2020年中國技術(shù)發(fā)展白皮書發(fā)布
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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)、語言學(xué)等多學(xué)科交叉融合基礎(chǔ)上發(fā)展而來的新興產(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,我國人工智能發(fā)展正處于爆發(fā)式增長期,并將在未來數(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 萬億美元,2017-2025 年復(fù)合增長率達(dá) 30% 以上。
圖:中國人工智能市場(chǎng)增長迅猛
(資料來源:中國人工智能學(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,全球已有 20 余個(gè)國家和地區(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 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。
美國和中國分列全球主要國家 AI 發(fā)展水平的第一、二位,相較而言,美國人工智能產(chǎn)業(yè)保持整體領(lǐng)先,但中國在部分領(lǐng)域的尖端成果已與美國逐漸靠近,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)。
具體來說,在產(chǎn)業(yè)資源上,美國在企業(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,我國在論文、專利等成果產(chǎn)出方面增長迅速,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)問題。
總體來說,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)次革新延續(xù)一條主線:即從簡單的單樣本分析開始,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,衍生了 BRNN、雙向 LSTM,同時(shí)利用歷史和未來的信息。
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 芯片專門針對(duì)人工智能設(shè)計(jì),有望在未來成為主流。
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,未來如實(shí)現(xiàn)突破也將推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)長遠(yuǎn)發(fā)展。
技術(shù)的革新帶來全新的產(chǎn)業(yè)競爭格局,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)開源編程框架及程序庫是最難以撼動(dòng)的產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié),圍繞開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)算的興起也為開源框架帶來了可行的商業(yè)模式。
技術(shù)角度上,深度學(xué)習(xí)開源編程框架可理解為對(duì)底層語言和重要算法模型的封裝,一種通俗易懂的說法是: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、開源模式的創(chuàng)新、以及云計(jì)算的興起,都代表著開源框架帶來的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)將發(fā)揮更直接的商業(yè)價(jià)值。
長期來看,開源編程框架并不只是解決技術(shù)問題的一種方式,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)越來越清晰。
人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)設(shè)施屬性帶來了賦能眾多場(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)域帶來了巨大的市場(chǎng)成長空間,但由于各個(gè)產(chǎn)業(yè)的特殊性,產(chǎn)業(yè)競爭格局、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,但行業(yè)天花板的局限、以及相對(duì)較低的技術(shù)門檻將導(dǎo)致行業(yè)迅速成為紅海,競爭格局將最終呈現(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?;ヂ?lián)網(wǎng)龍頭企業(yè)的長期布局帶來先發(fā)優(yōu)勢(shì),將與積極擁抱新技術(shù)的傳統(tǒng)企業(yè)形成全新競合關(guān)系,而新玩家很難跨越技術(shù)、資本、數(shù)據(jù)等競爭壁壘,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)帶來了顛覆性變革,而在人工智能時(shí)代,帶來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 中國技術(shù)發(fā)展白皮書》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。在報(bào)告的撰寫過程中,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技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀,把握未來趨勢(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、中國改革開放四十年以來技術(shù)整體發(fā)展路徑、中國技術(shù)現(xiàn)狀深度分析四大部分。技術(shù)篇?jiǎng)t通過對(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)闡述了這些熱門領(lǐng)域的整體現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢(shì)。
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