人工智能技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀分析：由感知智能向認(rèn)知智能發(fā)展

• 馮少杰 2024年4月30日 來(lái)源：中研網(wǎng) 1087 69
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人工智能技術(shù)發(fā)展：以自然語(yǔ)言處理為代表的認(rèn)知智能是人工智能下一發(fā)展階段。人工智能產(chǎn)業(yè)投資處于階段低谷，基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)帶 來(lái)的紅利接近天花板。

據(jù)中研產(chǎn)業(yè)研究院《2024-2029年中國(guó)人工智能行業(yè)市場(chǎng)深度調(diào)研及投資價(jià)值分析研究報(bào)告》分析，人工智能處于由感知智能向認(rèn)知智能發(fā)展的階段，后深度學(xué)習(xí)時(shí)代的 AI 從數(shù)據(jù)驅(qū) 動(dòng)向知識(shí)驅(qū)動(dòng)發(fā)展。大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的深度學(xué)習(xí)難以達(dá)到和認(rèn)知智能同樣的效果，需要富 知識(shí)驅(qū)動(dòng)(如知識(shí)圖譜)。通過(guò)不同知識(shí)的關(guān)聯(lián)性形成一個(gè)網(wǎng)狀的知識(shí)結(jié)構(gòu)，對(duì)機(jī)器 來(lái)說(shuō)就是圖譜，形成知識(shí)圖譜的過(guò)程本質(zhì)是在使機(jī)器建立認(rèn)知，理解世界。而正如人 類語(yǔ)言是知識(shí)傳遞的形式，知識(shí)圖譜是認(rèn)知核心，NLP 則是機(jī)器建立認(rèn)知核心的橋梁， 讓 AI 使用自然語(yǔ)言與人交互。因此，自然語(yǔ)言處理(NLP)和知識(shí)圖譜是認(rèn)知智能的 關(guān)鍵技術(shù)，而 NLP 是知識(shí)圖譜的前置，可以說(shuō) NLP 是 AI 技術(shù)的核心。以計(jì)算機(jī)視覺(jué)為 代表，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)的感知智能技術(shù)“觸及天花板”。在當(dāng)前的感知智能階段， 我們可以看到 AI 在產(chǎn)業(yè)界的應(yīng)用其實(shí)比較局限，主要原因還是認(rèn)知智能發(fā)展不夠成熟，不能 很好地模擬人類交互，造成用戶體驗(yàn)不佳。因此 NLP 的發(fā)展和應(yīng)用是 AI 能夠真正理解人類語(yǔ) 言的重要前提，也是 AI 相關(guān)產(chǎn)品能夠落地應(yīng)用的保障。

認(rèn)知智能當(dāng)前面臨一些瓶頸，使得技術(shù)與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用之間存在距離，是目前相關(guān)應(yīng) 用和產(chǎn)品較少的關(guān)鍵原因，但是我們相信未來(lái)一定會(huì)來(lái)。目前認(rèn)知智能發(fā)展面臨的一些 問(wèn)題：

1)需要探索結(jié)合知識(shí)圖譜的深度學(xué)習(xí)。隨著深度學(xué)習(xí)對(duì)于大數(shù)據(jù)的紅利消耗殆盡，深 度學(xué)習(xí)模型效果的天花板日益迫近。另一方面雖然大量知識(shí)圖譜不斷涌現(xiàn)，但尚未被深度學(xué)習(xí) 有效利用。如何融合知識(shí)圖譜與深度學(xué)習(xí)，提升深度學(xué)習(xí)模型效果是未來(lái)重要的發(fā)展方向。

2) 認(rèn)知智能往往需要提取內(nèi)在隱含的知識(shí)，或者基于背景關(guān)聯(lián)知識(shí)獲得認(rèn)知結(jié)果，基于同樣的數(shù) 據(jù)在不同的業(yè)務(wù)需求、不同的背景知識(shí)下認(rèn)知結(jié)果可能大不相同。認(rèn)知智能效果是場(chǎng)景敏感和 相關(guān)的，通用認(rèn)知智能效果在具體場(chǎng)景下未盡人意。而對(duì)于小語(yǔ)種、某些專業(yè)領(lǐng)域、客戶服務(wù) 等對(duì)話系統(tǒng)而言，相關(guān)訓(xùn)練集仍然處于較少而零散的狀態(tài)，仍需要人工標(biāo)注相關(guān)語(yǔ)言信息數(shù)據(jù) 作為 NLP 訓(xùn)練前的準(zhǔn)備。

從 AI 技術(shù)分布來(lái)看，AI 綜合實(shí)力美國(guó)最強(qiáng)，中國(guó)發(fā)展速度驚人，中美兩國(guó)處于世界領(lǐng)先 位置。斯坦福大學(xué)發(fā)布的《2018 年度全球 AI 報(bào)告》顯示，2018 年 70%的國(guó)際人工智能協(xié)會(huì) 論文來(lái)自中美兩國(guó)。美國(guó)引用次數(shù)第一，比全球平均水平高出 83%，2016 年中國(guó)被引用的次 數(shù)比 2000 年提高了 44%。中國(guó)在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展和市場(chǎng)應(yīng)用方面已經(jīng)進(jìn)入了國(guó)際上 的前沿發(fā)展國(guó)家群體，呈現(xiàn)出中美雙雄共同領(lǐng)跑的局面?？傮w來(lái)看，在 AI 這個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域，中 國(guó)已經(jīng)占據(jù)了較高的起點(diǎn)。

