顧  問(wèn)

    潘云鶴     中國(guó)工程院院士

指導(dǎo)單位

    工業(yè)和信息化部信息化和軟件服務(wù)業(yè)司

指導(dǎo)委員會(huì)

    謝少鋒    工信部信軟司司長(zhǎng)

    李冠宇    工信部信軟司副司長(zhǎng)

    徐曉蘭    中國(guó)電子學(xué)會(huì)副理事長(zhǎng)兼秘書(shū)長(zhǎng)

    張宏圖    中國(guó)電子學(xué)會(huì)總部黨委書(shū)記兼副秘書(shū)長(zhǎng)

    商    超    工信部信軟司軟件處處長(zhǎng)

    傅永寶    工信部信軟司軟件處調(diào)研員

專家委員會(huì)（排名不分先后，按姓氏筆畫排序）

    王士進(jìn)     科大訊飛研究院副院長(zhǎng)

    韋    青     微軟中國(guó)公司首席技術(shù)官

    宋    波     國(guó)安瑞（北京）科技有限公司總經(jīng)理

    劉志堅(jiān)     京東金融總法律顧問(wèn)

    吳甘沙     馭勢(shì)科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO

    季向陽(yáng)     清華大學(xué)自動(dòng)化系教授

    陳麗娟     阿里巴巴人工智能實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人

    梁家恩     云知聲信息技術(shù)有限公司董事長(zhǎng)兼CTO

    崔    巖     中德人工智能研究院院長(zhǎng)

    蔡雄山     騰訊研究院法律研究中心副主任

編寫單位

      中國(guó)電子學(xué)會(huì)

編寫人員

      李    颋      周岷峰      馬    良     凌    霞

      李    巖      張雅妮      許華磊     張    嬋

      張    力      陳濛萌      樊江洋     朱    毅

      李俊平      閻德利      謝中業(yè)     陳    巖

（一）編制背景

自1956年概念得以確立以來(lái)，人工智能發(fā)展至今已逾60年，隨著所處信息環(huán)境和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的深刻變革，開(kāi)始邁進(jìn)新一輪發(fā)展階段，呈現(xiàn)出大數(shù)據(jù)、跨媒體、群體性、自主化、人機(jī)融合的發(fā)展新特征，從學(xué)術(shù)牽引式發(fā)展迅速轉(zhuǎn)變?yōu)樾枨鬆恳桨l(fā)展，相比歷史上的任何時(shí)刻，都要更加接近于人類智能，既能為進(jìn)一步掌握城市發(fā)展、生態(tài)保護(hù)、經(jīng)濟(jì)管理、金融風(fēng)險(xiǎn)等宏觀系統(tǒng)提供指導(dǎo)，也能為設(shè)計(jì)制造、健康醫(yī)療、交通管理、能源節(jié)約等微觀領(lǐng)域提供解決方案。我國(guó)正值工業(yè)化、城鎮(zhèn)化、信息化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的攻堅(jiān)階段，迫切需要加快推動(dòng)人工智能在國(guó)民經(jīng)濟(jì)社會(huì)各行業(yè)、各領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)提質(zhì)增效，改善人民生活水平，切實(shí)解決經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重大結(jié)構(gòu)性失衡。針對(duì)于此，有必要研究編制新一代人工智能發(fā)展白皮書(shū)，明確人工智能在新時(shí)期、新形勢(shì)下的技術(shù)框架、關(guān)鍵環(huán)節(jié)、應(yīng)用前景，為推動(dòng)人工智能關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用推廣提供措施建議，進(jìn)一步推動(dòng)我國(guó)智能相關(guān)的前沿新興產(chǎn)業(yè)持續(xù)健康快速發(fā)展，有力支撐我國(guó)信息化和工業(yè)化深度融合邁上新臺(tái)階。

（二）編制目標(biāo)

