我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展及應(yīng)用研究

紀(jì)漢霖 黃嘉冬

摘 要：人工智能技術(shù)近幾年得到了飛速發(fā)展，根據(jù)Gartner最新發(fā)布的預(yù)測(cè)報(bào)告，2018年全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到1.2萬億美元，較2017年增長(zhǎng)70%，到2022年市場(chǎng)規(guī)模將高達(dá)3.9萬億美元。我國(guó)近年來針對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的研究主要從國(guó)家或企業(yè)層面出發(fā)，而較少以時(shí)間序列形式研究我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況。從產(chǎn)業(yè)、企業(yè)兩個(gè)維度，結(jié)合國(guó)內(nèi)外人工智能行業(yè)發(fā)展情況與相關(guān)成果，進(jìn)一步剖析我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)分類及其在各領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用情況。

關(guān)鍵詞：人工智能;產(chǎn)業(yè)發(fā)展;行業(yè)應(yīng)用

DOI：10. 11907/rjdk. 182443

中圖分類號(hào)：TP3-0文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1672-7800（2019）003-0034-05

0 引言

Atlas是谷歌旗下波士頓動(dòng)力公司研發(fā)的人形機(jī)器人。2016年2月24日，波士頓動(dòng)力公司最新升級(jí)版人形機(jī)器人的發(fā)布，對(duì)科技界產(chǎn)生了極大沖擊。新版Atlas高1.75m，重82kg，可通過身體內(nèi)部及腿部傳感器采集的位姿數(shù)據(jù)保持身體平衡，其頭上的激光雷達(dá)定位器與立體攝像機(jī)可幫助Atlas規(guī)避障礙物、探測(cè)地面狀況以及完成巡航任務(wù)等，并且其在摔倒后能夠自主站立起來，性能十分強(qiáng)大[1-3]。Atlas產(chǎn)品的發(fā)布，只是全球人工智能產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展的一個(gè)縮影，它讓人工智能這個(gè)名詞開始進(jìn)入大眾視野[4]。

國(guó)外早在1956年即首次提出人工智能概念，并開始進(jìn)行相關(guān)研究。麥卡錫首先引用人工智能一詞，并舉辦達(dá)特茅斯會(huì)議，開創(chuàng)了人工智能發(fā)展的理論先河;1965年，歐陸派哲學(xué)家德雷弗斯發(fā)表《煉金術(shù)與人工智能》一文，正式提出“人工智能”概念;1985年，Haugeland認(rèn)為人工智能應(yīng)當(dāng)模仿人類思考與行動(dòng)，其目的在于創(chuàng)造出能與人類一樣思考的機(jī)器;1995年，Bresnahan&Trajtenberg[5]提出人工智能是一種“通用目的技術(shù)”，可以被應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域;2006年，Varian Hinton[6]提出深度學(xué)習(xí)概念，從此人工智能進(jìn)入快速發(fā)展階段;2014年，Varian[7]提出大數(shù)據(jù)技術(shù)與人工智能產(chǎn)業(yè)有著密切聯(lián)系;2017年，Taddy[8]針對(duì)人工智能的一個(gè)主要分支學(xué)科——機(jī)器學(xué)習(xí)，提出機(jī)器學(xué)習(xí)讓計(jì)算機(jī)在未經(jīng)過明確編程的情況下?lián)碛袑W(xué)習(xí)的能力，并通過對(duì)大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)找出完成任務(wù)的方法;2018年，以Judea Pearl[9]為代表的一些人工智能專家認(rèn)為，如今強(qiáng)人工智能技術(shù)無法取得突破的原因在于現(xiàn)有機(jī)器學(xué)習(xí)理論未考慮因果性。

我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)比國(guó)外起步晚，但是近年來進(jìn)行了大量研究。如2015年，王曉陽[10]對(duì)人工智能進(jìn)行了批判性分析;2016年，喻家駿[11]提出將人工智能與金融領(lǐng)域應(yīng)用相結(jié)合;2016年，杜嚴(yán)勇[12]認(rèn)為只有采取切實(shí)有效的措施保證人工智能的安全性，才能使其為人類帶來福祉而不是危害;2017年，劉偉[13]指出人工智能融合系統(tǒng)是未來智能科學(xué)的主要發(fā)展趨勢(shì);2018年，李晟[16]認(rèn)為隨著人工智能的廣泛運(yùn)用，人工智能將重構(gòu)公眾的法律認(rèn)知模式，進(jìn)而重構(gòu)法律的價(jià)值導(dǎo)向等。

