一、定義
本白皮書認(rèn)為，人工智能是利用數(shù)字計(jì)算機(jī)或者數(shù)字計(jì)算機(jī)控制的機(jī)器模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能，感知環(huán)境、獲取知識(shí)并使用知識(shí)獲得最佳結(jié)果的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)。
二、分類
根據(jù)人工智能是否能真正實(shí)現(xiàn)推理、思考和解決問(wèn)題，可以將人工智能分為弱人工智能和強(qiáng)人工智能。
弱人工智能是指不能真正實(shí)現(xiàn)推理和解決問(wèn)題的智能機(jī)器，這些機(jī)器表面看像是智能的，但是并不真正擁有智能，也不會(huì)有自主意識(shí)。當(dāng)前處于并將長(zhǎng)期處于這個(gè)時(shí)期
強(qiáng)人工智能是指真正能思維的智能機(jī)器，并且認(rèn)為這樣的機(jī)器是有知覺的和自我意識(shí)的，這類機(jī)器可分為類人（機(jī)器的思考和推理類似人的思維）與非類人（機(jī)器產(chǎn)生了和人完全不一樣的知覺和意識(shí)，使用和人完全不一樣的推理方式）兩大類。
三、人工智能學(xué)派
五個(gè)學(xué)派：符號(hào)主義、連接主義、行為主義、統(tǒng)計(jì)主義、仿真主義。
通向強(qiáng)人工智能還有一條“新”路線，這里稱為“仿真主義”。這條新路線通過(guò)制造先進(jìn)的大腦探測(cè)工具從結(jié)構(gòu)上解析大腦，再利用工程技術(shù)手段構(gòu)造出模仿大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基元及結(jié)構(gòu)的仿腦裝置，最后通過(guò)環(huán)境刺激和交互訓(xùn)練仿真大腦實(shí)現(xiàn)類人智能。
四、人工智能特征
（1）由人類設(shè)計(jì)，為人類服務(wù)，本質(zhì)為計(jì)算，基礎(chǔ)為數(shù)據(jù)。
（2）能感知環(huán)境，能產(chǎn)生反應(yīng)，能與人交互，能與人互補(bǔ)。
（3）有適應(yīng)特性，有學(xué)習(xí)能力，有演化迭代，有連接擴(kuò)展。
五、人工智能框架
信息鏈：數(shù)據(jù)—信息—知識(shí)—智慧
IT鏈：基礎(chǔ)設(shè)備提供者——信息提供者——信息分析處理者——系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)者
智能信息表示與形成是指為描述外圍世界所作的一組約定，分階段對(duì)智能信息進(jìn)行符號(hào)化和形式化的智能信息建模、抽取、預(yù)處理、訓(xùn)練數(shù)據(jù)等。
智能信息推理是指在計(jì)算機(jī)或智能系統(tǒng)中，模擬人類的智能推理方式，依據(jù)推理控制策略，利用形式化的信息進(jìn)行機(jī)器思維和求解問(wèn)題的過(guò)程，典型的功能是搜索與匹配。
智能信息決策是指智能信息經(jīng)過(guò)推理后進(jìn)行決策的過(guò)程，通常提供分類、排序、預(yù)測(cè)等功能。
智能執(zhí)行與輸出作為智能信息輸出的環(huán)節(jié)，是對(duì)輸入作出的響應(yīng)，輸出整個(gè)智能信息流動(dòng)過(guò)程的結(jié)果，包括運(yùn)動(dòng)、顯示、發(fā)聲、交互、合成等功能。
六、人工智能關(guān)鍵技術(shù)
（1）機(jī)器學(xué)習(xí)
按學(xué)習(xí)模式分：監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)（從環(huán)境到行為映射的學(xué)習(xí)）
按學(xué)習(xí)方法分：傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、主動(dòng)學(xué)習(xí)、演化學(xué)習(xí)
傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)平衡了學(xué)習(xí)結(jié)果的有效性與學(xué)習(xí)模型的可解釋性，為解決有限樣本的學(xué)習(xí)問(wèn)題提供了一種框架，主要用于有限樣本情況下的模式分類、回歸分析、概率密度估計(jì)等。
