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  • 来源:专知、图灵人工智能人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力,正在释放历次科技革命和产业变革的巨大能量。持续探索新一代人工智能应用场景,将重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,催生...

    来源:专知、图灵人工智能

    人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力,正在释放历次科技革命和产业变革的巨大能量。持续探索新一代人工智能应用场景,将重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,催生 新技术、新产品、新产业。作为数字经济转型升级的推动力和新一轮科技竞赛的制高点之一,近年来人工智能被提升到国家战略高度。

    2017至2019年,连续三年的政府工作报告中均提及加快人工智能产业发展;2020年,人工智能更是与SG基站、大数据中心、工业互联网等一起被列入新基建范围。在 “新基建“ 背景下,人工智能将为智能经济的发展和产业数字化转型提供底层支撑, 推动人工智能与SG、云计算、大数据、物联网等领域深度融合。

    一、对2021年形势的基本判断

    (一)新兴技术持续孕育,以人工智能为核心的集成化技术创新将加速

    2020年以来,我国人工智能单点技术应用更加成熟,但人工智能与相关技术的协同规模化和产业化应用尚在早期,对经济高质量发展的赋能效率有待提升。我们判断,未来人工智能单项技术独立发挥作用将面临天花板。预计2021年,虚拟现实、超高清视频、新兴汽车电子等新技术、新产品将不断孕育涌现,并与人工智能加速交叉集成,推动生产生活方式和社会治理方式智能化变革的经济形态;与此同时,人工智能与5G、云计算、大数据、工业互联网、物联网、混合现实(MR)、量子计算以及区块链、边缘计算等新一代信息技术互为支撑。通过智能技术产业化和传统产业智能化,人工智能将为智能经济的发展和产业数字化转型提供底层支撑,推动人工智能与5G与云计算、大数据、物联网等领域深度融合,形成新一代信息基础设施的核心能力。

    具体方向上,以交叉融合为特征的集成化创新渐成主流,多种新兴技术交叉集成的价值将使人工智能发挥更大社会经济价值。预计2021年,人工智能将与汽车电子等领域加速融合,实现感知、决策、控制等专用功能模块,推动形成自动驾驶、驾驶辅助、人车交互、服务娱乐应用系统,进一步革新传统汽车产业链,使汽车加速智能化、网联化;人工智能有望与虚拟现实技术的相结合,为生产制造、家装等提供工具,并为虚拟制造、智能驾驶、模拟医疗、教育培训、影视娱乐等提供场景丰富、互动及时的平台环境。

    (二)智能经济初现雏形,泛在智能发展迅猛

    新冠疫情成为未来一段时期全球发展的“新常态”,国内外均处于经济社会创新发展和转型升级期,对人工智能的运用需求迫切,我们判断,随着算法的创新、算力的增强、数据资源的累积,智能化基础设施的建设和传统基础设施将实现智能化升级,人工智能技术有望推动经济发展全要素的智能化革新。

    展望2021年,人工智能进一步推动数字经济进入到智能经济的新阶段,智能经济这一新型经济形态已初现雏形,人工智能将与实体经济加速融合,成为新常态下产业转型升级的重要赋能源头之一,不仅推进智能制造、智能物流、智能农业、智慧旅游以及智能医疗、智慧城市等模式和业态的创新,还带动智能运营、智能软件、智能硬件、智能机器人等新产品发展,泛在化的智能经济发展将初见雏形。

    人工智能将赋予信息物理系统(cPS>新的内涵,使之成为更具普遍性的人机协同系统。未来,万物互联必然带来网络的泛在、数据的泛在和应用需求的泛在,人工智能的应用场景将从拓展到更多行业和更多领域、更多环节、更多层面,任何人、任何单位在任何时间、任何地点都能使用的泛在智能将加速实现,这也将进一步推动人工智能技术与实体经济各领域的深度融合。

    具体方向上最具潜力的领域,预计2021年制造业将是人工智能应用场景最为丰富、其应用需求贯穿制造业全生命周期,将成为未来人工智能融合应用的关键领域,人工智能与制造业的深度融合将在制造业更多环节、更多层面得到推广和深化,需求导向、痛点聚焦将成为人工智能与制造业融合的关键之一,人工智能产品和服务将落在具体的工业智能产品或具体行业领域的系统解决方案上,此外,由于大多数产业链企业还未从人工智能应用中大规模获取价值,因此安全性与投入产出比将成为制造企业应用人工能的重要决策依据,其附加值提升关键点将逐瓶由设备价值挖掘转向用户价值挖掘。

    (三)场景赋能成为主旋律,典型场景将成为融资重点

    随着我国人工智能技术的逐渐成熟,应用模式与商业模式的成形,人工智能市场和产业发展将持续向好,截至2020年G月底,我国人工智能核心产业规模达770亿元,人工智能企业超过2600家,已成为全球独角兽企业主要集中地之一,“场景决定应用、应用决定市场、市场决定企业发展前景”的人工智能投融资逻辑进一步获得各界认可。预计2021年,人工智能领域细分化和专业化程度将进一步提升,人工智能应用广泛的商业化落地阶段来临,政府和市场对于与具体应用场景特别是与实体经济应用需求紧密结合的应用将更加关注。

    具体而言,预计2021年地方政府对人工智能产业发展的热度将持续,地方扶持政策、举措等也将变得更加务实和具备可操作性,应用将成为政府关注和紧抓的重要内容,国内更多城市(群)将聚焦智能芯片、智能无人机、智能网联汽车、智能机器人等优势产业,面向医疗健康、金融、供应链交通、制造、家居、轨道交通等重点应用领域,积极构建符合本地优势和发展特点的人工智能深度应用场景,预计未来一年新零售、无人驾驶、医疗和教育等易落地的人工智能应用场景将更加受到资本关注。同时,由于中国在人工智能底层技术方面仍落后于美国,随着人工智能在中国的进一步发展,底层技术的投资的热度将持续增长,那些拥有顶级科学家团队、雄厚科技基因的底层技术创业公司将获得资本市场的持续资金注入,资本市场的转变将推动人工智能更加强调理性,各大企业将扎根场景深挖落地应用,使得人工智能产品真正“有用”。

    (四)“新基建”赋能各行各业,人工智能产业底层支撑持续提升

    中央经济工作会议于2018年首次提出“新基建”这一概念,指出要发挥投资关键作用,加大制造业技术改造和设备更新,加快5G商用步伐,加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设,此后已有7次中央级会议或文件明确表示加强“新基建”。2020年3月4日,中共中央政治局常务委员会召开会议,提出加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度,引发更大关注。“新基建”具有新时代的丰富内涵,既符合未来经济社会发展趋势,又适应中国当前社会经济发展阶段和转型需求,在补短板的同时将成为社会经济发展的新引擎,人工智能“新基建”对人工智能产业发展具有重大意义。预计2021年,围绕算法、数据和计算力等人工智能新基建的“三驾马车”,人工智能产业链建设力度将继续增大。

    具体而言,在算力方面联网的设备将增加至500亿台2021年我国5G通信网络部署加速,接入物数据的增长速度越来越快,人工智能训练所需的计算量将进一步呈现指数增长,相关行业对算力的需求将更为庞大,领先互联网公司大数据量将达到上千PB,传统行业龙头型企业数据量将达到PB级,个人产生数据达到TB级,GPU, ASIC, FPGA等计算单元将成为支撑我国人工智能技术发展的底层硬件能力,围绕三驾马车开展的产业链建设力度将持续加强。在算法方面,Cafe框架、CNTK框架等分别针对不同新兴人工智能算法模型进行收集整合,可以大幅度提高算法开发的场景适用性,人工智能算法从RNN, LSTM到CNN过渡到 GAN和BERT还有GPT-3等,不断涌现的新兴学习算法将在主流机器学习算法模型库中得到更高效的实现。

    二、需要关注的几个问题

    (一)人工智能规模化基础算力支撑能力有限

    多样化的人工智能产业应用数据和更复杂的深度学习算法,需要强大计算能力作为实现支撑,预计2021年数据量仍将保持爆炸性增长,人工智能算法模型将更趋复杂,需要更高水平的计算能力,但能提供规模化人工智能算力支持的国内企业还很有限,我国整体在人工智能算力基础设施方面准备不足。据专业机构预计,人工智能、5G通信等新一代信息技术的普及,将使得全球新创建的数据量将从2018年的33ZB快速增长到2025年的175ZB,这要求计算机的运算能力不断升级;2010年以来,随着GPU芯片的普及,FPGA和ASIC芯片加速发展并被应用于人工智能领域,2020年超级计算机的计算能力将达到每秒百亿亿次的水平。

    然而,伴随人工智能发展对算力需求的不断迭代升级,国内人工智能芯片企业大量仍然大量依赖高通、英伟达、AMD、赛灵思、美满电子、EMC以及安华高、联发科等国际巨头提供符合要求的芯片产品,国内企业产业链龙头企业的发展与巨头相比尚在探索期;在商用服务器领域,IBM, HPE、戴尔等国际巨头稳居全球服务器市场前三位,浪潮、联想、新华三、华为等国内企业市场份额有限。

    (二)开源开放的人工智能算法平台及框架缺失

    本轮人工智能产业发展以深度学习技术为主要引擎,开源开放的深度学习底层环境为技术的进化和创新提供了基础性保障,我国亚需通过开源开放的方式扩大技术影响力、推动技术创新、聚焦产业生态发展,并为人工智能技术的产品溯源和系统可信评估提供新的解决途径。但我国开源生态建设起步相对较晚,对人工智能开源核心平台和框架参与不足,全球主流人工智能算法框架与平台的主导者是谷歌、脸书、亚马逊、微软等美国企业,百度、第四范式以及旷视科技、商汤科技、依图科技等国内企业的算法框架和平台尚未得到业界的广泛认可和应用,我国在深度学习框架核心技术领域支撑不足,主要体现在:核心技术和相关技术创新能力有限,对神经网络模型的训练性能和跨平台支持能力不足;对深度学习框架的超前设计和开发能力不足,对模块化开发、跨平台支持的研究滞后,不利于我国形成完整的人工智能产业生态,且对我国信息基础设施安全、产业安全、数据安全存潜在负面影响。芯片已经让不少中国企业和开发者有了覆舟之戒,深度学习框架却刚刚引起关注,缺少核心技术将会直接影响到未来人工智能产业相关联的芯片、系统以及软硬件平台等产业发展。

    (三)产业数据标准化和互联互通水平严重不足

    数据是人工智能迭代创新的核心要素,大数据、云、物联网、5G通信等新一代信息技术的发展产生了前所未有的海量数据,且数据的增长速度越来越快。我国人工智能技术虽然已在制造、交通、电子商务、金融、医疗等领域实现试点应用,但行业内上下游企业对产业数据的应用呈现各自为阵、重复用功、规模零星、标准不一、场景各异的特点,单一行业或企业的成功经验很难迁移,在事实上迟滞了广大中小企业利用人工智能技术提高生产力、实现高质量发展的步伐。不同行业之间数据来源更为繁杂,数据质量参差不齐,标注水平不一,缺少数据标准和整合共享渠道,导致各行业之间、单一行业内部的数据均尚未实现有效互联互通和有机整合,极大降低了数据的可用性和可迁移性。

