人工智能发展

人工智能发展⼈⼯智能发展历经四⼤大阶段，学习和判断能⼒逐渐提升61956年年 1980年年 2010年年 ⾄至今 未来强弱⼈⼯智能学习/判断能⼒•1956年年，达特茅斯会议提出⼈⼯智能概念•1957年年，感知机诞⽣生•机器器定理理证明、⻄西洋跳棋程序•但受限于计算机算⼒，机器器⽆无法完成复杂任务•1967年年，第⼀一例例专家系统—DENDRAL诞⽣生•专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，但应⽤用领域狭窄、知识获取困难、推理理⽅方法单⼀一等问题凸显逻辑推理理赋予计算机系统简单逻辑推理理能⼒知识推理理计算机系统模拟⼈类专家知识和经验•1988年年，概率统计⽅方法引⼊入⼈⼯智能的推理理过程•1990年年代，神经⽹网络算法开始⽤用于商业化的⽂文字、图像识别和语⾳音识别•1997年年，深蓝战胜卡斯帕罗夫•2006年年，深度学习概念正式提出，AWS开始探索商⽤用算⼒•2016-2017年年，AlphaGo先后战胜李李世⽯石和柯洁•⼈⼯智能在安防、制造、互联⽹网、⾦金金融和医疗等多领域应⽤用拓拓展，同时⼈⼯智能逐渐和⼤大数据、云计算等技术深⼊入交融⾃自主学习计算机系统根据数据统计原理理学习训练机器器学习•开始向通⽤用⼈⼯智能迈进：多模态⼤大语⾔言模型、⽣生成式AI的技术突破引发⼤大家对通⽤用⼈⼯智能的想象通⽤用⼈⼯智能中国⼈⼯智能技术成熟度模型研究说明2023年年年年初，InfoQ研究中⼼心⽣生成了了涵盖130+技术领域的中国技术成熟度评估曲线。⼈⼯智能领域在2023年年，发⽣生了了诸多变化，因此InfoQ研究中⼼心再次基于技术专利利数量量、技术发展时间、技术舆论指数等核⼼心指标，结合市场规模与融资事件等公开资料料，最终经过专家访谈，绘制了了中国⼈⼯智能成熟度模型。8EarlymajorityEarlyadaptorLatemajorityInnovatorEarlyadoptersnnovatorsu根据40+⼈⼯智能细分技术领域的技术专利利数量量、技术发展时间、技术舆论指数，⽣生成如下核⼼心指标⽓气泡图。中国⼈⼯智能技术成熟度分为四⼤大阶段中国⼈⼯智能技术成熟度三⼤大核⼼心指标⽓气泡图（⼈脸识别统的对话型编程通⽤用式⼤大模的⼤大模-500005000100001500020000-10 0 10 20 30 40 50 60 70 80虚拟助理理通⽤用型AI可解释⽂文本分析知识图谱⽣生物识别传统分布式深度学习AI基于⽣生成机器器⼈数字⼈/虚拟⼈AI⼯程化⼯程化柔性机器器⼈基于传统NLP的对话机器器⼈提示⼯程AI智能体基于⼤大模型的分布式深度学习机器器/深度学习平台全定制芯⽚片（ASIC）AI⼯基于⼤大模型具⼯AGI⼈智能）⽂文本⽣生成图像AI⼯传编程具汽⻋车⾃自动驾驶推荐系统智能视频编码半定制芯⽚片（FPGA）⽂文本⽣生成⾏行行业⼤大模型通⽤用芯⽚片（GPU）OCR识别RPA数据挖掘⽂文本⽣生成视频技术专利脑机接⼝口物体识别专家系统类脑芯⽚片AI安全机器器学习合成数据⽣生成语⾳音识别语义分析AI⾳音乐航天航空、航海海和特种汽⻋车⽆无⼈驾驶⾃自适应AI发展时间（年年）早期推⼴广技术准成熟技术成熟技术前沿技术⽓气泡⼤大⼩小代表舆论指数9%6.65.