一是明確新一代人工智能的主要發(fā)展方向，系統(tǒng)歸納其主要驅(qū)動(dòng)因素及最具典型意義的特征。

二是研究新一代人工智能的技術(shù)框架，梳理技術(shù)演進(jìn)軌跡，提出基礎(chǔ)性、通用性技術(shù)體系。

三是探索新一代人工智能的產(chǎn)業(yè)邊界，劃分產(chǎn)業(yè)類別和應(yīng)用場(chǎng)景，研判相關(guān)的投融資特征及趨勢(shì)。

四是提出促進(jìn)新一代人工智能及相關(guān)技術(shù)及產(chǎn)業(yè)發(fā)展的可行性措施建議，為相關(guān)行業(yè)主管部門提供決策參考，為行業(yè)健康有序發(fā)展提供指導(dǎo)依據(jù)。

（三）編制方法

一是研究學(xué)習(xí)國(guó)內(nèi)外相關(guān)戰(zhàn)略政策文件，充分借鑒參考國(guó)內(nèi)外主要研究動(dòng)態(tài)和成果。主要包括：美國(guó)白宮發(fā)布的《為人工智能的未來(lái)做好準(zhǔn)備》、《國(guó)家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃》；英國(guó)下議院科學(xué)和技術(shù)委員會(huì)發(fā)布的《機(jī)器人和人工智能》、英國(guó)政府科學(xué)辦公室發(fā)布的《人工智能對(duì)未來(lái)決策的機(jī)會(huì)和影響》，以及英國(guó)政府在2017年1月宣布的《現(xiàn)代工業(yè)戰(zhàn)略》和3月公布的《數(shù)字戰(zhàn)略》；日本政府制定的《人工智能產(chǎn)業(yè)化路線圖》；我國(guó)出臺(tái)的《國(guó)務(wù)院關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)的指導(dǎo)意見(jiàn)》和《“十三五”國(guó)家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》中關(guān)于人工智能的部分。同時(shí)，針對(duì)歐盟的“人腦項(xiàng)目”、德國(guó)的“智慧數(shù)據(jù)項(xiàng)目”、日本的“超智能社會(huì)”和“高級(jí)綜合智能平臺(tái)計(jì)劃”進(jìn)行了學(xué)習(xí)了解。

二是訪談國(guó)內(nèi)知名專家學(xué)者，圍繞新一代人工智能的內(nèi)涵、外延及特征趨勢(shì)展開(kāi)充分研討。新一代人工智能既有創(chuàng)新性又有繼承性，與過(guò)往所談?wù)摰娜斯ぶ悄芗扔新?lián)系又有區(qū)別，在研究?jī)?nèi)容上既要有突破又要有充分吸收和借鑒。通過(guò)與國(guó)內(nèi)人工智能相關(guān)領(lǐng)域的知名院士、高校學(xué)者、行業(yè)專家的座談交流，尤其是圍繞中國(guó)工程院潘云鶴院士《人工智能邁向2.0》一文進(jìn)行的深入學(xué)習(xí)研討，為白皮書(shū)的編制奠定了系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)。

三是調(diào)研國(guó)內(nèi)外知名人工智能企業(yè)，匯集整理和分析來(lái)自實(shí)踐應(yīng)用的典型案例。高度重視人工智能領(lǐng)域的具體產(chǎn)品、服務(wù)及解決方案提供方式，走進(jìn)國(guó)內(nèi)外一批在技術(shù)或產(chǎn)業(yè)方面具備領(lǐng)先水平和特色優(yōu)勢(shì)的人工智能企業(yè)展開(kāi)深度調(diào)研，并邀請(qǐng)部分企業(yè)的技術(shù)或戰(zhàn)略負(fù)責(zé)人共同參與了白皮書(shū)的編制工作。

（四）特別聲明

1、研究主題充分考慮了與國(guó)家規(guī)劃的互動(dòng)和呼應(yīng)

