人工智能是研究應用計算機系統(tǒng)來模擬人類智能活動的理論、方法和技術。自1956年誕生以來，人工智能發(fā)展經(jīng)歷了幾番起落，目前已由專家系統(tǒng)階段快速進入至深度學習階段。作為一種通用目的技術，人工智能是當前科技創(chuàng)新和推動產(chǎn)業(yè)升級轉(zhuǎn)型的焦點，成為掀起顛覆性創(chuàng)新浪潮的新引擎。

　　萌芽階段：系統(tǒng)內(nèi)部知識重構（1978-2000年）

　　關鍵詞：演繹推理、專家系統(tǒng)

　　作為人工智能技術分支，該階段人工智能的實用化最為成功的應用是專家咨詢系統(tǒng)，其主要基于演繹推理技術，擁有特定領域?qū)＜业耐评砟芰?，被廣泛應用于農(nóng)業(yè)、工業(yè)、電力及勘探等領域。該階段已出現(xiàn)了一些商業(yè)化的專家系統(tǒng)開放工具。

　　技術概況：自動推理技術取得突破

　　自1978年“智能模擬”納入我國國家研究計劃以來，我國不斷地增大對人工智能相關領域的研發(fā)項目支持，并先后成立了中國自動化學會模式識別與機器智能專業(yè)委員會（1979年）、中國人工智能學會（1981年）、中國計算機學會人工智能和模式識別專業(yè)委員會（1986年）等學術團體。該階段的研究主要集中于定理證明、自然語言理解、機器人和專家系統(tǒng)等方面。

　　1984年，吳文俊憑借幾何定理的機器證明成果，成為世界自動推理界的領軍人物，他所開創(chuàng)的數(shù)學機械化被譽為“吳氏方法”。

　　應用領域：專家系統(tǒng)發(fā)展高潮迭起

　　作為人工智能技術分支，專家系統(tǒng)存儲某專業(yè)領域中的經(jīng)過事先總結并按某種格式表示的專家知識，擁有類似于專家解決問題的推理機制。

　　專家系統(tǒng)經(jīng)歷了80年代的高速發(fā)展，在上世紀90年代進入了商業(yè)化階段，當時全球約有2000個不同類別的專家系統(tǒng)，美國約占3/4，日本和歐州各占1/10。我國也開展了一些工業(yè)領域的專家系統(tǒng)研究和設計。1986年，華中理工大學研制了鏈傳動設計專家系統(tǒng)軟件，以及初步完成的汽輪機總體方案設計專家系統(tǒng)，該系統(tǒng)有9個推理器，具有正向、反向和混合等推理策略。上海交通大學研制了船舶設計領域的專家系統(tǒng)軟件，可實現(xiàn)從正向推理確定初始目標和修改目標，從反向推理驗證所得目標是否符合設計規(guī)范，并研制了開發(fā)工具DEST。

　　商業(yè)模式：開發(fā)工具

　　進入20世紀80年代，專家系統(tǒng)的研發(fā)趨于商品化。90年代已出現(xiàn)市面上銷售的專家系統(tǒng)開發(fā)工具，如“天馬”專家系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境、CLIPS等，利用這些開發(fā)工具可以敏捷開發(fā)出特定領域的專家系統(tǒng)。“天馬”開發(fā)環(huán)境由中科院數(shù)學所、浙江大學、武漢大學、機電部15所、湖南師范大學、化工部蘭州自動化所合作研發(fā)，具有常規(guī)、規(guī)劃、近似等多種推理機，具備機器學習、圖形添加、自然語言接口界面及演繹數(shù)據(jù)庫等。

　　起步階段：互聯(lián)網(wǎng)浪潮助推行業(yè)發(fā)展（2000-2012年）

　　關鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)、機器學習

　　隨著互聯(lián)網(wǎng)和信息技術的蓬勃發(fā)展，信息和資源呈現(xiàn)爆炸式增長，海量的信息帶給人們更多元化選擇的同時，也增加了人們在搜索信息方面的難度和成本。該階段我國誕生了百度、搜狗等搜索引擎，技術趨勢是由人工目錄分類檢索向“機器爬蟲+排序算法”方向發(fā)展，機器學習技術在信息搜索、個性化推薦等方面起到了關鍵作用。

