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　　人工智能的基礎(chǔ)技術(shù)主要依賴于大數(shù)據(jù)管理和云計(jì)算技術(shù)，經(jīng)過近幾年的發(fā)展，國內(nèi)大數(shù)據(jù)管理和云計(jì)算技術(shù)已從一個(gè)嶄新的領(lǐng)域逐步轉(zhuǎn)變?yōu)榇蟊娀?wù)的基礎(chǔ)平臺(tái)。以下是學(xué)習(xí)啦小編整理的人工智能的論文的相關(guān)資料，歡迎閱讀!

　　人工智能的論文篇一

　　國內(nèi)人工智能的五大趨勢

　　在中國，關(guān)于人工智能的研究和探討在 70 年代末被解禁后又不適時(shí)地與特異功能聯(lián)系在一起而停滯不前，直到 80 年代初期隨著技術(shù)和思想的不斷進(jìn)步才取得實(shí)質(zhì)性進(jìn)步。而今，全球共有近千家人工智能公司遍及 62 個(gè)國家的十余個(gè)產(chǎn)業(yè)，國內(nèi)涉及人工智能領(lǐng)域的公司也早已破百。

　　國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈解構(gòu)

　　基礎(chǔ)技術(shù)、人工智能技術(shù)和人工智能應(yīng)用構(gòu)成了人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的三個(gè)核心環(huán)節(jié)，我們將主要從這三個(gè)方面對(duì)國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)進(jìn)行梳理，并對(duì)其中的人工智能應(yīng)用進(jìn)行重點(diǎn)解構(gòu)。

　　人工智能的基礎(chǔ)技術(shù)主要依賴于大數(shù)據(jù)管理和云計(jì)算技術(shù)，經(jīng)過近幾年的發(fā)展，國內(nèi)大數(shù)據(jù)管理和云計(jì)算技術(shù)已從一個(gè)嶄新的領(lǐng)域逐步轉(zhuǎn)變?yōu)榇蟊娀?wù)的基礎(chǔ)平臺(tái)。而依據(jù)服務(wù)性質(zhì)的不同，這些平臺(tái)主要集中于三個(gè)服務(wù)層面，即基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)(IaaS)、平臺(tái)即服務(wù)(PaaS)和軟件即服務(wù)(SaaS)?；A(chǔ)技術(shù)提供平臺(tái)為人工智能技術(shù)的實(shí)現(xiàn)和人工智能應(yīng)用的落地提供基礎(chǔ)的后臺(tái)保障，也是一切人工智能技術(shù)和應(yīng)用實(shí)現(xiàn)的前提。

　　對(duì)于許多中小型企業(yè)來說，SaaS 是采用先進(jìn)技術(shù)的最好途徑，它消除了企業(yè)購買、構(gòu)建和維護(hù)基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用程序的需要;而 IaaS通過三種不同形態(tài)服務(wù)的提供(公有云、私有云和混合云)可以更快地開發(fā)應(yīng)用程序和服務(wù)，縮短開發(fā)和測試周期;作為 SaaS 和 IaaS 中間服務(wù)的 PaaS 則為二者的實(shí)現(xiàn)提供了云環(huán)境中的應(yīng)用基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)。

　　人工智能技術(shù)平臺(tái)

　　與基礎(chǔ)技術(shù)提供平臺(tái)不同，人工智能技術(shù)平臺(tái)主要專注于機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別和人機(jī)交互三項(xiàng)與人工智能應(yīng)用密切相關(guān)的技術(shù)，所涉及的領(lǐng)域包括機(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)習(xí)、語言和圖像理解和遺傳編程等。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)：通俗的說就是讓機(jī)器自己去學(xué)習(xí)，然后通過學(xué)習(xí)到的知識(shí)來指導(dǎo)進(jìn)一步的判斷。我們用大量的標(biāo)簽樣本數(shù)據(jù)來讓計(jì)算機(jī)進(jìn)行運(yùn)算并設(shè)計(jì)懲罰函數(shù)，通過不斷的迭代，機(jī)器就學(xué)會(huì)了怎樣進(jìn)行分類，使得懲罰最小。這些學(xué)到的分類規(guī)則可以進(jìn)行預(yù)測等活動(dòng)，具體應(yīng)用覆蓋了從通用人工智能應(yīng)用到專用人工智能應(yīng)用的大多數(shù)領(lǐng)域，如：計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、生物特征識(shí)別、證券市場分析和DNA 測序等。

