前言

人工智能是一个较为宽泛的概念，概括而言就是通过对人的意识和思维过程的模拟，利用机器学习和数据分析方法，赋予机器类人的能力。在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论、新技术的驱动下，人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征，正在对经济发展、社会进步及国际政治等方面产生重大而深远的影响，已成为引领未来的战略性技术，是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，在带动经济高质量发展、支撑供给侧结构性改革、打造高质量的现代经济体系、促进社会进步等方面发挥着越来越重要的作用。

从世界范围来看，人工智能技术的发展主要呈现以下三大趋势。

首先，机器学习仍是当前人工智能产业的核心技术。从趋势来看，机器人控制、决策规划等与工业应用息息相关的人工智能应用技术有望在未来占据主导地位。从基础技术来看，机器学习在人工智能基础技术中占据主导地位，其中神经网络与深度学习是机器学习中增长速度最快的两个子领域。从应用技术来看，计算机视觉、自然语言处理以及语音处理是目前最为火热的三大领域，其中生物特征识别、语义分析和语音转换分别为这三大领域中技术进展更新最快的子领域。

其次，人工智能技术正逐渐从理论转向商业应用。从趋势来看，2013年之后全球的人工智能应用才进入爆发期，滞后于人工智能理论研究十余年，未来人工智能产业的焦点将逐渐由热门理论研究转向对应的商业应用。例如，热门的计算机视觉技术将催生交通产业的人工智能商业应用。从应用领域来看，以智能手机为代表的通信产业、以无人驾驶为代表的交通产业，以及以智慧医疗为代表的医疗健康产业，是目前人工智能应用最为广泛的三大产业，其中交通产业的人工智能应用呈爆发式增长。

最后，在知识产权和专利方面，人工智能发展的主导力量愈发明晰。从国别角度来看，中、美已成“双强”，两国在人工智能各个领域的专利申请数量和科技出版物数量均领先于其他国家。从产业角度来看，企业已成为人工智能发展的主力军。根据世界知识产权组织发布的《人工智能技术趋势：2019》，全球前30名专利申请人中，在企业中工作的多达26人，而在大学及研究机构中工作的只有4人。上述企业多分布于消费电子、电信、软件、电力、汽车等领域，而大学及研究机构则主要关注分布式人工智能、神经科学、机器学习等基础领域。

展望未来，人工智能技术的发展还将面临四大挑战。一是就业方面，人工智能技术可能会颠覆现有职业体系，引发失业问题，加剧社会不公平。二是安全方面，人工智能的应用安全风险将集中体现在两个具体领域，即无人驾驶汽车的系统安全漏洞、针对人工智能算法的黑客攻击。三是数据隐私和伦理道德方面，人工智能需要依赖海量数据改进算法模型，但其发展可能会对个人数据隐私构成威胁；同时，基于数据的人工智能技术可能会加剧甚至恶化不良行为，从而引发社会偏见和集体暴力。四是超级智能方面，目前各界对奇点是否将要来临存在争论，人类如何在智能时代妥善处理人与机器之间的关系尚属难题。

本书将主要从计算机视觉、智能语音语义、人工智能芯片等人工智能热点前沿技术入手，深入探讨人工智能技术的发展现状、热点和未来挑战。

编者