人工智能開展熱點產(chǎn)業(yè)鏈解構與案例分析商業(yè)方案書BUSINESSREPORTCOMPANYNAME目錄CONCENTS工程簡介工程方案市場分析

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41人工智能頂層設計2人工智能綜述3第三次人工智能發(fā)展熱潮4人工智能產(chǎn)業(yè)鏈5AI應用技術案例一、人工智能頂層設計中國政府和美國政府都把人工智能當做未來主導型戰(zhàn)略，出臺開展戰(zhàn)略規(guī)劃，從國家戰(zhàn)略層面進行整體推進。美國和中國都在國家層面建立了相對完整的研發(fā)促進機制，協(xié)同推進人工智能開展。美國一直處在人工智能根底研究的前沿，保存全球領先地位。中國在根底算法和理論研究方面，還有相當?shù)牟罹唷?021年10月?為未來人工智能作好準備?報告?國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃?報告2021年12月?人工智能、自動化和經(jīng)濟?白皮書2021年7月8日?新一代人工智能開展規(guī)劃?2021年7月12日2021年7月?“互聯(lián)網(wǎng)+〞人工智能3年行動實施方案?2021年5月?關于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+〞行動的指導意見?2021年3月“人工智能〞一詞寫入國家“十三五〞規(guī)劃綱要一、人工智能頂層設計—解讀?新一代人工智能開展規(guī)劃??新一代人工智能開展規(guī)劃?1)人工智能開展進入新階段。2)人工智能成為國際競爭的新焦點3)人工智能成為經(jīng)濟開展的新引擎4)人工智能帶來社會建設的新機遇5)人工智能開展的不確定性帶來新挑戰(zhàn)6)我國開展人工智能具有良好根底7)與興旺國家相比仍存在差距8)主動求變應變，牢牢把握人工智能開展的重大歷史機遇一、戰(zhàn)略態(tài)勢二、總體要求〔一〕指導思想〔二〕根本原那么二、總體要求〔三〕戰(zhàn)略目標一、人工智能頂層設計—解讀?新一代人工智能開展規(guī)劃?二、總體要求〔四〕總體部署開展人工智能是一項事關全局的復雜系統(tǒng)工程，要按照“構建一個體系、把握雙重屬性、堅持三位一體、強化四大支撐〞進行布局，形成人工智能健康持續(xù)開展的戰(zhàn)略路徑。三、重點任務一、人工智能頂層設計—解讀?新一代人工智能開展規(guī)劃?三、重點任務專欄1基礎理論1.大數(shù)據(jù)智能理論。研究數(shù)據(jù)驅動與知識引導相結合的人工智能新方法、以自然語言理解和圖像圖形為核心的認知計算理論和方法、綜合深度推理與創(chuàng)意人工智能理論與方法、非完全信息下智能決策基礎理論與框架、數(shù)據(jù)驅動的通用人工智能數(shù)學模型與理論等。2.跨媒體感知計算理論。研究超越人類視覺能力的感知獲取、面向真實世界的主動視覺感知及計算、自然聲學場景的聽知覺感知及計算、自然交互環(huán)境的言語感知及計算、面向異步序列的類人感知及計算、面向媒體智能感知的自主學習、城市全維度智能感知推理引擎。3.混合增強智能理論。研究“人在回路”的混合增強智能、人機智能共生的行為增強與腦機協(xié)同、機器直覺推理與因果模型、聯(lián)想記憶模型與知識演化方法、復雜數(shù)據(jù)和任務的混合增強智能學習方法、云機器人協(xié)同計算方法、真實世界環(huán)境下的情境理解及人機群組協(xié)同。4.群體智能理論。研究群體智能結構理論與組織方法、群體智能激勵機制與涌現(xiàn)機理、群體智能學習理論與方法、群體智能通用計算范式與模型。5.自主協(xié)同控制與優(yōu)化決策理論。