中國AI產業的發展歷史

㈠ 人工智慧 - 語言識別的中國的發展狀況

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㈡ 我國人工智慧的發展現狀

人工智慧現在備受大家關注，各個國家的科技團隊都開始並致力於鑽研人工智慧，人工智慧產品層出不出，讓我們大呼驚奇。在美國，人工智慧的發展處於頂尖狀態，而我國的人工智慧也已經位於第一梯隊，不管是從融資規模和新增企業數量上，中國排名僅位於美國之後位居第二。那麼我們當前的人工智慧的發展狀況是什麼樣的呢？下面我們就給大家介紹一下這個問題。
可以說中國的人工智慧領域在世界排名第二，這是由於在人工智慧領域的國際科技論文發表量和發明專利授權量已居世界第二，依託於龐大的網路和用戶，國內擁有先進的語音、視覺、感測等人工智慧相關領域的技術優勢。中國人工智慧的產業十分的發達，並且有極大的優勢可以發展人工智慧。但是中國的人工智慧還是存在著很多的瓶頸問題，這些問題包括人工智慧原創性理論基礎不強，重大原創成果不足；在基礎理論、核心演算法以及關鍵設備、高端晶元、重大產品與系統、基礎材料、元器件、軟體與介面等方面，與以美國的人工智慧發達國家相比還存在較大差距。當然，人工智慧產業結構布局還不完善，人工智慧人才隊伍，特別是尖端人才不能滿足發展需求等。可以用一個詞來總結中國的人工智慧，那就是大而不強。
而中國的人工智慧開始被很多國家限制，這是因為中國的人工智慧發展前景十分好，好的讓這些國家眼紅，而美國政府正在考慮採取類似的措施，原因也是出於對中國可能獲得珍貴的人工智慧知識的擔憂。中國對機器人和人工智慧的興趣尤其令人擔憂，並揚言要對中國投資技術企業進行立法上的限制。
在這里需要給大家說明的是，人工智慧中的10%在於演算法，20%在於技術，70%在於應用場景和落地。這一推斷沒錯，但是如果在前面30%失去技術優勢，後面的70%就沒有了什麼意義。因此，增強人工智慧基礎，必須在大數據分析、深度學習、自主協同等方面進行學科理論梳理和研究，開展類腦智能計算、生物模擬等基礎技術的研究，以實驗室和研究院等形式專注研究成果的產品轉化。
當然我們需要意識到一個問題，那就是基礎理論是根本，基礎技術是主幹，應用是枝葉。只有根底深厚龐大，主幹強勁，人工智慧產業才能日益興榮昌盛。目前人工智慧共享技術包括知識計算引擎技術、自然語言處理技術、群體智能關鍵技術、自主無人系統智能技術、虛擬現實智能建模技術，以及智能計算晶元與系統等。中國人工智慧的未來前景還是比較樂觀的，但是這些樂觀還是多少有一點悲觀的，不過相信我們的國家會解決這些問題。

㈢ 「AI＋」已成中國製造業突破口了嗎

自動播放輕音樂「喚醒」主人的智能音箱、能夠單手做俯卧撐的手掌內大小機器人、容搭載著人工智慧系統的新能源自動駕駛汽車、能「S」形彎折的柔性顯示屏……中國製造業特別是智能製造領域的發展成就，令2018世界製造業大會的與會人士驚嘆不已。

而前段時間發布的《新一代人工智慧科技驅動的智能產業發展》報告也顯示，截至2017年6月，全球人工智慧企業總數達到2542家，中國有592家，居世界第二位。中國累計獲得1.57萬項人工智慧領域的專利，同樣位居世界第二。來源：央廣

㈣ 中國的人工智慧產業突飛猛進，背後藏著怎樣的秘密

人工智慧產業，是指人工智慧的產業集群、產業園區。

當前我國人工智慧產業加速發展，從基礎支撐、核心技術到行業應用的產業鏈條正在形成，產業集群初步顯現，一批創新活躍、特色鮮明的創新企業加速成長，新模式、新業態不斷涌現，整體呈現蓬勃發展態勢。但產業發展也面臨核心基礎技術薄弱、與實體經濟融合不夠深入等問題。

中國人工智慧產業的飛速發展，催生了很多從未有過的職業。過去三年，中國的數據標注產業規模已經增長了10倍。

人工智慧的水平建立在機器學習的基礎上，除了先進的演算法和硬體運算能力，大數據是機器學習的關鍵。大數據可以幫助訓練機器，提高機器的智能水平。數據越豐富完整，機器辨識精準度越高，因此大數據將是各企業競爭的真正資本。艾媒咨詢分析師認為，大數據是人工智慧進步的養料，是人工智慧大廈構建的重要基礎。通過對大量數據的學習，機器判斷處理能力不斷上升，智能水平也會不斷提高。

