人工智能十大热点研究领域方向是什么?
人工智能十大热点研究领域方向是什么?
从技术发展趋势看，当前十大热点研究话题分别是深度神经网络、机器学习、特征抽取、社会化媒体、社交网络、计算机视觉、信息检索、物联网、数据挖掘、语言识别。
人工智能(AI)作为引领未来的前沿性、战略性技术，正在全面重塑传统行业发展模式、重构全创新版图和经济结构。
对AI领域最具影响力学者进行分析研究，有助于深入了解人工智能AI领先人才的全球储备现状和技术发展与合作趋势。
近日，清华-中国工程院知识智能联合研究中心、清华大学人工智能研究院知识智能中心、中国人工智能学会以及北京智源人工智能研究院发布了《人工智能全球2000位最具影响力学者报告》(下称“报告”)。该报告基于清华大学AMiner团队发布的“AI2000人工智能全球最具影响力学者榜单”，获取人工智能领域最具影响力学者并进行分析。
报告显示，2021年度AI2000推出200名人工智能全球最具影响力学者和1800名提名学者，其中，美国的优势较为明显，达1164人次，占比58.2%;中国入选学者数量位列第二。从技术发展趋势看，当前十大热点研究话题分别是深度神经网络、机器学习、特征抽取、社会化媒体、社交网络、计算机视觉、信息检索、物联网、数据挖掘、语言识别。
美国优势明显
行业热度持续，更需要人才的助力。
从地域角度看，AI2000学者主要集中在北美洲的美国地区;欧洲中西部也有一定的学者分布;亚洲的人才主要分布于中国、新加坡及日韩等地区。
美国学者入选AI2000的数量最多，总人数的一半以上。不过，本届美国上榜学者数量比上届下降6%;中国入选学者数量位列第二，为222人次，占比11.1%;德国位列第三，是欧洲最多的国家。
当前，人工智能技术处于第三个发展高潮期，以机器学习特别是深度学习为核心，在视觉、语音、自然语言等应用领域迅速发展。在AI具体领域层面，全球呈现什么特点?
报告显示，在计算机视觉领域，学者引用最高的国家是美国，其次是中国、英国等。而在机器学习领域，学者引用量前五的是美国、加拿大、英国、中国和德国。美国学者以超16万的总引用量居于全球首位，大幅度领先，显示出美国在人工智能机器学习领域的强大实力。
这也与世界上人工智能的发展情况大致相符。从层次上划分，AI主要分为基础层、技术层、应用层。欧美国家在基础层起步早、投入大，中国则是在应用层和技术层涌现出诸多公司。
商汤科技香港公司总经理尚海龙曾对第一财经记者表示，中国AI产业发展更注重落地应用，同时也在不断提升对基础研究的加强，以及对原创基础设施的搭建。应用场景落地对于原创基础研究、平台搭建的牵引作用也不容小觑。庞大的市场应用激发和倒推基础层，这是中国区别于欧美AI产业的最大特点。
上海交通大学人工智能研究院副院长王延峰也告诉记者，中国AI领域的优势在于应用端的人才丰富，比如场景丰富，加上教育部学科目录也在跟进，应用层面的人才储备较多。但是我国较欧美发达国家起步较晚，高端、前沿人才和国外比还有差距。
中国研究热度最高
在AI研究热度上，当前热度最高的国家是中国。
报告通过国家研究热度趋势分析发现，当前热度前10的国家分别是中国、美国、德国、英国、加拿大、日本、法国、意大利、澳大利亚、韩国。从全局热度来看，美国早期有着领先优势并一直保持着最高的热度，而中国的研究热度近年来赶超美国。
为了推动人工智能与实体经济深度融合，中国围绕促进人工智能产业发展发布了一系列相关政策文件，包括《新一代人工智能发展规划》、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》、《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》、《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》、《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》和《国家新一代人工智能标准体系建设指南》。
在人工智能学者所在的机构和企业层面，全球又呈现什么特点?
