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人工智能最新进展有哪些方面（人工智能前沿最新进展）

发布时间：2023-05-19 23:47:22 稿源：创意岭阅读： 111

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于人工智能最新进展有哪些方面的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

人工智能发展的未来趋势是什么？
未来人工智能会有哪些突破？
人工智能发展到什么程度了？
人工智能的发展？
人工智能有哪些发展趋势

人工智能最新进展有哪些方面（人工智能前沿最新进展）

人工智能发展的未来趋势是什么？

【行业深度】深度解读！人工智能市场高速增长谁将持续领跑全球？

人工智能行业主要上市公司：海康威视(002415)、科大讯飞(002230)、赛为智能(300044)、东杰智能(300486)、闻泰科技(600745)、中兴通讯(000063)、恒生电子(600570)等

本文核心数据：全球人工智能发展历程市场规模投融资数量、金额及轮次企业增长情况人才分布情况竞争格局等

发展历程：当前全球人工智能处于第三个发展高潮期

人工智能至今已经有60多年的发展历史，其概念的提出始于1956年的美国达特茅斯会议，从诞生至今经历了三次发展浪潮。当前人工智能处于第三个发展高潮期，得益于算法、数据和算力三方面共同的进展。

市场规模：中国人工智能市场规模增速超过全球

——全球市场规模：2020年疫情影响下全球人工智能市场规模增速放缓

基于人工智能技术的各种产品在各个领域代替人类从事简单重复的体力或脑力劳动，大大提升了生产效率和生活质量，也促进了各个行业的发展和变革。全球人工智能产业规模持续增长，2020年受疫情影响增速有所放缓。

根据IDC公布的数据显示，2020年全球人工智能市场的规模比2019年增长12.3%，达到1565亿美元。IDC表示虽然全球AI市场受到了疫情影响，但是对人工智能市场的投资将会快速恢复。

注：IDC统计的市场规模包括智能硬件、软件与服务市场。

——中国市场规模：中国人工智能市场增速高于全球占比有所提升

近年来，中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。根据中国信通院数研中心测算，2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币，同比增长15.1%。中国人工智能产业规模增速超过全球。2020年，中国人工智能市场规模占全球比例接近30%，且较上一年有所提升，说明中国人工智能市场较蕴藏着较大的增长空间。

注：中国信通院的市场规模根据IDC数据测算，统计口径与IDC一致，即包括软件、硬件与服务市场。汇率按6.7计算。

行业投融资情况：资本助力行业高速成长中国人工智能投资市场遥遥领先

——投融资数量及金额：近两年全球人工智能投资金额高速增长

从全球市场来看，人工智能的火热，离不开背后资本的助力。2014-2018年全球人工智能融资金额和融资次数逐年增长，2018年全球人工智能行业投融资事件共计1016起，投资总金额达1598.02亿元。2019-2020年人工智能投融资事件有所减少，2020年相关投融资事件仅有791起，但投资金额却逐年增加，2021年仅1-11月份，全球人工智能投融资金额已高达3227.60亿元。

注：数据截止2021年11月底。

——投融资区域竞争情况：中国人工智能投资额远远领先行业成长性较高

从投资区域来看，全球主要地区的投融资金额均保持波动上升的走势。其中，中国人工智能投资额远远领先，2021年达到2293.19亿元，接近美国人工智能市场的3倍。

注：数据截止2021年11月底。

企业数量情况：全球人工智能独角兽企业数量高速增长主要分布在中美市场

——2020年全球人工智能独角兽企业数量增长超过50%

近年来，人工智能成为全球关注的焦点之一。各国均大力发展人工智能，人工智能相关企业飞速增长。根据《2020胡润全球独角兽榜》显示，2020年，全球人工智能行业有63家独角兽企业上榜，相比2019年的40家增长了57.5%。

——中国和美国为全球人工智能企业数量领先者

从区域竞争情况来看，以英国、德国为代表的欧洲发展区和以中国、日本、新加坡、印度为代表的亚洲发展区整体实力相近。欧洲在人才储备上多于亚洲地区，但是亚洲地区人工智能活跃度远高于欧洲，亚洲对创新业务发展友好。其中，中国是全球人工智能发展速度最快的国家，且发展速度领先于全球。在新增专利数量和人工智能独角兽企业数量上均超过美国。根据胡润研究院发布的“2020胡润全球独角兽榜”，美国以34家人工智能独角兽企业排名第一，其次是中国21家和英国3家。

企业与人才竞争情况：中美市场聚集众多龙头企业与高技术人才

——企业竞争情况：全球人工智能龙头企业多聚集在中国和美国

目前，全球人工智能企业最多和最具有竞争力的的国家是美国。根据中科院发布的“2020年全球人工智能企业TOP20榜单”中，美国企业入榜数量最多，有9家企业上榜;其次是中国，上榜企业有7家;日本有2家;英国和瑞士各1家。

