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机器之心2021-2022年度AI技术趋势报告(专业版)付费
机器之心2021-2022年度AI技术趋势报告(专业版)

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data-okr="%7B%22okrDelta%22%3A%5B%7B%22lineType%22%3A%22text%22%2C%22lineOptions%22%3A%7B%7D%2C%22lineContent%22%3A%5B%7B%22opType%22%3A%22text%22%2C%22options%22%3A%7B%22text%22%3A%222017%20%E5%B9%B4%E5%BA%95%EF%BC%8C%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%B9%8B%E5%BF%83%E5%8F%91%E5%B8%83%E4%BA%86%E3%80%8A%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%B9%8B%E5%BF%83%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%B6%8B%E5%8A%BF%E6%8A%A5%E5%91%8A%E3%80%8B%EF%BC%8C%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%BB%8B%E7%BB%8D%E4%BA%86%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E9%A2%86%E5%9F%9F%EF%BC%88AI%EF%BC%89%E4%B8%8B%E4%B8%8D%E5%90%8C%E7%9A%84%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%88%86%E6%94%AF%EF%BC%8C%E5%B9%B6%E4%BB%A5%E5%AE%9A%E6%80%A7%E5%88%86%E6%9E%90%E7%9A%84%E6%96%B9%E6%B3%95%E8%AE%A8%E8%AE%BA%E4%BA%86%E5%90%84%E5%88%86%E6%94%AF%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%BD%93%E6%97%B6%E6%89%80%E5%A4%84%E7%9A%84%E5%8F%91%E5%B1%95%E9%98%B6%E6%AE%B5%E3%80%81%E7%93%B6%E9%A2%88%E4%BB%A5%E5%8F%8A%E6%9C%AA%E6%9D%A5%E5%8F%91%E5%B1%95%E6%96%B9%E5%90%91%EF%BC%8C%E5%B8%AE%E5%8A%A9%E8%AF%BB%E8%80%85%E7%90%86%E8%A7%A3%E9%A3%9E%E9%80%9F%E5%8F%91%E5%B1%95%E4%B8%AD%E7%9A%84%20AI%20%E9%A2%86%E5%9F%9F%E5%86%85%E5%90%84%E9%A1%B9%E6%8A%80%E6%9C%AF%E7%9A%84%E6%A6%82%E5%86%B5%E5%92%8C%E5%B1%82%E5%87%BA%E4%B8%8D%E7%A9%B7%E7%9A%84%E6%96%B0%E9%B2%9C%E6%8A%80%E6%9C%AF%E7%9A%84%E5%9F%BA%E7%A1%80%E5%86%85%E6%B6%B5%E3%80%82%22%7D%7D%5D%7D%2C%7B%22lineType%22%3A%22text%22%2C%22lineOptions%22%3A%7B%7D%2C%22lineContent%22%3A%5B%5D%7D%2C%7B%22lineType%22%3A%22text%22%2C%22lineOptions%22%3A%7B%7D%2C%22lineContent%22%3A%5B%7B%22opType%22%3A%22text%22%2C%22options%22%3A%7B%22text%22%3A%22%E5%9C%A8%E5%9B%9B%E5%B9%B4%E5%90%8E%E7%9A%84%202021%E5%B9%B4%E5%88%9D%EF%BC%8C%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%B9%8B%E5%BF%83%E5%8F%91%E5%B8%83%E3%80%8A2020-2021%20%E5%85%A8%E7%90%83%20AI%20%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%B6%8B%E5%8A%BF%E5%8F%91%E5%B1%95%E6%8A%A5%E5%91%8A%E3%80%8B%22%7D%7D%2C%7B%22opType%22%3A%22text%22%2C%22options%22%3A%7B%22text%22%3A%22%EF%BC%8C%22%2C%22italic%22%3Atrue%7D%7D%2C%7B%22opType%22%3A%22text%22%2C%22options%22%3A%7B%22text%22%3A%22%E5%85%BC%E9%A1%BE%202017%20%E5%B9%B4%E5%88%9D%E7%89%88%E6%8A%A5%E5%91%8A%E5%AE%9A%E6%80%A7%E5%88%86%E6%9E%90%E6%96%B9%E6%B3%95%E7%9A%84%E5%90%8C%E6%97%B6%EF%BC%8C%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E8%BF%91%E4%BA%94%E5%B9%B4%E7%9A%84%E5%BC%80%E6%BA%90%E8%AE%BA%E6%96%87%E4%B8%8E%E4%B8%93%E5%88%A9%E8%AF%AD%E6%96%99%EF%BC%8C%E7%BB%93%E5%90%88%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%B9%8B%E5%BF%83%E8%87%AA%E6%9C%89%E7%9A%84%E6%96%B0%E9%97%BB%E8%88%86%E8%AE%BA%E4%BB%A5%E5%8F%8A%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%9C%80%E4%BD%B3%E8%A1%A8