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中国人工智能论文发表时间

发布时间:2024-07-08 03:07:30

中国人工智能论文发表时间

第九届国际计算机与人工智能会议论文投稿截止时间为2002-10-13。天津市图象图形学学会和天津市体视学学会支持的2023年第九届计算与人工智能国际会议将于2023年3月17-20日在中国天津市举行。

AI(Artificial Intelligence,人工智能) 。“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的, 现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确, 因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展, 一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。 人工智能学科研究的主要内容包括:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。知识表示是人工智能的基本问题之一,推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有:逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。常识,自然为人们所关注,已提出多种方法,如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。问题求解中的自动推理是知识的使用过程,由于有多种知识表示方法,相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要,近几年来提出了多种非演泽的推理方法,如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。搜索是人工智能的一种问题求解方法,搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示,启发式知识利用得越充分,求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程,按照学习机制的不同,主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识,当知识量较大而又有多种表示方法时,知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时,规定使用知识的基本方法和策略,推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识,则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要,单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展,这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。 `

蔡自兴教授已在国内外发表论文和科技报告等860多篇。2010年:1.Cai Zixing. Research on navigation control and cooperation of mobile robots (Plenary Lecture 1). 2010 Chinese Control and Decision Conference, New Century Grand Hotel, Xuzhou, China, May 26- 28, 2010.2.Cai Zixing. Research on navigation control and cooperation of mobile robots (Plenary Lecture 1). 2010 Chinese Control and Decision Conference, New Century Grand Hotel, Xuzhou, China, May 26-28, 2010.3. Chen Baifan,Zi-Xing Cai, Zhi-Rong Zou. A Hybrid Data Association Approach for Mobile Robot SLAM. International Conference on Control, Automation and Systems, October 27-30, 2010, KINTEX, Gyeonggi-do, KOREA (Accepted).4. Guo Fan,Cai Zixing, Xie Bin, Tang Jin. Automatic Image Haze Removal Based on Luminance Component. The International conference on Signal and Image Processing (SIP 2010).May 2010 (Accepted).5. Linai. Kuang,Zixing. 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Ren Xiaoping,Zixing Cai. Kinematics Model of Unmanned Driving Vehicle. Proceedings of the 8th World Congress on Intelligent Control and Automation, July 6-9 2010, Jinan, China, 2010: 5910-5914.11. Suqin Tang,Zixing Cai: Tourism Domain Ontology Construction from the Unstructured Text Documents. The 9th IEEE International Conference on Cognitive Informatics, Beijing, China.2010,pp297-301.12. Suqin Tang,Zixing Cai: Using the Format Concept Analysis to Construct the Tourism Information Ontology. The 2010 Seventh International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (FSKD'10),Yantian, China.2010, pp2941-2944.13. Tan Ping,Zixing Cai. An Adaptive Particle Filter Based on Posterior Distribution. Proceedings of the 8th World Congress on Intelligent Control and Automation, July 6-9 2010, Jinan, China, 2010: 5886-5890.14. Wang Yong,Cai Zixing, Zhang Qingfu. Differential evolution with composite trial vector generation strategies and control parameters. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Accept, regular paper.15. Wang Yong,Cai Zixing. Constrained evolutionary optimization by means of (mu+lambda)-differential evolution and improved adaptive trade-off model. Evolutionary Computation, in press.16. Wang Yong, Combining multiobjective optimization with differential evolution to solve constrained optimization problems. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, (regular paper, Accepted).17. Xianru Liu,Zixing Cai.Advanced Obstacles Detection and tracking by Fusing Millimeter Wave Radar and Image Sensor Data,International IEEE Intl Coference on Control,Automation and Systems , Korea, 2010, 22:1115-1121.18. Xie Bin, Fan Guo,Zixing Cai. Improved Single Image Dehazing Using Dark Channel Prior and Multi-Scale Retinex. 2010 International Conference on Intelligent System Design and Engineering Application, Changsha, China, 2010. (Accepted) .19. YU Ling-li,CAI Zi-xing, GAO Ping-an, LIU Xiao-ying. 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Integral Imaging与模拟退火相结合的深度测量方法研究. 系统仿真学报,2009,21(8):2303-2307.

