仿生智能算法发展趋势

① 人工智能未来发展趋势有那些

《清华大学&中国工程院:2019人工智能发展报告》网络网盘资源免费下载

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② 人工智能的发展前景如何

中国人工智能技术起步较晚，但是发展迅速，目前在专利数量以及企业数量等指标上已经处于世界领先地位。2013-2018年，全球人工智能领域的论文文献产出共30.5万篇，其中，中国发表7.4万篇，美国发表5.2万篇。在数量占比方面，2017年中国人工智能论文数量占比全球已经达27.7%。当前中美两国之间人工智能科研论文合作规模最大，是全球人工智能合作网络的中心，中美两国合作深刻影响全球人工智能发展。

2019年中国AI芯片市场规模约为115.5亿元，在5G商用的普及和政策、技术等各因素的推动下，AI芯片有望在云计算、安防、消费电子、机器人等领域实现大规模商用，预计2021年AI芯片市场规模将达到436.8亿元。但值得注意的是，随着人工智能技术的加速普及，下游应用领域对AI算力和能耗的要求越来越高，传统冯诺依曼架构式芯片的瓶颈逐渐显露，AI芯片将朝着存算一体化方向发展。有分析师认为，存算一体AI芯片的发展前景虽受到广泛认可，但整体仍处在发展的起步阶段。从实现计算与存储的融合设计，到技术的落地、量产、规模化商用，还有较长阶段。能够率先实现技术、产品突破的企业将更容易获得资本、人才、市场的支持。

世纪浪人：智慧筑基，源聚强国，深度分析中国人工智能发展概况
我国人工智能发展全球论文占比情况（数据来源：艾媒数据中心）

相关调查机构数据显示， 截至2017年12月31日，中国人工智能专利申请数达46284件。随着国家大力提倡、投入研发逐渐增加，人工智能运用到越来越多的行业领域，未来相关专利数量应当会持续增加，人工智能技术产业化发展前景向好。

世纪浪人：智慧筑基，源聚强国，深度分析中国人工智能发展概况
截止2017年我国人工智能专利申请数量（数据来源：艾媒数据中心）

2018年中国人工智能领域共融资1311亿元，增长率超过100%，投资者看好人工智能行业的发展前景，资本将助力行业更好地发展。随着人工智能技术的进一步发展和落地，深度学习、数据挖掘、自动程序设计等领域也将在更多的应用场景中得到实现，人工智能技术产业化发展前景向好。

1.中国步入技术驱动增长的高质量发展阶段，政策将持续加码推动芯片全面国产化

中国数字经济产业已经成为驱动经济增长的新动能，2019年数字经济规模占GDP的比重达36.2%;作为数字经济产业底层基础的集成电路，却严重依赖进口，2020年前八个月，中国集成电路进口金额超过万亿元;未来政策将持续加码发展集成电路产业，实现芯片全面国产化。

2.中国AI芯片有望引领国产芯片实现弯道超车，预计2023年中国AI芯片市场规模将突破千亿元

5G基站、大数据中心、人工智能等新型基础建设的完善，促使AI芯片成为引领芯片行业未来发展的重要方向;政策、资本、技术、市场等多重因素将驱动AI芯片这一新赛道快速发展，中国芯片有望实现弯道超车;预计2023年中国AI芯片市场规模将超过千亿元。

3.存算一体化AI芯片是未来主流方向，受益于下游需求的强劲驱动力而快速发展

人工智能产业的成熟化发展驱动AI芯片由通用型向专用型发展，急剧增长的数据量对AI芯片的性能以及能耗提出了更高要求;能够兼具性能和成本的存算一体化AI芯片符合未来发展趋势，在下游需求的推动下有望快速发展。