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈可分為三層：基礎(chǔ)層(計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施)、技術(shù)層(軟件算法及平臺(tái))和應(yīng) 用層(行業(yè)應(yīng)用及產(chǎn)品)。基礎(chǔ)層主要進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集以及提供計(jì)算力，主要包括 AI 芯片、 傳感器、操作系統(tǒng)、云計(jì)算服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)等。技術(shù)層開(kāi)發(fā)面向不同領(lǐng)域的應(yīng)用技術(shù)，包 括計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能語(yǔ)音、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等。應(yīng)用層是基于基礎(chǔ)層與技術(shù)層之上， 結(jié)合場(chǎng)景及行業(yè)知識(shí)開(kāi)發(fā)應(yīng)用或產(chǎn)品，為不同場(chǎng)景賦能，比如 AI 在安防、家居、醫(yī)療、交通等領(lǐng)域的應(yīng)用。

賦能是 AI 的本質(zhì)，人工智能應(yīng)用正進(jìn)入場(chǎng)景為王的時(shí)代，知識(shí)驅(qū)動(dòng)的認(rèn)知智能的 發(fā)展應(yīng)與場(chǎng)景相結(jié)合，AI 應(yīng)用模式成功需要技術(shù)+閉環(huán)數(shù)據(jù)+場(chǎng)景(行業(yè)知識(shí))的深度 結(jié)合。認(rèn)知智能效果是場(chǎng)景敏感和相關(guān)的，認(rèn)知智能往往需要提取內(nèi)在隱含的知識(shí)，或者基 于背景關(guān)聯(lián)知識(shí)獲得認(rèn)知結(jié)果，基于同樣的數(shù)據(jù)在不同的業(yè)務(wù)需求、不同的背景知識(shí)下認(rèn)知結(jié) 果可能大不相同。后深度學(xué)習(xí)時(shí)代，除了算力、算法、數(shù)據(jù)以外，場(chǎng)景和行業(yè)專家(知識(shí))尤 為關(guān)鍵。

從戰(zhàn)略上看，美科技巨頭在人工智能的布局重點(diǎn)是技術(shù)難度大的 AI 基礎(chǔ)層，而中國(guó)的布 局重點(diǎn)在應(yīng)用層。在與美競(jìng)爭(zhēng)局面中，中國(guó)在應(yīng)用層較強(qiáng)，基礎(chǔ)層和技術(shù)層是相對(duì)短板。中國(guó) 科技巨頭對(duì) AI 應(yīng)用層的投資力度最大，在 AI 場(chǎng)景賦能方面已有較多經(jīng)驗(yàn)，有大量的 AI 初創(chuàng) 企業(yè)是基于某一方向的核心 AI 技術(shù)進(jìn)行商業(yè)化變現(xiàn)。

拓爾思：公司作為國(guó)內(nèi)長(zhǎng)期堅(jiān)持自主核心技術(shù)研發(fā)的企業(yè)之一，在語(yǔ)義智能領(lǐng)域積累深耕 20 余年，是一家技術(shù)驅(qū)動(dòng)型公司。公司擁有領(lǐng)先的自主核心的 AI 技術(shù)，語(yǔ)義智能包括自然語(yǔ) 言處理、知識(shí)圖譜、圖像和音視頻理解，是 A 股市場(chǎng)稀缺的人工智能標(biāo)的。公司目前已將 AI 技術(shù)垂直在金融、安全、媒體、政府等多個(gè)行業(yè)賦能并擁有較強(qiáng)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。在人工智能得 到更好發(fā)展的未來(lái)，看好公司 AI 技術(shù)在無(wú)限場(chǎng)景下延展的可能。

四維圖新：公司是車(chē)聯(lián)網(wǎng)及自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的龍頭及稀缺標(biāo)的，高精度地圖技術(shù)具有卡位優(yōu) 勢(shì)及高壁壘。公司長(zhǎng)期注重研發(fā)，研發(fā)費(fèi)用連續(xù)多年占營(yíng)業(yè)收入的 50%以上。智能駕駛已進(jìn) 入 L2~L3 階段，公司布局的 ADAS 及汽車(chē)電子芯片業(yè)務(wù)也將成為看點(diǎn)。

人工智能。人工智能技術(shù)是具有很強(qiáng)帶動(dòng)性的“頭雁技術(shù)”，而人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展則有賴于人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)與布局。目前，各地紛紛加大人工智能建設(shè)力度，大力推進(jìn)AI芯片等底層硬件發(fā)展、通用智能計(jì)算平臺(tái)的搭建、人工智能創(chuàng)新發(fā)展實(shí)驗(yàn)區(qū)的建設(shè)和智能感知處理、智能交互等基礎(chǔ)研發(fā)中心建設(shè)，為智能經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供底層支撐，為傳統(tǒng)基礎(chǔ)建設(shè)注入新活力。預(yù)計(jì)至2025年新增投資規(guī)模超2200億元，預(yù)計(jì)2025年會(huì)帶動(dòng)相關(guān)投資超4000億元。

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  2024-2029年中國(guó)人工智能行業(yè)市場(chǎng)深度調(diào)研及投資價(jià)值分析研究報(bào)告

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