%E7%8E%B0%EF%BC%88SOTA%EF%BC%89%E7%AD%89%E7%9B%B8%E5%85%B3%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E4%BA%86%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E6%80%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90%EF%BC%8C%E5%B9%B6%E9%82%80%E8%AF%B7%E4%BA%86%E8%BF%91%20100%20%E4%BD%8D%E4%B8%93%E5%AE%B6%E5%AD%A6%E8%80%85%E5%8F%82%E4%B8%8E%E9%97%AE%E5%8D%B7%E8%B0%83%E6%9F%A5%E5%AF%B9%E5%85%B7%E4%BD%93%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%88%90%E7%86%9F%E6%83%85%E5%86%B5%E7%9A%84%E5%88%86%E6%9E%90%E5%88%A4%E6%96%AD%E3%80%82%22%7D%7D%5D%7D%2C%7B%22lineType%22%3A%22text%22%2C%22lineOptions%22%3A%7B%7D%2C%22lineContent%22%3A%5B%5D%7D%2C%7B%22lineType%22%3A%22text%22%2C%22lineOptions%22%3A%7B%7D%2C%22lineContent%22%3A%5B%7B%22opType%22%3A%22text%22%2C%22options%22%3A%7B%22text%22%3A%22%E5%9C%A82022%E5%B9%B4%E6%98%A5%E5%AD%A3%EF%BC%8C%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%B9%8B%E5%BF%83%E5%86%8D%E6%AC%A1%E5%8F%91%E5%B8%83%E6%96%B0%E4%B8%80%E5%B9%B4%E5%BA%A6%E7%9A%84%E3%80%8A%E5%85%A8%E7%90%83%20AI%20%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%B6%8B%E5%8A%BF%E5%8F%91%E5%B1%95%E6%8A%A5%E5%91%8A%E3%80%8B%E3%80%822021-2022%E5%B9%B4%E5%BA%A6%E7%9A%84%E3%80%8A%E5%85%A8%E7%90%83%20AI%20%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%B6%8B%E5%8A%BF%E5%8F%91%E5%B1%95%E6%8A%A5%E5%91%8A%E3%80%8B%E6%8A%A5%E5%91%8A%E5%88%86%E4%B8%BA%E3%80%8CResearch%20%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%A0%94%E7%A9%B6%E7%AF%87%E3%80%8D%E3%80%81%E3%80%8CDevelopment%20%E8%AE%A1%E7%AE%97%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E7%AF%87%E3%80%8D%EF%BC%8C%E3%80%8CApplications%20%E4%BA%A7%E4%B8%9A%E5%BA%94%E7%94%A8%E7%AF%87%E3%80%8D%E5%8F%8A%20%E3%80%8CMacro%20Impact%20%E7%A4%BE%E4%BC%9A%E5%AE%8F%E8%A7%82%E7%AF%87%E3%80%8D%E5%9B%9B%E5%A4%A7%E6%9D%BF%E5%9D%97%E3%80%82%E6%8A%A5%E5%91%8A%E5%B0%B1%E5%B0%B1%E4%BB%A5%E4%B8%8B%E6%96%B9%E9%9D%A2%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E6%B7%B1%E5%85%A5%E6%8E%A2%E8%AE%A8%22%7D%7D%5D%7D%2C%7B%22lineType%22%3A%22text%22%2C%22lineOptions%22%3A%7B%7D%2C%22lineContent%22%3A%5B%7B%22opType%22%3A%22text%22%2C%22options%22%3A%7B%22text%22%3A%221%E3%80%81AI%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%A0%94%E7%A9%B6%E3%80%81%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%8F%8A%E8%AE%A1%E7%AE%97%E4%BD%93%E7%B3%BB%E6%96%B9%E9%9D%A2%E7%9A%84%E7%A0%94%E7%A9%B6%E8%B6%8B%E5%8A%BF%22%7D%7D%5D%7D%2C%7B%22lineType%22%3A%22text%22%2C%22lineOptions%22%3A%7B%7D%2C%22lineContent%22%3A%5B%7B%22opType%22%3A%22text%22%2C%22options%22%3A%7B%22text%22%3A%222%E3%80%81AI%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%BC%80%E5%8F%91%E6%89%80%E9%9C%80%E7%9A%84%E7%AE%97%E5%8A%9B%E3%80%81%E6%95%B0%E6%8D%AE%E3%80%81%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E3%80%81%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5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年底,机器之心发布了《机器之心人工智能技术趋势报告》,系统介绍了人工智能领域(AI)下不同的技术分支,并以定性分析的方法讨论了各分支技术当时所处的发展阶段、瓶颈以及未来发展方向,帮助读者理解飞速发展中的 AI 领域内各项技术的概况和层出不穷的新鲜技术的基础内涵。