人工智能塑造国家竞争新优势上Word格式文档下载.docx
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我今天给大家汇报的内容主要分为五个部分，第一部分主要讲人工智能的基本知识，包括人工智能的发展历史、内涵外延、人工智能的技术体系。
第二部分是全球人工智能产业的发展状况，主要是中美两国。
第三部分是各国人工智能战略布局情况，美国、日本、韩国、德国、中国在内的各国人工智能的布局情况。
第四部分主要讲人工智能在塑造国家竞争新优势中的作用，主要从培育智能经济、加强社会治理、推进智慧社会建设等方面来讲。
第五部分主要简单讲一下人工智能的发展趋势。
一、人工智能基本知识
（一）人工智能发展历史
人工智能的发展经历了潮起潮落的60年，人工智能诞生在1955年，在达特茅斯会议上AI的诞生。
在1955年到2017年将近60年的时间中，人工智能经历了3次高潮、2次低谷。
第一次高潮是50年代末，也就是在1958年的时候，第一款神经网络-感知机器将人工智能推向了第一个高潮；
80年代中期反向传播算法获得广泛关注，人工智能进入第二个黄金期。
2016年以来，由于云计算、大数据、物联网等技术的群体性突破，人工智能正在经历第三次高潮。
人工智能的两个低谷是在什么时候呢？
70年代初期，计算能力突破没能使得机器完成大规模数据训练和复杂任务，人工智能进入了第一个低潮；
90年代初，由于美国的DARPA计划失败，政府压缩财政投入，人工智能进入了第二个低谷期。
大家可以看一下PPT上的图片，人工智能发展潮起潮落的60年。
（二）人工智能历史、内涵、外延和未来
然后第二方面，在讲人工智能产业之前，再给大家讲一下人工智能的历史、内涵、外延和未来，人工智能的历史刚才讲了是潮起潮落的60年，这里就不再展开了。
人工智能的内涵、外延是什么？
什么是人工智能？
人工智能有不同的层次，我们讲的是强人工智能、超级人工智能，技术的不同应用深度决定了有的是强人工智能，有的是超级人工智能。
未来，人工智能在经济社会各个领域都有应用，人工智能是一个跨学科交叉的学科，它不光是计算机学科，还涉及到了机器学习、自动化等各个领域。
（三）人工智能技术体系
人工智能的技术涉及到多个领域，涉及到数学、计算机、软件算法、机器学习等。
人工智能是一门交叉学科，是一门综合性的学科。
（四）人工智能应用领域
人工智能在经济社会各个领域都有广泛的应用前景，目前主要应用领域为互联网领域精准营销，治理、智慧交通、智慧金融、智慧医疗、智慧教育、机器人、智能制造、智能客服等。
可能大家体会的比较深刻的是智能客服，京东电子商务网站上有一些智能客服，但是这些智能客服其实就是一个机器人，它通过人工智能的手段来解决你提出的一些客服需求。
现在人工智能的发展水平逐步提高，所以智能客服在处理一些非常规问题时还会出问题。
在交通、金融、医疗、教育领域，现在人工智能技术和大数据结合起来，正在推动这些领域向着智能化的方向发展。
二、全球人工智能产业发展状况
（一）人工智能产业链条
人工智能的产业链条主要包括三个部分：
1.基础技术提供平台
基础技术提供平台主要是云计算、大数据平台，这些云平台为人工智能实现大规模的实时计算提供了计算基础。
2.人工智能技术平台
人工智能技术平台主要专注于机器学习、模式识别和人机交互三项与人工智能应用密切相关的技术，涉及的领域包括机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、专家系统等。
越来越多的人工智能平台向互联网服务方向发展，如人脸识别，其实人工智能技术平台是一个网络服务，通过调用服务接口可以实现人脸识别功能。
