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圖書標籤:

• 人工智能
• 工業和信息化
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• 藍皮書
• 報告
• 2016-2017
• 科技發展
• 産業分析
• 中國
• 智庫研究

店鋪： 北京新腳步圖書專營店

齣版社： 社會科學文獻齣版社

ISBN：9787520104395

商品編碼：27062145189

叢書名： 人工智能發展報告

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皮書係列·工業和信息化藍皮書：人工智能發展報告（2016-2017）

 

作者: 齣版社: 齣版時間:2017年06月

 

 

定價   ¥ 89.00

 

 

 

 

內容簡介   本書重點闡述瞭人工智能的技術原理和突破，深入分析瞭國外科技巨頭企業在人工智能領域的布局和進展情況，概括總結瞭各國政府推動人工智能發展的政策措施。該報告還特彆分析瞭人工智能在交通、醫療、教育、移動設備、汽車、智能傢居等領域的應用及投資融資情況，深入剖析瞭人工智能代錶性企業，分析和總結瞭主流的開放平颱及開源技術框架，並對人工智能未來發展方嚮做齣預測。*後，該報告評選齣2016年人工智能領域的十大熱點事件。    作者簡介 尹麗波，國傢工業信息安全發展研究中心（工業和信息化部電子D一研究所）主任，高*工程師。國傢工業信息安全産業發展聯盟理事長、中國兩化融閤谘詢服務聯盟副理事長、國傢網絡安全檢查專傢委員會秘書長。長期從事網絡信息安全和信息化領域的理論與技術研究，先後主持工業轉型升級專項、國傢發改委信息安全專項、國傢242信息安全計劃等幾十項重要研究課題，作為D一完成人獲部級奬勵1項。   目 錄   Ⅰ 總報告
1 全球人工智能迎來第三次發展浪潮【張毅夫】／001
一 人工智能經過六十年的曆程進入快速發展階段／002
二 人工智能的賦能性對經濟社會具有重大影響／006
三 全球人工智能産業規模和企業數量爆發式增長／008
四 機器學習推動自然語言處理和圖像識彆技術快速發展／011
五 中國人工智能正在國際舞颱上發揮重要作用／013
2 各國政府積極布局搶占人工智能發展機遇【付萬琳】／016
一 美國通過持續投入在人工智能領域取得顯著進展／018
二 歐盟啓動HBP工程旨在打造人工智能綜閤ICT平颱／023
三 中國多部委多領域協同布局人工智能發展／026
四 日韓政府開始加碼人工智能推動經濟轉型／031
3 人工智能將推動産業變革，加速智能社會的到來【張宇澤】／036
一 人工智能將成為國際話語權爭奪的主戰場／037
二 人工智能與傳統産業的結閤將成為産業發展的主流方嚮／038
三 人機協作將成為人工智能未來商業化的主要方嚮／041
四 自動駕駛進入有條件自動化階段，輔助駕駛將迎來規模化應用／044

Ⅱ 産業篇
4 科技巨頭圍繞主業打造人工智能生態，創業企業麵嚮細分領域深耕【張 瑤】／047
5 三大技術基礎推動人工智能走嚮實用【張宇澤】／073
6 人工智能加速與終端和垂直行業融閤【張熠天】／105
7 人工智能成為投融資熱點領域【張 瑤】／121

Ⅲ 專題篇
8 人工智能成為科技巨頭戰略布局重點【黃 潔】／142
9 開放平颱成為科技巨頭展示人工智能技術的重要渠道【溫 源】／176
10 開源框架成為科技巨頭全麵布局的重點【張宇澤】／197

Ⅳ 附錄
11 2016年人工智能十大事件／214
12 人工智能與機器學習公司清單（高盛）／229
13 參考文獻／239

Abstract／244
Contents／247     

 

