信通院：人工智能发展白皮书-技术架构篇（2018年）.pdf

　　一、   人工智能技术发展概述. 1

　　（一）   人工智能技术流派发展简析. 1

　　（二）   深度学习带动本轮人工智能发展. 2

　　二、   基于深度学习的人工智能技术现状. 3

　　（一）   基于深度学习的人工智能技术体系综述. 3

　　1. 基础硬件层. 4

　　2. 深度神经网络模型编译器. 4

　　3. 软件框架层. 4

　　4. 基础应用技术. 5

　　（二）   算法发展趋势. 5

　　1. 算法的设计逻辑. 5

　　2. 算法的主要任务. 6

　　3. 新算法不断提出. 7

　　（三）   软件框架成为技术体系核心. 8

　　1. 开源软件框架百花齐放各具特点. 8

　　2. 巨头以开源软件框架为核心打造生态. 11

　　（四）   编译器解决不同软硬件的适配问题. 12

　　1. 深度学习网络模型编译器解决适应性问题. 13

　　2. 中间表示层解决可移植性问题. 14

　　3. 未来亟需模型转换及通用的模型表示. 15

　　（五）   AI计算芯片提供算力保障. 16

　　1. 深度学习对AI计算芯片的需求. 16

　　2. 典型AI计算芯片的使用现状. 16

　　（六）   数据为算法模型提供基础资源. 19

　　（七）   高性能计算服务器和服务平台快速发展. 20

　　1. GPU服务器. 20

　　2. 以服务的形式提供人工智能能力成为趋势. 21

　　三、   基于深度学习的基础应用技术现状. 22

　　（一）   智能语音技术改变人机交互模式. 23

　　1. 智能语音技术概述. 23

　　2. 智能语音产品和服务形态多样. 23

　　（二）   计算机视觉技术已在多个领域实现商业化落地. 24

　　1. 计算机视觉概述. 24

　　2. 计算机视觉技术应用领域广阔. 26

　　（三）   自然语言处理成为语言交互技术的核心. 27

　　1. 自然语言处理技术现状. 27

　　2. 自然语言处理技术的应用方向. 28

　　四、   问题和趋势展望. 28

　　（一）   主要问题. 28

　　（二） 趋势展望  30