人工智能产业发展现状及四大趋势

（三）公共数据集不断丰富，关键平台逐步形成。

全球数据流量持续快速增长，为深度学习所需的海量数据提供了良好的基础。 商业数据产业快速发展，为企业提供了海量的图片、语音等数据资源及相关服务。 公共数据集为创新创业和行业竞争提供了优质数据，也为初创企业的发展带来了必不可少的资源。 谷歌、亚马逊、Facebook等优势企业正在加速部署机器学习和深度学习底层平台，建立行业事实上的标准。 目前业界已有各类AI学习框架近40种，生态竞争激烈。 科大讯飞、商汤科技等中国代表性企业利用自身技术优势，构建开放技术平台，为开发者提供人工智能开发环境，构建上层应用生态。

（四）人工智能技术快速发展，应用不断深化

近十年来，得益于深度学习等算法的突破、算力的不断提升以及海量数据的不断积累，人工智能真正从实验室研究走向大规模的产业实践。 以深度学习为代表的算法爆发，掀起了人工智能浪潮。 它广泛应用于计算机视觉、智能语音、自然语言处理等领域，并已相继超越人类识别水平。 人工智能与云计算、大数据等支撑技术的融合不断深化，围绕数据处理、模型训练、部署运营、安全监控等工具链不断丰富。 工程能力不断增强，人工智能的应用和产品交付更加便捷高效。 人工智能在医疗、制造、自动驾驶、安防、消毒等领域的应用不断深化。 特别是自COVID-19疫情以来，社会数字化、智能化转型持续加速，进一步推动人工智能应用驶入快车道。

全球人工智能产业发展三大趋势

（一）算法、算力和数据作为人工智能产业的底层支撑，仍然是全球新一代人工智能产业的核心引擎。

算法、算力和数据被全球公认为人工智能发展的三驾马车，也是推动人工智能发展的重要基础。 算力层面，单点算力不断提升，算力定制化、多样化成为重要发展趋势； 计算技术围绕数据处理、数据存储、数据交互三大能力要素演进升级，向类脑芯片、量子计算等方向发展。从从通用芯片到完全定制芯片。 技术创新带来的蓝海市场吸引了大量巨头企业和初创企业进入该行业。 算法层面，Cafe框架？ CNTK框架等分别收集和整合了不同的新兴人工智能算法模型，可以大大提高算法开发的场景适用性。 人工智能算法从RNN、LSTM到CNN再到GAN、BERT和GPT。 -3等，新兴的学习算法将在主流机器学习算法模型库中得到更高效的实现。 在数据层面，以深度学习为代表的人工智能技术需要大量标注数据，催生了专业技术服务，数据服务进入深度定制阶段。

（二）全球新兴技术不断涌现，以人工智能为核心的融合技术创新成为焦点

全球虚拟现实、超高清视频、新兴汽车电子等新技术新产品不断涌现，并加速与人工智能交叉融合，将推动生产、生活方式、生活方式的智能化转型经济形态。社会治理方法； 同时，人工智能与5G、云计算、大数据、工业互联网、物联网、混合现实（MR）、量子计算、区块链、边缘计算等新一代信息技术相互支撑。 这意味着以交叉融合为特征的集成创新逐渐成为主流，多种新兴技术交叉融合的价值将使人工智能发挥出更大的社会和经济价值。 例如：人工智能与汽车电子加速融合，实现感知、决策、控制等特殊功能模块，推动自动驾驶、驾驶辅助、人车交互、服务和娱乐应用系统的形成； 人工智能与虚拟现实技术的结合为生产制造、家居装饰等提供了工具，为虚拟制造、智能驾驶、模拟医疗、教育培训、电影等提供了场景丰富、及时交互的平台环境。以及电视娱乐节目等

（三）新基建春风与场景赋能两轮驱动，全球泛在智能时代加速到来。

随着COVID-19疫情成为全球发展“新常态”，世界主要经济体面临经济社会创新、发展、转型升级的挑战。 人工智能应用需求日益迫切，推动人工智能与实体经济加速融合，助力实现新常态下产业转型升级。 一方面，全球正在大力部署智能基础设施建设和传统基础设施智能化升级，推动实现泛在网络、泛在数据、泛在应用需求的万物互联生态系统，开辟人工智能应用场景更多行业、更多领域、更多环节、更多层次的拓展奠定了基础； 另一方面，人工智能应用场景建设成为国内外关注和重点关注的重点举措，针对医疗健康、金融、供应链交通、制造、家居、轨道交通等领域。 积极打造符合本地优势和发展特点的深度人工智能应用场景，探索智能制造、智慧物流、智慧农业、智慧旅游、智慧医疗、和智慧城市。 与此同时，典型场景的建设也吸引着全球资本市场的关注，泛在智能经济发展的时代即将到来。

（四）世界高度重视人工智能治理，发展安全可信人工智能已成为全球共识

随着全球人工智能发展进入蓬勃发展阶段，人工智能深度赋能带来的挑战和风险引起广泛关注，并在全球范围内掀起人工治理浪潮。 2019年6月，二十国集团（G20）批准了《G20人工智能原则》，主张人工智能的使用和研发要“尊重法律原则、人权和民主价值观”，成为首个关于人工智能的政府间国际公约。情报治理。 发展安全可信的人工智能已成为全球共识。 此后，世界各国加快完善人工智能治理相关规则体系，围绕自动驾驶、智慧医疗、人脸识别等重点领域出台分级分类监管措施，推动人工智能治理转型。人为治理源于以“软法”为导向的社会规范体系。 向“硬法”保障的风险防范体系转型。 同时，针对构建人工智能治理体系、打造安全可信生态系统的相关需求，围绕安全性、稳定性、可解释性、隐私保护、公平性等方面的可信人工智能研究持续升温，其理念逐步落实到人工智能的全生命周期，基于模糊理论的相关测试技术、人工智能结合隐私计算技术、引入量化指标进行公平决策的算法模型等新技术不断涌现相继。 工业实践不断丰富，并演变为人工智能的落地实施。 智能治理相关需求的重要方法。

原标题：全球视角下人工智能产业发展现状及四大趋势