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2019年人工智能第三次被寫入政府工作報告，國家戰略意義顯著。多項重磅政策落地，為人工智能產業帶來持續性政策利好，推動產業高速發展。

人工智能(Artificial Intelligence, AI)的定義仍相對模糊，目前普遍說法是擁有“仿人”的能力，即能通過計算機實現人腦的思維能力，包括感知、決策以及行動。人工智能按照智能程度大致可以分成三類：弱人工智能、強人工智能和超人工智能。

現階段所實現的人工智能大部分指的是弱人工智能，并且已經被廣泛應用。弱人工智能即擅長于單個領域的、專注于完成某個特定任務的人工智能。最耳熟能詳的例子便是戰勝世界圍棋大師的AlphaGo和iPhone手機語音助手Siri。

人工智能市場規模持續高速增長

數據顯示，2015年起全球人工智能市場收入規模持續增長，2019年約為6560億美元，同比增長26.5%;預計2024年將突破30000億美元。中國人工智能核心產業規模也保持高增長趨勢，預計至2030年人工智能核心產業規模將突破10000億元。艾媒咨詢分析師認為，作為全球最大的人工智能應用市場，中國人工智能技術落地迅速。人工智能有望為中國高端制造提供換道超車的機會。

2019年中國人工智能產業圖譜

中國人工智能行業發展趨勢解讀

1、深度學習算法進一步優化，持續探索與更多領域融合的可能

深度學習在人工智能領域產生了巨大的影響，已成為人工智能最為熱門的研究領域。未來，深度學習將持續發力，如何進一步提升深度學習模型成為人工智能發展的關鍵因素。艾媒咨詢分析師認為，未來以深度學習為核心的人工智能將進一步探索與垂直行業知識融合并應用于廣泛、新型領域的可能性。

2、計算量增長推動算力需求持續增加

隨著AI訓練所需的計算量呈現指數增長，對算力的需求十分龐大。同時，合理利用算力與協作計算單元能大幅度提高人工智能計算的效率和速度。艾媒咨詢分析師認為，隨著人工智能的發展，對高速、高吞吐量的算力需求將持續增加。

3、數據沉淀持續助推人工智能技術提升

在當前弱人工智能的發展階段，在算法未取得飛躍性突破時，大量的數據樣本能促使機器學習，特別是其中的深度學習從數據中學習知識，提升其智能水平。數字化、信息化已使人類完成大量數據的沉淀，同時，5G技術的發展勢必激起新一輪數據沉積。大數據能極高程度優化深度學習的復雜網絡，而深度學習需要準確標記的圖像或文本數據作為訓練支撐。艾媒咨詢分析師認為，引入更高精度和維度的數據是完善深度學習以助推AI產品落地的發展趨勢。

4、人工智能步入廣泛商業化落地階段，助力傳統行業變革升級

隨著人工智能領域細分化和專業化程度的增高，人工智能應用廣泛的商業化落地階段已經來臨。艾媒咨詢分析師認為，未來人工智能將持續穩健發展并實現規?；瘧谩；谌斯ぶ悄艿目缧袠I融合屬性，人工智能可以實現與實體經濟和實體行業的高度融合，從而顛覆和重塑傳統行業發展模式。

5、人工智能潛在風險不容忽視，確保產業健康發展需多方努力

艾媒咨詢分析師認為，AI技術在為人類生活帶來便利和進步的同時，隱藏的信息安全風險問題也日益加劇。此外，隨著人工智能技術的不斷升級發展，其暴露的道德倫理問題也不容忽視。人工智能產業的健康發展離不開產業及監管方的共同努力。一方面，企業需要堅守科技向善的底線，推動技術朝著有益于人類發展的方向邁進;另一方面，監管方要加速完善相關法律法規，從制度層面減少風險。

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