世纪浪人：智慧筑基，源聚强国，深度分析中国人工智能发展概况
AI芯片概念描述直观图（来源：艾媒咨询）

人工智能，作为计算机科学最前沿的发展方向，同时也是新一轮产业变革的核心驱动力，具有巨大的市场前景。面向人工智能应用的AI算法，除具有传统算法一般的性能特征，还具备处理大量非结构化数据、处理过程计算量大、参数量大等新特质，亟须强大的运算能力和高效的访存能力支撑。

世纪浪人：智慧筑基，源聚强国，深度分析中国人工智能发展概况
人工智能相关学科及关联关系（来源：艾媒咨询）

4.中国人工智能未来热度持续

目前中国整个人工智能产业规模仍在保持增长，同时国家也在不断出台各类人工智能产业扶持政策，资本市场对人工智能行业的投资热情不减，技术方面不断突破是产业增长的核心驱动力。

未来人工智能产业的走向取决于算法的进步，由于算法的技术突破是决定人工智能上限的，所以未来人工智能企业拉开差距就在算法的技术突破上，谁能先在算法上取得成功，谁就能取得资本市场青睐，同时产业落地也会进一步提速。在算法方面，目前已经有深度学习和神经网络这样优秀的模型，但就目前国内人工智能算法的总体发展而言，工程学算法虽已取得阶段性突破，但基于认知层面的算法水平还亟待提高，这也是未来竞争的核心领域。

虽然算法决定人工智能上限，但是目前的算法短时间内可能很难有所突破，所以算力也是目前人工智能企业竞争的一个重点方向，以目前的算力水平，主要实现商业化的人工智能技术为计算机视觉、智能语音等，未来若算力进一步突破包括算力的提升、生产成本的降低都会使人工智能技术的产业化进一步深入。

③ 人工智能的发展前景趋势

1、 机器视觉和语音识别是主要市场

技术层是基于基础理论和数据之上，面向细分应用开发的技术。中游技术类企业具有技术生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。

该层面包括算法理论(机器学习)、平台框架和应用技术(计算机视觉、语音识别、自然语言处理)。众多国际科技巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来，我国技术层围统垂直领城重点研发，在计算机视觉、语音识别等领城技术成熟，国内头部企业脱颗而出，竞争优势明显。

—— 以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

④ 未来人工智能的趋势是什么

老师认为未来人工智能发展趋势如下：

①启用人工智能的芯片将成为主流

与其他技术和软件工具不同，人工智能主要依赖专业的处理器。为了适应人工智能的复杂需求，芯片制造商将研发能够运行启用人工智能的特制芯片。甚至像谷歌、脸书和亚马逊等科技巨头也会在这些特制芯片上投入更多资金。这些芯片会被用于与人工智能相关的特殊用途，比如自然语言处理、计算机视觉领域和语音识别。

②人工智能和物联网在边缘计算层相遇

2019年是不同技术与人工智能融合的一年。物联网将在边缘计算层与人工智能携手合作。产业物联网将利用人工智能的强大功能进行根本原因分析、执行机器的预测性维护和自动检测问题。

我们将在2019年看到分布式人工智能的兴起。智能将被分散，并且将更靠近正在进行例行检查的资产和设备。由神经网络驱动的高度复杂的机器学习模型将被优化，以便在边缘运行。

③迎接自动化机器学习系统

自动化机器学习系统是2019年人工智能产业最显着的发展趋势之一。有了自动学习的能力，开发者能够修补机器学习模型，创造准备好迎接未来人工智能挑战的机器学习新模型。

自动化机器学习系统将介于认知应用程序编程接口和定制机器学习平台之间。自动化机器学习系统最大的优势是，它向开发者提供了他们要求的自定义选项，同时简化了工作流程。当你把数据和可移植性相结合，自动化学习系统可以为你提供其他人工智能技术不具有的灵活性。

④拥抱智能运维

当人工智能用于应用程序时，它将改变我们管理基础架构的方式。 DevOps将被智能运维取代，它将使你的IT员工能够进行精确的根本原因分析。此外，它还可以让你轻松地从庞大的数据库中立即找到有用的见解和模式。大型企业和云供应商将受益于DevOps与人工智能的融合。

