05人工智能發(fā)展趨勢(shì)人工智能發(fā)展趨勢(shì)05政策法規(guī)人工智能作為全球各國(guó)發(fā)展數(shù)字化的重要技術(shù)手段，已經(jīng)由早期的“野蠻生長(zhǎng)”邁入“規(guī)范構(gòu)建”的階段。當(dāng)前各國(guó)通過(guò)政策手段對(duì)技術(shù)邊界做出的規(guī)范，其重要性與從戰(zhàn)略層面對(duì)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行的推動(dòng)并駕齊驅(qū)。截至2020年年底，全球共有32個(gè)國(guó)家和地區(qū)發(fā)布了人工智能?chē)?guó)家級(jí)戰(zhàn)略文件，另有22個(gè)國(guó)家和地區(qū)正在制訂相關(guān)文件。人工智能發(fā)展趨勢(shì)05國(guó)家/地區(qū)主要特點(diǎn)政策法規(guī)大事記中國(guó)以人為本，政府優(yōu)先，起步雖晚，但是國(guó)家戰(zhàn)略領(lǐng)先全球2017年，“人工智能”首次寫(xiě)入政府工作報(bào)告，同年發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，提出三步走的戰(zhàn)略規(guī)劃，人工智能上升為國(guó)家戰(zhàn)略2020年，“十四五”規(guī)劃中提到“強(qiáng)化國(guó)家戰(zhàn)略科技力量，瞄準(zhǔn)人工智能、量子信息、集成電路等重大科技項(xiàng)目”2021年，作為“十四五”規(guī)劃的開(kāi)局之年，人工智能有望繼續(xù)得到大力發(fā)展美國(guó)以科技行業(yè)為主導(dǎo)，持續(xù)加大投入，旨在維持美國(guó)優(yōu)先地位2016年，發(fā)布《為人工智能的未來(lái)做準(zhǔn)備》和《國(guó)家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略計(jì)劃》兩份重要報(bào)告，人工智能上升為國(guó)家戰(zhàn)2019年，發(fā)布一項(xiàng)題為“加速美國(guó)在人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)地位”的行政命令，美國(guó)監(jiān)管機(jī)構(gòu)開(kāi)始接觸人工能2020年，發(fā)布一份關(guān)于聯(lián)邦機(jī)構(gòu)對(duì)人工智能監(jiān)管方法的備忘錄，同年發(fā)布《人工智能倡議首年年度報(bào)告》，回顧在人工智能方面取得的進(jìn)展，為未來(lái)的AI計(jì)劃提出長(zhǎng)期愿景歐盟以隱私和監(jiān)管為驅(qū)動(dòng)，高度關(guān)注數(shù)據(jù)保護(hù)和AI倫理，監(jiān)管政策最為嚴(yán)格2018年，發(fā)布《人工智能協(xié)調(diào)計(jì)劃》，要求歐盟成員以及挪威、瑞士等歐洲國(guó)家互相合作協(xié)調(diào)，推進(jìn)人工智建設(shè)2020年，歐盟委員會(huì)發(fā)布關(guān)于人工智能監(jiān)管框架的步提案2021年，推動(dòng)人工智能立法，對(duì)人工智能使用領(lǐng)域做出明確框定和限制，使人工智能在“可被信任”的前提下造福社會(huì)亞太積極推進(jìn)人工智能?chē)?guó)家戰(zhàn)略2017年，日本首次推出人工智能戰(zhàn)略文件，并于2019年進(jìn)一步通過(guò)《AI戰(zhàn)略2019》文件以期解決日本所面臨AI問(wèn)題2019年，韓國(guó)、新加坡等國(guó)相繼將人工智能上升為國(guó)家戰(zhàn)略政策法規(guī)人工智能發(fā)展趨勢(shì)05技術(shù)發(fā)展運(yùn)算智能感知智能認(rèn)知智能模擬“視、聽(tīng)、說(shuō)”等人類(lèi)行為計(jì)算機(jī)視覺(jué)（ComputerVision）、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理（NLP）自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等感知智能日趨成熟，水平逼近甚至超越人類(lèi)智能。人工智能將長(zhǎng)期向認(rèn)知智能階段邁進(jìn)，甚至不斷逼近“通用人工智能”，而當(dāng)前的技術(shù)正處于“感知增強(qiáng)智能”的過(guò)渡期。即計(jì)算機(jī)快速計(jì)算和記憶存儲(chǔ)能力。