在中国，70年代末人工智能解禁后，对人工智能的研究和讨论并没有与特殊功能适当挂钩，直到80年代初，随着技术和思想的不断进步，才有了实质性的进展。以下文章与边肖编辑和分享的关于人工智能主题的论文相关。欢迎阅读！
第一篇关于人工智能的论文。
中国人工智能的五大趋势
在中国，70年代末人工智能解禁后，对人工智能的研究和讨论并没有与特殊功能适当挂钩，直到80年代初，随着技术和思想的不断进步，才有了实质性的进展。如今，全球62个国家10多个行业有近千家人工智能公司，国内涉足人工智能的公司早已超过100家。
国内人工智能产业链解构
基础技术、人工智能技术和人工智能应用构成了人工智能产业链的三大核心环节。我们将从这三个方面对国内人工智能行业进行梳理，重点解构人工智能在其中的应用。
人工智能的基础技术主要依靠大数据管理和云计算技术。经过近几年的发展，国内大数据管理和云计算技术已经从一个全新的领域逐渐转变为大众服务的基础平台。根据服务的不同性质，这些平台主要侧重于三个服务级别，即基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)。基础技术提供平台为人工智能技术的实现和人工智能应用的落地提供基础后台保障，也是所有人工智能技术和应用实现的前提。
对于许多中小型企业来说，SaaS是采用先进技术的最佳方式，它消除了企业购买、构建和维护基础设施和应用程序的需要；IaaS通过提供三种不同形式的服务(公有云、私有云、混合云)，可以更快地开发应用和服务，缩短开发和测试周期。PaaS作为SaaS和IaaS之间的中间服务，为它们的实现提供云环境下的应用基础设施服务。
人工智能技术平台
与基础技术提供平台不同，人工智能技术平台主要聚焦与人工智能应用密切相关的三项技术：机器学习、模式识别和人机交互。涉及的领域包括机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、专家系统、自动规划、智能搜索、定理证明、游戏、自动编程、智能控制、机器人学习、语言和图像理解以及遗传编程。
机器学习：一般来说就是让机器自己学习，然后通过学习到的知识指导进一步的判断。我们使用大量的标签样本数据让计算机计算和设计罚函数。通过不断的迭代，机器学习如何分类和最小化惩罚。这些学习到的分类规则可以用于预测和其他活动，其具体应用涵盖了从一般人工智能应用到特殊人工智能应用的大多数领域，如计算机视觉、自然语言处理、生物识别、股市分析和DNA测序。
模式识别：模式识别是利用数学技术研究计算机对模式的自动处理和解释。它侧重于处理非直观数据，如信号、图像、声音、文字、指纹等。比如语音识别、人脸识别，通过提取相关特征达到一定的目的。字符识别、语音识别、指纹识别、图像识别都是模式识别的场景化应用。
人机交互：人机交互是对系统和用户之间交互的研究。该系统可以是各种机器，以及计算机化的系统和软件。在应用层面上，它不仅包括人与系统之间的语音交互，还包括人工智能
人工智能的应用
人工智能应用涉及特殊应用和通用应用两个方面，也是机器学习、模式识别、人机交互三大人工智能技术的落地实现形式。其中，特殊领域的应用涵盖了国内大部分的人工智能应用，包括各个领域的人脸和语音识别以及服务机器人。通用型侧重于金融、医疗、智能家居等领域的通用解决方案。目前，我国人工智能的应用正处于从专业应用向通用应用过渡的阶段。
(1)计算机视觉在我国的计算机视觉领域中，动静态图像识别和人脸识别是主要的研究方向。
图像识别：是计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和物体的技术。识别过程包括图像预处理、图像分割、特征提取和判断匹配。
人脸识别：是基于人的面部特征信息的生物识别技术。人像识别、人脸识别等一系列相关技术，通过摄像头或摄像机采集包含人脸的图像或视频流，自动检测和跟踪图像中的人脸，然后对检测到的人脸进行人脸识别。