⑤神经网络集成

在开发神经网络模型时，人工智能开发人员将面临的最大挑战之一是选择最佳框架。有了市场上的数十种人工智能工具，选择最好的人工智能开发工具可能不像以前那么容易。不同神经网络工具包之间缺乏集成性和兼容性，这阻碍了人工智能的采用。微软和脸书等科技巨头已经在开发开放式神经网络交换（ONNX），允许开发人员跨越多个框架，重新使用神经网络模型。

⑥专业的人工智能系统成为现实

市场对专业系统的需求将在2019年成倍增长。各组织拥有的数据有限，但他们想要的是专业数据。这样的需求会驱动企业掌握可以帮助组织在内部生成高质量人工智能数据的工具。

2019年，重点将从数据量转移到数据质量。这将为可以在现实世界中发挥作用的人工智能奠定基础。企业将寻求能够专业人工智能解决方案提供商，帮助企业访问关键数据源，理解非结构化数据。

⑦人工智能技术将决定你的命运

虽然人工智能已经改变了你能想到的所有行业，但业界仍然缺乏拥有大量人工智能技能的人才。Espressive（加拿大电脑软件公司）的首席执行官帕特卡尔·霍恩（Pat Calhoun）说：“大多数组织都希望将人工智能作为数字化转型的一部分，但没有兑现承诺——让开发人员、人工智能专家和语言学家开发解决方案，甚至没有培养预先构建解决方案的引擎。

Awake Security（美国加利福尼亚州的威胁检测厂商）的首席执行官拉胡尔·卡什亚普（Rahul Kashyap）补充说：“有这么多人工智能驱动解决方案，企业现在应该更敏锐地了解他们的人工智能解决方案的‘黑匣子’中发生的事情。”他继续说道：“人工智能算法的训练、结构化或通知方式可能会导致输出的显着差异。适用于一家公司的正确方程将不适用于另一家公司。”

⑧人工智能可能会被不法之徒利用

就像硬币有正反两面一样，人工智能也有正面和负面影响。信息安全专家将使用人工智能来快速检测恶意活动。借助人工智能驱动的响应和机器学习算法，误报将减少90％。人工智能如果落入不法分子手中，网络犯罪分子将滥用它来完成他们的恶意企图。通过自动化，网络黑客的军队可以更成功地发动致命攻击。这将迫使企业以毒攻毒，投资人工智能驱动的安全解决方案。这些方案能够保护他们免受人工智能发起的攻击。

⑨人工智能驱动的数据转化

2019年，人工智能无处不在。从网络应用到医疗保健系统，从航空公司到酒店预订系统等，我们能在每个地方看到人工智能，它将处于数字化转型的最前沿。

夏威夷大学IT部门主席兼教授董贝博士（Dr.Tung Bui）说：“由于制度、政治和社会原因，人工智能发展需要时间。我认为人工智能的最大趋势将是加速数字化转型，使现有的业务系统更加智能化。”