【1950-1956年是人工智能的诞生年】图灵测试1950Dartmouth 会议1956(1956年夏季,以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会,共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题,并首次提出了“人工智能”这一术语,它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。)【1956-1974 年是人工智能的黄金年】第一个人工智能程序LT逻辑理论家1958(西蒙和纽维尔)LISP编程语言1958(约翰麦卡锡)用于机器翻译的语义网1960(马斯特曼和剑桥大学同事)模式识别-第一个机器学习论文发表(1963)Dendral 专家系统1965基于规则的Mycin医学诊断程序1974【1974-1980年是人工智能第一个冬天】人工智能:综合调查1973(来特希尔)项目失败,列强削减科研经费【1980-1987年是人工智能繁荣期】AAAI在斯坦福大学召开第一届全国大会1980日本启动第五代计算机用于知识处理1982决策树模型带动机器学习复苏1980中期ANN及多层神经网络1980中期【1987-1993年是人工智能第二个冬天】Lisp机市场崩溃1987列强再次取消科研经费1988专家系统滑翔谷底1993日本第五代机退场1990年代【1993-现在突破期】IBM深蓝战胜卡斯帕罗夫1997斯坦福大学Stanley 赢得无人驾驶汽车挑战赛2005深度学习论文发表2006IBM的沃森机器人问答比赛夺魁2011谷歌启动谷歌大脑2011苹果公司的Siri上线2012微软通用实时翻译系统2012微软Cortana 上线2014百度度秘2015IBM发布truenorth芯片2014阿尔法狗打败人类棋手2016

我国人工智能论文发表时间

你好:

《自然》(Nature)期刊发表的一篇文章,从论文影响力、核心应用、硬件、人才等方面,详细地对中国当前的AI发展现状进行了分析。

2017年,我国制定了《新一代人工智能发展规划》,描绘了未来十几年我国人工智能发展的宏伟蓝图,确立了 “三步走” 目标:

人工智能技术无论是在核心技术,还是典型应用上都已出现爆发式的进展。随着平台、算法、交互方式的不断更新和突破,人工智能技术的发展将主要以“AI+X”(为某一具体产业或行业)的形态得以呈现。所有这些智能系统的出现,并不意味着对应行业或职业的消亡,而仅仅意味着职业模式的部分改变。任何有助于让机器(尤其是计算机)模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法和技术,都可视为人工智能的范畴,展现出无比光明的发展前景。在我们生活方面,协助人类完成此前被认为必须由人完成的智能任务。人们将不仅生活在真实的物理空间,同样生活在网络空间。网络空间中的每个个体既有可能是人,也有可能是一个人工智能。在生产方面,未来人工智能有望在传统农业转型中发挥重要作用。例如,通过遥感卫星、无人机等监测我国耕地的宏观和微观情况,由人工智能自动决定(或向管理员推荐)最合适的种植方案,并综合调度各类农用机械、设备完成方案的执行,从而最大限度解放农业生产力。在制造业中,人工智能将可以协助设计人员完成产品的设计,在理想情况下,可以很大程度上弥补中高端设计人员短缺的现状,从而大大提高制造业的产品设计能力。同时,通过挖掘、学习大量的生产和供应链数据,人工智能还可望推动资源的优化配置,提升企业效率。在理想情况下,企业里人工智能将从产品设计、原材料购买方案、原材料分配、生产制造、用户反馈数据采集与分析等方面为企业提供全流程支持,推动我国制造业转型和升级。在生活服务方面,人工智能同样有望在教育、医疗、金融、出行、物流等领域发挥巨大作用。例如,医疗方面,可协助医务人员完成患者病情的初步筛查与分诊;医疗数据智能分析或智能的医疗影像处理技术可帮助医生制定治疗方案,并通过可穿戴式设备等传感器实时了解患者各项身体指征,观察治疗效果。在教育方面,一个教育类人工智能系统可以承担知识性教育的任务,从而使教师能将精力更多地集中于对学生系统思维能力、创新实践能力的培养。

人工智能专业发展前景怎么样?哪些高校适合报考?

