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　　人工智能的基礎技術主要依賴于大數(shù)據(jù)管理和云計算技術，經(jīng)過近幾年的發(fā)展，國內(nèi)大數(shù)據(jù)管理和云計算技術已從一個嶄新的領域逐步轉(zhuǎn)變?yōu)榇蟊娀盏幕A平臺。以下是學習啦小編整理的人工智能的論文的相關資料，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，關于人工智能的研究和探討在 70 年代末被解禁后又不適時地與特異功能聯(lián)系在一起而停滯不前，直到 80 年代初期隨著技術和思想的不斷進步才取得實質(zhì)性進步。而今，全球共有近千家人工智能公司遍及 62 個國家的十余個產(chǎn)業(yè)，國內(nèi)涉及人工智能領域的公司也早已破百。

　　國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈解構

　　基礎技術、人工智能技術和人工智能應用構成了人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的三個核心環(huán)節(jié)，我們將主要從這三個方面對國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)進行梳理，并對其中的人工智能應用進行重點解構。

　　人工智能的基礎技術主要依賴于大數(shù)據(jù)管理和云計算技術，經(jīng)過近幾年的發(fā)展，國內(nèi)大數(shù)據(jù)管理和云計算技術已從一個嶄新的領域逐步轉(zhuǎn)變?yōu)榇蟊娀盏幕A平臺。而依據(jù)服務性質(zhì)的不同，這些平臺主要集中于三個服務層面，即基礎設施即服務(IaaS)、平臺即服務(PaaS)和軟件即服務(SaaS)?；A技術提供平臺為人工智能技術的實現(xiàn)和人工智能應用的落地提供基礎的后臺保障，也是一切人工智能技術和應用實現(xiàn)的前提。

　　對于許多中小型企業(yè)來說，SaaS 是采用先進技術的最好途徑，它消除了企業(yè)購買、構建和維護基礎設施和應用程序的需要;而 IaaS通過三種不同形態(tài)服務的提供(公有云、私有云和混合云)可以更快地開發(fā)應用程序和服務，縮短開發(fā)和測試周期;作為 SaaS 和 IaaS 中間服務的 PaaS 則為二者的實現(xiàn)提供了云環(huán)境中的應用基礎設施服務。

　　人工智能技術平臺

　　與基礎技術提供平臺不同，人工智能技術平臺主要專注于機器學習、模式識別和人機交互三項與人工智能應用密切相關的技術，所涉及的領域包括機器視覺、指紋識別、人臉識別、視網(wǎng)膜識別、虹膜識別、掌紋識別、專家系統(tǒng)、自動規(guī)劃、智能搜索、定理證明、博弈、自動程序設計、智能控制、機器人學習、語言和圖像理解和遺傳編程等。

　　機器學習：通俗的說就是讓機器自己去學習，然后通過學習到的知識來指導進一步的判斷。我們用大量的標簽樣本數(shù)據(jù)來讓計算機進行運算并設計懲罰函數(shù)，通過不斷的迭代，機器就學會了怎樣進行分類，使得懲罰最小。這些學到的分類規(guī)則可以進行預測等活動，具體應用覆蓋了從通用人工智能應用到專用人工智能應用的大多數(shù)領域，如：計算機視覺、自然語言處理、生物特征識別、證券市場分析和DNA 測序等。

　　模式識別：模式識別就是通過計算機用數(shù)學技術方法來研究模式的自動處理和判讀，它偏重于對信號、圖像、語音、文字、指紋等非直觀數(shù)據(jù)方面的處理，如語音識別，人臉識別等，通過提取出相關的特征來實現(xiàn)一定的目標。文字識別、語音識別、指紋識別和圖像識別等都屬于模式識別的場景應用。

　　人機交互：人機交互是一門研究系統(tǒng)與用戶之間交互關系的學問。系統(tǒng)可以是各種各樣的機器，也可以是計算機化的系統(tǒng)和軟件。在應用層面，它既包括人與系統(tǒng)的語音交互，也包含了人與機器人實體的物理交互。

　　而在國內(nèi)，人工智能技術平臺在應用層面主要聚焦于計算機視覺、語音識別和語言技術處理領域，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。

　　人工智能應用

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

　　(1)計算機視覺在國內(nèi)計算機視覺領域，動靜態(tài)圖像識別和人臉識別是主要研究方向

　　圖像識別：是計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對像的技術。識別過程包括圖像預處理、圖像分割、特征提取和判斷匹配。

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

　　目前，由于動態(tài)檢測與識別的技術門檻限制，靜態(tài)圖像識別與人臉識別的研究暫時處于領先位置，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)硬件與技術服務商;同時，類似于 Face++ 和FaceID 這類的新興技術公司也在各自專業(yè)技術和識別準確率上取得了不錯的突破。

　　而在難度最大的動態(tài)視覺檢測領域，格靈深瞳、東方網(wǎng)力和 Video++ 等企業(yè)的著力點主要在企業(yè)和家庭安防，在一些常見的應用場景也與人臉識別技術聯(lián)動使用。

　　(2)語音/語義識別

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

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

　　由于工業(yè)發(fā)展和智能化生活的需要，目前國內(nèi)智能機器人行業(yè)的研發(fā)主要集中于家庭機器人、工業(yè)企業(yè)服務和智能助手三個方面其中，工業(yè)及企業(yè)服務類的機器人研發(fā)企業(yè)依托政策背景和市場需要處于較為發(fā)達的發(fā)展階段，代表性企業(yè)包括依托中科院沈陽自動化研究所的新松機器人、聚焦智能醫(yī)療領域的博實股份，以及大疆、優(yōu)愛寶機器人、Slamtec 這類專注工業(yè)生產(chǎn)和企業(yè)服務的智能機器人公司。在以上三個分類中，從事家庭機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

