2023年人工智能发展情况及值得关注的人工智能发展趋势
人工智能是ArtificialIntelligence，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
实际应用
机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。
学科范畴
人工智能是一门边缘学科，属于自然科学和社会科学的交叉。
涉及学科
哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论
研究范畴
自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法
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一、人工智能行业发展政策近年来，人工智能对社会和经济影响日益凸显。我国自2015年来，多次将人工智能的发展和规划列入国家政策，逐步确立人工智能技术在战略发展中的重要性。各省市相应中央号召，推出相应的地方发展规划和政策；全国31省市中，已有19个省市发布了人工智能规划，其中有16个制定了具体的产业规模发展目标。
二、人工智能行业发展现状1.市场规模中国人工智能市场规模在2016年-2020年持续增长，市场规模从2016年的154亿元增长至2020年的1280亿元，年复合增长率达到69.79%。随着新基建产业愈发受到国家重视，人工智能产业未来将持续增长，预计2022年将达2729亿元。
数据来源：灼识咨询、中商产业研究院整理
2.市场结构中国人工智能行业可按照应用领域分为四大类别：决策类人工智能、视觉人工智能、语音及语义人工智能和人工智能机器人。目前，视觉人工智能的占比最多，达43.4%。其次分别为决策类人工智能、语音及语义人工智能、人工智能机器人，占比分别为20.9%、18.2%、17.4%。
数据来源：灼识咨询、中商产业研究院整理
3.投融资情况2016年到2018年中国人工智能投融资情况呈现增长趋势。2019年开始，中国人工智能市场投融资事件数量开始下滑，整体市场开始冷静，投资金额有所上升。截止至2021年7月，投融资事件达506起，投融资金额达1839.92亿元。
数据来源：中商产业研究院整理
4.企业注册量近两三年来，人工智能相关企业注册量飞速上升。企查查数据显示，2017年人工智能上升为国家战略后，相关企业年注册量首次突破1万家，2019年注册量已达到4.26万家。2020年，人工智能新科技的链接价值、赋能价值表现得更为突出，全年注册量增至17.10万家。
数据来源：企查查、中商产业研究院整理
三、人工智能行业重点企业1.京东方京东方科技集团股份有限公司（BOE）创立于1993年4月，是全球领先的半导体显示技术、产品与服务提供商。基于在发展显示事业中积累的显示、传感、人工智能、大数据等技术基础，BOE（京东方）2014年启动DSH战略转型，由原有的端口器件事业向智慧物联事业和智慧医工事业延展。
2021年前三季度京东方实现营业收入1632.78亿元，同比增长72.05；实现归母净利润200.15亿元，同比增长708.36%。
2.科大讯飞科大讯飞股份有限公司是一家专业从事语音及语言、自然语言理解、机器学习推理及自主学习等人工智能核心技术研究，人工智能产品研发和行业应用落地的国家级骨干软件企业。
2021年前三季度科大讯飞实现营收108.68亿元，同比增长49.2%；实现归母净利润7.29亿元，同比增长30.88%。
3.寒武纪中科寒武纪科技股份有限公司创办于2016年，主营业务是应用于各类云服务器、边缘计算设备、终端设备中人工智能核心芯片的研发、设计和销售。公司的主要产品包括云端产品线、边缘产品线、处理器IP授权及软件。
2021年前三季度寒武纪营业收入实现2.22亿元，同比增长40.51%；归母净利润亏损6.29亿元，同比下降102.9%。
4.阿里巴巴阿里AI（阿里灵杰）依托阿里领先的云基础设施、大数据和AI工程能力、场景算法技术和多年行业实践，一站式地为企业和开发者提供云原生的AI能力体系。帮助提升AI应用开发效率，促进AI在产业中规模化落地，激发业务价值。