人工智能论文发表时间

2023年2月17日。根据查询第九届国际计算与人工智能会议官方发布的公告显示,会议简称ICCAI,需要在会议开始前完成论文设计,也就是2023年2月17日。论文指反映学术研究和科学探索成果的文章,是围绕一个具体问题,把研究和探索的成果以自圆其说的方式论述出来,即提出观点,摆出材料,逻辑论证,得出结论。

阿兰-图灵(Alan Turing)英国数学家、逻辑学家,被称为计算机之父,人工智能之父。1931年图灵进入剑桥大学国王学院,毕业后到美国普林斯顿大学攻读博士学位,二战爆发后回到剑桥,后曾协助军方破解德国的著名密码系统Enigma,帮助盟军取得了二战的胜利。图灵对于人工智能的发展有诸多贡献,提出了一种用于判定机器是否具有智能的试验方法,即图灵试验,至今,每年都有试验的比赛。此外,图灵提出的著名的图灵机模型为现代计算机的逻辑工作方式奠定了基础。1912年6月23日,出生于英国伦敦。1931年-1934年,在英国剑桥大学国王学院(King’s College)学习。 1932年-1935年,主要研究量子力学、概率论和逻辑学。 1935年,年仅23岁的图灵,被选为剑桥大学国王学院院士。 1936年,主要研究可计算理论,并提出“图灵机”的构想。 1936年-1938年,主要在美国普林斯顿大学做博士研究,涉及逻辑学、代数和数论等领域。 1938-1939年,返回剑桥从事研究工作,并应邀加入英国政府破译二战德军密码的工作。 1940年-1942年,作为主要参与者和贡献者之一,在破译纳粹德国通讯密码的工作上成就杰出,并成功破译了德军U-潜艇密码,为扭转二战盟军的大西洋战场战局立下汗马功劳。 1943年-1945年,担任英美密码破译部门的总顾问。 1945年,应邀在英国国家物理实验室从事计算机理论研究工作。 1946年,这个时候,图灵在计算机和程序设计原始理论上的构思和成果,已经确定了他的理论开创者的地位。由于图灵的杰出贡献,年轻的他被英国皇室授予OBE爵士勋衔。 1947年-1948年,主要从事计算机程序理论的研究,并同时在神经网络和人工智能领域做出开创性的理论研究。 1948年,应邀加入英国曼彻斯特大学从事研究工作,担任曼彻斯特大学计算实验室副主任。 1949年,成为世界上第一位把计算机实际用于数学研究的科学家。 1950年,发表论文“计算机器与智能”,为后来的人工智能科学提供了开创性的构思。提出著名的“图灵测试”理论。 1951年,从事生物的非线性理论研究。年仅39岁的图林,被选为英国皇家学会会员。 1952年,在当年保守愚昧和冷战的时代,当警察得知图灵与同性朋友密切交往的消息之后,同性恋倾向的图灵被逮捕入狱。在法庭审判过程中,图灵明确告知人们,他认为自己没有做错什么事。在那个观念落后的年代,为了避免被判刑入狱,图灵被迫选择了为期一年的雌性激素注射的所谓“治疗”,才得以重新返回研究工作。 1953年-1954年,继续在生物和物理学等方面的研究。被迫承受的对同性恋倾向的“治疗”,致使原本热爱体育运动的图灵在身心上受到极大的伤害。 1954年6月7日,图灵被发现死于家中的床上。死因是氰化物中毒,警方调查结论是自杀。一代英灵,就此过早离去,成为人类科学史上的一大遗憾。