　　模式識(shí)別：模式識(shí)別就是通過計(jì)算機(jī)用數(shù)學(xué)技術(shù)方法來研究模式的自動(dòng)處理和判讀，它偏重于對(duì)信號(hào)、圖像、語音、文字、指紋等非直觀數(shù)據(jù)方面的處理，如語音識(shí)別，人臉識(shí)別等，通過提取出相關(guān)的特征來實(shí)現(xiàn)一定的目標(biāo)。文字識(shí)別、語音識(shí)別、指紋識(shí)別和圖像識(shí)別等都屬于模式識(shí)別的場景應(yīng)用。

　　人機(jī)交互：人機(jī)交互是一門研究系統(tǒng)與用戶之間交互關(guān)系的學(xué)問。系統(tǒng)可以是各種各樣的機(jī)器，也可以是計(jì)算機(jī)化的系統(tǒng)和軟件。在應(yīng)用層面，它既包括人與系統(tǒng)的語音交互，也包含了人與機(jī)器人實(shí)體的物理交互。

　　而在國內(nèi)，人工智能技術(shù)平臺(tái)在應(yīng)用層面主要聚焦于計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別和語言技術(shù)處理領(lǐng)域，其中的代表企業(yè)包括科大訊飛、格靈深瞳、捷通華聲(靈云)、地平線、SenseTime、永洪科技、曠視科技、云知聲等。

　　人工智能應(yīng)用

　　人工智能應(yīng)用涉及到專用應(yīng)用和通用應(yīng)用兩個(gè)方面，這也是機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別和人機(jī)交互這三項(xiàng)人工智能技術(shù)的落地實(shí)現(xiàn)形式。其中，專用領(lǐng)域的應(yīng)用涵蓋了目前國內(nèi)人工智能應(yīng)用的大多數(shù)應(yīng)用，包括各領(lǐng)域的人臉和語音識(shí)別以及服務(wù)型機(jī)器人等方面;而通用型則側(cè)重于金融、醫(yī)療、智能家居等領(lǐng)域的通用解決方案，目前國內(nèi)人工智能應(yīng)用正處于由專業(yè)應(yīng)用向通用應(yīng)用過度的發(fā)展階段。

　　(1)計(jì)算機(jī)視覺在國內(nèi)計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，動(dòng)靜態(tài)圖像識(shí)別和人臉識(shí)別是主要研究方向

　　圖像識(shí)別：是計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行處理、分析和理解，以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)像的技術(shù)。識(shí)別過程包括圖像預(yù)處理、圖像分割、特征提取和判斷匹配。

　　人臉識(shí)別：是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動(dòng)在圖像中檢測和跟蹤人臉，進(jìn)而對(duì)檢測到的人臉進(jìn)行臉部的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識(shí)別、面部識(shí)別。

　　目前，由于動(dòng)態(tài)檢測與識(shí)別的技術(shù)門檻限制，靜態(tài)圖像識(shí)別與人臉識(shí)別的研究暫時(shí)處于領(lǐng)先位置，其中既有騰訊、螞蟻金服、百度和搜狗這樣基于社交、搜索大數(shù)據(jù)整合的互聯(lián)網(wǎng)公司，也有三星中國技術(shù)研究院、微軟亞洲研究院、Intel中國研究院這類的傳統(tǒng)硬件與技術(shù)服務(wù)商;同時(shí)，類似于 Face++ 和FaceID 這類的新興技術(shù)公司也在各自專業(yè)技術(shù)和識(shí)別準(zhǔn)確率上取得了不錯(cuò)的突破。

　　而在難度最大的動(dòng)態(tài)視覺檢測領(lǐng)域，格靈深瞳、東方網(wǎng)力和 Video++ 等企業(yè)的著力點(diǎn)主要在企業(yè)和家庭安防，在一些常見的應(yīng)用場景也與人臉識(shí)別技術(shù)聯(lián)動(dòng)使用。

　　(2)語音/語義識(shí)別

　　語音識(shí)別的關(guān)鍵基于大量樣本數(shù)據(jù)的識(shí)別處理，因此，國內(nèi)大多數(shù)語音識(shí)別技術(shù)商都在平臺(tái)化的方向上發(fā)力，希望通過不同平臺(tái)以及軟硬件方面的數(shù)據(jù)和技術(shù)積累不斷提高識(shí)別準(zhǔn)確率。