人工智能發(fā)展趨勢(shì)05瓶頸問(wèn)題技術(shù)革新預(yù)期目的技術(shù)特征瓶頸一：訓(xùn)練模型標(biāo)注成本高、局限性較大自監(jiān)督學(xué)習(xí)減少人工干預(yù)，幫助CV、NLP技術(shù)向更精細(xì)化方向發(fā)展從非監(jiān)督數(shù)據(jù)中自行構(gòu)造出標(biāo)簽，或利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)去預(yù)測(cè)缺失數(shù)據(jù)瓶頸二：知識(shí)廣度不夠知識(shí)圖譜增強(qiáng)人工智能遷移學(xué)習(xí)能力以結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)標(biāo)簽描述客觀(guān)世界，解決AI不可解釋的問(wèn)題瓶頸三：隱私問(wèn)題聯(lián)邦學(xué)習(xí)兼顧效率與隱私，有望解決數(shù)據(jù)孤島和隱私問(wèn)題在多個(gè)主體間不直接共享樣本數(shù)據(jù)的情況下，實(shí)現(xiàn)模型的合作開(kāi)發(fā)瓶頸四：存算分離的硬件架構(gòu)神經(jīng)形態(tài)硬件突破傳統(tǒng)架構(gòu)算力天花板在硬件層面對(duì)人類(lèi)大腦神經(jīng)元的模擬，通過(guò)存算一體化并行處理數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展目前人工智能技術(shù)存在的4大瓶頸問(wèn)題和未來(lái)對(duì)應(yīng)的技術(shù)革新人工智能發(fā)展趨勢(shì)05業(yè)態(tài)形勢(shì)趨勢(shì)1：底層技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)蘊(yùn)含馬太效應(yīng)，話(huà)語(yǔ)權(quán)長(zhǎng)期向頭部領(lǐng)袖集中盡管當(dāng)前人工智能產(chǎn)業(yè)仍處于快速成長(zhǎng)期，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局仍不穩(wěn)定。但在底層技術(shù)領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)框架、模型訓(xùn)練和垂直生態(tài)三大維度，頭部廠(chǎng)商的馬太效應(yīng)已經(jīng)初步顯現(xiàn)，長(zhǎng)尾市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手所面臨的挑戰(zhàn)也越來(lái)越大。人工智能發(fā)展趨勢(shì)05業(yè)態(tài)形勢(shì)趨勢(shì)2：平臺(tái)化發(fā)展模式初現(xiàn)，助力應(yīng)用層加速演進(jìn)人工智能平臺(tái)是方便開(kāi)發(fā)者進(jìn)行開(kāi)發(fā)的一種工具，集成了算法、算力和開(kāi)發(fā)框架。根據(jù)IDC數(shù)據(jù)，2020年上半年我國(guó)AI平臺(tái)市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到1.4億美元。例如，阿里云AI服務(wù)、百度大腦的單日調(diào)用均已超1萬(wàn)億次，騰訊AI開(kāi)放平臺(tái)已服務(wù)全球12億用戶(hù)，人工智能平臺(tái)發(fā)展十分迅速。當(dāng)前，人工智能平臺(tái)普遍支持TensorFlow和PyTorch等各種主流框架，分布式計(jì)算不斷優(yōu)化，技術(shù)工具鏈不斷豐富完善，使得面向應(yīng)用的AI企業(yè)能夠迅速通過(guò)人工智能平臺(tái)開(kāi)發(fā)出適合的產(chǎn)品。人工智能平臺(tái)的出現(xiàn)，有助于應(yīng)用層的企業(yè)在開(kāi)發(fā)環(huán)節(jié)降本增效，從而為行業(yè)生態(tài)發(fā)展注入活力。人工智能發(fā)展趨勢(shì)05業(yè)態(tài)形勢(shì)趨勢(shì)3：語(yǔ)音、視覺(jué)應(yīng)用場(chǎng)景有望率先大規(guī)模商用落地目前，人工智能浪潮在機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)方面已取得較快進(jìn)展，感知智能甚至在部分領(lǐng)域超過(guò)了人類(lèi)智能水平。語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器翻譯、圖像識(shí)別等技術(shù)發(fā)展成熟，語(yǔ)音、視覺(jué)方面的應(yīng)用有望不再局限于API式應(yīng)用接口，而是成為深度融合特定行業(yè)、為傳統(tǒng)企業(yè)帶來(lái)豐厚利潤(rùn)的商業(yè)應(yīng)用，將長(zhǎng)期堅(jiān)實(shí)助力我國(guó)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。曠視、商湯、科大訊飛等典型計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別企業(yè)，