仿生智能演算法發展趨勢

① 人工智慧未來發展趨勢有那些

《清華大學&中國工程院:2019人工智慧發展報告》網路網盤資源免費下載

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② 人工智慧的發展前景如何

中國人工智慧技術起步較晚，但是發展迅速，目前在專利數量以及企業數量等指標上已經處於世界領先地位。2013-2018年，全球人工智慧領域的論文文獻產出共30.5萬篇，其中，中國發表7.4萬篇，美國發表5.2萬篇。在數量佔比方面，2017年中國人工智慧論文數量佔比全球已經達27.7%。當前中美兩國之間人工智慧科研論文合作規模最大，是全球人工智慧合作網路的中心，中美兩國合作深刻影響全球人工智慧發展。

2019年中國AI晶元市場規模約為115.5億元，在5G商用的普及和政策、技術等各因素的推動下，AI晶元有望在雲計算、安防、消費電子、機器人等領域實現大規模商用，預計2021年AI晶元市場規模將達到436.8億元。但值得注意的是，隨著人工智慧技術的加速普及，下游應用領域對AI算力和能耗的要求越來越高，傳統馮諾依曼架構式晶元的瓶頸逐漸顯露，AI晶元將朝著存算一體化方向發展。有分析師認為，存算一體AI晶元的發展前景雖受到廣泛認可，但整體仍處在發展的起步階段。從實現計算與存儲的融合設計，到技術的落地、量產、規模化商用，還有較長階段。能夠率先實現技術、產品突破的企業將更容易獲得資本、人才、市場的支持。

世紀浪人：智慧築基，源聚強國，深度分析中國人工智慧發展概況
我國人工智慧發展全球論文佔比情況（數據來源：艾媒數據中心）

相關調查機構數據顯示， 截至2017年12月31日，中國人工智慧專利申請數達46284件。隨著國家大力提倡、投入研發逐漸增加，人工智慧運用到越來越多的行業領域，未來相關專利數量應當會持續增加，人工智慧技術產業化發展前景向好。

世紀浪人：智慧築基，源聚強國，深度分析中國人工智慧發展概況
截止2017年我國人工智慧專利申請數量（數據來源：艾媒數據中心）

2018年中國人工智慧領域共融資1311億元，增長率超過100%，投資者看好人工智慧行業的發展前景，資本將助力行業更好地發展。隨著人工智慧技術的進一步發展和落地，深度學習、數據挖掘、自動程序設計等領域也將在更多的應用場景中得到實現，人工智慧技術產業化發展前景向好。

1.中國步入技術驅動增長的高質量發展階段，政策將持續加碼推動晶元全面國產化

中國數字經濟產業已經成為驅動經濟增長的新動能，2019年數字經濟規模佔GDP的比重達36.2%;作為數字經濟產業底層基礎的集成電路，卻嚴重依賴進口，2020年前八個月，中國集成電路進口金額超過萬億元;未來政策將持續加碼發展集成電路產業，實現晶元全面國產化。

2.中國AI晶元有望引領國產晶元實現彎道超車，預計2023年中國AI晶元市場規模將突破千億元

5G基站、大數據中心、人工智慧等新型基礎建設的完善，促使AI晶元成為引領晶元行業未來發展的重要方向;政策、資本、技術、市場等多重因素將驅動AI晶元這一新賽道快速發展，中國晶元有望實現彎道超車;預計2023年中國AI晶元市場規模將超過千億元。

3.存算一體化AI晶元是未來主流方向，受益於下游需求的強勁驅動力而快速發展

人工智慧產業的成熟化發展驅動AI晶元由通用型向專用型發展，急劇增長的數據量對AI晶元的性能以及能耗提出了更高要求;能夠兼具性能和成本的存算一體化AI晶元符合未來發展趨勢，在下游需求的推動下有望快速發展。

世紀浪人：智慧築基，源聚強國，深度分析中國人工智慧發展概況
AI晶元概念描述直觀圖（來源：艾媒咨詢）

人工智慧，作為計算機科學最前沿的發展方向，同時也是新一輪產業變革的核心驅動力，具有巨大的市場前景。面向人工智慧應用的AI演算法，除具有傳統演算法一般的性能特徵，還具備處理大量非結構化數據、處理過程計算量大、參數量大等新特質，亟須強大的運算能力和高效的訪存能力支撐。