　　與家庭機器人不同，智能家居和物聯(lián)企業(yè)的主要著力點在于智能設備和智能中控兩個方面。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、技術和配套產(chǎn)品優(yōu)勢建立起了實體化智能家居產(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內(nèi)的數(shù)據(jù)和終端資源提供不同的軟硬件服務。

　　值得關注的是，科沃斯、broadlink、感居物聯(lián)、風向標科技、歐瑞博、物聯(lián)傳感和華為等技術解決方案商在通用硬件和技術、系統(tǒng)級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，沒有絕對意義上的排斥競爭，各企業(yè)之間的合作融合度較強。

　　(5)智能醫(yī)療

　　目前國內(nèi)智能醫(yī)療領域的研究主要集中于醫(yī)療機器人、醫(yī)療解決方案和生命科學領域。由于起步較晚和技術門檻的限制，目前國內(nèi)醫(yī)用機器人的研發(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)主要集中與手術機器人和康復機器人兩大領域，以新松機器人、博實股份、妙手機器人、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)療機構的合作，為腦科學、疾病防治與醫(yī)療信息數(shù)據(jù)等領域提供智能解決方案。而在生命科學領域，研究的著眼點在以基因和細胞檢測為代表的前沿研究領域。

　　綜合來看，國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的基礎技術鏈條已經(jīng)構建成熟，人工智能技術和應用則集中在人臉和圖像識別、語音助手、智能生活等專用領域的場景化解決方案上。就趨勢來看，未來國內(nèi)人工智能領域的差異化競爭和突破將主要集中在人工智能相關技術的突破和應用場景升級兩個層面。

　　未來國內(nèi)人工智能行業(yè)發(fā)展的五大趨勢

　　(1)機器學習與場景應用將迎來下一輪爆發(fā)

　　根據(jù) Venture Scanner 的統(tǒng)計，截至 2015 年 9 月，全球人工智能領域獲得投資的公司中，按照平均融資額度排名的五大業(yè)務依次是：機器學習(應用類)、智能機器人、計算機視覺(研發(fā)類)、機器學習(研發(fā)類)和視頻內(nèi)容識別等。

　　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，人工智能領域的民間投資以平均每年 62% 的增長速率增加，這一速率預計還會持續(xù)下去。而在 2015 年，全球人工智能領域的投資占到了年度總投資的 5%，盡管高于 2013 年的2% ，但相比其他競爭領域仍處于落后位置。

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

　　(2)專用領域的智能化仍是發(fā)展核心

　　基于 GPU(圖形處理器)計算速度(每半年性能增加一倍)和基礎技術平臺的飛速發(fā)展，企業(yè)對于人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡的構建取得了前所未有的突破。但是，由于人工智能各領域技術和算法的復雜性，未來 20 年內(nèi)人工智能的應用仍將集中于人臉和圖像識別、語音助手和智能家居等專用領域。

　　通過上述產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)構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域的專用技術研發(fā);其中，計算機視覺和語音識別領域的研發(fā)和應用已處于國際一流水平，專業(yè)應用機器人的研發(fā)也有望近 10 年內(nèi)迎來突破性發(fā)展?？梢灶A見的是，在由專業(yè)領域向通用領域過渡的過程中，自然語言處理與計算機視覺兩個方向?qū)蔀槿斯ぶ悄芡ㄓ脩米畲蟮膬蓚€突破口。

　　(3)產(chǎn)業(yè)分工日漸明晰，企業(yè)合作大于競爭

　　隨著專用領域應用開發(fā)的成熟和差異化技術門檻的存在，國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)將逐漸分化為底層基礎構建、通用場景應用和專用應用研發(fā)三個方向。

　　在底層基礎構建方面，騰訊、阿里巴巴、百度、華為等企業(yè)依托自身數(shù)據(jù)、算法、技術和服務器優(yōu)勢為行業(yè)鏈條的各公司提供基礎資源支持的同時，也會將自身優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為通用和專業(yè)應用領域的研究，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)將主要以計算機視覺和語音識別為方向，為安防、教育和金融等領域提供通用解決方案。而在專用應用研發(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用提供商。

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

　　(4)系統(tǒng)級開源將成為常態(tài)

　　任何一個人工智能研究分支都涉及到異常龐大的代碼計算，加上漏洞排查與跨領域交叉，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?，Google、微軟、Facebook 和雅虎等視人工智能為未來核心競爭力的頂級企業(yè)都先后開放了自身的人工智能系統(tǒng)。

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

　　(5)算法突破將拉開競爭差距

　　作為人工智能實現(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 旗下的搜索算法實驗室每天都要進行超過 200 次的改進，以完成由關鍵字匹配到知識圖譜、語義搜索的算法創(chuàng)新。

　　在未來競爭的重點機器學習領域，監(jiān)督學習、非監(jiān)督學習和增強學習三個方面算法的競爭將進入白熱化階段。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)在圖像識別和計算機視覺領域取得了突破性進展和國際一線的技術水平。

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

　　總的來看，雖然基礎技術的成熟帶來了存儲容量和機器學習等人工智能技術的提升，但由于現(xiàn)階段運算能力以及大規(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)展主要集中于計算機視覺、語音識別、智能生活等方向上。

　　雖然專用化領域的場景應用仍是目前研發(fā)和投資的核心，但隨著技術、數(shù)據(jù)的積累演化以及超算平臺的應用，由專用化領域的場景應用向語音、視覺等領域的通用化解決方案應該在未來 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、以科大訊飛和格靈深瞳為代表的通用技術解決平臺以及以出門問問、broadlink 為代表的人工智能專用領域解決方案提供商。

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