人工智能是Artificial Intelligence，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。

實(shí)際應(yīng)用

機(jī)器視覺，指紋識(shí)別，人臉識(shí)別，視網(wǎng)膜識(shí)別，虹膜識(shí)別，掌紋識(shí)別，專家系統(tǒng)，自動(dòng)規(guī)劃，智能搜索，定理證明，博弈，自動(dòng)程序設(shè)計(jì)，智能控制，機(jī)器人學(xué)，語言和圖像理解，遺傳編程等。

學(xué)科范疇

人工智能是一門邊緣學(xué)科，屬于自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的交叉。

涉及學(xué)科

哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)，數(shù)學(xué)，神經(jīng)生理學(xué)，心理學(xué)，計(jì)算機(jī)科學(xué)，信息論，控制論，不定性論

研究范疇

自然語言處理，知識(shí)表現(xiàn)，智能搜索，推理，規(guī)劃，機(jī)器學(xué)習(xí)，知識(shí)獲取，組合調(diào)度問題，感知問題，模式識(shí)別，邏輯程序設(shè)計(jì)軟計(jì)算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，復(fù)雜系統(tǒng)，遺傳算法

 一、人工智能行業(yè)發(fā)展政策

近年來，人工智能對(duì)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)影響日益凸顯。我國自2015年來，多次將人工智能的發(fā)展和規(guī)劃列入國家政策，逐步確立人工智能技術(shù)在戰(zhàn)略發(fā)展中的重要性。各省市相應(yīng)中央號(hào)召，推出相應(yīng)的地方發(fā)展規(guī)劃和政策；全國31省市中，已有19個(gè)省市發(fā)布了人工智能規(guī)劃，其中有16個(gè)制定了具體的產(chǎn)業(yè)規(guī)模發(fā)展目標(biāo)。

二、人工智能行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

1.市場規(guī)模

中國人工智能市場規(guī)模在2016年-2020年持續(xù)增長，市場規(guī)模從2016年的154億元增長至2020年的1280億元，年復(fù)合增長率達(dá)到69.79%。隨著新基建產(chǎn)業(yè)愈發(fā)受到國家重視，人工智能產(chǎn)業(yè)未來將持續(xù)增長，預(yù)計(jì)2022年將達(dá)2729億元。

數(shù)據(jù)來源：灼識(shí)咨詢、中商產(chǎn)業(yè)研究院整理

 2.市場結(jié)構(gòu)

中國人工智能行業(yè)可按照應(yīng)用領(lǐng)域分為四大類別：決策類人工智能、視覺人工智能、語音及語義人工智能和人工智能機(jī)器人。目前，視覺人工智能的占比最多，達(dá)43.4%。其次分別為決策類人工智能、語音及語義人工智能、人工智能機(jī)器人，占比分別為20.9%、18.2%、17.4%。

數(shù)據(jù)來源：灼識(shí)咨詢、中商產(chǎn)業(yè)研究院整理

 3.投融資情況

2016年到2018年中國人工智能投融資情況呈現(xiàn)增長趨勢。2019年開始，中國人工智能市場投融資事件數(shù)量開始下滑，整體市場開始冷靜，投資金額有所上升。截止至2021年7月，投融資事件達(dá)506起，投融資金額達(dá)1839.92億元。

數(shù)據(jù)來源：中商產(chǎn)業(yè)研究院整理

 4.企業(yè)注冊(cè)量

近兩三年來，人工智能相關(guān)企業(yè)注冊(cè)量飛速上升。企查查數(shù)據(jù)顯示，2017年人工智能上升為國家戰(zhàn)略后，相關(guān)企業(yè)年注冊(cè)量首次突破1萬家，2019年注冊(cè)量已達(dá)到4.26萬家。2020年，人工智能新科技的鏈接價(jià)值、賦能價(jià)值表現(xiàn)得更為突出，全年注冊(cè)量增至17.10萬家。

三、人工智能行業(yè)重點(diǎn)企業(yè)

1.京東方

京東方科技集團(tuán)股份有限公司（BOE）創(chuàng)立于1993年4月，是全球領(lǐng)先的半導(dǎo)體顯示技術(shù)、產(chǎn)品與服務(wù)提供商?；谠诎l(fā)展顯示事業(yè)中積累的顯示、傳感、人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)基礎(chǔ)，BOE（京東方）2014年啟動(dòng)DSH戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，由原有的端口器件事業(yè)向智慧物聯(lián)事業(yè)和智慧醫(yī)工事業(yè)延展。

2021年前三季度京東方實(shí)現(xiàn)營業(yè)收入1632.78億元，同比增長72.05；實(shí)現(xiàn)歸母凈利潤200.15億元，同比增長708.36%。

2.科大訊飛

科大訊飛股份有限公司是一家專業(yè)從事語音及語言、自然語言理解、機(jī)器學(xué)習(xí)推理及自主學(xué)習(xí)等人工智能核心技術(shù)研究，人工智能產(chǎn)品研發(fā)和行業(yè)應(yīng)用落地的國家級(jí)骨干軟件企業(yè)。