目前，由于动态检测和识别的技术门槛，静态图像识别和人脸识别的研究暂时处于领先地位，包括腾讯、蚂蚁金服、百度、搜狗等基于社交和搜索大数据整合的互联网公司，以及三星中国技术研究院、微软亚洲研究院、英特尔中国研究院等传统硬件和技术服务商。与此同时，像Face和FaceID这样的新兴技术公司在各自的专业知识和识别准确性方面都取得了很好的突破。
在最难的动态视觉检测领域，如Glint Deep Eye、Netpower、Video等企业主要以企业和家庭安防为主，在一些常见的应用场景中也使用了人脸识别技术。
(2)语音/语义识别
语音识别的关键是基于对大量样本数据的识别和处理。所以国内大部分语音识别技术都在向平台化方向努力，希望通过不同平台、软硬件的数据和技术积累，不断提高识别准确率。
论普遍认可率，各企业的成就基本维持在95%左右，真正的差别在于垂直领域的定制化发展。像百度、科大讯飞这样的上市公司凭借深厚的技术和数据积累占据市场前列，通过软硬件服务的发展不断进化自身的服务能力；此外，继科大讯飞之后发布的国内第二个公共语音识别云云知声，在各种通用语音服务技术的提供上也占据了较大的市场空间。值得注意的是，不少机器人和通用硬件厂商在语音和语义识别方面也取得了不错的进展，如智臻智能推出的小I机器人语义识别、图灵机器人的个性化语音助手机器人和服务、Google投资的Mobvoi软硬件服务等。(3)智能机器人
由于产业发展和智能生活的需要，目前国内智能机器人产业的研发主要集中在家用机器人、工业企业服务和智能助手三个方面。其中，根据政策背景和市场需求，工业和企业服务机器人R&D企业处于相对发达阶段。代表企业有专注于智能医疗领域的宋新机器人、中科院沈阳自动化所、卜式，以及专注于工业生产和企业服务的DJI、优爱宝机器人、Slamtec等智能机器人公司。在上述三大类中，从事家用机器人和智能助手的企业占据绝大多数，涉及国内企业近300家。
(4)智能家居
与家用机器人不同，智能家居和物联网企业主要以智能设备和智能中控为主。其中，以海尔、美的为代表的传统家电企业基于自身的渠道、技术和配套产品优势，建立了物化的智能家居产品生态圈，而以阿里、腾讯、JD.COM、小米、乐视为代表的互联网企业则通过各自平台内的数据和终端资源，提供不同的软硬件服务。
值得关注的是，科沃斯、broadlink、Sensory IoT、风向标科技、欧瑞博、物联网传感器、华为等技术解决方案提供商已经成为众多智能家居和物联网企业在通用硬件技术和系统级解决方案方面的合作伙伴。整体来看，智能家居和物联网企业由于市场分类、技术类型、数据积累不同，提供差异化的解决方案。在既定的市场中，不存在绝对的排斥竞争，企业之间有很强的合作和融合程度。
(5)智能医疗
目前，我国智能医疗领域的研究主要集中在医疗机器人、医疗解决方案和生命科学领域。由于起步较晚和技术门槛的限制，我国医疗机器人的R&D水平和普及率与国际一线水平相比还有一定差距。从事该领域的企业主要集中在手术机器人和康复机器人两大领域，以宋新机器人、卜式、威武机器人、和记创等企业为代表。
在医疗解决方案方面，以腾讯、阿里巴巴、百度和科大讯飞为代表的公司与政府和医疗机构合作，在脑科学、疾病预防和医疗信息和数据领域提供智能解决方案。在生命科学领域，研究重点是以基因和细胞检测为代表的前沿研究领域。
整体来看，国内人工智能产业链的基础技术链已经搭建成熟，人工智能技术和应用集中在人脸和图像识别、语音助手、智能生活等特殊领域的场景解决方案。就趋势而言，未来中国人工智能领域的差异化竞争和突破将主要集中在人工智能相关技术的突破和应用场景的升级上。
中国人工智能产业未来发展的五大趋势
(1)机器学习和场景应用将迎来下一次爆发。
据Venture Scanner统计，截至2015年9月，全球人工智能领域获得投资的公司中，按平均融资金额排名前五的业务分别是：机器学习(应用)、智能机器人、计算机视觉(R&D)、机器学习(R&D)和视频内容识别等。
