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人工智能產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展現(xiàn)狀

來(lái)源:圖靈人工智能      編輯:創(chuàng)澤      時(shí)間:2020/6/28      主題:其他   [加盟]

現(xiàn)狀之一:國(guó)際上已初步形成人工智能產(chǎn)業(yè)化基礎(chǔ),近年來(lái)人工智能企業(yè)數(shù)量大幅增長(zhǎng)。國(guó)際人工智能企業(yè)數(shù)量:美國(guó)遙遙領(lǐng)先,中、歐不分伯仲。截至2017年,全球人工智能企業(yè)分布集中在美國(guó)(2905家,占48.11%)、中國(guó)(670家,占11.10%)、歐洲(657家,占10.88%)。到2019年3月,美國(guó)占40.3%、中國(guó)占22.1%,中美人工智能企業(yè)數(shù)量差距2年內(nèi)從37.0%減小至18.2%。

現(xiàn)狀之二:人工智能投融資環(huán)境空前看好。融資規(guī)模美國(guó)一家獨(dú)大,歐中緊跟其后。人工智能已經(jīng)成為2017年最熱門(mén)的投資領(lǐng)域之一。美國(guó)最多(42%,45.4億美元),歐洲(18.7%,20.2億美元),中國(guó)(16.9%,18.3億美元)緊跟其后。到2019年3月,美國(guó)占比降至36.5%,中國(guó)占比升為23.5%,中美在人工智能投融資方面的差距2年內(nèi)從25.1%縮小至13.0%。

現(xiàn)狀之三:產(chǎn)業(yè)化技術(shù)起點(diǎn)更高,感知智能領(lǐng)域相對(duì)成熟。人工智能產(chǎn)業(yè)正從感知智能向認(rèn)知智能發(fā)展。感知智能涉及的智能語(yǔ)音、計(jì)算機(jī)視覺(jué)及自然語(yǔ)言處理等技術(shù),應(yīng)用基礎(chǔ)已比較成熟;如深度學(xué)習(xí)讓圖像、語(yǔ)音等感知類(lèi)問(wèn)題取得突破,計(jì)算機(jī)視覺(jué)催生出人臉識(shí)別、智能視頻監(jiān)控等應(yīng)用。但認(rèn)知智能要求的“機(jī)器思維”和“人工情感”等,仍處于開(kāi)發(fā)與探索中,與實(shí)際應(yīng)用仍有一定距離。

現(xiàn)狀之四:人工智能?chē)?guó)際論文發(fā)表和高被引數(shù)量逐年增多。近10年中國(guó)論文發(fā)表總量第一,高被引數(shù)量居第二。2009-2018年中國(guó)、美國(guó)的人工智能論文占比分別為22.7%和20.4%,而高被引數(shù)量占比分別為35.6%和38.6%。美國(guó)的人工智能論文引文影響力、專(zhuān)利數(shù)量、企業(yè)數(shù)量和融資規(guī)模等都居全球第一,整體實(shí)力領(lǐng)跑全球。中國(guó)論文發(fā)文量居全球最高,企業(yè)數(shù)量、融資規(guī)模居全球第二。

現(xiàn)狀之五:人工智能?chē)?guó)際專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量不斷刷新。2017年中國(guó)的國(guó)際專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量超過(guò)美國(guó),排名世界第一占37.1%;美國(guó)排名第二占24.8%;日本排第三占13.1%。2017年以來(lái),中國(guó)一直保持人工智能?chē)?guó)際專(zhuān)利第一的位置。

現(xiàn)狀之六:人工智能人才緊缺,高端人才爭(zhēng)奪激烈。2018年全球人工智能專(zhuān)家205295人,其中美國(guó)28536人(13.9%),中國(guó)18232人(8.9%),印度17382人(7.8%)。2018年全球培養(yǎng)高級(jí)人工智能人才22400人,美國(guó)占44%,中國(guó)11%,英國(guó)6%,德國(guó)5%。各國(guó)人工智能人才嚴(yán)重供不應(yīng)求,我國(guó)人工智能人才也非常缺乏,人工智能高端人才爭(zhēng)奪十分激烈。

現(xiàn)狀之七:人工智能的社會(huì)和倫理問(wèn)題引人關(guān)注。人工智能的快速發(fā)展,使人們擔(dān)心人工智能超過(guò)人類(lèi)智能,會(huì)使人類(lèi)社會(huì)主人的地位和安全受到威脅。人工智能,特別是能推理、會(huì)思維、懂情感的高級(jí)人工智能,將引起許多社會(huì)法律和倫理道德問(wèn)題。

