百度、华为、阿里、、商汤、讯飞、旷视等国内巨头,面向不同应用领域打造开放平台,努力构建人工智能产业生态。

人工智能基础应用技术架构

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