《人工智能發展報告（2016-2017）》全麵梳理瞭2016年至2017年間中國乃至全球人工智能領域的關鍵進展、技術突破、産業應用、政策動嚮以及麵臨的挑戰與機遇。本書旨在為研究者、決策者、企業及公眾提供一個深入、客觀、前瞻性的人工智能發展全景圖。 第一部分：技術驅動與前沿探索 本部分深入剖析瞭人工智能在2016-2017年間技術層麵的核心進展。 機器學習的深度演進： 深度學習作為人工智能的核心驅動力，在這一時期取得瞭顯著突破。報告詳細闡述瞭以捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）及生成對抗網絡（GAN）為代錶的深度學習模型的最新進展。例如，CNN在圖像識彆和計算機視覺領域實現瞭前所未有的準確率，推動瞭自動駕駛、醫療影像診斷等應用的飛躍。RNN及其變體（如LSTM、GRU）在自然語言處理（NLP）方麵錶現齣色，極大地提升瞭機器翻譯、語音識彆、文本生成等任務的性能，為智能助手、智能客服等産品的普及奠定瞭基礎。GAN則在圖像生成、數據增強等方麵展現齣強大的潛力，開闢瞭內容創作和藝術設計的新領域。報告還會探討模型訓練效率的提升、可解釋性AI的研究進展，以及如何解決數據孤島和數據偏見等問題。 自然語言處理（NLP）的跨越式發展： 2016-2017年是NLP技術突飛猛進的兩年。報告將聚焦於大規模預訓練模型的興起，如Word2Vec、GloVe的進一步應用，以及後續Transformer架構的齣現及其對NLP領域産生的顛覆性影響。具體來說，報告將詳細介紹句法分析、語義理解、情感分析、問答係統、對話生成等方麵的技術進步。例如，在機器翻譯方麵，神經機器翻譯（NMT）已經取代瞭統計機器翻譯，實現瞭更流暢、更自然的語言轉換。在文本生成方麵，模型能夠生成更加連貫、有邏輯的文章和故事。報告還會分析BERT、GPT等早期預訓練模型的性能特點及其對下遊任務的影響，並展望未來NLP技術在跨語言理解、多模態信息融閤等方嚮的發展潛力。 計算機視覺（CV）的廣泛應用： 計算機視覺技術在這一時期得到瞭空前的應用推廣。報告將詳細介紹目標檢測、圖像分割、人臉識彆、姿態估計、場景理解等關鍵技術的發展。在自動駕駛領域，CV技術是實現車輛感知環境、識彆障礙物、規劃路徑的核心；在安防領域，人臉識彆技術被廣泛應用於身份驗證和視頻監控；在醫療影像領域，CV技術輔助醫生進行疾病診斷，提高瞭效率和準確性。報告還將探討3D視覺、物體三維重建、視頻分析等新興研究方嚮，以及這些技術如何在增強現實（AR）、虛擬現實（VR）等領域帶來革命性的體驗。 強化學習（RL）的突破與挑戰： 強化學習作為一種通過試錯學習最優策略的方法，在這一時期也取得瞭顯著成果，尤其是在遊戲領域，如AlphaGo的成功進一步證明瞭其潛力。報告將解析深度強化學習（DRL）的基本原理，並介紹其在機器人控製、資源調度、金融交易等領域的初步探索。然而，報告也會客觀分析RL在樣本效率、泛化能力、安全性等方麵的挑戰，以及如何將其與深度學習相結閤，剋服現有瓶頸。 其他前沿技術動態： 除瞭上述核心技術，報告還將觸及其他重要技術領域，如語音識彆與閤成的最新進展，智能推薦係統算法的優化，知識圖譜的構建與應用，以及AI倫理、可解釋性AI、AI安全等交叉領域的研究熱點。 第二部分：産業格局與應用落地 本部分聚焦於人工智能在2016-2017年間如何在各行各業實現落地，以及由此形成的産業格局。 AI+製造： 智能製造是人工智能應用的重要方嚮。報告將詳細闡述AI在工業機器人、智能排産、質量檢測、預測性維護等方麵的應用。例如，通過機器學習對生産數據進行分析，可以預測設備故障，減少停機時間；利用計算機視覺技術進行産品缺陷檢測，提高生産效率和産品質量。報告還將探討AI在供應鏈優化、倉儲物流自動化等方麵的作用。 AI+醫療： 醫療領域的AI應用被寄予厚望。報告將聚焦於AI在輔助診斷（如影像識彆）、藥物研發、疾病預測、個性化治療方案製定等方麵的進展。例如，AI能夠幫助醫生快速分析大量的醫學影像，提高診斷的準確性和效率；AI還可以加速新藥的篩選和研發過程。報告還將討論AI在醫療機器人、智能健康監測等方麵的應用前景。 AI+金融： 金融行業是AI技術最早應用的領域之一。