人工智能的概念從誕生之日開(kāi)始計(jì)算，已經(jīng)超過(guò)60年，并非橫空出世的新興事物。只不過(guò)受近年來(lái)算法模式持續(xù)優(yōu)化、數(shù)據(jù)信息海量增長(zhǎng)、運(yùn)算力大幅提升的影響和帶動(dòng)，表現(xiàn)出了不同以往的發(fā)展水平和特征。本白皮書(shū)一開(kāi)始研究主題名為“人工智能2.0”，目前已更改為“新一代人工智能”，是為了呼應(yīng)院士研究文章、部委領(lǐng)導(dǎo)講話，以及即將出臺(tái)的國(guó)家級(jí)規(guī)劃，重點(diǎn)針對(duì)人工智能的新趨勢(shì)、新特征、新模式展開(kāi)研究，并非是要提出一個(gè)全新的研究對(duì)象。

2、研究范圍聚焦技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展

在人工智能領(lǐng)域，正孕育著堪與相對(duì)論、量子理論、計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)相提并論的重大創(chuàng)新、變革及突破。人工智能歷史性地站在了時(shí)代的風(fēng)口，將對(duì)人類經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展帶來(lái)智能化浪潮的顛覆性猛烈沖擊。研究人工智能，就要研究其在人類生產(chǎn)生活中的詳細(xì)地位和作用，涉及到方方面面，包括了道德、法律、倫理、文化等領(lǐng)域。本白皮書(shū)的編制，主要是為了給相關(guān)行業(yè)主管部門和企業(yè)提供決策參考依據(jù)，集中在技術(shù)和產(chǎn)業(yè)兩大層面展開(kāi)研究，暫未涉及其他方面。

3、研究?jī)?nèi)容仍有待進(jìn)一步豐富完善

當(dāng)前，各類研究咨詢機(jī)構(gòu)紛紛推出圍繞人工智能主題的相關(guān)報(bào)告，各自觀點(diǎn)既有一致性，也存在部分不同意見(jiàn)。本白皮書(shū)的主要觀點(diǎn)和內(nèi)容僅代表編制組在目前對(duì)人工智能的研判和思考，歡迎各方專家學(xué)者和企業(yè)代表提出寶貴意見(jiàn)，共同推動(dòng)白皮書(shū)的及時(shí)更新和糾偏。同時(shí)，隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)步、產(chǎn)業(yè)的發(fā)展、模式的變革，白皮書(shū)的內(nèi)容將得到進(jìn)一步豐富完善。

一、新一代人工智能研究綜述

人工智能發(fā)軔于1956年在美國(guó)達(dá)特茅斯（Dartmouth）學(xué)院舉行的“人工智能（Artificial Intelligent，簡(jiǎn)稱AI）夏季研討會(huì)”，在20世紀(jì)50年代末和80年代初先后步入兩次發(fā)展高峰，但因?yàn)榧夹g(shù)瓶頸、應(yīng)用成本等局限性而均落入低谷。當(dāng)前，在新一代信息技術(shù)的引領(lǐng)下，數(shù)據(jù)快速積累，運(yùn)算能力大幅提升，算法模型持續(xù)演進(jìn)，行業(yè)應(yīng)用快速興起，人工智能發(fā)展環(huán)境發(fā)生了深刻變化，跨媒體智能、群體智能、自主智能系統(tǒng)、混合型智能成為新的發(fā)展方向，人工智能第三次站在了科技發(fā)展的浪潮之巔。

（一）人工智能簡(jiǎn)要發(fā)展歷程

從誕生至今，人工智能已有60年的發(fā)展歷史，大致經(jīng)歷了三次浪潮。第一次浪潮為20世紀(jì)50年代末至20世紀(jì)80年代初；第二次浪潮為20世紀(jì)80年代初至20世紀(jì)末；第三次浪潮為21世紀(jì)初至今。在人工智能的前兩次浪潮當(dāng)中，由于技術(shù)未能實(shí)現(xiàn)突破性進(jìn)展，相關(guān)應(yīng)用始終難以達(dá)到預(yù)期效果，無(wú)法支撐起大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用，最終在經(jīng)歷過(guò)兩次高潮與低谷之后，人工智能歸于沉寂。隨著信息技術(shù)快速發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)快速普及，以2006年深度學(xué)習(xí)模型的提出為標(biāo)志，人工智能迎來(lái)第三次高速成長(zhǎng)。

