2021年人工智能产业五大发展趋势

　　吴恩达教授（美国斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授）曾反复强调一句名言：“人工智能是新电力。”

　　我们正跟随着人工智能发展的脚步，走向第四次工业革命的浪潮之巅。

　　毋庸置疑，人工智能已经成为社会进步的核心技术之一且进步飞快，个体和整体都将受到人工智能技术的影响，所有行业都可智能化，所有物体都将能被感知。

　　那么，人工智能又将有什么新的发展趋势？结合头部企业、机构研究院的产业前瞻与趋势洞察，现将2021年人工智能产业五大发展趋势概括如下：

　　趋势一：打破传统，人工智能正在创造更多可能

　　未来几十年，人工智能技术将大展拳脚，各领域都将引入人工智能技术进行结构化转型，在场景应用和行岗位塑造上拥有无穷的想象力。

　　在技术突破和市场需求的多方驱动下，人工智能技术已经从学术走向实践，正加速向各个产业渗透。不可否认的是，随着人工智能技术的快速发展，越来越多的重复性劳动、固定的流程化的工作，如分拣员、客服咨询、语音播报等职业通过引入人工智能技术进行了大规模提效，并大有逐步取代的趋势。

　　更多行业开始引入人工智能技术，带来显著的效益的同时也改造着各行各业，乃至创造着“新行新业”，更多场景应用和职业正在不断涌现，如无人机牧羊、AI养猪，再比如人工智能训练师、无人机驾驶员等，在各种结合人工智能技术的现实场景中，人工智能潜力无限。

　　趋势二：人工智能发展强劲，数据成产业发展新引擎

　　随着互联网、社交媒体、移动设备和传感器的大量普及，其产生并存储的数据量急剧增加，为通过深度学习的方法来训练人工智能提供了良好的土壤，海量的数据将为人工智能算法模型提供源源不断的素材，人工智能从各行业、各领域的海量数据中积累经验、发现规律、使其深度学习成果得以持续提升。

　　云测数据认为，人工智能在经历了算法研究、技术扩张和商业落地的发展，对人工智能数据提出了更高要求。就现阶段而言，随着人工智能和传统行业的融合不断加深，AI数据的量级以及复杂程度也将会大幅提升。更加精细化、场景化、专业化的数据采集标注才能满足日益增长的人工智能细分场景、专业垂直的赋能需求。

　　趋势三：人工智能从感知智能到认知智能加速迈进

　　人工智能有三个阶段：运算智能、感知智能、认知智能。目前，人工智能在视觉、听觉、触觉等感知能力领域已经达到或超越了人类水准，但在需要外部知识、逻辑推理或者领域迁移的认知智能领域还处于初级阶段。认知智能的核心是机器如何表示、学习和推理知识。不同的研究流派，在实现认知智能的道路上各有优劣。

　　达摩院认为，认知智能将从认知心理学、脑科学及人类社会历史中汲取灵感，并结合跨领域知识图谱、因果推理、持续学习等技术，建立稳定获取和表达知识的有效机制，让知识能够被机器理解和运用，实现从感知智能到认知智能的关键突破。

　　趋势四：人工智能计算中心成为智能化时代的关键基础设施

　　近年来，人工智能对算力的需求迅猛增长，并成为最重要的计算算力资源需求之一。AI计算是智能时代发展的核心动力，以人工智能算力为主的人工智能计算中心应运而生。智源研究院认为，人工智能计算中心基于最新人工智能理论，采用领先的人工智能计算架构，是融合公共算力服务、数据开放共享、智能生态建设、产业创新聚集的“四位一体”综合平台，可提供算力、数据和算法等人工智能全栈能力，是人工智能快速发展和应用所依托的新型算力基础设施。未来，随着智能化社会的不断发展，人工智能计算中心将成为关键的信息基础设施，推动数字经济与传统产业深度融合，加速产业转型升级，促进经济高质量发展。

　　趋势五：深度学习技术正从单模态向多模态学习发展

　　人工智能在通向人的智能的道路上，多模态学习就是一个绕不开的发展方向。

　　像京东淘宝等电商平台的“拍照购”、“拍立淘”的搜索技术背后也都是在计算机视觉技术下，使用了图像、文本和高层语义属性等多模态下的信息融合，才实现高精度的“以图搜图”功能。百度提出的“多模态深度语义理解”，则让AI实现从“看清听清”到“看懂听懂”的进化。

　　腾讯研究院认为，深度学习技术正从语音、文字、视觉等单模态向学习多模态智能学习发展。未来甚至可以对嗅觉、味觉、心理学等难以量化的信号进行融合，实现多个模态的联合分析，将推进深度学习从感知智能升级为认知智能，在更多场景、更多业务上辅助人类工作。
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