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中國人工智能技術及應用研究報告

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2019 年 04 月

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《中國人工智能技術及應用研究報告》簡介:

  近年來人工智能技術和產業迅速發展,在計算機視覺、智能語音等應用領域出現了一批較為成熟的產品和應用,并逐漸開始像水電煤一樣賦能于各個行業。深度學習是本輪人工智能發展熱潮最重要的推動力,圍繞深度神經網絡實現的計算硬件和軟件工具不斷發展,支撐了各類基礎技術和應用的能力的不斷提升,進而帶動各類人工智能產品和服務的發展。
 
  本報告首先分析了當前人工智能的政策和產業發展現狀,詳細論述了基于深度學習的人工智能技術、支撐軟硬件體系和產品的發展現狀,并基于目前廣泛討論的各類問題提出了未來人工智能的發展趨勢。
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《中國人工智能技術及應用研究報告》目錄:

一、人工智能發展概述
  1.1 人工智能技術流派歷史簡析
  1.2 全球人工智能產業發展概覽
    1.2.1 全球人工智能產業快速發展
    1.2.2 我國人工智能技術進展顯著
    1.2.3 我國人工智能產業進入發展快車道
  1.3 我國人工智能發展的政策環境分析
    1.3.1 國家人工智能政策簡析
    1.3.2 地方人工智能政策

二、基于深度學習的人工智能技術現狀
  2.1 深度學習技術體系總覽
  2.2 深度學習算法發展概況
    2.2.1 算法的主要任務
    2.2.2 出現各類新的算法
  2.3 軟件框架是工程實現的核心
    2.3.1 開源軟件框架百花齊放各具特點
    2.3.2 巨頭以開源軟件框架為核心打造生態
  2.4 編譯器解決軟硬件的適配問題
    2.4.1 網絡模型編譯器解決芯片和框架間適應性問題
    2.4.2 中間表示層解決模型可移植性問題
  2.5 計算芯片提供算力保障
    2.5.1 深度學習對計算芯片的需求
    2.5.2 典型深度學習計算芯片的現狀
  2.6 大量數據解決算法模型的基礎資源不足的問題

三、基于深度學習的典型技術基礎應用
  3.1 智能語音技術改變人機交互模式
    3.1.1 智能語音技術概述
    3.1.2 智能語音技術的應用方向
    3.1.3 智能語音產業發展情況及典型場景概述
  3.2 自然語言處理成為語言交互技術的核心
    3.2.1 自然語言處理技術概述
    3.2.2 自然語言處理技術的應用方向
    3.2.3 自然語言處理產業發展情況及典型場景概述
  3.3 計算機視覺技術已在多個領域實現商業化落地
    3.3.1 計算機視覺技術概述
    3.3.2 計算機視覺技術的應用方向
    3.3.3 計算機視覺產業發展情況和典型場景概述

四、人工智能技術存在的問題與趨勢展望
  4.1 當前人工智能技術存在的問題概述
  4.2 人工智能發展趨勢展望
    4.2.1 基于深度學習的人工智能技術發展趨勢
    4.2.2 人工智能基礎應用趨勢
    4.2.3人工智能產業發展趨勢

五、總結

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《中國人工智能技術及應用研究報告》圖表目錄:

圖目錄
  圖1 全球人工智能企業分布
  圖2 全球/中國人工智能企業增長趨勢
  圖3 全球人工智能投融資規模
  圖4 全球人工智能專利申請量
  圖5 中國主要省份人工智能企業數量
  圖5 國內典型企業投融資金額
  圖7 各省、自治區、直轄市政策梳理
  圖7 基于深度學習的人工智能技術應用架構圖
  圖8 生成對抗網絡計算流程與結構
  圖9 遷移學習
  圖10 語音識別技術發展歷史
  圖11 語音識別技術框架圖
  圖12 自然語言理解技術發展歷史
  圖13 計算機視覺識別發展歷史

表目錄
  表1 國務院和各部委與人工智能相關政策梳理
  表2 人工智能主要算法分類
  表3 人工智能新算法不斷提出
  表4 NNEF及ONNX的主要差別對比
  表5 計算芯片分類
  表6 CPU和GPU差異對比
  表7 FPGA和ASIC差異對比
  表8 全球部分人工智能公共數據集梳理情況

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