2018世界人工智能产业发展蓝皮书.pdf
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1、2018 世界人工智能产业 发展蓝皮书2 2018 世界人工智能产业发展蓝皮书由中国信息通信研究院发布。 由中国信息通信研究院提供的编辑内容与 Gartner 的分析结果相互独立。 Gartner 的所有调研报告的版权均为 Gartner, Inc. 所有。 2018 Gartner, Inc. 保留所有权利。 所有 Gartner 资料在本出版物中的使用均已获得授权。 使用或者发布 Gartner 调研报告并不表示 Gartner 认可中国信息通信研究院的产品和/或战略。 未经 Gartner 事先书面许 可, 不得以任何形式复制或分发本出版物。 本出版物中包含的信息均取自公认的可靠来源。
2、Gartner 不对此类信息的准确性、 完整性或适当性做出任何保证, 并且不对此类信息中的错误、 遗漏或不适当承担 任何责任, 也不对此类信息的任何解读承担任何责任。 此处表明的观点随时可能更改, 恕不另行通知。 虽然 Gartner 调研报告可能会讨论相关的法律问题, 但 Gartner 并不提供法律建议或法律服务, 不应将 其调研报告解释为或用作法律建议或法律服务。 Gartner 是一家上市公司, 其股东拥有的公司或基金可能与 Gartner 调研报告中涉及的实体有财务利益关系。 Gartner 的董事会成员可能包括这些公司或基金 的高级管理人员。 Gartner 调研报告是由其调研组织
3、独立完成的, 并没有受到这些公司、 基金或其管理人员的介入或影响。 有关 Gartner 调研报告的独立性和完整性的详细信息, 请参阅其网站上的 “Guiding Principles on Independence and Objectivity”(独立性和目标的指导原则) 。前言人工智能已经成为新一轮科技革命和产业变 革的核心驱动力, 正在对世界经济、 社会进步 和人类生活产生极其深刻的影响。 为了进一 步顺应发展规律、 把握未来趋势, 加快发展 新一代人工智能, 经国务院批准, 国家发展和 改革委员会、 科学技术部、 工业和信息化部、 国家互联网信息办公室、 中国科学院、 中国工 程院和
4、上海市人民政府于 2018 年 9 月 17 日 至 19 日在上海共同举办 2018 世界人工智能 大会。 举办本次世界人工智能大会, 是共同谋 划人工智能技术和产业发展的动员大会, 也 是推动互联网、 大数据、 人工智能和实体经 济深度融合发展的重要举措。本次大会以 “人工智能赋能新时代” 为主题, 以 “国际化、 高端化、 专业化、 市场化” 为特 色, 集聚全球人工智能领域最具影响力的科 学家、 企业家和投资家, 以及相关政府领导 者和城市管理者, 围绕人工智能领域的技术 前沿、 产业趋势和热点问题发表演讲和进行 高端对话, 打造世界顶尖的人工智能合作交 流平台。 大会集中汇聚最权威的
5、观点和共识, 集中展示最前沿的新技术、 新产品、 新应用、 新理念, 为应对人类发展面临的共同难题、 创造人类美好生活汇聚 “中国方案” 和 “世 界智慧” 。2018 世界人工智能产业发展蓝皮书上海以中国改革开放排头兵、 创新发展先行 者的责任担当, 与国家各相关部委办和机构 紧密携手, 共同举办 2018 世界人工智能大 会。 这是上海加快建设 “五个中心” 、 全面打 响 “四大品牌” , 以及深入推进改革开放、 优 化整体营商环境的重要抓手和切实举措。 以 此次大会为契机, 上海将加快推进人工智能 产业创新和深度应用, 着力打造国家人工智能 发展高地, 争取建设成为人工智能创新策源 地
6、、 应用示范地、 产业和人才集聚地。本蓝皮书作为大会的重要报告成果, 是由中 国信息通信研究院联合国际权威信息技术研 究和分析咨询机构 Gartner Group, 借助本次 大会举办的契机, 打开中国人工智能领域与 世界对话的窗口, 对全球人工智能的产业发展 情况及技术路线趋势进行全面深度分析。 希 望本书对人工智能领域的从业者、 研究者, 以 及感兴趣的读者们, 带来有益的思考与借鉴, 发挥必要的启示作用。世界人工智能大会组委会2 2018 世界人工智能产业发展深 度分析报告 概述与说明产业发展环境技术环境全球人工智能企业全球投融资产业发展40 人工智能技术成熟度曲 线,2018 年33