研究面向自主無人系統(tǒng)的協(xié)同感知與交互，面向自主無人系統(tǒng)的協(xié)同控制與優(yōu)化決策，知識驅動的人機物三元協(xié)同與互操作等理論。6.高級機器學習理論。研究統(tǒng)計學習基礎理論、不確定性推理與決策、分布式學習與交互、隱私保護學習、小樣本學習、深度強化學習、無監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習、主動學習等學習理論和高效模型。7.類腦智能計算理論。研究類腦感知、類腦學習、類腦記憶機制與計算融合、類腦復雜系統(tǒng)、類腦控制等理論與方法。8.量子智能計算理論。探索腦認知的量子模式與內(nèi)在機制，研究高效的量子智能模型和算法、高性能高比特的量子人工智能處理器、可與外界環(huán)境交互信息的實時量子人工智能系統(tǒng)等。一、人工智能頂層設計—解讀?新一代人工智能開展規(guī)劃?三、重點任務一、人工智能頂層設計—解讀?新一代人工智能開展規(guī)劃?三、重點任務專欄2關鍵共性技術1.知識計算引擎與知識服務技術。研究知識計算和可視交互引擎，研究創(chuàng)新設計、數(shù)字創(chuàng)意和以可視媒體為核心的商業(yè)智能等知識服務技術，開展大規(guī)模生物數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)。2.跨媒體分析推理技術。研究跨媒體統(tǒng)一表征、關聯(lián)理解與知識挖掘、知識圖譜構建與學習、知識演化與推理、智能描述與生成等技術，開發(fā)跨媒體分析推理引擎與驗證系統(tǒng)。3.群體智能關鍵技術。開展群體智能的主動感知與發(fā)現(xiàn)、知識獲取與生成、協(xié)同與共享、評估與演化、人機整合與增強、自我維持與安全交互等關鍵技術研究，構建群智空間的服務體系結構，研究移動群體智能的協(xié)同決策與控制技術。4.混合增強智能新架構和新技術。研究混合增強智能核心技術、認知計算框架，新型混合計算架構，人機共駕、在線智能學習技術，平行管理與控制的混合增強智能框架。5.自主無人系統(tǒng)的智能技術。研究無人機自主控制和汽車、船舶、軌道交通自動駕駛等智能技術，服務機器人、空間機器人、海洋機器人、極地機器人技術，無人車間/智能工廠智能技術，高端智能控制技術和自主無人操作系統(tǒng)。研究復雜環(huán)境下基于計算機視覺的定位、導航、識別等機器人及機械手臂自主控制技術。6.虛擬現(xiàn)實智能建模技術。研究虛擬對象智能行為的數(shù)學表達與建模方法，虛擬對象與虛擬環(huán)境和用戶之間進行自然、持續(xù)、深入交互等問題，智能對象建模的技術與方法體系。7.智能計算芯片與系統(tǒng)。研發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡處理器以及高能效、可重構類腦計算芯片等，新型感知芯片與系統(tǒng)、智能計算體系結構與系統(tǒng)，人工智能操作系統(tǒng)。研究適合人工智能的混合計算架構等。8.自然語言處理技術。研究短文本的計算與分析技術，跨語言文本挖掘技術和面向機器認知智能的語義理解技術，多媒體信息理解的人機對話系統(tǒng)。一、人工智能頂層設計—解讀?新一代人工智能開展規(guī)劃?三、重點任務專欄3基礎支撐平臺1.人工智能開源軟硬件基礎平臺。建立大數(shù)據(jù)人工智能開源軟件基礎平臺、終端與云端協(xié)同的人工智能云服務平臺、新型多元智能傳感器件與集成平臺、基于人工智能硬件的新產(chǎn)品設計平臺、未來網(wǎng)絡中的大數(shù)據(jù)智能化服務平臺等。2.群體智能服務平臺。建立群智眾創(chuàng)計算支撐平臺、科技眾創(chuàng)服務系統(tǒng)、群智軟件開發(fā)與驗證自動化系統(tǒng)、群智軟件學習與創(chuàng)新系統(tǒng)、開放環(huán)境的群智決策系統(tǒng)、群智共享經(jīng)濟服務系統(tǒng)。