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中国人工智能应用 市场 2015年 研究报告 人工智能 发展 现状分析 人工智能应用现状分析 人工智能前景及市场机会分析 人工智能概况 人工智能国内发展情况 3 3 3 定义：用计算机实现目前必须借助人类智慧才能实现的任务 什么是人工智能？ 人工智能 (Artificial Intelligence)： 用 机器去实现所有目前必须借助人类智慧才能实现的任务。 Example: 让机器像人类一样思考 机器学习 自动推理 人工意识 知识表示 让机器像人类一样听懂 语音识别 让机器像人类一样看懂 视觉识别 让机器像人类一样运动 运动控制 狭义人工智能定义 指基于人工智能算法和技术进行研发及拓展应用的企业。 本报告第一部分内容围绕狭义人工智能展开。 广义 人工智能定义 指包括计算、数据资源、 人工智能算法和计算研究、应用构建在内的产业。 本报告 第二、三部分 内容 围绕广义人工智能展开。 4 4 4 发展历程： 两 起两落，正经历第三次高潮 发展历史：已发展 60年，历经两起 两 落； 发展现状： 2013年起，迎来第三次高潮。 人工智能发展历程 达特茅 斯会议标志着 AI的诞生 罗森布拉特发明第一 款 神经网络Perceptron，将人工智能推向第一个高峰 计算能力 突破没能使机器完成大规模数据训练和复杂任务，AI进入第一个低谷 霍普菲尔德神经网络 被提出 BP算法 出现使得大规模神经网络的训练成为 可能，将AI推向第二个黄金期 人工智能 计算机DARPA没能实现，政府投入缩减， AI进入第二次低谷 Hinton提出 “深度学习”神经网络 使得 人工智能性能获得 突破性进展 深度学习算法 在语音和视觉识别上取得成功，识别率分别超过 99%和 95%， 进入感知智能时代 1955 1982 2006 1970 1990 2013 1957 1986 算法 算法 算法 5 5 5 要素：算法是核心，计算、数据是基础 算法的地位：实现人工智能的核心方法是算法，工程学方法和模拟法是人工智能提升的两个途径； 算法的发展现状：目前 认知层算法尚未 突破 。 实现核心： 机器通过 算法 实现人工智能 方法一： 工程学方法 （ Engineering Approach） 采用传统的编程技术 ，利用大量数据处理经验改进提升算法性能。 方法二： 模拟法 （ Modeling Approach） 模仿人类或其他生物所用的方法或机理，提升算法性能，例如遗传算法和神经网络。 突破途径： 人工智能突破主要通过 算法性能的提升， 主要有工程学法和模拟法 突破方向： 认知智能 是下 一个突破方向 现状： 使用 GPU并行计算神经网络 作用： 提升运算速度，降低计算成本 未来： 量子计算、速度更快的芯片 现状： 互联网发展积累了一定 数据 作用 ： 训练机器，提升算法性能 未来： 物联网发展带来环境 、行为等全面数据 计算能力 数据 算法 人工智能的核心：算法 基础条件：计算和数据 6 6 6 路径：基于计算机、互联网等发展，在数据应用环节突破 基于计算机 、互联网、物联网在数据生成、采集、存储、计算等环节的突破 ，推进人工智能发展。 数据生产 数据采集 数据存储 数据计算 数据传递 数据应用 互联网 人工智能 物联网 计算机 机器完成 机器完成 机器完成 机器完成 人工完成 人工完成 人工完成 数据处理和应用流程 发展阶段 人工完成 人工完成 人工完成 7 7 7 价值：提升效率，解放劳动力 阶段：人工智能分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段； 价值：机器代替或辅助人类完成任务，能够有效地解放劳动力，提升效率 。 总而言之，人工智能的 价值 在于替代人类完成任务， 提升效率，解放劳动力 认知智能 人工智能分为三个阶段 基础 计算智能 感知智能 价值： 可以全面辅助或替代人类 工作 能存会算： 机器开始像人类一样会计算 ，传递信息 例： 神经网络、遗传算法 价值： 能够帮助人类存储和快速处理海量数据，是认知和 感知的基础 感知外界： 机器开始看懂和听懂，做出判断，采取一些行动 价值： 能够帮助人类 高效地完成 “看”和“听”相关的工作 例： 可以认出罪犯的摄像头、可以听懂语音的 音箱 自主行动： 机器能够像人一样思考，主动采取 行动 例： 完全独立驾驶的无人驾驶汽车、自主行动的机器人 表现 示例 价值 8 8 8 中国人工智能发展环境：较多利好因素，基础条件已经具备 政策和资金的支持、人才储备、技术的积累和突破已为人工智能的发展提供了基础条件； 未来仍需要更多政策支持、技术突破促进人工智能的发展和成熟。 政策：还需要更多落地政策支持 利好方面 ： 进入国家战略层面。 在 国务院关于积极推进 “互联网 +” 行动的指导意见 中被 推上 国家战略层面； 仍待改善 ： 需要 更多落地 政策 。 还 需 要发展资金，人才等方面的政策落地。 P E S T 经济 ：互联网经济继续增长 利好方面：互联网经济继续增长。 据 艾 瑞 估算 ，2015年中国网络 经济增长约 33%，规模超过 千亿； 利好方面：成为投资热点。 2015年人工智能创业公司共获得投资金额约 12.6亿。 社会：国家投入，人才红利 利好方面：国家科研投入。 中国科研投入占GDP20%仅次于美国，信息技术投入占 ”863计划 ”15.5% ，是国家重点投入的领域； 利好方面：人才红利。 中国 IT从业人员约有500万，每年 50万的毕业生，近 5年科研人员保持 20%的增长，给行业带来人才红利 技术 ：借鉴国外技术，取得一定突破 利好方面： 目前在视觉识别、语音 识别 等 领域实现技术突破 ， 处于国际 领先水平； 仍 待改善 ： 核心 算法及未来发展 仍待突破。 9 9 9 百度： 2014年研发 投入 接近 70亿 推出度秘等 AI产品 成立无人驾驶事业部 国内状况：部分技术已达国际水平，巨头创业公司表现活跃 中国的视觉、语音识别的技术处于国际领先水平； 百 度、腾讯、阿里等巨头均在人工智能领域发力，旷视科技等创业企业也获得大量融资，表现活跃 。 语音识别 ：巨头投入有成效。 百度 、 讯飞等公司语音识别率 突破 95%； 视觉 识别 ：创业团队发力有成果。 汤 晓鸥团队成为全球首个在 LFW中识别率达到99.15%的团队 。 大批巨头和创业公司在该领域 发力 巨头公司 创业企业 中国人工智能领域已有 近百家创业公司 ， 约 65家 获得投资 ， 共计 29.1亿 人民币 ，其中旷视科技、优必选、云知声、 SenseTime4家公司登上艾瑞独角兽榜单 腾讯： 推出撰稿机器人 Dreamwriter 开放视觉识别平台腾讯优图 成立腾讯智能计算与搜索 实验室 阿里： 开放 中国首个人工智能计算平台 DTPAI 推出阿里客服机器人 平台 视觉、语音识别等领域技术处于国际 领先地位 人工智能行业现状分析 人工智能应用现状分析 人工智能前景及创业分析 中国人工智能产业结构图谱 中国人工智能应用现状分析 中国 人工智能主要企业情况及典型 企业分析
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