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2020 年，人工智能走到了新的“分水嶺”，第三次浪潮似乎陷入低谷，自動(dòng)駕駛、醫(yī)療、金融等高級(jí)別應(yīng)用場(chǎng)景落地緩慢，AI 獨(dú)角獸面對(duì)“AI 去泡沫化”趨勢(shì)不斷傳出負(fù)面消息，學(xué)術(shù)界對(duì)深度學(xué)習(xí)算法的“批判”也正在將其拉下神壇。

但不可否認(rèn)的是，站在新的時(shí)代關(guān)卡，人工智能技術(shù)作為新的技術(shù)手段已深入賦能生產(chǎn)、分配、交換、消費(fèi)等經(jīng)濟(jì)活動(dòng)環(huán)節(jié)，其戰(zhàn)略、前瞻意義持續(xù)顯現(xiàn)，伴隨關(guān)鍵技術(shù)、商業(yè)模式的不斷成熟，人工智能技術(shù)將進(jìn)一步釋放歷次科技革命和產(chǎn)業(yè)變革積蓄的巨大能量，成為促進(jìn)新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力。

回顧人工智能 60 余年發(fā)展進(jìn)程，作為在計(jì)算機(jī)科學(xué)、腦科學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等多學(xué)科交叉融合基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的新興產(chǎn)業(yè)，在經(jīng)歷了概念起步階段、產(chǎn)品化探索階段后，逐步進(jìn)入產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用階段。

圖：人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段

圖：人工智能各發(fā)展階段技術(shù)特征對(duì)比

深入分析驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素，首先，深度學(xué)習(xí)算法的突破和算力的提升是人工智能產(chǎn)業(yè)騰飛的起源和開(kāi)端；其次，大數(shù)據(jù)的“喂養(yǎng)”使得人工智能系統(tǒng)在應(yīng)用層面具備了快速顛覆傳統(tǒng)技術(shù)的可能；最后，社會(huì)協(xié)作模式的轉(zhuǎn)變以及需求驅(qū)動(dòng)的跨界融合創(chuàng)新共同形成了促進(jìn)產(chǎn)業(yè)爆發(fā)式增長(zhǎng)的多邊網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，各因素的相互疊加共同推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)不斷演化進(jìn)入新階段。

當(dāng)前，我們?nèi)蕴幱凇叭跞斯ぶ悄堋彪A段，即使用現(xiàn)有智能化技術(shù)改善我們經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展所需要的一些技術(shù)條件和應(yīng)用功能，IBM、Facebook、百度等巨頭紛紛大力布局人工智能、積極探索商業(yè)化應(yīng)用，在商業(yè)巨頭的推動(dòng)下，相關(guān)技術(shù)開(kāi)始逐步占據(jù)醫(yī)療、金融、教育等產(chǎn)業(yè)的核心地位，并開(kāi)始扮演基礎(chǔ)性、關(guān)鍵性和前沿性的核心角色，不斷滲入人們的日常生活。

據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)顯示，我國(guó)人工智能發(fā)展正處于爆發(fā)式增長(zhǎng)期，并將在未來(lái)數(shù)年內(nèi)維持升溫態(tài)勢(shì)，產(chǎn)業(yè)規(guī)模預(yù)計(jì)在 2020 年達(dá)到千億元，到 2022 年突破五千億元，全球人工智能市場(chǎng)則預(yù)計(jì)將在 2024 年將突破 5 萬(wàn)億美元，2017-2025 年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá) 30% 以上。

圖：中國(guó)人工智能市場(chǎng)增長(zhǎng)迅猛

（資料來(lái)源：中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)、Analysys 易觀、InfoQ 研究院）

在此背景下，全球主要經(jīng)濟(jì)體高度重視發(fā)展人工智能，2013 年以來(lái)，全球已有 20 余個(gè)國(guó)家和地區(qū)相繼發(fā)布了人工智能相關(guān)戰(zhàn)略、規(guī)劃或重大計(jì)劃；歐盟 28 國(guó) 2018 年簽署《人工智能合作宣言》共推人工智能發(fā)展；東盟積極制定《東盟數(shù)字融合框架行動(dòng)計(jì)劃》，促進(jìn)人工智能合作發(fā)展。