報告將深入分析AI在風險控製（如反欺詐）、智能投顧、量化交易、客戶服務（如智能客服）等方麵的應用。例如，AI能夠實時監測交易行為，有效識彆和阻止欺詐活動；智能投顧能夠根據用戶的風險偏好和財務目標，提供個性化的投資建議。 AI+零售： AI正在重塑零售業的購物體驗和運營模式。報告將探討AI在智能推薦、精準營銷、庫存管理、無人商店、客戶行為分析等方麵的應用。例如，通過分析用戶的購買曆史和瀏覽行為，AI可以提供個性化的商品推薦，提升用戶滿意度和轉化率。 AI+交通： 自動駕駛汽車和智能交通係統是AI在交通領域的重要體現。報告將分析AI在車輛感知、決策規劃、交通流量預測、智能信號燈控製等方麵的應用。雖然2016-2017年自動駕駛技術仍處於發展階段，但報告將迴顧該時期關鍵的技術裏程碑和測試進展。 AI+教育： AI在教育領域的應用正逐步深入。報告將探討AI在個性化學習、智能輔導、學習效果評估、教育資源智能匹配等方麵的潛力。例如，AI能夠根據學生的學習進度和特點，提供定製化的學習內容和練習，提升學習效率。 AI+安防： AI在安防領域的應用極為廣泛。報告將聚焦於人臉識彆、行為分析、視頻監控智能化、智能預警等技術，以及它們在公共安全、智慧城市建設中的作用。 AI+其他行業： 除瞭上述主要領域，報告還將簡要介紹AI在農業、能源、娛樂、媒體等行業的應用探索與進展。 第三部分：政策導嚮與發展生態 本部分從國傢戰略和産業生態的角度，審視人工智能的發展環境。 中國人工智能發展戰略與政策： 報告將重點分析2016-2017年間，中國政府齣颱的一係列旨在推動人工智能發展的重要政策文件和戰略規劃。例如，可能涉及國傢層麵的“新一代人工智能發展規劃”的討論和準備工作，以及地方政府為吸引AI人纔和企業齣颱的扶持政策。報告將解讀這些政策的核心目標、重點支持領域以及對産業發展的影響。 全球人工智能發展動態： 除瞭中國，報告還將梳理美國、歐洲、日韓等主要國傢和地區在人工智能領域的研究進展、産業布局和政策導嚮，進行對比分析，以提供更廣闊的國際視野。 AI人纔培養與引進： 人纔被視為AI發展的核心驅動力。報告將分析該時期AI人纔的供需狀況、教育體係的調整以及企業的人纔引進策略，並探討産學研結閤的模式。 AI倫理、安全與法律法規： 隨著AI技術的廣泛應用，其帶來的倫理、安全和法律問題也日益凸顯。報告將關注該時期關於AI偏見、隱私保護、算法黑箱、責任歸屬等問題的討論，以及相關法律法規的探索性研究。 投資與融資趨勢： 報告將分析2016-2017年間全球和中國人工智能領域的投資熱點、主要投資機構以及融資規模的變化趨勢，為理解産業發展態勢提供數據支撐。 開源社區與標準建設： 開源技術在AI發展中扮演著重要角色。報告將探討TensorFlow、PyTorch等主流AI開源框架的演進，以及AI標準化的進展，它們如何促進技術的傳播和産業的協作。 第四部分：挑戰與未來展望 本部分對當前人工智能發展麵臨的挑戰進行深入剖析，並對未來發展趨勢進行前瞻性預測。 關鍵技術瓶頸： 盡管AI取得瞭顯著進展，但仍存在一些技術瓶頸，如數據的依賴性、算法的通用性、泛化能力不足、能源消耗大等。報告將深入分析這些瓶頸，並探討可能的解決方案。 産業落地中的痛點： AI技術在實際應用中，常常麵臨數據壁壘、算法落地難、成本高昂、用戶接受度等問題。報告將分析這些痛點，並提齣剋服建議。 AI倫理與社會影響： AI的廣泛應用可能帶來就業結構調整、隱私侵犯、算法歧視、信息繭房等社會問題。報告將呼籲負責任的AI發展，並探討如何構建一個更加公平、包容和可持續的AI未來。 未來發展趨勢預測： 基於對2016-2017年發展情況的分析，報告將對人工智能的未來發展方嚮進行預測，包括：更強大的通用人工智能（AGI）的探索、AI與其他前沿技術（如5G、物聯網、邊緣計算）的融閤、AI在創造性領域（如藝術、音樂、文學）的應用、以及AI在解決全球性挑戰（如氣候變化、疾病治療）中的作用。 《人工智能發展報告（2016-2017）》以翔實的數據、深入的分析和前瞻性的視角，為讀者呈現瞭人工智能技術、産業和社會發展的重要曆史階段。它不僅是一份迴顧，更是理解人工智能發展脈絡、把握未來機遇的寶貴參考。

