2018年中國(guó)人工智能行業(yè)發(fā)展應(yīng)用、發(fā)展程度及2019年政策推動(dòng)行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)分析[圖]

    人工智能，英文縮寫為AI（ArtificialIntelligence），指的是由人類發(fā)明設(shè)計(jì)的智能系統(tǒng)，能夠模仿人類的思考方式，實(shí)現(xiàn)人腦的部分功能，替代人腦解決特定問(wèn)題。

    一、發(fā)展階段

    人工智能的概念最早在20世紀(jì)50年代提出，1956年的達(dá)特茅斯暑期會(huì)議上正式提出了人工智能的概念。期間經(jīng)歷了三次發(fā)展浪潮，當(dāng)前處于第三次大發(fā)展期。

    第一次浪潮發(fā)生在1956~1976年，主導(dǎo)理論是邏輯主義，主要成果是完成了一些定理證明以及邏輯程序語(yǔ)言prolog。

    第二次浪潮發(fā)生在，1976~2006年，主導(dǎo)理論是連接主義，主要成果是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的提出以及應(yīng)用。但是在實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)可以解決一些簡(jiǎn)單單一問(wèn)題，對(duì)于復(fù)雜問(wèn)題的處理效果不盡理想。

    第三次浪潮發(fā)生在2006~現(xiàn)在，可以稱之為基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)，將大數(shù)據(jù)、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)的方法結(jié)合在一起。第三次浪潮的理論基礎(chǔ)和第二次浪潮類似，主要的差別在于基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法取得了巨大的成功。這里的主要推動(dòng)因素包括了硬件的進(jìn)步、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化、參數(shù)訓(xùn)練技巧的發(fā)展等。

    前兩次浪潮解決了人工智能的一些基礎(chǔ)理論問(wèn)題，第三次浪潮的發(fā)展已經(jīng)使得人工智能技術(shù)的發(fā)展程度（識(shí)別率、準(zhǔn)確率等）可以實(shí)際解決很多傳統(tǒng)需要人類大腦才能解決的問(wèn)題，具備了很強(qiáng)的實(shí)用性，獲得生產(chǎn)力。

    二、應(yīng)用分層

    人工智能根據(jù)從底層到應(yīng)用的技術(shù)邏輯可以分成基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層?；A(chǔ)層從硬件和理論層面，為人工智能的實(shí)現(xiàn)提供了根本保障，主要包括AI芯片和深度學(xué)習(xí)算法。AI芯片的發(fā)展進(jìn)步，提供了越來(lái)越強(qiáng)的計(jì)算能力；深度學(xué)習(xí)算法的建立，提供了AI解決問(wèn)題的計(jì)算方法。

    技術(shù)層是基于基礎(chǔ)層的支撐，設(shè)計(jì)出的解決某一類過(guò)去需要人腦解決問(wèn)題的通用方法，具體包括智能語(yǔ)音、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理以及其他類這四大人腦功能的處理方法。這些方法基于深度學(xué)習(xí)算法，根據(jù)具體的數(shù)據(jù)以及處理場(chǎng)景，形成了專門的成套技術(shù)處理方法和最佳實(shí)踐。

    通過(guò)技術(shù)層的實(shí)現(xiàn)，將基礎(chǔ)層提供的算力以及計(jì)算方法運(yùn)用到具體領(lǐng)域，去真實(shí)對(duì)應(yīng)到大腦的某一類功能以及實(shí)踐能力。

    應(yīng)用層是基于技術(shù)層的能力，去解決具體現(xiàn)實(shí)生活中的問(wèn)題。比如利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)金融、安防等多個(gè)領(lǐng)域的人臉識(shí)別；利用智能語(yǔ)音技術(shù)，實(shí)現(xiàn)智能音箱、錄音筆等的語(yǔ)音識(shí)別；利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)，用于智能客服的問(wèn)答。在實(shí)際的應(yīng)用中，技術(shù)層和應(yīng)用層的關(guān)系是相互交叉的，某個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用可能用到多個(gè)維度的技術(shù)層的能力，比如金融行業(yè)的應(yīng)用對(duì)于智能語(yǔ)音、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理技術(shù)都會(huì)有需求；同樣某個(gè)技術(shù)層的能力也可以廣泛應(yīng)用到多個(gè)不同的應(yīng)用領(lǐng)域，比如計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)可以廣泛應(yīng)用到金融、安防、醫(yī)療、交通、教育等多個(gè)維度。

