人工智能未来发展趋势如何(人工智能行业现状分析)

2021 年对于人工智能技术和产业,依旧是不平凡的一年。随着算力、数据、算法等要素逐渐齐备,先进的算法结构不断涌现,各个研究方向研究成果不断突破,成熟的 AI 技术逐渐向代码库、平台和系统发展,实现产业和商业层面的落地应用,推动人工智能发展迈向新的阶段。

人工智能未来发展趋势如何(人工智能行业现状分析)

本报告总结 2021 年人工智能前沿科技主要趋势如下:

1. 信息模型、具身模型和脑模拟机器人的结合将诞生超级人工智能。

2. 系统研究超大规模智能模型发展和影响的新兴领域已经形成,超大规模预训练模型研发竞赛进入白热化阶段,多模态预训练模型成为下一个大模型重点发展领域。

3. Transformer 成为计算机视觉领域的重要网络架构,并开始向强化学习、图神经网络等领域渗透。

4. 加速方法创新提升了超大参数规模模型的训练效率,催生更大规模参数的巨型模型。

5. Prompt Tuning 成为自然语言处理领域预训练语言模型新型训练范式,预训练语言模型发展的新路线是提升训练和推理的效率。

6. 遮盖图像建模、非 Transformer 架构、神经辐射场等技术快速发展,成为计算机视觉的热点研究领域;脉冲视觉领域发展,将开辟机器视觉新路线。

7. 生物神经元与芯片结合成为类脑芯片的研究热点。

8. 高性能、低能耗 AI 芯片不断涌现的同时,由 AI 辅助设计成为芯片发展新趋势;存算一体 AI 芯片设计、应用步伐加快。

9. Web 模型成为新型信息搜索范式的核心支撑,预训练语言模型助力信息检索性能提升。

10. 借鉴脑神经和认知科学研究成为启发类脑智能研究的重要来源。

11. 无线高带宽、微创、结合 AI 算法等成为脑机接口的发展重点。

12.传统科研领域成为人工智能发展的“新战场”,人工智能在辅助基础和应用科学研究的同时,也提升了智能产品和服务的性能。

13. 强化学习环境成为发展泛化性更强、适应复杂环境智能体的重要支撑,而提升训练效率成为强化学习领域的研究重点。

14. 因果推断在经济学、社会学研究中实现突破。

15. 基于超大规模预训练模型的平台和系统成为研发机构和企业的发展思路。

16. 面向更为复杂任务和需求的基准测试和数据集不断涌现。

17. AI 为人类科学家提供领域数据集,助力基础科学研究。

18. AI 算力成为超算性能比拼的“新擂台”

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