算力欠缺制約中國ai發展

『壹』 人工智慧未來的發展前景怎麼樣

人工智慧產業鏈分為基礎層、技術層和應用層。基礎層是人工智慧產業鏈的基礎，為人工智慧提供算力支撐和數據輸入，中國在此領域發展時間較短，基礎層發展較為薄弱。目前，中國的人工智慧企業主要集中在北京、廣東、上海和浙江，北京的人工智慧發展已經步入快車道。

人工智慧產業鏈全景梳理：基礎層發展薄弱

基礎層主要提供算力和數據支持，主要涉及數據的來源與採集，包括AI晶元、感測器、大數據、雲計算、開源框架以及數據處理服務等。技術層處理數據的挖掘、學習與智能處理，是連接基礎層與具體應用層的橋梁，主要包括機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理、語音識別等。應用層針對不同的場景，將人工智慧技術進行應用，進行商業化落地，主要應用領域有駕駛、安防、醫療、金融、教育等。

—— 以上數據及分析均來自於前瞻產業研究院《中國人工智慧行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。

『貳』 中國AI總投資增速世界第一，AI技術都有哪些含金量

人工智慧的三大關鍵基礎要素是數據、演算法和算力。隨著雲計算的廣泛應用，特別是深度學習成為當前AI研究和運用的主流方式，AI對於算力的要求快速提升。 AI能讓機器從經驗中學習，適應新的輸入，並執行與人類相似的任務。大多數你現在聽到的 AI例子，從下棋的電腦到自動駕駛的汽車，都非常依賴於深度學習和自然語言處理。利用這些技術，可以訓練計算機通過處理大量數據和識別數據中的模式來完成特定的任務。

計算機視覺在很多領域，從人臉識別到足球賽現場的處理，都可以與人類視覺相媲美和超越。

『叄』 阻礙實現人工智慧的根本問題是什麼是計算能力不足還是目前的編程語言無法描述智能如果是計算能力不足,

根本問題是我們不知道人的智能是如何產生的,而我們貧乏的想像力也不足以想像出一種與人類截然不同的思考模式。所以……
麻煩採納，謝謝!

『肆』 人工智慧技術發展有哪些難題

人工智慧是對人腦智能的模擬，而人工智慧的發展還面臨三大挑戰：首先，人腦智能的產生原理尚未研究清楚，「腦科學」研究還處於摸索階段；其次，盡管計算機的發展迅速，但在數學和演算法研究上還有待突破；最後，和人類學習知識一樣，人工智慧也需要通過學習大量數據來提升，這需要人工智慧與產品和產業相結合，通過「實踐」來提高人工智慧水平。中國人工智慧研究要想突破，就要從三個方面攻關。第一是開展腦科學、神經科學和人工智慧等基礎理論研究；第二是加強數學演算法和統計識別模塊等計算領域研究；第三是人工智慧要與產業發展相結合，依託研究院所和企業開發人工智慧應用，積累實驗數據。此問題由colorreco回到。

『伍』 人工智慧大勢已來，未來發展會遇到什麼難關

先看一組數字：

1. 2020年我國人工智慧市場規模將達710億元

我國人工智慧產業雖然起步較晚，但以網路、阿里巴巴、騰訊、科大訊飛等為代表的企業已經開始大規模地投入和布局，產業投資和創業熱情高漲，技術研究、行業應用等快速發展。根據中國信息通信研究院的統計數據顯示，2017年我國人工智慧市場規模達到216．9億元，同比增長52．8％，預測2020年這一數值將增加到710億元。

2. 人工智慧輔助診斷全程不超過2分鍾

在醫療行業，醫學影像科是醫院診療系統中患者流量最大的科室之一，臨床診斷的70％依賴於影像。然而，放射科醫生4．1％的年增長速度遠遠趕不上影像數據30％的年增長率，這為影像人工智慧醫療產業升級提供了動力——數據顯示，智能醫學影像市場將以超過40％的增速發展。越來越多的醫院對人工智慧輔助診斷寄予厚望。在上海市第一人民醫院影像科辦公室內，放射科醫生會使用冠心病人工智慧輔助診斷系統，為患者診斷動脈狹窄的程度。與以往需要耗費大量時間處理書寫診斷報告不同，人工智慧輔助診斷系統可以快速三維建模、判斷狹窄程度、輸出結構化報告，全程不超過2分鍾。這款軟體由國內企業數坤科技自主研發，已經服務於全國百餘家醫院。