3.混合增強智能支撐平臺。建立人工智能超級計算中心、大規(guī)模超級智能計算支撐環(huán)境、在線智能教育平臺、“人在回路”駕駛腦、產(chǎn)業(yè)發(fā)展復雜性分析與風險評估的智能平臺、支撐核電安全運營的智能保障平臺、人機共駕技術研發(fā)與測試平臺等。4.自主無人系統(tǒng)支撐平臺。建立自主無人系統(tǒng)共性核心技術支撐平臺，無人機自主控制以及汽車、船舶和軌道交通自動駕駛支撐平臺，服務機器人、空間機器人、海洋機器人、極地機器人支撐平臺，智能工廠與智能控制裝備技術支撐平臺等。5.人工智能基礎數(shù)據(jù)與安全檢測平臺。建設面向人工智能的公共數(shù)據(jù)資源庫、標準測試數(shù)據(jù)集、云服務平臺，建立人工智能算法與平臺安全性測試模型及評估模型，研發(fā)人工智能算法與平臺安全性測評工具集。一、人工智能頂層設計—解讀?新一代人工智能開展規(guī)劃?三、重點任務一、人工智能頂層設計—解讀?新一代人工智能開展規(guī)劃?三、重點任務一、人工智能頂層設計—解讀?新一代人工智能開展規(guī)劃?三、重點任務一、人工智能頂層設計—解讀?新一代人工智能開展規(guī)劃?三、重點任務一、人工智能頂層設計—解讀?新一代人工智能開展規(guī)劃?四、資源配置五、保障措施一、人工智能頂層設計—解讀?新一代人工智能開展規(guī)劃?六、組織實施一、人工智能頂層設計—解讀?新一代人工智能開展規(guī)劃?一、人工智能頂層設計—美國AI戰(zhàn)略開展態(tài)勢一、人工智能頂層設計—美國AI戰(zhàn)略開展態(tài)勢一、人工智能頂層設計—中國AI開展態(tài)勢一、人工智能頂層設計—中美人工智能產(chǎn)業(yè)比照一、人工智能頂層設計—中美人工智能產(chǎn)業(yè)比照一、人工智能頂層設計—中美人工智能產(chǎn)業(yè)比照一、人工智能頂層設計—中美人工智能產(chǎn)業(yè)比照第一基礎層的開源算法平臺美國成為此次引領全球人工智能算法研究的領頭羊，谷歌、Facebook、微軟都已推出了深度學習算法的開源平臺，而國內(nèi)目前僅有百度推出開放平臺

paddlepaddle。第二技術層的云平臺除了算法意外，大數(shù)據(jù)、云計算都是實現(xiàn)人工智能技術應用的關鍵性設施。從目前中美云服務平臺發(fā)展的情況來看，作為云計算的“先行者”，北美地區(qū)仍占據(jù)市場主導地位。雖然中國云服務起步晚于美國，但阿里、騰訊、華為等中國互聯(lián)網(wǎng)及IT企業(yè)都推出了領先的云服務平臺，Docker技術在我國云計算領域逐步從實驗階段走向應用階段，在云服務的基礎技術上中美差距已不大，但在IT服務環(huán)境、用戶認知等方面與美國仍存在差距，但這個差距是很快就能縮小并趕超的。第三應用層的應用平臺在人工智能應用平臺領域，中、美兩國的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)均推出基于人工智能技術的垂直應用平臺。在語音平臺上，美國有谷歌的Googleassistant、亞馬遜的Alexa、IBM的Watson、微軟的Cortana、Facebook的Deeptext等領先企業(yè)的語音平臺，國內(nèi)百度的百度大腦、科大訊飛語音開放平臺等，雖然在開放平臺的數(shù)量上中國不及美國，但從整體布局來看，基本與美國并駕齊驅。二、人工智能綜述—什么是人工智能人工智能〔ArtificialIntelligence〕領域，簡稱AI，走的更遠：它不但試圖理解智能實體，而且還試圖建造智能實體。AI的八種定義——二、人工智能綜述—什么是人工智能教科書定義人工智能科學的主旨是研究和開發(fā)出智能實體，在這一點上它屬于工程學。