人工智能產(chǎn)業(yè)將蓬勃發(fā)展。隨著人工智能技術的進一步成熟以及機構和產(chǎn)業(yè)界投入的日益增長，人工智能應用的云端化將不斷加速，全球人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模在未來10年將進入高速增長期。例如，2016年9月，咨詢公司埃森哲發(fā)布報告指出，人工智能技術的應用將為經(jīng)濟發(fā)展注入新動力，可在現(xiàn)有基礎上將勞動生產(chǎn)率提高40%;到2035年，美、日、英、德、法等12個發(fā)達國家的年均經(jīng)濟增長率可以翻一番。2018年麥肯錫公司的研究報告預測，到2030年，約70%的公司將采用至少一種形式的人工智能，人工智能新增經(jīng)濟規(guī)模將達到13萬億美元。通過發(fā)展人工智能，可以改變傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)結構，助力產(chǎn)業(yè)升級與消費升級，為實現(xiàn)小康社會做出有力支撐。北京GPU人工智能虛擬化

研究價值：例如繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的，如今計算機不但能完成這種計算，而且能夠比人腦做得更快、更準確，因此當代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復雜任務”，可見復雜工作的定義是隨著時代的發(fā)展和技術的進步而變化的，人工智能這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進展，另一方面又轉向更有意義、更加困難的目標。通常，“機器學習”的數(shù)學基礎是“統(tǒng)計學”、“信息論”和“控制論”。還包括其他非數(shù)學學科。這類“機器學習”對“經(jīng)驗”的依賴性比較強。計算機需要不斷從解決一類問題的經(jīng)驗中獲取知識，學習策略，在遇到類似的問題時，運用經(jīng)驗知識解決問題并積累新的經(jīng)驗，就像普通人一樣。北京GPU人工智能虛擬化人工智能就是要讓機器的行為看起來就像是人所表現(xiàn)出的智能行為一樣。

人工智能學習需要算法根據(jù)訓練數(shù)據(jù)來調整這些權重；一個簡單的算法（稱為“一起開火，一起連線”）是當一個神經(jīng)元的開啟觸發(fā)另一個神經(jīng)元的成功開啟時，即增加兩個相連神經(jīng)元之間的權重。網(wǎng)絡形成了分布在共享網(wǎng)絡子網(wǎng)中的“概念”，這些子網(wǎng)往往會一起著火；意思是“腿”的概念可能與包含“腳”的聲音子網(wǎng)進行耦合。

神經(jīng)元有連續(xù)的開啟光譜；此外，神經(jīng)元可以以非線性方式處理輸入，而不是簡單地權衡選票。令人驚訝的是，現(xiàn)代神經(jīng)人工智能既能學習連續(xù)函數(shù)，還能學習數(shù)字邏輯運算。

人工智能的社會影響日益凸顯。一方面，人工智能作為新一輪科技**和產(chǎn)業(yè)變革的中心力量，正在推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級換代，驅動“無人經(jīng)濟”快速發(fā)展，在智能交通、智能家居、智能醫(yī)療等民生領域產(chǎn)生積極正面影響。另一方面，個人信息和隱私保護、人工智能創(chuàng)作內容的知識產(chǎn)權、人工智能系統(tǒng)可能存在的歧視和偏見、無人駕駛系統(tǒng)的交通法規(guī)、腦機接口和人機共生的科技倫理等問題已經(jīng)顯現(xiàn)出來，需要抓緊提供解決方案。從人工智能向人機混合智能發(fā)展。借鑒腦科學和認知科學的研究成果是人工智能的一個重要研究方向。人機混合智能旨在將人的作用或認知模型引入到人工智能系統(tǒng)中，提升人工智能系統(tǒng)的性能，使人工智能成為人類智能的自然延伸和拓展，通過人機協(xié)同更加高效地解決復雜問題。在我國新一代人工智能規(guī)劃和美國腦計劃中，人機混合智能都是重要的研發(fā)方向。通常人工智能是指通過普通計算機程序來呈現(xiàn)人類智能的技術。

人工智能在生活中已經(jīng)普遍應用：當今時代，人工智能已經(jīng)是主要發(fā)展領域之一。人工智能技術的普遍應用已經(jīng)在深深影響著我們生活工作的方方面面，在生物識別的應用、互動場景的應用、網(wǎng)絡安全需求的升級，醫(yī)療行業(yè)準確性的提升、數(shù)據(jù)綜合方法的使用等更多業(yè)務的支撐，針對不同場景AI也提供了多種多樣的解決方案。通過AI應用部署減輕了人工壓力，同時提升了工作效率。2021年，人工智能也將加速成為構建現(xiàn)代化的數(shù)字經(jīng)濟體系、推動經(jīng)濟社會高質量發(fā)展的重要驅動力量，作為“新型基礎設施”的一部分與5G、云計算、大數(shù)據(jù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新技術深度融合，形成新一代信息基礎設施的中心能力，為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展提供底層支撐。人工智能帶來的改變終將是人與人的互動方式、企業(yè)與人之間的互動方式、企業(yè)與企業(yè)之間的互動方式。對于AI供應商而言，啟用快速測試目前是一項技術挑戰(zhàn)。北京GPU人工智能虛擬化

工智能使人們可以接受虛擬教育，也可以獲得前所未有的工具。北京GPU人工智能虛擬化

醫(yī)療人工智能產(chǎn)業(yè)上游主要是為行業(yè)提供基礎技術支持的行業(yè)，如醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘、算法等，典型企業(yè)有碳云智能、連心醫(yī)療、大數(shù)醫(yī)達。下游主要為醫(yī)療人工智能技術的應用層，主要的應用場景有醫(yī)學影像、虛擬助手、藥物研發(fā)、健康管理、疾病風險預測、病歷/文獻分析，表示企業(yè)包括科大訊飛、華大基因、圖瑪深維、博奧生物等。而在醫(yī)療人工智能技術行業(yè)，我國涌現(xiàn)出了一大批企業(yè)，這些企業(yè)開發(fā)出了針對醫(yī)療行業(yè)應用的各種醫(yī)療人工智能產(chǎn)品，如智能影像輔助診療系統(tǒng)、導診機器人、語音電子病歷等。在下游需求方面，中國醫(yī)療行業(yè)長期存在優(yōu)良醫(yī)生資源分配不均，診斷誤診漏診率教改，醫(yī)療費用成本過高，醫(yī)生資源供需缺口大等問題。而在中國醫(yī)療改變逐步推進，分級診療逐步落地的過程中，這種問題更加突出。在此背景下，人工智能將在各種場景的共同作用下，提高醫(yī)療服務水平，改善現(xiàn)有現(xiàn)狀。根據(jù)統(tǒng)計，我國醫(yī)院部署人工智能應用并成熟使用的占比不足50%，仍有近50%的醫(yī)院并未嘗試接入人工智能技術。北京GPU人工智能虛擬化