　　技術概況：機器學習技術取得突破

　　前一階段的人工智能系統(tǒng)（專家系統(tǒng)）大多都是基于演繹推理技術，通常不具備歸納推理的能力，不能自動地獲取和生成知識。

　　隨著機器學習理論和技術發(fā)展迅速，基于統(tǒng)計學習理論的支持向量機、隨機森林、Boosting、概率圖、基于正則化理論的稀疏學習模型等方法相繼被提出。搜索引擎由人工目錄分類檢索快速向“網(wǎng)絡爬蟲+排序算法”演進，并且變得越來越能夠理解自然語言和處理關鍵詞含義，能夠根據(jù)人們的興趣定制網(wǎng)頁重要性權重。該時期推薦系統(tǒng)發(fā)展如火如荼，如網(wǎng)上購物推送廣告信息、購買意向預測等，能夠根據(jù)人們的購物或瀏覽歷史行為，對人們的潛在興趣點進行預測。

　　商業(yè)模式：推薦系統(tǒng)

　　機器學習在推薦系統(tǒng)中有著廣泛的應用，主要有基于商品的推薦算法、基于用戶的推薦算法及混合推薦算法等。

　　比如，淘寶、京東等在推薦系統(tǒng)上進行了大量投入，幫助用戶能夠更快地找到意向商品。再比如，2009年4月百度正式推出搜索推廣專業(yè)版（“鳳巢”推廣系統(tǒng)），通過機器學習技術提升廣告點擊率準確度。

　　應用領域：

　　智能機器人、人機博弈、手寫體識別

　　該階段我國將人工智能相關技術成功應用于智能工業(yè)機器人、博弈、手寫體識別等領域。

　　在智能工業(yè)機器人方面，我國成功研發(fā)出一系列智能工業(yè)機器人。例如，放射源操作機器人、移動印刷機器人、切割機器人、激光焊接機器人、鎖螺絲機器人、碼垛機器人、涂膠機器人等。2001年由中科院沈陽自動化研究所研制的自動導引運輸裝配系統(tǒng)通過驗證，并成功應用于我國汽車產(chǎn)業(yè)。

　　在人機博弈方面，2006年8月舉行的“浪潮杯”首屆中國象棋人機大賽上，浪潮天梭以11比9的成績打敗柳大華、徐天紅、卜風波、張強、汪洋五位象棋大師。

　　在手寫體識別方面，2010年我國自主研發(fā)出能夠識別中文地址的新一代信函分揀機，在地址庫驅(qū)動下，實現(xiàn)了信封上漢字地址的高效識別，其識別技術主要是機器學習算法。

　　成長階段：計算能力提升打下堅實基礎（2012年-2015年）

　　關鍵詞：深度學習

　　隨著云計算技術和芯片（GPU、FPGA及TPU）處理能力的迅速發(fā)展，深度學習為代表的人工智能核心技術突破，使得圖像識別、語音識別、自然語言處理等前沿技術的能力和應用效果得到了較大幅度的提升。

　　該階段，人工智能相關領域增長迅猛，國內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)巨頭企業(yè)紛紛加大了人工智能領域布局，構建了一系列人工智能開放平臺。

　　技術發(fā)展：

　　計算能力、大數(shù)據(jù)、深度學習

　　GPU（圖形處理器）、FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）及TPU（張量處理器）等芯片的快速發(fā)展，使得基礎計算能力大幅提高。

　　當前應用較為廣泛的是“CPU+GPU”模式，相比于單純使用CPU，GPU擁有更快的處理速度、更少的服務器投入和更低的功耗。比如，AlphaGo與李世石的圍棋比賽中，AlphaGo的配置是280顆GPU和1920顆CPU。

　　FPGA作為一種半定制的集成電路，優(yōu)點是根據(jù)應用特征來定制計算和存儲結構，具有較高的性能功耗比，重構功能也方便了算法調(diào)優(yōu)。百度大腦的專用AI芯片主要基于FPGA。

　　TPU是谷歌專門為人工智能打造的一款芯片，二代TPU的每秒浮點運算量據(jù)稱可達180tera FLOPS，比GPU Tesla V100的120tera FLOPS高出50%，TPU當前主要應用于谷歌內(nèi)部。