3.人工智能应用
人工智能应用主要指人工智能在经济社会各个领域的应用，包括金融、医疗、智能家居、交通等各个专业领域的应用，也有通用领域的应用，更多的是在金融、医疗、家居等专业领域的应用。
这里画了一张图，讲一下人工智能产业链条。
基础技术支撑主要是指计算智能，包括云计算、大数据平台，如大数据的平台有大数据的存储、大数据的挖掘。
人工智能的技术包括感知智能和认知智能，这是两个不同层次的人工智能技术，感知智能主要包括语音识别、语义识别、自然语言处理、图像识别、计算机设计、生物识别，这主要是处在人工智能的低层次，实现识别功能。
认知智能更多的是在识别的基础上能够自我学习，如机器学习、情感学习、认知学习、预测分析。
这些人工智能发展更进一步，它需要人工智能机器或者程序有自我学习的功能。
此外，人工智能还在无人驾驶、工业4.0、智能家居、金融交通等各个领域都有广泛的应用。
（二）人工智能的应用领域
1.语音/语义识别
语音识别的关键在于基于大量样本数据的识别处理，国内大多数语音识别技术商都在平台化的方向上发力，希望通过不同平台以及软硬件方面的数据和技术积累不断提高识别准确率。
在通用识别率上，各企业识别的准确率基本维持在95%左右，人工智能的语音和语意识别受环境影响比较大，在安静的环境中语音识别率高，在嘈杂的环境中语音识别率低。
根据MarketsandMarkets预测，自然语言处理市场规模将从2016年76.3亿美元增长至2021年的160.7亿美元，年增速达16.1%。
语音识别和语义识别两个不同的方向，语音识别讲话的内容，语义识别是把讲话的感情色彩等能够识别出来。
这边画了一个表格，全球前十大语音识别公司，他们主要做自然语言处理，美国和中国两个国家较多，语音识别方面，在国内比较出名的有科大讯飞、XX、出门问问等，语义识别也是，科大讯飞不光是做语音识别，语义识别也做，语义识别也有好多企业。
科大讯飞是中国智能语音行业的领导者，一家专注于语音和语言识别的公司。
高盛报告称，该公司拥有中国智能语音行业最大的市场份额。
科大讯飞作为中国最大的语音智能服务提供商，在智能语音技术领域拥有长期的研究积累，并在中文语音合成、语音识别、口语评测等技术上拥有国际领先的成果。
科大讯飞可以说是发展非常迅速，最近国家《新一代人工智能发展规划》出来之后，国家做了四大人工智能平台，这四大人工智能平台BAT各占一家，但是还有一家就是科大讯飞，科大讯飞的语音人工智能平台成为了国家级的平台。
出门问问成立于2012年，是中国领先的人工智能科技公司，拥有自主研发的语音交互、智能推荐、计算机视觉及机器人SLAM等技术。
在可穿戴、车载、家居等场景，出门问问陆续推出搭载自主研发虚拟个人助理VPA的Ticwatch问问手表、Ticmirror问问魔镜、Ticeye问问魔眼等产品。
至2017年4月，出门问问共完成六轮融资，投资方包括红杉资本、真格基金等，累计融资额超2.5亿美元。
出门问问与谷歌公司、大众集团均达成战略合作。
云知声也是比较出名的，是全球国内比较大的语音技术识别商，成立于2012年6月，是一家专注物联网人工智能服务，拥有完全自主知识产权、世界顶尖智能语音识别技术的企业。
2012年9月，云知声发布国内首家永久免费的语音云平台。
当然它的互联网思维，也通过免费服务，然后开放化的服务。
2016年7月，完成技术引擎3.0版升级首次提出“语用计算”。
2.计算机视觉
在国内计算机视觉领域，动静态图像识别和人脸识别是主要研究方向。
这里讲了一个是动态和静态的图像识别，另外一个是人脸识别，人脸识别现在有广泛的应用，包括我们的治安防控，包括我们信贷金融支付里面好多场景都有人脸识别，包括我们现在好多包括苹果手机，包括支付宝，很多都是用人脸识别的技术来问题验证。
