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全球人工智能技术和商业发展趋势

现阶段人工智能应用较广且具有较大的商业价值

现阶段人工智能在网络优化、自然语言处理、面部识别、医疗影像和诊断、自主导航、农作物监测等领域被广泛探索。

人工智能在未来将创造可观的商业价值。根据Accenture Research和Frontier Economics的预测，到2035年，人工智能可以将所有行业GVA的加权平均增长率提高1.7°%。

信息与通信业、制造业和金融服务业是受益最多的三大行业。

现阶段中国和美国是人工智能领域具有较明显优势的国家

Tortoise Intelligence衡量了包括AI的研究、编程平台、投资和政府支出的关键指标，发现美国和中国的人工智能居于全球领先水平。

• 美国在人工智能的人才、设施、研究和商业化四个领域排名世界第一，在开发领域排名世界第二，但是在政府策略支持方面排名居中；

• 中国则是在人工智能的开发和政府策略支持方面位于世界领先的地位，在人工智能的研究和商业化方面排名世界第二，但是在人工智能的专业人才方面排名居中。

在美国Facebook、谷歌、微软等大型科技类公司更具有优势

在美国人工智能相关的企业中，相对于一些新创企业而言，Facebook、谷歌、微软、英特尔和亚马逊这些大型科技类公司更具有优势。

Facebook、谷歌、微软、英特尔和亚马逊均设有自己的人工智能实验室，并且发布了具有较强竞争力的人工智能产品，并且不断地在进行一些重要收购。

另一方面，Facebook、谷歌、微软、英特尔和亚马逊的关键财务数据均处于健康向上状态。近十年Facebook、亚马逊、谷歌、微软和英特尔的营业收入和净利润均实现了较大幅度的增长。

相对于Twilio和Veritone等这些创立不久且规模较小人工智能企业而言，Facebook、谷歌、微软、英特尔和亚马逊这些公司在技术研发和盈利上优势更加明显。

现阶段的新兴市场中，我国人工智能行业仍具有较好的投资机会

自2019年初我国股市开始出现回暖后，A股人工智能板块指数从2019年年初3758.15点上涨至2020年2月19日的6031.9点，上涨了60.5%。

目前人工智能板块指数的PE目前为43，仍低于PE的历史平均值和中位数。

另一方面， 在新兴市场的人工智能发展中，我国占据较为领先的地位。

对于人工智能的发展现状，社会上存在一些“炒作”

比如说，认为人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平、30年内机器人将统治世界、人类将成为人工智能的奴隶，等等。这些有意无意的“炒作”和错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。因此，制定人工智能发展的战略、方针和政策，首先要准确把握人工智能技术和产业发展的现状。

专用人工智能取得重要突破

特定任务可以超越人类智能

面向特定任务（比如下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能

人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域

例如，阿尔法狗（AlphaGo）在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平。

通用人工智能尚处于起步阶段

真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统

目前，虽然专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。

当前的人工智能系统在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱。

总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才而无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。

人工智能创新创业如火如荼

谷歌在其2017年年度开发者大会上明确提出发展战略从“移动优先”转向“人工智能优先”。

微软2017财年年报首次将人工智能作为公司发展愿景。人工智能领域处于创新创业的前沿。

麦肯锡公司报告指出，2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长阶段；全球知名风投调研机构CB Insights报告显示，2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。

趋势与展望

经过60多年的发展，人工智能在算法、算力（计算能力）和算料（数据）等

“三算”方面取得了重要突破，正处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有诸多瓶颈。

1.从专用智能向通用智能发展

如何实现从专用人工智能向通用人工智能的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的重大挑战……

2.从人工智能向人机混合智能发展

借鉴脑科学和认知科学的研究成果是人工智能的一个重要研究方向。

人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。

在我国新一代人工智能规划和美国脑计划中，人机混合智能都是重要的研发方向。

3.从“人工+智能”向自主智能系统发展

当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，非常费时费力。

科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿尔法狗系统的后续版本阿尔法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类人工智能”。

在人工智能系统的自动化设计方面，2017年谷歌提出的自动化学习系统（AutoML）试图通过自动创建机器学习系统降低人员成本。

4.人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透

人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。

随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、天文学等传统科学的发展。

6.人工智能产业将蓬勃发展

随着人工智能技术的进一步成熟以及政府和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来10年将进入高速增长期。

2016年9月，咨询公司埃森哲发布报告指出，人工智能技术的应用将为经济发展注入新动力，可在现有基础上将劳动生产率提高40%；到2035年，美、日、英、德、法等12个发达国家的年均经济增长率可以翻一番。

2018年麦肯锡公司的研究报告预测，到2030年，约70%的公司将采用至少一种形式的人工智能，人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。

7.人工智能将推动人类进入普惠型智能社会

“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。

• 2017年国际数据公司IDC在《信息流引领人工智能新时代》白皮书中指出，未来5年人工智能将提升各行业运转效率。

• 我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，在消费场景和行业应用的需求牵引下，需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈，促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升，建设若干标杆性的应用场景创新，实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。

8.人工智能领域的国际竞争将日益激烈

欧盟：2018年4月，欧盟委员会计划2018—2020年在人工智能领域投资240亿美元；法国总统在2018年5月宣布《法国人工智能战略》，目的是迎接人工智能发展的新时代，使法国成为人工智能强国。

日本：2018年6月，日本《未来投资战略2018》重点推动物联网建设和人工智能的应用。

美国：世界军事强国也已逐步形成以加速发展智能化武器装备为核心的竞争态势，例如美国特朗普政府发布的首份《国防战略》报告即谋求通过人工智能等技术创新保持军事优势，确保美国打赢未来战争。

俄罗斯：俄罗斯2017年提出军工拥抱“智能化”，让导弹和无人机这样的“传统”兵器威力倍增。

9.人工智能的社会学将提上议程

为了确保人工智能的健康可持续发展，使其发展成果造福于民，需要从社会学的角度系统全面地研究人工智能对人类社会的影响，制定完善人工智能法律法规，规避可能的风险。（关注公众号“三个皮匠”，获取最新行业报告资讯）

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