未来三年,工信部将重点发展这八大人工智能产品

2017-12-18 09:45:34 post by microhm

昨天,国家工业和信息化部突然又砸下一重磅人工智能红头文件!文件宣布在接下来的2018-2020这三年内,国家要重点推动人工智能和实体经济深度融合,推进人工智能技术产业化、集成应用,并且点名重点应用智能网联汽车、服务机器人、AI医疗影像等八大类人工智能产品;重点突破包括AI芯片在内的三大核心人工智能技术;同时完善5G、算法训练数据库等人工智能配套体系,为2020年我国人工智能行业发展的方方面面都制订了详尽的宏伟蓝图!


此外,文件还鼓励地方政府加大投入,培育一批人工智能领军企业、建设人工智能产业集聚区,并引导多方资本参与人工智能产业发展,推进职业学校培养急需的技能型人才。

一、重点发展八大人工智能产品:汽车、机器人、医疗……

“当前,我国人工智能产业发展势头良好、空间巨大。”

在来自工业和信息化部的新闻稿件中,这样一句描述的确再中肯不过。我国2017年的人工智能产业真可谓风起云涌,好不热闹:不仅在资本市场中频频爆出融资数亿、数十亿的“独角兽”企业,而且从安防到金融、从农耕到互联网,各行各业的大中小企业都在积极参与人工智能这一技术大潮当中。


1)智能网联汽车

发展从平台到芯片、从自动驾驶系统到车辆智能算法的智能网联汽车软硬件一体化平台。到2020年,建立可靠、安全、实时性强的智能网联汽车智能化平台,支撑高度自动驾驶(HA级)。

2)智能服务机器人

发展智能交互、智能操作、多机协作等关键技术,推进智能服务机器人在家用、公共、医疗等领域的应用。到2020年,家庭服务机器人和公共服务机器人实现批量生产及应用,医疗手术、养老陪护、消防救援类机器人实现样机生产,并出现20家以上应用示范。

3)智能无人机

发展智能避障、自动巡航、高集成度专用芯片等关键技术研发,推动新一代通信及定位导航技术在无人机方面应用。到2020年,智能消费级无人机三轴机械增稳云台精度达到0.005 度,实现360度全向感知避障、自动智能强制避让航空管制区域。

4)医疗影像辅助诊断系统

推动AI医疗影像数据采集标准化,支持典型疾病领域的技术研发,加快AI医疗影像的产品化和临床应用。到2020年,国内先进的多模态医学影像辅助诊断系统对脑、肺、眼等典型疾病的检出率超过95%,假阴性率低于1%,假阳性率低于5%。

5)视频图像身份识别系统

拓展AI身份识别在安防、金融等重点行业的应用,发展视频监控、图像搜索等典型应用,推进生物特征识别等技术创新。到2020年,复杂动态场景下人脸识别有效检出率超过97%,正确识别率超过90%,支持不同地域人脸特征识别。

6)智能语音交互系统

在制造、家居等重点场景推广应用,发展语音识别、智能对话、银饰品融合等技术,到2020年,实现多场景下中文语音识别平均准确率达到96%,5米远场识别率超过92% ,用户对话意图识别准确率超过90%。

7)智能翻译系统

利用机器学习提升翻译准确度、实用性,推动多语言互译、同声传译等典型场景。到2020年,多语种智能互译取得明显突破,中译英、英译中场景下产品的翻译准确率超过85%,少数民族语言与汉语的智能互译准确率显着提升。

8)智能家居产品

发展智能传感器、IoT、机器学习等重点技术,推动家电、安防、家具、照明、洁具等产品的智能化,建设推广一批智能家居示范应用项目。到2020年,智能家居产品类别明显丰富,智能电视市场渗透率达到90%以上,安防产品智能化水平显着提升。