2021年前三季度科大訊飛實(shí)現(xiàn)營收108.68億元，同比增長49.2%；實(shí)現(xiàn)歸母凈利潤7.29億元，同比增長30.88%。

3.寒武紀(jì)

中科寒武紀(jì)科技股份有限公司創(chuàng)辦于2016年，主營業(yè)務(wù)是應(yīng)用于各類云服務(wù)器、邊緣計(jì)算設(shè)備、終端設(shè)備中人工智能核心芯片的研發(fā)、設(shè)計(jì)和銷售。公司的主要產(chǎn)品包括云端產(chǎn)品線、邊緣產(chǎn)品線、處理器IP授權(quán)及軟件。

2021年前三季度寒武紀(jì)營業(yè)收入實(shí)現(xiàn)2.22億元，同比增長40.51%；歸母凈利潤虧損6.29億元，同比下降102.9%。

4.阿里巴巴

阿里AI（阿里靈杰）依托阿里領(lǐng)先的云基礎(chǔ)設(shè)施、大數(shù)據(jù)和AI工程能力、場景算法技術(shù)和多年行業(yè)實(shí)踐，一站式地為企業(yè)和開發(fā)者提供云原生的AI能力體系。幫助提升AI應(yīng)用開發(fā)效率，促進(jìn)AI在產(chǎn)業(yè)中規(guī)?；涞?，激發(fā)業(yè)務(wù)價(jià)值。

5.百度AI

百度人工智能全面開放百度大腦領(lǐng)先能力，包括語音識(shí)別和文字識(shí)別等335項(xiàng)場景化能力、飛槳企業(yè)版EasyDL和BML、智能對(duì)話定制平臺(tái)UNIT、AI學(xué)習(xí)與實(shí)訓(xùn)社區(qū)AI Studio、及實(shí)現(xiàn)算法與硬件深度整合的軟硬一體產(chǎn)品項(xiàng)目等。目前，百度連續(xù)四年AI專利申請(qǐng)和授予量全國第一，百度AI開放平臺(tái)成為中國領(lǐng)先的軟硬一體AI大生產(chǎn)平臺(tái)。而百度的移動(dòng)生態(tài)，正是在這樣的人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)下構(gòu)建強(qiáng)大的。在人工智能的驅(qū)動(dòng)下，由百家號(hào)、小程序、托管頁構(gòu)成的移動(dòng)生態(tài)三大支柱業(yè)務(wù)增長穩(wěn)進(jìn)，構(gòu)建起了完善的內(nèi)容和服務(wù)一體化移動(dòng)生態(tài)。

四、人工智能八大發(fā)展趨勢

1、AI-on-5G

2022 年，工業(yè) AI 和 AI-on-5G 物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用將會(huì)成為主流。

AI-on-5G 組合計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施為傳感器、計(jì)算平臺(tái)和人工智能應(yīng)用的整合提供了一種高性能、安全的鏈接結(jié)構(gòu)，無論是在現(xiàn)場、場所還是云端中。具體包括：

· 汽車系統(tǒng)；

· 智能空間；

· 工業(yè) 4.0，如新的自動(dòng)化和機(jī)器人系統(tǒng)。

我國5G發(fā)展取得領(lǐng)先優(yōu)勢，已累計(jì)建成5G基站超81.9萬個(gè)，占全球比例約為70%；5G手機(jī)終端用戶連接數(shù)達(dá)2.8億，占全球比例超過80%；5G標(biāo)準(zhǔn)必要專利聲明數(shù)量占比超過38%，2020年上半年以來上升近5個(gè)百分點(diǎn)，位列全球首位。工信部5G/6G專題會(huì)議會(huì)議表示，要持續(xù)推進(jìn)5G快速健康發(fā)展。

5G是人工智能的加速器，同時(shí)5G也將為人工智能提供新動(dòng)能。5G具有大連接、低延遲和高帶寬三個(gè)核心特點(diǎn)，這些特點(diǎn)可以從不同側(cè)面進(jìn)一步加速人工智能技術(shù)的發(fā)展、應(yīng)用、落地，促進(jìn)整個(gè)供應(yīng)鏈的智能升級(jí)。

2、生成式人工智能

生成式人工智能，或評(píng)估現(xiàn)有數(shù)據(jù)（如文本、音頻或視覺文件）的算法，主要識(shí)別該數(shù)據(jù)的基本模式，然后復(fù)制該模式以生成類似的內(nèi)容。這種算法正在逐步改進(jìn)。隨著模型的輸入數(shù)據(jù)的變化和業(yè)務(wù)結(jié)果的變化，模型本身也需要調(diào)整。缺乏維護(hù)會(huì)導(dǎo)致人工智能算法最終喪失價(jià)值。

生成式人工智能包括多種技術(shù)：

（1） GAN生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)：生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)是兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：一個(gè)生成器和一個(gè)判別器，它們相互競爭，以找到兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)之間的平衡。生成器網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)生成與源數(shù)據(jù)相似的新數(shù)據(jù)或內(nèi)容。判別器網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)區(qū)分源數(shù)據(jù)和生成的數(shù)據(jù)，以便識(shí)別哪些數(shù)據(jù)更接近原始數(shù)據(jù)。