    (四)尚未形成嵌入行业场景的定制化人工智能基础设施建设评估框架

    典型应用场景作为技术重要“试验场”和“加速器”,其评估、选择和打造将决定各行各业能否有效利用人工智能基础设施提升智能化水平、实现智能化转型。目前,我国尚未有效发掘丰富数据和多样化场景的发展潜力,对嵌入行业场景的人工智能“新基建”需求提炼和特点把握不到位;虽然拥有庞大的数据规模以及更丰富的应用场景,尤其在金融、医疗、教育、制造、零售以及智慧城市、政府服务等领域有巨大的基础数据积累和新一代基础设施需求,但是普遍缺乏对人工智能算力需求的充分评估,缺少结合自身行业对深度学习算法的把握理解和应用能力,对行业数据缺少汇集、统筹、整理及清洗的意识。事实上,2020年在防控新冠肺炎疫情的过程中,人工智能作为“新基建”的效能已经充分显现,在好解各个行业出现人流、物流、信息流、资金流瓶颈方面发挥了重要作用,对重大公共安全风险防范和治理、推动制造业企业复工复产、维持高校和中小学授课教育起到不可或缺的作用,及时总结2020年成功经验、梳理嵌入行业场景的定制化人工智能基础设施建设评估框架在2021年已势在必行。

    (五)细分应用领域的专业人才缺口较大

    我国推进人工智能进一步发展仍面临深度学习人才荒的挑战。根据美国保森基金会旗下智库的统计显示,中国是美国顶级AI研究人员的最大来源,截至2019年底,全球顶尖AI人才中的近GO%定居美国,其中在中国接受本科教育的顶尖AI人才占比最高,达到29%(其后为美国本土的20%、欧洲的18%和印度的8%),中国是美国顶尖人工智能人才的第一大来源地,在美国人工智能创新发展过程中起到关键作用;另据领英大数据显示,全球AI人才整体供给在340万人左右,其中深度学习人才仅9.5万人,且流动性较大,进一步加大了缺口,这其中中国的AI人才总数仅为5万人。2020年,国内人工智能人才缺口达500多万,供需比例严重失衡;少儿编程教育在美国的渗透率达到44.8%,在中国仅为0.9G%;中国的顶级人工智能人才仅排第六名,前五位分别是美国、英国、德国、法国、意大利。2021年,不断加强我国人工智能人才培养、补齐人才引育短板,已是当务之急。

    三、应采取的对策建议

    (一)推动建立专用AI计算设施夯实算力基础

    推动建立AI超算中心,承担大规模AI算法计算、机器学习、图像处理、科学计算和工程计算任务,加速垂直行业人工智能技术的产业化落地,促进当地人工智能产业发展。推进弹性计算、海量数据存储等技术应用,提高算力资源利用效率。加快推进AI算力基础设施绿色高效发展,建设绿色高效算力中心。加强算力中心前期规划与设计,立足应用需求,兼顾能源、气候、自然冷源、网络设施、能耗指标等要素和条件,合理布局建设算力基础设施。

    (二)构建智能生态圈打造软硬件协同能力

    推动实现软件与定制AI芯片的高度祸合,以达到性能最优。构建行业协同能力,推动人工智能企业与垂直行业平台及通用平台做好高效对接,保证调用所需平台功能的实时性。推动AI专用计算设施与行业已有业务系统实现有效对接,以算力支撑为依托,打造智能化应用生态环境。支持行业企业提供智能算力基础设施及通用软件服务,汇聚孵化人工智能企业,促进人工智能产业发展,打造“科技研发、产业孵化、创投资本、教育培训、配套政策环境”的智能生态圈系统。

    (三)持续支持人工智能开源开放和公共服务平台建设

    打造人工智能技术创新载体,支持龙头企业牵头,联合产业上下游企业、高校院所、专业机构等,共同建设人工智能重点领域的技术创新平台,支持高校、企业申报国家实验室、国家重点实验室、国家技术创新中心、重点工程实验室等国家级科研平台。认定若干区级人工智能技术创新平台,并视创新成效给予支持。引导和支持建立一批人工智能开放平台、开源项目及大规模常识性数据库,建立人工智能技术公共服务平台、多场景训练与测试验证重点实验室等一批平台型人工智能应用测试实体,支持面向云端训练和终端执行的开发框架、算法库、工具集等,并为高校院所、创新型企业开放底层技术接口和数据库调用接口,从源头上推进人工智能原始创新、自主创新。

    (四)建设支持有力的人工智能政策工具箱

    健全人工智能数据标准、测评、知识产权等服务体系,着力打造标准化格式的数据集,建立人工智能系统训练、验证和测试的元数据集,围绕产业术语、参考框架、算法模型、基础理论、关键技术以及产品及服务、行业应用、安全和伦理等,为细分领域人工智能技术应用提供应用标准以及部署指南、实践案例。推出量化的人工智能技术衡量指标,建立针对人工智能技术性能的标准化评测方法体系,形成人工智能知识产权和伦理道德风险问责制度和审核工具。积极吸引海外科研人员、聚集全球人才,在研究经费资助、个人税收、签证、户口、子女教育等一系列领域推出引进海外高端人才的一揽子政策,切实解决科研人员后顾之忧,并为其科研、创业提供更大力度的支持。

    未来智能实验室的主要工作包括:建立AI智能系统智商评测体系,开展世界人工智能智商评测;开展互联网(城市)云脑研究计划,构建互联网(城市)云脑技术和企业图谱,为提升企业,行业与城市的智能水平服务。

      如果您对实验室的研究感兴趣,欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”

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    来源:HKSAIR

    本文约10800字,建议阅读20+分钟

    本文带你了解人工智能产业发展。


    人工智能市场格局

    人工智能(Artificial Intelligence,AI)是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延 申和拓展类人的智能的能力,本质上是对人类思维过程的模拟。AI 概念最早始于 1956 年 的达特茅斯会议,受限于算法和算力的不成熟,未能实现大规模的应用和推广。近年来, 在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下,人工智能进入高速发展阶段。据中 国电子学会预测,2022全球人工智能市场将达到1630亿元,2018-2022年CAGR达31%。

    人工智能赋能实体经济,为生产和生活带来革命性的转变。人工智能作为新一轮产业变革 的核心力量,将重塑生产、分配、交换和消费等经济活动各环节,催生新业务、新模式和 新产品。从衣食住行到医疗教育,人工智能技术在社会经济各个领域深度融合和落地应用。同时,人工智能具有强大的经济辐射效益,为经济发展提供强劲的引擎。据埃森哲预测, 2035 年,人工智能将推动中国劳动生产率提高 27%,经济总增加值提升 7.1 万亿美元。

    多角度人工智能产业比较

    目前,全球人工智能产业的生态系统正逐步成型。依据产业链上下游关系,可以将人工智 能划分为基础支持层、中间技术层和下游应用层。基础层是人工智能产业的基础,主要提 供硬件(芯片和传感器)及软件(算法模型)等基础能力;技术层是人工智能产业的核心, 以模拟人的智能相关特征为出发点,将基础能力转化成人工智能技术,如计算机视觉、智 能语音、自然语言处理等应用算法研发。其中,技术层能力可以广泛应用到多个不同的应 用领域;应用层是人工智能产业的延伸,将技术应用到具体行业,涵盖制造、交通、金融、 医疗等 18 个领域,其中医疗、交通、制造等领域的人工智能应用开发受到广泛关注。

    • 战略部署:大国角逐,布局各有侧重

    全球范围内,中美“双雄并立”构成人工智能第一梯队,日本、英国、以色列和法国等发 达国家乘胜追击,构成第二梯队。同时,在顶层设计上,多数国家强化人工智能战略布局, 并将人工智能上升至国家战略,从政策、资本、需求三大方面为人工智能落地保驾护。后起之秀的中国,局部领域有所突破。中国人工智能起步较晚,发展之路几经沉浮。自 2015 年以来,政府密集出台系列扶植政策,人工智能发展势头迅猛。由于初期我国政策 侧重互联网领域,资金投向偏向终端市场。因此,相比美国产业布局,中国技术层(计算 机视觉和语音识别)和应用层走在世界前端,但基础层核心领域(算法和硬件算力)比较 薄弱,呈“头重脚轻”的态势。当前我国人工智能在国家战略层面上强调系统、综合布局。

    美国引领人工智能前沿研究,布局慢热而强势。美国政府稍显迟缓,2019 年人工智能国 家级战略(《美国人工智能倡议》)才姗姗来迟。但由于美国具有天时(5G 时代)地利(硅 谷)人和(人才)的天然优势,其在人工智能的竞争中已处于全方位领先状态。总体来看, 美国重点领域布局前沿而全面,尤其是在算法和芯片脑科学等领域布局超前。此外,美国 聚焦人工智能对国家安全和社会稳定的影响和变革,并对数据、网络和系统安全十分重视。

    伦理价值观引领,欧洲国家抢占规范制定的制高点。2018 年,欧洲 28 个成员国(含英国) 签署了《人工智能合作宣言》,在人工智能领域形成合力。从国家层面来看,受限于文化 和语言差异阻碍大数据集合的形成,欧洲各国在人工智能产业上不具备先发优势,但欧洲 国家在全球 AI 伦理体系建设和规范的制定上抢占了“先机”。欧盟注重探讨人工智能的社 会伦理和标准,在技术监管方面占据全球领先地位。

    日本寻求人工智能解决社会问题。日本以人工智能构建“超智能社会”为引领,将 2017 年确定为人工智能元年。由于日本的数据、技术和商业需求较为分散,难以系统地发展人 工智能技术和产业。因此,日本政府在机器人、医疗健康和自动驾驶三大具有相对优势的 领域重点布局,并着力解决本国在养老、教育和商业领域的国家难题。

    • 基础层面:技术薄弱,芯片之路任重道远

    基础层由于创新难度大、技术和资金壁垒高等特点,底层基础技术和高端产品市场主要被 欧美日韩等少数国际巨头垄断。受限于技术积累与研发投入的不足,国内在基础层领域相 对薄弱。具体而言,在 AI 芯片领域,国际科技巨头芯片已基本构建产业生态,而中国尚 未掌握核心技术,芯片布局难以与巨头抗衡;在云计算领域,服务器虚拟化、网络技术 (SDN)、 开发语音等核心技术被掌握在亚马逊、微软等少数国外科技巨头手中。虽国内 阿里、华为等科技公司也开始大力投入研发,但核心技术积累尚不足以主导产业链发展;在智能传感器领域,欧洲(BOSCH,ABB)、美国(霍尼韦尔)等国家或地区全面布局传 感器多种产品类型,而在中国也涌现了诸如汇顶科技的指纹传感器等产品,但整体产业布 局单一,呈现出明显的短板。在数据领域,中国具有的得天独厚的数据体量优势,海量数 据助推算法算力升级和产业落地,但我们也应当意识到,中国在数据公开力度、国际数据 交换、统一标准的数据生态系统构建等方面还有很长的路要走。

    “无芯片不 AI”,以 AI 芯片为载体的计算力是人工智能发展水平的重要衡量标准,我们 将对 AI 芯片作详细剖析,以期对中国在人工智能基础层的竞争力更细致、准确的把握。