世紀浪人：智慧築基，源聚強國，深度分析中國人工智慧發展概況
人工智慧相關學科及關聯關系（來源：艾媒咨詢）

4.中國人工智慧未來熱度持續

目前中國整個人工智慧產業規模仍在保持增長，同時國家也在不斷出台各類人工智慧產業扶持政策，資本市場對人工智慧行業的投資熱情不減，技術方面不斷突破是產業增長的核心驅動力。

未來人工智慧產業的走向取決於演算法的進步，由於演算法的技術突破是決定人工智慧上限的，所以未來人工智慧企業拉開差距就在演算法的技術突破上，誰能先在演算法上取得成功，誰就能取得資本市場青睞，同時產業落地也會進一步提速。在演算法方面，目前已經有深度學習和神經網路這樣優秀的模型，但就目前國內人工智慧演算法的總體發展而言，工程學演算法雖已取得階段性突破，但基於認知層面的演算法水平還亟待提高，這也是未來競爭的核心領域。

雖然演算法決定人工智慧上限，但是目前的演算法短時間內可能很難有所突破，所以算力也是目前人工智慧企業競爭的一個重點方向，以目前的算力水平，主要實現商業化的人工智慧技術為計算機視覺、智能語音等，未來若算力進一步突破包括算力的提升、生產成本的降低都會使人工智慧技術的產業化進一步深入。

③ 人工智慧的發展前景趨勢

1、 機器視覺和語音識別是主要市場

技術層是基於基礎理論和數據之上，面向細分應用開發的技術。中游技術類企業具有技術生態圈、資金和人才三重壁壘，是人工智慧產業的核心。相比較絕大多數上游和下游企業聚焦某一細分領域、技術層向產業鏈上下游擴展較為容易。

該層麵包括演算法理論(機器學習)、平台框架和應用技術(計算機視覺、語音識別、自然語言處理)。眾多國際科技巨頭和獨角獸均在該層級開展廣泛布局。近年來，我國技術層圍統垂直領城重點研發，在計算機視覺、語音識別等領城技術成熟，國內頭部企業脫顆而出，競爭優勢明顯。

—— 以上數據參考前瞻產業研究院《中國人工智慧行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》

④ 未來人工智慧的趨勢是什麼

老師認為未來人工智慧發展趨勢如下：

①啟用人工智慧的晶元將成為主流

與其他技術和軟體工具不同，人工智慧主要依賴專業的處理器。為了適應人工智慧的復雜需求，晶元製造商將研發能夠運行啟用人工智慧的特製晶元。甚至像谷歌、臉書和亞馬遜等科技巨頭也會在這些特製晶元上投入更多資金。這些晶元會被用於與人工智慧相關的特殊用途，比如自然語言處理、計算機視覺領域和語音識別。

②人工智慧和物聯網在邊緣計算層相遇

2019年是不同技術與人工智慧融合的一年。物聯網將在邊緣計算層與人工智慧攜手合作。產業物聯網將利用人工智慧的強大功能進行根本原因分析、執行機器的預測性維護和自動檢測問題。

我們將在2019年看到分布式人工智慧的興起。智能將被分散，並且將更靠近正在進行例行檢查的資產和設備。由神經網路驅動的高度復雜的機器學習模型將被優化，以便在邊緣運行。

③迎接自動化機器學習系統

自動化機器學習系統是2019年人工智慧產業最顯著的發展趨勢之一。有了自動學習的能力，開發者能夠修補機器學習模型，創造准備好迎接未來人工智慧挑戰的機器學習新模型。

自動化機器學習系統將介於認知應用程序編程介面和定製機器學習平台之間。自動化機器學習系統最大的優勢是，它向開發者提供了他們要求的自定義選項，同時簡化了工作流程。當你把數據和可移植性相結合，自動化學習系統可以為你提供其他人工智慧技術不具有的靈活性。

