第15卷第2期 智能系统学报 Vol.15 No.2 2020年3月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Mar.2020 D0:10.11992/tis.202001030 网络出版地址：http:/kns.cnki.net/kcms/detail/23.1538.TP.20200327.1336.002.html 当前人工智能技术创新特征和演进趋势 李修全 (中国科学技术发晨战略研究院，北京100038) 摘要：近年来，全球人工智能发展进入新一轮技术创新活跃期，新的理论、模型、算法快速迭代。本文从模型 算法、软硬件实现以及技术形态等角度分析了当前全球人工智能技术的主要特征，总结了国内外人工智能前沿 研究的一些创新热点和新动向，并从基础理论突破、底层计算模式创新、模型算法演进等方面，展望和探讨了 未来人工智能技术进一步突破的几个可能趋势。 关键词：人工智能：技术形态：创新特征；发展趋势；软硬件协同；技术融合：模型轻量化 中图分类号：TP18 文献标志码：A文章编号：1673-4785(2020)02-0409-04 中文引用格式：李修全.当前人工智能技术创新特征和演进趋势J.智能系统学报，2020,15(2)：409-412. 英文引用格式：LI Xiuquan.Main features and development trend in current artificial intelligence technology innovation[J].CAAl transactions on intelligent systems,2020,15(2):409-412. Main features and development trend in current artificial intelligence technology innovation LI Xiuquan (Chinese Academy of Science and Technology for Development,Beijing 100038,China) Abstract:In recent years,the development of global artificial intelligence(AI)has entered a new round of active period, with the rapid iteration of new theories,models,and algorithms.This study analyzes the main features of the current Al technology innovation from the perspective of model algorithms,software and hardware implementations,and intelli- gent system forms.It summarizes some of the innovation hotspots in the domestic as well as international frontier re- search of AI.Furthermore,in terms of the breakthroughs in basic theory,innovation of underlying computing models, and evolution of model algorithms,several possible trends in the future development of AI technology are discussed. Keywords:Artificial intelligence;technical form;innovation feature;development trend;software-hardware collabora- tion;technology fusion;lightweight model 近年来人工智能在全球蓬勃发展，很大程度1当前人工智能技术创新的几点特征 上得益于信息技术群进入一个密集成熟期，人工 智能算法得以向并行化、规模化、复杂化发展。 大数据+深度学习正在成为当前人工智能各 基于大数据和深度学习的人工智能技术路线引发 领域研究的最重要范式，也是当前人工智能产业 了这一轮的发展高潮，并使感知智能率先达到商 化的主要驱动力量。在这一主流技术路线引领 用化门槛，成为人工智能产业化的突破口。同 下，全球人工智能技术创新正在表现出以下特点。 时，全球人工智能技术创新活跃，正在体现出一 1)深度学习模型和方法持续创新。现在深度 些新特点，孕育着一些新趋势。 学习仍有很多问题没有解决，包括模型知识表示 能力、可解释性、网络结构设计、训练优化方法问 收稿日期：2020-01-21.网络出版日期：2020-03-27. 题等，还在困扰着深度学习性能和在一些领域的 通信作者：李修全.E-mail:lixq@casted..org.cn 产业化应用。近年来，学术界产业界在深度学习DOI: 10.11992/tis.202001030 网络出版地址: http://kns.cnki.net/kcms/detail/23.1538.TP.20200327.1336.002.html 当前人工智能技术创新特征和演进趋势 李修全 （中国科学技术发展战略研究院，北京 100038） 摘 要：近年来，全球人工智能发展进入新一轮技术创新活跃期，新的理论、模型、算法快速迭代。本文从模型 算法、软硬件实现以及技术形态等角度分析了当前全球人工智能技术的主要特征，总结了国内外人工智能前沿 研究的一些创新热点和新动向，并从基础理论突破、底层计算模式创新、模型算法演进等方面，展望和探讨了 未来人工智能技术进一步突破的几个可能趋势。 关键词：人工智能；技术形态；创新特征；发展趋势；软硬件协同；技术融合；模型轻量化 中图分类号：TP18 文献标志码：A 文章编号：1673−4785(2020)02−0409−04 中文引用格式：李修全. 当前人工智能技术创新特征和演进趋势 [J]. 智能系统学报, 2020, 15(2): 409–412. 英文引用格式：LI Xiuquan. Main features and development trend in current artificial intelligence technology innovation[J]. CAAI transactions on intelligent systems, 2020, 15(2): 409–412. Main features and development trend in current artificial intelligence technology innovation LI Xiuquan (Chinese Academy of Science and Technology for Development, Beijing 100038, China) Abstract: In recent years, the development of global artificial intelligence (AI) has entered a new round of active period, with the rapid iteration of new theories, models, and algorithms. This study analyzes the main features of the current AI technology innovation from the perspective of model algorithms, software and hardware implementations, and intelli￾gent system forms. It summarizes some of the innovation hotspots in the domestic as well as international frontier re￾search of AI. Furthermore, in terms of the breakthroughs in basic theory, innovation of underlying computing models, and evolution of model algorithms, several possible trends in the future development of AI technology are discussed. Keywords: Artificial intelligence; technical form; innovation feature; development trend; software-hardware collabora￾tion; technology fusion; lightweight model 近年来人工智能在全球蓬勃发展，很大程度 上得益于信息技术群进入一个密集成熟期，人工 智能算法得以向并行化、规模化、复杂化发展。 基于大数据和深度学习的人工智能技术路线引发 了这一轮的发展高潮，并使感知智能率先达到商 用化门槛，成为人工智能产业化的突破口。同 时，全球人工智能技术创新活跃，正在体现出一 些新特点，孕育着一些新趋势。 1 当前人工智能技术创新的几点特征 大数据+深度学习正在成为当前人工智能各 领域研究的最重要范式，也是当前人工智能产业 化的主要驱动力量。在这一主流技术路线引领 下，全球人工智能技术创新正在表现出以下特点。 1) 深度学习模型和方法持续创新。现在深度 学习仍有很多问题没有解决，包括模型知识表示 能力、可解释性、网络结构设计、训练优化方法问 题等，还在困扰着深度学习性能和在一些领域的 产业化应用。近年来，学术界产业界在深度学习 收稿日期：2020−01−21. 网络出版日期：2020−03−27. 通信作者：李修全. E-mail：lixq@casted.org.cn. 第 15 卷第 2 期 智 能 系 统 学 报 Vol.15 No.2 2020 年 3 月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Mar. 2020