上面這組數字，已經明確展示了人工智慧未來的大發展，在數字經濟下，人工智慧作為第四次產業變革的引擎，已逐漸滲透到各行業中，為人類社會和經濟發展帶來變革。

不過，人工智慧與數據息息相關，受到數據約束。人工智慧產品的落地和聚焦領域的細分化，都對數據採集和標注提出了更多挑戰——這能回答樓主，未來人工智慧發展所需要解決的一個難關，就是數據關。

雲測數據認為，目前，AI只是處於「弱智能」階段，且大多隻聚焦於某一領域，通用型的AI尚處於研發階段，而且高度智能的「強智能」階段是否會到來、需要多久才能到來，一切尚都是未知數。人工智慧短期內一定會代替部分重復性勞動。AI本身其實帶有一種溫情和關懷，因為它代替的是高危和重復性勞動，這會節省很多人類的時間，讓人與人之間的交互模式產生很大改觀。而當前人工智慧亟待突破的一大瓶頸就是數據。數據量尤其是專用領域的數據數量和質量不夠，硬體工程化成本相對較高，缺乏應對場景等。

雲測數據認為，人工智慧的背後有數據、演算法和算力來支撐，這三要素之間其實是一種相互促進，並且也相互制約的關系。其中，數據是人工智慧發展的基礎，沒有數據，再強的演算法也不可能有好的模型。「人工智慧產業化落地的關鍵就在於數據，演算法模型做得再好，數據從源頭上就錯了，那就得不到正確的訓練成果。」

現在很多AI產品都處於落地階段，對於模型的精確程度要求非常高，對應的要求數據的精度也就非常高了。而且為了提高模型識別精度，AI公司用到的數據也從單一化向多模態轉變。以自動駕駛為例，從最早基於攝像頭做感知的方案，到引入激光雷達，到之後可能會引入更多其他感知設備來提升感知演算法。未來多感測器的解決方案將會普遍應用到我們所使用的AI產品中，它的感知模式將不僅僅是基於單一的圖像、聲音或文字，將會引入更多模態的數據。

為了演算法的提升，AI企業不僅需要定製化的數據採集來獲得長尾場景的數據；同時對於標注數據的精度也需要進一步提升。隨著應用場景的不斷挖掘，整個人工智慧行業未來會出現聚焦領域越來越細分化的趨勢。

目前AI在領域聚焦、細化、垂直化大趨勢下，對數據的要求也更高，雲測數據通過打造場景實驗室等方式，為AI企業提供定製化、高效、安全的數據採集標注服務。

『陸』 如何加速中國人工智慧的發展

據報道，經過幾十年的科研探索和前期布局，人工智慧現已成為活躍在科技領域的核心力量，也成為國家間科技競賽的新戰場，中國人工智慧發展還面臨著頂層設計不夠、人才儲備不足等制約因素。

最後克服「企業數據和院校演算法脫節」的產業發展瓶頸，引導科研人員兼顧應用場景和研究成果可行性，並採取措施保證科研成果孵化成產品的通道暢通，開通綠色通道，加快孵化速度，彌補中美之間從科研到產品的發展差距。