圖1  人工智能發(fā)展歷程示意圖

資料來(lái)源：中國(guó)電子學(xué)會(huì)整理

1、第一次浪潮：人工智能誕生并快速發(fā)展，但技術(shù)瓶頸難以突破

符號(hào)主義盛行，人工智能快速發(fā)展。1956年到1974年是人工智能發(fā)展的第一個(gè)黃金時(shí)期?？茖W(xué)家將符號(hào)方法引入統(tǒng)計(jì)方法中進(jìn)行語(yǔ)義處理，出現(xiàn)了基于知識(shí)的方法，人機(jī)交互開(kāi)始成為可能?？茖W(xué)家發(fā)明了多種具有重大影響的算法，如深度學(xué)習(xí)模型的雛形貝爾曼公式。除在算法和方法論方面取得了新進(jìn)展，科學(xué)家們還制作出具有初步智能的機(jī)器。如能證明應(yīng)用題的機(jī)器STUDENT（1964），可以實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單人機(jī)對(duì)話的機(jī)器ELIZA（1966）。人工智能發(fā)展速度迅猛，以至于研究者普遍認(rèn)為人工智能代替人類只是時(shí)間問(wèn)題。

模型存在局限，人工智能步入低谷。1974年到1980年。人工智能的瓶頸逐漸顯現(xiàn)，邏輯證明器、感知器、增強(qiáng)學(xué)習(xí)只能完成指定的工作，對(duì)于超出范圍的任務(wù)則無(wú)法應(yīng)對(duì)，智能水平較為低級(jí)，局限性較為突出。造成這種局限的原因主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：一是人工智能所基于的數(shù)學(xué)模型和數(shù)學(xué)手段被發(fā)現(xiàn)具有一定的缺陷；二是很多計(jì)算的復(fù)雜度呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，依據(jù)現(xiàn)有算法無(wú)法完成計(jì)算任務(wù)。先天的缺陷是人工智能在早期發(fā)展過(guò)程中遇到的瓶頸，研發(fā)機(jī)構(gòu)對(duì)人工智能的熱情逐漸冷卻，對(duì)人工智能的資助也相應(yīng)被縮減或取消，人工智能第一次步入低谷。

2、第二次浪潮：模型突破帶動(dòng)初步產(chǎn)業(yè)化，但推廣應(yīng)用存在成本障

數(shù)學(xué)模型實(shí)現(xiàn)重大突破，專家系統(tǒng)得以應(yīng)用。進(jìn)入20世紀(jì)80年代，人工智能再次回到了公眾的視野當(dāng)中。人工智能相關(guān)的數(shù)學(xué)模型取得了一系列重大發(fā)明成果，其中包括著名的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（1986）和BP反向傳播算法（1986）等，這進(jìn)一步催生了能與人類下象棋的高度智能機(jī)器（1989）。其它成果包括通過(guò)人工智能網(wǎng)絡(luò)來(lái)實(shí)現(xiàn)能自動(dòng)識(shí)別信封上郵政編碼的機(jī)器，精度可達(dá)99%以上，已經(jīng)超過(guò)普通人的水平。與此同時(shí)，卡耐基·梅隆大學(xué)為DEC公司制造出了專家系統(tǒng)（1980），這個(gè)專家系統(tǒng)可幫助DEC公司每年節(jié)約4000萬(wàn)美元左右的費(fèi)用，特別是在決策方面能提供有價(jià)值的內(nèi)容。受此鼓勵(lì)，很多國(guó)家包括日本、美國(guó)都再次投入巨資開(kāi)發(fā)所謂第5代計(jì)算機(jī)（1982），當(dāng)時(shí)叫做人工智能計(jì)算機(jī)。