美國(guó)和中國(guó)分列全球主要國(guó)家 AI 發(fā)展水平的第一、二位，相較而言，美國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)保持整體領(lǐng)先，但中國(guó)在部分領(lǐng)域的尖端成果已與美國(guó)逐漸靠近，且在政策支持、部分領(lǐng)域商業(yè)化進(jìn)程等方面獲得優(yōu)勢(shì)。

具體來(lái)說(shuō)，在產(chǎn)業(yè)資源上，美國(guó)在企業(yè)數(shù)量、人才積累等方面具有較大領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，中國(guó)擁有更龐大的數(shù)據(jù)規(guī)模以及更豐富的應(yīng)用場(chǎng)景；在創(chuàng)新能力上，我國(guó)在論文、專利等成果產(chǎn)出方面增長(zhǎng)迅速，但產(chǎn)業(yè)鏈核心環(huán)節(jié)控制能力不足；在政策環(huán)境上，中美政策支持側(cè)重點(diǎn)各有不同，中國(guó)產(chǎn)業(yè)政策支持力度更強(qiáng)，中央、地方形成良好的政策協(xié)同。

圖：中美兩國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)概況對(duì)比

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈可分為基礎(chǔ)層、支撐層、應(yīng)用層三個(gè)層面，基礎(chǔ)層主要包括算法及芯片，是人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的核心驅(qū)動(dòng)因素和關(guān)鍵環(huán)節(jié)，支撐層包括開(kāi)源編程框架、云服務(wù)等服務(wù)設(shè)施，是構(gòu)建產(chǎn)業(yè)生態(tài)、吸收數(shù)據(jù)形成閉環(huán)反饋的關(guān)鍵，應(yīng)用層涉及安防、金融、零售、交通、教育、醫(yī)療、智能制造等眾多實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值的應(yīng)用場(chǎng)景。

圖：人工智能產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)圖

作為典型的學(xué)術(shù)驅(qū)動(dòng)型產(chǎn)業(yè)，人工智能算法的演進(jìn)始終是推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力。過(guò)去十年，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展徹底改變了機(jī)器學(xué)習(xí)，幾乎可以應(yīng)用于任何從輸入到輸出空間復(fù)雜映射的機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題。

總體來(lái)說(shuō)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)次革新延續(xù)一條主線：即從簡(jiǎn)單的單樣本分析開(kāi)始，逐步復(fù)雜化，獲取知識(shí)的覆蓋面變得更廣、抽象的層次變得更高；學(xué)習(xí)知識(shí)、運(yùn)用知識(shí)解決實(shí)際問(wèn)題的能力、效率大幅提升，從發(fā)現(xiàn)隱蔽的相關(guān)性、到實(shí)現(xiàn)因果關(guān)系和推理能力，從無(wú)任何先驗(yàn)知識(shí)假設(shè)，到適應(yīng)線性、序列性先驗(yàn)，再到適應(yīng)更加復(fù)雜的結(jié)構(gòu)性先驗(yàn)。

全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、CNN、DNN 作為幾類最基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，由于應(yīng)用領(lǐng)域需求的不同，逐漸衍生了很多其他結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。如在序列信號(hào)分析中實(shí)現(xiàn)預(yù)知未來(lái)，衍生了 BRNN、雙向 LSTM，同時(shí)利用歷史和未來(lái)的信息。

不難想象隨著深度學(xué)習(xí)熱度的延續(xù)，更靈活的組合方式、更多的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)將進(jìn)一步發(fā)展豐富。

