2019人工智能全景報告：技術、人才及其它

2019年6月，國際著名人工智能天使投資人Ian Hogarth與Nathan Benaich合著發布《2019 年人工智能全景報告》。

賽迪智庫電子信息研究所對該報告進行了編譯，以期讓人們更加全面深入地了解人工智能各方面，并對我國有關部門有所幫助。

報告從研究、人才、行業、政治等方面，總結了過去一年人工智能相關研究和技術進步、人才發展趨勢、產業格局變化和各國政策動向，并對未來一年進行了預測。

1.研究與技術突破

強化學習開辟新天地

谷歌訓練的強化學習網絡PlaNet可以從圖像中學習環境動態信息，并通過準確預測數個時間段后的獎勵進行線上規劃，選擇將要進行的動作。

經過2000張圖像訓練之后，PlaNet的表現與受過10萬張圖像訓練的D4PG 算法基本相似。

機器學習在生命科學領域發現新應用

●AlphaFold2模型預測蛋白質的3D結構

DeepMind公司訓練的AlphaFold能夠使兩個深度卷積神經網絡協同工作。

第一個神經網絡預測氨基酸對之間的距離，第二個神經網絡預測連接這些氨基酸的化學鍵之間的角度，并創建蛋白質距離圖來生成3D蛋白質結構。

●腦機接口成為發展熱點

哥倫比亞大學的研究人員通過深度學習技術分析癲癇患者在連續收聽語音時的腦經神信號，能夠對病人想要表達內容進行語音合成，準確度達到75%。另外，神經網絡被證明可恢復殘疾人士的肢體控制能力。

研究人員根據從患者大腦記錄的原始顱內電壓信號對神經網絡進行訓練，神經網絡可以判斷手臂的預期活動，并使用電刺激和神經網絡解碼器永久恢復四肢癱瘓患者前臂的運動能力。

自然語言處理實現突破式發展

●無雙語語料情況下的機器翻譯

臉書（Facebook）展示了如何充分利用單語數據，以擴大機器翻譯的應用范圍。

●預訓練語言模型

谷歌BERT 模型、艾倫研究所ELMo 模型、魯德和霍華德ULMFiT模型和微軟MT-DNN 模型紛紛證明預訓練語言模型可大大提高各種自然語言處理任務的性能。

2.人才

人工智能論文發表情況

在2018年神經信息處理系統大會上，谷歌依舊占據主導地位，在以第一作者發表論文數量的排名中，谷歌仍舊位列榜首。

歐洲發表論文數量最多，中國的平均引用率不斷增長

來自美國的人工智能領域研究成果被引用率比全球平均水平高出83%。來自歐洲的人工智能論文總量占據世界第一。

中美高校加大人工智能人才培養

2018-2019年，全球人工智能領域44%的博士畢業生來自美國，中國排名第二為11%。與2012年相比，清華大學和斯坦福大學的人工智能課程注冊人數分別增加了近16倍和5倍。

人工智能人才薪資結構面臨調整

高端人工智能人才薪資不斷上升，大型科技企業內資深工程師的年薪接近100萬美元。另一方面，每小時1.47美元的數據標簽工作崗位卻實現了巨大增長。

3.行業

人工智能領域投資情況分析

人工智能領域風險投資金額逐年擴大，2018財年的資本投資比2017財年高出80%左右。

北美地區投資最多，占有55%的市場份額。

大型科技企業收購人工智能初創企業趨勢愈演愈烈。自2010年以來，GAFAM5已累計收購60家人工智能初創企業。

智能機器人與其他行業結合日益密切

美國工廠安裝的機器人數量創歷史新高，2018年，美國工廠新增了35880臺機器人，比2017年增加了7%。

自動駕駛汽車現規模擴大市場前景廣闊

一年來，自動駕駛汽車市場規模不斷擴大并已達到數十億美元。通用（General Electric）旗下自動駕駛汽車公司Cruise 融資后估值達190 億美元，2018年Cruise預算達到7.28億美元，2019年預算將增至10億美元。

4.政治

公眾對待人工智能的態度

接受調查的大部分美國人并不支持研發用于作戰的人工智能技術，但這種態度會隨著對手的研發而發生改變。大多數美國人認為，相比于法官，私營企業領導人更有資格做出決策。大部分美國人認為企業應設立一個人工智能審核委員會，以定期處理企業的倫理決策。

各國人工智能的頂層設計

●德 ?國

德國公布“德國制造人工智能”戰略規劃，未來，德國和歐洲必須成為人工智能領域的領導，捍衛我們的歐洲價值和個人尊嚴在很大程度上都取決于此。德國政府更傾向于支持現有機構和發展較慢的公司，到2025年將投資30億歐元支持上述計劃。

●芬 ?蘭

芬蘭實施“百分之一”人工智能計劃。芬蘭自2017年起對其1%的人口進行基礎機器學習訓練，是第一個制定國家級人工智能戰略的歐洲國家。

全國范圍內現有5.5萬人學習該課程，超過250家企業宣布將參與“人工智能挑戰”計劃。

●歐 ?盟

歐盟在人工智能政策方面落后于美國和中國。歐洲旨在通過注重“倫理化人工智能”及其在“安全和高質量產品”方面的聲譽來區別于其他經濟體。

●美國特朗普政府

美國特朗普政府對人工智能實施出口管制。2018年11月19日，商務部表示正在考慮采取激進措施，將出口管制應用于機器學習，包括深度學習、強化學習和計算機視覺。特朗普還簽署了一項行政命令，確立《美國人工智能倡議》的計劃。該計劃極其不明確，但要求聯邦政府將現有資金用于人工智能研究和商業化。

5.中國人工智能發展

中國企業研發支出快速增加，但市場份額明顯較小。中國企業的研發支出同比增長34%，但北美企業在全球科技支出中仍占比61%。

中國擁有的專利數量最多，但只有23%屬于“發明專利”。中國發明專利的有效期大多為5年，95%的設計專利和61%的實用新型專利會在5年后失效。相比之下，美國85.6%的專利在5年后仍在支付維護費用。

6.對未來一年人工智能發展的預測

預計從2019年6月起的未來12個月，將有一批新初創企業正在應用近期在自然語言處理領域實現的研究突破，上述企業將集體籌集1億多美元。

●自動駕駛領域

自動駕駛技術仍主要處于研發階段，未來1年所有自動駕駛汽車公司，其各自的行駛總里程將均不超過1500萬英里。

●隱私保護方面

財富2000強企業中將有一家除谷歌、蘋果、Facebook、亞馬遜、微軟之外的公司采用隱私保護機器學習技術，以增強其數據安全性和用戶隱私政策。

●高等教育方面

越來越多的機構將設立專門的人工智能本科學位，以填補人才空缺。

●AI+量子計算方面

谷歌在量子計算硬件方面取得了重大突破，將催生至少5家嘗試進行量子機器學習的初創公司。

●人工智能治理方面

隨著人工智能系統的日益強大，人工智能治理將成為一個更大的爭議話題。至少將有一家大型人工智能企業對其治理模式做出了重大變革。