希望中國人工智慧技術可以取得更大的進步！

『柒』 中國人工智慧發展如何華為推出AI訓練集群Atlas 900，說是全球最快的人工智慧平台，想了解下

隨著政策的推動以及資本的關注，人工智慧產業仍將保持迅猛發展態勢，2020年中國人工智慧核心產業規模將超1500億元。

當前人工智慧的商業化主要是基於計算機視覺、智能語音、自然語言處理等技術，技術應用面廣泛，涉及智能醫療、智能駕駛、智能家居等多場景。

2018年中國人工智慧領域共融資1311億元，增長率超過100%，投資者看好人工智慧行業的發展前景，資本將助力行業更好地發展。

在人工智慧與出行結合領域，路徑規劃、網路約車、交通管理、自動駕駛等技術的研發解決了傳統出行不便的痛點，其中深蘭科技深耕智能交通、智能環境、智能城市等細分領域，已實現人工智慧產品落地。其深蘭科技熊貓智能公交車已實現在廣州、天津等國內多個城市試運行。而人工智慧與安防、醫療、零售等產業的結合，均解決了一定行業痛點，利用機器學習演算法、深度學習和NLP促進行業發展。

隨著5G商用時代的逐漸來臨，人工智慧技術連接效率也將進一步提升，深度學習、數據挖掘、自動程序設計等領域也將在更多的應用領域得到實現。

中國人工智慧發展迅速

中國人工智慧技術起步較晚，但是發展迅速，目前在專利數量以及企業數量等指標上已經處於世界領先地位。2013-2018年，全球人工智慧領域的論文文獻產出共30.5萬篇，其中，中國發表7.4萬篇，美國發表5.2萬篇。在數量佔比方面，2017年中國人工智慧論文數量佔比全球已經達27.7%。當前中美兩國之間人工智慧科研論文合作規模最大，是全球人工智慧合作網路的中心，中美兩國合作深刻影響全球人工智慧發展。

中國人工智慧未來熱度持續

艾媒咨詢分析師認為，目前中國整個人工智慧產業規模仍在保持增長，同時國家也在不斷出台各類人工智慧產業扶持政策，資本市場對人工智慧行業的投資熱情不減，技術方面不斷突破是產業增長的核心驅動力。

未來人工智慧產業的走向取決於演算法的進步，由於演算法的技術突破是決定人工智慧上限的，所以未來人工智慧企業拉開差距就在演算法的技術突破上，誰能先在演算法上取得成功，誰就能取得資本市場青睞，同時產業落地也會進一步提速。在演算法方面，目前已經有深度學習和神經網路這樣優秀的模型，但就目前國內人工智慧演算法的總體發展而言，工程學演算法雖已取得階段性突破，但基於認知層面的演算法水平還亟待提高，這也是未來競爭的核心領域。

雖然演算法決定人工智慧上限，但是目前的演算法短時間內可能很難有所突破，所以算力也是目前人工智慧企業競爭的一個重點方向，以目前的算力水平，主要實現商業化的人工智慧技術為計算機視覺、智能語音等，未來若算力進一步突破包括算力的提升、生產成本的降低都會使人工智慧技術的產業化進一步深入。

以上內容摘自艾媒咨詢最新發布的《艾媒報告 |2019上半年中國人工智慧產業研究報告》

『捌』 人工智慧的發展前景怎麼樣

—— 以下數據及分析均來自於前瞻產業研究院《中國人工智慧行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。

當前，國內外互聯網巨頭紛紛將人工智慧作為下一次產業革命的突破口，積極加大投資布局，與此同時，隨著人工智慧技術進步和基礎設施建設不斷完善的推動下，全球人工智慧應用場景將不斷豐富，市場規模持續擴大。

「人工智慧」一詞最初是在1956年美國計算機協會組織的達特矛斯(Dartmouth)學會上提出的，人工智慧發展至今經歷過經費枯竭的兩個寒冬(1974-1980年、1987-1993年)，也經歷過兩個大發展的春天(1956-1974年、1993-2005年)。從2006年開始，人工智慧進入了加速發展的新階段，並行計算能力、大數據和先進演算法，使當前人工智慧加速發展;同時，近年來人工智慧的研究越來越受到產業界的重視，產業界對AI的投資和收購如火如荼。