　　應用領域：圖像識別、語音識別

　　百度在2012年底將深度學習技術成功應用于自然圖像OCR識別和人臉識別等，并推出相應的桌面和移動搜索產(chǎn)品。深度學習模型被成功應用于圖像的識別和理解，錯誤率降低了30%，人臉驗證的準確率則超過98%。深度學習正在取代傳統(tǒng)的“人工特征+機器學習”的方法而逐漸成為主流圖像識別方法。同年，百度上線了基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡技術的語音搜索系統(tǒng)，采用深度學習技術進行商業(yè)語音服務。

　　企業(yè)分析：積極布局人工智能

　　百度、騰訊、阿里巴巴、華為等國內(nèi)企業(yè)積極布局人工智能領域。

　　百度正在從互聯(lián)網(wǎng)公司過渡到人工智能公司，2014年在硅谷成立人工智能研究中心，發(fā)布整合大數(shù)據(jù)、百度地圖的智慧商業(yè)平臺，并與寶馬簽署共同研發(fā)自動化駕駛技術的合作協(xié)議，成立自動駕駛汽車事業(yè)部。

　　騰訊在2015年成立智能計算與搜索研究室，推出撰稿機器人dreamwriter。阿里巴巴致力于底層平臺搭建，推出人工智能平臺DTPAI，并聯(lián)合富士康向機器人公司SBRH進行戰(zhàn)略注資。

　　華為在2012年成立諾亞方舟實驗室從事人工智能研究，主要在數(shù)據(jù)挖掘領域，并研發(fā)出神經(jīng)應答機，發(fā)布了基于深度學習的單輪對話生成模型。

　　商業(yè)模式：

　　以開放平臺方式構筑產(chǎn)業(yè)生態(tài)

　　該階段的主流商業(yè)模式是開放平臺，以“云+端”的形式向用戶提供智能服務接口。

　　例如，科大訊飛于2010年發(fā)布其開放云平臺，該平臺免費向開發(fā)者提供科大訊飛的語音合成、語音識別、語音喚醒、語義理解等智能服務，已與騰訊、滴滴、高德、優(yōu)必選、美的等企業(yè)建立合作關系。2014年，圖譜科技搭建了基于深度學習技術的圖像識別開放云平臺，為企業(yè)和開發(fā)者提供包括圖像內(nèi)容審查、人臉識別、文字識別、自然場景識別、圖像風格化、圖像搜索等接口。

　　投資熱點：快速上升

　　隨著人工智能應用范圍的擴大，我國人工智能行業(yè)的投融資快速升溫，2015年我國人工智能領域的相關投資額已經(jīng)達到2012年的23倍。人工智能領域的獲投率為67.65%，獲投率整體數(shù)值高于其他行業(yè)2-3倍。從分布來看，應用類占比71%，技術類占26%，數(shù)據(jù)資源類占3%。在技術類中，計算機視覺、數(shù)據(jù)平臺類企業(yè)獲投率較高。

　　快速發(fā)展階段：政策與資本的強力助推（2015年至今）

　　關鍵詞：政策助推、資本進入

　　2015年至今，受政策和資本的強力助推，我國人工智能技術和產(chǎn)業(yè)呈爆發(fā)式增長態(tài)勢。目前，我國三大互聯(lián)網(wǎng)公司紛紛推出了自己類人腦研發(fā)計劃以及人工智能平臺，并已經(jīng)在客服、金融等領域取得了一定程度應用。

　　技術發(fā)展：爆發(fā)期

　　我國人工智能研究正處于爆發(fā)期，中國人工智能專利申請數(shù)累計達到15745項，位列全球第二。

　　我國在計算機視覺、語音識別技術方面已處于國際領先水平，技術成熟，相關革命性應用產(chǎn)品有望持續(xù)推出：

　　在語音識別技術方面，百度、Google、Sound Hound等國際巨頭的語音識別準確率在2015年便均已超過90%。以2016第四屆CHiMEChallenge結果來看，大部分參賽團隊在六麥克風條件下識別錯誤率已低于7%，國內(nèi)龍頭科大訊飛甚至已降至2.24%，準確率正在向接近99%的人際交互質(zhì)變閾值。

