探路技術(shù)未來

前傳
2021 年人工智能十大事件回顧

事件一 光子計算有望加快人工智能運算速度 / 3
事件二 OpenAI 提出全新強化學習算法，玩游戲完勝人類 / 6
事件三 “九章二號”和“祖沖之二號”實現(xiàn)“量子霸權(quán)” / 9
事件四 谷歌造出“時間晶體”，挑戰(zhàn)熱力學第二定律 / 12
事件五 腦機接口新突破，從癱瘓失語患者的大腦皮層解碼單詞 / 15
事件六 AlphaFold 2 解鎖 98.5% 人類蛋白質(zhì)組結(jié)構(gòu) / 17
事件七 DeepMind 利用人工智能提出和證明數(shù)學定理 / 21
事件八 美國國家人工智能安全委員會通過756 頁人工智能戰(zhàn)略
報告，建議對中國半導體產(chǎn)業(yè)實施“卡脖子戰(zhàn)略” / 24
事件九 中國反壟斷“大年”，互聯(lián)網(wǎng)巨頭監(jiān)管不斷加碼 / 26
事件十 Z高人民法院發(fā)布司法解釋規(guī)范人臉識別應用 / 29
邁向更廣闊的未來 / 32

第一篇
人工智能技術(shù)簡介

第一章 人工智能基礎技術(shù) / 34
一、人工智能芯片技術(shù) / 34
（一）概述 / 34
（二）人工智能芯片發(fā)展趨勢 / 35
二、人工智能算法 / 37
（一）傳統(tǒng)機器學習算法 / 37
（二）深度學習算法 / 39
（三）深度學習研究熱點 / 53
（四）人工智能算法未來發(fā)展趨勢 / 65
三、人工智能數(shù)據(jù)集 / 66
（一）常見人工智能數(shù)據(jù)集 / 66
（二）人工智能數(shù)據(jù)集的未來發(fā)展趨勢 / 71
四、人工智能框架 / 72
（一）主流深度學習框架對比 / 72
（二）深度學習框架未來發(fā)展趨勢 / 75

第二章 先進計算技術(shù) / 77
一、類腦計算 / 77
（一）類腦計算定義 / 77
（二）類腦計算Z新進展 / 77
（三）類腦計算發(fā)展趨勢 / 78
二、量子計算 / 79
（一）量子計算定義 / 79
（二）量子計算Z新進展 / 80
（三）量子計算發(fā)展趨勢 / 82
三、 DNA 計算 / 83
（一） DNA 計算定義 / 83
（二） DNA 計算Z新進展 / 83
（三） DNA 計算發(fā)展趨勢 / 84
第一篇結(jié)語 / 85

第二篇
人工智能應用

第三章 人工智能在農(nóng)業(yè)領域的應用進展 / 88
一、領域宏觀背景和重點問題 / 88
二、政策分析 / 91
三、技術(shù)應用現(xiàn)狀 / 94
（一）生產(chǎn)要素管理與農(nóng)情監(jiān)測 / 94
（二）作物管理 / 98
（三）病蟲害監(jiān)測與治理、雜草治理 / 101
（四）采收機器人 / 104
（五）禽畜養(yǎng)殖管理 / 106
（六）基因工程育種 / 108
四、存在的問題及挑戰(zhàn) / 112
五、領域未來發(fā)展趨勢 / 114

第四章 人工智能在工業(yè)領域的應用進展 / 115
一、政策分析 / 116
二、技術(shù)應用現(xiàn)狀 / 119
（一）人工智能在工業(yè)設計階段的應用 / 120
（二）人工智能在工業(yè)生產(chǎn)階段的應用 / 123
（三）人工智能在工業(yè)運維階段的應用 / 126
（四）人工智能在工業(yè)檢測階段的應用 / 130
（五）人工智能在工業(yè)物流階段的應用 / 135
三、存在的問題及挑戰(zhàn) / 138
四、領域未來發(fā)展趨勢 / 141

第五章 人工智能在醫(yī)療領域的應用進展 / 142
一、政策分析 / 142
二、技術(shù)應用現(xiàn)狀 / 144
（一）虛擬助理 / 146
（二）醫(yī)學影像 / 149
（三）輔助診療 / 150
（四）藥物研發(fā) / 152
（五）健康管理 / 154
（六）醫(yī)院管理 / 156
（七）疾病預測 / 158
（八）醫(yī)學教育科研 / 159
三、存在的問題及挑戰(zhàn) / 161
四、領域未來發(fā)展趨勢 / 163
（一）人工智能癌癥治療 / 163
（二）人工智能計算制藥 / 164
（三）人工智能精準醫(yī)療 / 164
（四）人工智能公共衛(wèi)生 / 165
（五）人工智能腦機接口 / 165

第六章 人工智能在金融領域的應用進展 / 167
一、政策分析 / 168
二、技術(shù)應用現(xiàn)狀 / 170
（一）人工智能 + 財富管理 / 170
（二）人工智能 + 風險管理 / 171
（三）人工智能 + 金融安全 / 173
（四）人工智能 + 金融咨詢 / 174
（五）人工智能 + 區(qū)塊鏈 / 176
三、存在的問題及挑戰(zhàn) / 177
四、領域未來發(fā)展趨勢 / 179