　　在通用識(shí)別率上，各企業(yè)的成績基本維持在 95% 左右，真正的差異化在于對(duì)垂直領(lǐng)域的定制化開發(fā)。類似百度、科大訊飛這樣的上市公司憑借著深厚的技術(shù)、數(shù)據(jù)積累占據(jù)在市場前列的位置，并且通過軟硬件服務(wù)的開發(fā)不斷進(jìn)化著自身的服務(wù)能力;此外，在科大訊飛之后發(fā)布國內(nèi)第二家語音識(shí)別公有云的云知聲在各項(xiàng)通用語音服務(wù)技術(shù)的提供上也占據(jù)著不小的市場空間。值得注意的是，不少機(jī)器人和通用硬件制造商在語音、語義的識(shí)別上也取得了不錯(cuò)的進(jìn)展，例如智臻智能推出的小 i 機(jī)器人的語義識(shí)別、圖靈機(jī)器人的個(gè)性化語音助手機(jī)器人和服務(wù)、被 Google 投資的出門問問的軟硬件服務(wù)。 　　(3)智能機(jī)器人

　　由于工業(yè)發(fā)展和智能化生活的需要，目前國內(nèi)智能機(jī)器人行業(yè)的研發(fā)主要集中于家庭機(jī)器人、工業(yè)企業(yè)服務(wù)和智能助手三個(gè)方面其中，工業(yè)及企業(yè)服務(wù)類的機(jī)器人研發(fā)企業(yè)依托政策背景和市場需要處于較為發(fā)達(dá)的發(fā)展階段，代表性企業(yè)包括依托中科院沈陽自動(dòng)化研究所的新松機(jī)器人、聚焦智能醫(yī)療領(lǐng)域的博實(shí)股份，以及大疆、優(yōu)愛寶機(jī)器人、Slamtec 這類專注工業(yè)生產(chǎn)和企業(yè)服務(wù)的智能機(jī)器人公司。在以上三個(gè)分類中，從事家庭機(jī)器人和智能助手的企業(yè)占據(jù)著絕大多數(shù)比例，涉及到的國內(nèi)企業(yè)近 300 家。

　　(4)智能家居

　　與家庭機(jī)器人不同，智能家居和物聯(lián)企業(yè)的主要著力點(diǎn)在于智能設(shè)備和智能中控兩個(gè)方面。在這其中，以海爾和美的為代表的傳統(tǒng)家電企業(yè)依托自身渠道、技術(shù)和配套產(chǎn)品優(yōu)勢建立起了實(shí)體化智能家居產(chǎn)品生態(tài). 而以阿里、騰訊、京東、小米和樂視等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)為代表的公司則通過各自平臺(tái)內(nèi)的數(shù)據(jù)和終端資源提供不同的軟硬件服務(wù)。

　　值得關(guān)注的是，科沃斯、broadlink、感居物聯(lián)、風(fēng)向標(biāo)科技、歐瑞博、物聯(lián)傳感和華為等技術(shù)解決方案商在通用硬件和技術(shù)、系統(tǒng)級(jí)解決方案上已成為諸多智能家居和物聯(lián)企業(yè)的合作伙伴。綜合來看，智能家居和物聯(lián)企業(yè)由于市場分類、技術(shù)種類和數(shù)據(jù)積累的不同各自提供著差異化的解決方案。在既定市場中，沒有絕對(duì)意義上的排斥競爭，各企業(yè)之間的合作融合度較強(qiáng)。

　　(5)智能醫(yī)療

　　目前國內(nèi)智能醫(yī)療領(lǐng)域的研究主要集中于醫(yī)療機(jī)器人、醫(yī)療解決方案和生命科學(xué)領(lǐng)域。由于起步較晚和技術(shù)門檻的限制，目前國內(nèi)醫(yī)用機(jī)器人的研發(fā)水平和普及率相較于國際一線水平仍存在一定的差距，從事企業(yè)主要集中與手術(shù)機(jī)器人和康復(fù)機(jī)器人兩大領(lǐng)域，以新松機(jī)器人、博實(shí)股份、妙手機(jī)器人、和技創(chuàng)等企業(yè)為代表。

　　在醫(yī)療解決方案方面，以騰訊、阿里巴巴、百度和科大訊飛為代表的公司通過和政府、醫(yī)療機(jī)構(gòu)的合作，為腦科學(xué)、疾病防治與醫(yī)療信息數(shù)據(jù)等領(lǐng)域提供智能解決方案。而在生命科學(xué)領(lǐng)域，研究的著眼點(diǎn)在以基因和細(xì)胞檢測為代表的前沿研究領(lǐng)域。

