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人工智慧的基礎技術主要依賴於大資料管理和雲端計算技術，經過近幾年的發展，國內大資料管理和雲端計算技術已從一個嶄新的領域逐步轉變為大眾化服務的基礎平臺。以下是小編整理的人工智慧的論文的相關資料，歡迎閱讀!
人工智慧的論文篇一
國內人工智慧的五大趨勢
在中國，關於人工智慧的研究和探討在 70 年代末被解禁後又不適時地與特異功能聯絡在一起而停滯不前，直到 80 年代初期隨著技術和思想的不斷進步才取得實質性進步。而今，全球共有近千家人工智慧公司遍及 62 個國家的十餘個產業，國內涉及人工智慧領域的公司也早已破百。
國內人工智慧產業鏈解構
基礎技術、人工智慧技術和人工智慧應用構成了人工智慧產業鏈的三個核心環節，我們將主要從這三個方面對國內人工智慧產業進行梳理，並對其中的人工智慧應用進行重點解構。
人工智慧的基礎技術主要依賴於大資料管理和雲端計算技術，經過近幾年的發展，國內大資料管理和雲端計算技術已從一個嶄新的領域逐步轉變為大眾化服務的基礎平臺。而依據服務性質的不同，這些平臺主要集中於三個服務層面，即基礎設施即服務***IaaS***、平臺即服務***PaaS***和軟體即服務***SaaS***。基礎技術提供平臺為人工智慧技術的實現和人工智慧應用的落地提供基礎的後臺保障，也是一切人工智慧技術和應用實現的前提。
對於許多中小型企業來說，SaaS 是採用先進技術的最好途徑，它消除了企業購買、構建和維護基礎設施和應用程式的需要;而 IaaS通過三種不同形態服務的提供***公有云、私有云和混合雲***可以更快地開發應用程式和服務，縮短開發和測試周期;作為 SaaS 和 IaaS 中間服務的 PaaS 則為二者的實現提供了雲環境中的應用基礎設施服務。
人工智慧技術平臺
與基礎技術提供平臺不同，人工智慧技術平臺主要專注於機器學習、模式識別和人機互動三項與人工智慧應用密切相關的技術，所涉及的領域包括機器視覺、指紋識別、人臉識別、視網膜識別、虹膜識別、掌紋識別、專家系統、自動規劃、智慧搜尋、定理證明、博弈、自動程式設計、智慧控制、機器人學習、語言和影象理解和遺傳程式設計等。
機器學習：通俗的說就是讓機器自己去學習，然後通過學習到的知識來指導進一步的判斷。我們用大量的標籤樣本資料來讓計算機進行運算並設計懲罰函式，通過不斷的迭代，機器就學會了怎樣進行分類，使得懲罰最小。這些學到的分類規則可以進行預測等活動，具體應用覆蓋了從通用人工智慧應用到專用人工智慧應用的大多數領域，如：計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、證券市場分析和DNA 測序等。
模式識別：模式識別就是通過計算機用數學技術方法來研究模式的自動處理和判讀，它偏重於對訊號、影象、語音、文字、指紋等非直觀資料方面的處理，如語音識別，人臉識別等，通過提取出相關的特徵來實現一定的目標。文字識別、語音識別、指紋識別和影象識別等都屬於模式識別的場景應用。
人機互動：人機互動是一門研究系統與使用者之間互動關係的學問。系統可以是各種各樣的機器，也可以是計算機化的系統和軟體。在應用層面，它既包括人與系統的語音互動，也包含了人與機器人實體的物理互動。
而在國內，人工智慧技術平臺在應用層面主要聚焦於計算機視覺、語音識別和語言技術處理領域，其中的代表企業包括科大訊飛、格靈深瞳、捷通華聲***靈雲***、地平線、SenseTime、永洪科技、曠視科技、雲知聲等。
人工智慧應用
人工智慧應用涉及到專用應用和通用應用兩個方面，這也是機器學習、模式識別和人機互動這三項人工智慧技術的落地實現形式。其中，專用領域的應用涵蓋了目前國內人工智慧應用的大多數應用，包括各領域的人臉和語音識別以及服務型機器人等方面;而通用型則側重於金融、醫療、智慧家居等領域的通用解決方案，目前國內人工智慧應用正處於由專業應用向通用應用過度的發展階段。
***1***計算機視覺在國內計算機視覺領域，動靜態影象識別和人臉識別是主要研究方向
影象識別：是計算機對影象進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對像的技術。識別過程包括影象預處理、影象分割、特徵提取和判斷匹配。
人臉識別：是基於人的臉部特徵資訊進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭採集含有人臉的影象或視訊流，並自動在影象中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。
