L'intelligence artificielle est l'intelligence artificielle, l'abréviation anglaise est AI. C'est une nouvelle science technique qui étudie et développe des théories, des méthodes, des technologies et des systèmes d'application pour simuler, étendre et développer l'intelligence humaine.
L'intelligence artificielle est une branche de l'informatique qui tente de comprendre la nature de l'intelligence et de produire une nouvelle classe de machines intelligentes qui réagissent de manière similaire à l'intelligence humaine.
application pratique
Vision artificielle, reconnaissance d'empreintes digitales, reconnaissance faciale, reconnaissance de la rétine, reconnaissance de l'iris, reconnaissance d'empreintes palmaires, système expert, planification automatique, recherche intelligente, preuve de théorème, jeu, programmation automatique, contrôle intelligent, robotique, compréhension du langage et de l'image, programmation génétique, etc.
catégorie de sujet
L'intelligence artificielle est un sujet marginal qui appartient à l'intersection des sciences naturelles et des sciences sociales.
Sujets impliqués
Philosophie et sciences cognitives, mathématiques, neurophysiologie, psychologie, informatique, théorie de l'information, cybernétique, théorie de l'incertitude
zone de recherche
Traitement automatique du langage naturel, Représentation des connaissances, Recherche intelligente, Raisonnement, Planification, Apprentissage automatique, Acquisition de connaissances, Problèmes d'ordonnancement combinatoire, Problèmes de perception, Reconnaissance de formes, Programmation logique Soft Computing, Gestion imprécise et incertaine, Vie artificielle, Réseaux de neurones, Systèmes complexes, Génétique Algorithmes
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1. Politique de développement de l'industrie de l'intelligence artificielle
Ces dernières années, l'impact de l'intelligence artificielle sur la société et l'économie est devenu de plus en plus important. Depuis 2015, mon pays a inclus à plusieurs reprises le développement et la planification de l'intelligence artificielle dans les politiques nationales, établissant progressivement l'importance de la technologie de l'intelligence artificielle dans le développement stratégique. Toutes les provinces et villes ont répondu à l'appel du gouvernement central et ont lancé des plans et des politiques de développement local correspondants ; parmi les 31 provinces et villes du pays, 19 provinces et villes ont publié des plans d'intelligence artificielle, et 16 d'entre elles ont formulé des plans industriels spécifiques. objectifs de développement à grande échelle.
2. État de développement de l'industrie de l'intelligence artificielle
1. Taille du marché
L'échelle du marché chinois de l'intelligence artificielle a continué de croître de 2016 à 2020, et l'échelle du marché est passée de 15,4 milliards de yuans en 2016 à 128 milliards de yuans en 2020, avec un taux de croissance annuel composé de 69,79 %. Alors que la nouvelle industrie des infrastructures est de plus en plus appréciée par l'État, l'industrie de l'intelligence artificielle continuera de croître à l'avenir et devrait atteindre 272,9 milliards de yuans en 2022.
Source des données : CIC Consulting, Institut de recherche sur l'industrie commerciale en Chine
2. Structure du marché
L'industrie chinoise de l'intelligence artificielle peut être divisée en quatre catégories selon les domaines d'application : l'intelligence artificielle décisionnelle, l'intelligence artificielle visuelle, l'intelligence artificielle vocale et sémantique et les robots d'intelligence artificielle. À l'heure actuelle, l'intelligence artificielle visuelle représente la plus grande proportion, atteignant 43,4 %. Viennent ensuite l'intelligence artificielle décisionnelle, l'intelligence artificielle vocale et sémantique et les robots d'intelligence artificielle, qui représentent respectivement 20,9 %, 18,2 % et 17,4 %.
Source des données : CIC Consulting, Institut de recherche sur l'industrie commerciale en Chine
3. Situation des investissements et du financement
De 2016 à 2018, les investissements et le financement de l'intelligence artificielle en Chine ont montré une tendance à la hausse. À partir de 2019, le nombre d'événements d'investissement et de financement sur le marché chinois de l'intelligence artificielle a commencé à diminuer, le marché global a commencé à se calmer et le montant des investissements a augmenté. En juillet 2021, il y avait eu 506 incidents d'investissement et de financement, avec un montant d'investissement et de financement de 183,992 milliards de yuans.