    依据部署位置,AI 芯片可划分为云端(如数据中心等服务器端)和终端(应用场景涵盖手 机、汽车、安防摄像头等电子终端产品)芯片;依据承担的功能,AI 芯片可划分为训练和 推断芯片。训练端参数的形成涉及到海量数据和大规模计算,对算法、精度、处理能力要 求非常高,仅适合在云端部署。目前,GPU(通用型)、FPGA(半定制化)、ASIC(全 定制化)成为 AI 芯片行业的主流技术路线。不同类型芯片各具优势,在不同领域呈现多 技术路径并行发展态势。我们将从三种技术路线分别剖析中国 AI 芯片在全球的竞争力。

    GPU(Graphics Processing Unit)的设计和生产均已成熟,占领 AI 芯片的主要市场份 额。GPU 擅长大规模并行运算,可平行处理海量信息,仍是 AI 芯片的首选。据 IDC 预测, 2019 年 GPU 在云端训练市场占比高达 75%。在全球范围内,英伟达和 AMD 形成双寡头 垄断,尤其是英伟达占 GPU 市场份额的 70%-80%。英伟达在云端训练和云端推理市场推 出的 GPU Tesla V100 和 Tesla T4 产品具有极高性能和强大竞争力,其垄断地位也在不断 强化。目前中国尚未“入局”云端训练市场。由于国外 GPU 巨头具有丰富的芯片设计经 验和技术沉淀,同时又具有强大的资金实力,中国短期内无法撼动 GPU 芯片的市场格局。

    FPGA(Field Programmable Gate Array)芯片具有可硬件编程、配置高灵活性和低能耗 等优点。FPGA 技术壁垒高,市场呈双寡头垄断:赛灵思(Xilinx)和英特尔(Intel)合计 占市场份额近 90%,其中赛灵思的市场份额超过 50%,始终保持着全球 FPGA 霸主地位。 国内百度、阿里、京微齐力也在部署 FPGA 领域,但尚处于起步阶段,技术差距较大。

    ASIC(Application Specific Integrated Circuits)是面向特定用户需求设计的定制芯片, 可满足多种终端运用。尽管 ASIC 需要大量的物理设计、时间、资金及验证,但在量产后, 其性能、能耗、成本和可靠性都优于 GPU 和 FPGA。与 GPU 与 FPGA 形成确定产品不 同,ASIC 仅是一种技术路线或方案,着力解决各应用领域突出问题及管理需求。目前, ASIC 芯片市场竞争格局稳定且分散。我国的 ASIC 技术与世界领先水平差距较小,部分 领域处于世界前列。在海外,谷歌 TPU 是主导者;国内初创芯片企业(如寒武纪、比特 大陆和地平线),互联网巨头(如百度、华为和阿里)在细分领域也有所建树。

    总体来看,欧美日韩基本垄断中高端云端芯片,国内布局主要集中在终端 ASIC 芯片,部 分领域处于世界前列,但多以初创企业为主,且尚未形成有影响力的“芯片−平台−应用” 的生态,不具备与传统芯片巨头(如英伟达、赛灵思)抗衡的实力;而在 GPU 和 FPGA 领域,中国尚处于追赶状态,高端芯片依赖海外进口。

    • 技术层面:乘胜追击,国内头部企业各领风骚

    技术层是基于基础理论和数据之上,面向细分应用开发的技术。中游技术类企业具有技术 生态圈、资金和人才三重壁垒,是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业 聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。该层面包括算法理论(机器学 习)、开发平台(开源框架)和应用技术(计算机视觉、智能语音、生物特征识别、自然 语言处理)。众多国际科技巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来,我国技术层 围绕垂直领域重点研发,在计算机视觉、语音识别等领域技术成熟,国内头部企业脱颖而 出,竞争优势明显。但算法理论和开发平台的核心技术仍有所欠缺。

    具体来看,在算法理论和开发平台领域,国内尚缺乏经验,发展较为缓慢。机器学习算法 是人工智能的热点,开源框架成为国际科技巨头和独角兽布局的重点。开源深度学习平台 是允许公众使用、复制和修改的源代码,是人工智能应用技术发展的核心推动力。目前, 国际上广泛使用的开源框架包括谷歌的 TensorFlow、脸书的 Torchnet 和微软的 DMTK等, 美国仍是该领域发展水平最高的国家。我国基础理论体系尚不成熟,百度的 PaddlePaddle、 腾讯的 Angle 等国内企业的算法框架尚无法与国际主流产品竞争。

    在应用技术的部分领域,中国实力与欧美比肩。计算机视觉、智能语音、自然语言处理是 三大主要技术方向,也是中国市场规模最大的三大商业化技术领域。受益于互联网产业发 达,积累大量用户数据,国内计算机视觉、语音识别领先全球。自然语言处理当前市场竞 争尚未成型,但国内技术积累与国外相比存在一定差距。

    作为落地最为成熟的技术之一,计算机视觉应用场景广泛。计算机视觉是利用计算机模拟 人眼的识别、跟踪和测量功能。其应用场景广泛,涵盖了安防(人脸识别)、医疗(影像 诊断)、移动互联网(视频监管)等。计算机视觉是中国人工智能市场最大的组成部分。据艾瑞咨询数据显示,2017 年,计算机视觉行业市场规模分别为 80 亿元,占国内 AI 市 场的 37%。由于政府市场干预、算法模型成熟度、数据可获得性等因素的影响,计算机视 觉技术落地情况产生分化。我国计算机视觉技术输出主要在安防、金融和移动互联网领域。而美国计算机视觉下游主要集中在消费、机器人和智能驾驶领域。

    计算机视觉技术竞争格局稳定,国内头部企业脱颖而出。随着终端市场工业检测与测量逐 渐趋于饱和,新的应用场景尚在探索,当前全球技术层市场进入平稳的增长期,市场竞争 格局逐步稳定,头部企业技术差距逐渐缩小。中国在该领域技术积累丰富,技术应用和产 品的结合走在国际前列。2018 年,在全球最权威的人脸识别算法测试(FRVT)中,国内 企业和研究院包揽前五名,中国技术世界领先。国内计算机视觉行业集中度高,头部企业 脱颖而出。据 IDC 统计,2017 年,商汤科技、依图科技、旷视科技、云从科技四家企业 占国内市场份额的 69.4%,其中商汤市场份额 20.6%排名第一。

    • 应用层面:群雄逐鹿,格局未定

    应用层以底层技术能力为主导,切入不同场景和应用,提供产品和解决方案。受益于计算 机视觉、图像识别、自然语言处理等技术的快速发展,人工智能已广泛地渗透和应用于诸 多垂直领域,产品形式也趋向多样化。近年来,关注度较高的应用场景主要包括安防、金 融、教育、医疗、交通、广告营销等。从融合深度上,由于场景复杂度、技术成熟度和数 据公开水平的不同,而导致各场景应用成熟度不同。例如,政策导向和海量数据助推下, AI+安防、金融和客服领域有较为深入的应用,医疗和教育领域是产品或服务单点式切入, 尚未形成完整的解决方案。而由于基础设施复杂和数据获取难度大,AI+制造业处于边缘 化。此外,AI+农业国内尚未产生成熟产品。

    应用场景市场空间广阔,全球市场格局未定。受益于全球开源社区,应用层进入门槛相对 较低。目前,应用层是人工智能产业链中市场规模最大的层级。据中国电子学会统计,2019 年,全球应用层产业规模将达到 360.5 亿元,约是技术层的 1.67 倍,基础层的 2.53 倍。 在全球范围内,人工智能仍处在产业化和市场化的探索阶段,落地场景的丰富度、用户需 求和解决方案的市场渗透率均有待提高。目前,国际上尚未出现拥有绝对主导权的垄断企 业,在很多细分领域的市场竞争格局尚未定型。

    中国侧重应用层产业布局,市场发展潜力大。欧洲、美国等发达国家和地区的人工智能产 业商业落地期较早,以谷歌、亚马逊等企业为首的科技巨头注重打造于从芯片、操作系统 到应用技术研发再到细分场景运用的垂直生态,市场整体发展相对成熟;而应用层是我国 人工智能市场最为活跃的领域,其市场规模和企业数量也在国内 AI 分布层级占比最大。据艾瑞咨询统计,2019 年,国内 77%的人工智能企业分布在应用层。得益于广阔市场空 间以及大规模的用户基础,中国市场发展潜力较大,且在产业化应用上已有部分企业居于 世界前列。例如,中国 AI+安防技术、产品和解决方案引领全球产业发展,海康威视和大 华股份分别占据全球智能安防企业的第一名和第四名。

    整体来看,国内人工智能完整产业链已初步形成,但仍存在结构性问题。从产业生态来看, 我国偏重于技术层和应用层,尤其是终端产品落地应用丰富,技术商业化程度比肩欧美。 但与美国等发达国家相比,我国在基础层缺乏突破性、标志性的研究成果,底层技术和基 础理论方面尚显薄弱。初期国内政策偏重互联网领域,行业发展追求速度,资金投向追捧 易于变现的终端应用。人工智能产业发展较为“浮躁”,导致研发周期长、资金投入大、 见效慢的基础层创新被市场忽略。“头重脚轻”的发展态势导致我国依赖国外开发工具、 基础器件等问题,不利于我国人工智能生态的布局和产业的长期发展。短期来看,应用终 端领域投资产出明显,但其难以成为引导未来经济变革的核心驱动力。中长期来看,人工 智能发展根源于基础层(算法、芯片等)研究有所突破。

    透析人工智能发展潜力

    基于人工智能产业发展现状,我们将从智能产业基础、学术生态和创新环境三个维度,对 中国、美国和欧洲 28 国人工智能发展潜力进行评估,并使用熵值法确定各指标相应权重 后,利用理想值法(TOPSIS 法)构建了一个代表人工智能发展潜力整体情况的综合指标。

    从智能产业基础的角度

    • 产业化程度:增长强劲,产业规模仅次美国

    中国人工智能尚在产业化初期,但市场发展潜力较大。产业化程度是判断人工智能发展活 力的综合指标,从市场规模角度,据 IDC 数据,2019 年,美国、西欧和中国的人工智能 市场规模分别是 213、71.25 和 45 亿美元,占全球市场份额依次为 57%、19%和 12%。中国与美国的市场规模存在较大差异,但近年来国内 AI 技术的快速发展带动市场规模高 速增长,2019 年增速高达 64%,远高于美国(26%)和西欧(41%)。从企业数量角度, 据清华大学科技政策研究中心,截至 2018 年 6 月,中国(1011 家)和美国(2028 家) 人工智能企业数全球遥遥领先,第三位英国(392 家)不及中国企业数的 40%。从企业布 局角度,据腾讯研究院,中国 46%和 22%的人工智能企业分布在语音识别和计算机视觉 领域。横向来看,美国在基础层和技术层企业数量领先中国,尤其是在自然语言处理、机 器学习和技术平台领域。而在应用层面(智能机器人、智能无人机),中美差距略小。展 望未来,在政策扶持、资本热捧和数据规模先天优势下,中国人工智能产业将保持强劲的 增长态势,发展潜力较大。

