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人工智能產業發展現狀與四大趨勢

隨著全球新一輪科技革命和產業變革孕育興起,人工智能等數字技術加速演進,引領數字經濟蓬勃發展,對各國科技、經濟、社會等產生深遠影響,已成為驅動新一輪科技革命和產業變革的重要力量。近年來,各國政府及相關組織持續加強人工智能戰略布局,以人工智能為核心的集成化技術創新成為重點,人工智能相關技術產業化和商業化進程不斷提速,正在加快與千行百業深度融合,其“頭雁”效應得以充分發揮。此外,全球高度關注人工智能治理工作,發展安全可信人工智能已成為全球共識。

一人工智能的內涵與產業鏈

(一)人工智能的內涵

人工智能(Artificial Intelligence)作為一門前沿交叉學科,與數學、計算機科學、控制科學、腦與認知科學、語言學等密切相關,自1956年首次提出以來,各方對其界定一直存在不同的觀點。通過梳理不同研究機構和專家學者提出的相關概念,關于“人工智能”的內涵可總結如下:人工智能是指研究、模擬人類智能的理論、方法、技術及應用系統的一門技術科學,賦予機器模擬、延伸、擴展類人智能,實現會聽、會看、會說、會思考、會學習、會行動等功能,本質是對人的意識和思想過程的模擬。

圖1:人工智能內涵示意圖

來源:火石創造根據公開資料繪制

(二)人工智能的發展歷程

從1956年“人工智能”概念在達特茅斯會議上首次被提出至今,人工智能發展已經歷經60余年,經歷了三次發展浪潮。當前全球人工智能正處于第三次發展浪潮之中。

第一次浪潮(1956-1980年):訓練機器邏輯推理能力。在1956年達特茅斯會議上,以“人工智能”概念被提出為標志,第一次發展浪潮正式掀起,該階段的核心是:讓計算機具備邏輯推理能力。這一時期內,開發出了計算機可以解決代數應用題、證明幾何定理、學習和使用英語的程序,并且研發出第一款感知神經網絡軟件和聊天軟件,這些初期的突破性進展讓人工智能迎來發展史上的第一個高峰。但與此同時,受限于當時計算機的內存容量和處理速度,早期的人工智能大多是通過固定指令來執行特定問題,并不具備真正的學習能力。

第二次浪潮(1980-2006年):專家系統應用推廣。1980年,以“專家系統”商業化興起為標志,第二次發展浪潮正式掀起,該階段的核心是:總結知識,并“教授”給計算機。這一時期內,解決特定領域問題的“專家系統”AI程序開始為全世界的公司所采納,彌補了第一次發展浪潮中“早起人工智能大多是通過固定指令來執行特定問題”,使得AI變得實用起來,知識庫系統和知識工程成為了80年代AI研究的主要方向,應用領域不斷拓寬。

第三次浪潮(2006年至今):機器學習、深度學習、類腦計算提出。以2006年Hinton提出“深度學習”神經網絡為標志,第三次發展浪潮正式掀起,該階段的核心是實現從“不能用、不好用”到“可以用”的技術突破。與此前多次起落不同,第三次浪潮解決了人工智能的基礎理論問題,受到互聯網、云計算、5G通信、大數據等新興技術不斷崛起的影響,以及核心算法的突破、計算能力的提高和海量數據的支撐,人工智能領域的發展跨越了從科學理論與實際應用之間的“技術鴻溝”,迎來爆發式增長的新高潮。

圖2:人工智能的三次發展浪潮

來源:火石創造根據公開資料繪制

(三)人工智能的產業鏈

人工智能產業鏈分為三層:基礎層、技術層以及應用層;A層涉及數據收集與運算,這是人工智能的發展基礎,包括智能芯片、智能傳感器、大數據與云計算等;技術層處理數據的挖掘、學習與智能處理,是連接基礎層與應用層的橋梁,包括機器學習、類腦智能計算、計算機視覺、自然語言處理、智能語音、生物特征識別等;應用層是將人工智能技術與行業的融合發展的應用場景,包括智能機器人、智能終端、智慧城市、智能交通、智能制造、智能醫療、智能教育等。

