发布时间 : 星期一 文章报告发布中国电子学会发布新一代人工智能发展白皮书(2017)更新完毕开始阅读
断积累，为人工智能的训练学习过程奠定了良好的基础。运算力方面，摩尔定律仍在持续发挥效用，计算系统的硬件性能逐年提升，云计算、并行计算、网格计算等新型计算方式的出现拓展了现代计算机性能，获得更快的计算速度。算法方面，伴随着深度学习技术的不断成熟，运算模型日益优化，智能算法不断更新，提升了模型辨识解析的准确度。 3、从封闭的单机系统，转变为快捷灵活的开源框架 专家系统本地化特性限制了人工智能发展步伐。以往的人工智能专家系统是基于本地化专业知识进行设计开发，以知识库和推理机为中心而展开，推理机设计内容由不同的专家系统应用环境决定，单独设定模型函数与运算机制，一般不具备通用性。同时，知识库是开发者收集录入的专家分析模型与案例的资源集合，只能够在单机系统环境下使用且无法连接网络，升级更新较为不便。
开源框架推动构建人工智能行业解决方案。人工智能系统的开发工具日益成熟，通用性较强且各具特色的开源框架不断涌现，如谷歌的TensorFlow、Facebook的Torchnet、百度的PaddlePaddle等，其共同特点均是基于Linux生态系统，具备分布式深度学习数据库和商业级即插即用功能，能够在GPU上较好地继承Hadoop和Spark架构，广泛支持Python、Java、Scala、R等流行开发语言，与硬件结合生成各种应用场景下的人工智能系统与解决方案。
4、从学术研究探索导向，转变为快速迭代的实践应用导向 学术导向难以满足复杂数据信息背景下的创新需求。随着人工智能的不断发展，分化产生了不同的学术流派，以符号主义、联结主义、进化主义、贝叶斯学派、类推学派等为典型。不同学派按照各自对人工智能领域基本理论、研究方法和技术路线的理解，以学术研究为目的进行探索实践，一定程度上推动了人工智能理论与技术的发展。在如今数据环境改变和信息环境变化的背景下，现实世界结构趋向复杂，单纯依靠课题立项和学术研究无法持续推动人工智能满足当前现实世界的模拟与互动需求，快速变化的应用环境也容易导致理论研究与实际应用相脱节，影响人工智能技术对经济发展和社会进步的积极拉动作用。
快速迭代的实践应用导向加速形成技术发展正循环。目前，人工智能围绕医疗、金融、交通、教育、零售等数据较集中且质量较高的行业的实践需求，在算法模型、图像识别、自然语言处理等方面将持续出现迭代式的技术突破，在深度应用中支撑人工智能实现“数据-技术-产品-用户”的往复正循环，由学术驱动向应用拉动转化。在人工智能技术准备期，由于提供数据支撑较少，技术提升度慢，一旦进入应用期，大量的优质数据有助于分析技术弊端，通过对相关技术进行改进升级，提升了产品的应用水平，用户在得到更好的产品体验后，继续为应用平台创造了更大规模的后台数据，用来
进行下一步的技术升级与产品改良，由此进入了大规模应用阶段。在技术快速迭代发展的过程中，数据累积和大规模应用起到了至关重要的作用，能够持续推动人工智能技术实现自我超越。
（二）新一代人工智能技术体系
新一代人工智能技术体系由基础技术平台和通用技术体系构成，其中基础技术平台包括云计算平台与大数据平台，通用技术体系包括机器学习、模式识别与人机交互。在此技术体系的基础上，人工智能技术不断创新发展，应用场景和典型产品不断涌现。
1、云计算：基础的资源整合交互平台
云计算主要共性技术包括虚拟化技术、分布式技术、计算管理技术、云平台技术和云安全技术，具备实现资源快速部署和服务获取、进行动态可伸缩扩展及供给、面向海量信息快速有序化处理、可靠性高、容错能力强等特点，为人工智能的发展提供了资源整合交互的基础平台。尤其与大数据技术结合，为当前受到最多关注的深度学习技术搭建了强大的存储和运算体系架构，促进了神经网络模型训练优化过程，显著提高语音、图片、文本等辨识对象的识别率。 2、大数据：提供丰富的分析、训练与应用资源
大数据主要共性技术包括采集与预处理、存储与管理、计算模式与系统、分析与挖掘、可视化计算及隐私及安全等，具
备数据规模不断扩大、种类繁多、产生速度快、处理能力要求高、时效性强、可靠性要求严格、价值大但密度较低等特点，为人工智能提供丰富的数据积累和价值规律，引发分析需求。同时，从