目前，由於動態檢測與識別的技術門檻限制，靜態影象識別與人臉識別的研究暫時處於領先位置，其中既有騰訊、螞蟻金服、百度和搜狗這樣基於社交、搜尋大資料整合的網際網路公司，也有三星中國技術研究院、微軟亞洲研究院、Intel中國研究院這類的傳統硬體與技術服務商;同時，類似於 Face++ 和FaceID 這類的新興技術公司也在各自專業技術和識別準確率上取得了不錯的突破。
而在難度最大的動態視覺檢測領域，格靈深瞳、東方網力和 Video++ 等企業的著力點主要在企業和家庭安防，在一些常見的應用場景也與人臉識別技術聯動使用。
***2***語音/語義識別
語音識別的關鍵基於大量樣本資料的識別處理，因此，國內大多數語音識別技術商都在平臺化的方向上發力，希望通過不同平臺以及軟硬體方面的資料和技術積累不斷提高識別準確率。
在通用識別率上，各企業的成績基本維持在 95% 左右，真正的差異化在於對垂直領域的定製化開發。類似百度、科大訊飛這樣的上市公司憑藉著深厚的技術、資料積累佔據在市場前列的位置，並且通過軟硬體服務的開發不斷進化著自身的服務能力;此外，在科大訊飛之後釋出國內第二家語音識別公有云的雲知聲在各項通用語音服務技術的提供上也佔據著不小的市場空間。值得注意的是，不少機器人和通用硬體製造商在語音、語義的識別上也取得了不錯的進展，例如智臻智慧推出的小 i 機器人的語義識別、圖靈機器人的個性化語音助手機器人和服務、被 Google 投資的出門問問的軟硬體服務。 ***3***智慧機器人
由於工業發展和智慧化生活的需要，目前國內智慧機器人行業的研發主要集中於家庭機器人、工業企業服務和智慧助手三個方面其中，工業及企業服務類的機器人研發企業依託政策背景和市場需要處於較為發達的發展階段，代表性企業包括依託中科院瀋陽自動化研究所的新鬆機器人、聚焦智慧醫療領域的博實股份，以及大疆、優愛寶機器人、Slamtec 這類專注工業生產和企業服務的智慧機器人公司。在以上三個分類中，從事家庭機器人和智慧助手的企業佔據著絕大多數比例，涉及到的國內企業近 300 家。
***4***智慧家居
與家庭機器人不同，智慧家居和物聯企業的主要著力點在於智慧裝置和智慧中控兩個方面。在這其中，以海爾和美的為代表的傳統家電企業依託自身渠道、技術和配套產品優勢建立起了實體化智慧家居產品生態. 而以阿里、騰訊、京東、小米和樂視等網際網路企業為代表的公司則通過各自平臺內的資料和終端資源提供不同的軟硬體服務。
值得關注的是，科沃斯、broadlink、感居物聯、風向標科技、歐瑞博、物聯感測和華為等技術解決方案商在通用硬體和技術、系統級解決方案上已成為諸多智慧家居和物聯企業的合作伙伴。綜合來看，智慧家居和物聯企業由於市場分類、技術種類和資料積累的不同各自提供著差異化的解決方案。在既定市場中，沒有絕對意義上的排斥競爭，各企業之間的合作融合度較強。
***5***智慧醫療
目前國內智慧醫療領域的研究主要集中於醫療機器人、醫療解決方案和生命科學領域。由於起步較晚和技術門檻的限制，目前國內醫用機器人的研發水平和普及率相較於國際一線水平仍存在一定的差距，從事企業主要集中與手術機器人和康復機器人兩大領域，以新鬆機器人、博實股份、妙手機器人、和技創等企業為代表。
在醫療解決方案方面，以騰訊、阿里巴巴、百度和科大訊飛為代表的公司通過和政府、醫療機構的合作，為腦科學、疾病防治與醫療資訊資料等領域提供智慧解決方案。而在生命科學領域，研究的著眼點在以基因和細胞檢測為代表的前沿研究領域。
綜合來看，國內人工智慧產業鏈的基礎技術鏈條已經構建成熟，人工智慧技術和應用則集中在人臉和影象識別、語音助手、智慧生活等專用領域的場景化解決方案上。就趨勢來看，未來國內人工智慧領域的差異化競爭和突破將主要集中在人工智慧相關技術的突破和應用場景升級兩個層面。
未來國內人工智慧行業發展的五大趨勢
***1***機器學習與場景應用將迎來下一輪爆發
根據 Venture Scanner 的統計，截至 2015 年 9 月，全球人工智慧領域獲得投資的公司中，按照平均融資額度排名的五大業務依次是：機器學習***應用類***、智慧機器人、計算機視覺***研發類***、機器學習***研發類***和視訊內容識別等。
自 2009 年以來，人工智慧已經吸引了超過 170 億美元的投資。過去四年間，人工智慧領域的民間投資以平均每年 62% 的增長速率增加，這一速率預計還會持續下去。而在 2015 年，全球人工智慧領域的投資佔到了年度總投資的 5%，儘管高於 2013 年的2% ，但相比其他競爭領域仍處於落後位置。
