剑桥2019人工智能行业报告出炉 单独一章介绍中国AI

从AlphaGo战胜人类围棋选手开始，人工智能逐步走入大众视野。剑桥大学此次发布的报告显示，从游戏、视觉识别、语言处理到医学，人工智能已取得了大幅进步和突破。

这背后是风险资本的大幅投入。据统计，人工智能相关的全球风险投资以每年270亿美元的速度增长。在17财年和18财年，投资资本增加了近80%。

从游戏到医学 人工智能取得大幅进步和突破

增强学习技术已在多个游戏中取得大幅进步，包括《蒙特祖玛的复仇》、 《星际争霸2》、《雷神之锤3》。在《蒙特祖玛的复仇》中，AI应用最新的随机网络蒸馏技术（ RandomNetwork Distillation (RND) ）已经取得了10000分的超高分；在《星际争霸2》中Deepmind以5：0的比分战胜了世界级人类选手。Open AI的dota2选手现在已经进行了超过7000场与人类对决的游戏，并取得了99.4%的胜率。 相比于去年的版本，OpenAI 有了超过八倍的训练量，Dota项目已经相当于人类打了45000年的游戏。接下来，增强学习将有以下几个趋势：一是使机器人以玩耍的形式来学习，就像人类孩童时期获得复杂技能和行为时的方式一样；二是好奇心驱动的探索；三是面向在线计划学习动态模型；四是研究成果逐步实用化。

机器学习技术在生命科学也取得了重大突破：AlphaFold预测出了折叠蛋白的三维结构。

在自然语言处理方面，今年出现了一个里程碑般的模型：预先训练的语言模型。

在医学方面，深度学习技术已经可以诊断眼部疾病、心电图法检测和分类心律失常。最轰动的是，神经网络已经可以从脑电波中解码你的想法。神经网络可以恢复残障人士的肢体控制。

机器现在可以学习如何合成化学分子，利用神经网络与蒙特卡罗树搜索相结合，通过对1240万个反应的训练来解决反合成问题。

GAN的技术水平在不断发展，从颗粒到GANgsta，较大的模型和大批量训练进一步提高了使用GAN生成的图像的质量。AI现在已经可以从一张图片中识别出一个物体的三维轮廓。

风险投资逐年增长 中国论文影响力上升

据报告统计，人工智能相关的全球风险投资以每年270亿美元的速度增长。在17财年和18财年，投资资本增加了近80%，其中北美市场份额最高，达到55%。

美国工厂正在安装创纪录数量的机器人。去年美国工厂增加了35880台机器人，比2017年增加了7%。

从2012年到2017年，人工智能专利的增长速度超过了人工智能科学出版物(28%对6%)。随着机器学习发现更多的商业应用，科学论文与专利的比例大幅下降。

计算机视觉是最受欢迎的专利领域。在计算机视觉中，最受欢迎的领域是生物统计学(与生物数据相关的应用)。

人工智能硬件:高通的骁龙处理器通过为浮点和量化神经网络展示非常强大的性能和硬件加速赢得了胜利。基准测试任务包括分类、人脸识别、去模糊、超分辨率、分割和增强。

在论文发表方面，谷歌继续保持领先地位，在AI顶级会议 NeurIPS 上的论文最多。科技巨头的高级AI工程师的薪酬接近100万美元。另一方面，每小时1.47美元的数据标签工作也有了巨大的增长。

欧洲发表的人工智能论文最多，但只有中国的平均引文率在增长。欧洲的产量似乎超过了其所占比重。分析不同地区论文的平均被引率表明，只有来自中国的论文引用率在增长。美国作者发表的论文被引用的次数比全球平均水平高出83%。

工业自动化初现 中国机器人安装数量增长500%

中国的工业自动化和工作岗位的转移正在增加，在过去的三年里，一些中国的工业企业已经使其40%的劳动力自动化。这可能部分是因为自2012年以来，中国每年的机器人安装数量增长了500%(欧洲为112%)。然而，目前还不清楚这些安装的机器人上多大程度上运行人工智能软件，或者在多大程度上促进了它们的增长。

在中国，机器人正在推动自动化仓储。京东上海配送中心每天使用自动化仓库机器人组织、挑选和运送20万份订单。这个设施由四名工人照管。京东的仓库数量和表面积同比增长45%。

中国企业拥有的专利最多，但只有23%是“发明专利”。发明专利的审批过程充满挑战，一旦获得批准，将获得20年的保护。实用新型和外观设计专利都有10年的使用寿命，不需要经过严格的审查，可以在不到1年内授予。这种双重专利制度使中国在专利方面领先于其他国家。

中国最近发表了许多有影响力的机器学习学术研究成果。中国发表的ML研究论文数量已经超过了美国。艾伦研究所(Allen Institute)最近的一项分析显示，中国在质量方面的差距也在迅速缩小。

预测来年六大事件：自动驾驶仍处研发阶段

对于AI领域未来12个月的发展，剑桥预测了六件大事。

一是，目前有一波新的初创企业正在应用NLP研究最近取得的突破。在接下来的12个月里，他们将筹集超过1亿美元的资金。

二是，自动驾驶技术在很大程度上仍处于研发阶段。2019年，没有哪家自动驾驶汽车公司的行驶里程超过1500万英里，仅相当于加州1000名司机一年的行驶里程。 三是，许多公司将采用保护隐私的ML技术，以加强其数据安全和用户隐私政策。

四是，高等教育机构设立专门的人工智能本科学位，以填补人才空缺。

五是，谷歌在量子计算硬件方面取得重大突破，使得至少5家试图进行量子机器学习的初创企业的成立。

六是，随着人工智能系统变得越来越强大，对人工智能的治理成为一个更大的主题，至少有一家大型人工智能公司将对它们的治理模型做出了实质性的改变。