Source des données : Compilé par l'Institut de recherche sur l'industrie commerciale de Chine
4. Volume d'enregistrement des entreprises
Au cours des deux ou trois dernières années, le nombre d'enregistrements d'entreprises liées à l'intelligence artificielle a augmenté rapidement. Selon les données de Qichacha, après que l'intelligence artificielle est devenue une stratégie nationale en 2017, le volume annuel d'enregistrement des entreprises concernées a dépassé 10 000 pour la première fois, et le nombre d'enregistrements en 2019 a atteint 42 600. En 2020, la valeur de lien et la valeur d'autonomisation des nouvelles technologies d'intelligence artificielle seront plus importantes, et le nombre d'inscriptions pour toute l'année passera à 171 000.
Source des données : Enterprise Search, Institut de recherche sur l'industrie commerciale en Chine
3. Entreprises clés de l'industrie de l'intelligence artificielle
1. BE
Fondé en avril 1993, BOE Technology Group Co., Ltd. (BOE) est l'un des principaux fournisseurs mondiaux de technologies, de produits et de services d'affichage à semi-conducteurs. Sur la base des bases techniques de l'affichage, de la détection, de l'intelligence artificielle et des mégadonnées accumulées dans le développement de l'activité d'affichage, BOE (BOE) a lancé la transformation stratégique DSH en 2014, de l'activité d'appareils portuaires d'origine à l'activité smart IoT et smart les affaires de l'industrie médicale s'étendent.
Au cours des trois premiers trimestres de 2021, la BOE a réalisé un bénéfice d'exploitation de 163,278 milliards de yuans, soit une augmentation en glissement annuel de 72,05 %, et a réalisé un bénéfice net de 20,015 milliards de yuans, soit une augmentation en glissement annuel de 708,36 %.
2. HKUST Xunfei
HKUST Xunfei Co., Ltd. est une société de logiciels de base de niveau national spécialisée dans la recherche de technologies de base d'intelligence artificielle telles que la parole et le langage, la compréhension du langage naturel, le raisonnement d'apprentissage automatique et l'apprentissage autonome, ainsi que la recherche et le développement de produits d'intelligence artificielle et la mise en œuvre d'applications industrielles.
Au cours des trois premiers trimestres de 2021, HKUST Xunfei a réalisé un chiffre d'affaires de 10,868 milliards de yuans, soit une augmentation de 49,2 % en glissement annuel ; un bénéfice net réalisé attribuable à la société mère de 729 millions de yuans, soit une augmentation en glissement annuel de 30,88 % %.
3. Cambrien
Zhongke Cambrian Technology Co., Ltd. a été fondée en 2016. Son activité principale est la recherche et le développement, la conception et la vente de puces centrales d'intelligence artificielle utilisées dans divers serveurs cloud, équipements informatiques de pointe et équipements terminaux. Les principaux produits de la société comprennent une gamme de produits cloud, une gamme de produits de pointe, des licences IP de processeur et des logiciels.
Au cours des trois premiers trimestres de 2021, le bénéfice d'exploitation de Cambrian a atteint 222 millions de yuans, soit une augmentation de 40,51 % en glissement annuel ; la perte de bénéfice net attribuable à la société mère était de 629 millions de yuans, soit une baisse de 102,9 % en glissement annuel. .
4. Alibaba
S'appuyant sur l'infrastructure cloud de pointe d'Alibaba, ses capacités d'ingénierie de données et d'IA, sa technologie d'algorithme de scénario et ses années de pratique dans l'industrie, Ali AI (Ali Lingjie) fournit un système unique de capacité d'IA native du cloud pour les entreprises et les développeurs. Contribuez à améliorer l'efficacité du développement d'applications d'IA, à promouvoir la mise en œuvre à grande échelle de l'IA dans l'industrie et à stimuler la valeur commerciale.