人工智能论文发表时间是

【1950-1956年是人工智能的诞生年】图灵测试1950Dartmouth 会议1956(1956年夏季,以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会,共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题,并首次提出了“人工智能”这一术语,它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。)【1956-1974 年是人工智能的黄金年】第一个人工智能程序LT逻辑理论家1958(西蒙和纽维尔)LISP编程语言1958(约翰麦卡锡)用于机器翻译的语义网1960(马斯特曼和剑桥大学同事)模式识别-第一个机器学习论文发表(1963)Dendral 专家系统1965基于规则的Mycin医学诊断程序1974【1974-1980年是人工智能第一个冬天】人工智能:综合调查1973(来特希尔)项目失败,列强削减科研经费【1980-1987年是人工智能繁荣期】

1687年,英国艾萨克·牛顿发现并初版了物理学三大定律;1776年,英国詹姆斯·瓦特发明了第一台具有实用价值的蒸汽机;1928年,英国亚历山大·弗莱明发现了青霉素,改变了人类的医疗格局;1935年,英国罗伯特·沃特森·瓦特发明第一台实用雷达,改变了二战走势;1943年,英国剑桥大学的艾伦·图灵为了破解纳粹德国的军用通讯密码,制造了世界上第一台计算机,是战胜纳粹德国的一个决定性因素;1950年,艾伦·图灵在曼彻斯特大学任教期间,发表了人类第一篇人工智能论文,为人工智能提出了开创性构思,人工智能从此进入实践性研究阶段;1953年,英国弗朗西斯·克里克在剑桥大学发现了脱氧核糖核酸(DNA)的三维分子结构;1966年,英籍、华裔学者高锟发表了相关论文,证明了光纤的可行性;1977年,英国生物学家罗伯特·爱德华和医生帕特里克·斯特普托创造了世界上第一个试管婴儿;1997年,英国伊恩·威尔默特在爱丁堡大学创造了世界上第一只克隆生物:克隆羊多利;2004年,英国曼彻斯特大学物理学家安德烈·盖姆成功分离出石墨烯,这将极大的改变半导体,超导体,蓄电池,行业的科技水平;以上所有的科学成就,对于区区6300万人口的一个北欧小国来说,是非常令人瞩目的。她拥有诸如牛津大学、剑桥大学、伦敦大学学院、帝国理工学院等世界著名的高等学府;她造就过像牛顿、达尔文、法拉第、卡文迪什、麦克斯韦、汤姆逊等诸多世界著名的科学家;R&D几乎涵盖了科学、工程与技术的所有领域与分支。 统计资料表明,英国以占世界1%的人口从事着全球5.5%的科研活动;每年发表的科技文献数量占世界总数的8%,引用率占世界的9.1%,这些数据均排名世界第二。 ----------------XPH原创

【1950-1956年是人工智能的诞生年】图灵测试1950Dartmouth 会议1956(1956年夏季,以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会,共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题,并首次提出了“人工智能”这一术语,它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。)【1956-1974 年是人工智能的黄金年】第一个人工智能程序LT逻辑理论家1958(西蒙和纽维尔)LISP编程语言1958(约翰麦卡锡)用于机器翻译的语义网1960(马斯特曼和剑桥大学同事)模式识别-第一个机器学习论文发表(1963)Dendral 专家系统1965基于规则的Mycin医学诊断程序1974【1974-1980年是人工智能第一个冬天】人工智能:综合调查1973(来特希尔)项目失败,列强削减科研经费【1980-1987年是人工智能繁荣期】AAAI在斯坦福大学召开第一届全国大会1980日本启动第五代计算机用于知识处理1982决策树模型带动机器学习复苏1980中期ANN及多层神经网络1980中期【1987-1993年是人工智能第二个冬天】Lisp机市场崩溃1987列强再次取消科研经费1988专家系统滑翔谷底1993日本第五代机退场1990年代【1993-现在突破期】IBM深蓝战胜卡斯帕罗夫1997斯坦福大学Stanley 赢得无人驾驶汽车挑战赛2005深度学习论文发表2006IBM的沃森机器人问答比赛夺魁2011谷歌启动谷歌大脑2011苹果公司的Siri上线2012微软通用实时翻译系统2012微软Cortana 上线2014百度度秘2015IBM发布truenorth芯片2014阿尔法狗打败人类棋手2016