㈤ 人工智慧發展現狀和趨勢如何

人工智慧塑造國家競爭新優勢

作者：工信部賽迪研究院互聯網研究所
陸峰博士

互聯網的發展構建了地球村，人工智慧的發展正在點亮智慧地球村。作為新一輪科技革命和產業變革的核心驅動力，人工智慧正在疊加釋放歷次科技革命和產業變革積蓄的巨大能量，快速催生新產品、新服務、新業態，培育經濟發展新動能，重塑經濟社會運行模式，改變人類生產和生活方式，促進經濟社會發展的大幅整體躍升。黨的十八大以來，黨和國家高度重視和大力扶持新一代信息技術發展，移動互聯網、雲計算、大數據、物聯網等技術加速交叉融合發展，有效地推動人工智慧技術快速成熟、產業快速發展和經濟社會領域廣泛應用。

一是確立了人工智慧發展國家戰略。黨的十八以來，面對新一輪科技革命和產業變革形勢，黨中央和國務院高瞻遠矚、審時度勢，發布和實施了《新一代人工智慧發展規劃》，制定和實施人工智慧發展國家戰略，從國家層面對人工智慧發展進行了統籌規劃和頂層設計,提出建設世界主要人工智慧創新中心發展目標，並在人工智慧科技創新體系、智能經濟、智能社會、軍民融合、智能化基礎設施、重大科技項目等方面做出了系統部署，為了我國在新一輪科技革命和產業變革中把握未來科技發展主導權、培育經濟發展新動能、塑造國際競爭新優勢提供了堅實的政策保障。

二是大力推動人工智慧產業跨越發展。黨的十八大以來，我國人工智慧產業快速崛起，憑借著互聯網產業快速發展積累了龐大規模數據量和數據挖掘利用技術的進步，數據、技術和政策效應相互疊加，催生了一大批新型人工智慧企業，目前我國人工智慧企業數量佔到全球人工智慧企業數量近25%，中國人工智慧專利申請數累計超過15700項，位列全球第二，特別在計算機視覺與圖像、智能機器人和自然語言處理等領域已經處在與世界領先水平，處於與世界一流水平並跑和領跑階段。網路、騰訊、阿里、美團、滴滴出行等互聯網企業在搜索、駕駛、家居、人際交互、製造、交通等多個領域大力推進「人工智慧+」，大型互聯網企業都紛紛把發展人工智慧業務作為驅動未來業務發展的新抓手，都期望通過發展人工智慧來把握新一輪科技革命主導權。科大訊飛、商湯科技等人工智慧專業企業分別在智能語音技術、智能圖像識別技術等領域取得重大突破，技術被廣泛應用在互聯網、電信、金融、電力等行業，相關智能技術多次斬獲國際大獎。大疆無人機、京東無人車、新松智能機器人等新型智能設備的發展和廣泛應用，正在推動人工智慧產業和傳統產業加速深度融合。

三是以人工智慧推進智能經濟快速發展。黨的十八大以來，黨和國家大力推進新一代信息技術發展，人工智慧技術被廣泛應用到工業、服務業、農業等經濟發展各領域，推動經濟快速朝著智能化方向發展，創新、協調、綠色、共享、開放的智能經濟發展模式正在加速形成。阿里雲ET工業大腦利用人工智慧演算法深度挖掘工業大數據,輸出「供、研、產、銷」全鏈路智能演算法服務,促進企業生產經營管理等領域全面的網路化、數據化、智能化決策，全力助推中國智造發展。浙江、廣東等地大力推進製造業機器換人，將大量智能機器人「招進」了工廠，促進了智能製造發展和智慧工廠建設。網路推出了人工智慧開放平台，圍繞智能汽車和智能家居，打造了Apollo和DuerOS兩大行業開放生態，加速推動我國無人駕駛汽車和智能家居邁向世界先進水平。滴滴出行、美團點評等公司將人工智慧技術應用到司機調度、餐飲配送、出行路線等服務優化中，極大地提高了企業組織、運行、管理和服務智能化水平，促進了用戶服務體驗提升和綠色共享經濟發展。螞蟻金服等互聯網金融企業將人工智慧技術應用到平台金融監管領域，為整治洗錢、欺詐等金融違法犯罪行為提供利劍，促進金融智能化發展。海康威視等企業智能倉儲物流解決方案的發展，促進裝卸搬運、分揀包裝、加工配送等物流環節的智能化發展，無人倉庫、無人物流正在快速發展。