%8.36伴随着⼈⼯智能技术逐渐⾛走向成熟，企业申请专利利⼤大量量累积102939成熟技术69.3%36.2%74.0%准成熟技术前沿技术11030.7%早期推⼴广技术122642326.0%企业⾼高校及科研机构专利利核⼼心申请⼈向企业过渡02u伴随着中国⼈⼯智能技术⾛走向成熟，企业作为专利利核⼼心申请⼈的⽐比例例不不断上升。u成熟技术有74%的专利利由企业作为核⼼心申请⼈。不不同发展阶段下的⼈⼯智能技术专利利数量量与⽐比例例数据来源：国家知识产权局旗下专利利检索及分析系统01专利利累积绝对数量量u伴随着中国⼈⼯智能技术⾛走向成熟，专利利数量量不不断累积。u成熟技术的平均专利利数量量是前沿技术的58倍。+58倍平均发展时间和讨论度均不不断提升27.1准成熟技术成熟技术41.115.2前沿技术早期推⼴广技术22.3不不同发展阶段下的⼈⼯智能技术平均发展时间不不断延⻓长数据来源：学术论⽂文平台、InfoQ中⽂文站、CSDN社区等技术媒体与开发者社区不不同发展阶段下的⼈⼯智能技术平均舆论指标不不断提⾼高舆论指数前沿技术早期推⼴广技术准成熟技术成熟技术11讨论重点逐渐从技术实现和⻛风险伦理理转向解决⽅方案与产品标准前沿技术早期推⼴广技术准成熟技术成熟技术u对于前沿技术和早期推⼴广技术这两个阶段，讨论的重点多在技术的定义与介绍、技术实现路路线和应⽤用探索。u此外，也会涉及到早期的⻛风险与社会伦理理。技术实现和⻛风险伦理理u到了了准成熟与成熟阶段的技术，市⾯面上已经有⼀一定数量量的产品和解决⽅方案，⽤用户对于技术能够达成的效果也有⼀一定的共识。u因此，讨论重点多在产品标准、技术选型、成本等更更为落地的内容。解决⽅方案与产品标准不不同发展阶段下的⼈⼯智能技术讨论重点词云变迁图12技术难点和应⽤用受限是限制技术⾛走向成熟的两⼤大关键因素应⽤用受限技术难点规模化经济与技术实现紧密相关。在现阶段，技术先进并不不是企业选择某项技术的⾸首要因素，企业更更关注技术实际解决了了什什么问题，同时也会权衡技术实现所带来的成本。应⽤用场景探索主要包括技术应⽤用领域的探索和验证。部分前沿技术源于学术研究，使⽤用场景可能较为局限，或与实际业务距离较远，需要进⼀一步拓拓展应⽤用场景。同时也有⼀一些技术⽬目前还在不不断探索应⽤用范围的阶段。技术实现技术实现包括遇到算法设计、系统架构、等⽅方⾯面的困难。技术实现其实和规模化经济紧密相关，因为技术实现的限制也会在⼀一定程度上提⾼高使⽤用技术的成本，最终限制技术的成熟发展。硬件/资源适配⼀一些技术⽐比如深度学习和⼤大模型,其运⾏行行和应⽤用可能需要⾼高性能的计算、存储及⽹网络资源作为⽀支撑。相对应地，这些资源的有限供给可能会影响技术的可靠性和应⽤用范围。前沿技术成熟技术法律律及伦理理道德例例如汽⻋车⾃自动驾驶、脑机接⼝口，除了了技术实现和规模化的因素以外，法律律、伦理理以及道德也会限制技术⾛走向成熟。u在本报告中，InfoQ研究中⼼心将限制技术⾛走向成熟的因素总结为技术难点和应⽤用受限，但这并不不意味着是单⼀一因素限制了了技术的发展，相反，实际上往往是多种因素相互制约。13发从服体⼤大域领术技沿前较积累利利专，短较间时展10研科由利利专数多⼤大且，少。请申和出产所院近接⽐比占利利专请申所院研科及校⾼高%05⼤大年年今，看来数指论舆从讨术技关相CGIA、型模20期短现出，升提速迅度论。