人工智能 | 深度學(xué)習(xí) |GPT-4

文心一言 | 機器學(xué)習(xí) | ChatGPT

近日，隨著ChatGPT-4和百度的文心一言的出臺，人工智能技術(shù)得到迅猛發(fā)展。人工智能（AI）是一種模擬人類智能的技術(shù)，它可以通過學(xué)習(xí)和自我改進來執(zhí)行各種任務(wù)。ChatGPT是一種基于AI的聊天機器人，它可以與人類進行自然語言交互，回答問題和提供信息。

人工智能是通過模擬人類大腦的方式來工作的。它使用算法和數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)和自我改進，以便更好地執(zhí)行任務(wù)。人工智能可以分為弱人工智能和強人工智能。弱人工智能是指只能執(zhí)行特定任務(wù)的AI，例如語音識別或圖像識別。強人工智能是指可以像人類一樣思考和決策的AI。

2023年政府工作報告指出“過去五年極不尋常、極不平凡，我們經(jīng)受了世界變局加快演變、新冠疫情沖擊、國內(nèi)經(jīng)濟下行等多重考驗，經(jīng)濟社會發(fā)展取得舉世矚目的重大成就。”聚焦到科技領(lǐng)域，“全社會研發(fā)經(jīng)費投入強度從2.1%提高到2.5%以上，科技進步貢獻率提高到60%以上?？萍紕?chuàng)新成果豐碩，人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新成果也不斷涌現(xiàn)?！?/p>

縱覽人工智能產(chǎn)業(yè)近年發(fā)展，雖然一定程度上突破了深度學(xué)習(xí)等各類算法革新、技術(shù)產(chǎn)品化落地、應(yīng)用場景打磨、市場教育等難點；但如今也仍需致力解決可信、業(yè)務(wù)持續(xù)、盈利、部署的投資回報率等商業(yè)化卡點。

聚焦于2022年，這一歷史上極為重要一年中我國AI產(chǎn)業(yè)參與者的特征表現(xiàn)、探討AI產(chǎn)業(yè)在我國經(jīng)濟發(fā)展中的價值與地位、洞察各技術(shù)賽道參與者的發(fā)展路徑與產(chǎn)業(yè)進階突破點。

人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境演變

一、人工智能參與社會建設(shè)的千行百業(yè)——價值性、通用性、效率化為產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略方向

人工智能已成為推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主流趨勢，其產(chǎn)品形態(tài)和應(yīng)用邊界不斷拓寬，包括軟件服務(wù)、云服務(wù)、硬件基礎(chǔ)設(shè)施等形式，應(yīng)用場景涵蓋消費、制造業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)、金融、元宇宙和數(shù)字孿生等領(lǐng)域。據(jù)艾瑞預(yù)測，到2022年，我國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達到1958億元，同時，人工智能產(chǎn)學(xué)研界在通用大模型、行業(yè)大模型等方向上取得了一定突破，促進技術(shù)通用性和效率化生產(chǎn)。AI技術(shù)的商業(yè)價值塑造、通用性提升和效率化應(yīng)用是其助力產(chǎn)業(yè)發(fā)展、社會進步和自身造血的關(guān)鍵。

二、企業(yè)積極部署AI戰(zhàn)略以實現(xiàn)業(yè)務(wù)增長——對AI應(yīng)用的比率及數(shù)量持續(xù)走高； AI提升營收能力進步

縱觀近五年來的AI技術(shù)商業(yè)落地發(fā)展脈絡(luò)，產(chǎn)品及服務(wù)提供商圍繞技術(shù)深耕、場景創(chuàng)新、商業(yè)價值創(chuàng)造、精細化服務(wù)不斷努力；需求側(cè)企業(yè)也在從單點試驗、數(shù)據(jù)積累到戰(zhàn)略改革的發(fā)展路線上，與AI技術(shù)逐漸深度綁定。AI成為企業(yè)數(shù)字化、智能化改革的重要抓手，也是各行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)打造營收護城河的重要方向。

麥肯錫2022年對企業(yè)應(yīng)用AI技術(shù)的調(diào)研表明：相較于2017年的20%，2022年企業(yè)至少在一個業(yè)務(wù)領(lǐng)域采用AI技術(shù)的比率增加了一倍多，達到50%；應(yīng)用的AI產(chǎn)品數(shù)量也從2018年的平均1.9個增加到2022年的3.8個。除了應(yīng)用數(shù)量上的提升，AI產(chǎn)生的商業(yè)價值也不斷增長，企業(yè)部署AI的動力顯著。

