江西财经大学研招网-英语老师自我介绍
报告发布中国电子学会发布新一代人工智能发展白皮书
(2017)
指导单位、专家顾问及编写人员
顾
问
潘云鹤
中国工程院院士
指导单位
工业和信息化部信息化和软件服务业司
指导委员会
谢少锋
工信部信软司司长
李冠宇
工信部信软司副司长
徐晓兰
中国电子学会副理事
长兼秘书长
张宏图
中国电子学会总部党委书记兼
副秘书长
商
超
工信部信软司软件处处长
傅永宝
工信部信软司软件处调研员
专家委员会（排名不分先后，按姓氏笔画排序）
王士进
科大讯飞研究院副院长
韦
青
微软中国公司首
席技术官
宋
波
国安瑞（北京）科技有限公司
总经理
刘志坚
京东金融总法律顾问
吴甘沙
驭势科技联合创始人兼
CEO
季向阳
清华大学自动
化系教授
陈丽娟
阿里巴巴人工智能实验室负责人
梁家恩
云知声信息技术有限公司董事长兼
CTO
崔
岩
中德人工智能研究院院长
蔡雄山
腾讯研
究院法律研究中心副主任
编写单位中国电子学会
编写人员
李
颋
周岷峰
马
良
凌
霞
李
岩
张雅妮
许华磊
张
婵
张
力
陈濛萌
樊江洋
朱
毅
李俊平
阎德利
谢中业
陈
岩
报告链接
:
密码
:3gme
编制概要
（一）编制背景
自
1956< /p>
年概念得以确立以来，
人工智能发展至今已逾
60
年 ，
随着所处信息环境和数据基础的深刻变革，开始迈进新一轮
发
展阶段，呈现出大数据、跨媒体、群体性、自主化、人机
融合的发展新特征，从学术牵引
式发展迅速转变为需求牵引
式发展，
相比历史上的任何时刻，
< p>都要更加接近于人类智能，
既能为进一步掌握城市发展、生态保护、经济管理、金融
风
险等宏观系统提供指导，也能为设计制造、健康医疗、交通
管
理、
能源节约等微观领域提供解决方案。
我国正值工业化、
城镇化、信息化、农业现代化的攻坚阶段，迫切需要加快推
动人工智能在国民经济社会
各行业、各领域的创新应用，促
进产业提质增效，改善人民生活水平，切实解决经济运行
的
重大结构性失衡。针对于此，有必要研究编制新一代人工智
能
发展白皮书，明确人工智能在新时期、新形势下的技术框
架、关键环节、应用前景，为推
动人工智能关键技术进步和
产业化应用推广提供措施建议，进一步推动我国智能相关的<
/p>
前沿新兴产业持续健康快速发展，有力支撑我国信息化和工
业化深
度融合迈上新台阶。
（二）编制目标
一是明确新一代人工智能的主要发展方向，系统归纳其主要
驱动因素及最具典型
意义的特征。
二是研究新一代人工智能的技术框架，梳理技术演进轨迹
，
提出基础性、通用性技术体系。
三是探索新
一代人工智能的产业边界，划分产业类别和应用
场景，研判相关的投融资特征及趋势。<
/p>
四是提出促进新一代人工智能及相关技术及产业发展的可
行性措施建议，为相关行业主管部门提供决策参考，为行业
健康有序发展提供指
导依据。
（三）编制方法
一
是研究学习国内外相关战略政策文件，充分借鉴参考国内
外主要研究动态和成果。主要包
括：美国白宫发布的《为人
工智能的未来做好准备》
、
《 国家人工智能研究与发展战略规
划》
；英国下议院科学和技术委员会发布 的《机器人和人工
智能》
、英国政府科学办公室发布的《人工智能对未来 决策
的机会和影响》
，以及英国政府在
2017
年
1
月宣布的《现代
工业战略》
和
3
月公布的
《数字战略》
；
日本政 府制定的
《人
工智能产业化路线图》
；我国出台的《国务 院关于积极推进
“互联网
”行动的指导意见》和《
“十三五”国家战略性新
兴产业发展规划》中关于人工智能的部分。同时，针
对欧盟
的“人脑项目”
、德国的“智慧数据项目”
、日本 的“超智能
社会”和“高级综合智能平台计划”进行了学习了解。
二是访谈国内知名专家学者，围绕新一代人工智能的内涵、
外延及特
征趋势展开充分研讨。新一代人工智能既有创新性
又有继承性，与过往所谈论的人工智能
既有联系又有区别，
在研究内容上既要有突破又要有充分吸收和借鉴。通过与国
内人工智能相关领域的知名院士、高校学者、行业专家的座
谈交流，尤其
是围绕中国工程院潘云鹤院士《人工智能迈向
2.0
》
一 文进行的深入学习研讨，
为白皮书的编制奠定了系统
的理论基础。
三是调研国内外知名人工智能企业，汇集整理和分析来自实
< br>践应用的典型案例。高度重视人工智能领域的具体产品、服
务及解决方案提供方式
，走进国内外一批在技术或产业方面
具备领先水平和特色优势的人工智能企业展开深度调