第七章 人工智能在交通物流領域的應用進展 / 181
一、政策分析 / 181
二、技術(shù)應用現(xiàn)狀 / 182
（一）新一代人工智能加快推動交通物流智慧化發(fā)展 / 183
（二） 新一代人工智能驅(qū)動交通物流領域新業(yè)態(tài)、新模式、
新產(chǎn)業(yè) / 189
三、存在的問題及挑戰(zhàn) / 191
（一）數(shù)據(jù)孤島問題突出，數(shù)據(jù)資源融通困難 / 191
（二）技術(shù)與應用尚存鴻溝，核心產(chǎn)業(yè)受制于人 / 193
四、領域發(fā)展建議 / 194
（一）加快建設交通物流數(shù)據(jù)流通體系 / 194
（二）重點培育交通物流智能計算技術(shù)與產(chǎn)業(yè)體系 / 196

第八章 人工智能在軟件和信息技術(shù)服務領域的應用進展 / 198
一、政策分析 / 198
（一）數(shù)據(jù)服務、云服務、集成電路等相關(guān)領域政策 / 199
（二）電商平臺相關(guān)政策 / 202
二、技術(shù)應用現(xiàn)狀 / 205
（一）人工智能賦能數(shù)據(jù)服務 / 206
（二）人工智能助力信息技術(shù)咨詢 / 208
（三）電子商務平臺技術(shù)服務 / 209
三、存在的問題及挑戰(zhàn) / 212
四、領域未來發(fā)展趨勢 / 214

第九章 人工智能在房地產(chǎn)領域的應用進展 / 216
一、政策分析 / 217
二、技術(shù)應用現(xiàn)狀 / 218
（一）通過人工智能提升土地評估的效率和精準性 / 218
（二）基于大數(shù)據(jù)和隱私計算洞察客戶需求 / 220
（三）人工智能輔助規(guī)劃和建筑方案設計 / 221
（四）建筑機器人代替人力高效、安全施工 / 222
（五）智能客服極大節(jié)約人力成本 / 223
（六）物聯(lián)網(wǎng)助力智慧物業(yè)建設 / 225
三、存在的問題及挑戰(zhàn) / 226
四、領域未來發(fā)展趨勢 / 227
（一）智慧城市成為房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新業(yè)態(tài) / 227
（二）人工智能變革傳統(tǒng)房地產(chǎn)業(yè)業(yè)務模式 / 228
（三）多樣化住房需求催生房地產(chǎn)新產(chǎn)業(yè) / 229

第十章 人工智能在體育領域的應用進展 / 230
一、政策分析 / 230
二、技術(shù)應用沿革 / 231
三、技術(shù)應用現(xiàn)狀 / 233
（一）人工智能 + 教練員 / 234
（二）人工智能 + 運動醫(yī)學 / 240
（三）人工智能 + 比賽裁判 / 242
（四）人工智能 + 體育媒體 / 244
（五）人工智能 + 健身教練 / 245
四、存在的問題及挑戰(zhàn) / 247
（一）融合進程緩慢 / 247
（二）倫理問題突出 / 247
（三）復合型人才短缺 / 249
五、領域未來發(fā)展趨勢 / 249

第十一章 人工智能在數(shù)字文娛領域的應用進展 / 251
一、政策分析 / 251
二、技術(shù)應用現(xiàn)狀 / 252
（一）人工智能輔助文本創(chuàng)作 / 252
（二）人工智能輔助圖像生成 / 254
（三）人工智能輔助視頻創(chuàng)作 / 256
（四）人工智能輔助數(shù)字創(chuàng)意設計 / 258
（五）人工智能輔助游戲創(chuàng)作 / 260
三、存在的問題及挑戰(zhàn) / 263
（一）技術(shù)方面 / 263
（二）社會倫理方面 / 264
四、領域未來發(fā)展趨勢 / 264
第二篇結(jié)語 / 266

第三篇
人工智能治理

第十二章 人工智能引發(fā)的風險和挑戰(zhàn) / 268
一、技術(shù)風險 / 268
（一）數(shù)據(jù)合規(guī)與隱私保護 / 269
（二）算法歧視 / 272
（三）技術(shù)偽造 / 272
二、應用風險 / 274
（一）責任歸屬難厘清 / 274
（二）應用安全難可控 / 275
（三）自主決策易受控 / 277
三、社會風險 / 278
（一）倫理道德沖突 / 278
（二）社會就業(yè)結(jié)構(gòu) / 279
（三）公平正義 / 281
四、人工智能引發(fā)風險的原因分析 / 283
（一）算法的不確定性和復雜性 / 283
（二）數(shù)據(jù)的難追溯性和依賴性 / 284
（三）傳統(tǒng)治理的局限性 / 285

第十三章 人工智能治理的路徑初探 / 287
一、國外人工智能治理政策 / 287
（一）歐盟 / 288
（二）美國 / 290
（三）英國 / 293
（四）德國 / 294
（五）其他國家 / 295
（六）政府間國際組織 / 295
（七）行業(yè)協(xié)會 / 296
二、國內(nèi)人工智能治理政策 / 297
（一）人工智能發(fā)展政策 / 297
（二）人工智能治理政策與規(guī)范 / 299
三、人工智能治理的可行路徑研究 / 302
（一）部門協(xié)作與技術(shù)融合打造數(shù)據(jù)安全 / 302
（二）政府外督和企業(yè)內(nèi)省推進算法正義 / 304
（三）全方位多層次治理體系促平臺善治 / 305

十四章 構(gòu)建人工智能治理體系的對策建議 / 307
一、一個目標 / 307
二、三大原則 / 308
三、多元主體 / 308
四、四種工具 / 309
（一）技術(shù)應對 / 309
（二）倫理約束 / 3 10
（三）標準規(guī)范 / 3 10
（四）法律監(jiān)管 / 3 1 1
第三篇結(jié)語 / 312