7、2018 世界人工智能产业发展深度分析报告1 概述与说明 1.1 报告概述 本蓝皮书将分享人工智能领域的研究成果和 实践经验, 对全球各主要人工智能强国产业 发展及技术路线现状与趋势进行全面掌握, 详细阐述人工智能领域的技术研究、 产业投 入、 服务应用, 从而为促进人工智能技术和产 业发展提供一定的基础资料与指导。 本蓝皮 书的编制, 是在对世界人工智能产业发展的 深入、 广泛调研基础上, 结合调研数据和权威 部门相关资料, 通过梳理人工智能技术、 产业 和应用发展情况, 分析人工智能的技术热点、 企业情况、 产业应用和未来趋势, 由编制团队 共同完成。本报告以全球人工智能产业地图为中心展开
8、 论述, 该地图由中国信息通信研究院信息化 与工业化融合研究所和数据研究中心联合绘 制。 地图通过对全球人工智能产业从底层技 术到垂直应用, 从产业结构到产业分布, 从研 究机构到政府政策等多角度进行了系统分析 与绘制, 盘点了 人工智能的发展态势, 为推动 人工智能产业发展提供重要决策参考。 同时, 中国信息通信研究院华东分院针对产业地图 的内容进行了充分的阐述和延伸, 设计了本报 告的总体框架结构, 详细阐述了产业发展环 境、 技术环境、 全球人工智能企业发展情况以 及人工智能产业化应用领域情况等, 更加清 晰的反应人工智能产业发展现状。1.2 撰写说明全球人工智能产业地图主要包括以下几个
9、部 分: (1) 产业链地图 (2) 产业分布地图 (3) 产业 研究机构与配套政策。1) 产业链地图版块 本版块人工智能产业链结构划分为基础支撑 层、 软件算法层与行业应用层。基础层产业地图主要从 计算硬件 (云端训 练、 云端推算、 设备端推理、 智能芯片、 智能传 感器) 、 计算系统技术 (云计算、 大数据、 5G 通信与物联网) 和数据 (数据采集、 标注和分 析) 三个维度对全球主要从事基础层产业的 典型企业进行绘制。软件算法层产业地图主要从算法理论 (机器 学习算法、 类脑算法、 知识图谱) 、 开发平台 (基础开源框架、 技术开放平台) 和应用技术 (计算机视觉、 自然语言处理
10、和人机交互) 三 个维度对全球主要从事软件算法层产业的典 型企业进行绘制。应用层面产业地图主要从行业解决方案 ( “AI+” 行业垂直应用) 和典型产品 (视觉产 品、 语音终端、 机器人、 智能汽车、 无人机) 两 个维度对全球主要从事应用层产业的典型企 业进行绘制。2) 产业分布地图版块 本版块主要盘点与绘制了中国各省市以及国 际上人工智能产业领先的国家典型 AI 企业分 布、 规模及企业名目。3) 产业研究机构与政策版块 本版块主要盘点与绘制了中国与国际上的人 工智能主流行业研究机构、 联盟与产业政策 文件。本报告的结构分为五部分:1) 产业发展环 境 2) 技术环境 3) 全球人工智能
11、企业的情况 4) 全球投融资的情况 5) 产业发展情况1) 产业发展环境 本部分从人工智能发展进程、 全球各国人工 智能相关政策以及人工智能发展条件进行 阐述, 全面论述了 人工智能产业发展的基础 与环境。2) 技术环境 此部分从全球专利、 论文、 科研环境和技术 竞赛方面总结出人工智能领域的当前技术 环境。3) 全球 AI 企业的情况 此部分从结构、 规模和区域分布方面论述了 全球人工智能企业的情况。中国信息通信研究院的研究报告4 4) 全球投融资的情况 此部分阐述了 人工智能领域全球投融资的分 布、 规模和轮次, 从投融资和产业规模方面分 析了 人工智能产业的发展。5) 产业发展情况 本部
12、分阐述了全球人工智能产业技术与应用 的发展现状, 发展趋势情况, 以及一些典型人 工智能企业应用例举。报告具体研究范围和数据来源说明如下:1) 人工智能企业 本报告所述人工智能企业来源于中国信息通 信研究院数据研究中心监测平台, 界定范围总 体上指提供人工智能产品、 服务和相关解决 方案的企业。 企业具体可以分为技术维度和 产品/解决方案两个维度。 技术维度包含算法 平台、 基础硬件、 语音视觉等通用技术的提供 方和制造方, 产品/解决方案维度包含各类人 工智能产品的生产商和解决方案提供商, 以 及各垂直行业的解决方案提供商。2) 投融资 本报告中的投融资数据来源于 CB insights、
13、IT 桔子、 新芽等投融资网站, 是基于人工智能企 业名录进行匹配后整理统计的结果。3) 专利数据 本报告中的专利数据来源于中国信息通信研 究院知识产权中心的研究成果, 知识产权中 心根据智慧芽等专业数据库对全球范围内的 AI 专利进行检索统计。4) 论文数据 本报告中的论文数据来源于 Web of Science 核心合集, 是基于数据研究中心的人工智能 关键词词表进行检索统计的结果。5) 产业应用数据 本报告中的产业应用数据来源于上海合合信 息科技发展有限公司的启信宝产品, 以及 CA ICT、 PwC、 MarketsandMarkets、 Grand View Research、 IF