總的來(lái)說(shuō),我國(guó)要逐步實(shí)現(xiàn)包括人工智能基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)、技術(shù)產(chǎn)業(yè)和應(yīng)用產(chǎn)業(yè)的全產(chǎn)業(yè)鏈布局。



  



人工智能的天花板和新一代智能認(rèn)知智能的概述

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

斯坦福團(tuán)隊(duì)AI視力測(cè)試系統(tǒng),20個(gè)字母4步操作即可完成

斯坦福大學(xué)(Stanford University)計(jì)算機(jī)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)的在線視力測(cè)試系統(tǒng),該系統(tǒng)僅需進(jìn)行四步操作,即可完成視力測(cè)試,且結(jié)果十分精準(zhǔn)

安徽省人民政府與阿里巴巴集團(tuán)簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議

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人工智能理解力悖論

人工智能想通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬人類(lèi)認(rèn)知過(guò)程,但因?yàn)闄C(jī)器不具有意向性,機(jī)器只能識(shí)別語(yǔ)法、不能識(shí)別語(yǔ)義以及理解形式化難題導(dǎo)致機(jī)器并不能真正具有人類(lèi)的理解能力

2020 AI+智慧交通50強(qiáng)

智慧交通企業(yè):?低 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(yùn)通 滴滴出行 凱樂(lè)科技 福田汽車(chē) 超圖軟件 強(qiáng)生控股

人工智能算法的可解釋性方法研究

深度學(xué)習(xí)的黑箱性主要來(lái)源于其高度非線性性質(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(yùn)作方式

2019-2020年人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展深度報(bào)告

整體來(lái)看,國(guó)內(nèi)人工智能完整產(chǎn)業(yè)鏈已初步形成,但仍存在結(jié)構(gòu)性問(wèn)題。從產(chǎn)業(yè)生態(tài)來(lái)看, 我國(guó)偏重于技術(shù)層和應(yīng)用層,尤其是終端產(chǎn)品落地應(yīng)用豐富,技術(shù)商業(yè)化程度比肩歐美

人工智能硬件發(fā)展的國(guó)際比較:中國(guó)、歐盟和美國(guó)

美國(guó)信息技術(shù)與創(chuàng)新基金會(huì)發(fā)布報(bào)告《誰(shuí)會(huì)在人工智能角逐中獲勝:中國(guó)、歐盟或美國(guó)》對(duì)中國(guó)、歐盟和美國(guó)人工智能發(fā)展的現(xiàn)狀進(jìn)行測(cè)算,分析半導(dǎo)體銷(xiāo)售量、半導(dǎo)體研發(fā)支出、設(shè)計(jì)AI芯片的公司數(shù)量、超級(jí)計(jì)算機(jī)數(shù)量及該系統(tǒng)的綜合性能情況

徐波(自動(dòng)化所所長(zhǎng)):新一代人工智能正在崛起

人工智能技術(shù)發(fā)展首先需要一個(gè)務(wù)實(shí)的環(huán)境,人工智能學(xué)習(xí)能力的基礎(chǔ)科學(xué)問(wèn)題需要長(zhǎng)期探索,需要堅(jiān)持把應(yīng)用場(chǎng)景落地作為推動(dòng)新一代人工智能發(fā)展的抓手

2019 人工智能指數(shù)報(bào)告

人工智能對(duì)聯(lián)合國(guó)所有17 個(gè)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)均具有適用性,但只能幫助解決169 個(gè)細(xì)分目標(biāo)中約一半的目標(biāo),因此需要克服一些瓶頸以便更好地發(fā)揮AI 的作用

我國(guó)人工智能應(yīng)用及產(chǎn)業(yè)分析

AI產(chǎn)業(yè)鏈的三個(gè)核心環(huán)節(jié):上游是基礎(chǔ)能力提供商,中游是服務(wù)及技術(shù)提供商,下游是應(yīng)用提供商。但AI產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于發(fā)達(dá)國(guó)家

人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

人工智能(AI)技術(shù)開(kāi)始進(jìn)入后深度學(xué)習(xí)時(shí)代,AI研究持續(xù)火熱態(tài)勢(shì),新技術(shù)和新算法百花齊放
 
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