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和產業(yè)，依舊是不平凡的一年。隨著算力、數據、算法等要素逐漸齊備，先進的算法結構不斷涌現，各個研究方向研究成果不斷突破，成熟的 AI 技術逐漸向代碼庫、平臺和系統(tǒng)發(fā)展，實現產業(yè)和商業(yè)層面的落地應用，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，以及深度學習模型基礎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，一大批參數規(guī)模更大，訓練數據量更為驚人，性能表現更強，通用任務更豐富的模型涌現出來，形成了面向“大模型”研究的新興領域，大模型研發(fā)競賽進入白熱化階段，多模態(tài)預訓練、模型加速和應用等領域的研究如火如荼展開。
Transformer?作為一種具有優(yōu)勢的神經網絡算法架構，在計算機視覺、強化學習、圖神經網絡等領域逐漸滲透，展現出人工智能多學科領域通用架構的可能性。
在機器學習、自然語言處理、計算機視覺等領域，新算法、新模型、新范式持續(xù)推動領域研究推陳出新。
在芯片領域，將生物大腦與芯片結合，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的傳統(tǒng)芯片不斷改進，實現更高性能和更低的功耗，存算一體芯片設計快速發(fā)展，產品化步伐加快；AI 輔助設計芯片成為新趨勢。
預訓練模型對于信息檢索挖掘領域產生深遠影響，有望形成基于 Web 大模型的新型信息檢索范式。
同時，認知神經科學研究對啟發(fā)人工智能研究起到了不可忽視的作用，腦機接口等新型技術也逐漸從實驗室走向實用。此外，AI for Science 的新興領域逐漸形成，物理學、材料學、生物學等學科已成為人工智能的下一個戰(zhàn)場，人工智能在推動科學研究和智能產品服務進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)先進算法和模型更加重要，極大降低應用的研發(fā)門檻，超大規(guī)模智能模型支撐的行業(yè)應用快速進入落地階段；
同時，面向復雜任務和基礎科研的數據集和基準層出不窮，對于塑造 AI科研和產業(yè)的標準，為人們提供客觀、前沿的評價標準奠定基礎；
而人工智能算力基礎設施已成為世界各國超算關注的發(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)略和國民社會經濟等領域實現新突破。
產業(yè)方面，今年值得關注的人工智能產業(yè)領域中，基礎層重點關注 AI 芯片和數據服務領域；技術層關注自然語言處理、計算機視覺、機器學習等領域；應用層關注智能醫(yī)療和自動駕駛等領域。在上述領域中，國際國內頭部、獨角獸及初創(chuàng)企業(yè)快速發(fā)展，在產品、融資、商業(yè)模式等方面取得新的進步。
本報告分為兩部分。第一章為人工智能科研和技術發(fā)展情況，其中包括科研領域、平臺和工具發(fā)展情況兩部分，重點梳理 2021 年度人工智能領域的科研和技術發(fā)展趨勢、熱點內容及案例?？蒲胁糠职ㄈ斯ぶ悄軘道砘A、機器學習、預訓練模型、計算機視覺、自然語言處理等十余個領域，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、基準測試和數據集，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業(yè)發(fā)展情況，具體包括基礎層、技術層和應用層三個部分，基礎層部分詳述了 2021 年度 AI 芯片領域的融資事件，值得關注的 AI 芯片企業(yè)，技術層部分聚焦在自然語言處理、計算機視覺、智能語音、知識圖譜等領域頭部企業(yè)和創(chuàng)業(yè)企業(yè)的融資發(fā)展情況，應用層詳述了在醫(yī)療健康、自動駕駛以及內容產業(yè)三個賽道中頭部企業(yè)和創(chuàng)企的融資發(fā)展情況。由于人工智能產業(yè)研究范圍廣、事件多，本報告只列舉本年度亮點領域案例，不追求大而全的描述。