工程的一些基礎學科自不用說，數(shù)學、邏輯學、歸納學、系統(tǒng)學、控制學、工程學、計算機科學，還包括哲學、心理學、生物學、神經(jīng)科學、仿生學、經(jīng)濟學、語言學等其他學科的研究，可以說這是一個集數(shù)門學科精華的尖端學科。所以說人工智能是一門綜合學科。實用主義定義人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支。人工智能之父之一的馬文.明斯基（MarvinMinsky）將其定義為“讓機器作本需要人的智能才能夠做到的事情的一門科學”人工智能另一條路線符號派的司馬賀（HerbertA.Simon）認為智能是對符號的操作，最原始的符號對應于物理客體。綜合定義人工智能（ArtificialIntelligence）是指使用機器代替人類實現(xiàn)認知、識別、分析、決策等功能，其本質是對人的意識與思維的信息過程的模擬，是一門綜合了計算機科學、生理學、哲學等學科的交叉學科。凡是使用機器代替人類實現(xiàn)認知、識別、分析、決策等功能，均可認為使用了人工智能技術。作為一種基礎技術，理論上講人工智能能夠被應用在各個基礎行業(yè)（如AI+金融、AI+醫(yī)療、AI+傳統(tǒng)制造業(yè)等），同時也有其如機器人這樣具體應用行業(yè)的概念。什么是人工智能？二、人工智能綜述—什么是人工智能什么是智能？從智能開始，智能這個詞已經(jīng)泛化了。智能出現(xiàn)，智能生產(chǎn)、智能制造、智能產(chǎn)品、智能手表等等都涌現(xiàn)出來……今天我們需要重新理解“智能〞一詞。我把跟智能相關的概念分成三塊，分別是自動化，智能化，人工智能。自動化Automation，用機器代替人工完成工作任務。智能化Smartness智能化產(chǎn)品情境下的“智能化〞原屬于西方的名詞，該詞其實很有意思，“智能化〞詮釋為Smart。為什么稱之為Smart？因為Smart是副詞，可以加后綴ness成為名詞。亦因為Smart可以加ness而成為一個名詞，這樣便可構建以Smart為核心的“智能化〞概念框架。智能化產(chǎn)品，比較明確，就是SmartnessofProduct。而在我國當今引用的“智能〞產(chǎn)品，在西方可理解為Smart，并非Intelligent涵蓋的意義。在一定程度上擁有較多或者較少的以下功能維度，可以稱之為“智能化產(chǎn)品〞〔SmartnessofProduct〕，如自治、自適應、自反響、多功能、自監(jiān)控、自修復、自維修、自操作，以及擬人交互功能、有能力與其他裝置合作等一系列功能。不是所有的功能都需要，其中有一定功能因素在里面的，我們都把它叫作智能產(chǎn)品。人工智能ArtificialIntelligence指讓機器能像人那樣認知、思考和學習，即用計算機模擬人的智能。今天AI的典型應用領域主要包括：機器定理證明、機器翻譯〔自然語言理解〕、專家系統(tǒng)〔問題求解和知識表達〕、博弈〔樹搜索〕、模式識別〔多媒體認知〕、機器人和智能控制〔感知和協(xié)同〕、深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡、優(yōu)化的知識管理、不同過程需求的自適應環(huán)境變化、有人介入的擬人智能等。在此，“優(yōu)化的知識管理〞與Smart相區(qū)別的點在于它具有優(yōu)化的功能，有人介入的擬人智能那么指跟人能對話，執(zhí)行人的命令，與人有思想互通與對話。智能化系統(tǒng)SmartSystem將網(wǎng)絡系統(tǒng)中的機器〔計算機〕、代理人、傳感器、信息數(shù)據(jù)都數(shù)字化，再與人、裝置和商業(yè)進程連接，使之具有集體意識和思維。二、人工智能綜述—什么是人工智能圖靈測試圖靈測試〔TheTuringtest〕由艾倫·麥席森·圖靈創(chuàng)造，指測試者與被測試者〔一個人和一臺機器〕隔開的情況下，通過一些裝置〔如鍵盤〕向被測試者隨意提問。