成本高且難維護(hù)，人工智能再次步入低谷。為推動(dòng)人工智能的發(fā)展，研究者設(shè)計(jì)了LISP語(yǔ)言，并針對(duì)該語(yǔ)言研制了Lisp計(jì)算機(jī)。該機(jī)型指令執(zhí)行效率比通用型計(jì)算機(jī)更高，但價(jià)格昂貴且難以維護(hù)，始終難以大范圍推廣普及。與此同時(shí)，在1987年到1993年間，蘋果和IBM公司開(kāi)始推廣第一代臺(tái)式機(jī)，隨著性能不斷提升和銷售價(jià)格的不斷降低，這些個(gè)人電腦逐漸在消費(fèi)市場(chǎng)上占據(jù)了優(yōu)勢(shì)，越來(lái)越多的計(jì)算機(jī)走入個(gè)人家庭，價(jià)格昂貴的Lisp計(jì)算機(jī)由于古老陳舊且難以維護(hù)逐漸被市場(chǎng)淘汰，專家系統(tǒng)逐也漸淡出人們的視野，人工智能硬件市場(chǎng)出現(xiàn)明顯萎縮。同時(shí)，政府經(jīng)費(fèi)開(kāi)始下降，人工智能又一次步入低谷。

3、第三次浪潮：信息時(shí)代催生新一代人工智能，但未來(lái)發(fā)展存在諸多隱憂

新興技術(shù)快速涌現(xiàn)，人工智能發(fā)展進(jìn)入新階段。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及、傳感器的泛在、大數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)、電子商務(wù)的發(fā)展、信息社區(qū)的興起，數(shù)據(jù)和知識(shí)在人類社會(huì)、物理空間和信息空間之間交叉融合、相互作用，人工智能發(fā)展所處信息環(huán)境和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)發(fā)生了巨大而深刻的變化，這些變化構(gòu)成了驅(qū)動(dòng)人工智能走向新階段的外在動(dòng)力。與此同時(shí)，人工智能的目標(biāo)和理念出現(xiàn)重要調(diào)整，科學(xué)基礎(chǔ)和實(shí)現(xiàn)載體取得新的突破，類腦計(jì)算、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等一系列的技術(shù)萌芽也預(yù)示著內(nèi)在動(dòng)力的成長(zhǎng)，人工智能的發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入一個(gè)新的階段。

人工智能水平快速提升，人類面臨潛在隱患。得益于數(shù)據(jù)量的快速增長(zhǎng)、計(jì)算能力的大幅提升以及機(jī)器學(xué)習(xí)算法的持續(xù)優(yōu)化，新一代人工智能在某些給定任務(wù)中已經(jīng)展現(xiàn)出達(dá)到或超越人類的工作能力，并逐漸從專用型智能向通用型智能過(guò)渡，有望發(fā)展為抽象型智能。隨著應(yīng)用范圍的不斷拓展，人工智能與人類生產(chǎn)生活聯(lián)系的愈發(fā)緊密，一方面給人們帶來(lái)諸多便利，另一方面也產(chǎn)生了一些潛在問(wèn)題：一是加速機(jī)器換人，結(jié)構(gòu)性失業(yè)可能更為嚴(yán)重；二是隱私保護(hù)成為難點(diǎn)，數(shù)據(jù)擁有權(quán)、隱私權(quán)、許可權(quán)等界定存在困難。

（二）新一代人工智能的主要驅(qū)動(dòng)因素

當(dāng)前，隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新一代信息技術(shù)的加速迭代演進(jìn)，人類社會(huì)與物理世界的二元結(jié)構(gòu)正在進(jìn)階到人類社會(huì)、信息空間和物理世界的三元結(jié)構(gòu)，人與人、機(jī)器與機(jī)器、人與機(jī)器的交流互動(dòng)愈加頻繁。人工智能發(fā)展所處的信息環(huán)境和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)發(fā)生了深刻變化，愈加海量化的數(shù)據(jù)，持續(xù)提升的運(yùn)算力，不斷優(yōu)化的算法模型，結(jié)合多種場(chǎng)景的新應(yīng)用已構(gòu)成相對(duì)完整的閉環(huán)，成為推動(dòng)新一代人工智能發(fā)展的四大要素。