人工智慧技術邁入深度學習階段

機器學習是實現人工智慧的一種重要方法，深度學習(Deep Learning)是機器學習(Machine Learning)的關鍵技術之一。深度學習自2006年由Jeffery Hinton實證以來，在雲計算、大數據和晶元等的支持下，已經成功地從實驗室中走出來，開始進入到了商業應用，並在機器視覺、自然語言處理、機器翻譯、路徑規劃等領域取得了令人矚目的成績，全球人工智慧也正式邁入深度學習階段。

與此同時，全球人工智慧領域對新技術的探索從未停止，新技術層出不窮，例如近年來一些新的類腦智能演算法提出來，將腦科學與思維科學的一些新的成果結合到神經網路演算法之中，形成不同於深度學習的神經網路技術路線，如膠囊網路等，技術的不斷進步是推動全球人工智慧的發展的不竭動力，這些新技術的研究和應用將加快全球人工智慧的發展進程。

主要經濟體加快人工智慧戰略布局

人工智慧作為引領未來的戰略性技術，目前全球主要經濟體都將人工智慧作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰略。自2013年以來，包括美國、中國、歐盟、英國、日本、德國、法國、韓國、印度、丹麥、芬蘭、紐西蘭、俄羅斯、加拿大、新加坡、阿聯酋、義大利、瑞典、荷蘭、越南、西班牙等20多個國家和地區發布了人工智慧相關戰略、規劃或重大計劃，越來越多的國家加入到布局人工智慧的隊列中，從政策、資本、技術人才培養、應用基礎設施建設等方面為本國人工智慧的落地保駕護航。

『玖』 人工智慧以後的發展前景怎麼樣

近年來我國人工智慧產業呈現出了蓬勃發展的良好態勢。一是部分關鍵應用技術特別是圖像識別、語音識別等技術，處於全球相對領先的水平，人工智慧論文總量和高倍引用的論文數量，也處在第一梯隊，據全球相對前列。二是產業整體實力顯著增強。全國人工智慧產業超過一千家，覆蓋技術平台、產品應用等多環節，已經形成了比較完備的產業鏈。京津冀、長三角、珠三角等地區的人工智慧產業急劇發展的格局已經初步形成。三是與行業融合應用不斷深入。人工智慧憑借其強大的賦能性，正在成為促進傳統行業轉型升級的重要驅動力量，各領域智能的新技術、新模式、新業態不斷涌現，輻射溢出的效應也在持續增強，人工智慧概念的火熱促進了不少行業的興起，比如域名，許多相關的.top域名已經被注冊。但也要看到，在快速發展過程當中，我國人工智慧的基礎技術，還有較大欠缺，能夠真正創造商業價值的還比較少。傳統行業與人工智慧的融合還存在較高門檻，有數據顯示，今年人工智慧領域投融資比前兩年特別是跟去年相比，也有比較大幅度的下調。
中國人工智慧應用具有領域廣、滲透深的特點，在產業化方面具有獨特優勢，但也面臨巨大挑戰，尤其是在基礎理論和演算法方面，原始創新能力不足，在高端晶元、關鍵部件等方面基礎薄弱，高水平人才也不足。隨著全球人工智慧加速發展，各國在認知智能、機器學習、智能晶元等方面將不斷取得突破。

『拾』 人工智慧專業發展前景如何

人工智慧產業鏈分為基礎層、技術層和應用層。基礎層是人工智慧產業鏈的基礎，為人工智慧提供算力支撐和數據輸入，中國在此領域發展時間較短，基礎層發展較為薄弱。目前，中國的人工智慧企業主要集中在北京、廣東、上海和浙江，北京的人工智慧發展已經步入快車道。

人工智慧產業鏈全景梳理：基礎層發展薄弱

基礎層主要提供算力和數據支持，主要涉及數據的來源與採集，包括AI晶元、感測器、大數據、雲計算、開源框架以及數據處理服務等。技術層處理數據的挖掘、學習與智能處理，是連接基礎層與具體應用層的橋梁，主要包括機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理、語音識別等。應用層針對不同的場景，將人工智慧技術進行應用，進行商業化落地，主要應用領域有駕駛、安防、醫療、金融、教育等。

—— 更多數據請參考前瞻產業研究院《中國人工智慧行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》