报告显示，美国机构人工智能学者上榜数量较多。人工智能影响力学者数前10的研究机构，包括9家美国机构和1家中国机构。居首位的是美国的谷歌公司，共135人次入选榜单，也是唯一一家上榜学者数过百的机构。清华大学是唯一入选前10的中国机构院校。
不过，多媒体、物联网、经典AI三个领域入选学者数量最多的机构不再是美国机构，而是来自于亚洲国家。在多媒体领域，中国电子科技大学和新加坡国立大学的入选学者数量最多;物联网和经典AI领域入选学者数量最多的机构都是清华大学。
与此同时，作为人工智能全球范围内的实施主体，全球企业都在围绕产业上下游进行深耕布局。
中国信通院去年年末发布的《全球人工智能战略与政策观察(2020)》显示，全球各大科技巨头具备数据、技术、资本等优势，结合自主研发和兼并收购共同发力，拓展“软件+硬件+应用+芯片”产品，在AI领域进行全产业链布局。
具体来看：具有数据优势的互联网企业如谷歌、百度等，全面布局人工智能行业;基于应用场景的互联网企业，如脸书、苹果、亚马逊、阿里巴巴、腾讯等，将人工智能与自身业务深度结合，不断提升产品功能和用户体验;传统科技巨头企业，如IBM、英特尔、微软、甲骨文等，面向企业级用户搭建智能平台系统。
总体来看，美国人工智能企业占据市场较大份额，美国巨头呈现全产业布局的特征，而中国巨头主要集中在应用层，在技术层近年来有所突破。
人工智能领域技术，主要包含了哪些核心技术
从语音识别到智能家居，从人机大战到无人驾驶，人工智能的“演化”给我们社会上的一些生活细节，带来了一次又一次的惊喜，未来更多智能产品依托的人工智能技术会发展成什么样呢?让我们来看看2018人工智能标准化白皮书里面，对人工智能关键技术的定义。
人工智能技术关系到人工智能产品是否可以顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。
一、机器学习
机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。
根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。
根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。
二、知识图谱
知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地，知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。但是，知识图谱的发展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深入，还有一系列关键技术需要突破。
三、自然语言处理
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。
机器翻译
机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性，翻译性能取得巨大提升。基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展，自然语言知识图谱不断扩充，机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。
语义理解
语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解，并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。随着MCTest数据集的发布，语义理解受到更多关注，取得了快速发展，相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用，进一步提高问答与对话系统的精度。
问答系统
问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题，系统会返回关联性较高的答案。尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现，但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用，在问答系统鲁棒性方面仍然存在着问题和挑战。
自然语言处理面临四大挑战：
一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性;
二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性;
三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象;
四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述，语义计算需要参数庞大的非线性计算
四、人机交互
人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。
五、计算机视觉
计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。
目前，计算机视觉技术发展迅速，已具备初步的产业规模。未来计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战：
一是如何在不同的应用领域和其他技术更好的结合，计算机视觉在解决某些问题时可以广泛利用大数据，已经逐渐成熟并且可以超过人类，而在某些问题上却无法达到很高的精度;
二是如何降低计算机视觉算法的开发时间和人力成本，目前计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注，需要较长的研发周期以达到应用领域所要求的精度与耗时;
三是如何加快新型算法的设计开发，随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现，针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。
六、生物特征识别
生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。
识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取，然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。从应用任务看，生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务，辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程，是一对多的问题;确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对，确定身份的过程，是一对一的问题。
生物特征识别技术涉及的内容十分广泛，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。
七、VR/AR
虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。
虚拟现实/增强现实从技术特征角度，按照不同处理阶段，可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面。获取与建模技术研究如何把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化，难点是三维物理世界的数字化和模型化技术;分析与利用技术重点研究对数字内容进行分析、理解、搜索和知识化方法，其难点是在于内容的语义表示和分析;交换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化服务等，其核心是开放的内容交换和版权管理技术;展示与交换技术重点研究符合人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法，以期提高人对复杂信息的认知能力，其难点在于建立自然和谐的人机交互环境;标准与评价体系重点研究虚拟现实/增强现实基础资源、内容编目、信源编码等的规范标准以及相应的评估技术。
目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、相关标准与规范等方面存在一系列科学技术问题。总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象无缝融合、自然交互全方位与舒适化的发展趋势。人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：在网络大时代背景下，人工智能技术是如何应用的http://www.duozhishidai.com/article-15277-1.html未来人工智能技术，主要包含哪几种？http://www.duozhishidai.com/article-4938-1.html人工智能时代，你需要了解的9大技术领域http://www.duozhishidai.com/article-3845-1.html
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人工智能相关思维导图
人工智能相关思维导图（中文）参考人工智能的各种资料和各方的知识总结做的关于人工智能的思维导图，这里面也参考很多网上相关博客的资料，包括一些人工智能思维导图的翻译，这里没有一一例举出来，感谢这些博主们总结和公开的知识。也热烈欢迎所有的贡献者。
持续更新中…思维导图包括：系列1:人工智能历史人工智能的内涵与外延人工智能未来学人工智能对社会经济的影响人工智能技术体系人工智能应用领域
系列2:人工智能基础理论人工智能关键共性技术人工智能基础支撑平台人工智能基础设施人工智能新兴产业产业智能化升级智能服务社会治理智能化
算法系列1：机器学习算法
其他：人工智能知识体系2人工智能产品