理工酷

报告背景

在过去一年中，人工智能的新算法不断涌现，深度学习仍是这一时期发展主线，尝试解决更为复杂的应用任务。

人工智能的产业格局与生态体系更为明晰，开源开发框架格局逐步确立，以科技巨头引领的生态系统垂直整合速度不断加快；同时，产业发展重心开始转变，企业比拼重点从单项技术的“理论”准确率转向应用场景白热化的“跑马圈地”；人工智能的技术应用开始全面覆盖日常生活、科学研究、社会治理、商业创新和国家安全等经济社会的关键领域，以空前的广度和深度推动社会发展。

然而，由于人工智能技术成熟周期相对较长，产业发展速度不及资本市场预期，资本热度开始减退。人工智能产业似乎显现出“陷入困境”与“高速发展”的矛盾现象。

目录

一、人工智能核心技术产业发展总体态势 （一）深度学习技术进入升级优化阶段，产业开始步入高速发展阶段 （二）寒冬并非低谷，产业生态已现加速构建态势 （三）人工智能以空前广度与深度推动社会发展，加速产业结构升级进程 二、人工智能技术创新重点 （一）深度学习试图从多角度融合创新，开启认知时代仍在探索 （二）任务场景愈加复杂，倒逼学习方式多元化发展 （三）深度神经网络理论体系尝试颠覆性创新，多分支融合趋势渐显 （四）预训练模型加速演进，试图实现语言处理领域的通用智能 （五）模型小型化成为提升模型运行效率的关键 （六）深度学习应用加速推动智能计算革命 三、人工智能产业发展趋势 （一）从谋求单点技术的“极致”，向场景化综合生态发展 （二）以科技巨头引领的产业垂直整合速度不断加快 （三）开发框架格局逐步清晰，已从百花齐放向几家分争转变 （四）以研发和技术服务为核心，产业开始打造平台化发展模式 （五）智能计算产业形态初显，呈现蓬勃发展态势 （六）全球数据鸿沟仍在加大，开放共享机制与数据服务能力加速构建 （七）以开源开发框架为核心的生态体系雏形渐显，多种小生态同步形成 四、我国人工智能发展重点与机遇 （一）十三五期间我国总体发展情况 （二）十四五期间我国发展方向与机遇

撰写单位：中国信通院