人工智能行业研究报告.pdf

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描述人工智能行业最新的技术发展趋势,人工智能产业链上下游构成;
目录 01-新一代人工智能技术及产业发展趋势 05—人工智能技术层(附相关典型企业) 02-我国人工智能产业的发展和应用 AI三大技术突破:计算机视觉、语音识别、自然语言处理 我国城市人工智能指数 计算机视觉 语音识别 我国人工智能市场规模和结构 自然语言处理 我国人工智能企业主要技术领域 06—人工智能行业应用(附相关企业 03-人工智能产业链 人工智能行业视角:颠覆式创新与改良创新并存 人工智能产业链:基础层、技术层、应用层 智能驾驶 智能机器人 无人机 04—人工智能基础层(附相关典型企业) 智能金融·智能安防 智能医疗 A|三大技术基石:算法、大数据、计算力 智能家居 智能教育 智慧零售 智能传感器:智能引领行业发展 07—附录 算法模型:通过开源构建生态已是大势所趋 中国A个企业核心人才图谱 人工智能芯片:Al带来GPU发展新契机, 中国A企业100强·中国A企业200强 FPGA、ASC各有优势 北京市重点A企业·上海市A企业50强 01 新一代人工智能技术及产业发展趋势 技术趋势1:既有架构面临挑战,新型人工智能芯片呼之欲出 深圳先注院中科先进 人工智能芯片由非定制化向定制化方向发展 口人工智能推动新一轮计算革命,深度学习需要海翬数据并行运弇,目前使用的GP∪、 FPGA均非人工智能定制芯片,存在着一定的局限性,深度学习需要更适应此类算 法的新的底层硬件来加速计算过程。目前,谷歌公司已经开发出新型TPU(张量处 理器),可以在芯片中节省出更多的操作时间,适用于更复杂和强大的机器学习模 型,并且能够进行快速部署;英特尔以167亿美元收购了FGA厂商 Altera后,也在 111111N05 研究CP∪+FPGA的异构方案,以达到更好适应人工智能时代的定制化计算的目的。 100M 量子计算引领下一代人工智能芯片发展潮流 囗对于目前的经典计算杋,处理器的计算性能已渐渐远离摩尔定律,在BM推岀5ηm制 程工艺之后,CPU中晶体管的数量已很难再实现每两年翻一番的预期。在更小尺寸的 工艺条件下,品体管性能受限于电子特性将变得不再可靠。暈子计算将为人工智能带 来革命性的发展机遇,量子匕特数量会以指数增长的形式快速上升,小型化的量子芯 片可以使人工智能前端系统的快速实时处理成为可能。未来,车载智能系统、无人机 智能系统等领域或将首先应用量子计算芯片系统。 技术趋势2:经济社会发展存在迫切需求,专用智能向通用智能升级G霾》深圳先进院中科先进 人类生产生活方式变革对人工智能提出了新的发展需要 口随着科技不断发展和社会结构深入变革,人类面临着生活、生产、资 源、环境等方面一系列需要回答的重大问题,现有的认知水平和治理 能力面临着前所未有的挑战。在博弈、识别、控制、预测等专业领域 通用人工智能具备连接人工智能和人类特征的优势 以及城市发展、生态保护、经济管理、金融风险等宏观系统方面,迫 切需要一种范围广、集成度高、适应力强的通用智慧,提供从辅助性 口通用人工智能( Artificial General Intelligence,AG)具备执行一般 决策工具到专业性解决方案的升级,显著提升人类阅读、管理、重组 智慧行为的能力,可以将人工智能和意识、感性、知识和自觉等人 知识的能力。 类的特征互相连结,具备减少对领域知识的依赖性、提高处理任务 的适用性以及实现机器自主认知的纠偏性等特点。通用智能将具备 处理多种类型任务和适应未曾预料情形的能力,其实质进展将真正 开启智能化革命的序幕,与现有物理及信息世界高度融合,深刻影 响社会经济发展的各个方面。 6 技术趋势3:技术平台开源化已成趋势,超级智能生态竞争即将展开(@深圳先进院中科先进 科技巨头纷纷打造A开源平台 全球主流技术厂商纷纷围绕深度学习开放技术平台 公司 开源时开源平台名称 简介 口深度学习技术平台的开源化七,一方面能够使平台吸引潜在用户,提高应 Google 2015.11 Tensorflow 谷歌第二代联机版人工智能深度学习系统 用澘力,在深度学习领域进行持续创新;另一方面,各科技公司未来将 能同时支持多台服务器 围绕开源平台建立人工智能超级生态系统,进一步整合技术与应用,有 Facebook 2015. 12 Torchnet 深度学习哟式库|orch的枉架,旨在鼓鞋 效布局人工智能全产业链。 Mier。s。