圖3:人工智能產業鏈

來源:火石創造根據公開資料繪制

二全球人工智能產業發展現狀

(一)人工智能產業規模保持快速增長

近年來人工智能技術飛速發展,對人類社會的經濟發展以及生產生活方式的變革產生重大影響。人工智能正全方位商業化,AI技術已在金融、醫療、制造、教育、安防等多個領域實現技術落地,應用場景也日益豐富。人工智能的廣泛應用及商業化,加快推動了企業的數字化、產業鏈結構的優化以及信息利用效率的提升。全球范圍內美國、歐盟、英國、日本、中國等國家和地區均大力支持人工智能產業發展,相關新興應用不斷落地。根據相關統計顯示,全球人工智能產業規模已從2017年的6900億美元增長至2021年的3萬億美元,并有望到2025年突破6萬億美元,2017-2025年有望以超30%的復合增長率快速增長。

圖4:2017-2025年全球人工智能產業規模(單位:億美元)

數據來源:火石創造根據公開資料整理

(二)全球主要經濟體爭相布局,中美兩國占據領先位置

人工智能作為引領未來的戰略性技術,目前全球主要經濟體都將人工智能作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰略。美國處于全球人工智能領導者地位,中國緊隨其后,歐洲的英國、德國、法國,亞洲的日本、韓國,北美的加拿大等國也具有較好的基礎。從全球各國人工智能企業數量來看,美國人工智能企業數量在全球占比達到41%,中國占比為22%,英國為11%,以上三個國家的人工智能企業數量合計占到全球的七成以上。

圖5:全球人工智能企業數量分布

數據來源:中國信通院,火石創造整理

(三)公共數據集不斷豐富,關鍵平臺逐步形成

全球數據流量持續快速增長,為深度學習所需要的海量數據提供良好基礎。商業化數據產業發展迅速,為企業提供海量圖片、語音等數據資源和相關服務。公共數據集為創新創業和行業競爭提供優質數據,也為初創企業的發展帶來必不可少的資源。優勢企業例如Google、亞馬遜、Facebook等都加快部署機器學習、深度學習底層平臺,建立產業事實標準。目前業內已有近40個各類AI學習框架,生態競爭十分激烈。中國的代表企業如科大訊飛、商湯科技利用技術優勢建設開放技術平臺,為開發者提供AI開發環境,建設上層應用生態。

(四)人工智能技術飛速發展,應用持續深入

近十年來,得益于深度學習等算法的突破、算力的不斷提升以及海量數據的持續積累,人工智能真正大范圍地從實驗室研究走向產業實踐。以深度學習為代表的算法爆發拉開了人工智能浪潮的序幕,在計算機視覺、智能語音、自然語言處理等領域廣泛應用,相繼超過人類識別水平。人工智能與云計算、大數據等支撐技術的融合不斷深入,圍繞著數據處理、模型訓練、部署運營和安全監測等各環節的工具鏈不斷豐富。工程化能力持續增強,人工智能的落地應用和產品交付更加便捷高效。AI在醫療、制造、自動駕駛、安防、消殺等領域的應用持續深入,特別是新冠疫情以來,社會的數字化、智能化轉型不斷提速,進一步推動人工智能應用邁入快車道。

三全球人工智能產業發展趨勢

(一)算法、算力和數據作為人工智能產業的底層支撐,仍是全球新一代人工智能產業的核心引擎

算法、算力和數據被全球公認為是人工智能發展的三駕馬車,也是推動人工智能發展的重要基礎。在算力層面,單點算力持續提升,算力定制化、多元化成為重要發展趨勢;計算技術圍繞數據處理、數據存儲、數據交互三大能力要素演進升級,類腦芯片、量子計算等方向持續探索智能芯片的技術架構由通用類芯片發展為全定制化芯片,技術創新帶來的藍海市場吸引了大量的巨頭企業和初創企業進入產業。在算法層面,Cafe框架?CNTK框架等分別針對不同新興人工智能算法模型進行收集整合,可以大幅度提高算法開發的場景適用性,人工智能算法從RNN、LSTM到CNN過渡到GAN和BERT還有GPT-3等,不斷涌現的新興學習算法將在主流機器學習算法模型庫中得到更高效的實現。在數據層面,以深度學習為代表的人工智能技術需要大量的標注數據,催生了專業的技術服務,數據服務進入深度定制化階段。