从细分领域来看，人工智能涉及范围广阔，除科技巨头全方位深度参与外，其他企业在行业中依赖自身优势参与竞争，构建了纷繁复杂的竞争格局。其中，基础层领域硬件发展日新月异，巨头布局开源平台;技术层面向企业级应用，细分领域竞争较为激烈;应用层想象空间广阔，参与企业众多。

科技巨头是行业内最重要的力量，具备数据、技术、资本等优势，结合自主研发和兼并收购共同发力，将在AI领域进行全方位跨层次布局，引领行业发展。其中，具有综合数据优势的互联网企业如Google、百度等，全面布局人工智能行业。

基于场景的互联网企业如Facebook、苹果、亚马逊、阿里巴巴、腾讯等，将人工智能与自身业务深度结合，不断提升产品功能和用户体验;传统科技巨头企业，如IBM、微软等，面向企业级用户搭建智能平台系统。

——人才竞争情况：美国AI人才数量领先全球中国进步空间巨大

从国家角度看AI高层次学者分布，美国A1高层次学者的数量最多，有1244人次，占比62.2%，超过总人数的一半以上，且是第二位国家数量的6倍以上。中国排在美国之后，位列第二，有196人次，占比9.8%。德国位列第三，是欧洲学者数量最多的国家;其余国家的学者数量均在100人次以下。

竞争力预测：2030年中国人工智能产值占GDP比重将居全球首位

虽然目前中国人工智能技术水平仍与美国有一定的差距，但是国际上更为看好中国人工智能产业的发展。据普华永道预计，未来十年中国将从人工智能中获得最大的收益，2030年人工智能产值将达到GDP比重的26.1%;而北美与西欧则分别占到各国GDP的14.5%和11.5%。

由上述分析来看，中国和美国是全球人工智能市场最为领先的地区。美国人工智能发展较中国起步更早，在技术与人才储备上更胜一筹。但近两年，中国人工智能的市场规模增速超过全球，其在全球的占比也有所提高，加之资本市场火热，逐渐形成大批人工智能龙头企业，不断提升其国际竞争力，未来有望在技术与政策的双重推动下，持续领跑全球市场。

更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

未来人工智能会有哪些突破？

1、自动驾驶：

自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。

汽车自动驾驶技术包括视频摄像头、雷达传感器以及激光测距器来了解周围的交通状况，并通过一个详尽的地图(通过有人驾驶汽车采集的地图)对前方的道路进行导航。

2、人脸识别：

人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度。

“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。

3、人工智能：

该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

4、手机触摸屏：

触控屏（Touch panel）又称为触控面板，是个可接受触头等输入讯号的感应式液晶显示装置，当接触了屏幕上的图形按钮时，屏幕上的触觉反馈系统可根据预先编程的程式驱动各种联结装置，可用以取代机械式的按钮面板，并借由液晶显示画面制造出生动的影音效果。

5、VR技术：

虚拟现实是多媒体技术的终极应用形式，它是计算机软硬件技术、传感技术、机器人技术、人工智能及行为心理学等科学领域飞速发展的结晶。主要依赖于三维实时图形显示、三维定位跟踪、触觉及嗅觉传感技术、人工智能技术。

人工智能发展到什么程度了？

人工智能已经在许多领域取得了显著的进展，但它还有很长的路要走。目前，人工智能已经可以实现自然语言处理、计算机视觉、语音识别、自动驾驶等一系列任务。近年来，深度学习技术的发展使得人工智能在许多领域的表现更加优秀。未来，人工智能有望在医疗、金融、交通等领域发挥越来越重要的作用，并为人类带来更便利的生活和工作方式。

人工智能最新进展有哪些方面（人工智能前沿最新进展）

人工智能的发展？

人工智能技术将继续改变世界.2019年，人工智能应用不仅在全球普及中持续增长，而且围绕重要主题展开更深层次的对话，推动创新商业模式，以新的方式影响社会，包括以下7个方面的发展.接下来，金投小编介绍人工智能的发展吗？

1.更广泛地部署机器学习，即服务(MLaaS)

2018年，目睹了机械学习服务(MLaaS)的重大进展，谷歌、微软、亚马逊等行业巨头领先.预建的机器学习解决方案和能力在市场上越来越吸引人，特别是对于内部资源和人才不多的小公司来说，销售和配置简单实施的包装解决方案的机会很大.

目前，机器学习即服务(MLaaS)主要由云计算提供商订阅或使用.例如，微软Azure的MLStudio为开发者提供了一个拖把环境来开发强大的机械学习模型.谷歌云的机器学习引擎还可以帮助开发者为各种应用程序构建大型复杂的算法.2017年，AWS公司进入人工智能领域，推出亚马逊SageMaker，是开发商可用于构建、培训和部署定制机械学习模式的另一个平台.

