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AI100_小助手 2018-09-24 05:38:10

英伟达、Nuance等公司
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新基建：AI人工智能行业重磅报告合集，共81份。 AI ：人工智能影响力微报告 IT宿命系列之：云计算专题-云定义一切 IDC蓬勃发展，云计算大势所趋 AI芯片行业迎来黄金发展期 AI教育：人机交互与个性化学习引领产业变革 AI会议精要 AI国芯破局，行业切入成长期 AI2.0时代来临，智能音箱巩固语音入口地位准备好了吗，人工智能已经到来（英文版） 人工智能的未来之路智能语音专题-谈入口太早，但不可或缺智能语音行业专题-全新的信息流入口智能硬件创新专题-快充、音频与视频的革命智能仪表行业专题研究-迎接智慧城市智能控制器-AI物联网时代的需求起爆点智能计算芯片：人工智能产业硬件基础与第一桶金-计算机行业AI 系列报告之1 智能化驱动发展，安防开启新篇章智能大时代，数据驱动未来易观-智能硬件创新产业发展分析V4—完整版亿欧-2017安防行业研究分析报告-鸟瞰人工智能应用市场亿1欧-2017人工智能赋能医疗产业研究报告信通院-人工智能时代的机器人3.0新生态无人零售接棒“AI 消费” 乌镇指数-2017全球人工智能发展报告（细分领域篇）腾讯研究院-中&美人工智能产业发展全面解读腾讯-2017全球人工智能人才白皮书：解读世界顶级AI牛人的秘密！刷脸时代来临-人脸识别专题数据中心和云计算行业专题研究：IDC市场高速增长视频人工智能大时代生物特征识别白皮书（2017）人脸识别专题-应用全面落地，爆发临界点已至人机交互系列报告-全景拍摄开启视界新革命 人工智能与2030年的生活（英文版） 人工智能引领全球数字化转型 人工智能行业专题-各领域应用加速落地 人工智能行业研究报告 人工智能行业深度报告：产业爆发的拐点 人工智能芯片研发攻略-芯际争霸 人工智能芯片的竞争-GPU正红，ASIC拥抱未来 人工智能系列报告之网络安全 人工智能时代，AI赋能，世界重塑-计算机行业深度研究-国金证券-73页 人工智能深度报告 人工智能的引擎-AI芯片 人工智能创业报告——人工智能领域创业的现实与策略 人工智能产业综述报告 人工智能：AI潜入数，润物细无声 人工智能：未来制胜之道 人工智能：未来决策制定的机遇与影响（英文版） 人工智能：经济发展新动力（英文版） 人工智能，这么近，那么远？ 人工智能-行业应用落地是硬道理 人工智能 安防-技术为重渠道为王计算瓶颈突破和商用价值提升引爆AI市场计算机深度研究-后浪未起，GPU制霸A.I数据中心市场计算机深度学习-人工智能的“神奇魔杖” 计算机人工智能行业报告机器视觉-工业4.0添上一双慧眼机器的崛起：高管眼中的人工智能 风口之巅，向“云”而生从私有云和云产业链出发投资云计算从海外科技巨头2016年财报看下一轮IT产业创新半导体人工智能芯片-新架构改变世界百度人工智能-2017.9- 安防智能化，从芯片开始 2017MIT人工智能5大趋势预测 2017人工智能行业系列分析——智能语音应用专题分析 2017浙商人工智能发展报告 2017设计与人工智能报告——人工智能与设计的未来 2017全球AI企业100强（英文版） 2017年人工智能产业专题研究报告 2016人工智能行业系列研究——计算机视觉应用专题研究报告 2016人工智能产业发展报告 2016人工智能生态报告（英文版） 2016全球人工智能发展报告·学术与研究篇 2016全球人工智能发展报告·投资与融资篇 2016全球人工智能发展报告·框架篇 2016全球人工智能发展报告·精华篇 2016全球人工智能发展报告·产业与应用篇 2015年人工智能应用市场研究报告 70页人工智能芯片行业深度研究：人工智能立夏已至，AI芯片迎接蓝海；首推，英伟达GPU 36kr-人工智能行业研究报告（2017年）全版-48页

