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中国开启“人工智能+”大时代
日期:2017-08-21 浏览量:

原标题:中国开启“人工智能+”大时代

据《全球人工智能发展报告2016》显示,全球人工智能企业集中分布在美国、中国、英国等少数国家,三国企业数量占全球总量的近七成。据悉,过去一年,中国人工智能领域融资规模约为26亿美元,远高于以色列和印度,仅次于美国,为世界第二高。

人工智能发展生态初步生成

高端创新资源优势突出

中关村人工智能领域逐步形成“龙头引领、创新蔚然成风”的发展生态在人工智能领域,示范区已聚集了近千家人工智能机构,形成了覆盖基础层、技术层、应用层的全产业链产业集群。据不完全统计,2016年,示范区人工智能企业实现总收入4122.5亿元,同比增长29%,增速高于示范区整体约16个百分点。一是中关村龙头企业以海量优质数据为基础,建立算法平台、通用技术平台和应用平台,构建全产业链生态,实现“全面开花,四处发力”。百度正推动人工智能技术渗透到各类业务中,积极打造全新的AI生态。在人工智能领域,百度通过“Apollo”计划开放自动驾驶平台;深度学习领域,发布深度学习平台(PaddlePaddle);以及全球领先的语音识别及人脸识别等等。近日,Fast Company发布了《2017年最具创新力公司榜单》,百度位居“人工智能和机器学习”分榜中第三位,仅次于谷歌和IBM。二是中关村技术创新型企业专注某一技术领域,抢先形成技术壁垒。近年来,中关村人工智能企业快速崛起,在计算机视觉、深度学习、智能芯片、语音识别等领域涌现了商汤科技、第四范式、中科寒武纪、深鉴科技、出门问问等前沿技术的创新型企业。如在FDDB人脸检测排名中,小米、Face++、Linkface等团队均在FDDB中取得过第一名的成绩。创新型企业不断得到国际认可,如出门问问入选CB Insights 2017年全球最佳AI企业“AI 100”榜单;Face++入选Interbrand发布的“2017全球最具突破性品牌”中的人工智能类等。

中关村人工智能领域的专利申请和期刊论文总量优势突出,语音识别等单元技术层面的专利较为集中一是全球专利申请占据领先地位,且申请涉及的范围较广。目前,全球人工智能领域的专利数量集中在美国、中国和日本,这三国的专利量占到全球的七成左右。而中关村作为我国科技创新的策源地,人工智能领域的专利优势明显,占全国的近五成。如百度在人工智能领域公开的专利申请超过2000项、申请的国内外智能语音专利已超过600项。同时,中关村专利优势主要集中在语音识别、文字识别等单元技术方面,专利申请涉及的范围较广。二是人工智能研究走在世界前列,深度学习期刊论文数量居世界第一。根据美国白宫的人工智能报告显示,在深度学习方面,美国的期刊论文数量与增速均落后于中国。在总量方面,我国的“深度学习”或“深度神经网络”相关论文超越美国,位于世界第一。其中2015年,中国有350篇相关论文发表,增长态势迅猛。在增速方面,2010年到2014年间我国深度学习的期刊论文数量增长率达186%,远远高于同期美国的增速(26%)。

中关村人工智能领域的人才储备领跑全国,企业纷纷发力招揽国际人才目前,随着人工智能的蓬勃发展,全球龙头企业纷纷招揽优秀的人工智能人才,以进一步释放机器计算和机器学习技术的巨大潜能。2016年,示范区人工智能企业拥有科技活动人员约1.3万人,同比增长4.3%,占人工智能从业人员总数的27.1%。日前,爱思唯尔发布了2016年中国高被引学者(Most Cited Chinese Researchers)榜单,结果显示人工智能独占鳌头,该领域拥有具有影响力的学者共计259人,占全部入选人数的近两成。其中,中关村以拥有45名学者的绝对领先优势领跑全国。从企业层面来看,2016年百度集聚了1300位AI领域国际国内顶尖人才,其中大部分集中于百度研究院。

芯片领域有望打破国际垄断

多项产品和技术国际领先

以提供基础设施为切入点,逐步打破国际垄断的格局一是中关村企业积极开放更多在深度学习、人工智能等方向的技术成果,供全球开发者使用,推动人工智能技术快速普及。科技巨头通过推出算法平台吸引开发者,完成快速的产品迭代、活跃的社区、众多的开发者,从而打造开发者生态,逐步成为行业标准。如百度的深度学习开源平台PaddlePaddle在开源社区Github及百度大脑平台开放,突破国际垄断,成为继Google、Facebook、IBM后另一个将人工智能技术开源的科技巨头,同时也是国内首个开源深度学习平台的科技公司。对比测试结果显示,在训练效果相同情况下,PaddlePaddle比谷歌的TensorFlow训练速度更快。二是人工智能催生新一代专用计算芯片,巨头垄断高端芯片的国际格局有望被打破。无论传统芯片巨头如英特尔、英伟达、高通,还是互联网巨头如谷歌、FaceBook,以及类似于地平线、寒武纪等这样的新锐势力,竞争的焦点都集中在人工智能专用芯片,积极为未来智能时代谋取一席之地。目前,人工智能逐步由通用芯片向定制芯片过渡最终走向类脑计算芯片。根据《人工智能影响力报告》显示,虽然GPU、FPGA这两款芯片在人工智能领域占据重要地位,但在人工智能领域专用芯片排名中,谷歌发布的TPU排名第一,而紧随其后的为中科院研发的寒武纪,位居第二,超越了IBM研发的TrueNorth、微软的Xeon Phi等。未来,随着人工智能产业链的形成和大规模的应用可令产品的性价比迅速提高,巨头垄断高端芯片的国际格局也有望被打破。

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