由于动态检测与识别的技术门槛限制，静态图像识别与人脸识别的研究暂时处于领先位置。
图上列了计算机视觉领域全球知名的公司，大家可以看一下，计算机视觉全球主要的公司在中美两国，新加坡有一家ViSenze。
商汤科技主攻人脸识别、视频监控识别算法、增强现实、文字识别、自动驾驶识别算法和医疗影像识别算法等技术，基础研究实力强大，高质量专利数量、专业学术论文发表数量均保持全国领先水平。
2017年7月商汤科技获得4.1亿美元B轮融资，创下了人工智能单轮融资最高纪录，也成为全球融资最高的人工智能独角兽企业。
11月，阿里巴巴向商汤科技投资15亿元。
成立不到3年已获7次融资，估值远超100亿。
2016年，企业已实现全年整体盈利，收入来源主要包括安防智能视频、金融、手机移动互联网等，与中国移动、华为、小米等多家公司开展合作。
因为这些产业包括金融、安防、银行等各个领域都需要有人脸识别的技术。
我举个例子，比如讲互联网服务里面，刚才讲的支付宝包括我们的手机里面都需要人脸识别的功能。
旷视科技也是中国比较知名的一家计算机视觉公司，成立于2011年，在人脸识别领域达到了世界领先，先后完成了4轮融资共计6000万美金，现估值2亿美金。
大家可以看一下，这张图是旷视科技从2011年到目前，6年时间中的发展历程。
其中最主要的是2012年Face++人脸识别云平台上线，这个Face++人脸识别已经成为了世界上最大的人脸识别技术平台，并且以最简单易用的云服务方式将人脸识别技术提供给广大企业和开发者。
3.芯片和硬件
芯片和硬件方面主要讲的是人工智能芯片，大家可以看一下，比如高通、因特尔、英韦达这些国外的公司，其实都在推进人工智能芯片的研究；
国内像寒武纪、深鉴科技都在推进人工智能芯片的研究。
寒武纪是全球智能芯片领域的先行者，目的是打造各类智能云服务器、智能终端以及智能机器人的核心处理器芯片。
全球第一个成功流片并拥有成熟产品的智能芯片公司。
2016年世界互联网大会上，寒武纪发布了一个人工智能芯片，这是世界上首款模拟人脑神经和突触的深度神经元网络处理器，性能非常强大，每秒可以处理160亿个神经元和超过2万亿个突触。
华为在2017年的时候在柏林的国际消费电子展上发布了最新的麒麟970芯片，世界上首款带了专用人工智能的手机芯片，大家可以看一下这个芯片的参数，它的性能都是比较好的。
4.智能机器人
最近几年来，随着中国制造2025的推进，工业机器人中服务型机器人市场比较大，由于工业发展和智能化生活的需要，目前国内智能机器人行业的研发主要集中在家庭机器人、工业机器人以及智能助手三个方面，这里可以看一下，在家庭机器人、工业机器人、智能助手等领域国内和国外知名的公司。
大家可以看一下，机器人领域其实除了中美两国之外，像日本、德国、瑞士、丹麦等国家都有一些比较知名的机器人公司，这些公司的机器人在工业领域用的比较多。
5.智能医疗
医疗是个复杂的领域，涉及到各个方面，人类目前的研究还是未能完全深入，人类对自身的了解还处在一个非常粗浅的阶段。
在这种情况下，人类要提高医疗智能水平，必须利用人工智能来提高深度学习，加深对人的了解。
国内做医疗智能的公司也比较多，提高人的健康水平是未来的一个大趋势，所以好多企业也非常注重在这方面的投资。
国内有做医疗机器人的企业，有做医疗解决方案的企业，有做生命科学的企业，比较知名的企业有华大基因、碳云智能、阿里健康等。
碳云智能公司成立于2015年10月，希望建立一个健康大数据平台，运用人工智能技术处理这些数据，帮助人们做健康管理。
碳云智能的数据主要来自两方面，一部分是靠自己的技术技能获取，一部分是靠合作伙伴获取。