本文將對(duì)我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)進(jìn)行梳理，并與國(guó)外人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況進(jìn)行對(duì)比分析，以明晰我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的方向與短板，提出合理建議。

1 人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

1.1 國(guó)內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策

我國(guó)一直十分重視人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，早在1989年即召開了中國(guó)人工智能聯(lián)合會(huì)議。國(guó)家自然科學(xué)基金、“863”計(jì)劃、“973”計(jì)劃等多個(gè)重大項(xiàng)目也對(duì)人工智能與智能系統(tǒng)的發(fā)展予以支持，國(guó)家出臺(tái)的多項(xiàng)重大規(guī)劃都涉及人工智能發(fā)展。2015年，我國(guó)政府部門發(fā)布《中國(guó)制造2025》，包含的9項(xiàng)重要戰(zhàn)略任務(wù)都離不開人工智能的參與;2016年4月，工信部、國(guó)家發(fā)改委、財(cái)政部印發(fā)《機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016-2020年）》;2016年5月，國(guó)家發(fā)改委、科學(xué)技術(shù)部、工信部、中共中央網(wǎng)絡(luò)安全和信息化領(lǐng)導(dǎo)小組辦公室聯(lián)合制定了《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動(dòng)實(shí)施方案》;2016年，《“十三五”國(guó)家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》提出促進(jìn)人工智能在經(jīng)濟(jì)社會(huì)重點(diǎn)領(lǐng)域的推廣應(yīng)用;2017年7月，國(guó)務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，標(biāo)志著我國(guó)將人工智能發(fā)展上升到國(guó)家戰(zhàn)略層面;2017年12月，工信部發(fā)布《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃（2018-2020年）》，旨在促進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，提升制造業(yè)智能化水平，推動(dòng)人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。由此可見，自2016年以來，中國(guó)的人工智能政策密集出臺(tái)，在全球競(jìng)爭(zhēng)的大背景下，人工智能已上升為國(guó)家意志，未來人工智能技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化將是大勢(shì)所趨。2018年1月，人工智能標(biāo)準(zhǔn)化論壇發(fā)布《人工智能標(biāo)準(zhǔn)化白皮書（2018版）》，國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì)宣布成立國(guó)家人工智能標(biāo)準(zhǔn)化總體組與專家咨詢組，負(fù)責(zé)全面統(tǒng)籌規(guī)劃與協(xié)調(diào)管理我國(guó)人工智能標(biāo)準(zhǔn)化工作。

1.2 各國(guó)企業(yè)紛紛布局人工智能產(chǎn)業(yè)

很多美國(guó)科技企業(yè)巨頭，如谷歌、微軟、亞馬遜、臉書等，都不斷深入探索人工智能產(chǎn)業(yè)，并取得了一系列成果[17]。國(guó)內(nèi)人工智能企業(yè)則由百度、阿里巴巴以及騰訊三大巨頭領(lǐng)銜，分別進(jìn)軍人工智能產(chǎn)業(yè)不同領(lǐng)域，以期跟上世界人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展步伐[18]。2017年11月，國(guó)家科技部召開新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃暨重大科技項(xiàng)目啟動(dòng)會(huì)，明確了我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)布局，并宣布了首批國(guó)家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)名單，分別為：百度、阿里云、騰訊以及科大訊飛。國(guó)內(nèi)企業(yè)通過建立實(shí)驗(yàn)室、布局生態(tài)鏈等形式紛紛進(jìn)入人工智能領(lǐng)域。

根據(jù)中國(guó)信息通信研究院數(shù)據(jù)研究中心的數(shù)據(jù)匯總（截至2018.4），得出各國(guó)人工智能企業(yè)分布情況如圖1、圖2所示。

由圖2數(shù)據(jù)不難看出，我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展十分迅速，目前人工智能企業(yè)數(shù)量已居全球第二，占比為23%。但相較于居全球首位、企業(yè)數(shù)量全球占比為45%的美國(guó)而言，仍存在不小差距。

當(dāng)前我國(guó)部分企業(yè)已開始通過投資，或并購(gòu)國(guó)外人工智能企業(yè)的方式，以期更快地對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)進(jìn)行布局。截至2016年6月15日，已有超過200家人工智能初創(chuàng)公司總共獲得了近15億美元融資。

