未來10年，中國人工智慧產業全景前瞻
過去五十年中，人工智慧從理論基礎與演算法基礎逐步走向應用，對計算力的要求也從數值計算轉向智慧推演，但在人工智慧產業的漫漫征途中，這僅僅只是跨出了第一步。
資料來源、軟體框架、算力等基礎設施正在不斷拓展人工智慧演算法的開發場景。在不同研究學派的理念之下，正在不斷拓寬人工智慧演算法和Al技術的能力邊界，實現“Al+行業”的快速部署。人工智慧正在逐步影響現實世界的生活與工作的方方面面。
未來10年，
人工智慧產業各層面又會發生怎樣的變化呢？
01
人工智慧產業基礎層
1、類腦晶片代表了晶片發展的十年趨勢
智慧晶片通常指標對人工智慧演算法做了加速設計的晶片。
GPU、FPGA和ASIC是延用傳統馮·諾依曼架構，儲存與計算在空間上分離，計算機每次進行運算時需要在CPU和記憶體這兩個區域往復呼叫，頻繁的資料交換導致處理海量資訊效率很低且功耗高，
十年間將達到架構瓶頸。
類腦晶片在架構上模擬人腦的神經突觸傳遞結構，眾多的處理器類似於神經元，通訊系統類似於神經纖維，基於微電子技術和新型神經形態器件的結合，突破了馮·諾依曼架構瓶頸，實現儲存與計算的深度融合，大幅提升計算效能、提高整合度、降低能耗。相對於傳統晶片，類腦晶片在功耗和整合度上的優勢明顯，在後摩爾時代有非常寬闊的應用前景，
或將成為未來海量資料處理的基礎硬體。
2、智慧感測器加速人工智慧的發展
人工智慧結合了多種先進技術，賦予了機器學習、採納、決策的能力，給予他們全新的功能。依賴於神經網路、專家系統、自組織系統、模糊邏輯和遺傳演算法等技術，人工智慧技術將感測器應用領域擴充套件到了很多其他領域，其中一些領域需要對感測器資訊進行解析和處理，例如裝配、生物感測器、建築建模、計算機視覺、切割工具診斷、環境工程、力值感測、健康監控、人機互動、網路應用、鐳射銑削、維護和檢查、動力輔助、機器人、感測器網路和遙控作業等。憑藉靈活性、可重新配置能力和可靠性，全新的系統裝置在越來越多的任務中表現出超過人類的效能，將逐漸加速進入工業領域及其他生產工作的方方面面。
人工智慧技術具有最低的計算複雜度，可以應用於小型感測器系統、單一感測器或者採用低容量微型控制器陣列的系統。由此，將許多微型電子處理器和感測器整合到日常物品中，使其智慧化，共同構建出一個智慧環境、與其他智慧裝置通訊以及與人類互動。
人工智慧憑藉感測器帶來的廣泛資料來源，將加速自身的最佳化和迭代。
02
人工智慧產業技術層
1、環境資源的有效利用和突破
機器學習關注如何用計算的方法模擬類人的學習行為，從歷史經驗中獲取規律（或模型），並將其應用到新的類似場景中。機器學習的最新進展是由新的學習演算法和理論的發展以及線上資料和低成本計算的持續爆炸所推動的。但機器學習領域還很年輕，它仍在迅速擴充套件。
一個主要趨勢是關於機器學習演算法執行的環境（計算體系結構）。而經典的機器學習系統涉及在一臺機器上執行的單個程式，現在機器學習系統通常部署在包含數千或上萬個處理器的體系結構中，而並行和分散式技術以及通訊限制成為了焦點技術難題。
機器學習研究人員正越來越多地將環境中的不同資料間的關係形式化，旨在設計在各種環境中都可證明有效的演算法，明確正確的使用者表達和資源控制之間的權衡。
遷移學習和分散式學習沿著對環境資源的有效利用和突破進行開發。
遷移學習的目的是把為源任務訓練好的模型遷移到目標任務中，幫
助新任務解決訓練樣本不足等技術挑戰。很多學習任務之間存在相關性，因此從一個任務中總結出來的模型引數可以對解決另外一個任務有所幫助。遷移學習目前是機器學習的研究熱點之一，還有很大的發展空間。
分散式技術是機器學習技術的加速器，能夠顯著提高機器學習的訓練效率、進一步增大其應用範圍。
2、實現無監督機器學習
對偶學習是一種新的學習正規化，其基本思想是利用機器學習任務之間的對偶屬性獲得更有效的反饋/正則化，引導、加強學習過程，從而降低深度學習對大規模人工標註資料和監督的依賴。
元學習（Meta Learning）是近年來機器學習領域的一個新的研究熱點。字面上來理解，元學習就是學會如何學習，重點是對學習本身的理解和適應，而不僅僅是完成某個特定的學習任務。也就是說，一個元學習器需要能夠評估自己的學習方法，並根據特定的學習任務對自己的學習方法進行調整，是自動化機器學習的重要構成。
傳統的深度生成模型由於最大化機率似然，模型更傾向於生成偏極端的資料，影響生成的效果。對抗學習透過產生對抗樣本或者對抗模型來加強模型的魯棒性，提高資料生成的效果。
