中国ai技术的发展 ai视觉检测技术

我国人工智能的发展现状

人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层。基础层是人工智能产业链的基础，为人工智能提供算力支撑和数据输入，中国在此领域发展时间较短，基础层发展较为薄弱。目前，中国的人工智能企业主要集中在北京、广东、上海和浙江，北京的人工智能发展已经步入快车道。

人工智能产业链全景梳理：基础层发展薄弱

基础层主要提供算力和数据支持，主要涉及数据的来源与采集，包括AI芯片、传感器、大数据、云计算、开源框架以及数据处理服务等。技术层处理数据的挖掘、学习与智能处理，是连接基础层与具体应用层的桥梁，主要包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。应用层针对不同的场景，将人工智能技术进行应用，进行商业化落地，主要应用领域有驾驶、安防、医疗、金融、教育等。

近年来，人工智能在技术与应用方面取得了巨大的进展，在国际上具备了一定的竞争力，但是基础层的薄弱仍然是限制中国人工智能发展的关键因素。中国在在基础层发展时间较短，较落后于国际先进水平。长期以来，中国的芯片大部份依赖进口，计算力方面的基础薄弱，且开源框架受制于国外AI巨头。

基础层的人工智能算力发挥着越来越重要的作用， AI芯片作为人工智能产业发展的核心，将迎来巨大的发展机遇。目前，中国人工智能芯片优秀企业有寒武纪、华为海思、中星微、西井科技、地平线、富瀚微、四维图新、瑞芯微、深鉴科技等。

人工智能产业链区域热力图：北京AI发展步入快车道

根据公开资料整理人工智能优秀企业区域分布热力地图如下，可见，我国人工智能产业链重点企业集中于北京、广东、上海、浙江等地区。

北京作为中国集聚人工智能企业最多的区域，其人工智能产业的链条已经比较完善，覆盖了整个产业链环节，且在产业链的重点细分领域均出现了行业龙头企业。其中，基础层中传感器的行业龙头京东方科技，AI芯片的行业龙头中星微电子、寒武纪、地平线、四维图新等，云计算的百度云、金山云、世纪互联等，数据服务的百度数据众包、京东众智、数据堂等;技术层的机器学习龙头百度IDL、京东DNN等，计算机视觉的商汤科技、旷视科技等，自然语言处理的百度、搜狗、紫平方等，语音识别的出门问问、智齿科技等;应用层的人工智能重点企业也涉及了各个领域。北京正在逐步形成具有全球影响力的人工智能产业生态体系。

——更多数据及分析请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

如何加速中国人工智能的发展

据报道，经过几十年的科研探索和前期布局，人工智能现已成为活跃在科技领域的核心力量，也成为国家间科技竞赛的新战场，中国人工智能发展还面临着顶层设计不够、人才储备不足等制约因素。

报道称，专家表示加速中国人工智能发展应将发展人工智能作为国家重大战略，把握机遇，明确人工智能科技投入的国家目标，协调各相关机构根据其职责、能力等确定发展重点，规划发展路线。

与此同时促进不同研究领域企业的协调合作，在传统企业发展中引入人工智能技术，同时鼓励传统企业以多种形式对人工智能的研究提供资金支持，促进人工智能在各个行业的广泛应用，制定国家战略和路线图，加强顶层规划设计。

最后克服“企业数据和院校算法脱节”的产业发展瓶颈，引导科研人员兼顾应用场景和研究成果可行性，并采取措施保证科研成果孵化成产品的通道畅通，开通绿色通道，加快孵化速度，弥补中美之间从科研到产品的发展差距。

希望中国人工智能技术可以取得更大的进步！

AI芯片,中国的AI技术在世界上是怎样的水平

从去年开始，人工智能再次迎来了发展历史上的“大年”，资本、人才竞相追逐，企业、应用遍地开花。但随之而来的质疑声音也不断增多：中国AI技术在国际上处于什么水平？大火的AI背后究竟有多少泡沫？AI高速发展的人才短板如何补齐？我们所担忧的伦理、隐私安全会不会被突破防线？

在中国新闻社旗下财经新媒体中新经纬3月28日即将举办的第五届财经中国V论坛上，这些问题您都会找到答案。当天，10余位业内专家将齐聚一堂，共同探讨人工智能的现实与图景。

中国新一代人工智能发展战略研究院首席专家、南开大学滨海开发研究院院长刘刚向中新经纬介绍，人类历史上共有三次人工智能热潮。第一次人工智能热潮以1956年达特茅斯会议为起点，提出要用人工智能替代人智能。第二次人工智能热潮大概起始于20世纪70年代末，神经网络算法备受追捧。当前这次人工智能热潮兴起，则是因为大数据技术的快速发展。

“发展人工智能有三个要素，分别为数据生态、计算能力和算法。现在来看，我们国家的算法同发达国家相比是滞后的，但数据生态和计算能力是走在国际前沿的。尤其是在应用层面，我们是走在前面的。”刘刚说。

清华大学软件学院副教授李春平对中新经纬表示，整体来说，这两年中国人工智能技术发展的比较快，首先国家比较重视，已经提升到国家战略层面上。应用方面的发展势头也很好，在制造业转型和产业升级上的技术应用非常广泛。但是和发达国家相比，我国的人工智能基础理论研究层面还是有些滞后。

对于当前对AI泡沫的质疑，DCCI互联网研究院院长刘兴亮在接受中新经纬采访时表示，当前这波人工智能热潮确实存在一定的泡沫和虚火，但并没有人们担心的那么严重。“人工智能现在还处在正常的发展阶段，新东西出来以后，人们一窝蜂扑上去可以理解。尤其是对于投资界来说，他们有不成文的规定，新方向一定是不能错过的。”他说。

刘刚也表示，任何一项技术在刚出现时都伴随着泡沫，泡沫实际上有助于这个行业的初期发展。AI行业目前就处于这种震荡期，我预想它会逐渐收敛，投资也会走向理性。

资料图来源：中新网

针对AI行业存在的人才缺口问题，李春平认为，从人才培养上来说，目前人工智能只属于计算机科学中的一个学科部分，短期内人才培养要达到行业需求还有一段距离。他同时也指出，包括清华大学在内的高校正在加大培养力度，学生的理论素质和工程能力也很不错。

刘刚则认为，目前人才的培养还很难适应行业发展的需求。“我们的教育总是滞后于产业，往往是产业走在前面，需要哪些知识和人才再反馈回高校，然后学校再培养。这就造成了现在很多人工智能企业在扩张过程中必须兼并公司才能获得人才。但也能看到，高校正在加强这方面的规划，可以预见的是相关人才会很快填补市场空缺。”

除了人工智能领域的人才缺口，人工智能可能带来的就业、隐私保护等问题也是业界关注的焦点。刘刚指出，每次出现技术变革的时候，人们都会思考这个问题，尤其是AI的发展最终会导致失业的说法更是增加了人们的恐惧。“我认为没必要过多担心。”他进一步举例说，农业时代的人口其实很少，20世纪50年代后人口爆发，但那时候技术也在飞快进步，所以人口增长和技术进步其实是正相关的关系。再比如，机械制造出现以后，也有人担心这会使人变懒退化，但实际上也没有。“这里面可以总结出来的规律是技术的出现不会使人丧失劳动能力，因为我们有更多时间去从事更高级别的活动。”

李春平则认为，人工智能和大数据结合较为紧密，涉及到信息安全和隐私保护，在这些领域也需要制定一些相应的法律法规来予以约束，确保技术能够得以正确利用。