</div><div data-line-index="1" data-zone-id="0"><br></div><div data-line-index="2" data-zone-id="0">在四年后的 2021年初,机器之心发布《2020-2021 全球 AI 技术趋势发展报告》<em>,</em>兼顾 2017 年初版报告定性分析方法的同时,基于近五年的开源论文与专利语料,结合机器之心自有的新闻舆论以及模型最佳表现(SOTA)等相关数据库进行了探索性数据分析,并邀请了近 100 位专家学者参与问卷调查对具体技术成熟情况的分析判断。</div><div data-line-index="3" data-zone-id="0"><br></div><div data-line-index="4" data-zone-id="0">在2022年春季,机器之心再次发布新一年度的《全球 AI 技术趋势发展报告》。2021-2022年度的《全球 AI 技术趋势发展报告》报告分为「Research 算法研究篇」、「Development 计算工程篇」,「Applications 产业应用篇」及 「Macro Impact 社会宏观篇」四大板块。报告就就以下方面进行深入探讨</div><div data-line-index="5" data-zone-id="0">1、AI算法研究、算法应用及计算体系方面的研究趋势</div><div data-line-index="6" data-zone-id="0">2、AI系统工程开发所需的算力、数据、算法实现、模型开发及代码编写等软硬件(如芯片、计算中心、云平台、编程框架等)生态的演变、AI计算工程架构趋势</div><div data-line-index="7" data-zone-id="0">3、AI技术在数字化转型及科技创新项目中的采用趋势</div><div data-line-index="8" data-zone-id="0">4、宏观方面,当前对AI技术的投资及治理趋势</div><div data-line-index="9" data-zone-id="0"><br></div><div data-line-index="10" data-zone-id="0">机器之心《2021-2022 全球 AI 技术趋势发展报告》项目组对11个国际顶会收录的学术文献、数百个近年知名数字化转型及科技创新项目、近百个AI开发工具的数据分析等基础工作,并结合定向专家访谈完成基础研究工作。在此之上,项目组发起了一份调研问卷,并基于700+AI从业者的反馈进行统计分析,以完善报告视角,让结论更公正。</div><p><br></p><h3><strong>报告目录</strong></h3><p><strong>AI&nbsp;</strong><strong>技术发展趋势速览</strong></p><p><strong>算法研究:从国际顶会关注&nbsp;AI&nbsp;算法研究趋势</strong></p><p><strong>算法理论</strong></p><p>机器学习仍是投稿量和接收量最大的主题之一</p><p>随机、优化、博弈论等方法的引入成为探索方向</p><p>Transformer&nbsp;热度持续,GAN进入瓶颈期</p><p>少/弱/零样本工作任重道远</p><p>多智能体研究愈演愈热</p><p>可解释性研究继续升温</p><p><strong>人类语言技术</strong></p><p>Word Embedding&nbsp;仍是重点关注技术</p><p>提高迁移能力任重道远</p><p>预训练语言模型成为顶会研究重点工作</p><p><strong>计算机视觉</strong></p><p>图像与视频理解、目标检测等仍是研究的热门</p><p>预训练模型的改进得益于算力/数据的优势</p><p>神经网络架构的改进仍是主要的方向</p><p>可解释性、公平、伦理等问题得到更多关注</p><p>CV领域相对其他领域更关注对抗学习</p><p>数据库构建的工作还在持续</p><p><strong>机器人与自动化</strong></p><p>大量论文聚焦于无模型强化学习框架</p><p>CoRL中感知领域的方法成为研究热点</p><p>更多地关注机器人在实际应用场景中的性能</p><p><strong>计算工程:从开发设施看&nbsp;AI&nbsp;计算生态演进趋势</strong></p><p>计算图从动静分离趋向动静统一;</p><p>支持机器学习与科学计算混合建模的编程模式;</p><p>利用神经网络稀疏化实现模型压缩和端侧加速;</p><p>为&nbsp;AI&nbsp;应用开发者提供开箱即用的模型;</p><p>适配超大规模模型,减小模型增长与算力的剪刀差 ;</p><p>通过软硬协同设计挖掘性能提升空间;</p><p>围绕 AI 安全、隐私计算、可解释性 AI 开展对新一代可信 AI 计算体系的探索、互相交融、开放的计算体系崭露头角。</p><p><strong>产业应用:从数字化转型项目中的&nbsp;AI&nbsp;技术应用看产业发展趋势</strong></p><p>计算机视觉技术仍是近年来应用最为广泛的技术</p><p>自动驾驶技术在物流场景应用先走一步</p><p>AI、IoT的融合应用在5G技术的催化下加速</p><p>无人机与机器人的应用越发广泛</p><p>公共服务、工业制造、交通及医疗为四大主要技术采用行业</p><p>相较于构建&ldquo;大系统&rdquo;,&ldquo;微应用&rdquo;更受青睐</p><p>制造业: 结合深度学习、计算机视觉等技术进行实现产线智能质检</p><p>制造业:数据生产量为智能制造软件发展带来发展机会。</p><p>智能仓储成为工厂数字化转型热门场景。</p><p>公共服务业:构建城市大脑,联通城市政务部门信息系统</p><p>公共服务业:人工智能帮助城市应对自然灾害</p><p>公共服务业:城市治理向&ldquo;微单元&rdquo;&nbsp;、智能化的方向发展</p><p>公共服务业:AI&nbsp;推动智慧政务&ldquo;服务下沉&rdquo;</p><p>交通运输与物流业:人脸识别技术在出行场景获得普遍应用</p><p>交通运输与物流业:人工智能+交通大数据构建智能监测体系</p><p>交通运输与物流业:结合自动驾驶、5G构建小场景无人运输服务</p><p>交通运输与物流业:人工智能助力交通设施智能运维</p><p>零售业:人工智能助力智能营销</p><p>零售业:多样化智能应用组成数字门店</p><p>零售业:AI+物联网优化零售供应链管理</p><p>能源与资源开采:结合机器人技术与视觉技术实现设施运维</p><p>能源与资源开采:无人化作业是资源开采行业重点关注场景</p><p>金融业观察:AI+知识图谱帮助金融机构实现智能风控,反欺诈、反洗钱是重点关注领域</p><p>金融业观察:AI+RPA构建企业自动化运营流程</p><p>金融业观察:智能客服系统解放人力</p><p><strong>社会宏观篇:从&nbsp;AI&nbsp;资本事件、国内外&nbsp;AI&nbsp;治理事件治理看社会宏观趋势</strong></p><p>融资事件总数减少,单笔融资金额上升</p><p>资本退出事件增加</p><p>国内资本关注阶段总体后移</p><p>全球各国对人工智能治理日渐重视,法制化程度发展迅速。