(二)全球新興技術持續孕育涌現,以人工智能為核心的集成化技術創新成為重點

隨著全球虛擬現實、超高清視頻、新興汽車電子等新技術、新產品將不斷孕育涌現,并與人工智能加速交叉集成,推動生產生活方式和社會治理方式智能化變革的經濟形態;與此同時,人工智能與5G、云計算、大數據、工業互聯網、物聯網、混合現實(MR)、量子計算、區塊鏈、邊緣計算等新一代信息技術互為支撐。這意味著以交叉融合為特征的集成化創新漸成主流,多種新興技術交叉集成的價值將使人工智能發揮更大社會經濟價值。例如:人工智能與汽車電子領域加速融合,實現感知、決策、控制等專用功能模塊,推動形成自動駕駛、駕駛輔助、人車交互、服務娛樂應用系統;人工智能與虛擬現實技術相結合,為生產制造、家裝等提供工具,并為虛擬制造、智能駕駛、模擬醫療、教育培訓、影視娛樂等提供場景豐富、互動及時的平臺環境等。

(三)新基建春風與場景賦能雙輪驅動,全球泛在智能時代加速來臨

在新冠肺炎疫情成為全球發展“新常態”背景下,全球主要經濟體均面臨經濟社會創新發展和轉型升級挑戰,對人工智能的運用需求愈加迫切,紛紛推動人工智能與實體經濟加速融合,助力實現新常態下產業轉型升級。一方面,全球大力布局智能化基礎設施建設和傳統基礎設施智能化升級,推動網絡泛在、數據泛在和應用需求泛在的萬物互聯生態加速實現,為人工智能的應用場景向更多行業、更多領域、更多環節、更多層面拓展奠定基礎;另一方面,AI應用場景建設成為國內外關注和緊抓的關鍵舉措,面向醫療健康、金融、供應鏈交通、制造、家居、軌道交通等重點應用領域,積極構建符合本地優勢和發展特點的人工智能深度應用場景,探索智能制造、智能物流、智能農業、智慧旅游、智能醫療、智慧城市等模式創新和業態創新,同時典型場景建設也吸引了全球資本市場的重點關注,泛在化智能經濟發展時代即將到來。

(四) 全球高度關注人工智能治理工作,發展安全可信人工智能已成為全球共識

隨著全球人工智能發展步入蓬勃發展階段,人工智能深入賦能引發的挑戰與風險廣受關注,并在全球范圍內掀起了人工治理浪潮。2019年6月,二十國集團(G20)批準了倡導人工智能使用和研發“尊重法律原則、人權和民主價值觀”的《G20人工智能原則》,成為人工智能治理方面的首個政府間國際公約,發展安全可信的人工智能已經成為全球共識。此后,全球各國紛紛加速完善人工智能治理相關規則體系,聚焦自動駕駛、智慧醫療和人臉識別等重點領域出臺分級分類的監管措施,推動人工治理從以“軟法”為導向的社會規范體系,向以“硬法”為保障的風險防控制度體系轉變。與此同時,面向人工智能治理體系建設和打造安全可信生態的相關需求,圍繞著安全性、穩定性、可解釋性、隱私保護、公平性等方面的可信人工智能研究持續升溫,其理念逐步貫徹到人工智能的全生命周期之中,基于模糊理論的相關測試技術、AI結合隱私計算技術、引入公平決策量化指標的算法模型等新技術陸續涌現,產業實踐不斷豐富,已經演變為落實人工智能治理相關要求的重要方法論。

       原文標題 : 全球視野下人工智能產業發展現狀與四大趨勢

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題,請聯系舉報。

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