人工智能的基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層

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    相比之前歷次工業(yè)革命中的落后狀態(tài)，中國(guó)在人工智能時(shí)代從技術(shù)到產(chǎn)業(yè)的多方面已經(jīng)進(jìn)入了國(guó)際領(lǐng)先集團(tuán)。國(guó)際范圍來(lái)看，人工智能行業(yè)呈現(xiàn)美國(guó)相對(duì)領(lǐng)先，中美“雙雄并立”構(gòu)成第一集團(tuán)，英日法德等傳統(tǒng)發(fā)達(dá)國(guó)家構(gòu)成第二集團(tuán)的競(jìng)爭(zhēng)局面。同時(shí)全球各國(guó)針對(duì)AI領(lǐng)域的發(fā)展均出臺(tái)政策大力支持，其中又尤以中國(guó)和美國(guó)的支持力度較大，上升到國(guó)家戰(zhàn)略層面。

    基礎(chǔ)研究能力是衡量一個(gè)國(guó)家行業(yè)發(fā)展水平的重要標(biāo)志，其中科研論文和人才是核心指標(biāo)，綜合這兩個(gè)指標(biāo)來(lái)看，中國(guó)的人工智能基礎(chǔ)研究能力僅次于美國(guó)，處于第二集團(tuán)。

    中國(guó)AI論文數(shù)量從2000年開(kāi)始快速攀升，根據(jù)清華大學(xué)的統(tǒng)計(jì)，我國(guó)（含港澳臺(tái)）的AI論文數(shù)量，從1997年的1000余篇快速增長(zhǎng)至2017年的37000多篇；占全球的比例也從4.26%增長(zhǎng)至27.68%。

    經(jīng)過(guò)這些年的快速進(jìn)步，我國(guó)的人工智能論文數(shù)量無(wú)論是累計(jì)值還是當(dāng)期值都處于國(guó)際領(lǐng)先地位，和美國(guó)共同構(gòu)成了第一集團(tuán)。英國(guó)、日本、德國(guó)、印度、法國(guó)等國(guó)家的論文數(shù)量處于第二集團(tuán)。

    雖然中國(guó)的AI論文數(shù)量已經(jīng)處于世界領(lǐng)先地位，但是在核心科研人才方面還有較大提升空間。清華大學(xué)的研究表明，美國(guó)的AI領(lǐng)域杰出人才數(shù)量遙遙領(lǐng)先，是第二名英國(guó)的接近五倍。中國(guó)的AI科研人才數(shù)量也很多，但是杰出人才占比很低，數(shù)量上和英國(guó)、德國(guó)、法國(guó)、意大利相近處于第二集團(tuán)。將科研論文和核心人才綜合來(lái)看，不難看出中國(guó)的AI基礎(chǔ)研究能力僅次于美國(guó)。

全球人工智能人才分布

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    三、人工智能產(chǎn)業(yè)化程度

    人工智能行業(yè)的產(chǎn)業(yè)化程度可以從企業(yè)數(shù)量以及投融資額這兩個(gè)維度進(jìn)行判斷，而中美兩國(guó)和其他國(guó)家相比，在這兩個(gè)維度上的優(yōu)勢(shì)都非常明顯。近年中國(guó)人工智能企業(yè)數(shù)量快速涌現(xiàn)。據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)表明，中國(guó)人工智能企業(yè)的數(shù)量從2012年的300家迅速增長(zhǎng)到2017年末的1000家左右。橫向來(lái)看，中國(guó)的人工智能企業(yè)數(shù)量在全球范圍內(nèi)僅次于美國(guó)，穩(wěn)居第二。據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，截止2018年6月，美國(guó)和中國(guó)的人工智能企業(yè)數(shù)量分別為2028、1011家，分列一二名，隨后排名第三的英國(guó)的企業(yè)數(shù)量?jī)H有392家，排名第九的瑞典僅有55家，和中美差距較大。
近年隨著人工智能應(yīng)用范圍越來(lái)越廣，全球和中國(guó)的人工智能領(lǐng)域的投融資規(guī)模都呈上漲趨勢(shì)，其中來(lái)自中國(guó)的增長(zhǎng)尤其迅速，占比也越來(lái)越高。據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，2017年全球人工智能投融資總規(guī)模為395億美元，中國(guó)達(dá)到了277.1億美元，占全球融資總額的70%。2013年到2018年的第一季度全球AI行業(yè)累計(jì)投融資數(shù)據(jù)中，中國(guó)占比60%，美國(guó)29%，合計(jì)占比接近90%。