圖2  新一代人工智能主要驅(qū)動(dòng)因素示意圖

資料來(lái)源：中國(guó)電子學(xué)會(huì)整理

1、人機(jī)物互聯(lián)互通成趨勢(shì)，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸性增長(zhǎng)

近年來(lái)，得益于互聯(lián)網(wǎng)、社交媒體、移動(dòng)設(shè)備和傳感器的大量普及，全球產(chǎn)生并存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量急劇增加，為通過(guò)深度學(xué)習(xí)的方法來(lái)訓(xùn)練人工智能提供了良好的土壤。目前，全球數(shù)據(jù)總量每年都以倍增的速度增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)到2020年將達(dá)到44萬(wàn)億GB，中國(guó)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將占全球數(shù)據(jù)總量的近20%。海量的數(shù)據(jù)將為人工智能算法模型提供源源不斷的素材，人工智能正從監(jiān)督式學(xué)習(xí)向無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)演進(jìn)升級(jí)，從各行業(yè)、各領(lǐng)域的海量數(shù)據(jù)中積累經(jīng)驗(yàn)、發(fā)現(xiàn)規(guī)律、持續(xù)提升。

2、數(shù)據(jù)處理技術(shù)加速演進(jìn)，運(yùn)算能力實(shí)現(xiàn)大幅提升

人工智能領(lǐng)域富集了海量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)難以滿足高強(qiáng)度、高頻次的處理需求。人工智能芯片的出現(xiàn)加速了深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練迭代速度，讓大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理效率顯著提升，極大地促進(jìn)了人工智能行業(yè)的發(fā)展。目前，出現(xiàn)了GPU、NPU、FPGA和各種各樣的AI-PU專用芯片。相比傳統(tǒng)的CPU只能同時(shí)做一兩個(gè)加減法運(yùn)算，NPU等專用芯片多采用“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)并行計(jì)算”的架構(gòu)，特別擅長(zhǎng)處理視頻、圖像類的海量多媒體數(shù)據(jù)。在具有更高線性代數(shù)運(yùn)算效率的同時(shí)，只產(chǎn)生比CPU更低的功耗。

3、深度學(xué)習(xí)研究成果卓著，帶動(dòng)算法模型持續(xù)優(yōu)化

2006年，加拿大多倫多大學(xué)教授杰弗里·辛頓提出了深度學(xué)習(xí)的概念，極大地發(fā)展了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，提高了機(jī)器自學(xué)習(xí)的能力，例如谷歌大腦團(tuán)隊(duì)在2012年通過(guò)使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，成功讓電腦從視頻中“認(rèn)出”了貓。隨著算法模型的重要性進(jìn)一步凸顯，全球科技巨頭紛紛加大了這方面的布局力度和投入，通過(guò)成立實(shí)驗(yàn)室，開(kāi)源算法框架，打造生態(tài)體系等方式推動(dòng)算法模型的優(yōu)化和創(chuàng)新。目前，深度學(xué)習(xí)等算法已經(jīng)廣泛應(yīng)用在自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音處理以及計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域，并在某些特定領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展，從有監(jiān)督式學(xué)習(xí)演化為半監(jiān)督式、無(wú)監(jiān)督式學(xué)習(xí)。