</p><p>国际合作日趋密切,发展贴合伦理,可信向善的人工智能是国际共识</p><p>美国出台人工智能行管立法和研究政策明显增加</p><p>人工智能治理重点及决策日渐清晰,算法、数据、隐私为重点治理方向</p><p>自动驾驶落地收到更多国际关注</p><p>数据治理是确保人工智能技术健康发展的关键</p><p>享受技术便捷的同时更要重视个人信息保护</p><p>对新技术与新业态的知识产权司法保护</p><p>行业规范引导智能技术合理应用</p><p>算法应用发展当以人为本,公平向善</p><h3>报告附录(专业版独享)</h3><p>机器之心 2021-2022 年度调查问卷分析(<a href="https://pro.jiqizhixin.com/research/2021-2022-AI-Trend-Report-Survey">https://pro.jiqizhixin.com/research/2021-2022-AI-Trend-Report-Survey</a>)</p><p>报告参考 2021 &ndash; 2022 国际顶会最佳论文</p><p>报告参考 2019 &ndash; 2022 数字化转型项目</p><p>报告参考 2021 全球人工智能治理事件</p><p>报告参考 2021 人工智能融资事件</p><p>报告参考 业界专家洞察观点</p><p>...及更多数据包、高清图表等</p><p><strong>技术支持与联合研究致谢</strong></p><p><strong>在机器之心《2021-2022 年度 AI 技术趋势发展报告》中,以下机构提供了专业技术及联合研究支持</strong></p><p>360OS奇络物联、爱数信息、百度、倒映有声、洞见智慧、FATE开源社区、格灵深瞳、华为、鉴智机器人、捷通华声、极链科技、卡方科技、快商通、亮风台、麦岩智能、蚂蚁集团、墨芯人工智能、南栖仙策、瑞为技术、三川科技、深度赋智、深势科技、神州医疗、实在智能、数之联、天泽智云、网易七鱼、香侬科技、星云Clustar、循环智能、影谱科技、渊亭信息、云问、智驾汽车、中科慧远、中科智云、中智行、作业帮<br><img width="567" src="https://image.jiqizhixin.com/uploads/editor/45c45c7f-2872-43ad-a603-417e42912978/1652167855756.png" alt="Generated" style="width: 90.59%;" class="fr-fic fr-dib fr-fil"></p><p><strong>以下团队的专业人士对研究提供了专业支持</strong></p><p>冰鉴科技、的卢技术、海天瑞声、惠尔智能(Whale Dynamic)、氪信科技、亮亮视野、清微智能、锐驰智光、杉数科技、数美科技、图漾科技、亚信科技、云从科技</p><p><strong>以下及其他选择匿名的专业人士通过参与问卷调查为本次研究提供了专业支持</strong></p><p><span data-eleid="3-0">33、Chris、conan、Connor、Dasein、DHahaha、EaseChan、elvis、Farris.Li</span><span data-eleid="3-2">、Grace、Grose、jie xu、Jo.、larry、leimao、M、Meta-AZ、quentin、QwQ2000、Sly、Tony、traderGP、ttt、V、Viola、wangdachui、William J. Chin、Wuli Dongdong、xu、yuanzifu、ZS、安翔、白世明、曹模武、曹秋树、常宇飞、陈、陈John、陈灿宇、陈诚、陈飞鸿、陈光淙、陈海潇、陈浩然、陈金鹏、陈秋鑫、陈山、陈尚伟、陈婷、陈西瑞、陈晓鹏、陈新唯、陈歆煜、陈震、程力行、崔智伟、代翔子、邓超、邓瑾、邓一英、丁诗琴、丁一超、窦金生、段娜娜、发不出声音的小猪、范略、范敏华、飞行员、奋斗、冯偲、冯金明、冯女士、冯同学、付涛、傅况、甘振豪、高鲲、高翔、葛钊、孤勇者、郭子豪、韩萍萍、浩、何艾松、何培成、胡少华、胡诗诗、胡小雪、扈学鹏、花荣、怀朔、黄荣鸿、黄筱媛、黄一珉、黄一一、黄义春、黄在斌、吉振领、冀旭、佳侣、江豪、姜刘洋、蒋宏飞、蒋毅、金宇、晋明泉、靳新、况山、来阳、乐迪、雷雅琴、李、李博、李超、李春雨、李基亮、李佳波、李建春、李江涛、李晶晶、李隆俊、李念琦、李宁安、李攀攀、李珊珊、李世贤、李天成、李桐欣、李祥、李依宁、梁佳琦、林策、刘昶、刘禄、刘硕、刘瑶、刘展、刘哲、刘志勇、刘倬铭、龙马、楼星梁、鲁磊、陆云卓、马培贤、毛浩宇、梅岭、孟令波、孟先生、孟越、某某某、欧阳小刚、潘化信、潘尚斌、彭伟、彭绪刚、钱广春、钱立勇、秦博、秦景辉、瞿文超、权静月、冉晨宇、冉亚鑫、任君翔、邵博、十八、示木、宋继超、宋佳祥、宋旸、苏学凯、孙洁、孙伟杰、孙小北、孙一超、孙宇鑫、孙子傅、汤姆、汤一珂、唐昊鸣、唐向军、陶扬、田、团子、万昕然、万子阳、王、王辰成、王晨、王栋、王峰、王峰芝、王海荣、王汉超、王健行、王洁琼、王俊召、王凯、王乐、王磊、王猛、王明阳、王琪、王强强、王先生、王晓晨、王晓明、王岩、王印、王煜坤、吴汉青、吴浩平、吴三岁、吴云坤、伍先生、奚少星、小强、小易、肖皇、肖先生、谢锋、谢杰航、谢文涛、辛娟、信源、徐栋、徐洁、徐泡泡、徐强、徐绍凯、徐硕远、徐先生、薛海川、杨高兴、杨浩、杨林、杨云鹤、杨志虎、幺幺、姚雨伦、叶志坚、尹晗、于庆元、于曦、于兴文、余艇、原琦、袁嘉言、张红、张洪磊、张健源、张锐、张顺尧、张伟健、张文俊、张熙庆、张先生、张雅冰、张勇、张云飞、张子璇、赵男、赵文彬、赵秀举、赵洋洋、赵永乐、郑华祥、郑行、郑育梁、朱松、朱政、宗女士、纵贺、邹军、邹晓阳</span></p>

机器之心2021-2022年度AI技术趋势报告(标准版)
机器之心2021-2022年度AI技术趋势报告(标准版)

