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日前，中國信息通信研究院與中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟聯(lián)合發(fā)布《人工智能核心技術(shù)產(chǎn)業(yè)白皮書》（以下簡稱“白皮書”），探討以深度學(xué)習(xí)技術(shù)為主要驅(qū)動力的人工智能發(fā)展?fàn)顩r、技術(shù)創(chuàng)新重點與產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢，總結(jié)“十三五”期間我國發(fā)展情況并提出“十四五”期間的發(fā)展方向與機遇，推動我國人工智能的技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)發(fā)展。
報告指出，當(dāng)前，雖然資本市場的泡沫逐步破裂，但優(yōu)質(zhì)企業(yè)的估值仍在持續(xù)增長，獨角獸企業(yè)不斷出現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)良性發(fā)展態(tài)勢。深度學(xué)習(xí)技術(shù)局限性似乎導(dǎo)致人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展將遇天花板，然而事實并非如此。雖然，可解釋性、理解推理等局限性已顯現(xiàn)。但這是下一時期理論技術(shù)突破重點，不能因此否定圖像識別、語音合成、機器翻譯等感知類任務(wù)上的應(yīng)用技術(shù)成就和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用場景。
（一）深度學(xué)習(xí)試圖從多角度融合創(chuàng)新，開啟認(rèn)知時代仍在探索
深度學(xué)習(xí)仍然是人工智能技術(shù)發(fā)展的主導(dǎo)路線；業(yè)界不斷探索深度學(xué)習(xí)解決問題的邊界，推動人工智能進入感知增強時代；深度學(xué)習(xí)加速探索與多元學(xué)習(xí)方式、多種技術(shù)分支的結(jié)合，少量數(shù)據(jù)訓(xùn)練、弱化人為干預(yù)以及多模態(tài)學(xué)習(xí)成為下一時期的發(fā)展關(guān)鍵；直面推理理解問題的算法路徑尚無定論，距離認(rèn)知時代到來仍需數(shù)年。
（二）任務(wù)場景愈加復(fù)雜，倒逼學(xué)習(xí)方式多元化發(fā)展
深度強化學(xué)習(xí)不斷演進，加速提升自主決策能力。深度強化學(xué)習(xí)加速拓展任務(wù)邊界，突破性解決多人棋牌、即時戰(zhàn)略游戲等多智能體非完全信息博弈任務(wù)。另一方面，深度強化學(xué)習(xí)不斷提升復(fù)雜任務(wù)的能力，逐步拓展至芯片設(shè)計、音樂編曲等對知識技能要求更高的領(lǐng)域。
（三）深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論體系嘗試顛覆性創(chuàng)新，多分支融合趨勢漸顯
深度學(xué)習(xí)局限性日益凸顯，理論體系探索革新；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他技術(shù)分支加速融合發(fā)展，人工智能頭部企業(yè)、高校開始摸索深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與知識圖譜、傳統(tǒng)及其學(xué)習(xí)等分支的融合創(chuàng)新。
（四）預(yù)訓(xùn)練模型加速演進，試圖實現(xiàn)語言處理領(lǐng)域的通用智能
預(yù)訓(xùn)練模型參數(shù)已至萬億級，訓(xùn)練成本之高幾乎成為業(yè)內(nèi)頭部玩家的專屬技術(shù)路徑；預(yù)訓(xùn)練模型已進入可直接用于多種自然語言處理任務(wù)的“通用”智能階段。
（五）模型小型化成為提升模型運行效率的關(guān)鍵
深度學(xué)習(xí)模型效率提升成為應(yīng)用落地的關(guān)鍵突破點；模型小型化成為提升模型運行效率的主要方向，與此同時，開發(fā)框架中的模型壓縮功能創(chuàng)新活躍，模型壓縮已成為開發(fā)框架必不可少的關(guān)鍵能力。
（六）深度學(xué)習(xí)應(yīng)用加速推動智能計算革命