可解釋的機器學習（Explainable Al）是機器學習研究由線到面的關鍵一步，當前的機器學習仍處於黑箱技術階段，輸入資料的關聯性無法解釋因果關係。尤其在醫療、核工業和航天領域應用中，機器學習的可解釋性意味著可靠性和可用性。
3、語音與視覺等模態相互融合
隨著人工智慧的智慧化程度提升，語音、影象、影片等模態將趨於融合，語音視覺化將成為可能。
深度學習神經網路的引進使語言模態、文字模態、影象模態、影片模態的編碼和解碼可在同一個深度學習框架下統一執行，不同模態的物件可被同一模式編碼與解碼，同一模式的編碼與解碼可使不同模態物件隨意融合，語音分析結果可與影象分析結果結合應用。
語音助手將可模擬人類的語言認知過程，將語音和視覺同時作為語音理解源，不僅透過聲音來獲取資訊，同時還用眼睛觀察說話者口型、表情的變化，將資料多維度融合以實現人工智慧從感知轉變為認知。
4、模型壓縮實現演算法輕量化和低成本化部署
由於深度學習模型引數量、計算量大，模型在計算資源受限的端側裝置上的嵌入式系統部署難，故需要對傳統深度學習的方法進行調優。
模型壓縮包括網路剪枝、權值量化、共享權重、霍夫曼編碼、知識遷移淺層網路等方式，對神經網路模型進行無精度損失的壓縮。
在保證模型的高準確度後，如何用更少的硬體成本提供低時延、低功耗、低成本的模型服務決定了應用的未來。
5、端、邊、雲多方協同
人工智慧專用晶片與智慧感測器的發展，大幅提高了端側裝置的計算資源容量。同時，模型壓縮後的人工智慧演算法支援輕量化和低成本化部署。
終端裝置開始內建嵌入深度學習演算法，可以對採集的資料進行實時處理實時應用。邊緣層作為智慧終端最近的上層協同節點，實現對端側上報的資料樣本完成動態增量學習。邊緣層按需將高質量結構化的資料及分析結果傳回雲端，透過全域知識模型作為協作模型，雲端利用協作生成的軟標籤幫助模型建立舊類間的潛在關係，實現增量訓練中對舊類識別任務的進一步鞏固和精度提升，全面提高計算效率和反應速度。
03
人工智慧產業應用層
1、人工智慧商業化應用加速落地
Al+行業正在聚焦多元化的應用場景，不同產業及領域的智慧化轉型將大規模提高人工智慧的使用者基數為人工智慧領域的發展提供巨大的空間，並逐漸向其他相關產業輻射。
金融服務、電信、汽車裝配、能源等高科技領域是當前人工智慧應用範圍最為廣泛和領先的，引領人工智慧行業相關應用層產業迅速發展。
交通、醫療、金融、安防等領域的人工智慧商業化應用正在加速落地，隨之人工智慧擁有大規模高質量的使用者基礎，給其餘相關產業的智慧化轉型帶來巨大空間。
2、自動駕駛技術向完全自動化方向發展
自動駕駛的終極目標是在目前的開放交通環境中完全可用，實現這個目標需要在車輛本身和交通環境適應性改造方面同步進行。而在實現完全自動化的程序中，需要考慮四大問題來論證自動駕駛在開放交通環境應用的可行性∶便利性、安全性、可靠性以及法律/道德責任。
“車聯網”將驅動汽車軟體化的發展，隨著汽車內飾部件的電子化，汽車將成為互動應用不可忽視的終端，包括辦公和娛樂。自動駕駛技術在物流行業和出行服務行業的應用將大大降低運營成本，或將催生全新的產業模式。隨著逐步過渡到完全由無人駕駛運載器構成的交通網路，期間傳統的交通訊號系統和城市道路規劃將重新設計，最大化通行效率。
*報告方頭豹研究院，公號“前途資料服務”，APP“前途”，瞭解更多“人工智慧行業”相關行業報告，
《未來50年系列：中國人工智慧產業全景前瞻》
《全球人工智慧科技創新TOP50》
《人工智慧企業案例報告大疆創新》
《人工智慧指數2021年度報告》
《電信行業人工智慧應用白皮書》
《人工智慧賦能安全應用案例集》
《推動人工智慧發展：駕馭風險，攻克難關》
《清華-人工智慧發展報告（2011-2020）》
《人工智慧行業中國成長型AI企業研究報告》
《2021年中國人工智慧基礎層行業發展研究報告》
《2021年中國人工智慧醫學影像企業發展報告》
《2021全球人工智慧教育落地應用研究報告》
《人工智慧系列報告：中國AI企業的困局與突破》
《2021年中國人工智慧市場發展現狀與競爭格局剖析》
《中國人工智慧+醫療與生命科學行業研究報告》
《人工智慧金融應用評價體系研究報告》
《2021年光網路人工智慧AI應用白皮書》
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