工智能(Artificial Intelligence)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。自从人工智能诞生以来,理论和技术越来越成熟,应用领域在不断的扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能,但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。优点:1、在生产方面,效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力,人类的劳动力将大大被解放。2、人类环境问题将会得到一定的改善,较少的资源可以满足更大的需求。3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。缺点:1、人工智能代替了人类做各种各样的事情,人类失业率会明显的增高,人类就会处于无依靠可生存的状态。2、人工智能如果不能合理利用,可能被坏人利用在犯罪上,那么人类将会陷入恐慌。3、如果我们无法很好控制和利用人工智能,我们反而会被人工智能所控制与利用,那么人类将走向灭亡,世界也将变得慌乱。

中国人工智能论文发表

人工智能现在备受大家关注,各个国家的科技团队都开始并致力于钻研人工智能,人工智能产品层出不出,让我们大呼惊奇。在美国,人工智能的发展处于顶尖状态,而我国的人工智能也已经位于第一梯队,不管是从融资规模和新增企业数量上,中国排名仅位于美国之后位居第二。那么我们当前的人工智能的发展状况是什么样的呢?下面我们就给大家介绍一下这个问题。可以说中国的人工智能领域在世界排名第二,这是由于在人工智能领域的国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第二,依托于庞大的网络和用户,国内拥有先进的语音、视觉、传感等人工智能相关领域的技术优势。中国人工智能的产业十分的发达,并且有极大的优势可以发展人工智能。但是中国的人工智能还是存在着很多的瓶颈问题,这些问题包括人工智能原创性理论基础不强,重大原创成果不足;在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面,与以美国的人工智能发达国家相比还存在较大差距。当然,人工智能产业结构布局还不完善,人工智能人才队伍,特别是尖端人才不能满足发展需求等。可以用一个词来总结中国的人工智能,那就是大而不强。而中国的人工智能开始被很多国家限制,这是因为中国的人工智能发展前景十分好,好的让这些国家眼红,而美国政府正在考虑采取类似的措施,原因也是出于对中国可能获得珍贵的人工智能知识的担忧。中国对机器人和人工智能的兴趣尤其令人担忧,并扬言要对中国投资技术企业进行立法上的限制。 在这里需要给大家说明的是,人工智能中的10%在于算法,20%在于技术,70%在于应用场景和落地。这一推断没错,但是如果在前面30%失去技术优势,后面的70%就没有了什么意义。因此,增强人工智能基础,必须在大数据分析、深度学习、自主协同等方面进行学科理论梳理和研究,开展类脑智能计算、生物仿真等基础技术的研究,以实验室和研究院等形式专注研究成果的产品转化。当然我们需要意识到一个问题,那就是基础理论是根本,基础技术是主干,应用是枝叶。只有根底深厚庞大,主干强劲,人工智能产业才能日益兴荣昌盛。目前人工智能共享技术包括知识计算引擎技术、自然语言处理技术、群体智能关键技术、自主无人系统智能技术、虚拟现实智能建模技术,以及智能计算芯片与系统等。中国人工智能的未来前景还是比较乐观的,但是这些乐观还是多少有一点悲观的,不过相信我们的国家会解决这些问题。