　　綜合來看，國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的基礎(chǔ)技術(shù)鏈條已經(jīng)構(gòu)建成熟，人工智能技術(shù)和應(yīng)用則集中在人臉和圖像識(shí)別、語音助手、智能生活等專用領(lǐng)域的場景化解決方案上。就趨勢來看，未來國內(nèi)人工智能領(lǐng)域的差異化競爭和突破將主要集中在人工智能相關(guān)技術(shù)的突破和應(yīng)用場景升級(jí)兩個(gè)層面。

　　未來國內(nèi)人工智能行業(yè)發(fā)展的五大趨勢

　　(1)機(jī)器學(xué)習(xí)與場景應(yīng)用將迎來下一輪爆發(fā)

　　根據(jù) Venture Scanner 的統(tǒng)計(jì)，截至 2015 年 9 月，全球人工智能領(lǐng)域獲得投資的公司中，按照平均融資額度排名的五大業(yè)務(wù)依次是：機(jī)器學(xué)習(xí)(應(yīng)用類)、智能機(jī)器人、計(jì)算機(jī)視覺(研發(fā)類)、機(jī)器學(xué)習(xí)(研發(fā)類)和視頻內(nèi)容識(shí)別等。

　　自 2009 年以來，人工智能已經(jīng)吸引了超過 170 億美元的投資。過去四年間，人工智能領(lǐng)域的民間投資以平均每年 62% 的增長速率增加，這一速率預(yù)計(jì)還會(huì)持續(xù)下去。而在 2015 年，全球人工智能領(lǐng)域的投資占到了年度總投資的 5%，盡管高于 2013 年的2% ，但相比其他競爭領(lǐng)域仍處于落后位置。

　　目前中國地區(qū)人工智能領(lǐng)域獲得投資最多的五大細(xì)分領(lǐng)域是計(jì)算機(jī)視覺(研發(fā)類)、自然語言處理、私人虛擬助理、智能機(jī)器人和語音識(shí)別。從投資領(lǐng)域和趨勢來看，未來國內(nèi)人工智能行業(yè)的資本將主要涌向機(jī)器學(xué)習(xí)與場景應(yīng)用兩大方向。

　　(2)專用領(lǐng)域的智能化仍是發(fā)展核心

　　基于 GPU(圖形處理器)計(jì)算速度(每半年性能增加一倍)和基礎(chǔ)技術(shù)平臺(tái)的飛速發(fā)展，企業(yè)對(duì)于人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建取得了前所未有的突破。但是，由于人工智能各領(lǐng)域技術(shù)和算法的復(fù)雜性，未來 20 年內(nèi)人工智能的應(yīng)用仍將集中于人臉和圖像識(shí)別、語音助手和智能家居等專用領(lǐng)域。

　　通過上述產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)構(gòu)成和投資分類可以看出，優(yōu)勢企業(yè)的核心競爭力主要集中于特定領(lǐng)域的專用技術(shù)研發(fā);其中，計(jì)算機(jī)視覺和語音識(shí)別領(lǐng)域的研發(fā)和應(yīng)用已處于國際一流水平，專業(yè)應(yīng)用機(jī)器人的研發(fā)也有望近 10 年內(nèi)迎來突破性發(fā)展。可以預(yù)見的是，在由專業(yè)領(lǐng)域向通用領(lǐng)域過渡的過程中，自然語言處理與計(jì)算機(jī)視覺兩個(gè)方向?qū)?huì)成為人工智能通用應(yīng)用最大的兩個(gè)突破口。

　　(3)產(chǎn)業(yè)分工日漸明晰，企業(yè)合作大于競爭

　　隨著專用領(lǐng)域應(yīng)用開發(fā)的成熟和差異化技術(shù)門檻的存在，國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)將逐漸分化為底層基礎(chǔ)構(gòu)建、通用場景應(yīng)用和專用應(yīng)用研發(fā)三個(gè)方向。

　　在底層基礎(chǔ)構(gòu)建方面，騰訊、阿里巴巴、百度、華為等企業(yè)依托自身數(shù)據(jù)、算法、技術(shù)和服務(wù)器優(yōu)勢為行業(yè)鏈條的各公司提供基礎(chǔ)資源支持的同時(shí)，也會(huì)將自身優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為通用和專業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域的研究，從而形成自身生態(tài)內(nèi)的人工智能產(chǎn)業(yè)鏈閉環(huán)。

