深度學習的基本原理 中國人工智能技術及應用研究

• 2021年11月3日 HuangJiang來源：新浪 586 33
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深度學習本質上是一種新興的機器學習算法，其基本模型框架是基于ANN的，如含有多隱層的感知器。從2015年開始，深度學習技術專利申請量開始呈現(xiàn)指數(shù)式增長，2020年，深度學習領域申請專利共計44613件，是目前年度申請量的峰值，說明我國創(chuàng)新主體對該領域的重視程度不斷提

深度學習的基本原理

深度學習本質上是一種新興的機器學習算法，其基本模型框架是基于ANN的，如含有多隱層的感知器。其可以通過對數(shù)據的底層特征進行學習從而得到更加抽象的隱藏特征，從而特到數(shù)據的分布式規(guī)律，進而預測或分類數(shù)據。

深度學習是一種學習數(shù)據表征的算法，它可以從無規(guī)律、抽象的觀測值即輸入值中學習到數(shù)據的隱藏特征，比如CNN算法通過輸入的圖片像素點RGB值可以學習到圖片的內部特征，例如圖片中的實體、數(shù)字等。深度學習的好處是其用高效的特征提取算法替代了原始的手工獲取特征的手段。

中國深度學習技術專利申請趨勢分析

從2015年開始，深度學習技術專利申請量開始呈現(xiàn)指數(shù)式增長，2020年，深度學習領域申請專利共計44613件，是目前年度申請量的峰值，說明我國創(chuàng)新主體對該領域的重視程度不斷提高，深度學習技術的專利布局正處于活躍時期。

從深度學習相關專利的申請量和授權量排名上看，我國TOP10創(chuàng)新主體中，企業(yè)與高等院校平分秋色，其中，百度公司以3619件的申請量和647件的授權量成為深度學習領域專利申請量和授權量的雙料冠軍。科研院所中，浙江大學、清華大學和電子科技大學等排名靠前。

上述創(chuàng)新主體在深度學習領域建立了長期的技術研發(fā)策略和專利布局戰(zhàn)略，形成了一定的先發(fā)優(yōu)勢。

人工智能技術及其發(fā)展趨勢

算力已經成為人工智能繼續(xù)發(fā)展的重中之重;另一方面從芯片到算力的轉化依然存在巨大鴻溝，多元算力價值并未得到充分釋放。如何快速完成多元芯片到計算系統(tǒng)的創(chuàng)新，已經成為推動人工智能產業(yè)發(fā)展的關鍵環(huán)節(jié)。

巨量化也表現(xiàn)在模型應用規(guī)模大?；ヂ?lián)網頭部公司的AI開放平臺已經吸引了超百萬的AI開發(fā)者，這些AI開放平臺每天承載著數(shù)萬億次的調用量，數(shù)百萬小時的語音識別，超過百億張圖像識別，超過萬億句自然語言理解等等。如此巨量的調用對算力中心的應用支撐能力帶來了極大的挑戰(zhàn)。

多元化、巨量化、生態(tài)化給整個計算產業(yè)帶來的挑戰(zhàn)是空前的。從調研情況來看，2021年中國人工智能市場支出預計超過500億元人民幣，企業(yè)在這一領域的硬件支出遠超過軟件和服務的支出。

人工智能的使用可降低制造商20%的加工成本，而這一減少最高有70%源自于更高的勞動生產率。

人工智能可以幫助企業(yè)提高智能化運營水平，實現(xiàn)降本增效:其次，人工智能、5G、工業(yè)互聯(lián)網等技術融合應用，推動制造業(yè)生產及服務模式、決策模式、商業(yè)模式發(fā)生變化;最后，人工智能帶動制造業(yè)價值鏈重構，有利于中國搶占全球制造業(yè)產業(yè)鏈上的價值高地。

全球人工智能及相關場景在制造業(yè)應用的市場規(guī)模在2016年約為1.2千億美元，到2025年有望超過7.2千億美元，復合年均增長率預計超過25%。

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  2021-2025年中國深度學習發(fā)展及趨勢專項研究報告

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