中國人工智能發展情況如何？現狀分析

中國人工智能發展情況

從2010年至今，深度學習算法的快速發展極大地提升了人工智能的相關能力，使得人工智能得到了蓬勃發展。隨著芯片、云計算技術發展帶來的算力提升，物聯網、大數據技術發展帶來的數據爆發，人工智能技術也滲透到了各行各業。

人工智能的各種應用正在逐漸從實驗室走向商業化場景，尤其在零售、交通、金融、教育和醫療等領域，人工智能技術的應用已經產生了明顯的商業效應。這些領域也成為了人工智能首先落地的場景，市場規模、企業數量和投資額度都有著明顯的增長。

然而，目前人工智能應用受限于特定場景，并且需要大量的手工數據標注，主要解決特定領域的特定問題。距離真正實現類似人腦的，具有自主 學習能力的通用人工智能仍然有很長的距離。對于復雜問題的處理和分析，目前的人工智能技術依然力有未逮。從現實角度來講，隨著應用領域的拓展，大量數據集的收集和標注，各種新型人工智能算法的不斷發展，人工智能技術與邊緣計算、5G、區塊鏈的逐漸融合必將催生出人工智能在多元化的應用場景中不斷落地。

人工智能現狀分析

目前人工智能技術主要集中在四個領域：自然語言處理(NLP)，計算機視覺(CV)，智能語音和知識圖譜。

自然語言處理主要研究人類如何與計算機通過自然語言進行溝通和交流，需要通過語言表達，語言建模，機器翻譯，語言生成等技術實現。

計算機視覺主要通過模仿人類的視覺系統來獲取近似于人類的獲取、認知和理解分析圖像和視頻的能力，主要通過圖像分類，目標檢測，目標跟蹤和內容理解等技術來實現。

智能語音則是通過分析理解合成人類的語音從而達到機器人與人類進行語音交流的過程，主要通過語音識別，語音合成和語音測評技術來實現。

知識圖譜將知識通過節點和關系以網狀形式呈現出來，可以用于挖掘不同領域的融合關系。

目前專用型的人工智能已經覆蓋了許多不同的商業化場景應用，其中消費領域的人工智能應用是商業化的主流。伴隨著產業升級，人工智能+產業正在成為未來深耕發展的方向，通過人工智能賦能以制造業，交通業為代表的傳統產業為人工智能的商業化發展帶來了新的機遇。

人工智能對于產業的驅動主要通過以下四個方向來實現：

(一)對勞動力的賦能和替代，提高生產效率

人工智能最直接的應用在于自動實現，除了可以替代傳統自動化設備可以完成的重復性、危險性工作外，人工智能還可以完成一些復雜的、專業的、靈活的、需要一定學習能力才能完成的工作。在這些工作中，人工智能可以有效提升工作效率，降低人力開銷，為企業帶來明顯的效益，提升企業的商業競爭力。

(二)對管理決策的智能支持和精準運營

人工智能技術可以快速處理分析海量數據，對用戶進行精確畫像，通過對多元異質數據進行聯合建?？梢詫崿F個性化的需求分析和管理。人工智能可以為企業管理者提供決策和分析建議，提升企業的管理效率，未來將成為企業管理者的標配。

(三)對資源的合理高效調動和利用

通過人工智能技術和海量數據來達到對資源的高效調動和精準配置，可以提升資本的效率、速度和準確性，將資本\資源精準地投放到關鍵領域。使用人工智能技術可以快速把握市場商機，降本增效提升資源利用率，同時通過風險管理達到降低風險的目的。