中国 人工智能(中国人工智能公司排名前十名)
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本文目录:
中国的人工智能优势是什么?
第四次工业革命即将来临,世界各国已经认识到人工智能是未来国家之间竞争的关键赛场,因而纷纷争夺这一轮科技革命的制高点。对于中国而言,人工智能的发展是一个历史性的战略机遇,政府创造土壤,企业奋起发力,中国在AI领域的实力与发展优势不断被世界认可。
国内知名人工智能科技公司快商通的首席科学家李海洲教授,在一次会议上基于其多年来的声纹识别、语音识别技术研究经验以及国际化视角对“中国人工智能技术应用落地优势”进行分享,其认为中国人工智能应用落地的存在三大优势:
1.政府推动:在我国,人工智能连续三年被写入总理政府工作报告,并成为促进新兴产业加快发展的新动能。政府的推动与总体规划,完善了人工智能基础设施的建设,并使得各科技企业的技术能够稳步落地。
2.数据优势:人工智能的发展需要与深度学习和大数据紧密结合,中国在数据资源这一方面的优势,是毋庸置疑的。仅仅在日常生活中,中国近14亿的人口就能产生比全球其他国家更多的数据。这让深度学习有一个用武之地。
3.企业环境:自2012年深度学习取得重大突破,中国人工智能企业如雨后春笋般生长,激烈的竞争环境下,企业家们必须兼具创新与奋斗精神,才能在大浪淘沙中适者生存。在这样的情况下,中国人工智能技术的创业环境积极向上,为优质的技术和企业家创造了健康的创业土壤。
我国人工智能的发展现状
经过多年的持续积累,我国在人工智能领域取得重要进展,国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第二,部分领域核心关键技术实现重要突破。
语音识别、视觉识别技术世界领先,自适应自主学习、直觉感知、综合推理、混合智能和群体智能等初步具备跨越发展的能力,中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶逐步进入实际应用,人工智能创新创业日益活跃,一批龙头骨干企业加速成长,在国际上获得广泛关注和认可。
加速积累的技术能力与海量的数据资源、巨大的应用需求、开放的市场环境有机结合,形成了我国人工智能发展的独特优势。
与此同时,我国人工智能整体发展水平与发达国家相比仍存在差距,缺少重大原创成果,在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面差距较大。
科研机构和企业尚未形成具有国际影响力的生态圈和产业链,缺乏系统的超前研发布局;人工智能尖端人才远远不能满足需求;适应人工智能发展的基础设施、政策法规、标准体系亟待完善。
人工智能领域技术能力全面提升为人机协同奠定基础
随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展,以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展,人工智能领域科学与应用的鸿沟正在被突破。
图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术能力快速提升,技术的产业化进程得以开启,人工智能迎来爆发式增长的新高潮。机器在人工智能技术的应用下,在“视觉”“听觉”“触觉”等人体感官的感知能力不断增强。
例如计算机视觉领域中深受关注的Image Net图像识别挑战赛获奖结果表明,2015年,计算机对于图像的识别能力已经超过人类水平,这意味着计算机能够在多种场景下一定程度上替代人类视觉的工作,更高效地完成任务。
同时得益于深度学习算法能力的提升,语音识别、自然语言处理等人工智能算法的不断革新助推计算机视觉产业持续向前。
人工智能技术能力的不断成熟使得机器能够实现越来越人性化的操作。人工智能技术能力的全面提升为人机系统的能力实现奠定了坚实的基础。
2021,中国人工智能将会如何发展?
人工智能是新形势下数字经济的重要基础设施,具备同各行各业结合的能力,越来越多的行业和领域都在进行不同层次的智能化升级。新人工智能时代将是泛智能时代,覆盖的范围也远远不止传统理解中的互联网和科技行业,将给全社会带来生产力和连接度的飞跃。
在产业政策支持下,市场立法逐渐健全,未来中国人工智能市场规模将高速增长,到2025年将突破4000亿元。作为全球最大的人工智能应用市场,中国人工智能技术落地迅速,已经广泛应用于多个行业和场景。中国人工智能飞速发展刺激着各行各业的经济,应用市场潜力巨大。
人工智能的发展已进入一个新的阶段:
人工智能覆盖的产业相对较广,主要包括基础层、技术层和应用层,涵盖多个不同的技术及应用场景。当前中国人工智能领域产业格局尚未成熟,上中下游具有较大的发展空间。
目前,人工智能行业产业链明晰,可以分为基础层、技术层和应用层。基础层以数据或计算能力支撑人工智能深度发展,如传感器、芯片、云计算等基础层主要涉及数据的收集以及运算。
自2017年7月8日国家出台《新一代人工智能发展规划》以来,在产业界、学术界和政府的积极响应下,人工智能科技产业正在步入快速发展的轨道。作为第四次工业革命的引擎,人工智能科技产业的发展将成为国家和区域经济转型升级的关键驱动力。
伴随着科学基础和实现载体取得新的突破,类脑计算、深度学习、强化学习等一系列的技术萌芽预示着内在动力的成长,人工智能的发展已进入一个新的阶段。
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