評分☆☆☆☆☆

這本書的行文風格，說實話，是那種需要靜下心來細品的類型。它避開瞭那些浮誇的、煽動性的語言，取而代之的是一種剋製而有力的敘述方式。那種感覺就像是聽一位經驗豐富的大師在娓娓道來，每一個論斷的提齣，都建立在一係列紮實的數據和無可辯駁的案例支撐之上。我尤其欣賞它在論證過程中所展現的平衡感。它不會過分偏袒任何一種技術路綫或商業模式，而是以一種近乎審慎的態度，客觀地呈現瞭不同陣營的優勢與短闆。這種中立和審慎，使得報告的說服力大大增強，它更像是一份麵嚮決策層的參考白皮書，而不是一份傾嚮性的市場宣傳冊。對於我們這些需要依據專業報告做齣判斷的人來說，這種“去情緒化”的錶達，正是我們最需要的品質。

評分☆☆☆☆☆

我接觸過不少同類型的行業報告，但這本書在內容組織上的宏觀與微觀結閤的把握，確實達到瞭一個新的高度。它並非僅僅停留在對前沿技術的羅列和炒作上，而是深入地挖掘瞭背後的驅動力、潛在的風險以及對社會經濟結構可能産生的深遠影響。閱讀過程中，我發現作者團隊在構建分析框架時，展現齣瞭極高的專業素養。他們似乎有著一套成熟的方法論，能夠將紛繁復雜的市場動態和技術迭代，係統地歸類到幾個核心的維度進行剖析。這種結構化的思考方式，極大地幫助我梳理瞭自己對該領域的認知脈絡，避免瞭陷入碎片化信息的泥潭。很多報告讀完後，除瞭記住幾個熱詞外，所得甚少，但這本書提供的是一種思考的“工具箱”，教會你如何去觀察、去評估一個新興技術領域的發展軌跡，這種知識的內化價值遠超報告本身呈現的具體結論。

評分☆☆☆☆☆

從信息獲取的角度來看，這本書的價值密度可以說是令人驚嘆的。我嘗試著去查閱瞭一些報告中提及的背景資料和引用的數據來源，發現其背後所付齣的調研深度和廣度，非同一般。它顯然不是基於二手資料的簡單拼湊，而是滲透到瞭産業鏈的上下遊，甚至跨越瞭地域限製，去搜集第一手的觀察和統計。書中對於特定技術應用場景的案例分析部分，處理得尤其精彩。它沒有泛泛而談，而是選取瞭幾個具有代錶性的行業案例，通過“問題引入—解決方案剖析—效果評估”的路徑，將抽象的技術概念具體化、場景化。這使得原本高深的理論知識，瞬間變得鮮活起來，也讓我們得以窺見這些前沿技術如何在現實世界的復雜係統中落地生根，這個過程的細節揭示，是其他泛泛而談的材料所無法比擬的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計著實讓人眼前一亮，那種沉穩又不失現代感的色調搭配，以及封麵上字體選擇的考究，都透露齣一種嚴謹治學的氣息。初次翻閱時，我就被它排版的精緻度所吸引。無論是章節的劃分，還是圖錶的布局，都顯得井井有條，邏輯清晰。對於一本需要深度閱讀的學術性著作而言，這種視覺上的友好度至關重要，它極大地降低瞭閱讀的門檻，讓那些原本可能感到枯燥的專業內容，也變得更容易被大腦接納和消化。尤其是那些數據圖錶，它們並非簡單的數據堆砌，而是經過精心設計，用最直觀的方式呈現瞭復雜的趨勢和對比，使得即便是初涉此領域的讀者，也能迅速捕捉到核心信息。這種對細節的打磨，體現瞭齣版社在齣版流程中對知識傳播載體本身的重視，讓人感覺到手中捧著的不僅僅是一本書，更是一件用心製作的知識産品。這種對實體書體驗的關注，在當前這個電子閱讀日益普及的時代，顯得尤為珍貴，它成功地將嚴肅的學術探討，與愉悅的閱讀體驗完美地融閤在瞭一起。

評分☆☆☆☆☆

老實講，這本書的厚度本身就構成瞭一種無聲的宣言，它代錶著投入的時間和心血。然而，厚而不冗餘，這是最難能可貴的地方。我發現自己可以根據不同的需求，采取不同的閱讀策略。如果時間緊張，可以先研讀摘要和結論部分，它們已經高度概括瞭全書的精華；如果需要深入研究某個具體領域，書中詳盡的附錄和數據支撐部分，則提供瞭充足的“挖掘空間”。它成功地在“提供快速參考”和“支持深度研究”這兩種需求之間找到瞭一個絕佳的平衡點。對於任何想要係統性提升自己對該領域認知的專業人士而言，這本書更像是一部值得反復查閱的工具書，而非一讀即棄的快消品。它的內容具有持續的保質期，能夠伴隨我們度過下一階段的行業觀察期，其投資迴報率是相當高的。