2 人工智能產(chǎn)業(yè)分類

人工智能產(chǎn)業(yè)通常劃分為三層，分別是基礎(chǔ)層、技術(shù)層與應(yīng)用層。其中基礎(chǔ)層是推動(dòng)人工智能發(fā)展的基石，得益于近幾年大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、芯片技術(shù)的發(fā)展，使人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展有了技術(shù)支撐，而基礎(chǔ)層相關(guān)技術(shù)基本都掌握在國(guó)外的IBM、英偉達(dá)、英特爾、谷歌等巨頭手中;技術(shù)層細(xì)分領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)激烈，頭部廠商技術(shù)差別逐漸縮小，技術(shù)無優(yōu)勢(shì)的企業(yè)逐漸被淘汰;應(yīng)用層市場(chǎng)空間巨大，參與企業(yè)眾多，通過整合各種資源，發(fā)展垂直應(yīng)用，最終達(dá)到解決行業(yè)痛點(diǎn)、實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景落地的目的。三者形成一個(gè)完整產(chǎn)業(yè)鏈，并且相互促進(jìn)。

2.1 人工智能產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)層分析

（1）硬件技術(shù)。由于人腦機(jī)理尚未被完全揭示，類人腦計(jì)算機(jī)只能采用現(xiàn)有芯片和軟件技術(shù)進(jìn)行模擬，但其運(yùn)行機(jī)理已完全不同于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)，芯片正式成為計(jì)算的核心，是人工智能的“大腦”。目前人工智能尚不能完全實(shí)現(xiàn)人的智能，原因就在于智能芯片的缺位。

機(jī)器智能中，芯片是承載計(jì)算功能的基礎(chǔ)部件，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）的發(fā)展與行業(yè)應(yīng)用的逐步深入，其具備多層特點(diǎn)的計(jì)算需求已不能通過傳統(tǒng)的CPU加以滿足，而隨之誕生GPU具有深度學(xué)習(xí)所需的并行計(jì)算能力，因此其受關(guān)注度日益提高。智能芯片生產(chǎn)廠商主要以英偉達(dá)、英特爾、高通、ARM、蘋果、華為等廠商為主。

由表3可知，即使研發(fā)費(fèi)用最少的AMD公司，全年研發(fā)投入也達(dá)到2.7億美元，而我國(guó)芯片創(chuàng)新企業(yè)寒武紀(jì)在2017年8月，獲得阿里巴巴領(lǐng)投的1億美元A輪融資之后，令寒武紀(jì)估值達(dá)到10億美元，這也是中國(guó)第一家集成電路產(chǎn)業(yè)的獨(dú)角獸公司。因此，國(guó)內(nèi)在芯片領(lǐng)域的發(fā)展仍需要大量資本與人力投入，相比于國(guó)外成熟芯片巨頭尚存在較大差距。

國(guó)內(nèi)針對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)硬件部分的布局起步較晚，但整體發(fā)展后勁十足。針對(duì)芯片產(chǎn)品的研發(fā)，國(guó)內(nèi)主要開發(fā)企業(yè)有寒武紀(jì)、深鑒科技、地平線、云知聲等，如寒武紀(jì)的主要產(chǎn)品為2016年發(fā)布的寒武紀(jì)1A處理器（Cambricon-1A），其是一款可以進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專用處理器，主要面向智能手機(jī)、無人機(jī)、安防監(jiān)控、可穿戴設(shè)備以及智能駕駛等各類終端設(shè)備，在運(yùn)行主流智能算法時(shí)性能功耗可全面超越傳統(tǒng)處理器。寒武紀(jì)的人工智能芯片產(chǎn)品如今已搭載在華為mate10等最新產(chǎn)品上;針對(duì)類腦芯片的研究，主要開發(fā)企業(yè)有CEBSIT、西井科技、深思創(chuàng)芯等，如西井科技已研發(fā)了仿生類腦神經(jīng)元芯片deepsouth、深度學(xué)習(xí)類腦神經(jīng)元芯片deepwell，并進(jìn)行了初步應(yīng)用。但整體而言，國(guó)內(nèi)相關(guān)領(lǐng)域企業(yè)，不論是從資金投入、研發(fā)成果應(yīng)用情況，還是政府支持等都與國(guó)外企業(yè)存在較大差距。我國(guó)在前不久的中興芯片事件中損失慘重，因此未來在智能硬件產(chǎn)品研發(fā)方面有待進(jìn)一步加強(qiáng)[19]。

