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中国银行:我国人工智能产业竞争力评估:国内格局和全球比较(2022)(21页).pdf

上传人: 小** 编号:102071 2022-10-10 21页 1MB

1、 伦敦经济月刊(2013 年 1月)2013 年 1 月 18 日 中银研究产品系列 经济金融展望季报 中银调研 宏观观察 银行业观察 国际金融评论 国别/地区观察 作 者:刘 晨 中国银行研究院 电 话:010 6659 4264 签发人:陈卫东 审 稿:周景彤 梁 婧 联系人:刘佩忠 电 话:010 6659 6623 对外公开 全辖传阅 内参材料 2022 年 9 月 19 日 2022 年第 41 期(总第 438 期)我国人工智能产业竞争力评估:国内格局和全球比较 人工智能经历了漫长的技术演变和应用,与实体经济深度融合,目前已成为驱动新一轮科技革命的关键通用目的技术。伴随人工智能对经

2、济增长和经济结构变迁产生广泛影响,近年来各国政府高度重视人工智能产业发展。当前,我国已经形成较为完整的人工智能产业链条,全球竞争力持续提升。本文基于我国人工智能基础层、技术层和应用层产业发展格局和全球比较,分析我国人工智能产业整体情况,在此基础上为我国深化人工智能产业战略部署、推动人工智能产业高质量发展提出建议。研究院 宏观观察 2022 年第 41 期(总第 438 期)1 我国人工智能产业竞争力评估:国内格局和全球比较 人工智能经历了漫长的技术演变和应用,与实体经济深度融合,目前已成为驱动新一轮科技革命的关键通用目的技术。伴随人工智能对经济增长和经济结构变迁产生广泛影响,近年来各国政府高度

3、重视人工智能产业发展。当前,我国已经形成较为完整的人工智能产业链条,全球竞争力持续提升。本文基于我国人工智能基础层、技术层和应用层产业发展格局和全球比较,分析我国人工智能产业整体情况,在此基础上为我国深化人工智能产业战略部署、推动人工智能产业高质量发展提出建议。一、人工智能行业发展整体概况 人工智能(Artificial Intelligence,AI)的概念最早诞生于 1956 年的达特矛斯会议上,特指让机器的行为与人所表现出的智能行为一样。目前对于人工智能的定义并没有形成统一的标准,根据信通院的定义,人工智能是利用人为制造来实现智能机器或者机器上的智能系统,模拟、延伸和扩展人类智能,感知环

4、境,获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法和技术发展历程1。人工智能发展经历了漫长的技术演变和应用,目前已成为驱动新一轮科技革命的关键通用目的技术。人工智能的发展大致经历了三个阶段(图 1),第一个阶段为1956-1980 年,随着“人工智能”概念被提出,一系列围绕如何让计算机具备逻辑推理能力的程序、软件相继研发面世,但是受限于硬件的内存容量和处理速度,早期的人工智能主要通过固定指令执行问题,缺乏真正的学习能力。第二个阶段为 1980-2006 年,“专家系统”商业化兴起正式揭开了人工智能发展的第二波浪潮。“专家系统”AI 程序通过总结知识并“教授”给计算机,一定程度上解决了特定领域的相应

5、问题,AI 应用领域不断拓宽。第三个阶段为 2006 年至今,以 Hinton 提出“深度学习”神经网络为标志,机器学习、深度学习、类脑计算相继提出,解决了人工智能的基础理论问题。同时,以互联网、云计算、5G 通信、大数据等为代表的新一代信息技术不断崛起,核心算法的突破、计算能力的提高和海量数据的支撑,人工智能领域的发展 1 中国信息通信研究院,人工智能安全白皮书(2018),2018年 6月。2 2022 年第 41 期(总第 438 期)正式进入应用爆发期。如今,作为通用目的技术,人工智能不断融入各行业领域、提供个性化产品和服务、深度融合实体经济各个环节,推动各部门生产率大幅提升。图 1:

6、人工智能发展历程 应用爆发期应用爆发期70年代:软件和硬件设备难以适配人工智能要解决的问题19561950年:图灵测试 理论1954年:第一台可编程机器人诞生1956:达特茅斯会议:人工智能提出萌芽期萌芽期1957年:神经网络感知器1966年-1972年:首台人工智能机器人Shakey诞生1969年:国际人工智能联合会成立1980技术诞生期技术诞生期1980年:卡耐基梅隆大学研发XCON专家系统1986年:多层神经网络和BP反向传播算法1988年:德国人工智能中心成立1997年:深蓝计算机战胜国际象棋冠军应用发展期应用发展期200680年代:解决特定领域问题的 专家系统 加快应用领域不断拓宽,

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本文主要从我国人工智能产业的基础层、技术层和应用层三个层面,对我国人工智能产业的竞争力进行了评估,并提出了相应的政策建议。 在基础层,我国在AI芯片、智能传感器、大数据和云计算等方面存在一定的短板,核心技术受制于人,但大数据规模优势显著。 在技术层,我国在应用技术领域如机器视觉、智能语音和自然语言处理等方面具有后发优势,但底层算法理论和开发平台等基础技术领域发展节奏缓慢。 在应用层,我国人工智能技术与实体经济深度融合,在智能安防、自动驾驶和智能制造等领域相对成熟,同时也加快与制造业融合发展。 最后,文章提出了提升我国人工智能科技创新能力、完善人工智能产业发展的基础环境、强化应用场景优势等政策建议。
我国人工智能产业竞争力如何? 我国在人工智能基础层存在哪些短板? 我国人工智能应用层有哪些优势?
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