14、R、 罗兰贝格、 中商产业研究院、 前瞻产业研究院等各大市场研究机构报告或 网站相关预测。6) 数据单位说明 本报告中各项市场数据所采用币种, 在未有具 体说明时, 默认币种为人民币。本蓝皮书不求面面俱到, 仅对目前人工智能领 域涵盖的产业与技术发展环境、 全球企业情 况和产业化应用等方面进行分析阐述。 文中 不过多地给出人工智能领域观点性的陈述, 力求以较为浅显易懂的语言和方式进行陈 述。 对于文中的主要内容, 欢迎社会各界专家 学者提出建议, 我们将积极听取各方专家的 意见, 继续改进完善。2 产业发展环境 2.1 人工智能发展大事件 人工智能大致可分为三个阶段: 第一阶段 (1956-1
15、980) 人工智能诞生; 第二阶段 (1980- 2000) 人工智能步入产业化; 第三阶段 (2000- 至今) 人工智能迎来爆发。第一阶段 (1956-1980) 人工智能诞生 时间 标志性事件 1956美国达特茅斯会议聚集了最早 的一批研究者, 确定了 人工智能 的名称与任务, 被称为 AI 诞生 的标志。1957康奈尔大学的实验心理学家弗 兰克罗森布拉特模拟实现了神 经网络 “感知机” 。1969国际人工智能联合会成立, 并 在美国华盛顿州西雅图召开了 第一届会议。55 时间 单位 发布政策 1998美国网络和信息技术研发小组委员会 下一代互联网研究法案 (P.L. 105-305)
16、2013美国白宫 国家机器人计划: 机器人技术路线图: 从互联网到机器人 (2013 版) 2013.4美国白宫 推动创新神经技术脑研究计划 2015.10美国国家经济委员会和科技政策办公室 新版 美国国家创新战略 2015.11美国战略与国际研究中心 国防 2045 2016.10美国国家科技委员会与美国网络和信息技术研发小组 委员会国家人工智能研究和发展战略计划 2016.10美国国家科技委为未来人工智能做好准备 2017.9美国国会 自动驾驶法案 (SELF DRIVE ACT) 自动驾驶法案 (AV START ACT)2017.10美国信息产业理事会 人工智能政策原则 时间 标志性事
17、件 1980卡耐基梅隆大学为 DEC 公司设计了 一个名为 XCON 的专家系统, 取得了巨大的成功, 在那个时期, 它每年可为该公司节省 4,000 万 美元。1982日本计划投入 8.5 亿美元开发人工智能计算机 (第五代计算机) , 旨在造出能够与人对话、 翻译语言、 解释图像, 并且像人一样推理 的机器。1986多层神经网络和 BP 反向传播算法出现, 提高了自动识别的精确度。1988德国人工智能研究中心成立, 也是目前世界上最大的非营利人工智能研究机构。1997深蓝计算机战胜国际象棋冠军, 成为 AI 历史上的里程碑事件; 受到摩尔定律的影响, 计算性能开始大幅提升。第二阶段 (19
18、80-2000) 人工智能步入产业化第三阶段(2000-至今)人工智能迎来爆发时间 标志性事件 2006Geoffrey Hinton 在 Science 上提出基于深度信念网络可使用非监督学习的训练算法, 使得深度学习在学术界持续升温。2011IBM Waston 系统参加美国 “危险边缘” (Jeopardy!) 节目, 打败人类选手。2012深度学习算法通过 ImageNet 比赛名声大噪, 进而被广泛采用。2016DeepMind 开发的 AlphaGo 击败前世界围棋冠军李世石。美国2.2 各国 AI 相关政策人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会和世界的面貌, 为了抓住 AI 发展的
19、战略机遇, 越来越多的国家和组织已争相开始制定国家层面的发展 规划。6 时间 单位 发布政策 2015.7国务院 国务院关于积极推进 “互联网+” 行动的指导意见2016.3国务院 国民经济与社会发展第十三个五年规划纲要 2016.4工信部、 国家发改委、 财政部机器人产业发展规划 (2016-2020 年)2016.5中共中央、 国务院 国家创新驱动发展战略纲要 2016.5国家发改委、 科技部、 工信部、 中央网信办 “互联网+” 人工智能三年行动实施方案2016.7国务院 “十三五” 国家科技创新规划2017.3国务院 政府工作报告 2017.7国务院 新一代人工智能发展规划 2017.
