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2015年人工智能发展概况 |
人工智能（Artificial Intelligence）也称机器智能，是指用机器去实现所有目前必须借助人类智慧才能实现的任务，其本质是对人类智能的模拟甚至超越。人工智能是全球公认的尖端领域和创新前沿，有着超乎想象的广阔前景，其能够推动多个领域的变革和跨越式发展，对传统行业产生颠覆性影响，并催生新业态、新模式，引发经济社会发展的重大变革。近年来，随着核心技术不断取得突破，要素支撑能力的大幅提升，人工智能产业化进程加速推进，人工智能发展步入快车道。2015年，我国人工智能发展迅速，技术研发能力大幅提升，行业应用逐步深入，但也暴露出前沿技术研发能力薄弱、技术产业化水平较低、智力资源供给不足等多方面问题。展望2016年，我国人工智能仍处于高速发展阶段，国家和社会投入力度将持续加大，技术成熟度有望大幅提升，技术产业化应用将加速深入，人工智能产业生态将更加优化。
随着我国科技水平、产业水平的不断提升，在各方支持下我国人工智能发展势头良好，行业应用逐步深入，产业化能力稳步提升。
我国长期以来通过“863”、“973”等科技重点研发计划支持人工智能领域的相关研究。科技部“863”计划提出的《基于大数据的类人智能关键技术与系统》项目正在持续进行中，旨在研究海量知识获取与深度学习、内容理解与推理、问题分析与求解、交互式问答等类脑计算的关键技术，研制具有海量知识获取与抽取、语言深层理解与推理、问题求解与回答等能力的类人答题原型验证系统。据统计，我国科研投入已占到全球的1/5，在全球仅次于美国。在国家支持下，人工智能前沿技术的研究不断推进，据初步统计，在国际人工智能顶级会议及期刊中，华人为第一作者的文章数量占到了四成以上。在视觉识别、语音识别等领域我国已掌握大量的核心技术，技术能力处于全球领先地位。
中科院自动化所、清华大学、北京大学、百度、科大讯飞等科研机构和公司均已经开展深度学习理论算法、建模等方面的研究，有关人脑网络结构与认知结构的研究也开始开展。国防科技大学、中航科工、百度、科大讯飞等企业的部分人工智能相关技术开始实现产品化应用。在视觉、语音识别等领域我国人工智能技术已处于国际领先地位。在语音识别方面，百度、科大讯飞等公司语音识别系统的识别率已经突破95%；在人脸识别方面，凭借DeepID系统汤晓鸥团队成为首个在LFW数据库
中识别率达到99.15%的团队。
百度、腾讯、阿里巴巴、科大讯飞等企业积极布局人工智能领域，抢占产业发展制高点。百度推出“百度大脑”项目，利用计算机技术模拟人脑，成立了深度学习研究院，引进国际知名专家吴恩达来负责人工智能前沿研究，开发了度秘等人工智能产品，并成立了无人驾驶事业部布局新领域业务拓展。阿里巴巴开放了中国首个人工智能计算平台DTPAI，并推出了阿里客服机器人平台，通过并购和战略合作发力智能机器人及智能家居领域。腾讯先后推出基于深度学习、大数据及自然语言理解的微信开放平台、腾讯优图开放平台和腾讯云搜，推出撰稿机器人Dreamwriter，并成立了腾讯智能计算与搜索实验室加强前沿研究。科大讯飞正在实施“讯飞超脑”计划，旨在从“让计算机能听会说”向“让计算机能理解会思考”的目标迈进。京东研发推出了JIMI智能机器人，已成功应用于售前咨询、售后服务和生活伴侣三个场景，承担了超过30%的京东客服任务。