埃森哲商業(yè)研究院針對中國250家領(lǐng)先企業(yè)的調(diào)研顯示，2018-2021年，企業(yè)營收中“由AI推動的份額”平均增加了一倍，預(yù)計到2024年將進一步增加至36%。落地AI應(yīng)用對企業(yè)業(yè)務(wù)運營的商業(yè)價值與戰(zhàn)略意義越來越明確。

三、城市算腦建設(shè)推動區(qū)域發(fā)展與產(chǎn)業(yè)升級——各地加速布局區(qū)域智算中心，夯實AI算力基礎(chǔ)設(shè)施

基于對支撐AI應(yīng)用及研發(fā)的智能算力需求擴大、以及全國算力樞紐一體化和“東數(shù)西算”的工程建設(shè)方向。近兩年來，各地對人工智能計算/超算中心（智算中心）的關(guān)注度和投資增多。智算中心是指基于最新AI理論，采用領(lǐng)先的AI計算架構(gòu)，提供AI應(yīng)用所需算力服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)和算法服務(wù)的公共算力新型基礎(chǔ)設(shè)施。目前，我國有超過30個城市建設(shè)或提出建設(shè)智算中心，其中已有近10個城市的智算中心投入運營，為當(dāng)?shù)馗餍袠I(yè)領(lǐng)域提供算力支撐。智算中心建設(shè)對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級有明顯推動作用，同時可提高城市治理智能化水平和城市競爭力。從政府投資角度看，智算中心產(chǎn)業(yè)發(fā)展尚處于初期階段，建設(shè)、運營、應(yīng)用推廣與生態(tài)建設(shè)、節(jié)能環(huán)保要求等投入較大，需結(jié)合地方財政能力合理評估，根據(jù)實際需求適度超前部署機柜。

四、政策引導(dǎo)解決AI重大應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)化問題——著力打造人工智能重大場景，形成可復(fù)制推廣的標(biāo)桿應(yīng)用

盡管我國在數(shù)據(jù)、算力、算法及模型的基礎(chǔ)層資源與研究積累日益豐富，為開展下游人工智能場景創(chuàng)新應(yīng)用打下了堅實基礎(chǔ)，但在應(yīng)用場景上仍存在“對場景創(chuàng)新認識不到位，重大場景系統(tǒng)設(shè)計不足，場景機會開放程度不夠，場景創(chuàng)新生態(tài)不完善”等問題。為此，2022年，我國陸續(xù)出臺一系列指導(dǎo)意見及通知，持續(xù)加強對人工智能場景創(chuàng)新工作的統(tǒng)籌指導(dǎo)，規(guī)范與加強人工智能應(yīng)用建設(shè)，實現(xiàn)AI與實體產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟的深度融合。其中，政策引導(dǎo)是解決AI重大應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)化問題的重要手段之一。著力打造人工智能重大場景，形成可復(fù)制推廣的標(biāo)桿應(yīng)用，是政策引導(dǎo)的重要方向之一。通過政策引導(dǎo)，加強對人工智能場景創(chuàng)新工作的統(tǒng)籌指導(dǎo)，規(guī)范與加強人工智能應(yīng)用建設(shè)，將有助于實現(xiàn)AI與實體產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟的深度融合。

五、科技倫理治理持續(xù)引導(dǎo)AI “向善”——全球AI倫理治理邁入法治時代，我國積極倡導(dǎo)框架規(guī)范

隨著人工智能與社會產(chǎn)業(yè)的融合應(yīng)用，其帶來的安全、法律和倫理方面的風(fēng)險不容忽視。2022年，科技倫理治理的約束力和影響力持續(xù)提升。從全球范圍來看，主要發(fā)達國家和地區(qū)的人工智能倫理治理從政策建議正式進入法律范疇，相關(guān)立法逐步完善，國際組織也在凝聚共識的基礎(chǔ)上，啟動大規(guī)模深入研討。而在中國，在吸取發(fā)達國家治理經(jīng)驗和思路的基礎(chǔ)上，2022年首次將人工智能倫理治理上升到國家政策層面，提出科技倫理治理的原則和行動方案，具體治理舉措將會不斷細化和完善。同時，我國也在科技倫理問題上通過國際組織積極表態(tài)，增強國際影響力和話語權(quán)，防止在科技倫理問題上陷入被動。