　　在計算機視覺方面，以2016年ImageNet圖像識別賽為例，我國學術界和工業(yè)界團隊包攬了多項冠軍。比如，商湯科技和港中文獲得目標檢測第一，公安部三所獲得目標定位第一，?？低暙@得場景分類第一。ImageNet的冠軍團隊識別錯誤率已經(jīng)下降至2.99%，低于人類正常水平，這表明計算機視覺技術已是日趨成熟。

　　政策概況：多項支持政策落地實施

　　自2015年以來，我國出臺了多個人工智能相關的政策。2015年7月，國務院印發(fā)《關于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導意見》，將“互聯(lián)網(wǎng)+人工智能”列為11項重點行動之一。《中國制造2025》重點領域技術路線圖中也構建了中國機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展藍圖。2016年3月，兩會授權發(fā)布《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十三個五年規(guī)劃綱要》，提出“重點突破大數(shù)據(jù)和云計算關鍵技術、自主可控操作系統(tǒng)、高端工業(yè)和大型管理軟件、新興領域人工智能技術”。2016年5月，國家發(fā)改委在《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》中明確提出，到2018年國內(nèi)要形成千億元級的人工智能市場應用規(guī)模。2016年12月，國務院印發(fā)的《“十三五”國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》要求，加快基于人工智能的計算機視聽覺、生物特征識別、新型人機交互、智能決策控制等應用技術研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化，支持人工智能領域的基礎軟硬件開發(fā)。

　　市場規(guī)模：發(fā)掘潛力

　　隨著人工智能技術的不斷突破，交通、醫(yī)療、教育、制造業(yè)等場景應用模式快速發(fā)展。

　　隨著人工智能在我國移動互聯(lián)網(wǎng)、智能家居等領域的發(fā)展，我國人工智能產(chǎn)業(yè)將保持持續(xù)高速成長。根據(jù)麥肯錫預計，中國人工智能應用市場將以50%的增速逐年增長，遠遠超過全球市場20%的復合年增長率。根據(jù)前瞻研究院預計，到2022年中國人工智能行業(yè)的市場規(guī)模將達到680億元。

　　產(chǎn)業(yè)鏈格局：趨于完善

　　人工智能產(chǎn)業(yè)鏈根據(jù)技術層級從上到下，分為基礎層、技術層和應用層。

　　在芯片方面，我國從兩方面進行推進。一是龍芯系列，龍芯中科公司發(fā)布了龍芯二代，包括主頻達1.5GHz的3A3000/3B3000處理器，其產(chǎn)品性能已經(jīng)超過英特爾凌動系列和高端ARM系列。二是類人腦芯片，2015年由浙江大學計算機學院牽頭，浙江大學與杭州電子科技大學的學者合作研制出了國內(nèi)首款基于硅材料（CMOS）的支持脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡的“達爾文”類腦芯片。2017年“寒武紀”課題組著力于研究下一代人工智能芯片的架構、算法以及在虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實等場景的應用。在服務器方面，浪潮與百度聯(lián)合發(fā)布了面向更大規(guī)模數(shù)據(jù)集和深層神經(jīng)網(wǎng)絡的超大規(guī)模AI計算平臺—SR-AI整機柜服務器。該方案最大支持64塊GPU，峰值處理能力為512TFlop。

　　在平臺方面，百度牽頭的“中國深度學習技術及應用國家工程實驗室”已正式成立，將推出深度學習平臺、生物特征識別平臺、聽覺感知平臺、視覺感知平臺、新型人機交互平臺、知識產(chǎn)權平臺和標準化平臺。騰訊AI實驗室也正式成立，推出機器人開放平臺，將騰訊的計算機視覺等AI核心技術共享給用戶。阿里云也正在向人工智能轉(zhuǎn)型，計劃打造ET大腦平臺，如ET工業(yè)大腦將在流程制造控制、工藝改良、故障預測等方面發(fā)揮作用，幫助企業(yè)實現(xiàn)智能改造升級。

