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06-17
自深度学习算法2019年提出，大数据在2019年爆发式增长以来，人工智能领域的各个技术分支也不断发展。
人工智能相关产业化规划和商业化模式逐渐清晰。
人工智能细分领域技术分支的代表性企业及其竞争格局也逐渐形成。
。
近日，中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室发布《 年人工智能发展白皮书》，关于人工智能关键技术（计算机视觉技术、自然语言处理技术、跨媒体分析推理技术、智能自适应学习技术、群体智能技术、自主无人系统技术、智能芯片技术、脑机接口技术等）、人工智能典型应用行业及场景（安防、金融、零售、交通、教育、医疗、制造、健康等） .) 已整理出来。
基于调查数据，重点分析人工智能各个细分领域的关键技术和产业应用，推出全球人工智能企业TOP20榜单，微软、谷歌、Facebook、百度位居榜首。
白皮书显示，中国人工智能的全球影响力不断增强，成为引领人工智能创新落地的有力竞争者。
在人工智能渗透到各行各业的过程中，人工智能主要技术仍然掌握在大型科技公司手中，人工智能开放创新平台让AI惠及更多企业和用户，对于推动人工智能发展具有重要意义。
整个行业加速人工智能化。
对智能社会的建设具有重要的推动价值。
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来源：中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室《年人工智能发展白皮书》人工智能关键技术不断突破1.计算机视觉技术计算机视觉（Computer Vision）是研究如何让机器“看”的科学”。
它是指使用相机和计算机代替人眼来识别、跟踪和测量目标的科学。
计算机视觉技术近年来取得了快速发展。
学术上的主要原因是，基于深度学习的计算机视觉算法在ImageNet数据库上的识别精度在2016年首次超过了人类。
同年，谷歌也开源了自己的深度学习算法。
计算机视觉系统的主要功能是图像采集、预处理、特征提取、检测/分割和高级处理。
2、自然语言处理技术自然语言处理（Natural Language Processing）是通过建立形式化计算模型来分析、理解和处理自然语言的学科。
它也是一门横跨语言学、计算机科学、数学等领域的学科。
跨学科。
自然语言处理是指利用计算机对自然语言的形式、发音、意义等信息进行处理，即对文字、词语、句子的输入、输出、识别、分析、理解和生成的运算和处理和章节。
自然语言处理的具体形式包括机器翻译、文本摘要、文本分类、文本校对、信息提取、语音合成、语音识别等。
可以说，自然语言处理需要计算机理解自然语言。
自然语言处理机制涉及自然语言理解和自然语言生成两个过程。
自然语言理解让计算机将输入的语言转化为有趣的符号和关系，然后根据目的进行处理；自然语言生成是将计算机数据转换为自然语言。
实现人与机器之间的信息交换是人工智能、计算机科学和语言学界共同面临的重要课题。
自然语言处理的研究可以分为基础研究和应用研究两部分。
语音和文本是这两类研究的重点。
基础研究主要涉及语言学、数学、计算机科学等领域，相应的技术包括消歧、语法形式化等。
应用研究主要集中在自然语言处理应用的领域，如信息检索、文本分类、机器翻译、由于我国基础理论即机器翻译的研究起步较早，基础理论研究是任何应用的理论基础，因此语法、句法、语义分析等基础研究一直是研究的重点。
研究。
随着Internet网络技术的发展，智能检索的研究近年来也逐渐升温。
近年来，计算机视觉在工业界和学术界不断取得突破。
取得代表性成果的组织包括谷歌、阿里巴巴、百度、搜狗、科大讯飞、清华大学、艾伦人工智能研究院等高校/研究机构等公司，以及其他各类组织或个人。
3.跨媒体分析推理技术。
过去，媒体信息处理模型往往只对单一形式的媒体数据进行推理和分析，例如图像识别、语音识别、文本识别等。