⑤ 哪些属于人工智能技术与应用发展趋势

1、更聪明的机器人
IBM科研部的认知计算副主管巴纳瓦很期待看到人工智能技术能够嵌入到更多的机器人与设备中。IBM正在利用机器学习算法训练机器人更好地将合适的姿势、音调与语句结合。该公司的人工智能技术已经被加载于其他公司生产的机器人上，例如软银的礼宾与销售助理机器人佩珀。机器学习算法能够帮助机器人学习更好地导航（自动驾驶），并且与诸如仿生眼睛等机器人设备结合。
2、更快的分析
机器学习算法的一个关键应用就在于数据分析。视觉数据分析的进步以及速度的加快将会跨越不同的领域带来广泛的影响。巴纳瓦在邮件中写道：“人工智能在理解图像方面的技术大大加强，这包括对于例如目标、人和地点等特殊元素的文本和意义等。”而扩大视觉分析影响的一个关键领域便是医疗体系，巴纳瓦特意指出，人类工作者需要处理海量的视觉信息，她同时也举了这样一个例子：一个放射科医生每分钟需要对16张放射相片做出诊断。根据研究，加快数据处理的速度会大幅提升2016年人工智能在商业中的表现。分析师霍普金斯写道：“机器学习将会取代手动数据处理与数据监管等累活脏活，节省下的时间又可以促进数据策略的发展。”
3、更自然的互动
用来处理语言的机器学习算法的提升会让人们与计算机之间的交流更加容易。微软雷德蒙德实验室研究员兼管理主任霍维茨说，虚拟助手（如Siri与Cortana）会变得“非常有帮助”。阿鲁达是人工智能律师初创公司ROSS的CEO，他说：“一直以来，我们都是基于计算机的语言跟它们进行交流，这正是我们需要跨越的一步”。他提出自然语言处理的进步会在明年开始颠覆这样关系。
4、更微妙的恐惧
在聊到人工智能时，你可能会听到有人提到《终结者》系列。特斯拉CEO伊隆·马斯克用这部电影表达了他关于AI技术走向失控的恐惧。“有电影就讲过这个，你知道，像《终结者》。”——《卫报》在2014年引用的马斯克原话。
“可能会带来一些糟糕的结果。而我们应该确保结果是好的，而不是坏的。”12月，马斯克加入了科技大亨们组成的团队，投资了新创立的非营利组织OpenAI。马斯克与其他人的恐惧所带来的风波逐渐消退，阿鲁达认为关于所谓“邪恶AI”的说法将会在2016年变得更微妙。他还认为，电子设备里装有AI，将变成一件理所当然的事，而不再那么令人惊奇。“如果没有AI元素，人们会认为这个机器太傻了。”
5、更热火朝天的竞争
在11月，谷歌开源了它的开源机器学习框架Tensorflow。几个星期后，Facebook也开源了BigSur的设计，这是这家公司AI算法运行的计算机服务器。阿鲁达认为随着2016年的到来，我们将看到与上述公司差不多的行为。
谷歌、Facebook、微软、IBM、阿鲁达的公司ROSS正在彼此竞争人工智能的领导地位。“这是一场天才间的战争，”阿鲁达评价道。为创业公司与研发者推出开源工具并不是竞争升温的唯一区域。谷歌、Facebook与苹果都在AI虚拟助手这片领域上宣布了自己的领土，想要从搜索引擎与电子商务市场中分得自己的一杯羹。