<div data-okr="%7B%22okrDelta%22%3A%5B%7B%22lineType%22%3A%22text%22%2C%22lineOptions%22%3A%7B%7D%2C%22lineContent%22%3A%5B%7B%22opType%22%3A%22text%22%2C%22options%22%3A%7B%22text%22%3A%222017%20%E5%B9%B4%E5%BA%95%EF%BC%8C%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%B9%8B%E5%BF%83%E5%8F%91%E5%B8%83%E4%BA%86%E3%80%8A%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%B9%8B%E5%BF%83%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%B6%8B%E5%8A%BF%E6%8A%A5%E5%91%8A%E3%80%8B%EF%BC%8C%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%BB%8B%E7%BB%8D%E4%BA%86%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E9%A2%86%E5%9F%9F%EF%BC%88AI%EF%BC%89%E4%B8%8B%E4%B8%8D%E5%90%8C%E7%9A%84%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%88%86%E6%94%AF%EF%BC%8C%E5%B9%B6%E4%BB%A5%E5%AE%9A%E6%80%A7%E5%88%86%E6%9E%90%E7%9A%84%E6%96%B9%E6%B3%95%E8%AE%A8%E8%AE%BA%E4%BA%86%E5%90%84%E5%88%86%E6%94%AF%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%BD%93%E6%97%B6%E6%89%80%E5%A4%84%E7%9A%84%E5%8F%91%E5%B1%95%E9%98%B6%E6%AE%B5%E3%80%81%E7%93%B6%E9%A2%88%E4%BB%A5%E5%8F%8A%E6%9C%AA%E6%9D%A5%E5%8F%91%E5%B1%95%E6%96%B9%E5%90%91%EF%BC%8C%E5%B8%AE%E5%8A%A9%E8%AF%BB%E8%80%85%E7%90%86%E8%A7%A3%E9%A3%9E%E9%80%9F%E5%8F%91%E5%B1%95%E4%B8%AD%E7%9A%84%20AI%20%E9%A2%86%E5%9F%9F%E5%86%85%E5%90%84%E9%A1%B9%E6%8A%80%E6%9C%AF%E7%9A%84%E6%A6%82%E5%86%B5%E5%92%8C%E5%B1%82%E5%87%BA%E4%B8%8D%E7%A9%B7%E7%9A%84%E6%96%B0%E9%B2%9C%E6%8A%80%E6%9C%AF%E7%9A%84%E5%9F%BA%E7%A1%80%E5%86%85%E6%B6%B5%E3%80%82%22%7D%7D%5D%7D%2C%7B%22lineType%22%3A%22text%22%2C%22lineOptions%22%3A%7B%7D%2C%22lineContent%22%3A%5B%5D%7D%2C%7B%22lineType%22%3A%22text%22%2C%22lineOptions%22%3A%7B%7D%2C%22lineContent%22%3A%5B%7B%22opType%22%3A%22text%22%2C%22options%22%3A%7B%22text%22%3A%22%E5%9C%A8%E5%9B%9B%E5%B9%B4%E5%90%8E%E7%9A%84%202021%E5%B9%B4%E5%88%9D%EF%BC%8C%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%B9%8B%E5%BF%83%E5%8F%91%E5%B8%83%E3%80%8A2020-2021%20%E5%85%A8%E7%90%83%20AI%20%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%B6%8B%E5%8A%BF%E5%8F%91%E5%B1%95%E6%8A%A5%E5%91%8A%E3%80%8B%22%7D%7D%2C%7B%22opType%22%3A%22text%22%2C%22options%22%3A%7B%22text%22%3A%22%EF%BC%8C%22%2C%22italic%22%3Atrue%7D%7D%2C%7B%22opType%22%3A%22text%22%2C%22options%22%3A%7B%22text%22%3A%22%E5%85%BC%E9%A1%BE%202017%20%E5%B9%B4%E5%88%9D%E7%89%88%E6%8A%A5%E5%91%8A%E5%AE%9A%E6%80%A7%E5%88%86%E6%9E%90%E6%96%B9%E6%B3%95%E7%9A%84%E5%90%8C%E6%97%B6%EF%BC%8C%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E8%BF%91%E4%BA%94%E5%B9%B4%E7%9A%84%E5%BC%80%E6%BA%90%E8%AE%BA%E6%96%87%E4%B8%8E%E4%B8%93%E5%88%A9%E8%AF%AD%E6%96%99%EF%BC%8C%E7%BB%93%E5%90%88%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%B9%8B%E5%BF%83%E8%87%AA%E6%9C%89%E7%9A%84%E6%96%B0%E9%97%BB%E8%88%86%E8%AE%BA%E4%BB%A5%E5%8F%8A%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%9C%80%E4%BD%B3%E8%A1%A8%E7%8E%B0%EF%BC%88SOTA%EF%BC%89%E7%AD%89%E7%9B%B8%E5%85%B3%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E4%BA%86%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E6%80%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90%EF%BC%8C%E5%B9%B6%E9%82%80%E8%AF%B7%E4%BA%86%E8%BF%91%20100%20%E4%BD%8D%E4%B8%93%E5%AE%B6%E5%AD%A6%E8%80%85%E5%8F%82%E4%B8%8E%E9%97%AE%E5%8D%B7%E8%B0%83%E6%9F%A5%E5%AF%B9%E5%85%B7%E4%BD%93%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