然而，越来越多的任务需要类人的能力。
对多种形式（文本、音频、视频、图像等）信息的协同综合处理，就是跨媒体分析和推理。
跨媒体是一个比较宽泛的概念，不仅表现在网络文本、图像、音频、视频等复杂媒体对象的共存，而且表现在各种媒体之间形成复杂的关系和组织结构。
对象，并且还表现在不同模型的存在中。
动态媒体对象具有高度交互性，并且跨媒体或平台集成。
通过“跨媒体”，可以从各个侧面表达相同的语义信息，比单一媒体对象及其特定模态更全面地反映特定的内容信息。
相同的内容信息在各种媒体对象之间交叉传播和集成。
只有对这些多模态媒体进行整合分析，才能尽可能全面、正确地理解这个跨媒体综合体所包含的内容信息。
跨媒体分析与推理技术主要包括几个研究领域：跨媒体检索、跨媒体推理、跨媒体存储。
可应用于网络内容监管、舆情分析、信息检索、智慧医疗、自动驾驶、智能穿戴设备等场景。
4、智适应学习技术作为教育领域最具突破性的技术，智适应学习技术模拟了教师对学生一对一教学的过程，赋予学习系统个性化教学的能力，与传统教学方式不同数千人。
与传统教学方式相比，智适应学习系统给学生带来个性化的学习体验，提高学生的学习投入度和学习效率。
采用智能自适应学习技术的学习系统可以根据学生的具体学习情况提供个性化的学习解决方案，包括定位学生的知识差距，持续评估学生的学习能力水平和知识状况，实时动态地提供个性化的学习内容。
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智适应学习技术让一直困扰教育领域的质量、成本、可及性三个矛盾因素成为历史。
智能自适应学习技术体系包括知识状态诊断、能力水平评估、学习内容推荐等。
知识现状诊断技术是指通过少量试题在短时间内准确诊断出学生的知识漏洞。
该技术最常用的算法是知识空间理论。
能力水平评估技术是指评价学生知识掌握情况，分析学生学习能力、学习思维和学习方法的提高情况。
该技术最常用的算法是项目响应理论和贝叶斯知识跟踪。
学习内容推荐技术是指根据学生的学习情况推荐合适的学习内容。
该技术最常用的算法是机器学习算法。
该算法以学生的所有信息作为输入，输出就是学生下一步需要学习的内容，达到学习效率最大化的目的。
目前，全球有超过1亿学生在使用智适应学习系统，覆盖各个年龄段，从小学到高中，再到高等教育、职业教育和成人教育。
它已应用于文科、理科、工科、医学等不同学科领域。
5、群体智能技术群体智能（collective Intelligence）又称集体智能、群体智能。
群体智慧是一种共享智慧。
这是一个收集许多人的意见并将其转化为决策的过程。
它用于降低单个人随机决策的风险。
群体智能的研究实际上可以认为是属于社会学、商学、计算机科学、大众传媒和大众行为学的一个子学科，研究从夸克层面到细菌、植物、动物和人类社会层面的群体行为。
场地。
群体智能最早起源于对以蚂蚁、蜜蜂等为代表的社会性昆虫群体行为的研究。
自2006年意大利学者Dorigo提出蚁群优化（ACO）理论以来，群体智能作为一种理论被正式提出。
，并逐渐引起了大批学者的关注，从而掀起了研究高潮。
2006年，肯尼迪等学者提出了粒子群优化（PSO）算法，此后群体智能研究迅速扩展。
目前群体智能的研究主要包括智能蚁群算法和粒子群算法。
智能蚁群算法主要包括蚁群优化算法、蚁群聚类算法和多机器人协作系统。
其中，蚁群优化算法和粒子群优化算法在解决实际问题中应用最为广泛。
6、自主无人系统技术自主无人系统是指无需人工干预，可以通过先进技术进行操作或管理的系统。
它是由机械、控制、计算机、通信、材料等技术组成的复杂系统。
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自主无人系统可应用于无人车、无人机、服务机器人、空间机器人、海洋机器人、无人车间、智能工厂等场景，并能降本增效。
7、智能芯片技术近年来，我国学术界和产业界都加大了芯片技术的研发力度，国产智能计算芯片技术不断取得新成果。