    • 技术创新能力:专利多而不优,海外布局仍有欠缺

    专利申请量是衡量人工智能技术创新能力和发展潜质的核心要素。在全球范围内,人工智 能专利申请主要来源于中国、美国和日本。2000 年至 2018 年间,中美日三国 AI 专利申 请量占全球总申请量的 73.95%。中国虽在 AI 领域起步较晚,但自 2010 年起,专利产出 量首超美国,并长期雄踞申请量首位。

    从专利申请领域来看,深度学习、语音识别、人脸识别和机器人等热门领域均成为各国重 点布局领域。其中,美国几乎全领域领跑,而中国在语音识别(中文语音识别正确率世界 第一)、文本挖掘、云计算领域优势明显。具体来看,多数国内专利于 AI 科技热潮兴起后 申请,并集中在应用端(如智能搜索、智能推荐),而 AI 芯片、基础算法等关键领域和前 沿领域专利技术主要仍被美国掌握。由此反映出中国 AI 发展存在基础不牢,存在表面繁 荣的结构性不均衡问题。


    从专利权人分布来看,中国高校和科研机构创新占据主导地位,或导致理论、技术和产业 割断的市场格局。欧美日人工智能申请人集中在企业,IBM、微软、三星等巨头企业已构 建了相对成熟的研发体系和策略,成为专利申请量最多的专利人之一。其中,IBM 拥有专 利数量全球遥遥领先,截至 2018 年 12 月 31 日,共拥有 4079 件 AI 专利。而中国是全球 唯一的大学和研究机构 AI 专利申请高于企业的国家。由于高校与企业定位与利益追求本 质上存在差异,国内技术创新与市场需求是否有效结合的问题值得关注。

    中国 AI 专利质量参差不齐,海外市场布局仍有欠缺。尽管中国专利申请量远超美国,但 技术“多而不强,专而不优”问题亟待调整。其一,中国 AI 专利国内为主,高质量 PCT 数量较少。PCT(Patent Cooperation Treaty)是由 WIPO 进行管理,在全球范围内保护 专利发明者的条约。PCT 通常被为是具有较高的技术价值。据中国专利保护协会统计,美 国 PCT 申请量占全球的 41%,国际应用广泛。而中国 PCT 数量(2568 件)相对较少, 仅为美国 PCT 申请量的 1/4。目前,我国 AI 技术尚未形成规模性技术输出,国际市场布 局欠缺;其二,中国实用新型专利占比高,专利废弃比例大。我国专利类别包括发明、实 用新型专利和外观设计三类,技术难度依次降低。中国拥有 AI 专利中较多为门槛低的实 用新型专利,如 2017 年,发明专利仅占申请总量的 23%。此外,据剑桥大学报告显示, 受高昂专利维护费用影响,我国 61%的 AI 实用新型和 95%的外观设计将于 5 年后失效, 而美国 85.6%的专利仍能得到有效保留。

    • 人才储备:供需失衡,顶尖人才缺口大

    人才的数量与质量直接决定了人工智能的发展水平和潜力。目前,全球人工智能人才分布 不均且短缺。据清华大学统计,截至 2017 年,人才储备排名前 10 的国家占全球总量的 61.8%。欧洲 28 国拥有 43064 名人工智能人才,位居全球第一,占全球总量的 21.1%。美国和中国分别以 28536、18232 列席第二、第三位。其中,中国基础人才储备尤显薄弱。根据腾讯研究院,美国 AI 技术层人才是中国 2.26 倍,基础层人才数是中国的 13.8 倍。

    我国人工智能人才供需严重失衡,杰出人才缺口大。据 BOSS 直聘测算,2017 年国内人 工智能人才仅能满足企业 60%的需求,保守估计人才缺口已超过 100 万。而在部分核心 领域(语音识别、图像识别等), AI 人才供给甚至不足市场需求的 40%,且这种趋势随 AI 企业的增加而愈发严重。在人工智能技术和应用的摸索阶段,杰出人才对产业发展起着 至关重要的作用,甚至影响技术路线的发展。美国(5158 人)、欧盟(5787 人)依托雄 厚的科研创新能力和发展机会聚集了大量精英,其杰出人才数在全球遥遥领先,而中国杰 出人才(977 人)比例仍明显偏低,不足欧美的 1/5。

    人才流入率和流出率可以衡量一国生态体系对外来人才吸引和留住本国人才的能力。根据 Element AI 企业的划分标准,中国、美国等国家属于 AI 人才流入与流出率均较低的锚定 国(Anchored Countries),尤其是美国的人工智能人才总量保持相对稳定。具体来看, 国内人工智能培育仍以本土为主,海外人才回流中国的 AI 人才数量仅占国内人才总量的 9%,其中,美国是国内 AI人才回流的第一大来源大国,占所有回流中国人才比重的 43.9%。 可见国内政策、技术、环境的发展对海外人才的吸引力仍有待加强。

    从学术生态的角度

    • 技术创新能力:科研产出表现强劲,产学融合尚待加强

    科研能力是人工智能产业发展的驱动力。从论文产出数量来看,1998-2018 年,欧盟、中 国、美国位列前三,合计发文量全球占比 69.64%。近些年,中国积极开展前瞻性科技布 局, AI发展势头强劲,从1998年占全球人工智能论文比例的8.9%增长至2018年的28.2%, CAGR17.94%。2018 年,中国以 24929 篇 AI 论文居世界首位。中国研究活动的活跃从 侧面体现在人工智能发展潜力较大。

    我国论文影响力仍待提高,但与欧美差距逐年缩小。FWCI(Field-Weighted Citation Impact, 加权引用影响力)指标是目前国际公认的定量评价科研论文质量的最优方法,我们利用 FWCI 表征标准化1后的论文影响力。当 FWCI≥1 时,代表被考论文质量达到或超过了世 界平均水平。近 20 年,美国的 AI 论文加权引用影响力“独领风骚”,2018 年,FWCI 高 于全球平均水平的 36.78%;欧洲保持相对平稳,与全球平均水平相当;中国 AI 领域论文 影响力增幅明显,2018 年,中国 FWCI 为 0.80,较 2010 年增长 44.23%,但论文影响力 仍低于世界平均水平的 20%。从高被引前 1%论文数量来看,美国和中国高质量论文产出 为于全球第一、第二位,超出第三位英国论文产出量近 4 倍。综合来看,中国顶尖高质量 论文产出与美国不分伯仲,但整体来看,AI 论文影响力与美国、欧美仍有差距。

    从发文主体来看,科研机构和高校是目前中国人工智能知识生产的绝对力量,反映出科研成 果转化的短板。而美国、欧盟和日本则呈现企业、政府机构和高校联合参与的态势。据Scopus 数据显示,2018 年,美国企业署名 AI 论文比例是中国的 7.36 倍,欧盟的 1.92 倍。2012 年 至 2018 年,美国企业署名 AI 论文比例增长 43pct,同期中国企业署名 AI 论文仅增长 18pct。 此外,人工智能与市场应用关联密切,校企合作论文普遍存在。而我国校-企合作论文比例仅为 2.45%,与以色列(10.06%)、美国(9.53%)、日本(6.47%)差别较大。从产学结合的角度, 中国人工智能研究以学术界为驱动,企业在科研中参与程度较低,或难以实现以市场为导向。

    中国人工智能高校数量实位于第二梯队,实力比肩美国。高校是人工智能人才供给和论文 产出的核心载体。据腾讯研究院统计,全球共 367 所高校设置人工智能相关学科,其中, 美国(168 所)独占鳌头,占据全球的 45.7%。中国拥有 20 所高校与英国并列第三,数 量上稍显逊色。此外,中国高校实力普遍上升,表现强劲。据麻省理工学院 2019 年发布 的 AI 高校实力 Top20 榜单中,中国清华大学、北京大学包揽前两名,较 2018 年分别上 升 1 个和 3 个名次。

    从创新环境的角度

    • 研发投入:中美研发投入差距收窄

    中国研发高投入高强度,在全球研发表现中占据重要地位。从研发投入的角度,美国、中 国、日本和德国始终是全球研发投入的主力军。据 IDC 统计显示,2018 年四国的研发投 入总和占全球总量的比例已达 60.77%。其中,美国凭借其强大的研发实力连续多年位居 全球研发投入的榜首。近年来,中国研发投入呈现一路猛增的强进势头,据 Statista 统计, 国内 2019 年研发投入额为 5192 亿美元,仅次于美国。且趋势上与美国差距不断缩小, 2000 年至 2019 年,CAGR 高达 14.43%,同期美国 CAGR 仅 2.99%。由于经济疲软等 诸多原因,欧盟与日本则呈现较为缓慢的上升趋势。据研发投入与强度增长的趋势推测, 中国或在 1-2 年内取代美国的全球研发领先地位。从研发强度的角度,中国研发强度总体 上呈逐步攀升的趋势,且涨幅较大。但对创新活动投入强度的重视程度仍与美国和日本存 在差距。2018 年中国研发强度 1.97%,低于日本和美国 1.53、0.87 个百分点。


    • 资本投入:资金多而项目缺,资本投向侧重终端市场

    中美是全球人工智能“融资高地”。人工智能开发成本高,资本投入成为推动技术开发的 主力。在全球范围内,美国是人工智能新增企投融资领先者,据 CAPIQ 数据显示,2010 年至 2019 年 10 月,美国 AI 企业累计融资 773 亿美元,领先中国 320 亿美元,占全球总 融资额的 50.7%。尤其是特朗普政府以来,人工智能投资力度逐步加码。中国作为全球第 二大融资体,融资总额占全球 35.5%。考虑到已有格局和近期变化,其他国家和地区难以 从规模上撼动中美两国。从人工智能新增企业数量来看,美国仍处于全球领先地位。2010 至 2018 年,美国累计新增企业数量 7022 家,较约是中国的 8 倍(870 家)。中国每年新 增人工智能企业在 2016 年达到 179 家高点后逐渐下降,近两年分别是 179 家( 2017 年), 151 家(2018 年),表明中国资本市场对 AI 投资也日趋成熟和理性。整体来看,中国人 工智能新增企业增势缓慢,但融资总额涨幅迅猛。这一“资金多而项目缺”的态势或是行 业泡沫即将出现的预警。

    相比较美国,中国资本投向侧重易落地的终端市场。从融资层面来看,中国各领域发展较 为均衡,应用层是突出领域,如自动驾驶、计算机学习与图像、语音识别和无人机技术领 域的新增融资额均超过美国。而美国市场注重底层技术的发展。据腾讯研究院数据显示, 芯片和处理器是美国融资最多的领域,占总融资额的 31%。当前中国对人工智能芯片市场 高度重视,但受限于技术壁垒和投资门槛高,国内芯片融资处于弱势。

    • 基于信息熵的 TOPSIS 法:综合指标评估(略)

    数据结果显示,美国综合指标及三大项目指标评分绝对领先,中国第二,欧洲 28 国暂且 落后。具体来看,美国在人工智能人才储备、创新产出、融资规模方面优势明显。中国作 为后起之秀,尽管有所赶超,但总体水平与美国相比仍有差距,尤其是杰出人才资源、高 质量专利申请上存在明显的缺陷和短板。但在论文数量和影响力、研发投入等指标上,中 国正快速发展,与美国差距收窄。从各指标具体分析来看,我国人工智能研究主要分布在 高校和科研机构,企业参与度较低,产出成果较多呈现条块化、碎片化现象,缺乏与市场 的系统性融合,这将不利于中国人工智能技术的发展和产业优势的发挥。此外,我国科研 产出、企业数量和融资领域集中于产业链中下游,上游核心技术仍受制于国外企业。未来, 若国内底层技术领域仍未能实现突破,势必导致人工智能产业发展面临瓶颈。