（2）計(jì)算系統(tǒng)技術(shù)。目前互聯(lián)網(wǎng)上的海量數(shù)據(jù)主要掌握在互聯(lián)網(wǎng)巨頭手中，傳統(tǒng)企業(yè)擁有大量原始數(shù)據(jù)，但其往往不注重?cái)?shù)字資產(chǎn)管理，很多數(shù)據(jù)并未被結(jié)構(gòu)化。大部分AI創(chuàng)業(yè)公司的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源主要有：①學(xué)術(shù)研究機(jī)構(gòu)和大公司對(duì)外開放的免費(fèi)數(shù)據(jù)庫;②購(gòu)買或定制數(shù)據(jù);③自行采集或模擬數(shù)據(jù)。國(guó)內(nèi)在該領(lǐng)域發(fā)展已相當(dāng)成熟，涌現(xiàn)出一大批創(chuàng)新企業(yè)。

根據(jù)中國(guó)信息通信研究院數(shù)據(jù)研究中心的數(shù)據(jù)匯總，得出我國(guó)大數(shù)據(jù)與人工智能產(chǎn)業(yè)總體規(guī)模及增速情況如圖4、圖5所示。

由圖4、圖5不難發(fā)現(xiàn)，我國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模龐大，增長(zhǎng)率極高，到2020年將達(dá)到1萬億元以上規(guī)模，而人工智能產(chǎn)業(yè)雖然在2016年左右才剛起步，但是發(fā)展勢(shì)頭較好，產(chǎn)業(yè)規(guī)模到2020年預(yù)期將達(dá)到1 500億元，增長(zhǎng)率可達(dá)到1 391.1%。人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展離不開龐大數(shù)據(jù)量的支撐，因此我國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)于人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展將起到重要的推動(dòng)作用[20]。

2.2 人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)層分析

技術(shù)層是在基礎(chǔ)層之上，針對(duì)不同細(xì)分應(yīng)用開發(fā)的技術(shù)，主要包括圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理及其它深度學(xué)習(xí)與應(yīng)用技術(shù)，涉及領(lǐng)域包括機(jī)器視覺、指紋識(shí)別、人臉識(shí)別、視網(wǎng)膜識(shí)別、虹膜識(shí)別、掌紋識(shí)別、專家系統(tǒng)、智能搜索等。

（1）算法理論。由于我國(guó)人工智能領(lǐng)域研究人員在數(shù)量與經(jīng)驗(yàn)方面都存在不足，導(dǎo)致國(guó)內(nèi)人工智能算法理論發(fā)展較為緩慢。

（2）開發(fā)平臺(tái)。在人工智能深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，一方面需要利用大量數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練，另一方面系統(tǒng)中存在上萬個(gè)參數(shù)需要調(diào)整，因此需要平臺(tái)對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)及參數(shù)進(jìn)行整合，并向開發(fā)者開放，以實(shí)現(xiàn)技術(shù)應(yīng)用價(jià)值最大化。在基礎(chǔ)開源框架構(gòu)造方面，國(guó)內(nèi)主要由百度、阿里巴巴、騰訊及京東幾大互聯(lián)網(wǎng)公司，依托其強(qiáng)大的互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)建立開源平臺(tái);在技術(shù)開發(fā)平臺(tái)方面，眾多小微創(chuàng)新企業(yè)則具備強(qiáng)大的競(jìng)爭(zhēng)力，如商湯科技、曠視科技、云知聲、思必馳等。

（3）應(yīng)用軟件。由于深度學(xué)習(xí)的廣泛應(yīng)用，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型也被成功應(yīng)用于自然語言處理及計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，從而大大提升了人工智能在計(jì)算機(jī)視覺、語音與圖像處理等領(lǐng)域的應(yīng)用效果。在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，主要涉及企業(yè)有：?？低?、宇視、曠視科技，以及新創(chuàng)企業(yè)如智諾科技、科達(dá)、格靈深瞳、依圖、商湯、云從科技等;在自然語言處理領(lǐng)域，主要企業(yè)有：科大訊飛、百度、騰訊，另外如三角獸科技、紫冬銳意、ImageQ、玻森數(shù)據(jù)、云知聲、思必馳、搜狗、智臻智能、威盛電子、中科信利、和而泰等公司也在該領(lǐng)域進(jìn)行了深入研究;在人機(jī)交互領(lǐng)域，主要企業(yè)有：百度、阿里巴巴、騰訊暴風(fēng)、極限元、小i機(jī)器人、海天智能、標(biāo)貝科技等。其中，百度、騰訊、阿里巴巴作為國(guó)內(nèi)頂尖的互聯(lián)網(wǎng)公司，在人工智能各領(lǐng)域都進(jìn)行了相關(guān)布局。