中国人工智能技术起步较晚,但是发展迅速,目前在专利数量以及企业数量等指标上已经处于世界领先地位。2013-2018年,全球人工智能领域的论文文献产出共30.5万篇,其中,中国发表7.4万篇,美国发表5.2万篇。在数量占比方面,2017年中国人工智能论文数量占比全球已经达27.7%。当前中美两国之间人工智能科研论文合作规模最大,是全球人工智能合作网络的中心,中美两国合作深刻影响全球人工智能发展。2019年中国AI芯片市场规模约为115.5亿元,在5G商用的普及和政策、技术等各因素的推动下,AI芯片有望在云计算、安防、消费电子、机器人等领域实现大规模商用,预计2021年AI芯片市场规模将达到436.8亿元。但值得注意的是,随着人工智能技术的加速普及,下游应用领域对AI算力和能耗的要求越来越高,传统冯诺依曼架构式芯片的瓶颈逐渐显露,AI芯片将朝着存算一体化方向发展。有分析师认为,存算一体AI芯片的发展前景虽受到广泛认可,但整体仍处在发展的起步阶段。从实现计算与存储的融合设计,到技术的落地、量产、规模化商用,还有较长阶段。能够率先实现技术、产品突破的企业将更容易获得资本、人才、市场的支持。世纪浪人:智慧筑基,源聚强国,深度分析中国人工智能发展概况我国人工智能发展全球论文占比情况(数据来源:艾媒数据中心)相关调查机构数据显示, 截至2017年12月31日,中国人工智能专利申请数达46284件。随着国家大力提倡、投入研发逐渐增加,人工智能运用到越来越多的行业领域,未来相关专利数量应当会持续增加,人工智能技术产业化发展前景向好。世纪浪人:智慧筑基,源聚强国,深度分析中国人工智能发展概况截止2017年我国人工智能专利申请数量(数据来源:艾媒数据中心)2018年中国人工智能领域共融资1311亿元,增长率超过100%,投资者看好人工智能行业的发展前景,资本将助力行业更好地发展。随着人工智能技术的进一步发展和落地,深度学习、数据挖掘、自动程序设计等领域也将在更多的应用场景中得到实现,人工智能技术产业化发展前景向好。1.中国步入技术驱动增长的高质量发展阶段,政策将持续加码推动芯片全面国产化中国数字经济产业已经成为驱动经济增长的新动能,2019年数字经济规模占GDP的比重达36.2%;作为数字经济产业底层基础的集成电路,却严重依赖进口,2020年前八个月,中国集成电路进口金额超过万亿元;未来政策将持续加码发展集成电路产业,实现芯片全面国产化。2.中国AI芯片有望引领国产芯片实现弯道超车,预计2023年中国AI芯片市场规模将突破千亿元5G基站、大数据中心、人工智能等新型基础建设的完善,促使AI芯片成为引领芯片行业未来发展的重要方向;政策、资本、技术、市场等多重因素将驱动AI芯片这一新赛道快速发展,中国芯片有望实现弯道超车;预计2023年中国AI芯片市场规模将超过千亿元。3.存算一体化AI芯片是未来主流方向,受益于下游需求的强劲驱动力而快速发展人工智能产业的成熟化发展驱动AI芯片由通用型向专用型发展,急剧增长的数据量对AI芯片的性能以及能耗提出了更高要求;能够兼具性能和成本的存算一体化AI芯片符合未来发展趋势,在下游需求的推动下有望快速发展。世纪浪人:智慧筑基,源聚强国,深度分析中国人工智能发展概况AI芯片概念描述直观图(来源:艾媒咨询)人工智能,作为计算机科学最前沿的发展方向,同时也是新一轮产业变革的核心驱动力,具有巨大的市场前景。面向人工智能应用的AI算法,除具有传统算法一般的性能特征,还具备处理大量非结构化数据、处理过程计算量大、参数量大等新特质,亟须强大的运算能力和高效的访存能力支撑。世纪浪人:智慧筑基,源聚强国,深度分析中国人工智能发展概况人工智能相关学科及关联关系(来源:艾媒咨询)4.中国人工智能未来热度持续目前中国整个人工智能产业规模仍在保持增长,同时国家也在不断出台各类人工智能产业扶持政策,资本市场对人工智能行业的投资热情不减,技术方面不断突破是产业增长的核心驱动力。未来人工智能产业的走向取决于算法的进步,由于算法的技术突破是决定人工智能上限的,所以未来人工智能企业拉开差距就在算法的技术突破上,谁能先在算法上取得成功,谁就能取得资本市场青睐,同时产业落地也会进一步提速。在算法方面,目前已经有深度学习和神经网络这样优秀的模型,但就目前国内人工智能算法的总体发展而言,工程学算法虽已取得阶段性突破,但基于认知层面的算法水平还亟待提高,这也是未来竞争的核心领域。虽然算法决定人工智能上限,但是目前的算法短时间内可能很难有所突破,所以算力也是目前人工智能企业竞争的一个重点方向,以目前的算力水平,主要实现商业化的人工智能技术为计算机视觉、智能语音等,未来若算力进一步突破包括算力的提升、生产成本的降低都会使人工智能技术的产业化进一步深入。

