人工智能是一个很宽泛的概念，概括而言是对人的意识和思维过程的模拟，利用机器学习和数据分析方法赋予机器类人的能力。人工智能将提升社会劳动生产率，特别是在有效降低劳动成本、优化产品和服务、创造新市场和就业等方面为人类的生产和生活带来革命性的转变。据Sage预测，到年人工智能的出现将为全球GDP带来额外14%的提升，相当于15.7万亿美元的增长。全球范围内越来越多的政府和企业组织逐渐认识到人工智能在经济和战略上的重要性，并从国家战略和商业活动上涉足人工智能。全球人工智能市场将在未来几年经历现象级的增长。据中国产业信息网和中国信息通信研究院数据，世界人工智能市场将在年达到亿元人民币，复合增长率达26.2%，而中国人工智能市场也将在年达到亿元人民币，复合增长率达44.5%。

近日，中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室发布了《年人工智能发展白皮书》，对人工智能关键技术（计算机视觉技术、自然语言处理技术、跨媒体分析推理技术、智适应学习技术、群体智能技术、自主无人系统技术、智能芯片技术、脑机接口技术等）、人工智能典型应用产业与场景（安防、金融、零售、交通、教育、医疗、制造、健康等）做出了梳理，而且同时强调人工智能开放平台的重要性，并列举百度Apollo开放平台、阿里云城市大脑、腾讯觅影AI辅诊开放平台、科大讯飞智能语音开放创新平台、商汤智能视觉开放创新平台、松鼠AI智适应教育开放平台、京东人工智能开放平台NeuHub、搜狗人工智能开放平台等典型案例呈现给读者。

本期的智能内参，我们推荐中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室的研究报告《年人工智能发展白皮书》，总结年人工智能关键技术的发展，梳理人工智能典型应用产业与场景的进程，并列举了国内几大重要人工智能开放平台的新进展。

本期内参来源：中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室

原标题：

《年人工智能发展白皮书》

作者：未注明

一、人工智能关键技术不断取得突破1、计算机视觉技术

计算机视觉(ComputerVision)是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步地说，是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量的科学。近几年计算机视觉技术实现了快速发展，其主要学术原因是年基于深度学习的计算机视觉算法在ImageNet数据库上的识别准确率首次超过人类，同年Google也开源了自己的深度学习算法。计算机视觉系统的主要功能有图像获取、预处理、特征提取、检测/分割和高级处理。

▲计算机视觉

近年来，计算机视觉在产业界和学术界不断取得突破：

▲计算机视觉技术新突破

计算机视觉技术的典型应用案例：

交通：自动驾驶汽车需要计算机视觉。特斯拉(Tesla)、宝马(BMW)、沃尔沃(Volvo)和奥迪(Audi)等汽车制造商Y已经通过摄像头、激光雷达、雷达和超声波传感器从环境中获取图像，研发自动驾驶汽车来探测目标、车道标志和交通信号，从而安全驾驶。

安防：中国在使用人脸识别技术方面无疑处于领先地位，这项技术被广泛应用于警察工作、支付识别、机场安检，甚至在北京天坛公园分发厕纸、防止厕纸被盗，以及其他许多应用。

医疗：由于90％的医疗数据都是基于图像的，因此医学中的计算机视觉有很多用途。比如启用新的医疗诊断方法，分析X射线，乳房X光检查，监测患者等。

翻译：传统翻译采用人工查词的方式，不但耗时长，而且错误率高。图像识别技术(OCR)的出现大大提升了翻译的效率和准确度，用户通过简单的拍照、截图或划线就能得到准确的翻译结果。

体育赛事：计算机视觉还有助于比赛和策略分析、球员表现和评级，以及跟踪体育节目中品牌赞助的可见性。

农业：半自动联合收割机可以利用人工智能和计算机视觉来分析粮食品质，并找出农业机械穿过作物的最佳路径。另外也可用来识别杂草和作物，有效减少除草剂的使用量。

制造业：计算机视觉也可以帮助制造商更安全、更智能、更有效地运行，比如预测性维护设备故障，对包装和产品质量进行监控，并通过计算机视觉减少不合格产品。

2、自然语言处理技术

自然语言处理（NaturalLanguageProcessing）是一门通过建立形式化的计算模型来分析、理解和处理自然语言的学科，也是一门横跨语言学、计算机科学、数学等领域的交叉学科。自然语言处理，是指用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理，即对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等的操作和加工。自然语言处理的具体表现形式包括机器翻译、文本摘要、文本分类、文本校对、信息抽取、语音合成、语音识别等。可以说，自然语言处理就是要计算机理解自然语言，自然语言处理机制涉及两个流程，包括自然语言理解和自然语言生成，自然语言理解是让计算机把输入的语言变成有意思的符号和关系，然后根据目的再处理；自然语言生成则是把计算机数据转化为自然语言。实现人机间的信息交流，是人工智能界、计算机科学和语言学界所共同

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