5.百度AI百度人工智能全面开放百度大脑领先能力，包括语音识别和文字识别等335项场景化能力、飞桨企业版EasyDL和BML、智能对话定制平台UNIT、AI学习与实训社区AIStudio、及实现算法与硬件深度整合的软硬一体产品项目等。目前，百度连续四年AI专利申请和授予量全国第一，百度AI开放平台成为中国领先的软硬一体AI大生产平台。而百度的移动生态，正是在这样的人工智能技术驱动下构建强大的。在人工智能的驱动下，由百家号、小程序、托管页构成的移动生态三大支柱业务增长稳进，构建起了完善的内容和服务一体化移动生态。
四、人工智能八大发展趋势1、AI-on-5G2022年，工业AI和AI-on-5G物联网应用将会成为主流。
AI-on-5G组合计算基础设施为传感器、计算平台和人工智能应用的整合提供了一种高性能、安全的链接结构，无论是在现场、场所还是云端中。具体包括：
汽车系统；智能空间；工业4.0，如新的自动化和机器人系统。我国5G发展取得领先优势，已累计建成5G基站超81.9万个，占全球比例约为70%；5G手机终端用户连接数达2.8亿，占全球比例超过80%；5G标准必要专利声明数量占比超过38%，2020年上半年以来上升近5个百分点，位列全球首位。工信部5G/6G专题会议会议表示，要持续推进5G快速健康发展。
5G是人工智能的加速器，同时5G也将为人工智能提供新动能。5G具有大连接、低延迟和高带宽三个核心特点，这些特点可以从不同侧面进一步加速人工智能技术的发展、应用、落地，促进整个供应链的智能升级。
2、生成式人工智能生成式人工智能，或评估现有数据（如文本、音频或视觉文件）的算法，主要识别该数据的基本模式，然后复制该模式以生成类似的内容。这种算法正在逐步改进。随着模型的输入数据的变化和业务结果的变化，模型本身也需要调整。缺乏维护会导致人工智能算法最终丧失价值。
生成式人工智能包括多种技术：
（1）GAN生成对抗网络：生成对抗网络是两个神经网络：一个生成器和一个判别器，它们相互竞争，以找到两个网络之间的平衡。生成器网络负责生成与源数据相似的新数据或内容。判别器网络负责区分源数据和生成的数据，以便识别哪些数据更接近原始数据。
（2）Transformer：由论文《AttentionisAllYouNeed》提出，现在是谷歌云TPU推荐的参考模型。论文相关的Tensorflow的代码可以从GitHub获取，其作为Tensor2Tensor包的一部分。哈佛的NLP团队也实现了一个基于PyTorch的版本，并注释该论文。像GPT-3、LaMDA和Wu-Dao这样的Transformer模拟了认知注意力，并对输入数据部分的重要性进行差异测量。它们被训练来理解语言或图像，学习一些分类任务，并从大量数据集中生成文本或图像。
（3）变分自编码器（Variationalauto-encoder，VAE）是一类重要的生成模型（generativemodel），它于2013年由DiederikP.Kingma和MaxWelling提出
3、增强型劳动力或人类-人工智能混合工作未来的工作更多的是在增强的环境中与人工智能配对。所有重复性的工作都是可能实现的，并且将是自动化的。
随着人工智能/机器学习工具的不断增加，你的工作效率也会提高
在每个行业中，都会涌现出人工智能驱动的智能工具，这些工具可以帮助该行业的个人高效工作。
4、IT中的云计算和边缘管理虽然边缘计算正迅速成为许多企业的必备工具，但部署仍处于早期阶段。云计算和边缘原生业务流程将在IT领域占据更多的主导地位，并在商业世界中更加无处不在。
一些人认为人工智能管理将成为IT部门的责任。为了应对与可管理性、安全性和规模有关的边缘计算挑战，IT部门将转向云原生技术。例如，作为容器化微服务的平台，Kubernetes已经成为大规模管理边缘人工智能应用的主要工具。
那些在云端上使用Kubernetes的IT部门可以利用他们的经验来构建自己的边缘云原生管理方案。预期将会有更多的第三方和相关的服务被采用。
5、人工智能在网络安全中的应用在网络安全方面，人工智能的作用必须通过自动化来提高。有69%的机构相信，人工智能是处理网络攻击的必备条件，但是这一领域在2022到2032年期间都有升级的需求。
威胁检测；战斗机器人；端点保护；违约风险保护；服务停机保护。6、更好更强的语言模型虽然OpenAI的大规模生成性预训练Transformer（GPT）模型的持续发展成为时尚的头条新闻，但DeepMind、微软研究院以及其他公司的做法也值得关注。围绕着高度进化的大型人工智能语言模型，已经出现了几十家新的初创公司。
7、人工智能在元宇宙中的应用元宇宙是一个术语，是指一个环境，更具体地说是一个数字环境，多个用户可以一起工作和游戏