六、人工智能產(chǎn)業(yè)投資熱度仍在——融資向中后期過渡，視覺賽道上市浪潮涌動

人工智能產(chǎn)業(yè)一直是投資市場的熱門領(lǐng)域，而最近的數(shù)據(jù)顯示，這一趨勢仍在持續(xù)。統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，Pre-A~A+輪人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)投輪次數(shù)量最多，但整體而言，Pre-B~B輪+及以后輪次的人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)投數(shù)量逐漸成長，資本流向穩(wěn)定發(fā)展企業(yè)，融資逐漸向中后期過渡。此外，視覺賽道上市浪潮也在涌動，商湯科技、格靈深瞳、云從科技、創(chuàng)新奇智等企業(yè)都已實現(xiàn)上市目標(biāo)。雖然2022年我國人工智能產(chǎn)業(yè)資本市場投資金額整體縮水，但投資標(biāo)的更加豐富，孵化出AIGC、元宇宙、虛擬數(shù)字人等新投資賽道，認知與決策智能類企業(yè)也吸引更多關(guān)注，智能機器人、自動駕駛兩類無人系統(tǒng)是融資的熱門賽道。

七、區(qū)域與獨角獸企業(yè)融資分布特點——北上廣與江浙地帶融資密度高；獨角獸企業(yè)聚集于自動駕駛、醫(yī)療、工業(yè)、芯片賽道

從區(qū)域分布看，統(tǒng)計時間內(nèi)融資事件集中分布于北上廣、江浙地帶。北京的融資事件密度最高，融資事件數(shù)量占全國的31.1%。除北上廣、江浙地帶以外區(qū)域融資密度較低且分散，相應(yīng)融資事件數(shù)量占全國不超過10%。這可能是因為北上廣、江浙地帶人工智能人才密集、具備產(chǎn)業(yè)園區(qū)進行產(chǎn)學(xué)研成果轉(zhuǎn)化、風(fēng)投機構(gòu)密布等因素，為孵化創(chuàng)投項目提供了有利條件。

從獨角獸企業(yè)融資情況看，統(tǒng)計時間內(nèi)獨角獸企業(yè)占比6.7%，但對應(yīng)的融資金額比例高達32.3%。獨角獸融資事件集中分布于自動駕駛、醫(yī)療、工業(yè)、芯片行業(yè)賽道，分別孵化出L3及以上智能駕駛解決方案、AIDD藥物研發(fā)服務(wù)、工業(yè)機器人、云端大規(guī)模訓(xùn)練或端側(cè)推理芯片等產(chǎn)品或服務(wù)。隨著市場資金向獨角獸企業(yè)持續(xù)流入，AI產(chǎn)業(yè)未來或?qū)⒅鸩匠霈F(xiàn)一批明星上市企業(yè)。

八、人工智能產(chǎn)業(yè)市場規(guī)?！?022年市場平穩(wěn)向好，市場規(guī)模近2000億元

根據(jù)艾瑞的定義，我國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模涵蓋AI應(yīng)用軟件、硬件及服務(wù)，主要包括AI芯片、智能機器人（商用）、AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)、面向AI的數(shù)據(jù)治理、計算機視覺、智能語音與人機交互、機器學(xué)習(xí)、知識圖譜和自然語言處理等核心產(chǎn)業(yè)。預(yù)計到2022年，中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達到1958億元，年增長率為7.8%，整體平穩(wěn)向好。2022年的業(yè)務(wù)增長主要依靠智算中心建設(shè)以及大模型訓(xùn)練等應(yīng)用需求拉動的AI芯片市場、無接觸服務(wù)需求拉動的智能機器人及對話式AI市場，除此之外的增長動力將在第三章詳細闡述。目前，中國大型企業(yè)基本都已在持續(xù)規(guī)劃投入實施人工智能項目，未來隨著中小型企業(yè)的普遍嘗試和大型企業(yè)的穩(wěn)健部署，在AI成為數(shù)字經(jīng)濟時代核心生產(chǎn)力的背景下，AI芯片、自動駕駛及車聯(lián)網(wǎng)視覺解決方案、智能機器人、智能制造、決策智能應(yīng)用等細分領(lǐng)域增長強勁。預(yù)計到2027年，人工智能產(chǎn)業(yè)整體規(guī)?？蛇_6122億元，2022-2027年的相關(guān)CAGR為25.6%。