ft 2015.11 DMTK 个将机器学习算法应用在大数据上的工具 包 构建超级生态系统成为未来人工智能技术发展与竞争的主流 IBM 2015.11 SystemML 使用lava写,可实现二大功能:定制算法、 多个执行模式、自动优化。 Yahoo 2016.02 CaffeOnSpar结合深度学习框架和大规模数据处理系統 口下一阶段,借助人工智能超级生态系统,科技公司可以将人工智能领域复 k 从而更方便地处理多个服努器的内容。 杂的推理能力应用到之前缺乏机器学习经验的其它领域,更加方便地指导 Amaz。n 2016.05 DSSTNE 能时支持呐个囱廾处((PU)参与诬 算的深度学系统 用户使用机器学习训练其崗用模型,评估与优化系统澘力,同时利用收集 百度 2016.09 Paddle 对新于非常友好的許行分布式深度学习平台, Paddle 可以使用更少的代码实现相同的能 到的数据对用户的下一步行为做岀更好的规划与建议,促进应用水平提高。 围绕各自的生态系统,科技巨头们将在人工智能技术与产业的战场展开激 Tesla 2016.04 Open-Al 套更专注于开发和对比强化学习(RL)算 度学习系统 烈竞争,角逐行业优势,争夺产业主导话语权。 产业趋势1:人工智能产业将保持爆发式增长 中国科学院中科先进 人工智能的表现一枝独秀,已历史性地站在了变荦的风口,作为下一 图:全球人工智能产业规模及增长速度 阶段科技变革浪潮的新引擎,将渗透至各行各业,助力传统行业实现 1400 1300 100% 跨越式升级,带来广阔的发展前景与良好的市场机遇。 1200 具S% 80% 微软、谷歌、 Facebook以及百度、阿里、腾讯等为代表的国内外科技 1000 76% 922 6% 巨头纷纷积极卡位,布局人工智能全产业链,各路资本也竞相角逐人 800 60% 52% 工智能产业潜在增长点,充分展示了对于未来市场的乐观预判。得益 606 600 41%40% 于人工智能技术的不断升级以及商业模式的推陈出新,全球人工智能 370 400 产业需求将进一步放量。 200 20% 200 >2020年全球人工智能产业规模将超过1300亿美元,年均增速达 0 0% 2016 2017 2018E)2019E2020日 47.8%,我国人工智能产业规模也将达到180亿美元,年均增速达到 56.5%。在产业规模整体爆发式增长的背景下,基础层、技术层和应 产业规模(亿美元) 年增长率 用层的各细分领域也将保持同步增长态势,尤其以应用层各产业领域 的增长表现最为抢眼。 产业趋势2:我国将成为人工智能发展的重要推动者 画深圳先进院中科先进 人工智能已受到世界各主要科技强国的广泛关注,成为以新一轮科技革 命为基础的国家竞争制高点。欧盟的“人脑计划、日本的工智能/大数据/物 联网/网络安全综合项目"以及美国的《国家人工智能硏究与发展战略规划》,都将人 工智能全血提升到国家战略层面。目前,美国仍然是全球人工智能产业友展的主导 者,凭借着数量众多、实力雄厚的科技企业和资源丰富、人才济济的高校与科硏机 构,美国从人工智能的底层技术到应用市场都拥有无可比拟的巨大优势。 iNO >我国目前已经是人工智能大国,影响力稳步提升,从201年起将人工智能领 域建设已上升至国家战略层面,相关政策进入全面爆发期。得益于人工智能产业对 经济的积极影响和良好的应用市场背景,未来几年內有望持续获得国家大力攴持, 众多企业、高校及科研机构也将不断加大技术及应用硏发投入力度,共同推动我国 保持并发展自身竞争优势,深度参与全球人工智能产业合作竞争。 产业趋势3:智能芯片、智能机器人及智能驾驶等热点将持续受到关注 中国科学院中科先进 深圳先进院 冫人工智能目前已经跨越了单纯依靠数据获取来实现技术提升与推动应用发展的阶段,传统的AP开放和积木弌创新已经无法满足人工智能的技术发展,数 据与应用的迭代式螺旋上升发展将推动人工智能应用层产业的跨越式发展。在下一阶段,预期智能芯片、智能机器亼及智能驾驶等产业将夲先落地,凭借 技术的早期积累与资本的持续注入占据相当的市场份额。 口智能芯片领域将由现有的(PU+GPU与口智能机器人将会应用到越来越多的特 口智能驾驶领域也将成为未来科技公司竞争的 CP∪+FPGA异构模式,向新型人工智能 定场景之中,实力雄厚的机器人公司或 主战场,绝大部分车辆将达到2至3级驾驶能力 专用芯片及量子芯片过渡,颠覆现有芯 将首先开发出适用于多个商业领域的通 (部分自动化和有条件自动化驾驶),而4至5 片产业格局。 用型机器人,轻松适应不同环境; 级的驾驶(高度自动化和完全自动化驾驶)将 会创造更大的产业发展机遇。

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