目前中國地區人工智慧領域獲得投資最多的五大細分領域是計算機視覺***研發類***、自然語言處理、私人虛擬助理、智慧機器人和語音識別。從投資領域和趨勢來看，未來國內人工智慧行業的資本將主要湧向機器學習與場景應用兩大方向。
***2***專用領域的智慧化仍是發展核心
基於 GPU***圖形處理器***計算速度***每半年效能增加一倍***和基礎技術平臺的飛速發展，企業對於人工智慧神經網路的構建取得了前所未有的突破。但是，由於人工智慧各領域技術和演算法的複雜性，未來 20 年內人工智慧的應用仍將集中於人臉和影象識別、語音助手和智慧家居等專用領域。
通過上述產業鏈環節構成和投資分類可以看出，優勢企業的核心競爭力主要集中於特定領域的專用技術研發;其中，計算機視覺和語音識別領域的研發和應用已處於國際一流水平，專業應用機器人的研發也有望近 10 年內迎來突破性發展。可以預見的是，在由專業領域向通用領域過渡的過程中，自然語言處理與計算機視覺兩個方向將會成為人工智慧通用應用最大的兩個突破口。
***3***產業分工日漸明晰，企業合作大於競爭
隨著專用領域應用開發的成熟和差異化技術門檻的存在，國內人工智慧產業將逐漸分化為底層基礎構建、通用場景應用和專用應用研發三個方向。
在底層基礎構建方面，騰訊、阿里巴巴、百度、華為等企業依託自身資料、演算法、技術和伺服器優勢為行業鏈條的各公司提供基礎資源支援的同時，也會將自身優勢轉化為通用和專業應用領域的研究，從而形成自身生態內的人工智慧產業鏈閉環。
在通用場景應用方面，以科大訊飛、格靈深瞳和曠視科技為代表的企業將主要以計算機視覺和語音識別為方向，為安防、教育和金融等領域提供通用解決方案。而在專用應用研發方面則集中了大部分硬體和創業企業，這其中既包括以小米和 broadlink 為代表的智慧家居解決方案商，也包含了出門問問、linkface 和優必選這類的差異化應用提供商。
總的來說，由通用領域向專業領域的進化離不開產業鏈條各核心環節企業的相互配合，專用領域的競爭儘管存在，但各分工層級間的協作互通已成為多數企業的共識。
***4***系統級開源將成為常態
任何一個人工智慧研究分支都涉及到異常龐大的程式碼計算，加上漏洞排查與跨領域交叉，任何一家企業都無法做到在封閉環境內取得階段性突破的可能。可以看到的趨勢是，Google、微軟、Facebook 和雅虎等視人工智慧為未來核心競爭力的頂級企業都先後開放了自身的人工智慧系統。
需要明確的一點是，開源並不代表核心技術和演算法的完全出讓，底層系統的開源將會讓更多企業從不同維度參與到人工智慧相關領域的研發，這為行業層面新產品的快速迭代和共同試錯提供了一個良性且規範化的共生平臺。於開放企業而言，這也確保了它們與行業最新前沿技術的同步。
***5***演算法突破將拉開競爭差距
作為人工智慧實現的核心，演算法將成為未來國內人工智慧行業最大的競爭門檻。以 Google 為例，Google 旗下的搜尋演算法實驗室每天都要進行超過 200 次的改進，以完成由關鍵字匹配到知識圖譜、語義搜尋的演算法創新。
在未來競爭的重點機器學習領域，監督學習、非監督學習和增強學習三個方面演算法的競爭將進入白熱化階段。而正是演算法層面的突破造就了騰訊優圖、科大訊飛和格靈深瞳等企業在影象識別和計算機視覺領域取得了突破性進展和國際一線的技術水平。
但就目前國內人工智慧演算法的總體發展而言，工程學演算法雖已取得階段性突破，但基於認知層面的演算法水平還亟待提高，這也是未來競爭的核心領域。
總的來看，雖然基礎技術的成熟帶來了儲存容量和機器學習等人工智慧技術的提升，但由於現階段運算能力以及大規模 CPU 和GPU 並行解決方案的侷限，目前國內人工智慧的發展主要集中於計算機視覺、語音識別、智慧生活等方向上。
雖然專用化領域的場景應用仍是目前研發和投資的核心，但隨著技術、資料的積累演化以及超算平臺的應用，由專用化領域的場景應用向語音、視覺等領域的通用化解決方案應該在未來 20 年內成為發展的主流。
未來，隨著國內人工智慧行業的產業分工和企業競合日漸明晰，國內的人工智慧產業鏈也將更為明顯地分化為以 BAT 為代表的生態平臺、以科大訊飛和格靈深瞳為代表的通用技術解決平臺以及以出門問問、broadlink 為代表的人工智慧專用領域解決方案提供商。
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