人工智能的底層基礎(chǔ)

一、AI芯片

1、AI芯片針對機器學(xué)習(xí)算法設(shè)計開發(fā)，廣泛應(yīng)用于云、邊、端各類場景

AI芯片(AI Chip)是一種專門用于處理人工智能相關(guān)的計算任務(wù)的芯片。它的架構(gòu)是專門為人工智能算法和應(yīng)用進行優(yōu)化的，能夠高效地處理大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。AI芯片能夠高效地支持視覺、語音、自然語言處理等智能處理任務(wù)。目前，AI芯片主要分為GPU、FPGA、TPU、IPU、DPU、NPU等類型。AI芯片廣泛應(yīng)用于云端、邊緣端、終端等各種場景。云端AI芯片具有高性能特征，終端AI芯片具有低功耗和高能效特性，而邊緣端AI芯片的性能介于云端和終端之間。

2、AI芯片性能指標(biāo)評價評價AI芯片性能需重點關(guān)注TOPS/W、時延、功耗等相關(guān)指標(biāo)

目前，評價AI芯片性能的指標(biāo)主要包括TOPS、TOPS/W、時延、成本、功耗、可擴展性、精度、適用性、吞吐量和熱管理等。其中，TOPS/W是用于度量在1W功耗的情況下，芯片能進行多少萬億次操作的關(guān)鍵指標(biāo)。近年來，MIT、Nvidia等研發(fā)人員開發(fā)了專門的芯片軟件評價工具，如Accelergy（評估芯片架構(gòu)級能耗）和Timeloop（評估芯片運算執(zhí)行情況），對于AI芯片的性能做出了系統(tǒng)、全面評價。此外，MLPerf是由來自學(xué)術(shù)界、研究實驗室和相關(guān)行業(yè)的AI領(lǐng)導(dǎo)者組成的聯(lián)盟，旨在“構(gòu)建公平和有用的基準(zhǔn)測試”，可用于衡量深度學(xué)習(xí)軟件框架、AI芯片和云平臺性能。

3、AI芯片：云端場景數(shù)據(jù)中心

1）GPU具備矩陣和大規(guī)模并行計算優(yōu)勢，適合數(shù)據(jù)中心場景

CPU是一種通用處理器，它由控制單元（負責(zé)指令讀取和指令譯碼）、存儲單元（包括CPU片內(nèi)緩存和寄存器）以及運算單元（ALU約占20%CPU空間）三個主要模塊組成。然而，由于成本、功耗、技術(shù)難度和算力瓶頸等問題的限制，目前還沒有出現(xiàn)適用于AI高算力要求的主流CPU產(chǎn)品。

相比之下，GPU是一種由大量核心組成的大規(guī)模并行計算架構(gòu)，它具有較多的運算單元（ALU）和較少的緩存（cache），是專門為同時處理多重任務(wù)而設(shè)計的芯片。GPU擁有良好的矩陣計算能力和并行計算優(yōu)勢，能夠滿足深度學(xué)習(xí)等AI算法的處理需求，因此成為主流云端AI芯片。

2）張量計算單元是GPU進行深度學(xué)習(xí)運算的核心組成部分

英偉達A100芯片是一種并發(fā)多核處理器，由多個SM單元(Streaming Multiprocessors，流式多處理器)構(gòu)成。不同的SM單元共享L2 Cache存儲資源，以便進行數(shù)據(jù)訪問。該芯片采用安培架構(gòu)，擁有128個SM核，其中SM結(jié)構(gòu)是芯片架構(gòu)升級的核心。此外，英偉達GPU架構(gòu)中還設(shè)置了Tensor Core，這是專為深度學(xué)習(xí)矩陣運算設(shè)計的張量計算單元，也是英偉達GPU系列深度學(xué)習(xí)運算加速的核心。Tensor Core主要處理大型矩陣運算，執(zhí)行一種專門的矩陣數(shù)學(xué)運算，適用于深度學(xué)習(xí)和某些類型的高性能計算。其功能是執(zhí)行融合乘法和加法的運算，其中兩個4*4 FP16矩陣相乘，然后將結(jié)果添加到4*4 FP32或FP64矩陣中，最終輸出新的4*4 FP32或FP64矩陣。