2.3 人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用層分析

在大數(shù)據(jù)與云計(jì)算等技術(shù)升級(jí)的推動(dòng)下，人工智能技術(shù)已日趨成熟，其中金融、制造業(yè)、電商、健康醫(yī)療幾個(gè)行業(yè)的關(guān)鍵要素成熟度最高，事實(shí)也表明，圍繞相關(guān)領(lǐng)域，已經(jīng)有若干獨(dú)角獸公司異軍突起。農(nóng)業(yè)、制造業(yè)以及法律行業(yè)在這一波智能化浪潮中處于落后位置，向AI轉(zhuǎn)型關(guān)鍵要素的成熟度較低。

根據(jù)2017 CSDN中國(guó)開發(fā)者調(diào)查的數(shù)據(jù)匯總（截至2018.1），得出國(guó)內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)與各行業(yè)結(jié)合情況如圖6所示。

在AI應(yīng)用領(lǐng)域，目前主要集中在安防、金融、醫(yī)療、教育、零售、機(jī)器人以及智能駕駛等領(lǐng)域。對(duì)于各領(lǐng)域的代表公司，其中安防領(lǐng)域有海康威視、商湯科技、曠視科技、宇視科技、依圖、大華等;金融領(lǐng)域有螞蟻金服、通聯(lián)數(shù)據(jù)、京東金融、冰鑒科技、眾安科技等;醫(yī)療領(lǐng)域有科大訊飛、醫(yī)渡云、匯醫(yī)慧影、肽積木、碳云智能等;教育領(lǐng)域有科大訊飛、優(yōu)必選、新東方、智課教育、乂學(xué)教育等;零售領(lǐng)域有阿里、京東、繽果盒子等;機(jī)器人領(lǐng)域有大疆創(chuàng)新、零度智控、極飛、優(yōu)必選等;智能駕駛領(lǐng)域有百度、馭勢(shì)、蔚來汽車、智駕科技等;智能家居領(lǐng)域有海爾、格力、美的、安居寶等。隨著人工智能的發(fā)展，人工智能機(jī)器人也被應(yīng)用于更多場(chǎng)景中，該領(lǐng)域產(chǎn)品也日趨豐富。針對(duì)兒童教育/陪護(hù)機(jī)器人，有優(yōu)必選的Jimu、獵豹的豹豹龍、能力風(fēng)暴的積木系列、金剛蟻的小憶機(jī)器人、寒武紀(jì)的小武機(jī)器人、Gowild狗尾草的公子小白等;針對(duì)娛樂機(jī)器，有優(yōu)必選的Alpha、巴巴騰的哆來咪、Gowild狗尾草的琥珀虛顏等;針對(duì)家庭服務(wù)機(jī)器人，有海爾的漫游者掃地機(jī)器人等;針對(duì)殘障輔助機(jī)器人，有達(dá)闥科技的METS導(dǎo)盲機(jī)器人、傅利葉智能的下肢外骨骼機(jī)器人等;針對(duì)場(chǎng)地機(jī)器人（包括餐飲/酒店運(yùn)輸機(jī)器人、導(dǎo)覽/導(dǎo)購(gòu)指引機(jī)器人），有優(yōu)必選的Cruzr、獵豹的豹小秘、豹咖啡、豹小販、康力優(yōu)藍(lán)的優(yōu)友U05、寒武紀(jì)的商用機(jī)器人等;針對(duì)工業(yè)機(jī)器人，仍然由新松公司領(lǐng)頭，博實(shí)、安川電機(jī)、富士康等公司也推出了相關(guān)產(chǎn)品;針對(duì)物流機(jī)器人，則以京東、菜鳥網(wǎng)絡(luò)、申通等公司的物流機(jī)器人為主。其中優(yōu)必選與新松兩家公司尤其值得重點(diǎn)關(guān)注，優(yōu)必選成立于2012年，是國(guó)內(nèi)為數(shù)不多的已將消費(fèi)級(jí)人形機(jī)器人推向市場(chǎng)的公司，其旗下的Alpha系列、Jimu系列機(jī)器人曾兩度亮相央視春晚;新松公司隸屬于中科院，是傳統(tǒng)機(jī)器人廠商中較早致力于人工智能研究的機(jī)構(gòu)，產(chǎn)品線也比較齊全，擁有場(chǎng)地機(jī)器人、工業(yè)機(jī)器人及物流分揀機(jī)器人等多種產(chǎn)品。

