人工智能技术应用现状(人工智能技术应用现状论文)

人工智能的发展现状和趋势如何?

近年来我国人工智能产业呈现出了蓬勃发展的良好态势。一是部分关键应用技术特别是图像识别、语音识别等技术,处于全球相对领先的水平,人工智能论文总量和高倍引用的论文数量,也处在第一梯队,据全球相对前列。二是产喊薯业整体实力显著增强。全国人工智能产业超过一千家,覆盖技术平台、产品应用等多环节,已经形成了比较完备的产业链。京津冀、长三角、珠三角等地区的人工智能产业急剧发展的格局已经初步形成。三是与行业融合应用不断深入。人工智能凭借其强大的赋能性,正在成为促进传统行业转型升级的重要驱动力量,各领域智能的新技术、新模式、新业态不断涌现,辐射溢出的效应也在持续增强,人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起,比如域名,许多相关的top域名已经被注册。但也要看到,在快速发展过程当中,我国人工智能的基础技术,还有较大欠缺,能够真正创造商业价值的还迟行比较少。传统行业与人工智能的融合还存在较高门槛,有数据显示,今年人工智郑旦者能领域投融资比前两年特别是跟去年相比,也有比较大幅度的下调。

中国人工智能应用具有领域广、渗透深的特点,在产业化方面具有独特优势,但也面临巨大挑战,尤其是在基础理论和算法方面,原始创新能力不足,在高端芯片、关键部件等方面基础薄弱,高水平人才也不足。随着全球人工智能加速发展,各国在认知智能、机器学习、智能芯片等方面将不断取得突破。

人工智能的应用现状

大部分学科都有各自的研究领域,每个领域都有其独有的研究课题和研究技术。在人工智能中,这样的分支包含自动定理证明、问题求解、自然语言处理、人工智能方法、程序语言和智能数据检索系统及自动程序设计等等。在过去的30年中,已经建立了一些具有人工智能的微机软件系统。

目前,人工智能的应用领域主要有以下几个方面:一是问题求解。到目前为止,人工智能程序能知道如何思考他们解决的问题;二是逻辑推理与定理证明。逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一。定理寻找一个证明或反证,不仅需要有根据假设进行演绎的能力,而且许多非形式的工作,在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题。三是自然语言处理。自然语言的处理是人工智能技术应用与实际领域的典范,目前该领域的主要课题是:计算机系统如何以主题和对话情景为基础,注重大量的尝试一一世界知识和期望作用,生成和理解自然语言。四是智能信息检索技术。信息获取和净精华技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题,将人工智能技术应用于这一领碧旦团域是人工智能走向广泛实际应用的契机与突破口。五是专家系统。专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效迟睁的研究领域,它是一种具有特定领域内大悔橘量知识与经验的程序系统。

人工智能发展现状是什么样的?

1、市场规模:中国人工智能行业呈现高速增长态势

人工智能产业是智能产业发展的核心,是其他智能科技产品发展的基础,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。

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。

2、竞争格局:中国人工智能企业主要分布在应用层 占比超过80%

——中国人工智能企业全产业链布局完善

我国作为全球人工智能领域发展较好的地区,无论是人工智能领域的基础层、技术层、应用层,还是人工智能的硬件产品、软件产品及服务,我国企业都有涉及。孝念在国内,除去讯飞等垂直类企业,真正在人工智能有所长进的巨头依然是百度、阿里、腾讯这三家。

——中国人工智能企业主要分布在应用层,占比超过80%

据中国新一代人工智能发展战略研究院2021年5月发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2021)》数据,截至2020年底,中国人工智能企业布局侧重在应用层和技术层。其中,应用层人工智能企业数占比最高,达到84.05%;其次是技术层企业数,占比为13.65%;基础层企业数占比最低,为2.30%。应用层企业占比高说明中国的人工智能科技产业发展主要以应用需求为牵引。

3、技术分布:中国人工智能企业核心布局的技术主要为大数据和云计算

从人工智能企业核心技术分布看,大数据和云计算占比最高,达到41.13%;其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人,占比分别为7.64%、6.81%、5.64%;紧随其后,物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理、图形图像识别技术的占比依次为5.55%、5.47%、4.76%、4.72%。

4、细分领域:深度神经网络领域为中国AI研究热门

根据清华大学人工智能研究院、与中国工程院知识智能联合弯慎族研究中心联合发布的《人工智能发展报告2011-2020》,2011-2020年十大AI研究热点分别为深度神经网络、特征抽取、图像分类、目标检测、语义分割、表示学习、生成对抗网络、语义网络、协同过滤和机器翻译。

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

人工智能技术应用现状(人工智能技术应用现状论文)  第1张

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