    展望:乘风破浪,探寻弯道超车之路

    国内人工智能追赶速度迅猛,但基础薄弱问题突出。在强有力的战略引领和政策支持下、 依托庞大的数据体量、丰富的应用场景和高度的互联网普及率,中国人工智能产业持续保 持蓬勃发展态势,并跻身全球人工智能第一梯队。技术上,我国人工智能论文和专利申请 量长期雄踞世界首位,在国际技术竞赛中多次拔得头筹;产业上,以阿里巴巴、腾讯为代表的科技巨头全面布局人工智能生态,以寒武纪、科大讯飞、商汤科技为代表的初创企业 深耕垂直领域,打造技术护城河。我国人工智能产业规模、资本投入、企业数量呈现爆发 式增长,智能技术与实体融合持续加强,落地场景不断丰富。但我们也应当意识到,与美 国、欧洲相比,我国在产业链分布上更加集中于应用落地端口。长期市场化导向导致国内 行业发展出现结构性失衡,基础理论缺乏、原创算法薄弱、高端芯片依赖进口等问题凸显, 这也反映出中国人工智能发展不牢的风险点。因此,站在科技创新的“巨型风口”,我们 更需要审慎后续技术路线和产业发展路径,加大科研攻关力度,补齐技术短板。

    从中短期看,技术优化、落地场景的开拓和渗透是是最主要的增长点;从长期看,智能生 态体系建设才是弯道超车的必由之路。人工智能产业的核心竞争力在于生态体系的建设, 包括大数据、算法理论、底层技术、应用生态、人才储备等层面。而我国人工智能产业生 态和基础设施建设正处于探索期,如何实现核心技术的突破和拓宽人工智能技术与社会经 济融合场景着力点在于人才储备和持续的研发投入。从人才的角度,收窄技术差距的根本 在于优化人的知识结构和能力。当前政策应侧重建立人才培养体系,为人工智能打造人才 资源池,尤其是在基础学科领域突破人才瓶颈。同时,打破“唯数量论”的科研评价和考 核体系,改变人才激励机制势在必行。我国人工智能专利申请和科研产出数量全球领先, 但质量堪忧。唯有从源头改变评价机制,才能扭转“量多而质优”的问题。从研发的角度, 企业技术优化和创新能力是解决产业痛点的关键。基础研究的投入周期长、不确定性大、 和风险高特点决定了其难以短期内获得投资回报,但基础领域的突破将为经济带来长期和 广泛的溢出效应,因此,国内更应关注底层技术的研发投入,扭转传统技术路径,颠覆核心技术受制于人的被动局面。此外,人工智能在赋能机器模拟人类进行决策的同时产生的 伦理道德、隐私保护和社会安全问题值得关注。由于法律法规存在滞后性,尚无法对人工 智能技术进行有效监管。我国应加快人工智能伦理研究,及早识别人工智能治理风险。

    编辑:于腾凯

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  • 大会由工业和信息化部、中国工程院、山东省人民政府指导,山东省工业和信息化厅、山东省教育厅、山东省科技厅、山东省财政厅、济南市人民政府、新一代人工智能产业技术创新战略联盟主办,中关村视听产业技术创新联盟、...

    11月19-20日,以“动能焕新·智慧融合”为主题的世界人工智能融合发展大会在山东济南隆重召开。大会由工业和信息化部、中国工程院、山东省人民政府指导,山东省工业和信息化厅、山东省教育厅、山东省科技厅、山东省财政厅、济南市人民政府、新一代人工智能产业技术创新战略联盟主办,中关村视听产业技术创新联盟、山东省人工智能产业联盟(山东省物联网协会)承办。

    工业和信息化部党组成员、总工程师张峰,山东省人民政府党组成员、副省长凌文,济南市委副书记、市长孙述涛,山东省工业和信息化厅党组书记、厅长汲斌昌,济南市人民政府副市长孙斌等领导出席了大会。

    本次盛会不但是山东省为赋能制造业、实现智慧融合创新发展搭建的一个世界级交流对接平台,更是一个向世界传递山东声音、展现山东特色的舞台,向世界宣告了山东省打响“人工智能+山东制造”品牌,抢占人工智能国际竞争制高点的决心与信心。

    世界人工智能融合发展大会开幕 山东AI产业未来可期

    本次大会规划了开幕式暨主论坛、主旨论坛和展览三大板块,以主旨演讲、专题研讨、展览展示、路演等形式,汇聚了国内外人工智能领域最前沿的技术和应用开发者,以及山东省市政府主管部门、国内外院士专家、行业协会代表、国内外人工智能重点企业、各类投融资机构代表、高校院所代表、主流媒体等千余人,共同交流人工智能相关技术的现状和趋势,聚焦山东“十强”产业集群,共绘智慧赋能新经济的美好蓝图。

    大会开幕式暨主论坛在11月19日上午九时准时开幕。新一代人工智能产业技术创新战略联盟联合秘书长李世鹏主持大会并向在座来宾介绍了大会嘉宾。

    山东省人民政府党组成员、副省长凌文致欢迎辞,指出近年来山东省高度重视人工智能的发展,介绍了围绕推动人工智能产业发展所做的一系列工作和取得的成果。他表示,山东是工业大省、制造业大省,雄厚的产业基础、完善的工业体系,为人工智能与传统产业的融合发展提供了广阔空间。当前,山东在全国率先谋划建立了“现代优势产业集群+人工智能”推进机制,筛选培育了第一批试点示范项目150个,总投资275.8亿元,大力推动“十强”产业与人工智能良性互动、融合创新、协同发展,为高质量发展提供新动能。未来也将全力推进人工智能技术及产业在山东落地开花。

    工业和信息化部党组成员、总工程师张峰在讲话中指出,建设人工智能创新应用先导区是工业和信息化部推动人工智能发展的一项重要举措。目前,工业和信息化部已批复包括济南-青岛在内的3家人工智能创新应用先导区,旨在通过先导区的深化改革、制度创新和融通发展,优化制度建设、应用示范、人才保障等创新发展环境,加快推动人工智能技术突破,加速新技术、新产品的应用推广和产业化,更好地发挥人工智能服务实体经济发展的作用。他希望济南-青岛以创新应用先导区为核心平台,进一步汇聚创新资源,加快人工智能关键核心技术攻关,促进人工智能技术成果转化落地,为山东省新旧动能转换提供新动力。并就发挥先导区创新驱动作用,提出要加强开放协作,共享技术发展红利;构建产业生态,促进创新成果落地;以及优化制度建设,构建良好产业秩序等三点建议。

    济南市委副书记、市长孙述涛在讲话中指出,人工智能是引领未来的战略性技术,是塑造竞争新优势、开拓发展新空间、有效保障国家安全的重要支撑力量。当前,世界主要发达国家都把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略,加紧出台规划和政策,围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等加快部署,力争在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。作为省会城市,济南在发展人工智能方面基础厚实、优势明显。当前,济南市正在全力打造“大强美富通”现代化国际大都市,人工智能产业的快速发展不可或缺。希望与会嘉宾通过本次大会对济南有一个更加全面深入的认识了解,有更多人工智能领域的优秀企业和团队选择济南、投资济南,共同把济南打造成人工智能创新应用示范高地、智能产业集聚高地,共同开拓人工智能领域的新未来,为经济高质量发展注入新动能。

    世界人工智能融合发展大会开幕 山东AI产业未来可期

    启动仪式后,全国第二个人工智能创新应用先导区—“济南-青岛人工智能创新应用先导区”揭牌仪式隆重举行。

    随后举行了山东省人工智能研究院揭牌仪式。

    山东省规模庞大的制造业与发达的信息通信产业为本省的人工智能产业发展打下了良好基础。近年来,山东省人工智能产业发展也取得了长足进步,涌现了一批优秀领军企业,也出现了更多优秀应用场景。

    随后山东省工业和信息化厅党组书记、厅长汲斌昌发布了《山东省人工智能产业发展报告》。他围绕当前山东人工智能产业概括、人工智能产业分析以及产业发展展望进行解读。报告的发布将对山东省布局未来产业,推动新旧动能转换和实现全省经济高质量发展极具指导意义。

    为推动人工智能与山东省优势产业深度融合发展,提高应用场景开放水平,鼓励更多人工智能新技术、新产品、新业态、新模式应用落地,山东省工业和信息化厅党组书记、厅长汲斌昌在大会上公布了100个山东人工智能与产业深度融合应用场景技术需求。对接需求包含高端装备、制造、交通、物流、化工、电力、海洋、农业、医疗、安防、金融、智慧家庭、智能办公等众多领域,涉及高端智能装备制造,机器人,大数据、智能识别等100个应用场景。

    济南市人民政府与富士康工业互联网股份有限公司以及山东省产业技术研究院与深圳鲲云信息科技有限公司分别举行了签约仪式,达成了合作意向。

    开幕式暨主论坛上,中国工程院院士、新一代人工智能产业技术创新战略联盟理事长、鹏城实验室主任高文,中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东,MPEG主席莱昂纳多·基里亚里昂(Leonardo Chiariglione),英国皇家工程院院士、鲲云科技首席科学家陆永青,富士康工业互联网董事长李军旗等五位人工智能领军专家分别发表了主旨报告,分享了各自领域的独特观点。

    中国工程院院士、新一代人工智能产业技术创新战略联盟理事长、鹏城实验室主任高文通过《智能交通与数字视网膜》的主旨报告,带来视觉认知科学的最新进展以及重大方向。他表示数字视网膜技术基于全局统一的时空ID,包括高效的视频编码,高效的特征编码,联合优化等多层次的视网膜表达的特征;模型的可更新,注意可调节,软件可定义的联合特征,以及势能技术加上硬件和云的工作,可以为智能交通提供一系列的优化解决方案。并表示希望能够在山东的智能交通方面,进行一些有益的尝试。

    中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东以《智慧计算未来动力》的主旨报告,带来对数字未来的洞察以及浪潮在计算方面的成果和战略布局的精彩分享。他表示,新旧功能转换里,计算基础设施的投入,计算力的建设是非常重要的方面。为了打通AI在更多领域应用层面的通用,浪潮发布了元脑计算,面向各个行业来推进AI的应用。他提出AI技术融合、开放、敏捷的三个趋势。

    MPEG主席莱昂纳多·基里亚里昂(Leonardo Chiariglione)以《无处不在的人工智能》(《Artificial intelligence everywhere》)为主题带来精彩分享。他表示,人工神经网络可以用于音频内容识别和分类,语音处理,图像和视频编码,这是一个非常令人兴奋的新领域。随着MPEG音频视频压缩标准的出现,视频将会无所不知。

    英国皇家工程院院士、鲲云科技首席科学家陆永青以主旨报告《人工智能计算前沿及实践》,为我们从理论到产业实践,全方位阐释人工智能计算新势能,也提供了突破传统计算构架瓶颈的新思路。他表示,想要将不同的元素智能连接起来,需要让芯片成为最基本的计算元素,并提升性能。