新类型的应用程序、更智能的数字代理、深度造假人类（实际上是机器人），所有这些都在互联网的未来等待着我们，似乎是元宇宙产品。
8、人工智能的民主化和可达性——低代码/无代码人工智能今天，组织面临的主要挑战之一是缺乏能够研发出所需要的工具和算法的有经验的人工智能工程师。随着无代码或低代码解决方案的出现，这一挑战可以通过提供简单而直观的界面来解决，这些界面可以用来创建人工智能上的复杂系统。
随着我们加快人工智能在商业中的应用，并升级人工智能流程，随着程序员与人工智能-人类系统的合作，我们通过软件工程来制造产品的方法将会发生根本性的变化，并更容易被所有人接受，从而以更分散的方式分配其部分价值。
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人工智能的发展与未来
随着人工智能（artificialintelligent，AI）技术的不断发展，各种AI产品已经逐步进入了我们的生活。
现如今，各种AI产品已经逐步进入了我们的生活｜Pixabay
19世纪，作为人工智能和计算机学科的鼻祖，数学家查尔斯·巴贝奇（CharlesBabbage）与艾达·洛夫莱斯（AdaLovelace）尝试着用连杆、进位齿轮和打孔卡片制造人类最早的可编程数学计算机，来模拟人类的数理逻辑运算能力。
20世纪初期，随着西班牙神经科学家拉蒙-卡哈尔（RamónyCajal）使用高尔基染色法对大脑切片进行显微观察，人类终于清晰地意识到，我们几乎全部思维活动的基础，都是大脑中那些伸出细长神经纤维、彼此连接成一张巨大信息网络的特殊神经细胞——神经元。
至此，尽管智能的具体运作方式还依然是个深不见底的迷宫，但搭建这个迷宫的砖瓦本身，对于人类来说已经不再神秘。
智能，是一种特殊的物质构造形式。
就像文字既可以用徽墨写在宣纸上，也可以用凿子刻在石碑上，智能，也未必需要拘泥于载体。随着神经科学的启迪和数学上的进步，20世纪的计算机科学先驱们意识到，巴贝奇和艾达试图用机械去再现人类智能的思路，在原理上是完全可行的。因此，以艾伦·图灵（AlanTuring）为代表的新一代学者开始思考，是否可以用二战后新兴的电子计算机作为载体，构建出“人工智能”呢？
图灵在1950年的论文《计算机器与智能（ComputingMachineryandIntelligence）》中，做了一个巧妙的“实验”，用以说明如何检验“人工智能”。
英国数学家，计算机学家图灵
这个“实验”也就是后来所说的“图灵测试（Turingtest）”：一名人类测试者将通过键盘和显示屏这样不会直接暴露身份的方式，同时与一名人类和一台计算机进行“网聊”，当人类测试者中有七成都无法正确判断交谈的两个“人”孰真孰假时，就认为这个计算机已经达到了“人工智能”的标准。
虽然，图灵测试只是一个启发性的思想实验，而非可以具体执行的判断方法，但他却通过这个假设，阐明了“智能”判断的模糊性与主观性。而他的判断手段，则与当时心理学界崛起的斯纳金的“行为主义”不谋而合。简而言之，基于唯物主义的一元论思维，图灵和斯金纳都认为，智能——甚至所有思维活动，都只是一套信息处理系统对外部刺激做出反应的运算模式。因此，对于其他旁观者来说，只要两套系统在面对同样的输入时都能够输出一样的反馈，就可以认为他们是“同类”。
1956年，人工智能正式成为了一个科学上的概念，而后涌现了很多新的研究目标与方向。比如说，就像人们在走迷宫遇到死胡同时会原路返回寻找新的路线类似，工程师为了使得人工智能达成某种目标，编写出了一种可以进行回溯的算法，即“搜索式推理”。
而工程师为了能用人类语言与计算机进行“交流”，又构建出了“语义网”。由此第一个会说英语的聊天机器人ELIZA诞生了，不过ELIZA仅仅只能按照固定套路进行作答。
而在20世纪60年代后期，有学者指出人工智能应该简化自己的模型，让人工智能更好的学习一些基本原则。在这一思潮的影响下，人工智能开始了新一轮的发展，麻省理工学院开发了一种早期的自然语言理解计算机程序，名为SHRDLU。工程师对SHRDLU的程序积木世界进行了极大的简化，里面所有物体和位置的集合可以用大约50个单词进行描述。模型极简化的成果，就是其内部语言组合数量少，程序基本能够完全理解用户的指令意义。在外部表现上，就是用户可以与装载了SHRDLU程序的电脑进行简单的对话，并可以用语言指令查询、移动程序中的虚拟积木。SHRDLU一度被认为是人工智能的成功范例，但当工程师试图将这个系统用来处理现实生活中的一些问题时，却惨遭滑铁卢。
