人工智能科研力度持续加码，理论积累与技术落地同时运转
技术研发需要强大的理论支撑，面对人工智能发展机会窗口期，我国不断加强人工智能学术科 研投入，根据科技部新一代人工智能发展研究中心联合国内外10余家机构联合发布的《中国新 一代人工智能发展报告2019》显示，目前我国人工智能论文发文量全球领先。- -方 面科研院校 与机构是人工智能技术实现突破的重要力量，另-方面企业自建或者联合高校共同创立的人工 智能实验室为人工智能技术商用落地和技术储备付出了重大努力，例如腾讯AI Lab、百度机器 人与自动驾驶实验室等。
深度学习不断取得突破，图神经网络成为新研究方向
由深度学习引起的AI热潮，深度学习从一开始的深度神经网络到循环神经网络、 卷积神经网络， 再到生成对抗网络，Al核心技术不断取得创新突破。近两年深度学习的一个分支一图神经网 络又成为新的热点研究方向。
图神经网络的两大特点是不规则性和无序性，能够很好地发现实体之间依赖关系，可以在社交 网络、推荐系统、金融风控、分子化学和知识图谱等领域产生巨大价值。
人工智能从感知智能向认知智能迈进
近年来人工智能高速发展，虽然在计算机视觉、智能语音领等特定领域实现了单点突破，但尚 未具备通用性，AI技术整体还处于依托数据驱动的感知智能阶段，存在深度学习依赖海量标准 数据、中间过程不可解释等问题。而目前以迁移学习、类脑学习等为代表的认知智能研究热度 也在不断攀升，与传统深度学习不断融合，助推人工智能向认知智能过渡。
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