二、包括AI芯片在内的三大核心技术取得关键突破

上文提到的八项人工智能产品是人工智能技术的实体落地,读者们不难发现,在这八项产品的相关技术中,经常不约而同地提到以下三点关键技术:神经网络芯片(AI芯片)、智能传感器、开放平台——《行动规划》中也对未来三年间这三类核心技术进行了发展节奏的详细规划。


1)神经网络芯片(AI芯片)——突破面向云端训练、终端应用的神经网络芯片及配套工具

在机器学习训练方面,发展云端AI芯片,集中在高性能、高扩展性、低功耗特性;在机器学习应用方面,发展终端AI心脾爱你,集中在低功耗、高性能方面。并发展与芯片配套的AI编译器、驱动软件、开发环境等产业化支撑工具。

到2020年,AI芯片技术取得突破进展,推出性能达到128TFLOPS、能效比超过1TFLOPS/w的云端神经网络芯片,推出能效比超过1T OPS/w的终端神经网络芯片,支持CNN、RNN、LSTM等一种或几种主流神经网络算法。

与此同时,实现AI芯片在智能终端、自动驾驶、智能安防、智能家居等重点领域的规模化商用。

2)智能传感器——加快研发并应用高精度、低成本的智能传感器

加快研发与应用速度,推动智能传感器朝着高精度、高可靠、低功耗、低成本的方向发展。推动生物、图像、微型化等关键技术发展,支持基于新材料、新需求、新原等的智能传感器研发。

到2020年,声学传感器、压电传感器、红外传感器等的性能显着提高,在模拟仿真、设计、MEMS工艺、封装及个性化测试技术方面达到国际先进水平,具备在移动式可穿戴、互联网、汽车电子等重点领域的系统方案设计能力。

3)开源开放平台——夯实人工智能产业发展的软硬件基础

推广面向云端的训练平台、面向终端的应用平台,包括开发框架、算法库、工具集等的研发。支持开源平台、开源社区建、开放计算服务平台等,鼓励龙头企业构建新型产业生态。集中发力机器学习、模式识别、语义理解、自动驾驶等重点行业,

到2020年,面向云端训练的开源开发平台支持大规模分布式集群、多种硬件平台、多种算法,面向终端执行的开源开发平台具备轻量化、模块化和可靠性等特征。


三、5G、网络安全……四大配套设置保驾护航

除了核心产品、核心技术外,想要人工智能行业健康发展,与该技术相配套的相关设施自然必不可少,《行动规划》从行业资源库、产业评测标准体系、以5G为首的网络建设、以及网络安全这四大角度进行了计划

四、鼓励政府支持、产学研协同合作

最后部分则是《行动规划》提出的,政府、产业方面为了保障2020年目标达成而制订的保障措施:

鼓励建立健全政府、企业、行业组织和产业联盟、智库等的协同推进机制,鼓励地方政府加大投入、发挥自身资源优势,培育一批人工智能领军企业、建设人工智能产业集聚区。

另一方面,加快建设智能网联汽车、智能语音、智能传感器、机器人等制造业创新中心、重点实验室;并鼓励开展创新创业大赛,建设“双创”平台,

与此同时,鼓励引导多方资本参与人工智能产业发展,以多种方式吸引和培养高端人才,支持高等学校加强人工智能相关学科专业建设,推进职业学校培养急需的技能型人才。


结语:落地!落地!产业化! 2018拼实干

在7月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中提出了我国人工智能“三步走”战略目标,其中第一步表示,到2020年,我国人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步,人工智能核心产业规模超过1500亿元,带动相关产业规模超过1万亿元。


随着目前人工智能竞争进入白热化阶段,市场上大大小小的各类人工智能公司已经从一开始的拼技术、拼履历、拼大牛,陆续进入到拼行业、拼落地的实干阶段了。这种趋势在《行动规划》中则更为明显,通篇都在强调人工智能技术的落地与产业化,可见在未来三年内,人工智能技术将进一步无孔不入地渗透到行业的方方面面,为我们的生活带来极大冲击变革。


文章来源: eMedia Asia Ltd.


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