自2009年以来，人工智能吸引了超过170亿美元的投资。在过去的四年里，人工智能领域的私人投资以年均62%的速度增长，预计这一速度将持续下去。2015年，全球对人工智能的投资占年度投资总额的5%。虽然2013年高于2%，但仍落后于其他竞争领域。
目前，中国人工智能的五大子领域是计算机视觉(R&D)、自然语言处理、个人虚拟助理、智能机器人和语音识别。从投资领域和趋势来看，未来国内人工智能产业的资本将主要涌向机器学习和场景应用。
(2)特殊领域的智能化仍然是发展的核心。
基于GPU(图形处理单元)计算速度(性能每半年翻一番)和基础技术平台的快速发展，企业在人工智能神经网络建设方面取得了前所未有的突破。但由于人工智能各领域技术和算法的复杂性，未来20年人工智能的应用仍将集中在人脸和图像识别、语音助手、智能家居等特殊领域。
从上述产业链环节构成和投资分类可以看出，优势企业的核心竞争力主要集中在特定领域的特殊技术研发上；其中，计算机视觉和语音识别领域的R&D和应用达到国际一流水平，专业应用机器人的R&D有望在最近10年迎来突破性发展。可以预见，在从专业领域向通用领域过渡的过程中，自然语言处理和计算机视觉将成为人工智能通用应用的两大突破。
(3)产业分工日趋明确，企业合作大于竞争。
随着特殊领域应用开发的成熟和差异化技术门槛的存在，国内人工智能行业将逐渐分化为底层基础设施建设、通用场景应用和特殊应用研发三个方向。
在基础设施建设方面，腾讯、阿里巴巴、百度、华为等企业依托自身的数据、算法、技术和服务器优势，为产业链上的公司提供基础资源支持，同时将自身优势转化为通用和专业应用领域的研究，从而在自身生态中形成人工智能产业链闭环。
在通用场景的应用上，以科大讯飞、格灵深视、旷视科技为代表的企业将主要以计算机视觉、语音识别为核心，提供安防、教育、金融的通用解决方案。在特殊应用的研发上，大部分硬件和初创企业比较集中，既有小米、broadlink等智能家居解决方案提供商，也有Mobvoi、linkface、育碧等差异化应用提供商。
一般来说，从通用领域向专业领域的演进，离不开产业链核心环节企业的相互协作。虽然特殊领域的竞争是存在的，但各层次分工之间的合作与互通已经成为大多数企业的共识。
(4)系统级开源将成为常态
人工智能研究的任何一个分支都涉及异常庞大的代码计算，再加上漏洞排查和跨领域，没有一个企业能够实现在闭环版图内取得阶段性突破的可能性。可以看到，以人工智能为未来核心竞争力的谷歌、微软、脸书、雅虎等顶尖企业，都相继开放了自己的人工智能系统。
需要明确的是，开源并不意味着核心技术和算法的完全转移。底层系统的开源将让更多的企业从不同维度参与到AI相关领域的研发中，为行业层面的新产品快速迭代和联合试错提供了一个良性、标准化的共生平台。对于开放的企业来说，这也保证了他们与业界最新的前沿技术保持同步。
(5)算法的突破会拉大竞争差距。
算法作为人工智能实现的核心，将成为未来国内人工智能行业最大的竞争门槛。以谷歌为例，谷歌的搜索算法实验室每天要做200多项改进，完成从关键词匹配到知识图谱、语义搜索的算法创新。
在未来机器学习的竞争领域，监督学习、无监督学习和强化学习之间的竞争将进入白热化阶段。正是算法层面的突破，使得腾讯优图、科大讯飞、格林申通公司在图像识别和计算机视觉领域取得突破性进展，达到国际一线技术水平。
但就我国人工智能算法的整体发展而言，虽然工程算法有所突破，但基于认知层面的算法水平亟待提升，这也是未来竞争的核心领域。
总的来说，虽然基础技术的成熟带来了存储能力、机器学习等人工智能技术的提升，但由于计算能力和大规模并行解决方案的限制
未来，随着国内人工智能行业企业分工和竞争的日益明确，国内人工智能产业链也将更加明确地划分为以BAT为代表的生态平台，以科大讯飞、格灵申通为代表的通用技术解决方案平台，以Mobvoi、broadlink为代表的人工智能特殊领域解决方案提供商。
在下一页，分享关于更好的人工智能主题的论文。