④擁抱智能運維

當人工智慧用於應用程序時，它將改變我們管理基礎架構的方式。 DevOps將被智能運維取代，它將使你的IT員工能夠進行精確的根本原因分析。此外，它還可以讓你輕松地從龐大的資料庫中立即找到有用的見解和模式。大型企業和雲供應商將受益於DevOps與人工智慧的融合。

⑤神經網路集成

在開發神經網路模型時，人工智慧開發人員將面臨的最大挑戰之一是選擇最佳框架。有了市場上的數十種人工智慧工具，選擇最好的人工智慧開發工具可能不像以前那麼容易。不同神經網路工具包之間缺乏集成性和兼容性，這阻礙了人工智慧的採用。微軟和臉書等科技巨頭已經在開發開放式神經網路交換（ONNX），允許開發人員跨越多個框架，重新使用神經網路模型。

⑥專業的人工智慧系統成為現實

市場對專業系統的需求將在2019年成倍增長。各組織擁有的數據有限，但他們想要的是專業數據。這樣的需求會驅動企業掌握可以幫助組織在內部生成高質量人工智慧數據的工具。

2019年，重點將從數據量轉移到數據質量。這將為可以在現實世界中發揮作用的人工智慧奠定基礎。企業將尋求能夠專業人工智慧解決方案提供商，幫助企業訪問關鍵數據源，理解非結構化數據。

⑦人工智慧技術將決定你的命運

雖然人工智慧已經改變了你能想到的所有行業，但業界仍然缺乏擁有大量人工智慧技能的人才。Espressive（加拿大電腦軟體公司）的首席執行官帕特卡爾·霍恩（Pat Calhoun）說：「大多數組織都希望將人工智慧作為數字化轉型的一部分，但沒有兌現承諾——讓開發人員、人工智慧專家和語言學家開發解決方案，甚至沒有培養預先構建解決方案的引擎。

Awake Security（美國加利福尼亞州的威脅檢測廠商）的首席執行官拉胡爾·卡什亞普（Rahul Kashyap）補充說：「有這么多人工智慧驅動解決方案，企業現在應該更敏銳地了解他們的人工智慧解決方案的『黑匣子』中發生的事情。」他繼續說道：「人工智慧演算法的訓練、結構化或通知方式可能會導致輸出的顯著差異。適用於一家公司的正確方程將不適用於另一家公司。」

⑧人工智慧可能會被不法之徒利用

就像硬幣有正反兩面一樣，人工智慧也有正面和負面影響。信息安全專家將使用人工智慧來快速檢測惡意活動。藉助人工智慧驅動的響應和機器學習演算法，誤報將減少90％。人工智慧如果落入不法分子手中，網路犯罪分子將濫用它來完成他們的惡意企圖。通過自動化，網路黑客的軍隊可以更成功地發動致命攻擊。這將迫使企業以毒攻毒，投資人工智慧驅動的安全解決方案。這些方案能夠保護他們免受人工智慧發起的攻擊。

⑨人工智慧驅動的數據轉化

2019年，人工智慧無處不在。從網路應用到醫療保健系統，從航空公司到酒店預訂系統等，我們能在每個地方看到人工智慧，它將處於數字化轉型的最前沿。

夏威夷大學IT部門主席兼教授董貝博士（Dr.Tung Bui）說：「由於制度、政治和社會原因，人工智慧發展需要時間。我認為人工智慧的最大趨勢將是加速數字化轉型，使現有的業務系統更加智能化。」