5. Baidu IA
Baidu Artificial Intelligence a entièrement ouvert les principales capacités de Baidu Brain, y compris 335 capacités basées sur des scènes telles que la reconnaissance vocale et la reconnaissance de texte, Flying Paddle Enterprise Edition EasyDL et BML, la plate-forme de personnalisation de dialogue intelligente UNIT, la communauté d'apprentissage et de formation AI Studio AI et la mise en œuvre d'algorithmes et Hardware Intégration approfondie de projets de produits intégrés logiciels et matériels, etc. À l'heure actuelle, Baidu s'est classé premier dans le pays pour le nombre de demandes de brevets et de subventions d'IA pendant quatre années consécutives, et la plate-forme ouverte Baidu AI est devenue la principale plate-forme de production d'IA intégrant des logiciels et du matériel en Chine. Et l'écosystème mobile de Baidu est construit puissamment grâce à cette technologie d'intelligence artificielle. Poussés par l'intelligence artificielle, les trois piliers de l'écosystème mobile composé de Baijiahao, de mini-programmes et de pages d'hébergement ont connu une croissance constante, et un écosystème mobile complet intégrant contenus et services a été construit.
4. Huit grandes tendances de développement de l'intelligence artificielle
1、AI-on-5G
En 2022, les applications IoT industrielles et AI-on-5G deviendront courantes.
L'infrastructure informatique composite AI-on-5G fournit une structure de liaison sécurisée et hautes performances pour l'intégration de capteurs, de plates-formes informatiques et d'applications d'IA, que ce soit sur site, sur site ou dans le cloud. Inclure spécifiquement :
- systèmes automobiles;
- espace intelligent ;
- Industrie 4.0, comme les nouveaux systèmes d'automatisation et de robotique.
le développement de la 5G dans mon pays a atteint une longueur d'avance et a construit plus de 819 000 stations de base 5G, ce qui représente environ 70 % du monde ; le nombre de connexions d'utilisateurs de terminaux mobiles 5G a atteint 280 millions, ce qui représente plus de 80 % du monde; le nombre de déclarations de brevets essentiels à la norme 5G représente plus de 38%, soit une augmentation de près de 5 points de pourcentage depuis le premier semestre 2020, se classant au premier rang mondial. La réunion spéciale 5G/6G du ministère de l'Industrie et des Technologies de l'information a déclaré qu'il était nécessaire de continuer à promouvoir le développement rapide et sain de la 5G.
La 5G est l'accélérateur de l'intelligence artificielle, et la 5G donnera également un nouvel élan à l'intelligence artificielle. La 5G a trois caractéristiques principales : une connexion large, une faible latence et une bande passante élevée.Ces caractéristiques peuvent encore accélérer le développement, l'application et la mise en œuvre de la technologie d'intelligence artificielle sous différents aspects, et promouvoir la mise à niveau intelligente de l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement.
2. Intelligence artificielle générative
L'intelligence artificielle générative, ou les algorithmes qui évaluent les données existantes telles que les fichiers texte, audio ou visuels, se concentrent sur l'identification des modèles sous-jacents dans ces données, puis sur la reproduction de ce modèle pour générer un contenu similaire. Cet algorithme est progressivement amélioré. À mesure que les données d'entrée du modèle changent et que les résultats commerciaux changent, le modèle lui-même doit être ajusté. Le manque de maintenance peut entraîner une éventuelle perte de valeur des algorithmes d'IA.
L'IA générative comprend une variété de techniques :
(1) GAN Generative Adversarial Network : Le Generative Adversarial Network est constitué de deux réseaux de neurones : un générateur et un discriminateur, qui se font concurrence pour trouver l'équilibre entre les deux réseaux. Le réseau générateur est responsable de la génération de nouvelles données ou d'un contenu similaire aux données sources. Le réseau discriminateur est chargé de faire la distinction entre les données sources et les données générées afin d'identifier les données les plus proches des données d'origine.
(2) Transformer : Proposé par le papier "Attention is All You Need", c'est désormais le modèle de référence recommandé par Google Cloud TPU. Le code Tensorflow lié à l'article peut être obtenu auprès de GitHub dans le cadre du package Tensor2Tensor. L'équipe NLP de Harvard a également mis en œuvre une version basée sur PyTorch et annoté le document. Des transformateurs tels que GPT-3, LaMDA et Wu-Dao modélisent l'attention cognitive avec des mesures différentielles de l'importance de certaines parties des données d'entrée. Ils sont formés pour comprendre le langage ou les images, apprendre certaines tâches de classification et générer du texte ou des images à partir d'ensembles de données volumineux.