    富士康工业互联网董事长李军旗分享了主题为《创新引领智造赋能》的主旨报告。分享了富士康这个全球最大的电子产品制造商在过去30年的发展中,如何跟新的技术融合,促进传统的电子制造行业不断发展的过程。

    七个主旨论坛也同样值得关注:人工智能与制造业深度融合发展、人工智能前沿技术,人工智能与未来教育、智慧医疗、智慧交通、5G物联网与人工智能、智慧投融资等七大主题,紧扣人工智能对传统动能的改造、智能工业、数字和智慧工厂等当前热点话题,以专业、深度、前瞻性的视角分析中国人工智能结合传统产业所面临的机遇与挑战。

    为更好为企业提供一个展示自身实力的平台,本次大会还以“产业集群+人工智能”专区、“人工智能生态展区”、“智慧山东展区”三大展区为特色,浪潮集团、华为技术有限公司、中国铁塔股份有限公司、中国联通、海尔集团、歌尔股份有限公司、京东集团、北京的卢深视科技有限公司等众多龙头企业,集中展示了人工智能核心技术研发及相关应用领域前沿产品。

    论坛内思想交流碰撞深入,论坛外需求对接合作不断。为打响“人工智能+山东制造”品牌,探索“智能+”赋能传统产业发展思路所举办的本次大会,不但立足山东特色发展模式,展示山东优势产业集群,更满足了山东企业“智慧升级”的需求。本次大会成功搭建起一个山东与世界人工智能对话的桥梁,辐射面广、立意深远,必将加速产业链与科技链、人才链、资本链对接融合,吸引更多产业和创新资源聚集,加速推进山东省人工智能与实体经济融合创新发展,强力赋能“十强”产业全面起势,推动全省经济高质量发展。

    来源:https://finance.qq.com/a/20191120/008868.htm

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    Luck_Wu 2019-11-21 10:28:14
  • 12.34MB kevirn19791979 2019-04-24 13:38:47
  • 来源:华泰证券人工智能市场格局人工智能(Artificial Intelligence,AI)是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延 申和拓展类人的智能的能力,本质上是对人类思维过...

    来源:华泰证券

    人工智能市场格局

    人工智能(Artificial Intelligence,AI)是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延 申和拓展类人的智能的能力,本质上是对人类思维过程的模拟。AI 概念最早始于 1956 年 的达特茅斯会议,受限于算法和算力的不成熟,未能实现大规模的应用和推广。近年来, 在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下,人工智能进入高速发展阶段。据中 国电子学会预测,2022全球人工智能市场将达到1630亿元,2018-2022年CAGR达31%。

    人工智能赋能实体经济,为生产和生活带来革命性的转变。人工智能作为新一轮产业变革 的核心力量,将重塑生产、分配、交换和消费等经济活动各环节,催生新业务、新模式和 新产品。从衣食住行到医疗教育,人工智能技术在社会经济各个领域深度融合和落地应用。同时,人工智能具有强大的经济辐射效益,为经济发展提供强劲的引擎。据埃森哲预测, 2035 年,人工智能将推动中国劳动生产率提高 27%,经济总增加值提升 7.1 万亿美元。

    多角度人工智能产业比较

    目前,全球人工智能产业的生态系统正逐步成型。依据产业链上下游关系,可以将人工智 能划分为基础支持层、中间技术层和下游应用层。基础层是人工智能产业的基础,主要提 供硬件(芯片和传感器)及软件(算法模型)等基础能力;技术层是人工智能产业的核心, 以模拟人的智能相关特征为出发点,将基础能力转化成人工智能技术,如计算机视觉、智 能语音、自然语言处理等应用算法研发。其中,技术层能力可以广泛应用到多个不同的应 用领域;应用层是人工智能产业的延伸,将技术应用到具体行业,涵盖制造、交通、金融、 医疗等 18 个领域,其中医疗、交通、制造等领域的人工智能应用开发受到广泛关注。

    战略部署:大国角逐,布局各有侧重

    全球范围内,中美“双雄并立”构成人工智能第一梯队,日本、英国、以色列和法国等发 达国家乘胜追击,构成第二梯队。同时,在顶层设计上,多数国家强化人工智能战略布局, 并将人工智能上升至国家战略,从政策、资本、需求三大方面为人工智能落地保驾护。后起之秀的中国,局部领域有所突破。中国人工智能起步较晚,发展之路几经沉浮。自 2015 年以来,政府密集出台系列扶植政策,人工智能发展势头迅猛。由于初期我国政策 侧重互联网领域,资金投向偏向终端市场。因此,相比美国产业布局,中国技术层(计算 机视觉和语音识别)和应用层走在世界前端,但基础层核心领域(算法和硬件算力)比较 薄弱,呈“头重脚轻”的态势。当前我国人工智能在国家战略层面上强调系统、综合布局。

    美国引领人工智能前沿研究,布局慢热而强势。美国政府稍显迟缓,2019 年人工智能国 家级战略(《美国人工智能倡议》)才姗姗来迟。但由于美国具有天时(5G 时代)地利(硅 谷)人和(人才)的天然优势,其在人工智能的竞争中已处于全方位领先状态。总体来看, 美国重点领域布局前沿而全面,尤其是在算法和芯片脑科学等领域布局超前。此外,美国 聚焦人工智能对国家安全和社会稳定的影响和变革,并对数据、网络和系统安全十分重视。

    伦理价值观引领,欧洲国家抢占规范制定的制高点。2018 年,欧洲 28 个成员国(含英国) 签署了《人工智能合作宣言》,在人工智能领域形成合力。从国家层面来看,受限于文化 和语言差异阻碍大数据集合的形成,欧洲各国在人工智能产业上不具备先发优势,但欧洲 国家在全球 AI 伦理体系建设和规范的制定上抢占了“先机”。欧盟注重探讨人工智能的社 会伦理和标准,在技术监管方面占据全球领先地位。

    日本寻求人工智能解决社会问题。日本以人工智能构建“超智能社会”为引领,将 2017 年确定为人工智能元年。由于日本的数据、技术和商业需求较为分散,难以系统地发展人 工智能技术和产业。因此,日本政府在机器人、医疗健康和自动驾驶三大具有相对优势的 领域重点布局,并着力解决本国在养老、教育和商业领域的国家难题。

    基础层面:技术薄弱,芯片之路任重道远

    基础层由于创新难度大、技术和资金壁垒高等特点,底层基础技术和高端产品市场主要被 欧美日韩等少数国际巨头垄断。受限于技术积累与研发投入的不足,国内在基础层领域相 对薄弱。具体而言,在 AI 芯片领域,国际科技巨头芯片已基本构建产业生态,而中国尚 未掌握核心技术,芯片布局难以与巨头抗衡;在云计算领域,服务器虚拟化、网络技术 (SDN)、 开发语音等核心技术被掌握在亚马逊、微软等少数国外科技巨头手中。虽国内 阿里、华为等科技公司也开始大力投入研发,但核心技术积累尚不足以主导产业链发展;在智能传感器领域,欧洲(BOSCH,ABB)、美国(霍尼韦尔)等国家或地区全面布局传 感器多种产品类型,而在中国也涌现了诸如汇顶科技的指纹传感器等产品,但整体产业布 局单一,呈现出明显的短板。在数据领域,中国具有的得天独厚的数据体量优势,海量数 据助推算法算力升级和产业落地,但我们也应当意识到,中国在数据公开力度、国际数据 交换、统一标准的数据生态系统构建等方面还有很长的路要走。

    “无芯片不 AI”,以 AI 芯片为载体的计算力是人工智能发展水平的重要衡量标准,我们 将对 AI 芯片作详细剖析,以期对中国在人工智能基础层的竞争力更细致、准确的把握。

    依据部署位置,AI 芯片可划分为云端(如数据中心等服务器端)和终端(应用场景涵盖手 机、汽车、安防摄像头等电子终端产品)芯片;依据承担的功能,AI 芯片可划分为训练和 推断芯片。训练端参数的形成涉及到海量数据和大规模计算,对算法、精度、处理能力要 求非常高,仅适合在云端部署。目前,GPU(通用型)、FPGA(半定制化)、ASIC(全 定制化)成为 AI 芯片行业的主流技术路线。不同类型芯片各具优势,在不同领域呈现多 技术路径并行发展态势。我们将从三种技术路线分别剖析中国 AI 芯片在全球的竞争力。

    GPU(Graphics Processing Unit)的设计和生产均已成熟,占领 AI 芯片的主要市场份 额。GPU 擅长大规模并行运算,可平行处理海量信息,仍是 AI 芯片的首选。据 IDC 预测, 2019 年 GPU 在云端训练市场占比高达 75%。在全球范围内,英伟达和 AMD 形成双寡头 垄断,尤其是英伟达占 GPU 市场份额的 70%-80%。英伟达在云端训练和云端推理市场推 出的 GPU Tesla V100 和 Tesla T4 产品具有极高性能和强大竞争力,其垄断地位也在不断 强化。目前中国尚未“入局”云端训练市场。由于国外 GPU 巨头具有丰富的芯片设计经 验和技术沉淀,同时又具有强大的资金实力,中国短期内无法撼动 GPU 芯片的市场格局。

    FPGA(Field Programmable Gate Array)芯片具有可硬件编程、配置高灵活性和低能耗 等优点。FPGA 技术壁垒高,市场呈双寡头垄断:赛灵思(Xilinx)和英特尔(Intel)合计 占市场份额近 90%,其中赛灵思的市场份额超过 50%,始终保持着全球 FPGA 霸主地位。国内百度、阿里、京微齐力也在部署 FPGA 领域,但尚处于起步阶段,技术差距较大。

    ASIC(Application Specific Integrated Circuits)是面向特定用户需求设计的定制芯片, 可满足多种终端运用。尽管 ASIC 需要大量的物理设计、时间、资金及验证,但在量产后, 其性能、能耗、成本和可靠性都优于 GPU 和 FPGA。与 GPU 与 FPGA 形成确定产品不 同,ASIC 仅是一种技术路线或方案,着力解决各应用领域突出问题及管理需求。目前, ASIC 芯片市场竞争格局稳定且分散。我国的 ASIC 技术与世界领先水平差距较小,部分 领域处于世界前列。在海外,谷歌 TPU 是主导者;国内初创芯片企业(如寒武纪、比特 大陆和地平线),互联网巨头(如百度、华为和阿里)在细分领域也有所建树。

    总体来看,欧美日韩基本垄断中高端云端芯片,国内布局主要集中在终端 ASIC 芯片,部 分领域处于世界前列,但多以初创企业为主,且尚未形成有影响力的“芯片−平台−应用” 的生态,不具备与传统芯片巨头(如英伟达、赛灵思)抗衡的实力;而在 GPU 和 FPGA 领域,中国尚处于追赶状态,高端芯片依赖海外进口。