深度學(xué)習(xí)應(yīng)用加速推動云端計算范式進入高性能計算時代；計算模式走向云邊協(xié)同，端側(cè)場景化算力成爆發(fā)新方向，預(yù)計未來三年，面向工業(yè)電子、汽車電子和傳統(tǒng)消費電子應(yīng)用等場景化智能計算芯片增長迅速，市場容量年復(fù)增長率高達100%以上，成為推動智能芯片產(chǎn)業(yè)主要驅(qū)動力量。
（一）從謀求單點技術(shù)的“極致”，向場景化綜合生態(tài)發(fā)展
單項技術(shù)的“理論”準(zhǔn)確率不再是智能企業(yè)的比拼重點，產(chǎn)業(yè)進入應(yīng)用場景“跑馬圈地”新階段。場景化綜合生態(tài)模式開始清晰，與“類”安卓開發(fā)者生態(tài)共同驅(qū)動產(chǎn)業(yè)發(fā)展。
（二）以科技巨頭引領(lǐng)的產(chǎn)業(yè)垂直整合速度不斷加快
算力、軟件框架、研發(fā)平臺、技術(shù)服務(wù)的縱向一體化幾乎成為全部頭部科技企業(yè)的共識。人工智能硬件、算法、軟件平臺與行業(yè)應(yīng)用場景的結(jié)合緊密度空前，驅(qū)使不同環(huán)節(jié)具備點狀競爭力的科技巨頭爭相探索行業(yè)實際應(yīng)用需求。
（三）開發(fā)框架格局逐步清晰，已從百花齊放向幾家分爭轉(zhuǎn)變
目前，業(yè)界開源開發(fā)框架主導(dǎo)權(quán)基本被谷歌TensorFlow、臉書Pytorch等掌握；微軟CNTK、日本初創(chuàng)企業(yè)首選網(wǎng)絡(luò)（preferred networks）Chainer、加拿大蒙特利爾大學(xué)主導(dǎo)的Theano等早期熱點框架已通過與主流框架合并或直接停止更新的方式退出歷史舞臺。
（四）以研發(fā)和技術(shù)服務(wù)為核心，產(chǎn)業(yè)開始打造平臺化發(fā)展模式
當(dāng)前，人工智能平臺發(fā)展步伐加快，2020年上半年我國人工智能研發(fā)平臺市場規(guī)模達1.4億美元，復(fù)合增長率超30%；頭部智能技術(shù)服務(wù)平臺的單日調(diào)用次數(shù)已過萬億次，如阿里AI服務(wù)的日調(diào)用規(guī)模超1萬億次，日處理圖像10億張。
（五）智能計算產(chǎn)業(yè)形態(tài)初顯，呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展態(tài)勢
智能計算已初步形成智能芯片、軟硬協(xié)同、多樣化算力供給模式的產(chǎn)業(yè)形態(tài)。云側(cè)智能芯片市場仍以英偉達為主導(dǎo)，云服務(wù)提供商及初創(chuàng)企業(yè)正在持續(xù)加大布局力度；端側(cè)多元化應(yīng)用催生大量創(chuàng)新探索，傳統(tǒng)芯片企業(yè)和終端企業(yè)相對領(lǐng)先；圍繞智能計算芯片的軟件工具開始從基礎(chǔ)計算向場景計算轉(zhuǎn)變；多樣化算力供給模式開始顯現(xiàn)。
（六）全球數(shù)據(jù)鴻溝仍在加大，開放共享機制與數(shù)據(jù)服務(wù)能力加速構(gòu)建
當(dāng)前，各國政府、頭部企業(yè)持續(xù)推動數(shù)據(jù)的開放共享，數(shù)據(jù)原則、數(shù)據(jù)合作、數(shù)據(jù)規(guī)范與數(shù)據(jù)共享平臺成為重點。
（七）以開源開發(fā)框架為核心的生態(tài)體系雛形漸顯，多種小生態(tài)同步形成
產(chǎn)業(yè)主體以自身優(yōu)勢切入，初步形成四種小生態(tài)模式。一是人工智能全面融入云服務(wù)體系，云服務(wù)廠商積極構(gòu)建AI基礎(chǔ)設(shè)施生態(tài)；二是人工智能技術(shù)服務(wù)企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)以視覺、語音等技術(shù)優(yōu)勢切入，加速打造垂直行業(yè)技術(shù)服務(wù)平臺和解決方案生態(tài)；三是傳統(tǒng)企業(yè)以行業(yè)經(jīng)驗切入，強調(diào)解決問題的實際應(yīng)用能力，積極構(gòu)建圍繞基礎(chǔ)科研、成果轉(zhuǎn)化、產(chǎn)業(yè)培育多維度的創(chuàng)新生態(tài)；四是硬件廠商以芯片設(shè)計、整機集成為切入點，加速構(gòu)建軟硬協(xié)同產(chǎn)業(yè)生態(tài)。
如果您想下載本文的報告，可以在水木人工智能學(xué)堂（公眾號：smaiedu）回復(fù)關(guān)鍵詞“ai179”獲取。
來源 | 中國信息通信研究院、中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟
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