4、資本與技術(shù)深度耦合，助推行業(yè)應(yīng)用快速興起

當(dāng)前，在技術(shù)突破和應(yīng)用需求的雙重驅(qū)動(dòng)下，人工智能技術(shù)已走出實(shí)驗(yàn)室，加速向產(chǎn)業(yè)各個(gè)領(lǐng)域滲透，產(chǎn)業(yè)化水平大幅提升。在此過(guò)程中，資本作為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的加速器發(fā)揮了重要的作用，一方面，跨國(guó)科技巨頭以資本為杠桿，展開(kāi)投資并購(gòu)活動(dòng)，得以不斷完善產(chǎn)業(yè)鏈布局，另一方面，各類資本對(duì)初創(chuàng)型企業(yè)的支持，使得優(yōu)秀的技術(shù)型公司迅速脫穎而出。據(jù)美國(guó)技術(shù)研究公司Venture Scanner的調(diào)查報(bào)告顯示，截至到2017年12月，全球范圍內(nèi)總計(jì)2075家與人工智能技術(shù)有關(guān)公司的融資總額達(dá)到65億美元。同時(shí)，美國(guó)行業(yè)研究公司CB Insight公布了對(duì)美國(guó)人工智能初創(chuàng)企業(yè)的調(diào)查結(jié)果，這類企業(yè)的融資金額約是2012年的10倍。目前，人工智能已在智能機(jī)器人、無(wú)人機(jī)、金融、醫(yī)療、安防、駕駛、搜索、教育等領(lǐng)域得到了較為廣泛的應(yīng)用。

（三）新一代人工智能主要發(fā)展特征

在數(shù)據(jù)、運(yùn)算能力、算法模型、多元應(yīng)用的共同驅(qū)動(dòng)下，人工智能的定義正從用計(jì)算機(jī)模擬人類智能演進(jìn)到協(xié)助引導(dǎo)提升人類智能，通過(guò)推動(dòng)機(jī)器、人與網(wǎng)絡(luò)相互連接融合，更為密切地融入人類生產(chǎn)生活，從輔助性設(shè)備和工具進(jìn)化為協(xié)同互動(dòng)的助手和伙伴。主要特征如下：

圖3  新一代人工智能主要發(fā)展特征

資料來(lái)源：中國(guó)電子學(xué)會(huì)整理

1、大數(shù)據(jù)成為人工智能持續(xù)快速發(fā)展的基石

隨著新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展，計(jì)算能力、數(shù)據(jù)處理能力和處理速度實(shí)現(xiàn)了大幅提升，機(jī)器學(xué)習(xí)算法快速演進(jìn)，大數(shù)據(jù)的價(jià)值得以展現(xiàn)。與早期基于推理的人工智能不同，新一代人工智能是由大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的，通過(guò)給定的學(xué)習(xí)框架，不斷根據(jù)當(dāng)前設(shè)置及環(huán)境信息修改、更新參數(shù)，具有高度的自主性。例如，在輸入30萬(wàn)張人類對(duì)弈棋譜并經(jīng)過(guò)3千萬(wàn)次的自我對(duì)弈后，人工智能AlphaGo具備了媲美頂尖棋手的棋力。隨著智能終端和傳感器的快速普及，海量數(shù)據(jù)快速累積，基于大數(shù)據(jù)的人工智能也因此獲得了持續(xù)快速發(fā)展的動(dòng)力來(lái)源。

2、文本、圖像、語(yǔ)音等信息實(shí)現(xiàn)跨媒體交互

當(dāng)前，計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理等技術(shù)在準(zhǔn)確率及效率方面取得了明顯進(jìn)步，并成功應(yīng)用在無(wú)人駕駛、智能搜索等垂直行業(yè)。與此同時(shí)，隨著互聯(lián)網(wǎng)、智能終端的不斷發(fā)展，多媒體數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)，并以網(wǎng)絡(luò)為載體在用戶之間實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)傳播，文本、圖像、語(yǔ)音、視頻等信息突破了各自屬性的局限，實(shí)現(xiàn)跨媒體交互，智能化搜索、個(gè)性化推薦的需求進(jìn)一步釋放。未來(lái)人工智能將逐步向人類智能靠近，模仿人類綜合利用視覺(jué)、語(yǔ)言、聽(tīng)覺(jué)等感知信息，實(shí)現(xiàn)識(shí)別、推理、設(shè)計(jì)、創(chuàng)作、預(yù)測(cè)等功能。