4、邊緣端場景—AIoT。邊緣端集成AI芯片可以實現(xiàn)本地化數(shù)據(jù)的實時處理

AIoT是一種融合了人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的新型智能化系統(tǒng)，它可以實現(xiàn)萬物智聯(lián)，涉及到安防、移動互聯(lián)網(wǎng)等多種場景。在智慧安防方面，由于終端攝像頭每天產(chǎn)生大量的視頻數(shù)據(jù)，若全部回傳到云數(shù)據(jù)中心將會對網(wǎng)絡(luò)帶寬和數(shù)據(jù)中心資源造成極大占用。為了解決這個問題，可以在終端加裝AI芯片，實現(xiàn)數(shù)據(jù)本地化實時處理，即僅將經(jīng)過結(jié)構(gòu)化處理、關(guān)鍵信息提取后帶有關(guān)鍵信息的數(shù)據(jù)回傳云端，從而大大降低網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬壓力。目前，主流解決方案是在前端攝像頭設(shè)備內(nèi)集成AI芯片，在邊緣端采用智能服務(wù)器級產(chǎn)品，后端在邊緣服務(wù)器中集成智能推理芯片。為了推動這項技術(shù)的發(fā)展，國內(nèi)外企業(yè)正在加大對邊緣端AI視覺處理芯片的研發(fā)和投入，相關(guān)芯片產(chǎn)品如英偉達Jetson AGX Xavier、地平線旭日3、華為海思Hi3559A V100等。

5、終端場景—智能駕駛。隨著智能駕駛等級的提高，技術(shù)不斷迭代促使車用AI芯片性能逐步增強

SAE（國際自動機工程師學(xué)會）將自動駕駛分為六個級別，從L0（非自動化）到L5（完全自動化）。每一級別需要強大的算力進行實時分析、處理大量數(shù)據(jù)和執(zhí)行復(fù)雜的邏輯運算，對計算能力有著極高的要求。L1（駕駛員輔助）和L2（部分自動化）需要的計算能力相對較低，而L3（有條件自動化）需要約250TOPS的計算能力，L4（高度自動化）需要超過500TOPS，L5（全場景自動駕駛）需要超過1,000TOPS。隨著芯片設(shè)計和制造工藝的提高，車用AI芯片正朝著高算力、低功耗的方向發(fā)展。

6、終端場景—智能駕駛。預(yù)計到2025年，全球車用AI芯片市場規(guī)模將突破17億美元

隨著汽車控制方式逐漸由機械式轉(zhuǎn)向電子式，每輛汽車對車用AI芯片需求提升，帶動車用AI芯片長期發(fā)展。據(jù)市場研究機構(gòu)Yole預(yù)測，到2025年，全球車用AI芯片產(chǎn)量將達到67.19億顆，市場規(guī)模將達到17.76億美元，年復(fù)合增速分別達到99.28%和59.27%。此外，車用AI芯片逐漸往高能效方向發(fā)展。例如，英特爾計劃于2022年推出EyeQ Ultra自動駕駛汽車芯片，該芯片基于經(jīng)過驗證的Mobileye EyeQ架構(gòu)而打造，含有8個PMA、16個VMP、24個MPC、2個CNN Accelerator視覺處理單元（VPU），通過優(yōu)化算力和效能以達到176TOPS，可滿足L4自動駕駛場景。該產(chǎn)品將于2023年底供貨，預(yù)計在2025年全面實現(xiàn)車規(guī)級量產(chǎn)。

7、終端場景—消費電子。2026年全球消費電子AI芯片市場規(guī)模將突破55億美元

AI芯片在圖像識別、語音識別和快速建立用戶畫像等方面具有重要作用。根 據(jù)Yole預(yù)測，2026年全球消費電子AI芯片市場規(guī)模將達到55.8億美元，其中筆記本電腦、平板電腦和智能手機AI芯片滲透率將分別達到100%、100%和91%， 未來全球消費電子AI芯片市場規(guī)模和滲透率呈現(xiàn)逐步增長態(tài)勢。