人工智能技术现状全文共4页，当前为第1页。人工智能技术现状全文共4页，当前为第1页。人工智能技术现状 人工智能技术现状全文共4页，当前为第1页。 人工智能技术现状全文共4页，当前为第1页。最近十年兴起的新一波的人工智能热潮，已经在工业，交通，教育，娱乐，生活甚至在军事等方面改变了人类社会。当前，人工智能的研究方兴未艾，这次人工智能的热潮主要得益于以下几个方面技术的发展，下面是店铺为你整理的人工智能技术现状，供大家阅览! 人工智能发展技术现状 1.深度学习：作为本次人工智能革命的发动机，深度学习已经在诸多领域取得突破性进展，例如图像识别，语音识别，自然语言处理，还有最近全球瞩目的AlphaGo围棋程序。与传统机器学习模型相比，深度学习能从海量数据中自动提取高度抽象的特征，在很多特定任务上能达到甚至超越人类的表现。 2.强化学习：与监督学习和无监督学习一样，强化学习是第三种机器学习框架。它适用于人工智能对自身所处环境或要求执行的任务未知的情况，强调如何基于目前的环境而进行决策，逐步根据环境给予的奖惩反馈，调整自身的参数和决策策略以取得最大化的预期利益。从另一个角度看，这相当于生物进化和优胜劣汰。例如，AlphaGo通过与自身的无数次博弈进行强化学习提高下棋水平。 3.人工智能专用芯片：除了算法和模型，近年来计算硬件的发展也推动了人工智能高速发展。使用英伟达图像处理器(GPU)进行矩阵运算大大加快了深度神经网络的训练速度。随后，各种基于可编程逻辑门阵列(FPGA)的人工智能专用芯片层出不穷，英伟达也推出了专为人工智能应用设计的加速卡。人工智能专用芯片能在很低的功耗下达到传统CPU集群的计算能力，同时保持很小的体积，使得人工智能广泛应用于移动设备。 4.大规模机器学习：数据是训练人工智能系统的必要条件，如何快速地收集，存储与处理海量数据是人工智能发展的一个重要问题。数据库系统和大规模机器学习算法的研究也是当前的一大研究热点。 5.云计算技术：云计算大大降低了大规模机器学习的硬件成本。用户可以按其所需灵活租用高性能硬件，而不需要付出时间和金钱成人工智能技术现状全文共4页，当前为第2页。人工智能技术现状全文共4页，当前为第2页。本去调研，采购以及维护管理机器学习任务所需的硬件设备。这极大地方便了中小企业和创业者快速搭建自己的机器学习系统。同时，云计算平台往往会部署主流机器学习工具，让非机器学习领域研究者也可以快速入门。 人工智能技术现状全文共4页，当前为第2页。 人工智能技术现状全文共4页，当前为第2页。当前，基于机器学习的人工智能取得了很多令人瞩目的成果。但目前机器学习的一个很多局限是需要大量标注好的数据来进行学习。展望人工智能的未来，我们该如何从技术方面更好的发展人工智能呢? 1.开源代码和共享数据：目前，人工智能之所以能在全球范围内快速发展，得益于高质量的开源代码，其中不乏有谷歌微软等知名公司的作品。有了开源代码，小型企业和研究机构可以在短时间内重现最先进的技术为己所用，并在此基础上做进一步提升，推进人工智能的发展。然而在当下，由于涉及到企业利益和用户隐私，企业共享数据并不常见，而高质量的标注数据恰恰是训练人工智能系统所必需的。 2.政府公开数据：过去数十年里，通过实现电子化政务，政府都累积了大量的数据，但大部分数据都只是沉淀起来却从没有被利用。这些数据对于分析特定领域乃至整个社会的运转，预测未来趋势都有极大的作用。因此，政府应该建立良好的开放数据机制，在保护居民隐私的前提下，将利于民生的数据公诸于众，并鼓励从中发掘有用的信息，利用人工智能技术促进社会发展。同时，政府也应该主动收集有用的数据以备未来所需，例如各地各行业的经济数据，交通和教育，医疗等数据。 3.特定领域的人工智能：人工智能技术在学术界取得重大进展的同时，也该走出实验室服务社会。一些传统领域，例如交通管理，医疗诊断和法律咨询，仍在使用传统的，基于固定策略结合人的经验的方法。如今，有了海量的历史数据和先进的人工智能技术，智能交通，智慧医疗和人工智能律师成为了可能。这将大大缓解由于医生和律师等专用人才缺乏所带来的压力，将人类从复杂繁琐的劳动中解放出来。 4.机器认知与推理：目前人工智能技术多数使用数值的方式来表示信息，而没有形成类似人类思维中的"概念"，更不能进行归纳，推理，知识迁移，因此只能在特定领域里完成特定任务。想要实现通人工智能技术现状全文共4页，当前为第3页。人工智能技术现状全文共4页，当前为第3页。用人工智能，必须赋予其综合多个领域的信息，进行认知与推理的能力。 人工智能技术现状全文共4页，当前为第3页。 人工智能技术现状全文共4页，当前为第3页。 5.无监督学习：互联网上有着取之不尽的海量数据，但绝大部分数据都是未标注的。相对于监督学习，无监督学习框架有希