（2）Transformer：由論文《Attention is All You Need》提出，現(xiàn)在是谷歌云TPU推薦的參考模型。論文相關(guān)的Tensorflow的代碼可以從GitHub獲取，其作為Tensor2Tensor包的一部分。哈佛的NLP團(tuán)隊(duì)也實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于PyTorch的版本，并注釋該論文。像 GPT-3、LaMDA 和 Wu-Dao 這樣的 Transformer 模擬了認(rèn)知注意力，并對(duì)輸入數(shù)據(jù)部分的重要性進(jìn)行差異測量。它們被訓(xùn)練來理解語言或圖像，學(xué)習(xí)一些分類任務(wù)，并從大量數(shù)據(jù)集中生成文本或圖像。

（3）變分自編碼器（Variational auto-encoder，VAE）是一類重要的生成模型（generative model），它于2013年由Diederik P.Kingma和Max Welling提出 

3、增強(qiáng)型勞動(dòng)力或人類-人工智能混合工作

未來的工作更多的是在增強(qiáng)的環(huán)境中與人工智能配對(duì)。所有重復(fù)性的工作都是可能實(shí)現(xiàn)的，并且將是自動(dòng)化的。

隨著人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)工具的不斷增加，你的工作效率也會(huì)提高

在每個(gè)行業(yè)中，都會(huì)涌現(xiàn)出人工智能驅(qū)動(dòng)的智能工具，這些工具可以幫助該行業(yè)的個(gè)人高效工作。

4、IT 中的云計(jì)算和邊緣管理

雖然邊緣計(jì)算正迅速成為許多企業(yè)的必備工具，但部署仍處于早期階段。云計(jì)算和邊緣原生業(yè)務(wù)流程將在 IT 領(lǐng)域占據(jù)更多的主導(dǎo)地位，并在商業(yè)世界中更加無處不在。

一些人認(rèn)為人工智能管理將成為 IT 部門的責(zé)任。為了應(yīng)對(duì)與可管理性、安全性和規(guī)模有關(guān)的邊緣計(jì)算挑戰(zhàn)，IT 部門將轉(zhuǎn)向云原生技術(shù)。例如，作為容器化微服務(wù)的平臺(tái)，Kubernetes 已經(jīng)成為大規(guī)模管理邊緣人工智能應(yīng)用的主要工具。

那些在云端上使用 Kubernetes 的 IT 部門可以利用他們的經(jīng)驗(yàn)來構(gòu)建自己的邊緣云原生管理方案。預(yù)期將會(huì)有更多的第三方和相關(guān)的服務(wù)被采用。

5、人工智能在網(wǎng)絡(luò)安全中的應(yīng)用

在網(wǎng)絡(luò)安全方面，人工智能的作用必須通過自動(dòng)化來提高。有 69% 的機(jī)構(gòu)相信，人工智能是處理網(wǎng)絡(luò)攻擊的必備條件，但是這一領(lǐng)域在 2022 到 2032 年期間都有升級(jí)的需求。

· 威脅檢測；

· 戰(zhàn)斗機(jī)器人；

· 端點(diǎn)保護(hù)；

· 違約風(fēng)險(xiǎn)保護(hù)；

· 服務(wù)停機(jī)保護(hù)。

6、更好更強(qiáng)的語言模型

雖然 OpenAI 的大規(guī)模生成性預(yù)訓(xùn)練 Transformer（GPT）模型的持續(xù)發(fā)展成為時(shí)尚的頭條新聞，但 DeepMind、微軟研究院以及其他公司的做法也值得關(guān)注。圍繞著高度進(jìn)化的大型人工智能語言模型，已經(jīng)出現(xiàn)了幾十家新的初創(chuàng)公司。

7、人工智能在元宇宙中的應(yīng)用

元宇宙是一個(gè)術(shù)語，是指一個(gè)環(huán)境，更具體地說是一個(gè)數(shù)字環(huán)境，多個(gè)用戶可以一起工作和游戲

新類型的應(yīng)用程序、更智能的數(shù)字代理、深度造假人類（實(shí)際上是機(jī)器人），所有這些都在互聯(lián)網(wǎng)的未來等待著我們，似乎是元宇宙產(chǎn)品。

8、人工智能的民主化和可達(dá)性——低代碼/無代碼人工智能

今天，組織面臨的主要挑戰(zhàn)之一是缺乏能夠研發(fā)出所需要的工具和算法的有經(jīng)驗(yàn)的人工智能工程師。隨著無代碼或低代碼解決方案的出現(xiàn)，這一挑戰(zhàn)可以通過提供簡單而直觀的界面來解決，這些界面可以用來創(chuàng)建人工智能上的復(fù)雜系統(tǒng)。

隨著我們加快人工智能在商業(yè)中的應(yīng)用，并升級(jí)人工智能流程，隨著程序員與人工智能-人類系統(tǒng)的合作，我們通過軟件工程來制造產(chǎn)品的方法將會(huì)發(fā)生根本性的變化，并更容易被所有人接受，從而以更分散的方式分配其部分價(jià)值。