⑤ 哪些屬於人工智慧技術與應用發展趨勢

1、更聰明的機器人
IBM科研部的認知計算副主管巴納瓦很期待看到人工智慧技術能夠嵌入到更多的機器人與設備中。IBM正在利用機器學習演算法訓練機器人更好地將合適的姿勢、音調與語句結合。該公司的人工智慧技術已經被載入於其他公司生產的機器人上，例如軟銀的禮賓與銷售助理機器人佩珀。機器學習演算法能夠幫助機器人學習更好地導航（自動駕駛），並且與諸如仿生眼睛等機器人設備結合。
2、更快的分析
機器學習演算法的一個關鍵應用就在於數據分析。視覺數據分析的進步以及速度的加快將會跨越不同的領域帶來廣泛的影響。巴納瓦在郵件中寫道：「人工智慧在理解圖像方面的技術大大加強，這包括對於例如目標、人和地點等特殊元素的文本和意義等。」而擴大視覺分析影響的一個關鍵領域便是醫療體系，巴納瓦特意指出，人類工作者需要處理海量的視覺信息，她同時也舉了這樣一個例子：一個放射科醫生每分鍾需要對16張放射相片做出診斷。根據研究，加快數據處理的速度會大幅提升2016年人工智慧在商業中的表現。分析師霍普金斯寫道：「機器學習將會取代手動數據處理與數據監管等累活臟活，節省下的時間又可以促進數據策略的發展。」
3、更自然的互動
用來處理語言的機器學習演算法的提升會讓人們與計算機之間的交流更加容易。微軟雷德蒙德實驗室研究員兼管理主任霍維茨說，虛擬助手（如Siri與Cortana）會變得「非常有幫助」。阿魯達是人工智慧律師初創公司ROSS的CEO，他說：「一直以來，我們都是基於計算機的語言跟它們進行交流，這正是我們需要跨越的一步」。他提出自然語言處理的進步會在明年開始顛覆這樣關系。
4、更微妙的恐懼
在聊到人工智慧時，你可能會聽到有人提到《終結者》系列。特斯拉CEO伊隆·馬斯克用這部電影表達了他關於AI技術走向失控的恐懼。「有電影就講過這個，你知道，像《終結者》。」——《衛報》在2014年引用的馬斯克原話。
「可能會帶來一些糟糕的結果。而我們應該確保結果是好的，而不是壞的。」12月，馬斯克加入了科技大亨們組成的團隊，投資了新創立的非營利組織OpenAI。馬斯克與其他人的恐懼所帶來的風波逐漸消退，阿魯達認為關於所謂「邪惡AI」的說法將會在2016年變得更微妙。他還認為，電子設備里裝有AI，將變成一件理所當然的事，而不再那麼令人驚奇。「如果沒有AI元素，人們會認為這個機器太傻了。」
5、更熱火朝天的競爭
在11月，谷歌開源了它的開源機器學習框架Tensorflow。幾個星期後，Facebook也開源了BigSur的設計，這是這家公司AI演算法運行的計算機伺服器。阿魯達認為隨著2016年的到來，我們將看到與上述公司差不多的行為。
谷歌、Facebook、微軟、IBM、阿魯達的公司ROSS正在彼此競爭人工智慧的領導地位。「這是一場天才間的戰爭，」阿魯達評價道。為創業公司與研發者推出開源工具並不是競爭升溫的唯一區域。谷歌、Facebook與蘋果都在AI虛擬助手這片領域上宣布了自己的領土，想要從搜索引擎與電子商務市場中分得自己的一杯羹。
