随着新基建、5G、物联网、云计算、人工智能、大数据等技术的加速布局日趋成熟，行业应用场景广泛落地。其中，人工智能为智能经济发展和产业数字化转型提供底层支撑，为传统基础设施注入新活力。人工智能基础设施作为“新基建”的一部分，是为人工智能应用和服务提供计算、存储、通信能力，为新一代信息创新提供计算能力和算法基础条件的智能大脑。科技及相关产业。本文将从政策导向、产业结构、应用场景和技术趋势等维度分析人工智能的发展前景。政策导向：以技术突破和产业融合为发展目标，保障措施同步完善。2017年之前，人工智能相关政策将主要集中在人工智能技术的研发上。2017年7月，国务院发文《新一代人工智能发展规划》，明确指出要“加快人工智能深度应用”。此后，政策重心逐渐从人工智能技术转向技术与产业的深度融合。2021年3月，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》（以下简称《纲要》）全文发布，其中以“新一代人工智能”为题，围绕三个方面布局了人工智能的发展：方向一：核心技术突破人工智能智能相关技术逐渐成为“关系国家安全和全局发展的基础核心领域”。为进一步推动解决我国人工智能核心技术短板和短板，《纲要》提出，“十四五”期间，将实施一批具有前瞻性和战略性的国家重大科技专项。推动产业逐步突破前沿基础理论和算法，研发专用芯片，搭建深度学习框架等开源算法平台，并在学习推理和决策领域创新迭代应用-制作、图像图形、语音和视频以及自然语言识别处理。方向二：产业融合应用人工智能的发展应以产业融合应用和产业数字化转型为核心目标，逐步形成数据驱动、人机协同、跨界融合、智能化的智能经济形态。共同创造和分享。纲要提出，数字化转型要统筹带动生产方式、生活方式和治理方式变革，发挥我国数据和应用场景优势，实施“数据赋能云上智能”行动，推动数字科技与实体经济深度融合。通过构建重点行业人工智能数据集，开发算法推理训练场景，推动智能医疗设备、智能汽车、智能识别系统等智能产品制造，推进通用化、产业化人工智能开发平台建设，智能交通、智能能源、智能制造、智慧农水利、智慧教育、智慧医疗、智慧文旅、智慧社区、智能家居、智慧政务等领域形成一系列数字化、智能化应用场景。方向三：监管创新并重。学术界和产业界非常关注人工智能健康发展、人工智能技术滥用、算法被扼杀等相关伦理和法律风险。纲要提出构建与数字经济发展相适应的政策法规体系，优化产业政策环境，如建立健全无人驾驶领域相关监管框架、法律法规、伦理审查规则等；参与关键核心技术研发和国家科技重大专项，进一步激发民营人工智能科技企业创新活力。产业结构：市场规模快速增长，国内市场竞争日趋激烈。中国人工智能市场正在稳步发展。数字化、人工智能与经济社会全面融合，正在加快形成新的发展格局，全要素生产率不断提高，居民收入水平不断提高。提高国家科技创新能力。在市场规模方面，据IDC预测，2021年全球人工智能市场支出将达到850亿美元，其中中国市场占比82亿美元；2025年，全球人工智能市场规模将增至2000亿美元，五年复合增长率（CAGR）约为24.5%，其中约8%的人工智能相关支出将来自中国市场，而市场规模在全球九大区域中排名第三。在市场竞争方面，根据浪潮数据，2020年上半年，浪潮以16.4%的份额位居全球人工智能（AI）服务器市场第一。戴尔以不到15%的份额位居第二，而HPE以近11%的份额位居第三。在企业布局方面，截至2020年10月，百度、华为、腾讯在人工智能专利授权量上位列前三，证明其技术研发能力名列前茅。此外，在核心技术研发层面，百度、腾讯、阿里云、华为等领先的平台公司开始布局多项人工智能技术；在技??术应用层面，平安科技、京东等综合型企业。科技、云从科技、依图科技等科技厂商也相对活跃。通过与传统行业龙头企业合作，不断提升技术应用的市场竞争力。应用场景：行业应用日趋多元化、定制化，发展前景广阔。人工智能的行业应用场景逐渐丰富，加速从碎片化向深度融合转变，从单点应用场景向多元化、定制化应用转变。场景。IDC预测，到2025年，政府、金融、制造、通信四大行业的合计支出规模将占市场总量的59%以上；从增速来看，AI在通信、交通、公用事业、医疗等行业的支出显示出巨大的发展潜力。技术趋势：市场规模快速增长，国内市场竞争日趋激烈。进一步推动自动化机器学习，降低企业自主建立解决方案嵌入业务成本的门槛。未来，通过提高AutoML中超参数的选择、特征表示和机器学习算法的确定、神经网络结构搜索的自动化程度和可解释性，AutoML架构将日益完善，推动构建新一代通用AutoML平台。并将在包括流程自动化工具在内的业务创新领域得到更广泛的应用。对算力的需求不断提升，人工智能芯片可以打磨和细化场景。芯片是算力基础设施的重要组成部分，用于处理人工智能应用中的大量计算任务。随着人工智能算法的发展，视频图像分析、语音识别等细分领域对算力的需求急剧增加，市场迫切需要针对不同领域和应用场景的专用芯片。未来，市场将对芯片的多核并行计算、片上存储、带宽、低时延内存访问等提出更高要求，应用于智能终端、智能安防、自动驾驶等领域，加速大规模计算，满足更多需求。高计算要求。微型机器学习为物联网应用提供支持TinyML是一种用于终端和边缘微处理器的机器学习技术。它具有体积小、易于管理、易于理解等优点，可以处理嵌入式计算应用。大规模应用。未来，小数据和TinyML将进一步应用于物联网等技术场景，包括汽车、可穿戴设备、家用电器、工业设备、农业机械等生成式人工智能赋能音视频内容生产生成式人工智能智能（GenerativeAI）是指可以使用现有内容（例如文本、音频文件或图像）来生成新的、相似的内容的人工智能算法。未来，生成式人工智能将更多地应用于教育、影视、艺术、犯罪等领域，包括AI辅助视频制作、智能字幕生成、智能翻译、特效生成等。强化学习(RL)支持数据训练。强化学习强调如何根据环境采取行动以最大化预期收益。企业可以利用自己的经验来提高捕获数据的有效性。未来，强化学习将更多应用于自动驾驶、游戏、推荐系统等领域。其中，前两者会通过强化学习进行模拟试错（在真正的自动驾驶训练中，还是需要加入安全员，及时介入，纠正Agent采取的不当行为），后者利用强化学习增加推荐结果的多样性，与传统的协同过滤&CTR预估模型相辅相成。结语过去几十年，人工智能的发展主要围绕语言、数学和逻辑推理能力的进步展开。未来，人工智能的发展将着力提升预测的准确性和情商能力，带来行业数字化、智能化转型的浪潮。