2023 年可以说是人工智能板块行情的元年，也是 LLM（大语言模型）的元年。OpenAI 通过 GPT-3.5 系列大型语音模型微调而成的全新对话式 AI模型 ChatGPT 正式发布，人工智能板块开始掀起热潮。Meta 推出了新型 AI 语言模型 LLaMA-13B，OpenAI 发布了 GPT-4 并不断降低成本，百度推出了文心一言；应用方面微软推出了基于 GPT-4 的 Microsoft 365 Copilot，很大程度上改变了办公应用的生产力，算力方面，大厂英伟达的 GPU 不断迭代，标志着计算硬件的进步，GPU的供不应求导致英伟达业绩的持续超预期。监管方面，各地政府也是迅速调整，意大利对 ChatGPT 的临时禁令及其后的重新启用凸显了对 AI 治理的迫切需求，欧洲的 AI 立法和中国的监管措施反映了全球对标准化 AI 治理的转变。这一年，AI 开发者们逐渐认识到，人工智能不仅仅是一个概念或远景，而是一场正在发生的、深刻影响各行各业生产力的历史性技术革命。

过去十年来，人工智能领域经历了从小模型到以Transformer为代表的大模型的百花齐放。直到ChatGPT横空出世，才终于将简洁、易用的“通用人工智能”带入了大众视野。英伟达CEO黄仁勋曾多次表示，他相信ChatGPT的诞生，意味着人工智能的iPhone时刻。这款革命性产品的背后，是OpenAI十年磨一剑的GPT系列大模型。 AI算法模型作为产业的核心环节，其本身的技术路线，将直接决定AI产业链最终形态，以及各产业环节的分工协作方式、价值分配结构等。那么，GPT系列大模型会成为AI算法模型的终极答案吗？通过对AI发展技术路线的梳理，中信证券分析师陈俊云、许英博等指出，GPT模型在交互逻辑、内容生成和理解上具备独特优势，AI算法模型最终会普遍朝GPT方向靠拢。 AI技术路径四阶段从人工智能这个概念在1950年被提出开始，已经经历了从规则学习到机器学习再到神经网络的关键转变。分析师强调，本轮人工智能的技术突破都是基于在神经网络技术上的不断进步。过去10年里，AI模型经历了从小模型到以Transformer为代表的大模型的转变。而细分近十年来模型发展的进步，分析师观察到了从以CN

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