二、深度學(xué)習(xí)開源框架

深度學(xué)習(xí)開源框架是一種標(biāo)準(zhǔn)接口、特性庫和工具包，用于設(shè)計、訓(xùn)練和驗證AI算法模型。它們集成了數(shù)據(jù)調(diào)用、算法封裝和計算資源的使用，是AI開發(fā)的重要工具。目前，國際上廣泛使用的深度學(xué)習(xí)開源框架包括Google TensorFlow、Facebook PyTorch、Amazon MXNet和微軟CNTK等。在中國，也有一些深度學(xué)習(xí)開源框架，如百度PaddlePaddle、華為MindSpore等。這些框架已經(jīng)初步應(yīng)用于工業(yè)、服務(wù)業(yè)等場景，服務(wù)200余萬開發(fā)者。

三、數(shù)據(jù)服務(wù)以AI訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)為目的，涉及數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注與質(zhì)檢等環(huán)節(jié)

人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)是指提供數(shù)據(jù)庫設(shè)計、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)注和數(shù)據(jù)質(zhì)檢等服務(wù)，以滿足客戶的需求。這個服務(wù)流程是圍繞客戶需求展開的，最終產(chǎn)出的產(chǎn)品是數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)資源定制服務(wù)，為AI模型訓(xùn)練提供可靠、可用的數(shù)據(jù)。隨著短視頻、直播、社交電商等應(yīng)用的快速興起，全球數(shù)據(jù)量也在快速增長。根據(jù)IDC的預(yù)測，全球數(shù)據(jù)量將從2015年的9ZB增加到2025年的175ZB，這為人工智能技術(shù)的持續(xù)迭代提供了重要的底層基礎(chǔ)。

四、云計算服務(wù)顯著降低人工智能算法開發(fā)成本，縮短產(chǎn)品開發(fā)周期

由于人工智能的開發(fā)和應(yīng)用對于算力和數(shù)據(jù)有較大需求，云計算服務(wù)可以為開發(fā)者提供智能服務(wù)器集群等強大算力設(shè)施的租用。同時，云計算服務(wù)還可以直接提供已經(jīng)訓(xùn)練好的人工智能功能模塊等產(chǎn)品，通過多元化的服務(wù)模式，降低開發(fā)者的開發(fā)成本和產(chǎn)品開發(fā)周期，為客戶提供AI賦能。

例如，亞馬遜SageMaker可以提供圖片/圖像分析、語音處理、自然語言理解等相關(guān)服務(wù)。使用者無需了解參數(shù)和算法即可實現(xiàn)功能的應(yīng)用。隨著底層技術(shù)的發(fā)展，IBM推出深度學(xué)習(xí)即服務(wù)（DLaaS），借助此項服務(wù)用戶可以使用主流框架來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如TensorFlow、PyTorch及Caffe。用戶無需購買和維護成本高昂的硬件，每一個云計算處理單元都遵循簡單易用的原則而設(shè)置，無需用戶對基礎(chǔ)設(shè)施進行管理。用戶可以根據(jù)支持的深度學(xué)習(xí)框架、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、訓(xùn)練數(shù)據(jù)、成本約束等條件進行挑選，然后DLaaS服務(wù)會幫助完成其余的事情，提供交互式、可迭代的訓(xùn)練體驗。

人工智能的核心技術(shù)

機器學(xué)習(xí)作為人工智能技術(shù)的核心，近年來實現(xiàn)了明顯的突破。它與計算機視覺、自然語言處理、語音處理和知識圖譜等關(guān)鍵技術(shù)緊密結(jié)合，相關(guān)機器學(xué)習(xí)算法主要應(yīng)用于圖像分類、語音識別、文本分類等相關(guān)場景中。這些應(yīng)用場景的不斷發(fā)展和完善，不僅提升了人工智能技術(shù)的整體應(yīng)用效果，也使得人工智能技術(shù)在金融、醫(yī)療、交通等各領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了廣泛的應(yīng)用。

一、機器學(xué)習(xí)