中國(guó)以及全球人工智能領(lǐng)域投融資變化趨勢(shì)

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    四、政策助力

    隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，全球展開(kāi)了AI軍備競(jìng)賽，各主要發(fā)達(dá)國(guó)家均出臺(tái)了不少支持和引導(dǎo)AI行業(yè)發(fā)展的政策，其中又尤以中國(guó)和美國(guó)的支持力度較大，上升到國(guó)家戰(zhàn)略層面。

    我國(guó)人工智能政策的一個(gè)突出特點(diǎn)是數(shù)量非常多，持續(xù)性強(qiáng)，并且充分涵蓋了中央和地方。據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，我國(guó)中央政府層面的人工智能政策逐年增加，近年發(fā)布量維持在30以上。而我國(guó)省級(jí)政府的AI政策則數(shù)量更多，在2015年達(dá)到了峰值276，近兩年雖有所回落也都保持在50以上。這些中央以及省級(jí)層面的政策相互呼應(yīng)，從資金、稅收、項(xiàng)目等多個(gè)層面持續(xù)支持人工智能行業(yè)的發(fā)展。

2018-2019年政府工作報(bào)告人工智能相關(guān)內(nèi)容

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《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》主要內(nèi)容

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行動(dòng)計(jì)劃的具體部署

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    雖然美國(guó)的AI實(shí)力全球領(lǐng)先，但美國(guó)政府的人工智能相關(guān)規(guī)劃政策2016~2017年才開(kāi)始逐步發(fā)布，如《國(guó)家人工智能研究和發(fā)展戰(zhàn)備計(jì)劃》、《人工智能、自動(dòng)化和經(jīng)濟(jì)》、《人工智能白皮書》等。近一年以來(lái)美國(guó)政府的重視程度大為提高，2019年的財(cái)政預(yù)算要求是美國(guó)歷史上第一個(gè)制定人工智能和無(wú)自助、無(wú)人系統(tǒng)作為行政研發(fā)重點(diǎn)的預(yù)算。

    而2019年2月，特朗普總統(tǒng)簽署的行政命令創(chuàng)建了一個(gè)名為《美國(guó)人工智能倡議（AmericanAIInitiative）》的項(xiàng)目，集全國(guó)之力“優(yōu)先考慮AI投資”，標(biāo)志著人工智能也已經(jīng)成為美國(guó)的國(guó)家戰(zhàn)略。美國(guó)的這些政策總體來(lái)說(shuō)聚焦于應(yīng)對(duì)人工智能蓬勃發(fā)展的大趨勢(shì)，著眼長(zhǎng)期對(duì)國(guó)家安全與社會(huì)穩(wěn)定的影響與變革，保持美國(guó)對(duì)人工智能發(fā)展始終具有主動(dòng)性與預(yù)見(jiàn)性，對(duì)于重要的人工智能領(lǐng)域力圖保持世界領(lǐng)先地位。

    由于其他國(guó)家的人工智能綜合實(shí)力相比美中兩國(guó)有一定差距，因此其往往是聚焦于其本身原有的和人工智能能夠較好結(jié)合的優(yōu)勢(shì)行業(yè)，去發(fā)展自己在局部領(lǐng)域的核心競(jìng)爭(zhēng)力。如德國(guó)的優(yōu)勢(shì)在于利用人工智能和工業(yè)4.0的結(jié)合，英國(guó)致力于人工智能和硬件芯片的結(jié)合，而日本則試圖利用人工智能打造新一代機(jī)器人。

發(fā)達(dá)國(guó)家人工智能規(guī)劃

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    相關(guān)報(bào)告：智研咨詢發(fā)布的《2019-2025年中國(guó)人工智能行業(yè)市場(chǎng)潛力分析及投資方向研究報(bào)告》