行屢次測試后，如果有超過30%的測試者不能確定出被測試者是人還是機器，那么這臺機器就通過了測試，并被認為具有人類智能。人工智能的不同層次弱人工智能：弱人工智能是擅長于單個方面的人工智能。比方有能戰(zhàn)勝象棋世界冠軍的人工智能，但是它只會下象棋，你要問它怎樣更好地在硬盤上儲存數(shù)據(jù)，他就不知道怎么答復你了。強人工智能〔通用人工智能〕：人類級別的人工智能。強人工智能是指在各方面都能和人類比肩的人工智能，人類能干的腦力活它都能干。創(chuàng)造強人工智能的比創(chuàng)造弱人工智能難得多，我們現(xiàn)在還做不到。LindaGottfrefson教授把智能定義為“以種寬泛的心理能力，能夠進行思考、方案、解決問題、抽象思維、理解復雜理念、快速學習和從經(jīng)驗中學習等操作。〞強人工智能在進行這些操作時應該和人類一樣得心應手。二、人工智能綜述—領域細分計算機尚需具有以下能力：自然語言處理〔naturallanguageprocessing〕使之能成功地用英文交流；知識標識〔knowledgerepresentation〕以存儲它知道的或聽到的信息；自動推理〔automatedreasoning〕以運用存儲的信息來答復以下問題并推出新結論；機器學習〔machinelearning〕以適應新情況并檢測和預測模式；計算機視覺〔computervision〕以感知物體；機器人學〔robotics〕以操縱和移動對象。這六個領域構成了AI的大局部內(nèi)容。二、人工智能綜述—領域細分哲學家們〔回溯到公元前400年〕考慮的想法是思維在某些方面像機器一樣，思維對用某種內(nèi)部語言編碼的知識進行操作，思想用于選擇采取什么樣的行動數(shù)學家們提供了處理確定的邏輯命題或者不確定的概率命題的工具。他們還建立了理解計算和對算法進行推理的根底。經(jīng)濟學家們形式化了為決策制定者提供最大化期望結果的決策問題。神經(jīng)科學家發(fā)現(xiàn)了關于大腦如何進行工作的一些事實，以及它與計算機類型和不同的地方。心里學家們采用了認為人與動物都是信息處理機的思想。語言學家們說明了語言的使用符合這個模型。計算機工程師們提供了使用AI應用成為可能的強大機器?？刂普撎幚淼氖侨绾卧O計以環(huán)境的反響為根底的執(zhí)行最優(yōu)行動的設備。初始的時候，控制論的數(shù)學工具與AI相當不同，但是兩個領域正越來越靠近。二、人工智能綜述—應用領域三、第三次人工智能開展熱潮三、第三次人工智能開展熱潮傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡與多隱層神經(jīng)網(wǎng)絡三、第三次人工智能開展熱潮自深度學習被Hinton在?Science?發(fā)表以來，短短的不到10年時間里，帶來了在視覺、語音等領域革命性的進步，引爆了這次人工智能的熱潮。雖然目前仍然存在很多差強人意的地方，距離強人工智能還是有很大距離，它是目前最接近人類大腦運作原理的算法，我相信在將來，隨著算法的完善以及數(shù)據(jù)的積累，甚至硬件層面仿人類大腦神經(jīng)元材料的出現(xiàn)，深度學習將會更進一步的讓機器智能化。最后，我們以Hinton老先生的一段話來結束這篇文章：“Ithasbeenobvioussincethe1980sthatbackpropagationthroughdeepautoencoderswouldbeveryeffectivefornonlineardimensionalityreduction,providedthatcomputerswerefastenough,datasetswerebigenough,andtheinitialweightswerecloseenoughtoagoodsolution.Allthree