互联网经济的快速发展为人工智能的市场应用提供了大量的市场基础和空间，据初步统计，2015年我国网络经济同比增长33%，总体规模超过千亿元。人工智能已经成为创新创业的重要领域，自2012年起，我国人工智能领域投资金额、案例、参与投资机构数量均大幅增加。据测算，2015年人工智能创业公司共获得的投资金额约为12.6亿元，较2014年增加56%。从产业类型来看，人工智能领域应用型企业获得的投资占到七成以上，从技术领域来看，从事计算机视觉研究和产品开发的公司更容易受到市场资本的关注。当前我国人工智能领域已有近百家创业公司，其中约65家获得了投资，投资总额达到29.1亿元，其中旷视科技、优必选、云知声和商汤科技企业估值均已超过10亿元。我国人工智能领域主要企业如表1所示。
表1 我国人工智能领域主要企业
人工智能下游应用场景众多，通过将人工智能与传统产业相结合，可实现不同场景的应用，如无人驾驶汽车、智能家居、智能医疗等。目前，人工智能在金融、安防、客服等领域率先应用，在特定领域中语义识别、语音识别、人脸识别、图像识别技术的精度和效率已远超人工，节省了大量人工成本。在金融领域，人脸识别技术已应用在柜台人脸识别辅助、ETM可视化柜台、远程开户等场景；智能视频分析技术应用于ATM及自助厅自动报警；语音识别、语义识别技术应用于机器人大堂经理。人脸识别、图形识别已广泛应用于安防领域，具体包括车牌识别、车辆视觉特征识别、被动人像卡口、身份证比对、嫌疑人照片检索等应用。在线客服机器人已在金融业、三大运营商、电商、航空公司、整车厂、物流行业、出租车、政府服务等各行业应用，并取代了大量人工座席。
伴随人工智能技术的产业化，全球各大科技企业纷纷加大对人工智能的资金和人力投入，人工智能领域的创业氛围也日趋高涨，市场竞争非常激烈。一是人工智能成为全球科技创业的热点领域。大批人工智能专家凭借其掌握的核心技术，积极参与到人工智能产业化发展浪潮中，涌现出一批专注于某个特定领域的创业公司。二是以谷歌、微软、IBM等为代表的科技企业正在人工智能领域率先发力。谷歌公司开展了被称为“谷歌大脑”的研究项目。2015年，谷歌将其机器学习系统TensorFlow开源，构筑产业发展新生态，并推出了端到端平台Brillo和Weave跨平台协议打造智能家居生态系统。IBM打造的认知计算平台Waston已在医疗和金融等领域实现应用，此外，IBM发布了能模拟人类大脑的SyNAPSE芯片，其拥有100万个神经元内核、2.56亿个突触内核以及4096个神经突触内核，已达到量产要求。苹果在智能语音、计算机视觉、机器学习以及算法编写等领域持续加大研发力度。2015年8月微软发布了全球人工智能战略计划。
总体来看，我国人工智能研究和应用与日本、韩国等发达国家基本同步，技术水平和应用能力均处于全球领先行列。但与美国、英国等先进国家相比，我国在人工智能发展的诸多方面仍存在一定的差距，行业发展仍面临一些问题和挑战。
人工智能一直都是前沿尖端的研究领域，技术突破对产业发展的作用非常突出。我国在语音合成、语音识别、图像处理技术等技术领域已具备一定基础，但在认知计算、人机交互等前沿热点领域技术研究方面，我国仍处在跟随阶段，对技术创新的引领带动能力不强，在有形实体、脑机交互、自适应机器学习等尖端领域布局和投入还有待加强。当前，人工智能领域的核心技术大多由国外研究机构或企业率先发表，主要的人工智能应用开源平台和工具也被谷歌、微软、IBM等国外企业掌控。其原因主要在于：一方面，相比于美国等发达国家，我国在人工智能前沿技术领域的投入相对较少，传统软件和信息技术服务企业受迫于经营压力，在人工智能等新兴领域的资金投入力度有所减弱。另一方面，我国的前沿技术研究体系仍待完善，研究机构更加重视研究成果的数量，研究人员成果发布压力较大，缺乏对课题深入研究的动力。此外，我国主要科技企业的研究力量仍在不断扩充之中，企业研发能力尚未完全释放，企业开展技术研发所获得的支持力度有待加强。