研，并
邀请部分企业的技术或战略负责人共同参与了白皮书的编
制工作。
（四）特别声明
1
、研究主题充分考虑了与国家规划的互动和呼应
人工智能的概念从诞生之日开始计算，已经超过
60
年，并< /p>
非横空出世的新兴事物。只不过受近年来算法模式持续优
化、数据
信息海量增长、运算力大幅提升的影响和带动，表
现出了不同以往的发展水平和特征。本
白皮书一开始研究主
题名为“人工智能
2.0
”
，目前已更改为“新一代人工智能”
，
是为了呼应院士研究文章、
部委领导讲话，以及即将出台的
国家级规划，重点针对人工智能的新趋势、新特征、新模
式
展开研究，并非是要提出一个全新的研究对象。
2
、研究范围聚焦技术和产业发展
在人工智能领域，
正孕育着堪与相对论、
量子理论、
计算机、
互联网相提并论的重大创新、变革及突破。人工智能历史性
地站
在了时代的风口，将对人类经济社会发展带来智能化浪
潮的颠覆性猛烈冲击。研究人工智
能，就要研究其在人类生
产生活中的详细地位和作用，
涉及到方方面面，
包括了道德、
法律、伦理、文化等领域。本白皮书的编制，主要是为了给
相关行业主管部门和企业提供决策参考依据，集中在技术和
产业
两大层面展开研究，暂未涉及其他方面。
3
、研究内容仍有待进一步丰富完善
< br>当前，各类研究咨询机构纷纷推出围绕人工智能主题的相关
报告，各自观点既有一
致性，也存在部分不同意见。本白皮
书的主要观点和内容仅代表编制组在目前对人工智能
的研
判和思考，欢迎各方专家学者和企业代表提出宝贵意见，共
同推动白皮书的及时更新和纠偏。同时，随着人工智能技术
的进步、产业的发展、模式的
变革，白皮书的内容将得到进
一步丰富完善。
第一章
新一代人工智能研究综述
人工智能发轫于
1956
年在美国达特茅斯（
Dartmouth
）学院
举行的“人工智能（
Arti ficial Intelligent
，简称
AI
）夏季研讨< /p>
会”
，在
20
世纪
50
年代末和
80
年代初先后步入两次发展高
峰，
但因为技术瓶颈、应用成本等局限性而均落入低谷。当
前，在新一代信息技术的引领下，
数据快速积累，运算能力
大幅提升，算法模型持续演进，行业应用快速兴起，人工智
能发展环境发生了深刻变化，跨媒体智能、群体智能、自主
智能系统
、混合型智能成为新的发展方向，人工智能第三次
站在了科技发展的浪潮之巅。
（一）人工智能简要发展历程
从诞生
至今，人工智能已有
60
年的发展历史，大致经历了
三次
浪潮。第一次浪潮为
20
世纪
50
年代末至
20
世纪
80
年
代初；第二次浪
潮为
20
世纪
80
年代初至
20< /p>
世纪末；第三
次浪潮为
21
世纪初至今。在 人工智能的前两次浪潮当中，
由于技术未能实现突破性进展，相关应用始终难以达到预期
效果，无法支撑起大规模商业化应用，最终在经历过两次高
潮与
低谷之后，人工智能归于沉寂。随着信息技术快速发展
和互联网快速普及，以
年深度学习模型的提出为标志，
人工智能迎来第三次高速成
长。
1
、第一次浪潮：人工智能诞生并快速发展，但技 术瓶颈难
以突破
符号主义盛行，人工智能快速
发展。
1956
年到
1974
年是人
工智能发展的第一个黄金时期。科学家将符号方法引入统计
方法中进行语义处
理，出现了基于知识的方法，人机交互开
始成为可能。科学家发明了多种具有重大影响的
算法，如深
度学习模型的雏形贝尔曼公式。除在算法和方法论方面取得
< br>了新进展，科学家们还制作出具有初步智能的机器。如能证
明应用题的机器
STUDENT
（
1964
）
，
可以实现简单人机对话
的机器
ELIZA
（
1966
）
。人工智能发展速度迅猛，以至于研
究者普遍认为人工智能代替人类只是时间问题。
模型存在局限，人工智
能步入低谷。
1974
年到
1980
年。人
工智能的瓶颈逐渐显现，逻辑证明器、感知器、增强学习只
能完成指定
的工作，对于超出范围的任务则无法应对，智能
水平较为低级，局限性较为突出。造成这
种局限的原因主要
体现在两个方面：一是人工智能所基于的数学模型和数学手
段被发现具有一定的缺陷；二是很多计算的复杂度呈指数级
增长，依据现有
算法无法完成计算任务。先天的缺陷是人工
智能在早期发展过程中遇到的瓶颈，研发机构
对人工智能的
热情逐渐冷却，对人工智能的资助也相应被缩减或取消，人
工智能第一次步入低谷。
2
、第二次浪潮：模 型突破带动初步产业化，但推广应用存