20、12工业和信息化部促进新一代人工智能产业发展三年行动计划 (2018- 2020 年) 2018.4教育部高等学校人工智能创新行动计划 时间 单位 发布政策 2013.6日本内阁 日本再兴战略2015.1日本经济产业省 新机器人战略 2016.5日本内阁 科学技术创新综合战略 2016 2016.6日本经济再生本部日本再兴战略 20162017日本政府 下一代人工智能推进战略 2017.5日本经济产业省 新产业构造蓝图 2017.6日本内阁 科学、 技术和创新综合战略 20172018.6日本内阁 综合创新战略 2018.6日本内阁 未来投资战略 2018 2013韩国电子通信研究院 Exob
21、rain 计划 其他国家及国际组织中国77 时间单位发布政策2014.7韩国贸易工业和能源部 第二个智能机器人总体规划 (2014-2018)2016.8韩国政府 九大国家战略项目 2017.7韩国国会 机器人基本法案 2018.5第四次工业革命委员会 (韩国)人工智能研究与发展 (R&D) 战略 2013英国政府 八项伟大的科技计划 2016.12英国政府科学办公室 人工智能: 未来决策制定的机遇与影响 2017.1英国政府 现代工业战略 2017.10 英国政府 在英国发展人工智能产业 2010.7德国政府 思想创新增长德国高技术战略 20202011.11德国政府 将 “工业 4.0”
22、作为战略重心2013.4德国联邦教育与研究部 “工业 4.0 工作组” 保障德国制造业的未来: 德国工业 4.0 战略实施建议 2017.6德国交通部伦理委员会自动和联网驾驶 报告 2013法国政府 法国机器人发展计划 2017.3法国经济部与教研部人工智能战略 2018.5法国政府 法国与欧洲人工智能战略研究报告 2017.5新加坡国家研究基金会 “AI.SG” 国家人工智能计划 2013.1欧盟 “人脑项目” (Human Brain Project) 2013.12欧盟委员会与欧洲机器人协会 SPARC 计划 2015.12欧盟 SPARC 机器人技术多年路线图 2016.6欧盟委员会
23、提出了 人工智能立法动议 2016.10欧盟议会法律事务委员会 (JURI) 欧盟机器人民事法律规则 2017.10欧盟 “地平线 2020” 2016.8联合国世界科学知识与技术伦理委员会 机器人伦理初步报告草案 2016.12电气和电子工程师协会 (IEEE) 合伦理设计: 利用人工智能和自主系统最大化人类福祉 的愿景 (第一版) 2017.12电气和电子工程师协会 (IEEE) 人工智能设计的伦理准则 (第二版) 8 2.3 发展条件 2.3.1 算法的演进人工智能算法发展至今不断创新, 学习层级 不断增加。 学术界早期研究重点集中在符号 计算, 人工神经网络在人工智能发展早期被 完全否
24、定, 而后逐渐被认可, 再成为今天引领 人工智能发展潮流的一大类算法, 显现出强 大的生命力。 目前流行的机器学习以及深度 学习算法实际上是符号学派、 控制学派以及 连接学派理论的进一步拓展。框架 单位支持语言简介TensorFlow 谷歌 Python/C+/Go/神经网络开源库 Caffe加州大学伯 克利分校 C+/Python卷积神经网络开源框架 PaddlePaddle百度 Python/C+深度学习开源平台 CNTK微软 C+深度学习计算网络工具包 TorchFacebookLua机器学习算法开源框架 Keras谷歌 Python模块化神经网络库 API Theano蒙特利尔 大学
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