四是以人工智慧推進智能社會快速發展。黨的十八大以來，黨和國家大力推進新一代信息技術發展，人工智慧技術被廣泛社會發展領域，教育、醫療、健康、養老、交通等領域，正在深刻改變社會各領域服務模式，促進服務模式創新，人工智慧已經點亮了智慧社會生活。醫療領域，手術機器人、智能診療助手等正在加速普及，快速精準醫療時代已經開啟。華大基因正在利用人工智慧技術加速基因測序，阿里ET健康大腦正在成為患者虛擬助理、醫學影像、葯效挖掘、新葯研發、健康管理等領域醫生的得力助手，微醫集團構建開放式醫學人工智慧平台為現有醫療服務體系賦能。教育領域，人工智慧的應用正在推動智慧教育體系構建，「未來教師」機器人、高考機器人等智能化設備正在重塑傳統教育模式。養老領域，「機器人+社區養老」智慧服務模式賦能健康養老服務業，幫助老人在社區或者家裡就能享受365天全天候的星級健康養老及關愛服務。交通領域，高德、網路、騰訊等企業利用人工智慧實時優化導航服務，讓道路交通信息更加通暢，實現了大眾出行的大規模協同，促進了社會綠色高效運轉。

五是以人工智慧推動社會治理能力躍升。黨的十八大以來，人工智慧發展正在促進了政府社會治理從現象治理向深度治理邁進，深刻改變政府的社會治理模式，開啟了政府精準社會治理的時代。城市管理領域，城市數據大腦讓城市有了自我感知、自我判斷和自我調控能力，城市運行更加智慧化。杭州城市數據大腦結合手機地圖、道路線圈記錄的車輛行駛速度和數量，公交車、計程車等運行數據，實現了對整個城市進行全局實時分析和公共資源自動調配，極大地提升了城市交通治理能力。政務領域，智慧政務助力政務服務信息多跑路、百姓少跑腿，讓政務服務更加便民、利民、惠民。騰訊AI政務基於騰訊微信、QQ等平台自身連接能力，提供智能核身、智能服務、智能分析和智慧應用等服務，滿足了互聯網實名認證、精準連接人與服務、勾勒用戶畫像、實現精準推送等各類政務服務需求。貴陽市政務服務中心依託人工智慧技術精心打造政務機器人，更好地為辦事群眾提供智能化咨詢和引導服務。安防監控領域，海康威視、商湯科技等企業在人臉識別、車輛識別、圖像識別、視頻分析等領域技術快速進步，促進了人工智慧技術在家庭、小區和社會治安防控各個領域廣泛應用，大大提高了治安防控能力。環保領域，人工智慧等新一代信息技術全面助力智慧環保建設，構建起了在線化、網路化和智能化的智慧環保監管模式，解決了環保監管痛點。阿里ET環境大腦提供了全景生態分析、智能綜合決策、智能環境監督等智慧環保服務，智慧環境大腦正在環保領域推廣普及應用，為建設美麗中國提供強有力支撐。社會信用領域，大數據結合人工智慧技術正在開啟社會信用春天。芝麻信用人工智慧機器學習平台，通過數據分析、處理、挖掘和模型構建，大大提高了經濟違約概率預判，助力政府有效防範了金融風險。安全生產領域，人工智慧技術助力生產全過程安全保障,全面提升了煤礦、非煤礦山、危險化學品生產儲存、煙花爆竹生產儲存、民用爆炸物品生產、金屬冶煉等企業安全生產事故的預判能力。

科技是國之利器，人工智慧發展勢不可擋，新一輪產業變革和科技革命的窗口已經開啟，人工智慧正在成為決定一個國家未來競爭力的關鍵性要素。發展智慧產業、培育智能經濟、構建智慧社會都離不開人工智慧技術的支撐，人工智慧的發展對企業發展、產業變革、經濟增長、國際競爭和社會演進都將會產生重大深遠影響。牢牢把握新一代人工智慧發展戰略機遇，堅定不移地把發展人工智慧放在提高社會生產力、提升國際競爭力、增強綜合國力、保障國家安全的戰略支撐的全局核心位置，率先搶佔新一輪產業變革和科技革命戰略制高點，是實現中華民族偉大復興中國夢不可或缺的重要內容。

聯系方式：[email protected]

㈥ 現在AI火起來了，那麼它的發展前景好不好呢

前景廣闊！——以下數據來源於前瞻產業研究院發布的《中國人工智慧行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。