在成本障
数学模型实现重大突破，专家系统得以应用。进入
20
世纪
80
年代，
人工智能再次回到了公众的视野当中。
人工智能相
关的数学模型取得了一系列重大发明成果，其中包括著名的
多层
神经网络（
1986
）和
BP
反向传播算法（
1986
）等，这
进一步催生了能与人类下象棋的高度智能机
器（
1989
）
。其
它成果包括通过人工
智能网络来实现能自动识别信封上邮
政编码的机器，
精度可达
< p>99%以上，
已经超过普通人的水平。
与此同时，卡
耐基·梅隆大学为
DEC
公司制造出了专家系
统（
1980
）
，这个专家系统可帮助
DEC
公司每年节约
4000
万美元左右的费用，特别是在决策方面能提供有价
值的内
容。受此鼓励，很多国家包括日本、美国都再次投入巨资开
发所谓第
5
代计算机（
1982
）
，当时叫做人工智能计算机。
成本高且难维护，人工智能再次步入低
谷。为推动人工智能
的发展，
研究者设计了
LISP
语言，
并针对该语言研制了
Lisp
计算机。
该机型指令执行效率比通用型计算机更高，但价格
昂贵且难以维护，始终难以大范围推广
普及。与此同时，在
1987
年到
1993
年间，
苹果和
IBM
公司开始推广第一代台式
< br>机，随着性能不断提升和销售价格的不断降低，这些个人电
脑逐渐在消费市场上占
据了优势，越来越多的计算机走入个
人家庭，
价格昂贵的
Lisp
计算机由于古老陈旧且难以维护逐
渐被市场淘汰，专家系统逐也
渐淡出人们的视野，人工智能
硬件市场出现明显萎缩。同时，政府经费开始下降，人工智
能又一次步入低谷。
3
、第三 次浪潮：信息时代催生新一代人工智能，但未来发
展存在诸多隐忧
新兴技术快速涌现，人工智能发展进入新阶段。随着互联网
的普及、
传感器的泛在、大数据的涌现、电子商务的发展、
信息社区的兴起，数据和知识在人类社
会、物理空间和信息
空间之间交叉融合、相互作用，人工智能发展所处信息环境
和数据基础发生了巨大而深刻的变化，这些变化构成了驱动
人工智能走向
新阶段的外在动力。与此同时，人工智能的目
标和理念出现重要调整，科学基础和实现载
体取得新的突
破，类脑计算、深度学习、强化学习等一系列的技术萌芽也
预示着内在动力的成长，人工智能的发展已经进入一个新的
阶段。
人工智能水平快速提升，人类面临潜在隐患。得益于数据量
的快速增长、计算能力的大幅提升以及机器学习算法的持续
优化，新一代人工智能在某些
给定任务中已经展现出达到或
超越人类的工作能力，并逐渐从专用型智能向通用型智能过
渡，有望发展为抽象型智能。随着应用范围的不断拓展，人
工智
能与人类生产生活联系的愈发紧密，一方面给人们带来
诸多便利，另一方面也产生了一些
潜在问题：一是加速机器
换人，结构性失业可能更为严重；二是隐私保护成为难点，
数据拥有权、隐私权、许可权等界定存在困难。
（二）新一代人工智能的主要驱动因素
当前，
随着移动互联网、大数据、云计算等新一代信息技术
的加速迭代演进，人类社会与物理世
界的二元结构正在进阶
到人类社会、信息空间和物理世界的三元结构，人与人、机
器与机器、人与机器的交流互动愈加频繁。人工智能发展所
处的信息环
境和数据基础发生了深刻变化，愈加海量化的数
据，持续提升的运算力，不断优化的算法
模型，结合多种场
景的新应用已构成相对完整的闭环，成为推动新一代人工智
能发展的四大要素。
1
、人机物互联互通成趋势，数据量呈现爆炸性增长
< /p>
近年来，得益于互联网、社交媒体、移动设备和传感器的大
量普及
，全球产生并存储的数据量急剧增加，为通过深度学
习的方法来训练人工智能提供了良好
的土壤。目前，全球数
据总量每年都以倍增的速度增长，预计到
2020
年将达到
44
万亿
GB
， 中国产生的数据量将占全球数据总量的近
20%
。
海量的
数据将为人工智能算法模型提供源源不断的素材，人
工智能正从监督式学习向无监督学习
演进升级，从各行业、
各领域的海量数据中积累经验、发现规律、持续提升。
2
、数据处理技术加速演进，运算能力实现大幅提升
< /p>
人工智能领域富集了海量数据，传统的数据处理技术难以满
足高强
度、高频次的处理需求。人工智能芯片的出现加速了
深层神经网络的训练迭代速度，让大
规模的数据处理效率显
著提升，极大地促进了人工智能行业的发展。目前，出现了
GPU
、
NPU
、
FPGA
和各种各样的
AI-PU
专用芯片。相比传