主题: 2019年人工智能的发展

摘要:

人工智能是一个很宽泛的概念,概括而言是对人的意识和思维过程的模拟,利用机器学习和数据分析方法赋予机器类人的能力。人工智能将提升社会劳动生产率,特别是在有效降低劳动成本、优化产品和服务、创造新市场和就业等方面为人类的生产和生活带来革命性的转变。据Sage预测,到2030年人工智能的出现将为全球GDP带来额外14%的提升,相当于15.7万亿美元的增长。全球范围内越来越多的政府和企业组织逐渐认识到人工智能在经济和战略上的重要性,并从国家战略和商业活动上涉足人工智能。全球人工智能市场将在未来几年经历现象级的增长。据中国产业信息网和中国信息通信研究院数据,世界人工智能市场将在2020年达到6800亿元人民币,复合增长率达26.2%,而中国人工智能市场也将在2020年达到710亿元人民币,复合增长率达44.5%。

我国发展人工智能具有多个方面的优势,比如开放的市场环境、海量的数据资源、强有力的战略引领和政策支持、丰富的应用场景等,但仍存在基础研究和原创算法薄弱、高端元器件缺乏、没有具备国际影响力的人工智能开放平台等短板。此份报告不但对人工智能关键技术(计算机视觉技术、自然语言处理技术、跨媒体分析推理技术、智适应学习技术、群体智能技术、自主无人系统技术、智能芯片技术、脑机接口技术等)、人工智能典型应用产业与场景(安防、金融、零售、交通、教育、医疗、制造、健康等)做出了梳理,而且同时强调人工智能开放平台的重要性,并列举百度Apollo开放平台、阿里云城市大脑、腾讯觅影AI辅诊开放平台、科大讯飞智能语音开放创新平台、商汤智能视觉开放创新平台、松鼠AI智适应教育开放平台、京东人工智能开放平台NeuHub、搜狗人工智能开放平台等典型案例呈现给读者。最后,列举国内外优秀的人工智能公司与读者共勉。随着技术的进步、应用场景的丰富、开放平台的涌现和人工智能公司的创新活动,我国整个人工智能行业的生态圈也会逐步完善,从而为智慧社会的建设贡献巨大力量。

成为VIP会员查看完整内容
160

相关内容

人工智能(Artificial Intelligence, AI )是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支。
新时期我国信息技术产业的发展
专知会员服务
69+阅读 · 2020年1月18日
【德勤】中国人工智能产业白皮书,68页pdf
专知会员服务
301+阅读 · 2019年12月23日
【大数据白皮书 2019】中国信息通信研究院
专知会员服务
137+阅读 · 2019年12月12日
2019年人工智能行业现状与发展趋势报告,52页ppt
专知会员服务
120+阅读 · 2019年10月10日
人工智能商业化研究报告(2019)
腾讯大讲堂
15+阅读 · 2019年7月9日
《中国人工智能发展报告2018》(附PDF下载)
走向智能论坛
19+阅读 · 2018年7月17日
IDC发布对话式人工智能白皮书|附下载
人工智能学家
6+阅读 · 2018年3月20日
权威发布:新一代人工智能发展白皮书(2017)
全球人工智能
12+阅读 · 2018年2月25日
《人工智能标准化白皮书(2018版)》发布|附下载
人工智能学家
17+阅读 · 2018年1月21日
A Comprehensive Survey on Transfer Learning
Arxiv
121+阅读 · 2019年11月7日
Adversarial Transfer Learning
Arxiv
12+阅读 · 2018年12月6日
Meta-Transfer Learning for Few-Shot Learning
Arxiv
8+阅读 · 2018年12月6日
Arxiv
5+阅读 · 2018年9月11日
Arxiv
5+阅读 · 2017年4月12日
VIP会员
相关资讯
人工智能商业化研究报告(2019)
腾讯大讲堂
15+阅读 · 2019年7月9日
《中国人工智能发展报告2018》(附PDF下载)
走向智能论坛
19+阅读 · 2018年7月17日
IDC发布对话式人工智能白皮书|附下载
人工智能学家
6+阅读 · 2018年3月20日
权威发布:新一代人工智能发展白皮书(2017)
全球人工智能
12+阅读 · 2018年2月25日
《人工智能标准化白皮书(2018版)》发布|附下载
人工智能学家
17+阅读 · 2018年1月21日
相关论文
A Comprehensive Survey on Transfer Learning
Arxiv
121+阅读 · 2019年11月7日
Adversarial Transfer Learning
Arxiv
12+阅读 · 2018年12月6日
Meta-Transfer Learning for Few-Shot Learning
Arxiv
8+阅读 · 2018年12月6日
Arxiv
5+阅读 · 2018年9月11日
Arxiv
5+阅读 · 2017年4月12日
微信扫码咨询专知VIP会员