中国人工智能发展情况

从2010年至今，深度学习算法的快速发展极大地提升了人工智能的相关能力，使得人工智能得到了蓬勃发展。随着芯片、云计算技术发展带来的算力提升，物联网、大数据技术发展带来的数据爆发，人工智能技术也渗透到了各行各业。

人工智能的各种应用正在逐渐从实验室走向商业化场景，尤其在零售、交通、金融、教育和医疗等领域，人工智能技术的应用已经产生了明显的商业效应。这些领域也成为了人工智能首先落地的场景，市场规模、企业数量和投资额度都有着明显的增长。

然而，目前人工智能应用受限于特定场景，并且需要大量的手工数据标注，主要解决特定领域的特定问题。距离真正实现类似人脑的，具有自主 学习能力的通用人工智能仍然有很长的距离。对于复杂问题的处理和分析，目前的人工智能技术依然力有未逮。从现实角度来讲，随着应用领域的拓展，大量数据集的收集和标注，各种新型人工智能算法的不断发展，人工智能技术与边缘计算、5G、区块链的逐渐融合必将催生出人工智能在多元化的应用场景中不断落地。

人工智能现状分析

目前人工智能技术主要集中在四个领域：自然语言处理(NLP)，计算机视觉(CV)，智能语音和知识图谱。

自然语言处理主要研究人类如何与计算机通过自然语言进行沟通和交流，需要通过语言表达，语言建模，机器翻译，语言生成等技术实现。

计算机视觉主要通过模仿人类的视觉系统来获取近似于人类的获取、认知和理解分析图像和视频的能力，主要通过图像分类，目标检测，目标跟踪和内容理解等技术来实现。

智能语音则是通过分析理解合成人类的语音从而达到机器人与人类进行语音交流的过程，主要通过语音识别，语音合成和语音测评技术来实现。

知识图谱将知识通过节点和关系以网状形式呈现出来，可以用于挖掘不同领域的融合关系。

目前专用型的人工智能已经覆盖了许多不同的商业化场景应用，其中消费领域的人工智能应用是商业化的主流。伴随着产业升级，人工智能+产业正在成为未来深耕发展的方向，通过人工智能赋能以制造业，交通业为代表的传统产业为人工智能的商业化发展带来了新的机遇。

人工智能对于产业的驱动主要通过以下四个方向来实现：

(一)对劳动力的赋能和替代，提高生产效率

人工智能最直接的应用在于自动实现，除了可以替代传统自动化设备可以完成的重复性、危险性工作外，人工智能还可以完成一些复杂的、专业的、灵活的、需要一定学习能力才能完成的工作。在这些工作中，人工智能可以有效提升工作效率，降低人力开销，为企业带来明显的效益，提升企业的商业竞争力。

(二)对管理决策的智能支持和精准运营

人工智能技术可以快速处理分析海量数据，对用户进行精确画像，通过对多元异质数据进行联合建模可以实现个性化的需求分析和管理。人工智能可以为企业管理者提供决策和分析建议，提升企业的管理效率，未来将成为企业管理者的标配。

(三)对资源的合理高效调动和利用

通过人工智能技术和海量数据来达到对资源的高效调动和精准配置，可以提升资本的效率、速度和准确性，将资本\资源精准地投放到关键领域。使用人工智能技术可以快速把握市场商机，降本增效提升资源利用率，同时通过风险管理达到降低风险的目的。