    技术层面:乘胜追击,国内头部企业各领风骚

    技术层是基于基础理论和数据之上,面向细分应用开发的技术。中游技术类企业具有技术 生态圈、资金和人才三重壁垒,是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业 聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。该层面包括算法理论(机器学 习)、开发平台(开源框架)和应用技术(计算机视觉、智能语音、生物特征识别、自然 语言处理)。众多国际科技巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来,我国技术层 围绕垂直领域重点研发,在计算机视觉、语音识别等领域技术成熟,国内头部企业脱颖而 出,竞争优势明显。但算法理论和开发平台的核心技术仍有所欠缺。

    具体来看,在算法理论和开发平台领域,国内尚缺乏经验,发展较为缓慢。机器学习算法 是人工智能的热点,开源框架成为国际科技巨头和独角兽布局的重点。开源深度学习平台 是允许公众使用、复制和修改的源代码,是人工智能应用技术发展的核心推动力。目前, 国际上广泛使用的开源框架包括谷歌的 TensorFlow、脸书的 Torchnet 和微软的 DMTK等, 美国仍是该领域发展水平最高的国家。我国基础理论体系尚不成熟,百度的 PaddlePaddle、 腾讯的 Angle 等国内企业的算法框架尚无法与国际主流产品竞争。

    在应用技术的部分领域,中国实力与欧美比肩。计算机视觉、智能语音、自然语言处理是 三大主要技术方向,也是中国市场规模最大的三大商业化技术领域。受益于互联网产业发 达,积累大量用户数据,国内计算机视觉、语音识别领先全球。自然语言处理当前市场竞 争尚未成型,但国内技术积累与国外相比存在一定差距。

    作为落地最为成熟的技术之一,计算机视觉应用场景广泛。计算机视觉是利用计算机模拟 人眼的识别、跟踪和测量功能。其应用场景广泛,涵盖了安防(人脸识别)、医疗(影像 诊断)、移动互联网(视频监管)等。计算机视觉是中国人工智能市场最大的组成部分。据艾瑞咨询数据显示,2017 年,计算机视觉行业市场规模分别为 80 亿元,占国内 AI 市 场的 37%。由于政府市场干预、算法模型成熟度、数据可获得性等因素的影响,计算机视 觉技术落地情况产生分化。我国计算机视觉技术输出主要在安防、金融和移动互联网领域。而美国计算机视觉下游主要集中在消费、机器人和智能驾驶领域。

    计算机视觉技术竞争格局稳定,国内头部企业脱颖而出。随着终端市场工业检测与测量逐 渐趋于饱和,新的应用场景尚在探索,当前全球技术层市场进入平稳的增长期,市场竞争 格局逐步稳定,头部企业技术差距逐渐缩小。中国在该领域技术积累丰富,技术应用和产 品的结合走在国际前列。2018 年,在全球最权威的人脸识别算法测试(FRVT)中,国内 企业和研究院包揽前五名,中国技术世界领先。国内计算机视觉行业集中度高,头部企业 脱颖而出。据 IDC 统计,2017 年,商汤科技、依图科技、旷视科技、云从科技四家企业 占国内市场份额的 69.4%,其中商汤市场份额 20.6%排名第一。

    应用层面:群雄逐鹿,格局未定

    应用层以底层技术能力为主导,切入不同场景和应用,提供产品和解决方案。受益于计算 机视觉、图像识别、自然语言处理等技术的快速发展,人工智能已广泛地渗透和应用于诸 多垂直领域,产品形式也趋向多样化。近年来,关注度较高的应用场景主要包括安防、金 融、教育、医疗、交通、广告营销等。从融合深度上,由于场景复杂度、技术成熟度和数 据公开水平的不同,而导致各场景应用成熟度不同。例如,政策导向和海量数据助推下, AI+安防、金融和客服领域有较为深入的应用,医疗和教育领域是产品或服务单点式切入, 尚未形成完整的解决方案。而由于基础设施复杂和数据获取难度大,AI+制造业处于边缘 化。此外,AI+农业国内尚未产生成熟产品。

    应用场景市场空间广阔,全球市场格局未定。受益于全球开源社区,应用层进入门槛相对 较低。目前,应用层是人工智能产业链中市场规模最大的层级。据中国电子学会统计,2019 年,全球应用层产业规模将达到 360.5 亿元,约是技术层的 1.67 倍,基础层的 2.53 倍。在全球范围内,人工智能仍处在产业化和市场化的探索阶段,落地场景的丰富度、用户需 求和解决方案的市场渗透率均有待提高。目前,国际上尚未出现拥有绝对主导权的垄断企 业,在很多细分领域的市场竞争格局尚未定型。

    中国侧重应用层产业布局,市场发展潜力大。欧洲、美国等发达国家和地区的人工智能产 业商业落地期较早,以谷歌、亚马逊等企业为首的科技巨头注重打造于从芯片、操作系统 到应用技术研发再到细分场景运用的垂直生态,市场整体发展相对成熟;而应用层是我国 人工智能市场最为活跃的领域,其市场规模和企业数量也在国内 AI 分布层级占比最大。据艾瑞咨询统计,2019 年,国内 77%的人工智能企业分布在应用层。得益于广阔市场空 间以及大规模的用户基础,中国市场发展潜力较大,且在产业化应用上已有部分企业居于 世界前列。例如,中国 AI+安防技术、产品和解决方案引领全球产业发展,海康威视和大 华股份分别占据全球智能安防企业的第一名和第四名。

    整体来看,国内人工智能完整产业链已初步形成,但仍存在结构性问题。从产业生态来看, 我国偏重于技术层和应用层,尤其是终端产品落地应用丰富,技术商业化程度比肩欧美。 但与美国等发达国家相比,我国在基础层缺乏突破性、标志性的研究成果,底层技术和基 础理论方面尚显薄弱。初期国内政策偏重互联网领域,行业发展追求速度,资金投向追捧 易于变现的终端应用。人工智能产业发展较为“浮躁”,导致研发周期长、资金投入大、 见效慢的基础层创新被市场忽略。“头重脚轻”的发展态势导致我国依赖国外开发工具、 基础器件等问题,不利于我国人工智能生态的布局和产业的长期发展。短期来看,应用终 端领域投资产出明显,但其难以成为引导未来经济变革的核心驱动力。中长期来看,人工 智能发展根源于基础层(算法、芯片等)研究有所突破。

    透析人工智能发展潜力

    基于人工智能产业发展现状,我们将从智能产业基础、学术生态和创新环境三个维度,对 中国、美国和欧洲 28 国人工智能发展潜力进行评估,并使用熵值法确定各指标相应权重 后,利用理想值法(TOPSIS 法)构建了一个代表人工智能发展潜力整体情况的综合指标。

    从智能产业基础的角度

    产业化程度:增长强劲,产业规模仅次美国

    中国人工智能尚在产业化初期,但市场发展潜力较大。产业化程度是判断人工智能发展活 力的综合指标,从市场规模角度,据 IDC 数据,2019 年,美国、西欧和中国的人工智能 市场规模分别是 213、71.25 和 45 亿美元,占全球市场份额依次为 57%、19%和 12%。中国与美国的市场规模存在较大差异,但近年来国内 AI 技术的快速发展带动市场规模高 速增长,2019 年增速高达 64%,远高于美国(26%)和西欧(41%)。从企业数量角度, 据清华大学科技政策研究中心,截至 2018 年 6 月,中国(1011 家)和美国(2028 家) 人工智能企业数全球遥遥领先,第三位英国(392 家)不及中国企业数的 40%。从企业布 局角度,据腾讯研究院,中国 46%和 22%的人工智能企业分布在语音识别和计算机视觉 领域。横向来看,美国在基础层和技术层企业数量领先中国,尤其是在自然语言处理、机 器学习和技术平台领域。而在应用层面(智能机器人、智能无人机),中美差距略小。展 望未来,在政策扶持、资本热捧和数据规模先天优势下,中国人工智能产业将保持强劲的 增长态势,发展潜力较大。

    技术创新能力:专利多而不优,海外布局仍有欠缺

    专利申请量是衡量人工智能技术创新能力和发展潜质的核心要素。在全球范围内,人工智 能专利申请主要来源于中国、美国和日本。2000 年至 2018 年间,中美日三国 AI 专利申 请量占全球总申请量的 73.95%。中国虽在 AI 领域起步较晚,但自 2010 年起,专利产出 量首超美国,并长期雄踞申请量首位。

    从专利申请领域来看,深度学习、语音识别、人脸识别和机器人等热门领域均成为各国重 点布局领域。其中,美国几乎全领域领跑,而中国在语音识别(中文语音识别正确率世界 第一)、文本挖掘、云计算领域优势明显。具体来看,多数国内专利于 AI 科技热潮兴起后 申请,并集中在应用端(如智能搜索、智能推荐),而 AI 芯片、基础算法等关键领域和前 沿领域专利技术主要仍被美国掌握。由此反映出中国 AI 发展存在基础不牢,存在表面繁 荣的结构性不均衡问题。

    从专利权人分布来看,中国高校和科研机构创新占据主导地位,或导致理论、技术和产业 割断的市场格局。欧美日人工智能申请人集中在企业,IBM、微软、三星等巨头企业已构 建了相对成熟的研发体系和策略,成为专利申请量最多的专利人之一。其中,IBM 拥有专 利数量全球遥遥领先,截至 2018 年 12 月 31 日,共拥有 4079 件 AI 专利。而中国是全球 唯一的大学和研究机构 AI 专利申请高于企业的国家。由于高校与企业定位与利益追求本 质上存在差异,国内技术创新与市场需求是否有效结合的问题值得关注。

    中国 AI 专利质量参差不齐,海外市场布局仍有欠缺。尽管中国专利申请量远超美国,但 技术“多而不强,专而不优”问题亟待调整。其一,中国 AI 专利国内为主,高质量 PCT 数量较少。PCT(Patent Cooperation Treaty)是由 WIPO 进行管理,在全球范围内保护 专利发明者的条约。PCT 通常被为是具有较高的技术价值。据中国专利保护协会统计,美 国 PCT 申请量占全球的 41%,国际应用广泛。而中国 PCT 数量(2568 件)相对较少, 仅为美国 PCT 申请量的 1/4。目前,我国 AI 技术尚未形成规模性技术输出,国际市场布 局欠缺;其二,中国实用新型专利占比高,专利废弃比例大。我国专利类别包括发明、实 用新型专利和外观设计三类,技术难度依次降低。中国拥有 AI 专利中较多为门槛低的实 用新型专利,如 2017 年,发明专利仅占申请总量的 23%。此外,据剑桥大学报告显示, 受高昂专利维护费用影响,我国 61%的 AI 实用新型和 95%的外观设计将于 5 年后失效, 而美国 85.6%的专利仍能得到有效保留。

    人才储备:供需失衡,顶尖人才缺口大

    人才的数量与质量直接决定了人工智能的发展水平和潜力。目前,全球人工智能人才分布 不均且短缺。据清华大学统计,截至 2017 年,人才储备排名前 10 的国家占全球总量的 61.8%。欧洲 28 国拥有 43064 名人工智能人才,位居全球第一,占全球总量的 21.1%。美国和中国分别以 28536、18232 列席第二、第三位。其中,中国基础人才储备尤显薄弱。根据腾讯研究院,美国 AI 技术层人才是中国 2.26 倍,基础层人才数是中国的 13.8 倍。

