2018人工智能发展白皮书是中国信息通信研究院、中国人工智能产业发展联盟首次联合发布。本篇为技术架构篇,从产业发展的角度,选择以深度学习算法驱动的人工智能技术为主线,分析作为人工智能发展“三驾马车”的算法、算力和数据的技术现状、问题以及趋势,并对智能语音、语义理解、计算机视觉等基础应用技术进行分析,并提出了目前存在的问题和技术的发展趋势。后续我院与中国人工智能产业发展联盟将继续发布人工智能应用、产业和政策方面研究成果
【目 录】
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
【全文下载】
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