获取的有基因数据、微生物数据等，健康大数据对药品的研发、临床的诊疗治疗都有很大的用处。
6.金融
金融领域人工智能的需求是非常迫切的，因为金融领域数据的处理量比较高，随之各种各样的金融犯罪会发生。
在金融犯罪发生时，简单地用统计的方法，大家是挖掘不出来比如一些洗钱行为，但是通过人工智能关联挖掘分析等手段，可以把一些违法犯罪的事情挖掘出来。
比如国内一家做互联网金融的企业发现一些客户在洗钱，但是它洗钱不是一下子就转出好多钱出去，每次都转较少的钱，但它每天都在转，根据前后关联分析，大家可以通过人工智能的手段，关联分析挖掘出这个洗钱的金融行为。
人工智能在金融领域的应用不光是用在金融平台的治理，更多是在投资顾问、金融监管、风险防控等领域，Wealthfront、Betterment、MoneyonToast等公司均成功将人工智能引入投资理财，目前智能顾问已掌握大量资产。
第一个以人工智能驱动的基金Rebellion成功预测了2008年股市崩盘，并在2009年给希腊债券F评级，通过人工智能，Rebellion比官方降级提前一个月。
另外，掌握900亿美金的对冲基金Cerebellum，使用人工智能技术从2009年以来一直处于盈利状态。
蚂蚁金服旗下的一站式理财平台“蚂蚁聚宝”宣布升级为“蚂蚁财富”，并正式上线“财富号”，全面向基金公司、银行等各类金融机构开放，跟“财富号”一起，蚂蚁金服还首次宣布向金融机构开放最新的AI（人工智能）技术。
AI的能力将从“理解用户”、“优化投资策略”和“用户与金融产品匹配”三个层面助力金融机构。
AI可以结合一个人的大量真实行为，结合投资心理学、行为金融学等很多理论去综合研判，理解用户。
AI更重要的能力，是通过丰富的产品特征与复杂的算法进行产品与用户之间的匹配。
金融机构自运营以及应用AI技术的最大意义在于，金融机构不再是拼渠道、拼价格，而是感知每个人的具体需求，推出千人千面、个性化的智能服务。
这里讲了AI针对不同的人提供不同的金融服务，这也是需要提供个性化的服务，个性化的服务要求你必须具备金融大数据的挖掘能力，通过这些人工智能技术可以更深度的理解深度理解用户优化投资策略。
7.智能驾驶
智能驾驶目前发展的是无人驾驶，无人驾驶最出名的是谷歌、XX。
前段时间网上有一个新闻说深圳公交车开始无人驾驶，其实这是一个假新闻，这个无人驾驶主要是指辅助驾驶，更多的是由驾驶员坐在里面的。
无人驾驶汽车的发展将是汽车工业的一次新的革命，将推动汽车工业进入全新的发展时代，对汽车工业产业结构、组织方式、服务模式、全球布局和竞争格局都将产生重大而深远的影响。
人工智能技术在企业领域的发展对汽车产业都会产生很大的影响，包括对它的产业结构、组织方式、服务模式，无人驾驶汽车上路了之后可以想象，对现有的汽车公司，谁能先让无人驾驶汽车上路，未来它将有很大的市场，这也是谷歌XX等一些互联网公司以前不是做汽车的，但是它们应用了它们的信息技术，包括云计算、大数据、物联网等方面的技术优势，大力推动无人驾驶汽车。
因为他们看到汽车作为一个新的终端，未来是推进互联网服务的一个主要智能终端，所以他们非常希望能够抢占这个智能终端。
这里可以看一下国外无人汽车驾驶阵营，国内外已经有好多企业做无人驾驶汽车。
Waymo是谷歌专设做无人驾驶汽车的公司，特斯拉Tesla等公司都在做智能汽车。
当然它们有的不是做无人驾驶汽车，更多的是做辅助驾驶，比如说像特斯拉之类的。
另外咱们可以看一下XX的阿波罗计划4月19日，在上海车展上XX宣布了一项名为“Apollo（阿波罗）”的新计划，即XX将向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个开放、完整、安全的软件平台，帮助他们结合车辆和硬件的系统，快速搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统。