6、中国的机器人变革
中国已经开始着手尝试在工厂中使用先进的制造型机器人了。这将让制造业变得更有效率，帮助维持制造业的龙头地位。这一项目要求更加先进、性价比更高的机器人，而世界各地的经济和技术也会受到影响。
中国对于技术引起的剧变并不陌生，而且已经在机器人技术方面进行了大量投资。然而新一轮机器人变革的规模将会是史无前例的。广东省已经决定投资1540亿美元来安装机器人。雇用了大量工人来组装苹果手机一类产品的富士康表示，在接下来几年里，其公司将会安装超过100万台的机器人。
7、更智能的学习
机器人已经非常擅长精确的重复性工作，但大部分仍然笨得像块石头。这也是为什么机器人通常只用于那些经过精确设计的情况。这也解释了它们为何无法轻易地接受新任务，或者在不熟悉、不确定的情况下无法正常工作。然而，事情总是在变化，感谢新一代的技术与算法，能够使机器人学的更快更好。
机器学习有很多种方法，有些已经在研究室里表现出了非常明显的效果。尤其是有一种方法对工业机器人产生了重大影响，即深度学习可以去51cto学院看看，这种方法采用大型仿真神经网络，在训练机器人理解图片、视频和声频内容的方面不可或缺。而部分公司意图使用这一方法来训练机器人观看、抓取和推理。
8、知识共享
今年值得期待的另一趋势就是机器人彼此分享它们获取的知识。一旦机器人能够从其他机器人的工作中获取利益，就会加速学习过程。另外，通过那些能够将信息上传至不同系统的有效方法，即使两个完全不同的机器人也能够教会彼此如何识别一个特定物体或执行一项新任务。
目前几个正在实施的项目旨在提供简单有效的方法来使机器人通过互联网获取知识。不难想象将这一切应用于工业环境下（比如那些识别或抓取不同物体的任务）会有怎样的结果。
9、机器人会有更多个性
今年也会有一些个性化的机器人首次亮相，看到它们如何被人类接受也会是件有趣的事。随着硬件越来越便宜，软件功能越来越强大，不难想象为什么有人认为此时正是机器人家庭助手出现的最佳时机。
然而，让机器人有真正的个人触感并不容易。一些原型机让人感到失望，而那些所谓的成功原型机也不过只有一些有限的角色，像是会议模式或者问候模式。即使是非常有限的场景，这些机器人也需要非常仔细的设计和编程，以便能够表现正确的社交和情感。
10、无人机时代
美国联邦航空管理局在2015年年底发布了注册无人机的规章制度，同时正在测试无人驾驶自动化空中交通管制的技术。
虽然你可能不会立即看到天空满是无人机，但尽可以期待在很多行业里将会有更加智能、更加自动化的无人机得到测试，特别是自动监控和侦测能够得到有效应用的行业。而如果像是亚马逊、谷歌类的公司找到了自己的方法，可能下一年的节日礼物就是由这些在空中飞来飞去的无人机来送货了。