而这之后，人工智能的发展也与图灵的想象有所不同。
现实中的人工智能发展，并未在模仿人类的“通用人工智能（也称强人工智能）”上集中太多资源。相反，人工智能研究自正式诞生起，就专注于让计算机通过“机器学习”来自我优化算法，最后形成可以高效率解决特定问题的“专家系统”。由于这些人工智能只会在限定好的狭窄领域中发挥作用，不具备、也不追求全面复杂的认知能力，因此也被称为“弱人工智能”。
但是无论如何，这些可以高效率解决特定问题的人工智能，在解放劳动力，推动现代工厂、组织智能化管理上都起到了关键作用。而随着大数据、云计算以及其他先进技术的发展，人工智能正在朝着更加多远，更加开放的方向发展。随着系统收集的数据量增加，AI算法的完善，以及相关芯片处理能力的提升，人工智能的应用也将逐渐从特定的碎片场景转变为更加深度、更加多元的应用场景。
人工智能让芯片的处理能力得以提升｜Pixabay
从小的方面来看，人工智能其实已经渐渐渗透进了我们生活的方方面面。比如喊一声就能回应你的智能语音系统，例如siri，小爱同学；再比如在超市付款时使用的人脸识别；抑或穿梭在餐厅抑或酒店的智能送餐机器人，这些其实都是人工智能的应用实例。而从大的方面来看，人工智能在制造、交通、能源及互联网行业的应用正在逐步加深，推动了数字经济生态链的构建与发展。
虽然脑科学与人工智能之间仍然存在巨大的鸿沟，通用人工智能仍然像个科幻梦，但就像萧伯纳所说的那样“科学始终是不公道的，如果它不提出十个问题，也永远无法解决一个问题。”科学总是在曲折中前进，而我们只要保持在不断探索中，虽无法预测是否能达到既定的目的地，但途中终归会有收获。
参考文献
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作者：张雨晨
编辑：韩越扬
[责编：赵宇豪]全球人工智能产业发展现状及发展趋势浅析
人工智能是指使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能,是研究、模拟人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学,其本质是对人的意识和思想的信息过程的模拟。人工智能是一种尖端技术,是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,它给经济、政治、社会等带来了颠覆性的影响,或将改变未来的发展格局。在21世纪,人工智能已逐渐成为全球各国新一轮科技战和智力战的必争之地,全球围绕人工智能领域的布局抢位日趋激烈。
一、全球人工智能发展现状
2021年7月8日,世界人工智能大会在上海开幕。根据统计数据评分,全球人工智能排名前10的国家依次为:美国、中国、韩国、加拿大、德国、英国、新加坡、以色列、日本和法国。其中,中国的综合得分为50.6分,美国为66.31分。
(一)美国着重国家和经济安全,力争保持全球领导地位
美国人工智能战略和政策的着力点在于保持其全球“领头羊”地位,并期望对人工智能的发展始终具有主动性与预见性。美国自2013年开始就发布了多项人工智能计划,并提及人工智能在智慧城市、自动驾驶和教育等领域的应用和愿景。2016年,美国将人工智能上升至国家战略层面,出台了《国家人工智能研究与发展计划》,从政策、技术、资金等方面给予一定的支持和保障。特朗普政府执政后,于2019年2月发布了第13859号总统行政令—《维持美国在人工智能领域领导地位的倡议》,从国家战略层面提出美国未来发展人工智能的指导原则,明确指出要集中联邦政府资源发展人工智能,扩大美国的繁荣,增强国家和经济安全,力图保持其在人工智能时代的全球领导地位。2021年6月,拜登政府宣布成立了由12名学术界、政界和产业界人士组成的国家人工智能研究资源工作组(NAIRR),他们将制定一项计划,让人工智能研究人员获得更多政府数据、计算资源和其他工具。该项计划基本继承了《2020年美国人工智能倡议法》的战略诉求。NAIRR的创建是美国政府加速美国国内技术进步的更广泛努力的一部分,美国参议院批准了2500亿美元的投资,用于从人工智能到量子通信等科学研究,这意味着,人工智能战略是拜登政府战略重心之一。
(二)韩国加快构建可持续的人工智能技术能力