3 結(jié)語

本文通過統(tǒng)計(jì)匯總我國(guó)人工智能領(lǐng)域的主要企業(yè)及相關(guān)產(chǎn)品，探討國(guó)內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展最新進(jìn)展情況?？傮w而言，我國(guó)在人工智能領(lǐng)域起步較晚，在人工智能產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)層研究方面較為薄弱，與國(guó)外存在較大差距;在人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)層，國(guó)內(nèi)部分企業(yè)如科大訊飛、商湯科技、曠視科技等已成為新興的獨(dú)角獸企業(yè)，融資額度甚至超過了美國(guó)同行;在人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用層，國(guó)內(nèi)企業(yè)數(shù)量則呈爆發(fā)式增長(zhǎng)，目前主要集中在安防、金融、醫(yī)療、教育、零售、機(jī)器人以及智能駕駛等領(lǐng)域。

隨著后續(xù)國(guó)家政策對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)的大力扶持，以及資金、人才的不斷輸入，國(guó)內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)將得到進(jìn)一步發(fā)展，但在人工智能基礎(chǔ)技術(shù)層面，如芯片、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域，需要進(jìn)一步提升我國(guó)的自主研發(fā)實(shí)力。

參考文獻(xiàn)：

[1] 詹姆斯·巴拉特. 我們最后的發(fā)明：人工智能與人類時(shí)代的終結(jié)[M]. 北京： 電子工業(yè)出版社，2016.

[2] 凱文·凱利. 失控[M]. 北京： 電子工業(yè)出版社，2016.

[3] 雷·庫茲韋爾. 奇點(diǎn)臨近[M]. 北京： 機(jī)械工業(yè)出版社，2011.

[4] 尤瓦爾·赫拉里. 人類簡(jiǎn)史[M]. 北京： 中信出版社，2014.

[5] BRESNAHAN T，TRAJTENBERG M. General purpose technologies "engines of growth"[J]. Journal of Econometrics，1995，65（1）：83-108.

[6] VARIAN HINTON. Big data and competition policy[M]. Oxford University Press，2004.

[7] VARIAN H R. Big data： new tricks for econometrics[J]. Journal of Economic Perspectives， 2014， 28（2）：3-27.

[8] TADDY M. The technological elements of artificial intelligence[C]. NBER Working Papers， 2018：1-22.

[9] PEARL J. Theoretical impediments to machine learning with seven sparks from the causal revolution[C]. Working Paper，2018：1-8.

[10] 王曉陽. 人工智能能否超越人類智能[J]. 自然辯證法研究， 2015（7）：104-110.

[11] 喻家駿. 人工智能技術(shù)的倫理問題及其對(duì)策研究[D]. 武漢：武漢理工大學(xué)，2013.

[12] 杜嚴(yán)勇. 人工智能安全問題及其解決進(jìn)路[J]. 哲學(xué)動(dòng)態(tài)， 2016（9）：99-104.

[13] 劉偉. 人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用[J]. 電子技術(shù)與軟件工程， 2017（24）：158.

[14] 高奇琦，呂俊延. 智能醫(yī)療： 人工智能時(shí)代對(duì)公共衛(wèi)生的機(jī)遇與挑戰(zhàn)[J]. 電子政務(wù)，2017（11）：11-19.

[15] 劉一然，駱力明. 基于知識(shí)圖譜的學(xué)科單選題考點(diǎn)提取研究[J/OL]. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2019（6）.[2018-3-16].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/51.1196.TP.20180408.1052.120.html.

[16] 李晟. 略論人工智能語境下的法律轉(zhuǎn)型[J]. 法學(xué)評(píng)論，2018，36（1）：98-107.

[17] 李修全，蔣鴻玲. 美日歐政府發(fā)展人工智能的新舉措及對(duì)我國(guó)的啟示[J]. 全球科技經(jīng)濟(jì)瞭望，2016，31（10）：73-76.

[18] 孫曄，吳飛揚(yáng). 人工智能的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)[J]. 價(jià)值工程， 2013（28）：5-7.

[19] 韋淋元. 人工智能發(fā)展的困境和出路[D]. 南寧： 廣西師范大學(xué)，2009.

[20] 徐勇. 關(guān)于人工智能發(fā)展方向的思考[J]. 科技創(chuàng)新與應(yīng)用， 2016（2）：4.

（責(zé)任編輯：黃 健）