我國人工智慧產業已有40餘年發展史，現處於蓬勃發展階段。在國家層面政策支持和資本市場熱捧的情況下，人工智慧產業規模實現了快速增長，在這期間，行業規模藍海吸引BATJ紛紛進入行業布局，其中網路最早進行布局，於2013年就已成立深度學習實驗室，開始對機器人及人機交互等領域進行研究。因此，隨著人工智慧領域相關技術的不斷實現突破，我國人工智慧產業市場前景仍然可觀。

40餘年發展史，現迎來BATJ搶灘局面

我國人工智慧發展較慢，20世紀70-80年代受經濟和技術限制艱難起步，開始派遣留學生引進較為先進的人工智慧技術。80年代末到90年代，中國人工智慧行業開始受到國家政策層面上的支持，並相繼頒發了一系列產業發展規劃，隨著投入增加，我國在人工智慧領域不斷突破，在21世紀進入了蓬勃發展階段。

㈦ 中國人工智慧產業的飛速發展，都催生出了什麼從未有過的職業

理論科幻AI和實驗科幻AI。理論科幻AI，就是充分發揮想像力，想像和設想一切超越時代一步或者幾步的思想。思想不僅僅局限於我們經常看到的天文和戰斗工具，也可以是滲透生活方方面面。比如幫助人們減壓的科幻產品，幫助人們獲得幸福的產品。