人工智能的关键技术存在产业化转换的环节，产业化水平较低将严重阻碍关键技术的集成应用，使我国人工智能产业无法实现依托于技术创新的高速发展。我国人工智能关键技术大多由高校等科研机构掌握，产业化技术能力不强，关键技术产业化不足。我国研究机构与企业的联系不够紧密，重点研究方向与产业应用实际存在脱节，由此造成科技成果无法迅速转换到产业应用环境中，从而使技术突破对产业发展的支撑作用无法显现。与此同时，高校等研究机构中创业氛围和环境还有待改善，研究团队投身于产业发展的积极性较低，这也阻碍了研究成果的产业化应用。
人工智能是典型的智力依赖型产业，人才在产业发展中处于核心地位。当前，人工智能正处在高速发展阶段，人才短缺已成为行业普遍面临的突出问题，而我国人才供给缺乏程度更为突出。当前我国人工智能人才培养主要集中在少数高校及研究院所中，人才培养的难度大，数量少。此外，人工智能领域部分优秀人才选择在海外深造，研究成果易率先被国外企业所利用，就业选择也更容易倾向于国外企业。同时，国外科技企业竞相网罗人工智能高端人才，由于待遇水平、企业环境、发展空间等因素，国内企业对人才的吸引力较弱。
企业是人工智能产业构成和持续发展的主体，人工智能作为新兴领域正成为我国创业团队开展技术和产品创新的主战场，也是我国科技企业竞相竞争的主战场，但总体来看，我国人工智能企业的市场竞争力仍然较弱。一是人工智能创业企业数量相对较少，创业难度相对较大。二是传统软件和信息技术服务企业及行业软件企业创新能力较弱。三是大型科技企业海外市场开拓难度大，海外并购等市场化运作不够活跃。对于创业企业而言，其在获取必要的资源支持中存在困难。技术上，尽管人工智能领域大多技术都是开源的，但我国企业与研究机构基于开源资源的研发模式尚未形成，未能有效利用国际开源技术资源。数据资源上，我国数据资源主要集中在大型互联网公司、电信运营商、大型行业企业中，数据开放和交易环境尚不成熟，创业型公司难以获得业务发展所必需的数据资源。对于传统软件企业而言，受限于资金投入较少、行业人才储备不足、人才培养难度大等原因，企业产品及服务的研发创新动力不够、能力不强，难以为行业企业提供面向行业应用的人工智能解决方案。对于大型科技企业而言，我国企业仍然聚焦于国内市场，海外市场的开拓和运营经验不足，对海外人才、数据等资源的利用程度较低。此外，我国企业对国外市场化运作规则不熟悉且缺乏相关经验，无法有效利用和整合国外优秀市场资源。
伴随全球人工智能资金和智力投入的不断加大，人工智能技术加速成熟，我国人工智能发展基础不断夯实，仍将处于高速发展阶段。预计到2020年，全球人工智能市场规模将达到约1200亿元，我国人工智能市场规模将接近百亿元，年均增速将超过50%。未来，人工智能领域国家和社会投入力度将持续加大，技术产业化应用将更加深入，产业生态将加速完善。
人工智能的发展离不开智能算法、计算速度、存储容量、网络传输等多个方面的共同进步。近年来，随着我国对现代信息产业的大力支持，集成电路、宽带网络、云计算、大数据等人工智能相关行业发展迅速，为人工智能的持续高速发展提供了极大支撑。集成电路的发展奠定了人工智能产业的基础，以云计算为代表的新型计算技术、计算模式快速发展，极大地提升了运算速度，降低了计算成本。大数据技术的不断进步和传感体系的快速丰富驱使互联网数据的有效采集、汇集与整合，为人工智能的发展提供了丰富的数据资源，协助训练出更加智能化的数学模型。宽带网络特别是高速无线互联网的发展使基于云服务的人工智能应用更加普及，极大地改善了智能产品和服务的应用体验。同时，互联网的快速普及也为人工智能提供了新的应用场景，促进人工智能新的行业应用的形成和成熟。