深度學(xué)習(xí)算法的演進(jìn)將 CV、NLP 等關(guān)鍵技術(shù)推向了高潮，從對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步加工的“感知型”技術(shù)，到更注重認(rèn)知、理解的“認(rèn)知型”技術(shù)，再到具有自主推理、決策能力的深度人工智能技術(shù)，其縱深發(fā)展為各個(gè)領(lǐng)域的商業(yè)應(yīng)用提供了可落地的技術(shù)支撐。

圖：人工智能算法技術(shù)發(fā)展路線圖

半導(dǎo)體芯片是一切信息技術(shù)的基礎(chǔ)，進(jìn)入人工智能時(shí)代，AI 芯片的發(fā)展主要分為兩類路徑：

一是延續(xù)傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)，優(yōu)化硬件計(jì)算能力，主要以 3 種類型的芯片為代表，即 GPU、FPGA、ASIC。GPU 并行計(jì)算能力突出，在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練環(huán)節(jié)具備優(yōu)勢(shì)。FPGA 高性能低功耗的特性適合于推理環(huán)節(jié)取代傳統(tǒng)的 CPU。ASIC 芯片專門(mén)針對(duì)人工智能設(shè)計(jì)，有望在未來(lái)成為主流。

二是顛覆經(jīng)典的馮·諾依曼計(jì)算架構(gòu)，采用類腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)來(lái)提升計(jì)算能力，以 IBM TrueNorth 芯片為代表，類腦芯片作為突破性技術(shù)路線，未來(lái)如實(shí)現(xiàn)突破也將推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。

技術(shù)的革新帶來(lái)全新的產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局，傳統(tǒng)龍頭芯片廠商積極擴(kuò)大自身優(yōu)勢(shì)，普遍基于已有成熟架構(gòu)對(duì)人工智能進(jìn)行延伸；互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)的建立者更有優(yōu)勢(shì)靈活設(shè)計(jì)專用芯片以達(dá)到更高的效率，為其開(kāi)源框架、應(yīng)用軟件、乃至云計(jì)算服務(wù)提供更強(qiáng)大、更高效的基礎(chǔ)支撐；新的市場(chǎng)玩家則更聚焦細(xì)分領(lǐng)域的終端設(shè)備，為其提供高效的算力支持和系統(tǒng)方案，在細(xì)分領(lǐng)域存在后發(fā)先至的可能。

同時(shí)，AI 芯片應(yīng)用于云端、終端大量場(chǎng)景，使得 AI 芯片市場(chǎng)空間將不再成為零和博弈，云和邊緣設(shè)備以及連接他們的網(wǎng)絡(luò)將構(gòu)成巨大的 AI 處理網(wǎng)絡(luò)，各類 AI 芯片將成為連接這個(gè)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，并形成明顯的價(jià)值傳導(dǎo)擴(kuò)張。

圖：人工智能芯片演進(jìn)路線圖

深度學(xué)習(xí)開(kāi)源編程框架及程序庫(kù)是最難以撼動(dòng)的產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)，圍繞開(kāi)源編程框架不僅衍生了完善的商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，云計(jì)算的興起也為開(kāi)源框架帶來(lái)了可行的商業(yè)模式。

技術(shù)角度上，深度學(xué)習(xí)開(kāi)源編程框架可理解為對(duì)底層語(yǔ)言和重要算法模型的封裝，一種通俗易懂的說(shuō)法是：它是數(shù)據(jù)、算力（芯片）、算法三者間的連接器，可以幫助快速部署 AI 算法。軟硬件的結(jié)合、開(kāi)源模式的創(chuàng)新、以及云計(jì)算的興起，都代表著開(kāi)源框架帶來(lái)的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)將發(fā)揮更直接的商業(yè)價(jià)值。

長(zhǎng)期來(lái)看，開(kāi)源編程框架并不只是解決技術(shù)問(wèn)題的一種方式，更是人類技術(shù)發(fā)展的大趨勢(shì)，不止在軟件和互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)，而會(huì)更多的結(jié)合軟件、硬件衍生全新的生態(tài)系統(tǒng)，商業(yè)模式也會(huì)越來(lái)越清晰。