機器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能的核心方法，專門研究計算機如何模擬/實現(xiàn)生物體的學(xué)習(xí)行為，獲取新的知識技能，利用經(jīng)驗來改善特定算法的性能。根據(jù)學(xué)習(xí)范式的不同，機器學(xué)習(xí)可劃分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)三類。有監(jiān)督學(xué)習(xí)是指通過給計算機提供標(biāo)注數(shù)據(jù)，讓計算機學(xué)習(xí)如何將輸入映射到輸出的過程。無監(jiān)督學(xué)習(xí)則是指在沒有標(biāo)注數(shù)據(jù)的情況下，讓計算機自行學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征和結(jié)構(gòu)。強化學(xué)習(xí)則是通過讓計算機在與環(huán)境的交互中不斷試錯，從而學(xué)習(xí)如何最大化獎勵的過程。深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)算法的一種，具有多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其在圖像識別、語音處理等領(lǐng)域取得了劃時代的成果。

1、有監(jiān)督學(xué)習(xí)：從有標(biāo)注訓(xùn)練數(shù)據(jù)中推導(dǎo)出預(yù)測函數(shù)

有監(jiān)督學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)任務(wù)的一種類型，其目的是從給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)出一個函數(shù)（模型參數(shù)），以便在新的數(shù)據(jù)到來時，能夠根據(jù)該函數(shù)預(yù)測結(jié)果。訓(xùn)練集中包括輸入和輸出，也稱為特征和目標(biāo)，其中目標(biāo)是由人工標(biāo)注的。有監(jiān)督學(xué)習(xí)的過程一般包括確定訓(xùn)練類型、收集訓(xùn)練集、確定特征提取方法、選擇算法、訓(xùn)練算法、評估準(zhǔn)確性六個環(huán)節(jié)。通過已有的訓(xùn)練樣本去訓(xùn)練得到一個最優(yōu)模型，再利用該模型將所有的輸入映射為相應(yīng)的輸出，從而實現(xiàn)分類目的。

1）邏輯回歸

邏輯回歸是一種用于學(xué)習(xí)某事件發(fā)生概率的算法，它可以對某個事件的發(fā)生或不發(fā)生進行二元分類。邏輯回歸使用 Sigmoid 函數(shù)來輸出結(jié)果，其輸出結(jié)果的范圍在 [0,1] 之間。邏輯回歸的主要目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)特征與特定結(jié)果可能性之間的聯(lián)系。例如，我們可以使用邏輯回歸來根據(jù)學(xué)習(xí)時長來預(yù)測學(xué)生是否通過考試，其中響應(yīng)變量為“通過”和“未通過”考試。

2）支持向量機：以間隔最大化為基準(zhǔn)學(xué)習(xí)遠離數(shù)據(jù)的決策邊界

支持向量機（Support Vector Machine，SVM）是一種基于間隔最大化的決策邊界算法。其主要目的是學(xué)習(xí)一個盡可能遠離數(shù)據(jù)的決策邊界，以確保分類的準(zhǔn)確性。在SVM中，支持向量是決策邊界的重要數(shù)據(jù)點，其位置對于分類結(jié)果具有重要的影響。

當(dāng)訓(xùn)練樣本線性可分時，SVM采用硬間隔最大化的方法學(xué)習(xí)線性可分支持向量機；當(dāng)訓(xùn)練樣本近似線性可分時，SVM采用軟間隔最大化的方法學(xué)習(xí)線性支持向量機。在解決線性不可分問題時，SVM引入核函數(shù)，將數(shù)據(jù)映射到另一個特征空間，然后進行線性回歸。通過采用核方法的支持向量機，原本線性不可分的數(shù)據(jù)在特征空間內(nèi)變?yōu)榫€性可分，從而實現(xiàn)了分類的準(zhǔn)確性。

3）決策樹：以樹結(jié)構(gòu)形式表達的預(yù)測分析模型

決策樹是一種樹狀結(jié)構(gòu)，用于對數(shù)據(jù)進行劃分。它通過一系列決策（選擇）來劃分?jǐn)?shù)據(jù)，類似于針對一系列問題進行選擇。一棵決策樹通常包含一個根節(jié)點、若干個內(nèi)部節(jié)點和若干個葉節(jié)點。每個內(nèi)部節(jié)點表示一個屬性上的測試，每個分支代表一個測試輸出，每個葉節(jié)點代表一種類別。