深度學(xué)習(xí)的特點(diǎn)是放棄了可解釋性，單純追求學(xué)習(xí)的有效性。經(jīng)過(guò)多年的摸索嘗試和研究，已經(jīng)產(chǎn)生了諸多深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，其中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩類典型的模型。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常被應(yīng)用于空間性分布數(shù)據(jù)；循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中引入了記憶和反饋，常被應(yīng)用于時(shí)間性分布數(shù)據(jù)。
（2）計(jì)算機(jī)視覺
計(jì)算機(jī)視覺是使用計(jì)算機(jī)模仿人類視覺系統(tǒng)的科學(xué)，讓計(jì)算機(jī)擁有類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。根據(jù)解決的問(wèn)題，計(jì)算機(jī)視覺可分為計(jì)算成像學(xué)、圖像理解、三維視覺、動(dòng)態(tài)視覺和視頻編解碼五大類。
（視頻編解碼是指通過(guò)特定的壓縮技術(shù)，將視頻流進(jìn)行壓縮。視頻流傳輸中最為重要的編解碼標(biāo)準(zhǔn)有國(guó)際電聯(lián)的 H.261、H.263、H.264、H.265、M-JPEG 和MPEG 系列標(biāo)準(zhǔn)。視頻壓縮編碼主要分為兩大類：無(wú)損壓縮和有損壓縮。）
（3）技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)
（1）技術(shù)平臺(tái)開源化；（2）專用智能向通用智能發(fā)展；（3）智能感知向智能認(rèn)知方向邁進(jìn)。
七、產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)
（1）產(chǎn)業(yè)鏈
具體分析核心業(yè)態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈
1.智能基礎(chǔ)設(shè)施
智能基礎(chǔ)設(shè)施為人工智能產(chǎn)業(yè)提供計(jì)算能力支撐，其范圍包括智能傳感器、智能芯片、分布式計(jì)算框架等，是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要保障。
智能芯片從應(yīng)用角度可以分為訓(xùn)練和推理兩種類型。從部署場(chǎng)景來(lái)看，可以分為云端和設(shè)備端兩步大類。目前，訓(xùn)練和推理通常都在云端實(shí)現(xiàn)，只有對(duì)實(shí)時(shí)性要求很高的設(shè)備會(huì)交由設(shè)備端進(jìn)行處理。按技術(shù)架構(gòu)來(lái)看，智能芯片可以分為通用類芯片（CPU、GPU、FPGA）、基于 FPGA 的半定制化芯片、全定制化 ASIC 芯片、類腦計(jì)算芯片（IBM TrueNorth）。另外，主要的人工智能處理器還有 DPU、BPU、NPU、EPU 等適用于不同場(chǎng)景和功能的人工智能芯片。未來(lái)的智能芯片主要是在兩個(gè)方向發(fā)展：一是模仿人類大腦結(jié)構(gòu)的芯片，二是量子芯片。
智能傳感器是具有信息處理功能的傳感器。智能傳感器帶有微處理機(jī)，具備采集、處理、交換信息等功能，是傳感器集成化與微處理機(jī)相結(jié)合的產(chǎn)物。未來(lái)，高敏度、高精度、高可靠性、微型化、集成化將成為智能傳感器發(fā)展的重要趨勢(shì)。