6、中國的機器人變革
中國已經開始著手嘗試在工廠中使用先進的製造型機器人了。這將讓製造業變得更有效率，幫助維持製造業的龍頭地位。這一項目要求更加先進、性價比更高的機器人，而世界各地的經濟和技術也會受到影響。
中國對於技術引起的劇變並不陌生，而且已經在機器人技術方面進行了大量投資。然而新一輪機器人變革的規模將會是史無前例的。廣東省已經決定投資1540億美元來安裝機器人。僱用了大量工人來組裝蘋果手機一類產品的富士康表示，在接下來幾年裡，其公司將會安裝超過100萬台的機器人。
7、更智能的學習
機器人已經非常擅長精確的重復性工作，但大部分仍然笨得像塊石頭。這也是為什麼機器人通常只用於那些經過精確設計的情況。這也解釋了它們為何無法輕易地接受新任務，或者在不熟悉、不確定的情況下無法正常工作。然而，事情總是在變化，感謝新一代的技術與演算法，能夠使機器人學的更快更好。
機器學習有很多種方法，有些已經在研究室里表現出了非常明顯的效果。尤其是有一種方法對工業機器人產生了重大影響，即深度學習可以去51cto學院看看，這種方法採用大型模擬神經網路，在訓練機器人理解圖片、視頻和聲頻內容的方面不可或缺。而部分公司意圖使用這一方法來訓練機器人觀看、抓取和推理。
8、知識共享
今年值得期待的另一趨勢就是機器人彼此分享它們獲取的知識。一旦機器人能夠從其他機器人的工作中獲取利益，就會加速學習過程。另外，通過那些能夠將信息上傳至不同系統的有效方法，即使兩個完全不同的機器人也能夠教會彼此如何識別一個特定物體或執行一項新任務。
目前幾個正在實施的項目旨在提供簡單有效的方法來使機器人通過互聯網獲取知識。不難想像將這一切應用於工業環境下（比如那些識別或抓取不同物體的任務）會有怎樣的結果。
9、機器人會有更多個性
今年也會有一些個性化的機器人首次亮相，看到它們如何被人類接受也會是件有趣的事。隨著硬體越來越便宜，軟體功能越來越強大，不難想像為什麼有人認為此時正是機器人家庭助手出現的最佳時機。
然而，讓機器人有真正的個人觸感並不容易。一些原型機讓人感到失望，而那些所謂的成功原型機也不過只有一些有限的角色，像是會議模式或者問候模式。即使是非常有限的場景，這些機器人也需要非常仔細的設計和編程，以便能夠表現正確的社交和情感。
10、無人機時代
美國聯邦航空管理局在2015年年底發布了注冊無人機的規章制度，同時正在測試無人駕駛自動化空中交通管制的技術。
雖然你可能不會立即看到天空滿是無人機，但盡可以期待在很多行業里將會有更加智能、更加自動化的無人機得到測試，特別是自動監控和偵測能夠得到有效應用的行業。而如果像是亞馬遜、谷歌類的公司找到了自己的方法，可能下一年的節日禮物就是由這些在空中飛來飛去的無人機來送貨了。