    我国人工智能人才供需严重失衡,杰出人才缺口大。据 BOSS 直聘测算,2017 年国内人 工智能人才仅能满足企业 60%的需求,保守估计人才缺口已超过 100 万。而在部分核心 领域(语音识别、图像识别等), AI 人才供给甚至不足市场需求的 40%,且这种趋势随 AI 企业的增加而愈发严重。在人工智能技术和应用的摸索阶段,杰出人才对产业发展起着 至关重要的作用,甚至影响技术路线的发展。美国(5158 人)、欧盟(5787 人)依托雄 厚的科研创新能力和发展机会聚集了大量精英,其杰出人才数在全球遥遥领先,而中国杰 出人才(977 人)比例仍明显偏低,不足欧美的 1/5。

    人才流入率和流出率可以衡量一国生态体系对外来人才吸引和留住本国人才的能力。根据 Element AI 企业的划分标准,中国、美国等国家属于 AI 人才流入与流出率均较低的锚定 国(Anchored Countries),尤其是美国的人工智能人才总量保持相对稳定。具体来看, 国内人工智能培育仍以本土为主,海外人才回流中国的 AI 人才数量仅占国内人才总量的 9%,其中,美国是国内 AI人才回流的第一大来源大国,占所有回流中国人才比重的 43.9%。可见国内政策、技术、环境的发展对海外人才的吸引力仍有待加强。

    从学术生态的角度

    技术创新能力:科研产出表现强劲,产学融合尚待加强

    科研能力是人工智能产业发展的驱动力。从论文产出数量来看,1998-2018 年,欧盟、中 国、美国位列前三,合计发文量全球占比 69.64%。近些年,中国积极开展前瞻性科技布 局, AI发展势头强劲,从1998年占全球人工智能论文比例的8.9%增长至2018年的28.2%, CAGR17.94%。2018 年,中国以 24929 篇 AI 论文居世界首位。中国研究活动的活跃从 侧面体现在人工智能发展潜力较大。

    我国论文影响力仍待提高,但与欧美差距逐年缩小。FWCI(Field-Weighted Citation Impact, 加权引用影响力)指标是目前国际公认的定量评价科研论文质量的最优方法,我们利用 FWCI 表征标准化1后的论文影响力。当 FWCI≥1 时,代表被考论文质量达到或超过了世 界平均水平。近 20 年,美国的 AI 论文加权引用影响力“独领风骚”,2018 年,FWCI 高 于全球平均水平的 36.78%;欧洲保持相对平稳,与全球平均水平相当;中国 AI 领域论文 影响力增幅明显,2018 年,中国 FWCI 为 0.80,较 2010 年增长 44.23%,但论文影响力 仍低于世界平均水平的 20%。从高被引前 1%论文数量来看,美国和中国高质量论文产出 为于全球第一、第二位,超出第三位英国论文产出量近 4 倍。综合来看,中国顶尖高质量 论文产出与美国不分伯仲,但整体来看,AI 论文影响力与美国、欧美仍有差距。

    从发文主体来看,科研机构和高校是目前中国人工智能知识生产的绝对力量,反映出科研成 果转化的短板。而美国、欧盟和日本则呈现企业、政府机构和高校联合参与的态势。据Scopus 数据显示,2018 年,美国企业署名 AI 论文比例是中国的 7.36 倍,欧盟的 1.92 倍。2012 年 至 2018 年,美国企业署名 AI 论文比例增长 43pct,同期中国企业署名 AI 论文仅增长 18pct。此外,人工智能与市场应用关联密切,校企合作论文普遍存在。而我国校-企合作论文比例仅为 2.45%,与以色列(10.06%)、美国(9.53%)、日本(6.47%)差别较大。从产学结合的角度, 中国人工智能研究以学术界为驱动,企业在科研中参与程度较低,或难以实现以市场为导向。

    中国人工智能高校数量实位于第二梯队,实力比肩美国。高校是人工智能人才供给和论文 产出的核心载体。据腾讯研究院统计,全球共 367 所高校设置人工智能相关学科,其中, 美国(168 所)独占鳌头,占据全球的 45.7%。中国拥有 20 所高校与英国并列第三,数 量上稍显逊色。此外,中国高校实力普遍上升,表现强劲。据麻省理工学院 2019 年发布 的 AI 高校实力 Top20 榜单中,中国清华大学、北京大学包揽前两名,较 2018 年分别上 升 1 个和 3 个名次。

    从创新环境的角度

    研发投入:中美研发投入差距收窄

    中国研发高投入高强度,在全球研发表现中占据重要地位。从研发投入的角度,美国、中 国、日本和德国始终是全球研发投入的主力军。据 IDC 统计显示,2018 年四国的研发投 入总和占全球总量的比例已达 60.77%。其中,美国凭借其强大的研发实力连续多年位居 全球研发投入的榜首。近年来,中国研发投入呈现一路猛增的强进势头,据 Statista 统计, 国内 2019 年研发投入额为 5192 亿美元,仅次于美国。且趋势上与美国差距不断缩小, 2000 年至 2019 年,CAGR 高达 14.43%,同期美国 CAGR 仅 2.99%。由于经济疲软等 诸多原因,欧盟与日本则呈现较为缓慢的上升趋势。据研发投入与强度增长的趋势推测, 中国或在 1-2 年内取代美国的全球研发领先地位。从研发强度的角度,中国研发强度总体 上呈逐步攀升的趋势,且涨幅较大。但对创新活动投入强度的重视程度仍与美国和日本存 在差距。2018 年中国研发强度 1.97%,低于日本和美国 1.53、0.87 个百分点。

    资本投入:资金多而项目缺,资本投向侧重终端市场

    中美是全球人工智能“融资高地”。人工智能开发成本高,资本投入成为推动技术开发的 主力。在全球范围内,美国是人工智能新增企投融资领先者,据 CAPIQ 数据显示,2010 年至 2019 年 10 月,美国 AI 企业累计融资 773 亿美元,领先中国 320 亿美元,占全球总 融资额的 50.7%。尤其是特朗普政府以来,人工智能投资力度逐步加码。中国作为全球第 二大融资体,融资总额占全球 35.5%。考虑到已有格局和近期变化,其他国家和地区难以 从规模上撼动中美两国。从人工智能新增企业数量来看,美国仍处于全球领先地位。2010 至 2018 年,美国累计新增企业数量 7022 家,较约是中国的 8 倍(870 家)。中国每年新 增人工智能企业在 2016 年达到 179 家高点后逐渐下降,近两年分别是 179 家( 2017 年), 151 家(2018 年),表明中国资本市场对 AI 投资也日趋成熟和理性。整体来看,中国人 工智能新增企业增势缓慢,但融资总额涨幅迅猛。这一“资金多而项目缺”的态势或是行 业泡沫即将出现的预警。

    相比较美国,中国资本投向侧重易落地的终端市场。从融资层面来看,中国各领域发展较 为均衡,应用层是突出领域,如自动驾驶、计算机学习与图像、语音识别和无人机技术领 域的新增融资额均超过美国。而美国市场注重底层技术的发展。据腾讯研究院数据显示, 芯片和处理器是美国融资最多的领域,占总融资额的 31%。当前中国对人工智能芯片市场 高度重视,但受限于技术壁垒和投资门槛高,国内芯片融资处于弱势。

    基于信息熵的 TOPSIS 法:综合指标评估(略)

    数据结果显示,美国综合指标及三大项目指标评分绝对领先,中国第二,欧洲 28 国暂且 落后。具体来看,美国在人工智能人才储备、创新产出、融资规模方面优势明显。中国作 为后起之秀,尽管有所赶超,但总体水平与美国相比仍有差距,尤其是杰出人才资源、高 质量专利申请上存在明显的缺陷和短板。但在论文数量和影响力、研发投入等指标上,中 国正快速发展,与美国差距收窄。从各指标具体分析来看,我国人工智能研究主要分布在 高校和科研机构,企业参与度较低,产出成果较多呈现条块化、碎片化现象,缺乏与市场 的系统性融合,这将不利于中国人工智能技术的发展和产业优势的发挥。此外,我国科研 产出、企业数量和融资领域集中于产业链中下游,上游核心技术仍受制于国外企业。未来, 若国内底层技术领域仍未能实现突破,势必导致人工智能产业发展面临瓶颈。

    展望:乘风破浪,探寻弯道超车之路

    国内人工智能追赶速度迅猛,但基础薄弱问题突出。在强有力的战略引领和政策支持下、 依托庞大的数据体量、丰富的应用场景和高度的互联网普及率,中国人工智能产业持续保 持蓬勃发展态势,并跻身全球人工智能第一梯队。技术上,我国人工智能论文和专利申请 量长期雄踞世界首位,在国际技术竞赛中多次拔得头筹;产业上,以阿里巴巴、腾讯为代 表的科技巨头全面布局人工智能生态,以寒武纪、科大讯飞、商汤科技为代表的初创企业 深耕垂直领域,打造技术护城河。我国人工智能产业规模、资本投入、企业数量呈现爆发 式增长,智能技术与实体融合持续加强,落地场景不断丰富。但我们也应当意识到,与美 国、欧洲相比,我国在产业链分布上更加集中于应用落地端口。长期市场化导向导致国内 行业发展出现结构性失衡,基础理论缺乏、原创算法薄弱、高端芯片依赖进口等问题凸显, 这也反映出中国人工智能发展不牢的风险点。因此,站在科技创新的“巨型风口”,我们 更需要审慎后续技术路线和产业发展路径,加大科研攻关力度,补齐技术短板。

    从中短期看,技术优化、落地场景的开拓和渗透是是最主要的增长点;从长期看,智能生 态体系建设才是弯道超车的必由之路。人工智能产业的核心竞争力在于生态体系的建设, 包括大数据、算法理论、底层技术、应用生态、人才储备等层面。而我国人工智能产业生 态和基础设施建设正处于探索期,如何实现核心技术的突破和拓宽人工智能技术与社会经 济融合场景着力点在于人才储备和持续的研发投入。从人才的角度,收窄技术差距的根本 在于优化人的知识结构和能力。当前政策应侧重建立人才培养体系,为人工智能打造人才 资源池,尤其是在基础学科领域突破人才瓶颈。同时,打破“唯数量论”的科研评价和考 核体系,改变人才激励机制势在必行。我国人工智能专利申请和科研产出数量全球领先, 但质量堪忧。唯有从源头改变评价机制,才能扭转“量多而质优”的问题。从研发的角度, 企业技术优化和创新能力是解决产业痛点的关键。基础研究的投入周期长、不确定性大、 和风险高特点决定了其难以短期内获得投资回报,但基础领域的突破将为经济带来长期和 广泛的溢出效应,因此,国内更应关注底层技术的研发投入,扭转传统技术路径,颠覆核 心技术受制于人的被动局面。此外,人工智能在赋能机器模拟人类进行决策的同时产生的 伦理道德、隐私保护和社会安全问题值得关注。由于法律法规存在滞后性,尚无法对人工 智能技术进行有效监管。我国应加快人工智能伦理研究,及早识别人工智能治理风险。

    未来智能实验室的主要工作包括:建立AI智能系统智商评测体系,开展世界人工智能智商评测;开展互联网(城市)云脑研究计划,构建互联网(城市)云脑技术和企业图谱,为提升企业,行业与城市的智能水平服务。

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