人工智能作为新兴的科技前沿，近年来受到国家高度关注和支持。在《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》中明确提出要发展“互联网+”人工智能，通过借助互联网产业基础和平台资源，培育发展人工智能新兴产业，推进重点领域智能产品创新，以及提升终端产品智能化水平。在我国“十三五”规划纲要中也明确提出要重点突破新兴领域人工智能技术，发展各类智能化产品。在未来五年重大工程部署中也明确提出要开展类脑研究，培育人工智能成为新的经济增长点。在国家政策的引导下，产业扶持资金、人才等方面的具体支持措施将加快落地，未来在人工智能领域国家和社会的投入将持续加大，推动产业快速发展。
开源软件和平台化工具已成为当前信息技术创新的重要基础和手段，随着人工智能核心技术开源化和平台化进程的不断加速，未来智能技术的演进速度将会持续加快。2015年，谷歌、Facebook、微软、百度等科技企业均发布了其开源机器学习工具，预计2016年将会有更多的企业将其人工智能核心技术开源，并为人工智能应用提供更多的基础平台和工具，促进人工智能技术的不断创新。另外，全球各大企业均加大了对深度学习等人工智能技术创新的投入，未来深度学习等基础技术的集成应用将更加便捷，智能语音处理、计算机视觉、生物特征识别、自然语言理解、问答系统等一批共性关键技术将有望取得新的突破，智能识别、自然语言处理等应用技术将更加成熟，在智能硬件、智能机器人、智能管理服务等领域的应用创新将进入活跃期，人工智能与大数据、虚拟现实等技术的融合创新步伐将持续加快。
人工智能已经成为全球各大科技企业开展竞争的主要领域，随着人工智能的持续火热，全球资本在人工智能领域的投资将继续保持高位，市场竞争将从多个层面展开。一是科技巨头纷纷抢占技术创新前沿，力争获取智能技术和产品创新的主导权。我国主要科技企业如百度、阿里巴巴、腾讯、京东等均围绕自身业务从不同切入点加大对人工智能技术的投入和应用，通过设立研究院、构建开源平台等方式加快布局。二是行业企业依托其已有的产品和技术体系加快智能技术的集成应用，互联网企业将率先应用智能技术提高其传统业务发展水平，随着《中国制造2025》的推进，智能技术也将成为推动制造业转型升级的重要技术手段。三是巨大的市场空间将为创业型企业提供难得的发展机遇。人工智能的价值在于不同领域、不同方向的应用，当前，各个行业智能化水平还普遍较低，各个细分领域都存在潜在的应用市场。专注于特定领域应用的人工智能企业将会加速涌现并得到快速成长。
随着人工智能技术的不断演进发展，人工智能将会对传统产业带来巨大的变革力，其应用领域将加速拓展，应用水平有望快速提升，并有望助推传统产业转型升级和战略性新兴产业整体性突破。预计在现有应用基础上，人工智能技术在信息密集行业商业化步伐将大幅加快，在视频存储与处理、网络与信息平台运营、电子商务、互联网金融服务、地图与位置服务、公共安全管理等领域商业化产品和服务将加速涌现，促进相关行业智能应用的部署和实践。智能家居正在成为家庭的标配，我国智能家居市场规模在2016年将出现明显增长，并预计在2018年达到1800亿元。同时，在智能机器人、智能语音服务系统、智能汽车等综合性平台中，智能技术的应用程度将会持续加大，产品智能化服务水平将实现大幅提升，为用户提供更为高效化和多样化的服务。预计智能语音产业规模将在未来三年继续保持50%以上的增长率。
（本稿件由中国电子信息产业发展研究院软件产业研究所提供）