韩国拥有雄厚的ICT产业发展根基,这为其发展人工智能奠定了良好的研发与应用生态基础。2018年5月15日,韩国第四次工业革命委员会审议并通过《人工智能研发战略》(以下简称《战略》),旨在重点推广人工智能技术进步,并加快AI在各领域的创新发展,打造世界领先的人工智能研发生态,构建可持续的人工智能技术能力。韩国认为人工智能是经济与社会大变革的核心动力之一,但其AI技术能力与中国和美国相比仍有较大差距,因此提升人工智能技术能力迫在眉睫,事关其能否在第四次工业革命中占得技术主导权。为了加快经济和社会的创新发展,为产业注入新的活力,韩国于2019年12月17日公布了《国家人工智能战略》,旨在凝聚国家力量、发挥自身优势,实现从“IT强国”到“人工智能强国”的转变。根据预算,相关措施若得以实施,到2030年,韩国将在人工智能领域创造455万亿韩元(约合2.7万亿元人民币)的经济效益。
(三)加拿大大力发展人工智能产学研用聚集中心
2017年3月,加拿大政府发布了全球首个人工智能国家战略计划——《泛加拿大人工智能战略(PanCanadianArtificialIntelligenceStrategy)》,计划拨款1.25亿加元支持AI研究及人才培养。该计划还提出了“增加加拿大优秀人工智能研究人员和熟练毕业生的数量”“在加拿大埃德蒙顿、蒙特利尔和多伦多3个主要人工智能中心建立互联的科学卓越节点”“在人工智能发展的经济、伦理、政策和法律意义上发展全球思想领导”以及“支持国家人工智能研究团体”等目标。此外,加拿大在全国范围内形成了数个有代表性城市的人工智能产学研用聚集中心,正是这些中心支撑起了加拿大人工智能发展的基本格局。这些聚集中心包括蒙特利尔、多伦多、埃德蒙顿、滑铁卢、温哥华和魁北克等城市,它们构成了加拿大人工智能研究的中坚力量。如果将加拿大人工智能领域看作一个生态系统,风险投资机构、加速器或孵化器以及公共非盈利机构构成了这个生态系统的土壤,为加拿大人工智能的研发和应用提供基础;各个人工智能产学研用聚集中心有其不同的偏重方向,就像不同种类的作物;各个聚集中心培育出来的初创企业,是人工智能服务人类生活的直接载体,就如作物结出的花朵与果实;国家和地方的政策支持、各领域方向的人才团队构成了人工智能生态的空气和养分;同时,加拿大社会开放,具备吸引外国投资机构、企业实体和人才的良好环境,为整个人工智能生态系统提供了有益补充。
(四)欧盟构建可信人工智能框架,抢占全球伦理规则主导权
欧盟很早就把发展以智能化为基础的经济模式作为其主要战略目标,注重在研发和人才上的投入,但由于缺乏风险资本和私募股权投资,以及民众过多顾虑隐私保护等问题,其在人工智能上的发展落后于中国和美国。为改变这一现状,欧盟采取多种措施大力发展人工智能,发力构建可信人工智能,力争取得全球主导权。2018年4月,欧洲25个国家签署了《人工智能合作宣言》,从国家战略合作层面来推动人工智能发展,确保欧洲人工智能研发的竞争力,共同面对人工智能在社会、经济、伦理及法律等方面的机遇和挑战。2018年12月,欧盟发布了《人工智能协调计划》,提出要进一步增加资金投入、深化人工智能技术创新与应用、完善人才培养和技能培训、构建欧洲数据空间、建立人工智能伦理道德框架、促进公共部门人工智能技术使用、加强国际合作等行动,推进欧洲人工智能的开发与应用,实现欧盟和各国人工智能投资收益最大化,推动发展符合欧中价值观和伦理观念的人工智能,力争在伦理与治理领域占据全球领先地位。欧盟于2020年2月发布的《人工智能白皮书—欧洲追求卓越和信任的策略》,透露了欧盟人工智能将由“强监管”转向“发展和监管并重”,在促进人工智能广泛应用的同时,解决新技术使用所产生的风险问题。
二、我国人工智能发展现状
我国人工智能产业在政策、资本、市场需求的共同推动和引领下快速发展。产业上,我国人工智能企业“质、量”兼顾,同步发展,集聚发展效应明显,产业规模不断扩大,产业链布局不断完善。技术上,论文数量不断攀升,在复杂的国际环境下我国迎难而上,芯片产业突破明显,在国际竞赛中我国企业成果颇丰。为进一步推动技术创新,诸多高校设置人工智能相关专业、成立人工智能学院。融合上,我国人工智能与实体经济融合在广度和深度上都进一步深化,全国人工智能产业形成了特色化的发展格局。
