2018人工智能发展白皮书-技术架构篇

导读

一、活动报道

人工智能是一种引发诸多领域产生颠覆性变革的前沿技术，当今的人工智能技术以机器学习，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，已经开始像水电煤一样赋能于各个行业。

为提升全社会对智能化重要性的认识，推动人工智能更好地融入传统行业，2018年9月6日，中国信息通信研究院与中国人工智能产业发展联盟在2018中国人工智能峰会上首次联合发布研究成果《2018人工智能发展白皮书-技术架构篇》。

白皮书选择以深度学习算法驱动的人工智能技术为主线，第一，对人工智能发展的技术历史进行了简单回顾，阐述了深度学习带动本轮人工智能产业发展的根本原因；第二，围绕算法，数据和算力的“三驾马车”，分析了机器学习算法、AI加速芯片、训练及推断数据、软件框架、编译器等基础技术的基本情况、现状和特点；第三，系统梳理了基于深度学习的智能语音，计算机视觉，自然语言理解这三大基础应用技术及其发展的现状、应用领域。第四，提出了目前基于深度学习的人工智能技术发展问题和趋势。

中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长、中国人工智能产业发展联盟副秘书长张雪丽，在峰会白皮书发布环节正式发布《人工智能发展白皮书技术架构篇（2018年）》。

二、白皮书内容

人工智能是一种引发诸多领域产生颠覆性变革的前沿技术，当今的人工智能技术以机器学习，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，已经开始像水电煤一样赋能于各个行业。世界各国高度重视人工智能发展，美国白宫接连发布数个人工智能政府报告，是第一个将人工智能发展上升到国家战略层面的国家，除此以外，英国、欧盟、日本等纷纷发布人工智能相关战略、行动计划，着力构筑人工智能先发优势。我国高度重视人工智能产业的发展，习近平总书记在十九大报告中指出，要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合“，从 2016 年起已有《“互联网+人工智能三年行动实施方案》、《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)》等多个国家层面的政策出台，也取得了积极的效果，我国逐渐形成了涵盖计算芯片、开源平台、基础应用、行业应用及产品等环节较完善的人工智能产业链。

《2018 人工智能发展白皮书》是中国信息通信研究院、中国人工智能产业发展联盟首次联合发布。本篇为技术架构篇，从产业发展的角度，选择以深度学习算法驱动的人工智能技术为主线，分析作为人工智能发展“三驾马车”的算法、算力和数据的技术现状、问题以及趋势，并对智能语音、语义理解、计算机视觉等基础应用技术进行分析，并提出了目前存在的问题和技术的发展趋势。后续我院与中国人工智能产业发展联盟将继续发布人工智能应用、产业和政策方面研究成果。

三、白皮书目录和摘要

【摘 要】

2018人工智能发展白皮书是中国信息通信研究院、中国人工智能产业发展联盟首次联合发布。本篇为技术架构篇，从产业发展的角度，选择以深度学习算法驱动的人工智能技术为主线，分析作为人工智能发展“三驾马车”的算法、算力和数据的技术现状、问题以及趋势，并对智能语音、语义理解、计算机视觉等基础应用技术进行分析，并提出了目前存在的问题和技术的发展趋势。后续我院与中国人工智能产业发展联盟将继续发布人工智能应用、产业和政策方面研究成果

【目 录】

一、 人工智能技术发展概述. 1

（一） 人工智能技术流派发展简析. 1

（二） 深度学习带动本轮人工智能发展. 2

二、 基于深度学习的人工智能技术现状. 3

（一） 基于深度学习的人工智能技术体系综述. 3

1. 基础硬件层. 4

2. 深度神经网络模型编译器. 4

3. 软件框架层. 4

4. 基础应用技术. 5

（二） 算法发展趋势. 5

1. 算法的设计逻辑. 5

2. 算法的主要任务. 6

3. 新算法不断提出. 7

（三） 软件框架成为技术体系核心. 8

1. 开源软件框架百花齐放各具特点. 8

2. 巨头以开源软件框架为核心打造生态. 11

（四） 编译器解决不同软硬件的适配问题. 12

1. 深度学习网络模型编译器解决适应性问题. 13

2. 中间表示层解决可移植性问题. 14

3. 未来亟需模型转换及通用的模型表示. 15

（五） AI计算芯片提供算力保障. 16

1. 深度学习对AI计算芯片的需求. 16

2. 典型AI计算芯片的使用现状. 16

（六） 数据为算法模型提供基础资源. 19

（七） 高性能计算服务器和服务平台快速发展. 20

1. GPU服务器. 20

2. 以服务的形式提供人工智能能力成为趋势. 21

三、 基于深度学习的基础应用技术现状. 22

（一） 智能语音技术改变人机交互模式. 23

1. 智能语音技术概述. 23

2. 智能语音产品和服务形态多样. 23

（二） 计算机视觉技术已在多个领域实现商业化落地. 24

1. 计算机视觉概述. 24

2. 计算机视觉技术应用领域广阔. 26

（三） 自然语言处理成为语言交互技术的核心. 27

1. 自然语言处理技术现状. 27

2. 自然语言处理技术的应用方向. 28

四、 问题和趋势展望. 28

（一） 主要问题. 28

（二） 趋势展望 30