一些基于传统计算架构的芯片与各种软硬件加速方案的结合，在一些人工智能应用场景中取得了巨大的成功。
然而，由于市场需求的多样性，任何单一的设计和方法都很难取得成功。
适合各种情况。
因此，学术界和工业界涌现了多种专门针对人工智能应用的新颖设计和方法，涵盖了从半导体材料、器件、电路到架构的各个层面。
8、脑机接口技术脑机接口（BCI）是人或动物大脑（或脑细胞培养物）与外部设备之间建立的直接连接路径。
通过单向脑机接口技术，计算机可以接受大脑的命令或向大脑发送信号，但不能同时发送和接收信号。
双向脑机接口允许大脑和外部设备之间进行双向信息交换。
自2017年美国率先宣布启动“大脑计划”以来，欧洲、日本、韩国等相继参与“大脑科技”竞赛项目。
公开数据显示，全球脑机接口相关领域的研发支持已超过1亿美元。
人工智能赋能行业和应用场景在人工智能技术向各行各业渗透的过程中，由于使用场景的复杂程度不同、技术发展水平不同，不同的产品具有不同的成熟度。
比如，在教育、音响行业的核心环节已经有成熟的产品，技术成熟度高，用户心理接受度高；在个人助理和医疗行业的核心环节，已经出现了实验性初步成熟的产品，但由于场景的复杂性和个人的参与性，对于隐私和生命健康问题，目前用户的心理接受度较低；自动驾驶和咨询行业在核心环节还没有成熟的产品，无论是技术还是用户的心理接受度都没有达到足够成熟的水平。
在人工智能技术向各行各业渗透的过程中，安防、金融行业人工智能使用率最高，其次是零售、交通、教育、医疗、制造、健康等行业。
安防行业围绕视频监控不断改革升级。
在政府的大力支持下，我国建成了集数据传输和控制于一体的自动化监控平台。
随着计算机视觉技术的突破，安防行业正在快速走向智能化。
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金融行业拥有良好的数据积累，在自动化工作流程及相关技术的应用方面取得了良好的成果。
组织的战略和文化也比较先进，因此人工智能技术也得到了很好的应用。
零售行业在数据积累、人工智能应用基础、组织架构等方面都有一定的基础。
交通运输行业基于组织基础和人工智能应用优势明显，已开始布局自动驾驶技术。
虽然教育行业的数据积累较弱，但行业整体对人工智能高度重视，并开始将人工智能技术融入到实际业务中，未来发展可期。
医疗健康行业拥有多年??的医疗数据积累和简化的数据使用流程，因此具有强大的基于数据和技术的优势。
制造业虽然组织基础相对薄弱，但拥有大量优质数据积累和自动化工作流程，为人工智能技术的介入提供了良好的技术基础。
安防：综合应用于安防、警务、治安、行人和交通监控等场景。
金融：以智能风控为主，同时渗透到支付、理赔、投资研究、投资咨询等场景。
零售：人工智能提高整个零售流程的效率，优化消费者体验。
交通：人工智能应用于拥堵分析、路线优化、车辆调度、驾驶辅助等场景，有效改善交通问题。
教育：从外到内，人工智能技术逐渐深入到学习过程中。
医疗：从影像分析、辅助诊疗、健康管理等角度充当医患助手。
制造：帮助优化生产制造，减少重复劳动，实现智能制造。
健康：降低健康管理成本，实现互动革命，增强人体机能。
人工智能开放创新平台逐步建立。
尽管人工智能技术不断渗透到许多行业和商业场景，但目前的人工智能能力仍然不是像云计算那样可以随时使用的通用资源。
人工智能主要技术仍然掌握在大规模科技公司和互联网巨头手中，如果人工智能能够惠及更多企业和用户，人工智能社会的建设将明显加速。
在政府和大公司的引领下，越来越多的开放人工智能平台开始出现。
2017年，科技部等部门经过充分研究论证，确定了5个国家新一代人工智能开放创新平台：依托百度、阿里云、腾讯、科大讯飞、商汤科技，打造自动驾驶、城市大脑、是医学影像、智能语音、智能视觉人工智能开放创新平台，是由科技部、国家发改委、科技部等15个部门组成的新一代人工智能发展规划推进办公室。
财政部、教育部、工业和信息化部、中科院推动项目、基地、人才统筹规划。
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