2015年7月,国务院印发《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》。《指导意见》将人工智能作为其主要的十一项行动之一,并明确提出,依托互联网平台提供人工智能公共创新服务,加快人工智能核心技术突破,促进人工智能在智能家居、智能终端、智能汽车、机器人等领域的推广应用;进一步推进计算机视觉、智能语音处理、生物特征识别、自然语言理解、智能决策控制以及新型人机交互等关键技术的研发和产业化。2016年3月,国务院发布《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要(草案)》,人工智能概念进入“十三五”重大工程。2017年3月十二届全国人大五次会议上,“人工智能”首次被写入政府工作报告;7月,国务院发布《新一代人工智能发展规划》,明确指出新一代人工智能发展分三步走的战略目标,到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心;10月,人工智能进入十九大报告,将推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合;12月,《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》的发布,它作为对7月发布的《新一代人工智能发展规划》的补充,详细规划了人工智能在未来三年的重点发展方向和目标,每个方向的目标都做了非常细致的量化。工信部为加快推动我国新一代人工智能产业创新发展,组织实施了人工智能产业创新任务揭榜挂帅工作,在人工智能项目攻关、选才用才方面效果显著。
相关数据显示,2020年人工智能行业核心产业市场规模将超过1500亿元,预计在2025年将超过4000亿元,中国人工智能产业在各方的共同推动下进入爆发式增长阶段,市场发展潜力巨大,未来中国有望发展为全球最大的人工智能市场。
我国高度重视人工智能技术进步与行业发展,人工智能已上升为国家战略。在此背景下,许多地方出台促进人工智能发展的政策,针对人工智能开展了布局,以广东省为例,广州、深圳、佛山等不少基础雄厚的城市都在积极谋划创建人工智能试验区,其中佛山市提出要“创建国家新一代人工智能创新发展试验区”,这一举措对区域在人工智能发展赛道抢占先机十分有利,对于区域人工智能发展有着显著的带动效果。在产业布局方面,佛山市因地制宜,将人工智能与工业制造进行融合。作为全国制造业的重要基地,佛山拥有2.16万亿的工业产值,对促进人工智能和实体经济融合发展有着大量的需求,可以实现人工智能技术在区域的产业化发展。2021年7月,《佛山市推进制造业数字化智能化转型发展若干措施》提出,“建设数字化智能化示范工厂、示范车间,支持技术改造升级”,加大金融财政支持力度、推动产业链协同、增强产业数字化智能化供给能力多措并举,以加快佛山制造业数字化、网络化、智能化转型升级。8月,佛山市南海区对外释放在人工智能方面的新布局,通过聚焦前沿技术,引进高科技企业和高端人才项目,联合高校科研院所共同攻克人工智能领域关键核心技术,一系列举措阐释着佛山市南海区全力打造国内一流的人工智能创新高地,助力打造佛山市制造业数字化智能化转型发展引领区,赋能佛山制造业升级提速的信心。这是佛山市南海区制造业高质量发展的表现,也是佛山市南海区在人工智能发展到新一阶段的布局升级,同时也反映了地方政府在新的时期发展和布局人工智能的信心与决心。
三、人工智能未来发展趋势
在未来的数十年里,人工智能有可能会极大地改变人类社会结构和生存方式。人工智能技术加速融入经济社会发展各领域全过程已是大势所趋。人工智能在重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局方面将发挥出重要作用。我国面临中华民族伟大复兴战略全局和世界百年未有之大变局,将以国内国际两个大局、发展安全两件大事为出发点,充分发挥海量数据和丰富应用场景优势,促进人工智能与实体经济深度融合,赋能传统产业转型升级,催生新产业新业态新模式。在加强核心技术攻关、加快新型基础设施建设、推动人工智能和实体经济融合发展、规范行业发展和完善行业治理等方面持续发力,促进人工智能创新发展。
参考资料
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2.李月白,江晓原.钱学森与20世纪80年代的人工智能热.2019-11
3.广州日报.2020中国人工智能产业白皮书:五年内市场规模预计超过4000亿元.2021-2
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6.江丰光,熊博龙,张超.我国人工智能如何实现战略突破——基于中美4份人工智能发展报告的比较与解读.2020-1
来源：中国网
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