%88%90%E7%86%9F%E6%83%85%E5%86%B5%E7%9A%84%E5%88%86%E6%9E%90%E5%88%A4%E6%96%AD%E3%80%82%22%7D%7D%5D%7D%2C%7B%22lineType%22%3A%22text%22%2C%22lineOptions%22%3A%7B%7D%2C%22lineContent%22%3A%5B%5D%7D%2C%7B%22lineType%22%3A%22text%22%2C%22lineOptions%22%3A%7B%7D%2C%22lineContent%22%3A%5B%7B%22opType%22%3A%22text%22%2C%22options%22%3A%7B%22text%22%3A%22%E5%9C%A82022%E5%B9%B4%E6%98%A5%E5%AD%A3%EF%BC%8C%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%B9%8B%E5%BF%83%E5%86%8D%E6%AC%A1%E5%8F%91%E5%B8%83%E6%96%B0%E4%B8%80%E5%B9%B4%E5%BA%A6%E7%9A%84%E3%80%8A%E5%85%A8%E7%90%83%20AI%20%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%B6%8B%E5%8A%BF%E5%8F%91%E5%B1%95%E6%8A%A5%E5%91%8A%E3%80%8B%E3%80%822021-2022%E5%B9%B4%E5%BA%A6%E7%9A%84%E3%80%8A%E5%85%A8%E7%90%83%20AI%20%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%B6%8B%E5%8A%BF%E5%8F%91%E5%B1%95%E6%8A%A5%E5%91%8A%E3%80%8B%E6%8A%A5%E5%91%8A%E5%88%86%E4%B8%BA%E3%80%8CResearch%20%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%A0%94%E7%A9%B6%E7%AF%87%E3%80%8D%E3%80%81%E3%80%8CDevelopment%20%E8%AE%A1%E7%AE%97%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E7%AF%87%E3%80%8D%EF%BC%8C%E3%80%8CApplications%20%E4%BA%A7%E4%B8%9A%E5%BA%94%E7%94%A8%E7%AF%87%E3%80%8D%E5%8F%8A%20%E3%80%8CMacro%20Impact%20%E7%A4%BE%E4%BC%9A%E5%AE%8F%E8%A7%82%E7%AF%87%E3%80%8D%E5%9B%9B%E5%A4%A7%E6%9D%BF%E5%9D%97%E3%80%82%E6%8A%A5%E5%91%8A%E5%B0%B1%E5%B0%B1%E4%BB%A5%E4%B8%8B%E6%96%B9%E9%9D%A2%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E6%B7%B1%E5%85%A5%E6%8E%A2%E8%AE%A8%22%7D%7D%5D%7D%2C%7B%22lineType%22%3A%22text%22%2C%22lineOptions%22%3A%7B%7D%2C%22lineContent%22%3A%5B%7B%22opType%22%3A%22text%22%2C%22options%22%3A%7B%22text%22%3A%221%E3%80%81AI%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%A0%94%E7%A9%B6%E3%80%81%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%8F%8A%E8%AE%A1%E7%AE%97%E4%BD%93%E7%B3%BB%E6%96%B9%E9%9D%A2%E7%9A%84%E7%A0%94%E7%A9%B6%E8%B6%8B%E5%8A%BF%22%7D%7D%5D%7D%2C%7B%22lineType%22%3A%22text%22%2C%22lineOptions%22%3A%7B%7D%2C%22lineContent%22%3A%5B%7B%22opType%22%3A%22text%22%2C%22options%22%3A%7B%22text%22%3A%222%E3%80%81AI%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%BC%80%E5%8F%91%E6%89%80%E9%9C%80%E7%9A%84%E7%AE%97%E5%8A%9B%E3%80%81%E6%95%B0%E6%8D%AE%E3%80%81%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E3%80%81%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5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href="https://pro.jiqizhixin.com/research/2021-2022-AI-Trend-Report">专业版报告</a>在标准版的基础上增加更为具体的数据图表与技术领域趋势分析细节。同时,在200页完整报告之外专业版报告还将包括以下额外附录数据及资料集&nbsp;</div><ul><li><p>报告资料 - 机器之心 2021 - 2022 年度调查问卷分析(完整版)</p></li><li><p>报告资料&nbsp;- 2021 - 2022 年度国际顶会最佳论文资料集</p></li><li><p>报告数据 - 数字化转型项目事件汇总数</p></li><li><p>报告数据 -&nbsp;开发工具发布事件汇总</p></li><li><p>报告数据 - 全球AI治理事件汇总</p></li><li><p>报告数据 - AI 资本事件汇总...以及更多</p></li></ul><div data-line-index="0" data-zone-id="0">2017 年底,机器之心发布了《机器之心人工智能技术趋势报告》,系统介绍了人工智能领域(AI)下不同的技术分支,并以定性分析的方法讨论了各分支技术当时所处的发展阶段、瓶颈以及未来发展方向,帮助读者理解飞速发展中的 AI 领域内各项技术的概况和层出不穷的新鲜技术的基础内涵。