中國信通院：2021認知智能發展研究報告（40頁）.pdf

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1、1950-2020 年，全球認知智能領域發表的論文中，涉及最多的技術領域包括知識庫、語義網、自然語言處理、機器學習、神經網絡、知識表示等。近 10 年，認知智能領域學術研究加速發展，相關技術領域論文發表數量占累計發表總數的 37.4%。其中，以知識圖譜、語義網、自然語言處理、機器翻譯等為代表的認知智能技術研究熱度更是快速攀升，論文發表數量占累計發表總數比重均超過 50%。此外，專家系統、數據挖掘等領域研究熱度逐年下降。美國是認知智能領域學術研究的全球引領者。1950-2020 年間，美國累計論文發表數量穩居世界第一。論文發表數量排名前十的機構中，有 6 所位于美國。中國在相關技術領域論文發表數

2、量雖然僅次于美國，但是質量上與美國還有一定差距，領先科研機構還沒有形成集群優勢。目前僅有中國科學院、上海交通大學在相關技術領域論文發表數量位列全球前十。認知智能標準化建設越來越多地得到了國內外各標準化組織、企業和學術界的關注，目前已經發布和正在研制的各類標準超過 30項，涉及國際標準、國家標準、行業標準等多種類別，參與者覆蓋了中國信息通信研究院、中國電子技術標準化研究院、中國人工智能產業發展聯盟、騰訊、竹間智能科技、思必馳等多類主體，各方正積極參與到相關行業標準的制定中來，共同推動認知智能標準體系加速健全。情感計算通過計算科學、心理科學和認知科學的結合，賦予計算機像人類一樣識別、理解、產生和表

3、達情感的能力，主要涉及人臉表情、語音、肢體語言、文字語言等多種信號。主要技術路徑是從生理學或心理學角度出發，通過各類傳感器獲取脈搏、表情、聲音等信號，對其進行建模和識別，轉化為情感信號，并與情感機理對應起來。近年來，情感計算逐漸向海量數據、多模態計算等方向發展，并將模式識別、計算機視覺等研究成果運用于情感識別和理解，集文字、語音、肢體語言、表情等多種交流途徑為一體，集中處理各類信息，實現情感的綜合理解與表達。隨著情感計算技術的快速發展，基于人臉表情、聲紋識別、文字等的情感計算已經在客戶服務、智能營銷、課堂教學與心理咨詢等領域得到廣泛應用，涌現出研究語音情緒的 Beyond Verbal、研究文本情緒的 AIchemyAPI、研究表情的曠視科技、研究多模態情感計算的竹間智能科技等領軍企業。Affectiva 等更是將情緒監控引入智能駕駛，一旦駕駛員出現嗜睡、過度焦慮或易怒狀態，自動駕駛系統就會及時接管汽車。