我国人工智能产业技术基础已经具备,各应用场景的技术研发及落地也进展顺利,人工智能的产业化应用趋势日趋明朗。2017年我国人工智能市场规模达到216.9亿元,同比2016年增长52.8%。产业政策规划指出,到2020年中国人工智能核心产业规模超过1500亿元、人工智能是典型的高增速、大增量的蓝海市场,未来行业发展前景广阔。人工智能技术门槛较高,目前大多数的领域的发展还依赖于国家技术战略的推动以及资本的推动。人工智能的市场分割性主要存在于技术应用场景方面,巨头大而全的布局难以深度介入,这也正是初创企业以及正在转型的非巨头上市公司机会所在。

人工智能技术无论是在核心技术,还是典型应用上都已出现爆发式的进展。随着平台、算法、交互方式的不断更新和突破,人工智能技术的发展将主要以“AI+X”(为某一具体产业或行业)的形态得以呈现。所有这些智能系统的出现,并不意味着对应行业或职业的消亡,而仅仅意味着职业模式的部分改变。任何有助于让机器(尤其是计算机)模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法和技术,都可视为人工智能的范畴,展现出无比光明的发展前景。在我们生活方面,协助人类完成此前被认为必须由人完成的智能任务。人们将不仅生活在真实的物理空间,同样生活在网络空间。网络空间中的每个个体既有可能是人,也有可能是一个人工智能。在生产方面,未来人工智能有望在传统农业转型中发挥重要作用。例如,通过遥感卫星、无人机等监测我国耕地的宏观和微观情况,由人工智能自动决定(或向管理员推荐)最合适的种植方案,并综合调度各类农用机械、设备完成方案的执行,从而最大限度解放农业生产力。在制造业中,人工智能将可以协助设计人员完成产品的设计,在理想情况下,可以很大程度上弥补中高端设计人员短缺的现状,从而大大提高制造业的产品设计能力。同时,通过挖掘、学习大量的生产和供应链数据,人工智能还可望推动资源的优化配置,提升企业效率。在理想情况下,企业里人工智能将从产品设计、原材料购买方案、原材料分配、生产制造、用户反馈数据采集与分析等方面为企业提供全流程支持,推动我国制造业转型和升级。在生活服务方面,人工智能同样有望在教育、医疗、金融、出行、物流等领域发挥巨大作用。例如,医疗方面,可协助医务人员完成患者病情的初步筛查与分诊;医疗数据智能分析或智能的医疗影像处理技术可帮助医生制定治疗方案,并通过可穿戴式设备等传感器实时了解患者各项身体指征,观察治疗效果。在教育方面,一个教育类人工智能系统可以承担知识性教育的任务,从而使教师能将精力更多地集中于对学生系统思维能力、创新实践能力的培养。

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