数据简介

人工智能概念诞生于1956年,在半个多世纪的发展历程中，由于受到智能算法、计算速度、存储水平等多方面因素的影响，人工智能技术和应用发展经历了多次高潮和低谷。2006年以来，以深度学习为代表的机器学习算法在机器视觉和语音识别等领域取得了极大的成功,识别准确性大幅提升，使人工智能再次受到学术界和产业界的广泛关注。云计算、大数据等技术在提升运算速度，降低计算成本的同时,也为人工智能发展提供了丰富的数据资源,协助训练出更加智能化的算法模型。人工智能的发展模式也从过去追求"用计算机模拟人工智能"，逐步转向以机器与人结合而成的增强型混合智能系统，用机器、人、网络结合成新的群智系统，以及用机器、人、网络和物结合成的更加复杂的智能系统。
作为新一轮产业变革的核心驱动力,人工智能在催生新技术、新产品的同时，对传统行业也具备较强的赋能作用,能够引发经济结构的重大变革，实现社会生产力的整体跃升。人工智能将人从枯燥的劳动中解放出来,越来越多的简单性、重复性、危险性任务由人工智能系统完成，在减少人力投入，提高工作效率的同时，还能够比人类做得更快、更准确:人工智能还可以在教有、医疗、养老、环境保护、城市运行、司法服务等领域得到广泛应用，能够极大提高公共服务精准化水平,全面提升人民生活品质:同时，人工智能可帮助人类准确感知、预测、预警基础设施和社会安全运行的重大态势，及时把握群体认知及心理变化，主动作出决策反应，显著提高社会治理能力和水平,同时保障公共安全。
人工智能作为一项引领未来的战略技术,世界发达国家纷纷在新一轮国际竞争中争取掌握主导权，围绕人工智能出台规划和政策，对人工智能核心技术、顶尖人才、标准规范等进行部署，加快促进人工智能技术和产业发展。主要科技企业不断加大资金和人力投入，抢占人工智能发展制高点。2017年，我国出台了《新一代人工智能发展规划》(国发（2017)35号)、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年)》(工信都科（2017)315号)等政策文件，推动人工智能技术研发和产业化发展。目前，国内人工智能发展已具备一定的技术和产业基础,在芯片、数据、平台、应用等领域集聚了一批人工智能企业，在部分方向取得阶段性成果并向市场化发展。例如，人工智能在金融、安防、客服等行业领域已实现应用，在特定任务中语义识别、语音识别、人脸识别、图像识别技术的精度和效率已远超人工。