⑥ 2020年人工智慧的關鍵發展趨勢

在市場競爭日漸猛烈的技術性銷售市場中，從新科技新成立公司到全世界跨國企業都將人工智慧技術視作重要核心競爭力。
可是，人工智慧技術製造行業發展趨勢這般之快，以致於沒辦法追蹤全新的科學研究提升和造就，乃至沒辦法應用科學成效來保持業務流程成效。
在2020年以便協助業務流程制訂強勁的AI對策，文中小結了不一樣科學研究行業的全新發展趨勢，包含自然語言理解，會話式AI，人工智慧演算法和增強學習。

⑦ 仿生學的未來發展

摘 要：自然界在長期的演化中孕育出了各種各樣的生物，而這些生物都具有神奇的結構和功能，能夠在復雜多變的環境中生存下去，因此，通過研1 目前仿生機器人的發展狀況 仿生學發展到現在已經延伸到很多領域，機器人學就是其主要的結合和應用領域之一。仿生學在機器人上的應用可以分為五個方面，它們分別是：結構仿生，材料仿生，功能仿生，控制仿生以及群體仿生。而且目前世界上的仿生機器人已經涉及海陸空各個領域，並且在各個領域上的發展都已經達到盛況空前的地步。而在仿人機器人方面也在不斷的突破中。 但是，目前的仿生機器人大多都是獨立的一個個體，也就是彼此之間並沒有什麼聯系。然而就目前的機器人技術水平而言，單機器人在信息的獲取，處理以及控制能力等方面都是有限的，對於復雜的工作任務及多變的工作環境，單機器人更顯不足。所以，當前的仿生機器人雖然已經發展到一定的高度，可是，它們本身還是存在不少的局限性的。 為了改善日前機器人存在的不足，新的技術手段已經成為了一種必須。在未來的日子裡，新型機器人的性能將大幅度的提高，它們將會一步步的取代現有的機器人。 2 預測未來仿生機器人的發展 2.1 群體型機器人 在自然界中有著眾多不是獨立生存的生物，他們靠著一門屬於自己的社交語言和其他的個體組成一個集體一起生活，並借著集體的力量去完成個體很難或者無法辦到的事情，比如生活中常見的螞蟻和蜜蜂，它們的強大我們都是已經有著切身體會的了。所以，如果我們能夠借鑒生物間的這種生存方式去製造群體型的機器人，那麼，在機器人這條道路上我們將會有一個質的飛躍，看到另一片新的天地。 那麼群體型機器人比單個機器人的優勢體現在哪裡呢？首先，由於群體機器人彼此之間會有信息的交流和互動，那麼，單個個體的結構和性能復雜程度將會得到大大的降低，因為它們可以通過群體的協調來彌補掉這些不足。其次，群體型機器人在執行任務的時候完成任務的概率要比單個機器人大很多，同時還能夠減少完成任務的時間，提高任務的效率，這些，都是我們一直以來所要追求的。再者，群體型機器人通過彼此之間的聯系，可以達到預測未知狀況的目的，這樣的一種能力對於完成任務來說有著舉足輕重的作用。所以，群體型機器人在未來的機器人發展中是一種必然的趨勢。 但是，伴隨著群體型機器人而來的問題是它們彼此之間的「語言」問題，要做到每個個體之間能實現信息的交流互動以及對信息處理後作出相應的動作，這裡面的技術含量還是很大的。盡管如此，隨著現在通信技術這股突飛猛進的勢頭，在不久的將來，這將成為一件游刃有餘的事情。 2.2 多環境適應型機器人 當前的很多機器人都只能工作在一種環境下，比如地面機器人，水上機器人，飛行機器人。但是，在實際的諸多情況下，我們需要機器人有不同環境下的適應能力，以此來達到更好的執行效率和更高的執行能力。日常生活中我們熟悉的各種昆蟲就身兼數種能力，比如它既能飛行，又能夠在地上行走，不僅僅如此，它們還能夠靠著輕盈的體態和四足在水面上滑行，這無疑會帶給我們很多的啟發。在下面，我將介紹一下自己想過的一款多環境型的機器人。 在我們的生活中，地面上跑的常見的就是汽車，水上行的無外乎輪船，天上飛的便是飛機，當然這里要說的飛機不是平常的那種翼展飛機，而是近些年來突飛猛進的旋翼飛機，觀察這三種習以為常的交通工具，我們可以發現，其實它們的驅動方式和運動工具有著極大的共同點，簡化來看，那就是通過電機驅動一個帶旋翼狀的東西，最大的不同點只是汽車是通過外輪的轉動來行駛，而飛機和輪船是內部旋翼的轉動來推進。基於此，如果我們將機器人的外形做成流水型，然後其運動工具可以改變方向的話，那麼一款具有海陸空的機器人應該是可以就此實現的，而在此基礎上，如果將輪部結構稍加改動，那麼它還可以轉化成一種可以行走的四足機器人，這樣機器人便可以適應更復雜的地面結構，完成更多的功能。 雖然這僅僅是我自己的一個設想，但是我覺得已目前的科技水平來說，這應該是可以實現的了。 如果一個機器人擁有了這種多環境的工作能力，那麼其本身的局限性將得到很大的改善，同時比研製多台單環境下的機器人其經費將會大大的降低，所以，多環境機器人在未來的機器人發展中也將是一條必經之路。 2.3 學習型機器人 自然界中的多種生物具有的一個特點是能夠從祖輩以及周圍的環境中得到某些信息並將其轉化為以後生活的一種技能，也就是具有學習的能力，這在我們人類身上最能夠體現出來，也就是因為有了這種技能，生物自身才有可能不斷的向前發展。由此可以看出，學習這種技能對於生物的發展具有重要的意義。那麼如果機器人本身也具有這樣的能力，機器人本身的能力就能夠隨著它接觸的事物的增多以及學習的知識的積累而不斷的提高，其本身的自適應能力，工作能力等都會得到大幅度的提升。基於這種情況，一個機器人本身所具有的工作潛力就已經不是現在我們對於機器人的認識能夠看得清的了，那樣的機器人將給我們的生活帶來不一般的改變。 目前，學習型機器人雖然已經邁出了一定的步子，但是還遠遠不夠，其能力的發揮還完全沒有達到一個層次上來。而隨著計算機技術，演算法等的不斷進步，學習型機器人一定能夠突飛猛進，達到一個新的高度。 3 結語 總之，機器人從其誕生到現在以來已經邁出了很大的進步，隨著科技實力的不斷發展，在不久的將來，我們一定會看到一個令現在的我們嘆為觀止的畫面。