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    全球人工智能產業進入高速發展階段
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    作為新一輪科技革命的核心技術,人工智能正成為科技創新和經濟發展的重要驅動力。各國將人工智能上升至國家戰略層面,加強人工智能頂層設計和統籌規劃。產業界不斷探索人工智能在多領域的應用落地,挖掘人工智能技術潛力。在政策和市場的雙重驅動下,人工智能產業進入高速發展階段,技術紅利快速釋放,研發成果不斷涌現,應用場景持續拓展。

    人工智能持續升溫

    全球范圍內涌現大批人工智能企業,對外提供人工智能產品服務、解決方案,對內依托人工智能技術驅動企業發展。中國信通院數據研究中心監測數據顯示,截至2022年7月底,全球人工智能企業超23000家,半數企業是2017年及之后成立的初創企業。從人工智能技術發展趨勢看,整體產業處于發展早期。而從資本市場看,產業已提前進入資本兌現期。2021年超過40家以人工智能為核心業務的企業進行IPO上市。2022年上市潮仍在延續。

    資本對于人工智能產業關注熱度不減,人工智能投融資規模持續擴大。2021年全球人工智能風險投資金額達274億美元,同比增長近一倍。C輪以上成熟期項目融資金額占比顯著提升。2022年上半年全球范圍內政治經濟環境的不確定性加劇,人工智能融資規模同比下降三成但仍保持高位,資本則更多地轉向成長期項目尋求機會。醫療、交通仍是最受關注的垂直領域。醫療領域的藥物研發、輔助診療、健康管理和基因技術是主要的產品研發與資本投入方向,各細分領域國內外企業近期均有獲投。交通領域的自動駕駛熱度不減,國內企業“百花齊放”,滴滴沃芽、智加科技、馭勢科技、文遠知行、小馬智行等近期獲得數億美元投資。一批技術創新能力強的初創企業也獲得關注,例如Wayve、helm.ai等企業探索創新模式,Metropolis、鑒智機器人等企業深耕自動駕駛成像和3D理解等關鍵問題。

    在科研創新方面,全球人工智能論文發表量和專利申請量都呈快速增長態勢。2011年至2022年3月底,全球人工智能論文總量達90萬篇,高水平論文超7000篇,專利申請總量達70萬件,授權總量達21萬件。從研究內容看,近兩年研究重點包含人工智能在新冠肺炎疫情中的應用、計算機視覺、人工智能與ICT領域結合、優化和預測算法等。計算機視覺、語音語義等領域的細分任務算法模型得到進一步優化,圖像分類、語義分割、物體識別、問答、語言建模、關系抽取等主要任務中均有百余甚至千余個模型算法參與測試,并在多個核心數據集上刷新了SOTA結果。

    人工智能基礎設施蓬勃發展,相關產品和服務不斷創新升級,優化人工智能技術應用效果,降低使用門檻。算力方面,芯片新架構和新型計算不斷涌現,以應對大模型帶來的高額成本和計算量的挑戰。英偉達在2022年發布基于Hopper架構的H100芯片,性能相比A100實現大幅提升。在光子芯片領域,臺積電、GlobalFoundries等企業陸續推出硅光子集成技術或平臺。數據方面,隨著數據資源爆發式增長和“以數據為中心的人工智能”受到學術界與產業界的廣泛關注,數據采標、合成等數據服務快速增長。開放平臺方面,頭部企業正在構建包含算力、數據集和模型等核心要素的全棧式人工智能一體化平臺,從底層硬件、云原生架構、框架工具、訓練平臺、技術服務等方面對人工智能技術的開發及部署進行整合,低代碼/無代碼的部署方式及各類預訓練模型的提供降低了人工智能技術的使用成本。

    國家級戰略規劃不斷涌現

    人工智能應用于社會生產生活的眾多領域,推動基礎科學創新和新產品新業態的研發推廣。在金融領域,人工智能技術已經應用于行業的前臺、中臺、后臺全過程,涵蓋了風控、投資、欺詐檢測和財務決策的方方面面,金融領域已成為人工智能技術應用最為成熟和廣泛的細分市場之一。在醫療領域,人工智能技術應用前景廣闊,主要應用方向有醫療服務、健康研究和藥物研發、衛生系統管理和規劃、公共衛生和監督。隨著近年獲批的人工智能醫療器械數量快速增長,以及人工智能藥物研發取得重要突破,人工智能在醫療領域的應用愈發深入。在交通領域,自動駕駛商業化進程加速,多家企業在美國獲得路測牌照和商用許可,無人出租、無人卡車、無人公交和無人配送等多場景開展試運營。在制造領域,人工智能技術應用于生產制造過程以及供應鏈管理,亞馬遜、微軟、谷歌、IBM等企業的工業云平臺進一步推動了制造業的數據匯聚和人工智能技術的使用。在零售領域,除了人臉識別和支付管理,新零售、線上線下結合、會員管理和預測、C2M、智能設計等場景也成為人工智能應用的熱點方向。

    隨著人工智能應用的不斷滲透,主要國家相繼出臺人工智能相關戰略和規劃文件,加快人工智能基礎設施建設,推動人工智能技術創新和應用普及。美國通過立法和行政命令制定了國家人工智能戰略,在2021年進一步加大了人工智能領域的政府預算,并成立國家人工智能研究資源工作組,籌備建設國家人工智能資源云平臺,以構建多方協作的開放合作研究生態,縮小計算鴻溝,并加強以數據為中心的網絡基礎設施建設。中國發布一系列政策文件,從技術標準、融合應用、創新示范和安全倫理等方面對人工智能產業進行規劃?!笆奈濉币巹澲胁季秩斯ぶ悄芑A設施,提出構建新型算力生態體系,支持建設包括公共數據資源庫、標準測試數據集、云服務平臺等在內的人工智能基礎數據平臺。歐盟委員會于2021年通過了《人工智能法》提案,制定了人工智能系統的開發、投放市場和使用的統一規則。提出超過40億歐元的“數字歐洲計劃”以支持高性能計算和量子計算、數據資源和云基礎設施建設。同時作為歐洲超級計算機建設計劃的EuroHPC JU和開發用于極端規模計算的微處理器計劃EPI正在推進。

    人工智能技術已成為涉及國家發展和安全的基礎核心領域,各國加快推進人工智能人才規?;囵B體系。美國以“全方位培養一批多元化、有倫理素養的人工智能隊伍,維持美國領導地位”為目標,依托高校進行人工智能人才培養,加大政府科研經費投入,擴大公私合作關系,支持政府、高校、研究機構合作,并借助開源社區加強人才培訓。中國多項政策涉及人工智能人才培養體系的布局及實施。2018年—2021年我國共有440所學校開設人工智能專業。提前完成了《高等學校人工智能創新行動計劃》中“到2020年建立50家人工智能學院、研究院或交叉研究中心”的任務。此外,我國在產學研相結合的多元人才培養模式方面持續探索,形成了多個產學研聯合培養的案例。

    來源:《人民郵電報》

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