</div><div data-line-index="1" data-zone-id="0"><br></div><div data-line-index="2" data-zone-id="0">在四年后的 2021年初,机器之心发布《2020-2021 全球 AI 技术趋势发展报告》<em>,</em>兼顾 2017 年初版报告定性分析方法的同时,基于近五年的开源论文与专利语料,结合机器之心自有的新闻舆论以及模型最佳表现(SOTA)等相关数据库进行了探索性数据分析,并邀请了近 100 位专家学者参与问卷调查对具体技术成熟情况的分析判断。</div><div data-line-index="3" data-zone-id="0"><br></div><div data-line-index="4" data-zone-id="0">在2022年春季,机器之心再次发布新一年度的《全球 AI 技术趋势发展报告》。2021-2022年度的《全球 AI 技术趋势发展报告》报告分为「Research 算法研究篇」、「Development 计算工程篇」,「Applications 产业应用篇」及 「Macro Impact 社会宏观篇」四大板块。报告就就以下方面进行深入探讨</div><div data-line-index="5" data-zone-id="0">1、AI算法研究、算法应用及计算体系方面的研究趋势</div><div data-line-index="6" data-zone-id="0">2、AI系统工程开发所需的算力、数据、算法实现、模型开发及代码编写等软硬件(如芯片、计算中心、云平台、编程框架等)生态的演变、AI计算工程架构趋势</div><div data-line-index="7" data-zone-id="0">3、AI技术在数字化转型及科技创新项目中的采用趋势</div><div data-line-index="8" data-zone-id="0">4、宏观方面,当前对AI技术的投资及治理趋势</div><div data-line-index="9" data-zone-id="0"><br></div><div data-line-index="10" data-zone-id="0">机器之心《2021-2022 全球 AI 技术趋势发展报告》项目组对11个国际顶会收录的学术文献、数百个近年知名数字化转型及科技创新项目、近百个AI开发工具的数据分析等基础工作,并结合定向专家访谈完成基础研究工作。在此之上,项目组发起了一份调研问卷,并基于700+AI从业者的反馈进行统计分析,以完善报告视角,让结论更公正。</div><h3><strong>报告目录</strong></h3><p><strong>AI&nbsp;</strong><strong>技术发展趋势速览</strong></p><p><strong>算法研究:从国际顶会关注&nbsp;AI&nbsp;算法研究趋势</strong></p><p><strong>算法理论</strong></p><p>机器学习仍是投稿量和接收量最大的主题之一</p><p>随机、优化、博弈论等方法的引入成为探索方向</p><p>Transformer&nbsp;热度持续,GAN进入瓶颈期</p><p>少/弱/零样本工作任重道远</p><p>多智能体研究愈演愈热</p><p>可解释性研究继续升温</p><p><strong>人类语言技术</strong></p><p>Word Embedding&nbsp;仍是重点关注技术</p><p>提高迁移能力任重道远</p><p>预训练语言模型成为顶会研究重点工作</p><p><strong>计算机视觉</strong></p><p>图像与视频理解、目标检测等仍是研究的热门</p><p>预训练模型的改进得益于算力/数据的优势</p><p>神经网络架构的改进仍是主要的方向</p><p>可解释性、公平、伦理等问题得到更多关注</p><p>CV领域相对其他领域更关注对抗学习</p><p>数据库构建的工作还在持续</p><p><strong>机器人与自动化</strong></p><p>大量论文聚焦于无模型强化学习框架</p><p>CoRL中感知领域的方法成为研究热点</p><p>更多地关注机器人在实际应用场景中的性能</p><p><strong>计算工程:从开发设施看&nbsp;AI&nbsp;计算生态演进趋势</strong></p><p>计算图从动静分离趋向动静统一;</p><p>支持机器学习与科学计算混合建模的编程模式;</p><p>利用神经网络稀疏化实现模型压缩和端侧加速;</p><p>为&nbsp;AI&nbsp;应用开发者提供开箱即用的模型;</p><p>适配超大规模模型,减小模型增长与算力的剪刀差 ;</p><p>通过软硬协同设计挖掘性能提升空间;</p><p>围绕 AI 安全、隐私计算、可解释性 AI 开展对新一代可信 AI 计算体系的探索、互相交融、开放的计算体系崭露头角。</p><p><strong>产业应用:从数字化转型项目中的&nbsp;AI&nbsp;技术应用看产业发展趋势</strong></p><p>计算机视觉技术仍是近年来应用最为广泛的技术</p><p>自动驾驶技术在物流场景应用先走一步</p><p>AI、IoT的融合应用在5G技术的催化下加速</p><p>无人机与机器人的应用越发广泛</p><p>公共服务、工业制造、交通及医疗为四大主要技术采用行业</p><p>相较于构建&ldquo;大系统&rdquo;,&ldquo;微应用&rdquo;更受青睐</p><p>制造业: 结合深度学习、计算机视觉等技术进行实现产线智能质检</p><p>制造业:数据生产量为智能制造软件发展带来发展机会。</p><p>智能仓储成为工厂数字化转型热门场景。</p><p>公共服务业:构建城市大脑,联通城市政务部门信息系统</p><p>公共服务业:人工智能帮助城市应对自然灾害</p><p>公共服务业:城市治理向&ldquo;微单元&rdquo;&nbsp;、智能化的方向发展</p><p>公共服务业:AI&nbsp;推动智慧政务&ldquo;服务下沉&rdquo;</p><p>交通运输与物流业:人脸识别技术在出行场景获得普遍应用</p><p>交通运输与物流业:人工智能+交通大数据构建智能监测体系</p><p>交通运输与物流业:结合自动驾驶、5G构建小场景无人运输服务</p><p>交通运输与物流业:人工智能助力交通设施智能运维</p><p>零售业:人工智能助力智能营销</p><p>零售业:多样化智能应用组成数字门店</p><p>零售业:AI+物联网优化零售供应链管理</p><p>能源与资源开采:结合机器人技术与视觉技术实现设施运维</p><p>能源与资源开采:无人化作业是资源开采行业重点关注场景</p><p>金融业观察:AI+知识图谱帮助金融机构实现智能风控,反欺诈、反洗钱是重点关注领域</p><p>金融业观察:AI+RPA构建企业自动化运营流程</p><p>金融业观察:智能客服系统解放人力</p><p><strong>社会宏观篇:从&nbsp;AI&nbsp;资本事件、国内外&nbsp;AI&nbsp;治理事件治理看社会宏观趋势</strong></p><p>融资事件总数减少,单笔融资金额上升</p><p>资本退出事件增加</p><p>国内资本关注阶段总体后移</p><p>全球各国对人工智能治理日渐重视,法制化程度发展迅速。