分布式計(jì)算框架。面對(duì)海量的數(shù)據(jù)處理、復(fù)雜的知識(shí)推理，常規(guī)的單機(jī)計(jì)算模式已經(jīng)不能支撐。所以，計(jì)算模式必須將巨大的計(jì)算任務(wù)分成小的單機(jī)可以承受的計(jì)算任務(wù)，即云計(jì)算、邊緣計(jì)算、大數(shù)據(jù)技術(shù)提供了基礎(chǔ)的計(jì)算框架。目前流行的分布式計(jì)算框架如 OpenStack、Hadoop、Storm、Spark、Samza、Bigflow 等。各種開源深度學(xué)習(xí)框架也層出不窮，其中包括 TensorFlow、Caffe、Keras、CNTK、Torch7、MXNet、Leaf、Theano、DeepLearning4、Lasagne、Neon 等等。
2、智能信息及數(shù)據(jù)
目前，在人工智能數(shù)據(jù)采集、分析、處理方面的企業(yè)主要有兩種：一種是數(shù)據(jù)集提供商，以提供數(shù)據(jù)為自身主要業(yè)務(wù)，為需求方提供機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)所需要的不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集；另一種是數(shù)據(jù)采集、分析、處理綜合性廠商，自身?yè)碛蝎@取數(shù)據(jù)的途徑，并對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，最終將處理后的結(jié)果提供給需求方進(jìn)行使用。
3、智能技術(shù)服務(wù)
智能技術(shù)服務(wù)主要關(guān)注如何構(gòu)建人工智能的技術(shù)平臺(tái)，并對(duì)外提供人工智能相關(guān)的服務(wù)。此類廠商在人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中處于關(guān)鍵位置，依托基礎(chǔ)設(shè)施和大量的數(shù)據(jù)，為各類人工智能的應(yīng)用提供關(guān)鍵性的技術(shù)平臺(tái)、解決方案和服務(wù)。目前，從提供服務(wù)的類型來(lái)看，提供技術(shù)服務(wù)廠商包括以下幾類：
（1）提供人工智能的技術(shù)平臺(tái)和算法模型。此類廠商主要針對(duì)用戶或者行業(yè)需求，提供人工智能技術(shù)平臺(tái)以及算法模型。用戶可以在人工智能平臺(tái)之上，通過(guò)一系列的算法模型來(lái)進(jìn)行人工智能的應(yīng)用開發(fā)。此類廠商主要關(guān)注人工智能的通用計(jì)算框架、算法模型、通用技術(shù)等關(guān)鍵領(lǐng)域。（谷歌、百度、微軟）
（2）提供人工智能的整體解決方案。此類廠商主要針對(duì)用戶或者行業(yè)需求，設(shè)計(jì)和提供包括軟、硬件一體的行業(yè)人工智能解決方案，整體方案中集成多種人工智能算法模型以及軟、硬件環(huán)境，幫助用戶或行業(yè)解決特定的問(wèn)題。此類廠商重點(diǎn)關(guān)注人工智能在特定領(lǐng)域或者特定行業(yè)的應(yīng)用。（?？怠⒋笕A、商湯、曠世）
（3）提供人工智能在線服務(wù)。此類廠商一般為傳統(tǒng)的云服務(wù)提供廠商，主要依托其已有的云計(jì)算和大數(shù)據(jù)應(yīng)用的用戶資源，聚集用戶的需求和行業(yè)屬性，為客戶提供多類型的人工智能服務(wù)；從各類模型算法和計(jì)算框架的 API 等特定應(yīng)用平臺(tái)到特定行業(yè)的整體解決方案等，進(jìn)一步吸引大量的用戶使用，從而進(jìn)一步完善其提供的人工智能服務(wù)。此類廠商主要提供相對(duì)通用的人工智能服務(wù)，同時(shí)也會(huì)關(guān)注一些重點(diǎn)行業(yè)和領(lǐng)域。（百度AI開放平臺(tái)、阿里城市大腦）
4、智能產(chǎn)品
智能產(chǎn)品是指將人工智能領(lǐng)域的技術(shù)成果集成化、產(chǎn)品化。隨著制造強(qiáng)國(guó)、網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)、數(shù)字中國(guó)建設(shè)進(jìn)程的加快，在制造、家居、金融、教育、交通、安防、醫(yī)療、物流等領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄芗夹g(shù)和產(chǎn)品的需求將進(jìn)一步釋放，相關(guān)智能產(chǎn)品的種類和形態(tài)也將越來(lái)越豐富。
