全球视野下人工智能产业发展现状与四大趋势

　　近年来，各国持续加强人工智能战略布局，以人工智能为核心的集成化技术创新成为重点，人工智能相关技术产业化和商业化进程不断提速，正在加快与千行百业深度融合，其“头雁”效应得以充分发挥。此外，全球高度关注人工智能治理工作，发展安全可信人工智能已成为全球共识。

　　人工智能作为一门前沿交叉学科，与数学、计算机科学、控制科学、脑与认知科学、语言学等密切相关，自1956年首次提出以来，各方对其界定一直存在不同的观点。通过梳理不同研究机构和专家学者提出的相关概念，关于“人工智能”的内涵可总结如下：人工智能是指研究、模拟人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学，赋予机器模拟、延伸、扩展类人智能，实现会听、会看、会说、会思考、会学习、会行动等功能，本质是对人的意识和思想过程的模拟。

　　近年来人工智能技术飞速发展，对人类社会的经济发展以及生产生活方式的变革产生重大影响。人工智能正全方位商业化，AI技术已在金融、医疗、制造、教育、安防等多个领域实现技术落地，应用场景也日益丰富。人工智能的广泛应用及商业化，加快推动了企业的数字化、产业链结构的优化以及信息利用效率的提升。

　　全球范围内美国、欧盟、英国、日本、中国等国家和地区均大力支持人工智能产业发展，相关新兴应用不断落地。根据相关统计显示，全球人工智能产业规模已从2017年的6900亿美元增长至2021年的3万亿美元，并有望到2025年突破6万亿美元，2017-2025年有望以超30%的复合增长率快速增长。

　　人工智能作为引领未来的战略性技术，目前全球主要经济体都将人工智能作为提升国家竞争力、维护的重大战略。从全球各国人工智能企业数量来看，美国人工智能企业数量在全球占比达到41%，中国占比为22%，英国为11%，以上三个国家的人工智能企业数量合计占到全球的七成以上。

　　全球数据流量持续快速增长，为深度学习所需要的海量数据提供良好基础。商业化数据产业发展迅速，为企业提供海量图片、语音等数据资源和相关服务。

　　公共数据集为创新创业和行业竞争提供优质数据，也为初创企业的发展带来必不可少的资源。优势企业例如Google、亚马逊、Facebook等都加快部署机器学习、深度学习底层平台，建立产业事实标准。

　　目前业内已有近40个各类AI学习框架，生态竞争十分激烈。中国的代表企业如科大讯飞、商汤科技利用技术优势建设开放技术平台，为开发者提供AI开发环境，建设上层应用生态。

　　近十年来，得益于深度学习等算法的突破、算力的不断提升以及海量数据的持续积累，人工智能真正大范围地从实验室研究走向产业实践。

　　人工智能与云计算、大数据等支撑技术的融合不断深入，围绕着数据处理、模型训练、部署运营和安全监测等各环节的工具链不断丰富。工程化能力持续增强，人工智能的落地应用和产品交付更加便捷高效。

　　AI在医疗、制造、自动驾驶、安防、消杀等领域的应用持续深入，特别是新冠疫情以来，社会的数字化、智能化转型不断提速，进一步推动人工智能应用迈入快车道。

　　在算力层面，单点算力持续提升，算力定制化、多元化成为重要发展趋势；计算技术围绕数据处理、数据存储、数据交互三大能力要素演进升级，类脑芯片、量子计算等方向持续探索智能芯片的技术架构由通用类芯片发展为全定制化芯片，技术创新带来的蓝海市场吸引了大量的巨头企业和初创企业进入产业。

　　在算法层面，Cafe框架､CNTK框架等分别针对不同新兴人工智能算法模型进行收集整合，可以大幅度提高算法开发的场景适用性，人工智能算法从RNN、LSTM到CNN过渡到GAN和BERT还有GPT-3等，不断涌现的新兴学习算法将在主流机器学习算法模型库中得到更高效地实现。

　　在数据层面，以深度学习为代表的人工智能技术需要大量标注数据，催生了专业的技术服务，数据服务进入深度定制化阶段。

　　随着全球虚拟现实、超高清视频、新兴汽车电子等新技术、新产品将不断孕育涌现，并与人工智能加速交叉集成，推动生产生活方式和社会治理方式智能化变革的经济形态；与此同时，人工智能与5G、云计算、大数据、工业互联网、物联网、混合现实（MR）、量子计算、区块链、边缘计算等新一代信息技术互为支撑。这意味着以交叉融合为特征的集成化创新渐成主流，多种新兴技术交叉集成的价值将使人工智能发挥更大社会经济价值。

　　在新冠肺炎疫情成为全球发展“新常态”背景下，全球主要经济体均面临经济社会创新发展和转型升级挑战，对人工智能的运用需求愈加迫切，纷纷推动人工智能与实体经济加速融合，助力实现新常态下产业转型升级。

　　一方面，全球大力布局智能化基础设施建设和传统基础设施智能化升级，推动网络泛在、数据泛在和应用需求泛在的万物互联生态加速实现，为人工智能的应用场景向更多行业、更多领域、更多环节、更多层面拓展奠定基础；

　　另一方面，AI应用场景建设成为国内外关注和紧抓的关键举措，面向医疗健康、金融、供应链交通、制造、家居、轨道交通等重点应用领域，积极构建符合本地优势和发展特点的人工智能深度应用场景，探索智能制造、智能物流、智能农业、智慧旅游、智能医疗、智慧城市等模式创新和业态创新，同时典型场景建设也吸引了全球资本市场的重点关注，泛在化智能经济发展时代即将到来。

　　与此同时，面向人工智能治理体系建设和打造安全可信生态的相关需求，围绕着安全性、稳定性、可解释性、隐私保护、公平性等方面的可信人工智能研究持续升温，其理念逐步贯彻到人工智能的全生命周期之中，基于模糊理论的相关测试技术、AI结合隐私计算技术、引入公平决策量化指标的算法模型等新技术陆续涌现，产业实践不断丰富，已经演变为落实人工智能治理相关要求的重要方。