</p><p>国际合作日趋密切,发展贴合伦理,可信向善的人工智能是国际共识</p><p>美国出台人工智能行管立法和研究政策明显增加</p><p>人工智能治理重点及决策日渐清晰,算法、数据、隐私为重点治理方向</p><p>自动驾驶落地收到更多国际关注</p><p>数据治理是确保人工智能技术健康发展的关键</p><p>享受技术便捷的同时更要重视个人信息保护</p><p>对新技术与新业态的知识产权司法保护</p><p>行业规范引导智能技术合理应用</p><p>算法应用发展当以人为本,公平向善</p><p><br></p><p><strong>技术支持与联合研究致谢</strong></p><p><strong>在机器之心《2021-2022 年度 AI 技术趋势发展报告》中,以下机构提供了专业技术及联合研究支持</strong></p><p>360OS奇络物联、爱数信息、百度、倒映有声、洞见智慧、FATE开源社区、格灵深瞳、华为、鉴智机器人、捷通华声、极链科技、卡方科技、快商通、亮风台、麦岩智能、蚂蚁集团、墨芯人工智能、南栖仙策、瑞为技术、三川科技、深度赋智、深势科技、神州医疗、实在智能、数之联、天泽智云、网易七鱼、香侬科技、星云Clustar、循环智能、影谱科技、渊亭信息、云问、智驾汽车、中科慧远、中科智云、中智行、作业帮<br><img width="567" src="https://image.jiqizhixin.com/uploads/editor/45c45c7f-2872-43ad-a603-417e42912978/1652167855756.png" alt="Generated" style="width: 90.59%;" class="fr-fic fr-dib fr-fil"></p><p><strong>以下团队的专业人士对研究提供了专业支持</strong></p><p>冰鉴科技、的卢技术、海天瑞声、惠尔智能(Whale Dynamic)、氪信科技、亮亮视野、清微智能、锐驰智光、杉数科技、数美科技、图漾科技、亚信科技、云从科技</p><p><strong>以下及其他选择匿名的专业人士通过参与问卷调查为本次研究提供了专业支持</strong></p><p><span data-eleid="3-0">33、Chris、conan、Connor、Dasein、DHahaha、EaseChan、elvis、Farris.Li</span><span data-eleid="3-2">、Grace、Grose、jie xu、Jo.、larry、leimao、M、Meta-AZ、quentin、QwQ2000、Sly、Tony、traderGP、ttt、V、Viola、wangdachui、William J. Chin、Wuli Dongdong、xu、yuanzifu、ZS、安翔、白世明、曹模武、曹秋树、常宇飞、陈、陈John、陈灿宇、陈诚、陈飞鸿、陈光淙、陈海潇、陈浩然、陈金鹏、陈秋鑫、陈山、陈尚伟、陈婷、陈西瑞、陈晓鹏、陈新唯、陈歆煜、陈震、程力行、崔智伟、代翔子、邓超、邓瑾、邓一英、丁诗琴、丁一超、窦金生、段娜娜、发不出声音的小猪、范略、范敏华、飞行员、奋斗、冯偲、冯金明、冯女士、冯同学、付涛、傅况、甘振豪、高鲲、高翔、葛钊、孤勇者、郭子豪、韩萍萍、浩、何艾松、何培成、胡少华、胡诗诗、胡小雪、扈学鹏、花荣、怀朔、黄荣鸿、黄筱媛、黄一珉、黄一一、黄义春、黄在斌、吉振领、冀旭、佳侣、江豪、姜刘洋、蒋宏飞、蒋毅、金宇、晋明泉、靳新、况山、来阳、乐迪、雷雅琴、李、李博、李超、李春雨、李基亮、李佳波、李建春、李江涛、李晶晶、李隆俊、李念琦、李宁安、李攀攀、李珊珊、李世贤、李天成、李桐欣、李祥、李依宁、梁佳琦、林策、刘昶、刘禄、刘硕、刘瑶、刘展、刘哲、刘志勇、刘倬铭、龙马、楼星梁、鲁磊、陆云卓、马培贤、毛浩宇、梅岭、孟令波、孟先生、孟越、某某某、欧阳小刚、潘化信、潘尚斌、彭伟、彭绪刚、钱广春、钱立勇、秦博、秦景辉、瞿文超、权静月、冉晨宇、冉亚鑫、任君翔、邵博、十八、示木、宋继超、宋佳祥、宋旸、苏学凯、孙洁、孙伟杰、孙小北、孙一超、孙宇鑫、孙子傅、汤姆、汤一珂、唐昊鸣、唐向军、陶扬、田、团子、万昕然、万子阳、王、王辰成、王晨、王栋、王峰、王峰芝、王海荣、王汉超、王健行、王洁琼、王俊召、王凯、王乐、王磊、王猛、王明阳、王琪、王强强、王先生、王晓晨、王晓明、王岩、王印、王煜坤、吴汉青、吴浩平、吴三岁、吴云坤、伍先生、奚少星、小强、小易、肖皇、肖先生、谢锋、谢杰航、谢文涛、辛娟、信源、徐栋、徐洁、徐泡泡、徐强、徐绍凯、徐硕远、徐先生、薛海川、杨高兴、杨浩、杨林、杨云鹤、杨志虎、幺幺、姚雨伦、叶志坚、尹晗、于庆元、于曦、于兴文、余艇、原琦、袁嘉言、张红、张洪磊、张健源、张锐、张顺尧、张伟健、张文俊、张熙庆、张先生、张雅冰、张勇、张云飞、张子璇、赵男、赵文彬、赵秀举、赵洋洋、赵永乐、郑华祥、郑行、郑育梁、朱松、朱政、宗女士、纵贺、邹军、邹晓阳</span></p>

2020-2021全球AI技术发展趋势报告(LITE)
2020-2021全球AI技术发展趋势报告(LITE)

<p>自2017年我们发布了《机器之心人工智能技术趋势报告》,三年以来,许多AI技术实现了商业落地,同时也有不少深度学习方法开始触碰到技术自身的天花板,亟需突破。在这个可能是 AI 技术发展的关键拐点,我们发布《2020-2021全球AI技术趋势发展报告》,兼顾2017年初版报告定性分析方法的同时,重点加强了数据层面的挖掘、分析和探索,更加侧重对具体技术趋势的挖掘以及量化分析指标的形成。<br><br>本报告分别从&quot; 顶会趋势(NeurIPS)分析&quot;、&quot; 专家问卷分析&quot; 以及&quot; 机器之心分析&quot; 三个不同角度呈现分析结果,辅助读者了解近年来 AI 领域的热门趋势技术。<br><br>当前页面为《2020-2021全球AI技术趋势发展报告》Lite (简化版),内容涵盖 &ldquo;顶会趋势(NeurIPS)分析&rdquo; 与 &ldquo;2020-2021技术趋势总结&rdquo;两个主要部分;同时包含&ldquo;参考文献&rdquo;、&ldquo;近年技术领域相关大事件&rdquo;以及&ldquo;Synced Indicator技术指标&rdquo;的附录供参考。<br><br>完整版报告在 Lite 版的基础上增加更为具体的数据图表与技术领域趋势分析细节,涉及:(人类)自然语言技术、计算机视觉、机器人与自动化技术、机器学习、智能化基础设施、数据智能技术及AI交叉领域七大领域。同时,完整版报告在附录介绍了具体的数据来源、分析方法、研究局限以及相关未来研究方。<br><br></p>