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中国信通院:2018年人工智能发展白皮书-技术架构篇

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发表于 2018-9-9 11:13:31 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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本帖最后由 168主编 于 2018-12-13 12:08 编辑

人工智能是一种引发诸多领域产生颠覆性变革的前沿技术,当今的人工智能技术以机器学习,特别是深度学习为核心,在视觉、语音、自然语言等应用领域迅速发展,已经开始像水电煤一样赋能于各个行业。
为提升全社会对智能化重要性的认识,推动人工智能更好地融入传统行业,2018年9月6日,中国信息通信研究院与中国人工智能产业发展联盟在2018中国人工智能峰会上首次联合发布研究成果《2018人工智能发展白皮书-技术架构篇》。

白皮书选择以深度学习算法驱动的人工智能技术为主线,第一,对人工智能发展的技术历史进行了简单回顾,阐述了深度学习带动本轮人工智能产业发展的根本原因;第二,围绕算法,数据和算力的“三驾马车”,分析了机器学习算法、AI加速芯片、训练及推断数据、软件框架、编译器等基础技术的基本情况、现状和特点;第三,系统梳理了基于深度学习的智能语音,计算机视觉,自然语言理解这三大基础应用技术及其发展的现状、应用领域。第四,提出了目前基于深度学习的人工智能技术发展问题和趋势。

 白皮书选择以深度学习算法驱动的人工智能技术为主线,第一,对人工智能发展的技术历史进行了简单回顾,阐述了深度学习带动本轮人工智能产业发展的根本原因;第二,围绕算法,数据和算力的“三驾马车”,分析了机器学习算法、AI加速芯片、训练及推断数据、软件框架、编译器等基础技术的基本情况、现状和特点;第三,系统梳理了基于深度学习的智能语音,计算机视觉,自然语言理解这三大基础应用技术及其发展的现状、应用领域。第四,提出了目前基于深度学习的人工智能技术发展问题和趋势。


     中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长、中国人工智能产业发展联盟副秘书长张雪丽,在峰会白皮书发布环节正式发布《人工智能发展白皮书技术架构篇(2018年)》。

《2018人工智能发展白皮书》是中国信息通信研究院、中国人工智能产业发展联盟首次联合发布。本篇为技术架构篇,从产业发展的角度,选择以深度学习算法驱动的人工智能技术为主线,分析作为人工智能发展“三驾马车”的算法、算力和数据的技术现状、问题以及趋势,并对智能语音、语义理解、计算机视觉等基础应用技术进行分析,并提出了目前存在的问题和技术的发展趋势。后续我院与中国人工智能产业发展联盟将继续发布人工智能应用、产业和政策方面研究成果。



《2018年人工智能发展白皮书-技术架构篇》目录
一、 人工智能技术发展概述
(一) 人工智能技术流派发展简析
(二) 深度学习带动本轮人工智能发展
二、 基于深度学习的人工智能技术现状
(一) 基于深度学习的人工智能技术体系综述
1. 基础硬件层
2. 深度神经网络模型编译器
3. 软件框架层
4. 基础应用技术
(二) 算法发展趋势
1. 算法的设计逻辑
2. 算法的主要任务
3. 新算法不断提出
(三) 软件框架成为技术体系核心
1. 开源软件框架百花齐放各具特点
2. 巨头以开源软件框架为核心打造生态
(四) 编译器解决不同软硬件的适配问题
1. 深度学习网络模型编译器解决适应性问题
2. 中间表示层解决可移植性问题
3. 未来亟需模型转换及通用的模型表示
(五) AI 计算芯片提供算力保障
1. 深度学习对AI 计算芯片的需求
2. 典型AI 计算芯片的使用现状
(六) 数据为算法模型提供基础资源
(七) 高性能计算服务器和服务平台快速发展
1. GPU 服务器
2. 以服务的形式提供人工智能能力成为趋势
三、 基于深度学习的基础应用技术现状
(一) 智能语音技术改变人机交互模式
1. 智能语音技术概述
2. 智能语音产品和服务形态多样
(二) 计算机视觉技术已在多个领域实现商业化落地
1. 计算机视觉概述
2. 计算机视觉技术应用领域广阔
(三) 自然语言处理成为语言交互技术的核心
1. 自然语言处理技术现状
2. 自然语言处理技术的应用方向
四、 问题和趋势展望
(一) 主要问题
(二) 趋势展望

白皮书下载地址:  http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb ... 906443463663989.pdf

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