(3) L'auto-encodeur variationnel (VAE) est un type important de modèle génératif (modèle génératif), qui a été proposé par Diederik P.Kingma et Max Welling en 2013
3. Main-d'œuvre augmentée ou travail hybride humain-IA
L'avenir du travail consiste davantage à être jumelé à l'intelligence artificielle dans un environnement augmenté. Toutes les tâches répétitives sont possibles et seront automatisées.
Alors que les outils d'IA/ML continuent de proliférer, votre productivité augmentera également
Dans chaque industrie, il y aura une émergence d'outils intelligents alimentés par l'IA qui aideront les individus de cette industrie à travailler efficacement.
4. Cloud Computing et Edge Management dans l'informatique
Alors que l'edge computing devient rapidement un outil incontournable pour de nombreuses entreprises, le déploiement en est encore à ses débuts. Le cloud computing et les processus métier natifs de périphérie deviendront plus dominants dans l'informatique et plus omniprésents dans le monde des affaires.
Certains pensent que la gestion de l'IA deviendra la responsabilité du service informatique. Pour relever les défis de l'edge computing liés à la gérabilité, à la sécurité et à l'échelle, les services informatiques se tourneront vers les technologies natives du cloud. Par exemple, en tant que plate-forme pour les microservices conteneurisés, Kubernetes est devenu le principal outil de gestion des applications d'intelligence artificielle de pointe à grande échelle.
Les services informatiques qui utilisent Kubernetes dans le cloud peuvent utiliser leur expérience pour créer leurs propres solutions de gestion cloud natives. On s'attend à ce que davantage de services tiers et connexes soient adoptés.
5. L'application de l'intelligence artificielle à la sécurité des réseaux
En matière de cybersécurité, le rôle de l'intelligence artificielle doit être renforcé par l'automatisation. 69% des organisations estiment que l'intelligence artificielle est indispensable pour faire face aux cyberattaques, mais ce domaine devra être mis à niveau entre 2022 et 2032.
- détection des menaces ;
- robot de combat;
- protection des terminaux ;
- protection contre le risque de défaillance ;
- Protection contre les interruptions de service.
6. Un modèle linguistique meilleur et plus fort
Alors que le développement continu du modèle de transformateur préformé générativement (GPT) à grande échelle d'OpenAI fait la une des journaux à la mode, les approches de DeepMind, Microsoft Research et d'autres valent également la peine d'être surveillées. Des dizaines de nouvelles startups ont émergé autour de modèles de langage d'IA à grande échelle très évolués.
7. L'application de l'intelligence artificielle dans le métaverse
Le métaverse est un terme qui fait référence à un environnement, plus précisément un environnement numérique, où plusieurs utilisateurs peuvent travailler et jouer ensemble
De nouveaux types d'applications, des agents numériques plus intelligents, de faux humains profonds (des robots, en fait), tout cela nous attend dans l'avenir d'Internet, des produits apparemment métaverses.
8. La démocratisation et l'accessibilité de l'intelligence artificielle - intelligence artificielle low-code / no-code
L'un des principaux défis auxquels sont confrontées les organisations aujourd'hui est le manque d'ingénieurs expérimentés en IA capables de développer les outils et les algorithmes nécessaires. Avec l'avènement des solutions no-code ou low-code, ce défi peut être relevé en fournissant des interfaces simples et intuitives qui peuvent être utilisées pour créer des systèmes complexes sur l'intelligence artificielle.
Au fur et à mesure que nous accélérons l'adoption de l'IA dans les entreprises et que nous mettons à niveau les processus d'IA, la façon dont nous construisons des produits grâce à l'ingénierie logicielle changera fondamentalement et deviendra plus facilement acceptée par tous, distribuant ainsi une partie de sa valeur de manière plus décentralisée.
Le matériel d'intelligence artificielle 500G peut être obtenu gratuitement, y compris :
①Cours et projets d'intelligence artificielle [y compris le code source du didacticiel] ②Feuille de route
d'apprentissage de l'intelligence artificielle très détaillée
③L'intelligence artificielle doit lire un résumé de livre électronique de haute qualité -Intelligence artificielle de qualité Organiser les sites Web de ressources (trouver des prédécesseurs, trouver des codes et trouver des articles) ⑥Rapport sur l'industrie de l'intelligence artificielle ⑦Collection d'articles sur l'intelligence artificielle Si vous en avez besoin, vous pouvez scanner le code QR ci-dessous !