決策樹的生成是一個遞歸過程。在決策樹基本算法中，有三種情況會導(dǎo)致遞歸返回：

當(dāng)前節(jié)點包含的樣本全屬于同一類別，無需劃分。

當(dāng)前屬性集為空或是所有樣本在所有屬性上取值相同，無法劃分。

當(dāng)前節(jié)點包含的樣本集合為空，不能劃分。

這些情況都是決策樹生成過程中的終止條件。

4）隨機森林：利用多決策樹模型，提高模型預(yù)測精度

隨機森林是一種分類器，它利用多棵決策樹對樣本進行訓(xùn)練和預(yù)測。在隨機森林算法中，每個決策樹的輸出被收集起來，通過多數(shù)表決的方式得到最終的分類結(jié)果。這種方法類似于找人商量事情，不只聽一個人的意見，而是在聽取多人意見后綜合判斷。隨機森林的每棵樹都是通過以下步驟生成的：

從訓(xùn)練集中隨機且有放回地抽取N個訓(xùn)練樣本，作為該樹的訓(xùn)練集，重復(fù)K次，生成K組訓(xùn)練樣本集；

從M個特征中隨機選取m個特征，其中m<

利用m個特征實現(xiàn)每棵樹最大程度的生長，并且沒有剪枝過程。

這種方法可以有效地避免過擬合問題，并且在處理大型數(shù)據(jù)集時表現(xiàn)良好。

5）樸素貝葉斯是常用于自然語言分類問題的算法

樸素貝葉斯是一種基于概率進行預(yù)測的算法，主要用于分類問題。在實踐中，它被廣泛應(yīng)用于文本分類和垃圾郵件判定等自然語言處理領(lǐng)域。具體來說，該算法通過計算數(shù)據(jù)為某個標(biāo)簽的概率，將其分類為概率值最大的標(biāo)簽。例如，假設(shè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)類別為電影（包括那部讓人感動的電影名作重映、華麗的動作電影首映和復(fù)映的名作感動了世界），訓(xùn)練數(shù)據(jù)類別為宇宙（包括沙塵暴籠罩著火星、火星探測終于重新開始和VR中看到的火星沙塵暴讓人感動），而驗證數(shù)據(jù)為“復(fù)映的動作電影名作讓人感動”。在這種情況下，樸素貝葉斯算法將通過計算“復(fù)映的動作電影名作讓人感動”屬于電影或宇宙的概率，來判斷該數(shù)據(jù)屬于哪個類別。以下為樸素貝葉斯算法過程：

2、無監(jiān)督學(xué)習(xí)：對無標(biāo)簽樣本進行學(xué)習(xí)揭示數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律

無監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種機器學(xué)習(xí)方法，其主要目的是在沒有標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況下生成模型。這種方法通常用于缺乏足夠的先驗知識難以進行人工標(biāo)注類別或進行人工類別標(biāo)注成本高的情況下。無監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)是通過對無標(biāo)簽樣本的學(xué)習(xí)來揭示數(shù)據(jù)的內(nèi)在特性及規(guī)律。該方法主要涉及聚類和降維問題。聚類問題包括K-means聚類、概念聚類、模糊聚類等算法，其目標(biāo)是為數(shù)據(jù)點分組，使得不同聚類中的數(shù)據(jù)點不相似，同一聚類中的數(shù)據(jù)點則是相似的。降維問題主要是主成分分析、線性判別分析、多維尺度分析等算法，其中主成分分析將數(shù)據(jù)中存在的空間重映射成一個更加緊湊的空間，此種變換后的維度比原來維度更小。無監(jiān)督學(xué)習(xí)適用于發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)、用戶類別劃分、推薦系統(tǒng)等場景。

1）策略梯度：有效處理高維及連續(xù)動作空間問題

策略梯度（Policy Gradient,PG）是一種基于策略優(yōu)化的強化學(xué)習(xí)算法。在強化學(xué)習(xí)中，機器通過判斷在特定狀態(tài)下采取不同動作所得環(huán)境回報大小來評價采取該動作的優(yōu)劣。PG的核心思想是，當(dāng)一個動作的環(huán)境回報較大時，增加其被選擇的概率；反之，減少該動作被選擇的概率。每個動作選擇概率由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)決定，以參數(shù)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示策略

審核編輯黃宇