人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)設(shè)施屬性帶來(lái)了賦能眾多場(chǎng)景的可能性，在安防、金融、零售、交通、教育、醫(yī)療、智能制造、文娛等領(lǐng)域帶來(lái)了巨大的市場(chǎng)成長(zhǎng)空間，但由于各個(gè)產(chǎn)業(yè)的特殊性，產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局、商業(yè)模式存在巨大差異，可將應(yīng)用場(chǎng)景分為新興領(lǐng)域、技術(shù)賦能型領(lǐng)域、以及顛覆型領(lǐng)域。

人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等是大多數(shù)初創(chuàng)企業(yè)首先關(guān)注的新興領(lǐng)域，新需求的出現(xiàn)將帶動(dòng)頭部企業(yè)實(shí)現(xiàn)跨越式增長(zhǎng)，但行業(yè)天花板的局限、以及相對(duì)較低的技術(shù)門(mén)檻將導(dǎo)致行業(yè)迅速成為紅海，競(jìng)爭(zhēng)格局將最終呈現(xiàn)百花齊放的局面，很難出現(xiàn)具備絕對(duì)優(yōu)勢(shì)的壟斷者。

在智能制造、智慧城市、無(wú)人駕駛等技術(shù)賦能型領(lǐng)域，原有的產(chǎn)業(yè)空間極為龐大，人工智能技術(shù)的賦能將為現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)提高效率、降低成本。互聯(lián)網(wǎng)龍頭企業(yè)的長(zhǎng)期布局帶來(lái)先發(fā)優(yōu)勢(shì)，將與積極擁抱新技術(shù)的傳統(tǒng)企業(yè)形成全新競(jìng)合關(guān)系，而新玩家很難跨越技術(shù)、資本、數(shù)據(jù)等競(jìng)爭(zhēng)壁壘，進(jìn)入龍頭企業(yè)生態(tài)圈將為新玩家提供一定生存空間。

在醫(yī)療、金融等領(lǐng)域，人工智能技術(shù)將極有可能帶來(lái)顛覆性變革，如醫(yī)療影像識(shí)別、智能投顧等新技術(shù)的應(yīng)用將極有可能對(duì)現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)格局帶來(lái)顛覆性影響。在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，支付寶、微信、滴滴等殺手級(jí)應(yīng)用均對(duì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)帶來(lái)了顛覆性變革，而在人工智能時(shí)代，帶來(lái)顛覆性變革的殺手級(jí)應(yīng)用可能還并未出現(xiàn)在我們的視野中。

上文節(jié)選自 InfoQ 《2020 中國(guó)技術(shù)發(fā)展白皮書(shū)》之第二部分第一章《人工智能》，由 InfoQ 研究院資深分析師團(tuán)隊(duì)撰寫(xiě)。在報(bào)告的撰寫(xiě)過(guò)程中，InfoQ 分析師團(tuán)隊(duì)基于 InfoQ 技術(shù)基因，以技術(shù)為軸心，結(jié)合深度產(chǎn)業(yè)分析，打造出獨(dú)家的技術(shù) + 產(chǎn)業(yè)的雙軌道研究方法論，讓大家能更為全面而深度地了解中國(guó)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀，把握未來(lái)趨勢(shì)。

整個(gè)報(bào)告共分為綜述篇和技術(shù)篇兩大部分。綜述篇涵蓋了全球技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀、整體技術(shù)概述、中國(guó)改革開(kāi)放四十年以來(lái)技術(shù)整體發(fā)展路徑、中國(guó)技術(shù)現(xiàn)狀深度分析四大部分。技術(shù)篇?jiǎng)t通過(guò)對(duì)當(dāng)前最受關(guān)注的人工智能、5G、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實(shí)、自主事物、區(qū)塊鏈這八大技術(shù)領(lǐng)域的深度分析，詳細(xì)闡述了這些熱門(mén)領(lǐng)域的整體現(xiàn)狀及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。

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