AI： 2021 年人工智能前沿科技報告02(更新中……)

2021 年對于人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)，依舊是不平凡的一年。隨著算力、數(shù)據(jù)、算法等要素逐漸齊備，先進(jìn)的算法結(jié)構(gòu)不斷涌現(xiàn)，各個研究方向研究成果不斷突破，成熟的 AI 技術(shù)逐漸向代碼庫、平臺和系統(tǒng)發(fā)展，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)和商業(yè)層面的落地應(yīng)用，推動人工智能發(fā)展邁向新的階段。

科研方面，2021 年，人工智能基礎(chǔ)理論逐漸成形，研究者對于超級人工智能的發(fā)展路徑，以及深度學(xué)習(xí)模型基礎(chǔ)理論有了更深刻的見地。

2021 年也是超大規(guī)模智能模型大發(fā)展的一年，在 GPT-3 的影響下，一大批參數(shù)規(guī)模更大，訓(xùn)練數(shù)據(jù)量更為驚人，性能表現(xiàn)更強(qiáng)，通用任務(wù)更豐富的模型涌現(xiàn)出來，形成了面向“大模型”研究的新興領(lǐng)域，大模型研發(fā)競賽進(jìn)入白熱化階段，多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練、模型加速和應(yīng)用等領(lǐng)域的研究如火如荼展開。

Transformer?作為一種具有優(yōu)勢的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法架構(gòu)，在計算機(jī)視覺、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域逐漸滲透，展現(xiàn)出人工智能多學(xué)科領(lǐng)域通用架構(gòu)的可能性。

在機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機(jī)視覺等領(lǐng)域，新算法、新模型、新范式持續(xù)推動領(lǐng)域研究推陳出新。

在芯片領(lǐng)域，將生物大腦與芯片結(jié)合，研發(fā)類腦芯片的勢頭更為驚人；同時，以電子元器件為基礎(chǔ)的傳統(tǒng)芯片不斷改進(jìn)，實現(xiàn)更高性能和更低的功耗，存算一體芯片設(shè)計快速發(fā)展，產(chǎn)品化步伐加快；AI 輔助設(shè)計芯片成為新趨勢。

預(yù)訓(xùn)練模型對于信息檢索挖掘領(lǐng)域產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，有望形成基于 Web 大模型的新型信息檢索范式。

同時，認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)研究對啟發(fā)人工智能研究起到了不可忽視的作用，腦機(jī)接口等新型技術(shù)也逐漸從實驗室走向?qū)嵱?。此?#xff0c;AI for Science 的新興領(lǐng)域逐漸形成，物理學(xué)、材料學(xué)、生物學(xué)等學(xué)科已成為人工智能的下一個戰(zhàn)場，人工智能在推動科學(xué)研究和智能產(chǎn)品服務(wù)進(jìn)步等方面起到了更加重要的作用；

平臺和工具方面，基于超大規(guī)模智能模型的開放平臺對于研發(fā)先進(jìn)算法和模型更加重要，極大降低應(yīng)用的研發(fā)門檻，超大規(guī)模智能模型支撐的行業(yè)應(yīng)用快速進(jìn)入落地階段；

同時，面向復(fù)雜任務(wù)和基礎(chǔ)科研的數(shù)據(jù)集和基準(zhǔn)層出不窮，對于塑造 AI科研和產(chǎn)業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)，為人們提供客觀、前沿的評價標(biāo)準(zhǔn)奠定基礎(chǔ)；

而人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施已成為世界各國超算關(guān)注的發(fā)展重點，更大規(guī)模的 AI 超算集群落地，有助于在大尺度條件下探索人工智能的性能邊界，并支持 AI 在國家戰(zhàn)略和國民社會經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)新突破。

產(chǎn)業(yè)方面，今年值得關(guān)注的人工智能產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域中，基礎(chǔ)層重點關(guān)注 AI 芯片和數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域；技術(shù)層關(guān)注自然語言處理、計算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域；應(yīng)用層關(guān)注智能醫(yī)療和自動駕駛等領(lǐng)域。在上述領(lǐng)域中，國際國內(nèi)頭部、獨角獸及初創(chuàng)企業(yè)快速發(fā)展，在產(chǎn)品、融資、商業(yè)模式等方面取得新的進(jìn)步。

本報告分為兩部分。第一章為人工智能科研和技術(shù)發(fā)展情況，其中包括科研領(lǐng)域、平臺和工具發(fā)展情況兩部分，重點梳理 2021 年度人工智能領(lǐng)域的科研和技術(shù)發(fā)展趨勢、熱點內(nèi)容及案例?？蒲胁糠职ㄈ斯ぶ悄軘?shù)理基礎(chǔ)、機(jī)器學(xué)習(xí)、預(yù)訓(xùn)練模型、計算機(jī)視覺、自然語言處理等十余個領(lǐng)域，選擇案例多為具有研究思路和方法論的創(chuàng)新性，或在人工智能領(lǐng)域引起熱議的研究成果及論文。平臺和工具發(fā)展情況介紹包括 AI 系統(tǒng)和開源庫、基準(zhǔn)測試和數(shù)據(jù)集，以及算力平臺三個方面的發(fā)展情況。

第二章為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況，具體包括基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層三個部分，基礎(chǔ)層部分詳述了 2021 年度 AI 芯片領(lǐng)域的融資事件，值得關(guān)注的 AI 芯片企業(yè)，技術(shù)層部分聚焦在自然語言處理、計算機(jī)視覺、智能語音、知識圖譜等領(lǐng)域頭部企業(yè)和創(chuàng)業(yè)企業(yè)的融資發(fā)展情況，應(yīng)用層詳述了在醫(yī)療健康、自動駕駛以及內(nèi)容產(chǎn)業(yè)三個賽道中頭部企業(yè)和創(chuàng)企的融資發(fā)展情況。由于人工智能產(chǎn)業(yè)研究范圍廣、事件多，本報告只列舉本年度亮點領(lǐng)域案例，不追求大而全的描述。