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2017新一代人工智能发展白皮书——国内外技术对比分析

放大字体  缩小字体 发布日期:2018-07-10  浏览次数:182
核心提示:现阶段发达国家基础平台布局完善,国内仍缺乏自主核心技术,国外企业技术领先且大量布局公有云业务领域,大数据业务经验成熟、分工明确且数据开放程度。 本白皮书主要由中国电子学会研究咨询中心人工智能研究室编写完成,内容以原创为主,文责自负。

国内外技术对比分析

1 、发达国家基础平台布局完善,国内仍缺乏自主核心技术,国外企业技术领先且大量布局公有云业务领域,大数据业务经验成熟、分工明确且数据开放程度。 较高。云计算方面,国外云计算企业基础技术相对领先,服务器虚拟化、网络技术(SDN)、存储技术、分布式计算、OS、开发语言和平台等核心技术基本上都掌握在少数国外公司手中,凭借着强大的创新和资本转化能力,有能力支持技术不断推陈出新。同时,国外企业在细分领域都有所布局,形成了完善的产业链配合,提供各种解决方案的集成,可以满足多场景使用要求。大数据方面,国外公司在大数据技术各个领域方面分工明确,有的专注于数据挖掘,有的专注于数据清洗,也有的专注于数据存储与管理。

同时,国外从事大数据技术研发的企业有很大一部分是由传统的数据公司转型而来,如 IBM、甲
骨文(Oracle)、易安信(EMC,2015 年 10 月被戴尔公司收购)等,这类公司在大数据概念兴起之前就早已充分接触数据领域业务,在数据科学领域有较强的研发能力。国外数据保护制度相对完善,数据开放标准成熟,为大数据技术研发提供了良好的外部环境。
国内企业自主核心技术有待提高,数据开放程度偏低且缺乏必要的保护。云计算方面,国内虽然有阿里、华为、新华三、易华录等一批科技公司大力投入研发资源,但核心技术积累依然不足,难以主导产业链发展。大数据方面,国内企业仍处于“跟风”国外企业的发展阶段,在数据服务内核等方面缺乏积淀与经验,未能完全实现从 IT 领域向 DT(数据
技术)领域的转型。同时,国内数据应用环境相对封闭,政府公共数据开放程度较低,数据安全保护等级有待提高,数据安全风险评估制度与保障体系有待完善,对大数据技术的升级发展形成了一定的限制因素。

2 、发达国家在机器学习和人机交互领域具备先发优势,
国内企业存在技术差距与人才短板国外机构发力机器学习主流开源框架,积极开发人机交互下一代新型技术。机器学习方面,目前较为流行的开源框架基本都为国外公司或机构所开发,例如 TensorFlow、Torchnet、Caffe、DMTK、SystemML 等,同时注重大数据、云计算等基础支撑信息技术对机器学习研究的促进作用,以及机器学习的应用实践,已进入研发稳定阶段。人机交互方面,国外技术企业基于触控技术、可穿戴设备、物联网和车联网的发展基础,正在积极开发性价比更高的下一代人机交互新型技术,以对现有产品进行升级并降低成本。国内机器学习基础理论体系尚不成熟,缺乏人机交互专业领域人才培养环境。机器学习方面,尽管国内学者在数据挖掘层面取得了一定的研究成绩,但对于机器学习的底层技术、实现原理及应用方法缺乏足够的重视,导致关键技术环节缺失与重要领域边缘化,不利于在国际主流机器学习技术角逐中展开有效竞争。人机交互方面,研究者需要具备数学、计算机学和心理学等相关背景,复合型较强,相比于国外高校都设立单独的人机交互专业,国内高校开设的专业相对传统,缺乏交叉复合型人才的培养机制,亟需建立人机交互领
域技术人才培养的良好环境。

3 、国内外模式识别研究水平基本处于同一起跑线,重点聚焦于语音识别与图像识别国内外研究领域基本一致,围绕前沿技术领域开展持续创新。目前,国内外企业均在围绕模式识别领域的基础理论、图像处理、计算机视觉以及语音信息处理展开集中研究,探索模式识别机理以及有效计算方法,为解决应用实践问题提供关键技术。国外科技公司在模式识别各领域拥有多年的技术积累,深入语音合成、生物认证分析、计算机视觉等前沿技术领域,具备原创性技术突破能力;国内企业在模式识别前沿技术研发方面与国外同行处于并跑状态,除百度、讯飞等行业龙头外,众多初创公司也加入了模式识别研究的技术与应用创新,催生了一批有创意的新型产品。语音识别和图像识别准确率明显提升,国内企业中文语音识别技术 相对领先 。国内外企业均致力于提高语音识别和图像识别准确率,谷歌和微软分别表示旗下的语音识别产品技术出错率已降至 8%和 6.3%,微软研究院开发的图像识别系统在世界著名的图片识别竞赛 ImageNet 中获得多个类别评比的第一名,为下一步的商业化应用奠定了良好基础。同时,国内企业重点突破中文语音识别技术,搜狗、百度和科
大讯飞三家公司各自宣布旗下的中文语音产品识别准确率达到了 97%,处于业内领先水平。

 
关键词: 人工智能 白皮书 智能制造
 
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