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全球AI技术趋势发展演进-机器之心-2021

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概述

内容 2017 年,机器之心就发布了《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,帮助读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。在初版报告发布至今的这三年里,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。在这个可能是 AI 技术发展的关键拐点,我们发布《2020-2021 全球 AI 技术趋势发展报告》,兼顾 2017 年初版报告定性分析方法的同时,重点加强了数据层面的挖掘、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。定量研究方面,本报告基于近五年的开源论文与专利语料,结合机器之心自有的新闻舆论以及模型最佳表现(SOTA)等相关数据库进行了探索性数据分析,并形成了用以帮助技术趋势判定的量化指标 Synced Indicator;定性研究方面,机器之心邀请了近 100 位专家学者通过问卷形式了解其对具体技术成熟情况的分析判断。报告分 Lite(简要版)与 Plus(完整版)两个版本。当前的 Lite 版涵盖“顶会趋势(NeurIPS)分析”、“2020-2021 技术趋势总结”两个主要部分,同时包含“参考文献”、“近年技术领域相关大事件”以及“Synced Indicator 技术指标”的附录供参考。另有 Plus 版在 Lite 版的基础上增加了包含完整数据和丰富图表的各技术领域趋势分析细节,同时在附录介绍了具体的数据来源、分析方法、研究局限以及未来研究方向供参考。


目录 前言 章节一:顶会趋势(NeurIPS)分析 1-1 发表论文作者相关数据情况 1-2 发表论文机构相关数据情况 1-3 趋势分析 1-3-1 论文热门主题 1-3-2 知名机构关注论文主题 1-3-3 报告相关热门技术 1-3-4 趋势小结

章节二:2020~2021 技术趋势总结 2-1 背景 2-2 人工智能技术总趋势 2-3 人类语言技术趋势 2-4 计算机视觉技术趋势 2-5 机器人与自动化技术趋势 2-6 机器学习技术趋势 2-7 智能基础设施技术趋势 2-8 数据智能技术趋势 2-9 前沿智能技术趋势

章节三:2020~2021 技术趋势分析详解 3-1 人类语言技术 3-2 计算机视觉 3-3 机器人与自动化技术 3-4 机器学习 3-5 智能基础设施 46 3-6 数据智能技术 3-7 前沿智能技术

附录 I:技术趋势分析方法、数据及局限 附录 II:技术领域相关大事件 (2015~2020) 附录 III:Synced Indicators 附录 IV:参考文献


发布单位:机器之心 发布时间:2021年1月

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