2019年以后，准备在更广泛的范围内提供机械学习服务.透明度市场研究预测，到2025年以惊人的40%复合年增长率增加到200亿美元.

2.开发更多可解释或透明的人工智能

人工智能影响我们的世界已经有很多例子，但是说明复杂机械学习模型的输出和基本原理仍然是一个挑战.

遗憾的是，人工智能仍然是一个黑盒子，如果人们想了解人工智能支持决策背后的基本原理，这将成为一个巨大的限制因素.

人工智能的民主化由许多开源工具和仓库领导，如Scikitlearn、TensorFlow、PyTorch等.开源社区负责构建可解释或透明的人工智能，可清晰记录其逻辑，暴露数据集中偏差，提供后续问题的答案.

在人工智能被广泛采用之前，人们需要知道技术可以有效地发挥作用，并在任何情况下解释推理.

3.人工智能会影响全球政治结构

2019年，人工智能将在全球舞台上发挥更大的作用，影响投资该技术的国际超级大国之间的关系.人工智能的早期采用者(如美国和中国)将努力平衡自己的利益和合作开发.拥有人才和机器学习能力的国家，将在预测分析等领域实现巨大增长，从而造成更大的技术差距.

另外，围绕人工智能的道德使用展开更多的对话.当然，这个问题的处理方法因国家而异，影响政治关系.总体来说，人工智能对其他国际问题的影响较小，但比以前更明显.

4.人工智能将创造更多的就业机会.

从长远来看，由于人工智能实现动化，很多工作都会被淘汰.以重复性、人工任务为特点的职场越来越外包给人工智能.但是，2019年，人工智能将创造更多的就业机会.

人工智能不是完全消除对员工的需求，而是加强现有的系统和过程.因此，会出现新的职场.需要人类支持人工智能的实现和监督其应用.2019年，更多的体力劳动者将转向与人工智能一起工作的管理工作，这一趋势将持续到2020年.调查机构Gartner公司预测，2年内人工智能将创造230万个就业机会，同时只减少180万个就业机会.

5.人工智能助理将变得更加普遍和有用.

人工智能助理对现代世界来说并不新鲜.苹果公司的Siri和亚马逊公司的Alexa多年来一直为人类服务.2019年，人们将看到人工智能助理的成熟度和能力继续完善.随着收集更多的行为数据，人工智能助响应请求和完成任务方面会更好.然而，随着自然语言处理和语音识别的发展，人类将与人工智能助理进行更加流畅有用的互动.

在2018年，人们看到更多的制造商推出了更有前途的新人工智能助理.最近，谷歌公司开始推出语音预约服务Duplex，可以代表用户呼叫和预约.科技技术制造商x.ai公司建立了Amy和Andrew两个人工智能助理，可以和人交流，为主人安排会议.亚马逊公司最近发表了EchoAuto，驾驶员可以将Alexa集成到汽车的智能设备中.但而，人类将继续将预期放在现实面前，对技术的局限性感到失望.

6.人工智能/机器学习的管理变得重要.

随着越来越多的企业投资人工智能，开发有效的人工智能管理结构将投入更多的能源.需要框架来指导数据采集和管理，适当的人工智能使用和道德应用.成功与恰当的人工智能使用涉及到很多不一样的盈利人士，强调了对可靠性和一致的管理机构的必须.

2019年，更多组织将建立管理结构，更清楚地定义如何管理人工智能的进展和实施.针对目前可解释性方面的差距，随着人类转向AI支持决策，这些结构将变得极其重要.

7.人工智能帮助企业解决人才短缺问题

人工智能和机器学习人才的短缺正在引起创新的瓶颈.OReilly公司去年发表的调查显示，企业使用人工智能面临的最大挑战是缺乏可用的人才.随着技术进步的加快，企业难以培养能够领导大企业人工智能工作的人才.

人工智能有哪些发展趋势

人工智能技术的发展一直处于快速变化的状态，以下是一些可能的人工智能发展趋势：

深度学习：深度学习是人工智能的核心技术之一，它已经在许多领域取得了成功，并且仍在不断发展。未来，深度学习可能会进一步提高模型的准确性和效率，并实现更广泛的应用。

自然语言处理：自然语言处理是人工智能的重要应用之一，未来可能会涉及更广泛的语言和语境，并且更好地理解和生成自然语言。

边缘计算和物联网：随着物联网和智能设备的普及，边缘计算和人工智能的结合将成为一种趋势，将提供更快的响应和更好的用户体验。

人工智能和人类的融合：人工智能技术可能会进一步融合到人类生活中，包括虚拟助手、智能家居、人机交互等。

自主学习和自我适应：未来，人工智能系统可能会变得更加自主和自我适应，可以根据环境和任务的不同自我学习和改进。