发爆前沿技术整体上集中于近10年年，且专利利累积薄弱-10 0 10 20 30 40 50 60 70 800-50002000010000150005000⾏行行业⼤大模型发展时间（年年）⽂文本⽣生成视频合成数据⽣生成通⽤用⼈⼯智能（AGI）类脑芯⽚片脑机接⼝口技术专利利⾃自适应AI基于⼤大模型的AI编程⼯具、航天航空航海海和特种汽⻋车⽆无⼈驾驶AI智能体50000⽓气泡⼤大⼩小代表舆论指数14早期推⼴广技术平均发展时间超过27年年，但应⽤用尚未规模化-10 0 10 20 30 40 50 60 70 800100001500020000-50005000AI⾳音乐AI可解释AI安全⼤大模型⼯程化技术专利利基于⽣生成式AI的对话机器器⼈提示⼯程柔性机器器⼈⽂文本⽣生成图像基于⼤大模型的分布式深度学习发展时间（年年）通⽤用⼤大模型⽓气泡⼤大⼩小代表舆论指数50000平均发展时间Ø早期推⼴广技术平均发展时间达到22.3年年。技术专利利Ø早期推⼴广技术平均专利利数量量达到122项。舆论指数Ø新闻讨论重点仍然在技术科普、应⽤用探索上，但基本已经在市⾯面推出初代产品。15准成熟技术发展时间⻓长，累积专利利数量量形成⼀一定规模-10 0 10 20 30 40 50 60 70 805000150001000020000-50000⽂文本⽣生成传统分布式深度学习语义分析⽣生物识别汽⻋车⾃自动驾驶发展时间（年年）⽂文本分析全定制芯⽚片（ASIC）半定制芯⽚片（FPGA）NLP基于传统的对话机器器⼈传统AI编程⼯具RPAAI⼯程化智能视频编码技术专利利机器器/深度学习平台知识图谱数字⼈/虚拟⼈虚拟助理理⽓气泡⼤大⼩小代表舆论指数50000Ø准成熟技术平均专利利数量量达到2939项。Ø企业申请专利利占⽐比接近70%技术专利利相关数据Ø准成熟技术平均发展时间达到27.1年年。发展时间相关数据16间时展发术技超间时展发均平的术技域领熟成Ø。年年04过量量数利利专术技是量量数利利专术技的术技域领熟成Ø。倍85的域领术技沿前成熟领域存在更更多应⽤用落地，讨论热点更更关注成功案例例/⽅方法论⼈脸识别-10 0 10 20 30 40 50 60 70 80500010000-500015000020000技术专利利物体识别语⾳音识别专家系统OCR识别机器器学习数据挖掘推荐系统通⽤用芯⽚片（GPU）发展时间（年年）⽓气泡⼤大⼩小代表舆论指数50000舆论指数Ø成熟领域技术的舆论指数是前沿技术领域的6.1倍。17⼤大模型相关舆论短期迅速累积，但专利利数量量仍有待积累2023H1技术领域舆论指数增加绝对值2023年年上半年年，⼤大模型及AIGC相关技术领域，舆论指数呈现爆炸增⻓长态势。相较于其他⾮非相关领域，增⻓长翻倍。⼤大模型相关技术领域⾮非⼤大模型相关技术领域2023H1技术领域累积专利利数量量与之相对的，是⼤大模型及AIGC相关技术领域尚未形成规模的专利利累积。平均数平均数⾮非⼤大模型相关技术领域位⼤大模型相关技术领域90633中位数中数数据来源：InfoQ中⽂文站、CSDN社区等技术媒体与开发者社区、国家知识产权局旗下专利利检索及分析系统18u2023年年⼈⼯智能领域的绝⼤大多数注意⼒被⼤大模型相关技术吸引，话题不不断破“圈”（学术圈、科技圈、创投圈）等。现阶段，对⼤大模型的期待与应⽤用现状出现短期错配19u现阶段，众多的⼤大模型⼚厂商仍然处于早期竞争阶段，即产品端从「⽆无」到「有」的过程。但相对应的是，公众和⽤用户已经将关注重点聚焦在了了实际的效果和由此带来的成本上。u这种短期错配，正在逐渐加重对于⼤大模