⑥ 2020年人工智能的关键发展趋势

在市场竞争日渐猛烈的技术性销售市场中，从新科技新成立公司到全世界跨国企业都将人工智能技术视作重要核心竞争力。
可是，人工智能技术制造行业发展趋势这般之快，以致于没办法追踪全新的科学研究提升和造就，乃至没办法应用科学成效来保持业务流程成效。
在2020年以便协助业务流程制订强劲的AI对策，文中小结了不一样科学研究行业的全新发展趋势，包含自然语言理解，会话式AI，人工智能算法和增强学习。

⑦ 仿生学的未来发展

摘 要：自然界在长期的演化中孕育出了各种各样的生物，而这些生物都具有神奇的结构和功能，能够在复杂多变的环境中生存下去，因此，通过研1 目前仿生机器人的发展状况 仿生学发展到现在已经延伸到很多领域，机器人学就是其主要的结合和应用领域之一。仿生学在机器人上的应用可以分为五个方面，它们分别是：结构仿生，材料仿生，功能仿生，控制仿生以及群体仿生。而且目前世界上的仿生机器人已经涉及海陆空各个领域，并且在各个领域上的发展都已经达到盛况空前的地步。而在仿人机器人方面也在不断的突破中。 但是，目前的仿生机器人大多都是独立的一个个体，也就是彼此之间并没有什么联系。然而就目前的机器人技术水平而言，单机器人在信息的获取，处理以及控制能力等方面都是有限的，对于复杂的工作任务及多变的工作环境，单机器人更显不足。所以，当前的仿生机器人虽然已经发展到一定的高度，可是，它们本身还是存在不少的局限性的。 为了改善日前机器人存在的不足，新的技术手段已经成为了一种必须。在未来的日子里，新型机器人的性能将大幅度的提高，它们将会一步步的取代现有的机器人。 2 预测未来仿生机器人的发展 2.1 群体型机器人 在自然界中有着众多不是独立生存的生物，他们靠着一门属于自己的社交语言和其他的个体组成一个集体一起生活，并借着集体的力量去完成个体很难或者无法办到的事情，比如生活中常见的蚂蚁和蜜蜂，它们的强大我们都是已经有着切身体会的了。所以，如果我们能够借鉴生物间的这种生存方式去制造群体型的机器人，那么，在机器人这条道路上我们将会有一个质的飞跃，看到另一片新的天地。 那么群体型机器人比单个机器人的优势体现在哪里呢？首先，由于群体机器人彼此之间会有信息的交流和互动，那么，单个个体的结构和性能复杂程度将会得到大大的降低，因为它们可以通过群体的协调来弥补掉这些不足。其次，群体型机器人在执行任务的时候完成任务的概率要比单个机器人大很多，同时还能够减少完成任务的时间，提高任务的效率，这些，都是我们一直以来所要追求的。再者，群体型机器人通过彼此之间的联系，可以达到预测未知状况的目的，这样的一种能力对于完成任务来说有着举足轻重的作用。所以，群体型机器人在未来的机器人发展中是一种必然的趋势。 但是，伴随着群体型机器人而来的问题是它们彼此之间的“语言”问题，要做到每个个体之间能实现信息的交流互动以及对信息处理后作出相应的动作，这里面的技术含量还是很大的。尽管如此，随着现在通信技术这股突飞猛进的势头，在不久的将来，这将成为一件游刃有余的事情。 2.2 多环境适应型机器人 当前的很多机器人都只能工作在一种环境下，比如地面机器人，水上机器人，飞行机器人。但是，在实际的诸多情况下，我们需要机器人有不同环境下的适应能力，以此来达到更好的执行效率和更高的执行能力。日常生活中我们熟悉的各种昆虫就身兼数种能力，比如它既能飞行，又能够在地上行走，不仅仅如此，它们还能够靠着轻盈的体态和四足在水面上滑行，这无疑会带给我们很多的启发。在下面，我将介绍一下自己想过的一款多环境型的机器人。 在我们的生活中，地面上跑的常见的就是汽车，水上行的无外乎轮船，天上飞的便是飞机，当然这里要说的飞机不是平常的那种翼展飞机，而是近些年来突飞猛进的旋翼飞机，观察这三种习以为常的交通工具，我们可以发现，其实它们的驱动方式和运动工具有着极大的共同点，简化来看，那就是通过电机驱动一个带旋翼状的东西，最大的不同点只是汽车是通过外轮的转动来行驶，而飞机和轮船是内部旋翼的转动来推进。基于此，如果我们将机器人的外形做成流水型，然后其运动工具可以改变方向的话，那么一款具有海陆空的机器人应该是可以就此实现的，而在此基础上，如果将轮部结构稍加改动，那么它还可以转化成一种可以行走的四足机器人，这样机器人便可以适应更复杂的地面结构，完成更多的功能。 虽然这仅仅是我自己的一个设想，但是我觉得已目前的科技水平来说，这应该是可以实现的了。 如果一个机器人拥有了这种多环境的工作能力，那么其本身的局限性将得到很大的改善，同时比研制多台单环境下的机器人其经费将会大大的降低，所以，多环境机器人在未来的机器人发展中也将是一条必经之路。 2.3 学习型机器人 自然界中的多种生物具有的一个特点是能够从祖辈以及周围的环境中得到某些信息并将其转化为以后生活的一种技能，也就是具有学习的能力，这在我们人类身上最能够体现出来，也就是因为有了这种技能，生物自身才有可能不断的向前发展。由此可以看出，学习这种技能对于生物的发展具有重要的意义。那么如果机器人本身也具有这样的能力，机器人本身的能力就能够随着它接触的事物的增多以及学习的知识的积累而不断的提高，其本身的自适应能力，工作能力等都会得到大幅度的提升。基于这种情况，一个机器人本身所具有的工作潜力就已经不是现在我们对于机器人的认识能够看得清的了，那样的机器人将给我们的生活带来不一般的改变。 目前，学习型机器人虽然已经迈出了一定的步子，但是还远远不够，其能力的发挥还完全没有达到一个层次上来。而随着计算机技术，算法等的不断进步，学习型机器人一定能够突飞猛进，达到一个新的高度。 3 结语 总之，机器人从其诞生到现在以来已经迈出了很大的进步，随着科技实力的不断发展，在不久的将来，我们一定会看到一个令现在的我们叹为观止的画面。