Apollo项目将提供一套完整的软硬件服务的解决方案，包括车辆平台、硬件平台、软件平台、云端数据等四大部分，是一套完整的可提供下载的框架。
这里可以看一下，阿波罗平台的整个框架结构。
8.垂直应用
垂直领域，比如在自动驾驶、机器学习等一些领域的公司，你如滴滴、今日头条、地平线机器人，它们这些产品里面已经有了大量的人工智能技术，今日头条是一家以人工智能和机器学习做内容的技术公司。
它是一家技术公司，但是它做内容，而且对用户体验是做的非常好。
主要原因是在于它将人工智能技术跟内容结合起来，为用户提供了个性化的服务。
根据TrustData发布的数据显示，2015年10月，今日头条平均用户每日打开时长为41.8分钟，而网易新闻、凤凰新闻打开的时间远远不如今日头条。
今日头条作为一款个性化信息推荐引擎产品，是国内最早一批把人工智能结合到移动应用场景中的产品，把算法、工程、产品、运营这几个方面在应用层面结合，利用人工智能推荐算法提升信息分发效率。
2016年成立了专注于人工智能的头条实验室。
可以说最近两年来，今日头条发展相当快，尤其是它的广告业务收入，不是百分之几十的增长，都是百分之几百的增长，这也得益于它的技术的优势。
它的技术优势更主要在于智能化的推荐，这个智能化的推荐核心技术就是人工智能技术。
9.机器学习
阿尔法狗和阿尔法元都是美国谷歌收购的一家DeepMind的公司做的产品。
这里讲全球几大知名的机器学习公司，人工智能有感知智能和认知智能，机器学习更多是认知智能。
感知智能主要是指识别，比如语音识别、语义识别、图像识别。
机器学习是在识别的基础上进行思考，让它不断地能够通过神经网络各种技术手段，不断地能够思考出新的东西，能够自我学习，能够自我提升。
DeepMind，是由人工智能程序师兼神经科学家戴密斯•哈萨比斯（DemisHassabis）等人在2010年联合创立，是前沿的人工智能企业。
2014年1月，谷歌计划斥资4亿美元收购人工智能初创企业DeepMind。
2016年3月，DeepMind公司开发的AlphaGo程序以4：
1击败韩国围棋冠军李世石，成为近年来人工智能领域少有的里程碑事件。
可以说阿尔法狗掀起了全球产业界对于人工智能的狂热，让大家看到了机器学习的技术有很大的提升空间，可以越来越代替人。
当前AlphaGo专注于棋赛发展，未来还将应用于医疗诊断，或投入无人驾驶等领域。
当然阿尔法狗刚开始主要是专注于围棋领域，但是它有这种自我思考，自我学习的能力，尤其像阿尔法元它有无师自通的能力，这样的话在各个领域的应用都有广泛的前景。
另外，谷歌DeepMind利用人工智能技术来优化改进能源管理，用机器学习来管理数据中心，该算法帮助数据中心减少40%冷却系统的耗电量，相当于整体的15%。
阿里“NASA”首个重磅武器：
机器学习平台PAI2.0。
阿里巴巴董事局主席马云在内部启动代号为“NASA”的计划，面向未来20年储备核心科技，机器学习、物联网、生物识别等领域，智能化领域被放在突出位置。
阿里“NASA”计划的研发成果都将通过阿里云对外输出，成为创新者的强大技术后盾。
2017年3月，阿里云在云栖大会上正式发布机器学习平台PAI2.0，相比1.0版本，PAI2.0有多项重大更新，除增加了100余种算法外，更重要的是对一些框架的全面兼容。
另外，它是一个开源，有丰富的算法库。
谢谢观看!
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