利好政策、需求推动及技术突破使人工智能驶上快车道
阅读：43发布时间：2022-2-11
推动人工智能发展三大驱动力
驱动力一：政策驱动。人工智能具有重要的战略意义，正重塑传统产业商业模式及经济结构，各国政府均出
台政策，扶持人工智能发展。2020年10月29日，中国十九届五中全会闭幕，会中发布的“十四五规划”和
“2035远景规划”均提出，中国未来5-15年将以创新为发展理念，重点推动关键核心技术发展，例如人工智
能底层技术及芯片。
通过政策汇总发现，欧盟是开始尝试出台人工智能相关政策的经济体，自2009年起一直有条不紊低地推
进人工智能应用。而美国仅次于欧盟，于2013年开始发布人工智能相关政策。虽然中国关注人工智能赛道的
时间较晚，但是在2018-2020年接连发布数条人工智能利好政策，促使中国人工智能实现弯道超车。因此，在
政策驱动下，人工智能行业将迈入快速、大规模落地应用阶段。
自2016年起，人工智能相关利好政策数量呈高速增长趋势，各国越来越重视人工智能发展.
驱动力二：需求驱动。
自1950年起女性人均生育数逐年下降，生育率下降导致了大多数国家，如韩国和中国，人口老龄化严重，出现劳动力短缺的现象。此外，根据劳动成本指数点统计，各洲之间劳工成本差异较大，一些国家增长过快，新西兰的指数点高达1255。而欧洲虽劳动成本较为平均，且逐年增加。因此，由于劳动力短缺，企业的劳动成本不断攀
升，传统产业降本增效的需求也日益增大。人工智能作为推动产业变革的核心技术之一，能从替代人力及提升效率两个方面助力传统产业实现降本增效的目标。
驱动力三：技术驱动。
自2017年AlphaGo Zero通过自主学习模式击败上一代产品以来，深度学习在多领域应用均获得显著突破。
2018年起，基于深度学习算法，自然语言处理技术和计算机视觉技术迭代迅速，其他人工智能主流应用技术也均获得不同程度的突破。
例如微软研发的机器翻译在通用新闻翻译中达到人类专业水平，全新的AI安全摄像头可以更好地理解人类行为，从而预测盗窃行为。因此，人工智能科技创新企业均发布革新的应用产品，从而提高人工智能商业化落地应用的可能性。
2019年，自然语言处理技术实现巨大飞跃，各企 业发布一系列NLP创新技术，包括多款NLP模型、新型预训练模型库及更严格的NLP测试标准等。
2019年CVPR及ICCV等国际顶会接收的计算 机视觉技术论文数量大幅增加，计算机视觉技术 已逐步走向成熟。
2020年病毒爆发，人工智能是助力 疫情防护的核心技术之一，地诠释了“非接触”概念。例如，加强疫情预测与预警、人员快速筛选排查、提高诊断效率和精确度、加速疫苗研发速度。因此，在疫情催化下，人工智能技术被推向热潮，越来越多的技术产品完成落地应用，推动人工智能行业发展。