盡管職能分工存在差異，他們卻樂於擁有一個共同的名字——無人車「保姆」。

在新零售的趨勢下，菜鳥網路加快開辟新的物流賽道，通過技術推動物流行業進行數字化轉型，其背後的新型就業也湧入人們的視線。

㈧ 人工智慧的發展概況

探討人工智慧，就要回答什麼是智能的問題，綜合各類定義，智能是一種知識與思維的合成,是人類認識世界和改造世界過程中的一種分析問題和解決問題的綜合能力。對於人工智慧，美國麻省理工學院的溫斯頓教授提出「人工智慧就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作」，斯坦福大學人工智慧研究中心尼爾遜教授提出「人工智慧是關於知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識並使用知識的科學」。綜合來看人工智慧是相對人的智能而言的。其本質是對人思維的信息過程的模擬，是人的智能的物化。是研究、開發模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
（一）感知、處理和反饋構成人工智慧的三個關鍵環節
人工智慧經過信息採集、處理和反饋三個核心環節，綜合表現出智能感知、精確性計算、智能反饋控制，即感知、思考、行動三個層層遞進的特徵。
智能感知：智能的產生首先需要收集到足夠多的結構化數據去表述場景，因此智能感知是實現人工智慧的第一步。智能感知技術的目的是使計算機能 「聽」、會「看」,目前相應的計算機視覺技術和自然語言處理技術均已經初步成熟，開始商業化嘗試。
智能處理：產生智能的第二步是使計算機具備足夠的計算能力模擬人的某些思維過程和行為對分析收集來的數據信息做出判斷，即對感知的信息進行自我學習、信息檢索、邏輯判斷、決策，並產生相應反映。具體的研究領域包括知識表達、自動推理、機器學習等，與精確性計算及編程技術、存儲技術、網路技術等密切相關，是大數據技術發展的遠期目標，目前該領域研究還處於實驗室研究階段，其中機器學習是人工智慧領域目前熱度最高，科研成果最密集的領域。
智能反饋：智能反饋控制將前期處理和判斷的結果轉譯為肢體運動和媒介信息傳輸給人機交互界面或外部設備，實現人機、機物的信息交流和物理互動。智能反饋控制是人工智慧最直觀的表現形式，其表達能力展現了系統整體的智能水平。智能反饋控制領域與機械技術、控制技術和感知技術密切相關，整體表現為機器人學，目前機械技術受制於材料學發展緩慢，控制技術受益於工業機器人領域的積累相對成熟。
（二）深度學習是當前最熱的人工智慧研究領域
在學術界，實現人工智慧有三種路線，一是基於邏輯方法進行功能模擬的符號主義路線，代表領域有專家系統和知識工程。二是基於統計方法的仿生模擬的連接主義路線，代表領域有機器學習和人腦仿生，三是行為主義，希望從進化的角度出發，基於智能控制系統的理論、方法和技術，研究擬人的智能控制行為。
當前，基於人工神經網路的深度學習技術是當前最熱的研究領域，被Google，Facebook，IBM，網路，NEC以及其他互聯網公司廣泛使用，來進行圖像和語音識別。人工神經網路從上個世紀80年代起步，科學家不斷優化和推進演算法的研究，同時受益於計算機技術的快速提升，目前科學家可以利用GPU（圖形處理器）模擬超大型的人工神經網路；互聯網業務的快速發展，為深度學習提供了上百萬的樣本進行訓練，上述三個因素共同作用下使語音識別技術和圖像識別技術能夠達到90%以上的准確率。
（三）主要發達國家積極布局人工智慧技術，搶占戰略制高點。
各國政府高度重視人工智慧相關產業的發展。自人工智慧誕生至今，各國都紛紛加大對人工智慧的科研投入，其中美國政府主要通過公共投資的方式牽引人工智慧產業的發展，2013財年美國政府將22億美元的國家預算投入到了先進製造業，投入方向之一便是「國家機器人計劃」。
在技術方向上，美國將機器人技術列為警惕技術，主攻軍用機器人技術，歐洲主攻服務和醫療機器人技術，日本主攻仿人和娛樂機器人。
現階段的技術突破的重點一是雲機器人技術，二是人腦仿生計算技術。美國、日本、巴西等國家均將雲機器人作為機器人技術的未來研究方向之一。伴隨著寬頻網路設施的普及，雲計算、大數據等技術的不斷發展，未來機器人技術成本的進一步降低和機器人量產化目標實現，機器人通過網路獲得數據或者進行處理將成為可能。目前國外相關研究的方向包括：建立開放系統機器人架構（包括通用的硬體與軟體平台）、網路互聯機器人系統平台、機器人網路平台的演算法和圖像處理系統開發、雲機器人相關網路基礎設施的研究等。
由於深度學習的成功，學術界進一步沿著連接主義的路線提升計算機對人腦的模擬程度。人腦仿生計算技術的發展，將使電腦可以模仿人類大腦的運算並能夠實現學習和記憶，同時可以觸類旁通並實現對知識的創造，這種具有創新能力的設計將會讓電腦擁有自我學習和創造的能力，與人類大腦的功能幾無二致。在2013年初的國情咨文中，美國總統奧巴馬特別提到為人腦繪圖的計劃，宣布投入30億美元在10年內繪制出「人類大腦圖譜」，以了解人腦的運行機理。歐盟委員會也在2013年初宣布，石墨烯和人腦工程兩大科技入選「未來新興旗艦技術項目」，並為此設立專項研發計劃，每項計劃將在未來10年內分別獲得10億歐元的經費。美國IBM公司正在研究一種新型的仿生晶元，利用這些晶元，人類可以實現電腦模仿人腦的運算過程，預計最快到2019年可完全模擬出人類大腦。
（四）高科技企業普遍將人工智慧視為下一代產業革命和互聯網革命的技術引爆點進行投資，加快產業化進程。
谷歌在2013年完成了8 家機器人相關企業的收購，在機器學習方面也大肆搜羅企業和人才，收購了DeepMind和計算機視覺領軍企業Andrew Zisserman，又聘請DARPA原負責人 Regina Dugan負責顛覆性創新項目的研究，並安排構建Google基礎演算法和開發平台的著名計算機科學家Jeff Dean轉戰深度學習領域。蘋果2014 年在自動化上的資本支出預算高達110 億美元。蘋果手機中採用的Siri智能助理脫胎於美國先進研究項目局（DARPA）投資1.5億美元，歷時5年的CALO（ Cognitive Assistant that Learns and Organizes）項目，是美國首個得到大規模產業化應用的人工智慧項目。Amazon計劃在2015 年能夠使用自己的機器人飛行器進行快遞服務。韓國和日本的各家公司也紛紛把機器人技術移植到製造業新領域並嘗試進入服務業
（五）人工智慧的實際應用
人工智慧概念從1956年提出，到今天初步具備產品化的可能性經歷了58年的演進，各個重要組成部分的研究進度和產品化水平各不相同。人工智慧產品的發展是一個漸進性的過程，是一個從單一功能設備向通用設備，從單一場景到復雜場景，從簡單行為到復雜行為的發展過程，具有多種表現形式。
人工智慧產品近期仍將作為輔助人類工作的工具出現，多表現為傳統設備的升級版本，如智能/無人駕駛汽車，掃地機器人，醫療機器人等。汽車、吸塵器等產品和人類已經有成熟的物理交互模式，人工智慧技術通過賦予上述產品一定的機器智能來提升其自動工作的能力。但未來將會出現在各類環境中模擬人類思維模式去執行各類任務的真正意義的智能機器人，這類產品沒有成熟的人機介面可以借鑒，需要從機械、控制、交互各個層面進行全新研發。

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