3、基于網(wǎng)絡(luò)的群體智能技術(shù)開(kāi)始萌芽

隨著互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等新一代信息技術(shù)的快速應(yīng)用及普及，大數(shù)據(jù)不斷累積，深度學(xué)習(xí)及強(qiáng)化學(xué)習(xí)等算法不斷優(yōu)化，人工智能研究的焦點(diǎn)，已從單純用計(jì)算機(jī)模擬人類智能，打造具有感知智能及認(rèn)知智能的單個(gè)智能體，向打造多智能體協(xié)同的群體智能轉(zhuǎn)變。群體智能充分體現(xiàn)了“通盤考慮、統(tǒng)籌優(yōu)化”思想，具有去中心化、自愈性強(qiáng)和信息共享高效等優(yōu)點(diǎn)，相關(guān)的群體智能技術(shù)已經(jīng)開(kāi)始萌芽并成為研究熱點(diǎn)。例如，我國(guó)研究開(kāi)發(fā)了固定翼無(wú)人機(jī)智能集群系統(tǒng)，并于2017年6月實(shí)現(xiàn)了119架無(wú)人機(jī)的集群飛行。

4、自主智能系統(tǒng)成為新興發(fā)展方向

在長(zhǎng)期以來(lái)的人工智能發(fā)展歷程中，對(duì)仿生學(xué)的結(jié)合和關(guān)注始終是其研究的重要方向，如美國(guó)軍方曾經(jīng)研制的機(jī)器騾以及各國(guó)科研機(jī)構(gòu)研制的一系列人形機(jī)器人等。但均受技術(shù)水平的制約和應(yīng)用場(chǎng)景的局限，沒(méi)有在大規(guī)模應(yīng)用推廣方面獲得顯著突破。當(dāng)前，隨著生產(chǎn)制造智能化改造升級(jí)的需求日益凸顯，通過(guò)嵌入智能系統(tǒng)對(duì)現(xiàn)有的機(jī)械設(shè)備進(jìn)行改造升級(jí)成為更加務(wù)實(shí)的選擇，也是中國(guó)制造2025、德國(guó)工業(yè)4.0、美國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等國(guó)家戰(zhàn)略的核心舉措。在此引導(dǎo)下，自主智能系統(tǒng)正成為人工智能的重要發(fā)展及應(yīng)用方向。例如，沈陽(yáng)機(jī)床以i5智能機(jī)床為核心，打造了若干智能工廠，實(shí)現(xiàn)了“設(shè)備互聯(lián)、數(shù)據(jù)互換、過(guò)程互動(dòng)、產(chǎn)業(yè)互融”的智能制造模式。

5、人機(jī)協(xié)同正在催生新型混合智能形態(tài)

人類智能在感知、推理、歸納和學(xué)習(xí)等方面具有機(jī)器智能無(wú)法比擬的優(yōu)勢(shì)，機(jī)器智能則在搜索、計(jì)算、存儲(chǔ)、優(yōu)化等方面領(lǐng)先于人類智能，兩種智能具有很強(qiáng)的互補(bǔ)性。人與計(jì)算機(jī)協(xié)同，互相取長(zhǎng)補(bǔ)短將形成一種新的“1+1>2”的增強(qiáng)型智能，也就是混合智能，這種智能是一種雙向閉環(huán)系統(tǒng)，既包含人，又包含機(jī)器組件。其中人可以接受機(jī)器的信息，機(jī)器也可以讀取人的信號(hào)，兩者相互作用，互相促進(jìn)。在此背景下，人工智能的根本目標(biāo)已經(jīng)演進(jìn)為提高人類智力活動(dòng)能力，更智能地陪伴人類完成復(fù)雜多變的任務(wù)。