Towards a new generation of artificial intelligence in China

宏观上规划了我国的AI的前景。

新一代人工智能计划

2016 年 1 月，由科技部牵头，来自高校、研究所、企业和政府部门的220多位人工智能专家参会，共同参与起草了《新一代人工智能（NGAI）发展规划》Artificial Intelligence (NGAI) Development Plan。

中国国务院于 2017 年 7 月启动了 NGAI 发展规划（2015-2030），这是本世纪中国人工智能领域的第一个系统性战略规划。它提出了到2030年中国人工智能发展的总体思路、战略目标、主要任务和配套措施，分三个阶段性的国家顶层规划。

第一，到2020年底，中国将缩小与世界领先国家的技术差距，中国人工智能产业将在国际最高水平上展开竞争。
第二，到2025年，我国人工智能基础研究取得重大突破，形成NGAI框架，部分技术和应用达到世界领先水平，人工智能成为我国产业升级和经济发展的主要动力。转型。
第三，到 2030 年，中国有望成为世界一流的人工智能创新中心之一，并将为人工智能发展制定全面、适当的监管、法律和伦理原则。

大学、政府和行业之间的合作

为使领先的人工智能相关企业全面致力于解决人工智能技术和应用需求，科技部近年来建立了15个以应用驱动、企业为主导、市场为导向的国家开放创新平台。

国家开放创新平台：

百度（自动驾驶）
阿里巴巴（城市认知）
腾讯（医学影像）
科大讯飞（语音智能）
商汤科技（智能视觉）
依图科技（视觉计算）
明灯科技（营销智能）
华为（基础软硬件）
平安（普惠金融）
海康威视（视频感知）
京东（智能供应链）
旷视（图像感知）
奇虎360（安全大脑）
好未来教育（智能教育）
小米（智能家）

国家NGAI 开发试验区：

Beijing, Shanghai, Hefei, Hangzhou, Shenzhen, Tianjin, Chong Qing, Cheng Du, Xi’an, Ji Nan, Deqing county (the only county from more than 2,300 counties in China

AI创新应用试验区：

Shanghai’s Pudong, Shenzhen, Jinan-Qingdao (Shandong province)

2018年和2020年，科技部先后两次发出“科技创新2030——新一代人工智能”重大项目建议征集。会议重点关注人工智能基础理论（神经网络、因果推理、博弈论、集体智慧、混合智能和类脑智能）、技术（知识计算、自适应感知和人工系统和应用）和人工智能芯片

各个领域

面对日常消费

美团或大众点评等交易型“超级应用”
它们是将客户与本地企业联系起来的生活方式服务的融合。
这些应用程序改变了中国城市数亿人的生活，加快了食品、酒店住宿和电影票等服务的预订和交付。
例如，每天有超过 600,000 名活跃的送货人员在平均 30 分钟内交付食品订单。这种效率归功于强大而智能的调度系统，它每小时计算 30 亿条路线计划，以优化骑手的交付量和交付时间。

在金融领域，随着在线消费信贷服务和微信支付、支付宝等应用的兴起，中国消费信贷市场规模快速增长。
截至2018年底，消费信贷余额超过8.45元万亿，授权信用卡总量超过 14 万亿。同时，消费信贷行业面临信用数据缺失（中国60%以上的人口缺乏信用记录）、风险管理薄弱、运营服务效率低下等困难。在这些在线信贷服务或应用程序中。
人工智能通过处理互联网规模的大数据并采用先进的算法来提高金融服务决策的质量和运营效率。

此外，人工智能技术改变了人们以不同形式（包括文本、图像、音频和视频）获取有价值信息的方式。
截至 2018 年底，中国移动用户达到 11.7 亿，普及率为 82%。大多数人使用智能手机和流行的移动应用程序，如抖音、爱奇艺、腾讯视频、今日头条、快手和微博进行学习和推荐。
信息访问最重要的技术之一是大规模推荐算法。这些系统每天提供数以千万计的新兴新闻文章和视频，根据用户的兴趣和品味量身定制。
例如，中国每天有超过 1.2 亿人使用今日头条应用来消费新闻、视频和其他内容。实时收集用户反馈并将其输入到先进的分布式机器学习算法中，以调整模型以进行下一个项目推荐。领先的消费类应用程序采用人工智能技术来提高信息创建、审核、传播、消费和互动的有效性和效率。