　　在通用場景應(yīng)用方面，以科大訊飛、格靈深瞳和曠視科技為代表的企業(yè)將主要以計(jì)算機(jī)視覺和語音識(shí)別為方向，為安防、教育和金融等領(lǐng)域提供通用解決方案。而在專用應(yīng)用研發(fā)方面則集中了大部分硬件和創(chuàng)業(yè)企業(yè)，這其中既包括以小米和 broadlink 為代表的智能家居解決方案商，也包含了出門問問、linkface 和優(yōu)必選這類的差異化應(yīng)用提供商。

　　總的來說，由通用領(lǐng)域向?qū)I(yè)領(lǐng)域的進(jìn)化離不開產(chǎn)業(yè)鏈條各核心環(huán)節(jié)企業(yè)的相互配合，專用領(lǐng)域的競爭盡管存在，但各分工層級(jí)間的協(xié)作互通已成為多數(shù)企業(yè)的共識(shí)。

　　(4)系統(tǒng)級(jí)開源將成為常態(tài)

　　任何一個(gè)人工智能研究分支都涉及到異常龐大的代碼計(jì)算，加上漏洞排查與跨領(lǐng)域交叉，任何一家企業(yè)都無法做到在封閉環(huán)境內(nèi)取得階段性突破的可能?？梢钥吹降内厔菔牵珿oogle、微軟、Facebook 和雅虎等視人工智能為未來核心競爭力的頂級(jí)企業(yè)都先后開放了自身的人工智能系統(tǒng)。

　　需要明確的一點(diǎn)是，開源并不代表核心技術(shù)和算法的完全出讓，底層系統(tǒng)的開源將會(huì)讓更多企業(yè)從不同維度參與到人工智能相關(guān)領(lǐng)域的研發(fā)，這為行業(yè)層面新產(chǎn)品的快速迭代和共同試錯(cuò)提供了一個(gè)良性且規(guī)范化的共生平臺(tái)。于開放企業(yè)而言，這也確保了它們與行業(yè)最新前沿技術(shù)的同步。

　　(5)算法突破將拉開競爭差距

　　作為人工智能實(shí)現(xiàn)的核心，算法將成為未來國內(nèi)人工智能行業(yè)最大的競爭門檻。以 Google 為例，Google 旗下的搜索算法實(shí)驗(yàn)室每天都要進(jìn)行超過 200 次的改進(jìn)，以完成由關(guān)鍵字匹配到知識(shí)圖譜、語義搜索的算法創(chuàng)新。

　　在未來競爭的重點(diǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)三個(gè)方面算法的競爭將進(jìn)入白熱化階段。而正是算法層面的突破造就了騰訊優(yōu)圖、科大訊飛和格靈深瞳等企業(yè)在圖像識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展和國際一線的技術(shù)水平。

　　但就目前國內(nèi)人工智能算法的總體發(fā)展而言，工程學(xué)算法雖已取得階段性突破，但基于認(rèn)知層面的算法水平還亟待提高，這也是未來競爭的核心領(lǐng)域。

　　總的來看，雖然基礎(chǔ)技術(shù)的成熟帶來了存儲(chǔ)容量和機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)的提升，但由于現(xiàn)階段運(yùn)算能力以及大規(guī)模 CPU 和GPU 并行解決方案的局限，目前國內(nèi)人工智能的發(fā)展主要集中于計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、智能生活等方向上。

　　雖然專用化領(lǐng)域的場景應(yīng)用仍是目前研發(fā)和投資的核心，但隨著技術(shù)、數(shù)據(jù)的積累演化以及超算平臺(tái)的應(yīng)用，由專用化領(lǐng)域的場景應(yīng)用向語音、視覺等領(lǐng)域的通用化解決方案應(yīng)該在未來 20 年內(nèi)成為發(fā)展的主流。

　　未來，隨著國內(nèi)人工智能行業(yè)的產(chǎn)業(yè)分工和企業(yè)競合日漸明晰，國內(nèi)的人工智能產(chǎn)業(yè)鏈也將更為明顯地分化為以 BAT 為代表的生態(tài)平臺(tái)、以科大訊飛和格靈深瞳為代表的通用技術(shù)解決平臺(tái)以及以出門問問、broadlink 為代表的人工智能專用領(lǐng)域解決方案提供商。

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