　　資本市場：投資逐漸升溫

　　我國資本市場對人工智能領域投資逐步升溫。

　　2015-2016年，我國有200多家相關公司受到資本市場青睞，總?cè)谫Y額超90億元，其中平均單個公司的融資額超過四千萬元。

　　在細分領域中，計算機視覺、機器人、自然語言處理三大領域的投資額分別達到10億元，智能家居、智能安防、智能駕駛、智能金融等領域的投資額分別達5億元。

　　應用領域：

　　智能客服、速記、金融審核

　　我國出現(xiàn)了一些人工智能應用，能夠勝任規(guī)則相對明確、機械性較強的腦力勞動任務。

　　2016年3月，阿里巴巴推出智能客服機器人“阿里小蜜”，它基于語音識別、語義理解、個性化推薦、深度學習等人工智能技術。在雙十一中，阿里小蜜累計接待消費者數(shù)超632萬，相當于5.2萬客服連續(xù)工作24小時。

　　同年9月，浙江省高級人民法院宣布將上線智能語音識別系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠快速、準確地完成庭審記錄，該系統(tǒng)曾在西湖區(qū)人民法院試點，準確率高達96%。

　　螞蟻金服采用機器學習技術甄別虛假交易行為，使得虛假交易率降低了十倍。

　　支付寶的證件審核中采用自動識別技術，證件校核時間從一天縮短至一秒，通過率提升了30％。

　　中國銀行將文本分析、圖像識別、機器學習等人工智能技術應用于反洗錢核查之中，對貿(mào)易交易過程中的貨物單價、交易對象、貨運船只真實性等內(nèi)容進行識別并交叉驗證。

　　中國人工智能行業(yè)發(fā)展趨勢

　　政策環(huán)境逐步完善。相比于火熱的技術產(chǎn)品市場，我國在人工智能政策法規(guī)制定等方面的步伐相對滯后。人工智能涉及眾多技術與產(chǎn)品門類，由于缺少行業(yè)規(guī)范與技術標準，產(chǎn)品質(zhì)量難以保障；也有企業(yè)打著“人工智能”的旗號，增加吸引力。行業(yè)規(guī)范與技術標準的制定，既是完善市場環(huán)境、提高產(chǎn)品質(zhì)量的必要手段，也是提高我國產(chǎn)業(yè)國際競爭力的重要路徑，已成為完善人工智能行業(yè)發(fā)展環(huán)境的重點課題。建議相關企業(yè)盡快開展、參與行業(yè)標準制定工作，樹立行業(yè)質(zhì)量標桿，提高人工智能領域國際話語權。

　　行業(yè)發(fā)展加快布局。我國人工智能技術雖然起步晚于歐美等國，但近年來已經(jīng)走在了世界前列。國內(nèi)的人工智能領域創(chuàng)業(yè)公司已達數(shù)百家，國內(nèi)BAT等互聯(lián)網(wǎng)巨頭、商業(yè)資本紛紛從大數(shù)據(jù)、云服務、機器學習、智能硬件等領域加速布局人工智能相關領域。不過值得注意的是，部分地方與企業(yè)存在“跑馬圈地”的現(xiàn)象，缺少殺手锏級的產(chǎn)品與應用。未來，隨著產(chǎn)品與技術路線逐步成熟，對高端人才、優(yōu)秀產(chǎn)品的競爭將更為激烈，目前一些缺少創(chuàng)新能力、盲目跟風的企業(yè)，將存在被洗牌的風險。

　　新產(chǎn)品、新應用加速涌現(xiàn)。人工智能在國內(nèi)金融、醫(yī)療、教育等領域出現(xiàn)了很多優(yōu)秀的嘗試，顯示了巨大的潛能。我國擁有廣闊的消費市場和多樣化的需求，隨著人工智能與各行業(yè)更為深入廣泛的融合，將會催生出更多樣的產(chǎn)品應用，激發(fā)更大市場潛力。不過，人工智能將引發(fā)行業(yè)發(fā)生顛覆性改變，可能短時間內(nèi)對既有產(chǎn)品進行快速替代，導致既有行業(yè)迅速萎縮。為此，企業(yè)要樹立戰(zhàn)略思維，提前布局，適時地提高對人工智能技術的適應與融合能力。

　　隨著技術進一步提升，人工智能將有望成為我國產(chǎn)業(yè)升級的重要支撐力量，應用場景不斷豐富，應用領域向縱深拓展，人工智能領域?qū)⒅鸩叫纬扇藱C共融的發(fā)展局面。

　　文/張洪國 陸平 邵立國 念沛豪

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