自动驾驶

近年来，中国成立了多家自动驾驶初创公司，其使命是开发能够挽救生命并提高效率的自动驾驶解决方案。在不断变化的各种环境（包括地理、天气、交通、用例等）中部署自动驾驶解决方案，需要敏捷、可扩展和可升级的算法。用于感知、高清地图、驾驶行为和脱离的足够数据的可用性是开发此类解决方案的先决条件。

业界一般将自动驾驶产品归类为量产的高级驾驶辅助解决方案（ADAS advanced driver assistance solutions ）和完全自主/自动驾驶汽车解决方案（ full autonomy/autonomous vehicle solutions. ）。
Synergy between the two domains can be achieved with a consistent data-driven approach where the two domains share primary sensor sets and data principles. The data generated from various settings in ADAS vehicles will be essential to continuously evolve and improve the full autonomy solutions. Through continuous improvement of full autonomy technologies, the functions and modules will be migrated to ADAS offerings and provide advanced features. By addressing the two domains simultaneously using AI technologies, some com-panies will expedite the deployment of agile, scalable and upgrad-able autonomous driving solutions to meet future mobility needs.

智能医疗

作为世界上人口最多的国家，中国有潜力成为最大的人工智能医疗市场。在中国，近年来成立了100多家人工智能医疗初创公司，涉足不同领域，包括医学图像分析、药物发现、手术机器人和临床决策支持系统。其中，大多数专注于医学影像，尤其是癌症影像，包括但不限于放射学、病理学和放射治疗。他们的使命是自动化诊断、支持治疗决策和简化临床工作流程。癌症是中国的主要死因，并已成为人工智能发展的主要关注领域。
但是深度学习需要大量的医学数据和专家注释来训练一个强大的模型来对抗噪声或部分缺失的标签。这些高质量的注释必须由具有多年经验的专家获得。
这可能导致高质量的人工标注结果（ground truth）生成效率低下。
在这种情况下，弱监督或半监督学习可能会是一种方案。
目前国内已有数十款医疗AI产品成功进入临床试验，如CT扫描肺结节检测、眼底照片糖尿病视网膜病变分类、子宫颈抹片检查宫颈癌筛查等。

物联网

目前在中国，数十亿件智能硬件构成了物联网。
语音和语言是人类与智能硬件之间信息交换的自然选择。
因此，对话式人工智能引起了工业界和学术界的极大兴趣。
百度等大型科技公司和AISpeech等AI初创公司都在积极打造全链对话AI平台，目标是开发可定制的虚拟对话助手，赋能所有可能的智能物联网设备。这也是一个非常具有挑战性的研究问题。会话AI的研究主要是对口语对话系统（SDS spoken dialogue system ）的研究。

大多数研究人员最感兴趣的是面向任务的 SDS，基于问答的对话或闲聊也是热门的研究主题。

未来几年，中国的产业界和学术界可以预见到三个趋势。

第一个重点是在复杂的声学环境和非合作交互场景中运行的感知技术，例如在多个发言者同时对话的会议语音识别中。
其次，认知研究将走得更远，侧重于语境敏感的语言理解和对话决策。在这里，数据驱动和基于知识的方法的结合可能是许多任务中的有效方法；统计对话策略的成功使用将使面向任务的对话助手能够在为人类服务的同时自行进化。
第三步，对话的概念将从基于语音的对话扩展到多模态对话，能够处理语音和视觉的对话代理将广泛应用于各种形式的智能硬件。

挑战和机遇

积极发展本土人才，从高中开始
目前AI系统离 **interpreta-ble artificial general intelligence (AGI)**还很远 ,需要跨学科探索才能更接近这一目标
规范人工智能伦理