百万级文献分析，十万字深入解读：机器之心发布《全球AI技术发展趋势报告》

来源：机器之心

2017 年，机器之心发布了《机器之心人工智能技术趋势报告》，系统介绍了人工智能领域（AI） 下不同的技术分支，并以定性分析的方法讨论了各分支技术当时所处的发展阶段、瓶颈以及未来发展方向，帮助AI产业从业者提供技术趋势参考，帮助AI技术应用方、初学者理解飞速发展中的 AI 领域内各项技术的概况和层出不穷的新鲜技术内涵。

在2017版报告发布至今的三年里，越来越多的 AI 技术实现了商业落地，但也有不少深度学习方法开始触碰到技术自身的天花板，亟需突破。在三年后的今天，机器之心在这个可能是 AI 技术发展的关键拐点发布《2020-2021 全球AI技术发展趋势报告》。

相比 2017 年版报告，2020-2021版报告在过往的定性分析方法之外增加了数据层面的挖掘、分析和探索，更加侧重对具体技术趋势的挖掘以及量化分析指标的形成。基于开源的论文与专利语料，结合机器之心自有的相关数据库，综合文献报告审阅与问卷访谈等形式，本报告分别从「顶会趋势（NeurIPS） 分析」、「专家问卷分析」以及「专业分析」三个不同角度呈现分析结果，辅助读者了解近年来 AI 领域的热门趋势技术。

本视频含四川话听力训练，普通话母语群众点开前请准备好今日份 9 分钟懵逼时间（说到让解说变得带感，四川话从不让人失望）

你将从报告中获得什么？

人工智能技术发展七大趋势领域概览

一、（人类）自然语言技术

大规模预训练语言模型成为主流

语音识别技术应用普及度最高

问答系统、聊天机器人相关应用放缓

情感分析、文本分类增速不减

跨领域融合越来越多

二、计算机视觉

深度学习成为计算机视觉主流方法，CNN举足轻重

人脸识别应用全面开花

语义分割成为图像分割主流

三维视觉发力，点云计算不可或缺

预训练模型在视觉中的应用

学习范式进一步创新

模型压缩、搜索及优化

CV 跨界：NLP，视觉问答成为新课题

DeepFake 带来图像生成领域的新挑战

三、机器人与自动化技术

自动驾驶泡沫渐褪，专注解决实际问题

机器人与 AI技术进一步结合，人机交互或有新机遇

RPA 发展加速发展，结合 AI技术实现智能自动化

四、机器学习

深度学习仍是AI主流发展方向，存在进一步开发和完善空间

强化学习井喷式爆发，但应用的开发力度尚需加大

CNN与RNN成常规配置，图神经网络未来可期

自动化机器学习需加大与应用结合力度

迁移学习与多任务学习是通往强人工智能的关键技术

联邦学习或有更多实际案例落地

无监督学习和半监督学习应用范围过于局限

模型压缩需平台的支持

五、智能化基础设施

云计算发展速度迅猛，无服务器计算或成新的范式

边缘计算赋能物联网，助力物联网更加智能化

AI 芯片走向云端、边缘及物联网终端设备

六、数据智能技术

知识图谱方兴未艾：知识图谱推理、领域知识嵌入以及其与预训练模型的结合值得关注

异常检测地位凸显，推荐系统焕发生机

图深度学习与大规模图计算平台

多模态学习进展推进大数据技术演进

七、AI 交叉领域

研究与应用双管齐下，成熟与新兴技术增速迅猛

AI 安全相关专利涌现，多智能体系统研究寻求突破

科学计算、类脑计算、脑机接口、量子计算未来可期

区块链技术应用落地积极

通用人工智能道阻且长，机遇与挑战并存

报告目录

如何获得报告？

94 页 LITE 版报告包含 ——

1）顶会趋势分析（~20 页）

2）整体技术趋势发展结论等核心结论（~20 页）

3）附录：六大技术领域 5 年突破事件、Synced Indicator 完整数据（~50 页）。

200 页完整版报告包含——

1）顶会趋势分析（~20 页）

2）整体技术趋势发展结论（~20 页）

3）六大细分领域技术发展趋势数据与问卷结论详解：（人类）自然语言处理、计算机视觉、机器人与自动化技术、机器学习、智能基础设施、数据智能技术、前沿智能技术（~100 页）

4）附录：六大技术领域 5 年突破事件、Synced Indicator 完整数据（~50 页）

方式二：成为机器之心PRO-VIP 会员

方式三：在线观看机器之心 PRO · 人工智能「2020 年度回顾与 2021 趋势前瞻」行动直播，直播期间将有机会随（kan）机（xin）获（qing）得报告免费兑换券。

2 月 1 日 - 3 日期间，机器之心 PRO 将邀请数位神秘大咖做客直播间，参与主题圆桌探讨人工智能技术发展趋势。同时，《2020-2021 全球 AI 技术发展趋势报告》研究团队也将在直播期间选取报告核心结论，进行进一步独家解读。