人工智能白皮书（2023年）
人工智能白皮书（2022年）来源：中国信息通信研究院时间：2022-04-1315:28:14作者：
近日，中国信息通信研究院正式发布《人工智能白皮书（2022年）》，全面回顾了2021年以来全球人工智能在政策、技术、应用和治理等方面的最新动向，重点分析了人工智能所面临的新发展形势及其所处的新发展阶段，致力于全面梳理当前人工智能发展态势，为各界提供参考，共同推动人工智能持续健康发展。
政策层面，国内外不断强化人工智能的战略地位，推动释放人工智能红利。技术及应用层面，以深度学习为代表的人工智能技术飞速发展，新技术开始探索落地应用；工程化能力不断增强，在医疗、制造、自动驾驶等领域的应用持续深入；可信人工智能技术引起社会广泛关注。与此同时，治理层面工作也受到全球高度关注，各国规制进程不断加速，基于可信人工智能的产业实践不断深入。
人工智能开始迈入全新阶段
白皮书认为，未来人工智能除了重视技术创新以外，还更加关注工程实践和可信安全，这也构成了新的“三维”发展坐标，牵引人工智能技术产业迈向新的阶段。
具体来看：
第一个维度突出创新，围绕着算法和算力方面的创新仍会不断涌现。第二个维度突出工程，工程化能力逐渐成为人工智能大规模赋能千行百业的关键要素。第三个维度突出可信，发展负责任和可信的人工智能成为共识，将抽象的治理原则落实到人工智能全生命流程将成为重点。追求特定场景下的技术创新一直是人工智能发展的目标和驱动。以深度学习为代表的算法爆发拉开了人工智能浪潮的序幕，在计算机视觉、智能语音、自然语言处理等领域广泛应用，相继超过人类识别水平。人工智能算力的多元化以及单点算力的不断提升，有力支撑了人工智能的发展。
工程实践能力日益成为释放人工智能技术红利的重要支撑。当前，人工智能与云计算、大数据等支撑技术的融合不断深入，围绕数据处理、模型训练、部署运营和安全监测等各环节的工具链不断丰富。人工智能研发管理体系日益完善，以MLOps为代表的自动运维技术受到越来越多的关注。
可信安全逐渐成为人工智能赋能过程中不可或缺的保障。可信人工智能的离你那逐步贯彻到人工智能的全生命周期之中，产业实践不断丰富，已经演变为落实人工智能治理相关要求的重要方法论。
总的来看，人工智能正在迈入“创新驱动、应用深化、规范发展”的新阶段。
人工智能在追求极致创新方面不断突破
一直以来，算法、算力和数据被认为是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。
算法层面，超大规模预训练模型等成为近两年最受关注的热点之一，人工智能与各科学研究领域的融合创新日益受到关注，人工智能成为基础科学研究的重要工具。
基础算力层面，单点算力持续提升，算力定制化、多元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，类脑芯片、量子计算等方向持续探索。
数据层面，以深度学习为代表的人工智能技术需要大量的标注数据，这也催生了专门的技术乃至服务，随着面向问题的不断具体化和深入，数据服务走向精细化和定制化。
人工智能工具链成为工程实践能力核心
随着人工智能技术不断发展，近年来工程落地应用呈现加速态势。金融领域，人工智能技术开始深入前台、中台、后台全过程；医疗人工智能开始买入市场化阶段，截止2021年8月底，共有28款产品获批三类医疗器械注册证；制造领域人工智能快速发展，德勤预计我国未来五年将保持平均40%以上的增长率。目前企业应用人工智能呈现出从初步探索到规模应用的过渡，总体上看，不断提升工程实践能力成为未来应用的关键。
安全可信人工智能技术朝着一体化发展
随着社会各界对人工智能信任问题的不断关注，安全可信的人工智能技术已经成为研究热点。研究的焦点主要是提升人工智能系统稳定性、可解释性、隐私保护、公平性等，这些技术构成了可信人工智能的基础支撑能力。
具体内容如下
责任编辑：蔺弦弦
中国信通院：2023年人工智能白皮书（附下载）
报告下载：添加199IT微信公众号【i199it】，回复关键词【2022年人工智能白皮书】即可
人工智能技术是释放数字化叠加倍增效应、加快战略新兴产业发展、构筑综合竞争优势的必然选择。纵观全球，国内外人工智能相关不断强化，持续推动释放人工智能红利；以深度学习为代表的人工智能技术飞速发展，新技术开始探索落地应用；工程化能力不断增强，在医疗、制造、自动驾驶等领域的应用持续深入；可信人工智能技术引起社会广泛关注。人工智能治理受到全球高度关注，各国规制进程不断加速，基于可信人工智能的产业实践不断深入。
近日，中国信息通信研究院正式发布《人工智能白皮书（2022年）》，全面回顾了2021年以来全球人工智能在政策、技术、应用和治理等方面的最新动向，重点分析了人工智能所面临的新发展形势及其所处的新发展阶段，致力于全面梳理当前人工智能发展态势，为各界提供参考，共同推动人工智能持续健康发展。
白皮书核心观点
1、人工智能迈入新阶段，将由技术创新、工程实践、可信安全“三维”坐标来定义和牵引。第一个维度突出创新，围绕着算法和算力方面的创新仍会不断涌现。第二个维度突出工程，工程化能力逐渐成为人工智能大规模赋能千行百业的关键要素。第三个维度突出可信，发展负责任和可信的人工智能成为共识，将抽象的治理原则落实到人工智能全生命流程将成为重点。
2、人工智能技术创新仍是主旋律，新算法不断涌现。超大规模预训练模型推动技术效果不断提升，继续朝着规模更大、模态更多的方向发展；“生成式人工智能”技术不断成熟，未来听、说、读、写等能力将有机结合；知识计算成为推动人工智能从感知智能向认知智能转变的重要探索；人工智能与科学研究融合不断深入，开始“颠覆”传统研究范式。
3、人工智能工程化聚焦工具体系、开发流程、模型管理全生命流程的高效耦合。工具体系层面，体系化与开放化成为研发平台技术工具链的发展特点。开发流程层面，工程化关注人工智能模型开发的生命流程，追求高效且标准化的持续生产、持续交付和持续部署，最终以最佳的模型进入应用层面产生商业价值。模型管理层面，企业需要建设对模型生命周期的管理机制，对模型的版本历程、性能表现、属性、相关数据、衍生的模型档案等进行标准化的管理运维。
4、人工智能治理迈入软硬法协同和场景规制新阶段。人工智能治理实质化进程加速推进，各国人工智能治理侧重各有不同，但整体上呈现加速演进态势，即从初期构建以“软法”为导向的社会规范体系，开始推进以“硬法”为保障的风险防控体系。典型场景化治理加速落地，各国纷纷注意到人工智能应用场景多样化和差异化给治理带来的复杂性，典型场景的治理成为各国的工作重点，特别聚焦于自动驾驶、智慧医疗和人脸识别等领域。
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