2022上半年度人工智能行业报告

2022上半年度人工智能行业报告 2022.08 〄ⴚ 霒 랫榰⴮ CMC餴劥CMCCapitalPartners⴯㨤ざ名➃ ⼶➃俒⻊꧋㔙Ⱆ぀CMCInc.袙✲ꟋⰯ껷䌏䪄遤㸽 ♳嵳侨㶶㣐腰灇瑕ꤎ⴯㨤➃ CMC资本创立的上海数字大脑研究院不仅立足技术应用，致力于做出独特的产业贡献，而且我们也期待在国际人工智能发展领域做出前沿的学术贡献，非常高兴在我们的联合创始人汪军教授的主持下，半年度报告首次发布，希望报告能为行业的信息梳理、方向导引、产业融合发挥积极的作用。 ⠡侚㣐㷖㷖ꤎ(UCL)侅䱇 寝ⱙ ♳嵳侨㶶㣐腰灇瑕ꤎ翫ざ⴯㨤➃ծꤎꟋ 作为推动多方面升级的新动能，人工智能需要“政产学研资”的全链条协同联动。本报告从学术、产业发展、资本市场、政策及趋势预测五个维度出发，旨在用发展的眼光结合过去半年人工智能领域的重要事件为关心人工智能发展的人士给到清晰的发展脉络及趋势路径。 1 2 䔶湡3 4 5 㷖㣐垷助㘗⵸㥵抠屠㥵蚥P5Ɀ~瘻17㣐垷㘗♸騗⟣⸉䧭⚹馋⸷AIforscience䧭⚹䮋䧶湡叻 ❡➃䊨⚌兰〄腊雲㾝絅涸傞P1ꢂ8♸~3䧭4劥Ⲹ㼱⢪Ⱖ䎾欽刿⸈䎂字⻊կ倝䪮助䌄勻倝涸䎾欽㖞兞䎇㼜䟃⿺刿㢴❡⚌ AIⰖ぀ 餴ꥥ满劥❡⸓⚌涸䙖鷶姿䧭P3擿5~4➃6䊨兰腊䫏輑餴崞⸓鷶姿馋✵椚䚍䋑㖞嶑梡ⴀ♧䪠⠏猖涸㖞兞衅㖑㘗 ❡⚌錞ⴢծ㸝Ⰼㄤ⠡椚瘝倰꬗涸銳宠 佟繠㕂瘻䊺鷅䋒㽷驶䪮助ծP4⠡7椚~6ծ1佟瘻瘝⡤禹䒊霃ꅾ錠AI㼆㕂㹻㸝Ⰼ涸䕧ㆇ务㕂䲿ⴀ✫AI䪮助叻ⲥծ 馋兰腊⸷Ɀ곫瘻䪮崵助㼜♶P6倗2的~6⯎5腊⸂鴝歲Ⰼ꬗慨崞䊨⚌侨䰘䧭⚹⟱⚌䓮麤馄鲨涸ꅾ銳끮⸓⸂ 雿俒〄邍暵挿 ⠔雳掚挿 灇瑕馋⸷ 䋑㖞錞垷嚋ⲃ 䭽㖑⼓⚥㕂 Ⰼ椕 䎛デ⠛㯮 Ɀ瘻㣐垷㘗㢴垷䙖㷖⛴ 倝䪮助 䭽❡⚌곭㚖 ꆄ輑ծꜾ遤⿺⥂ꤗ ⼕毫 ❡⚌⻊䚍⟟嫱䲿넞 盟 ➃䊨兰腊卹匬 倝呥卹 剒倝鵳㾝 1㷖助⵸屠 2❡⚌〄㾝 遤⚌〄㾝馋⸷ 䧭㣐劥垷꣭㘗⡛䧭⚹掚挿 ⡛➿瀦/ꨪ➿瀦 絕デ 䠑霋灇瑕欰ㄐ猰㷖腊彂䒓〄 倝䎾欽 ⠛絡ㄤ倝Ⱓ遤⚌AI䎾欽衅㖑⸈鸟 ❡⚌侮⡤馋⸷⿺掚挿❡⚌剣ㆭ❈ 㣐垷㘗僽や䊺䕎䧭䠑霋 ⚆歲垷㘗⿺鸑欽➃䊨兰腊涸雭雿 Ɀ瘻兰腊䪮助衅㖑涸呍䗱꡼곿 㷖歲雭雿 ➃䊨兰腊盟デ ❡⚌䎾欽鵳㾝 ぐ劼匬䎾欽鵳㾝 㕂㢪 㕂㢪㣐Ⱆ぀㕂ⰻ㣐Ⱆ぀ 㕂ⰻ㢪⴯⚌Ⱆ぀ 匬 㽠⚌ծ㕂꣈ծ㙹䋑屛椚繠㕂 猰䪮⠡椚务㕂 灇雭⠔ծ遤⚌叻ⲥծ㙹䋑屛椚薉㕂 灇雭⠔妍湅 侅肫Ⱖ➭ 4佟瘻鷅驶 3餴劥⸓䙖 侨ꆀ暵挿㕂ⰻ 絈ⴔ遤⚌ⴔ䋒暵挿 䎾欽㖞兞 ꅾ挿䫏輑餴✲⟝䫏餴ꆄ괄 5馋⸷곫崵 ·➢嶊餩✽翫緸ⵌ䊨⚌✽翫緸 ·AI㣐垷㘗僽䗳搬馋⸷ ·騗⟣⸉ծ㢴垷䙖ծꅾ❜✽AI䪮助ぢ㸝ⰌⰢꝶ㘗❡⚌ꬑ䭃 1㷖助⵸屠 㷖助⵸屠 灇P6瑕~7馋⸷ 倝P8鵳~1㾝4 㷖P1歲5~雭17雿  大模型如火如荼，决策大模型与跨任务成为趋势，AIforscience成为挑战目标 —綘罏䭽 聊研arxiv1䎂〵副2022䎃1剢荛6剢雿俒〄邍䞔ⲃ絡雦➃䊨兰腊涸⚺崨倰䒭Ղ劼㐼㷖⛴2곭㚖涸雿俒⽑嫱剒넞Ⱖ妃僽雦皾劼錠錣3곭㚖叻䘋满鵯⚙㣐⠛絡➃䊨兰腊곭㚖굥㣢姻⸢կ姼㢪ꥥ满➃䊨兰腊灇瑕薴㔵涸割倗䬪㾝⟄⿺Ⱖ➭➃䊨兰腊곭㚖♸Ⱖ➭곭㚖涸❜⿸輑ざ雦皾劼錠錣♸劼㐼㷖⛴곭㚖⛓㢪涸➃䊨兰腊雿俒鵛䎃勻〄邍ꆀ㟞鸟♸䖃䎃湱嫱剣僈儑䲿넞叻䘋满➃䊨兰腊➠僽♧⚡䎃鲽涸곭㚖割倗剣倝涸灇瑕倰ぢ嶑梡կ➢䚪⡤♳溏➃䊨兰腊ぐ곭㚖雿俒〄邍ꆀ㖲鷶䎃♳⼮叻䘋满霪곭㚖涸Ⱒ岤䏞䭯絯㟞⸈կ 30000 22500 15000 7500 0 2018201920202021 机器学习⼈⼯智能计算机视觉计算语⾔学信息论机器⼈ 2022䎃1剢荛6剢➃䊨兰腊ぐ곭㚖雿俒〄邍ꆀ⽑嫱2018䎃荛2022䎃➃䊨兰腊ぐ곭㚖雿俒〄邍ꆀ馋⸷ ·名词解释· 1arxiv：收集物理学、数学、计算机科学与生物学的论文预印本的文档收录网站。 2机器学习：一门多领域交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。 3计算机视觉：一种用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制的技术。 ⥌䜂勻彂https://arxiv.org/help/stats6 ➃䊨兰腊곭㚖湡⵸㢅✵넞鸟〄㾝꣌媯㷖助⠔雳䧭⚹✫곭㚖ⰻ灇瑕罏❜崨♸〄邍剒⵸屠䪮助鵳㾝涸呍䗱庈麤կ聊研2022䎃䏞➃䊨兰腊곭㚖곝紩⠔雳㕂꣢邍䖄㷖⛴㣐⠔ICLRծ㕂꣢➃䊨兰腊翫ざ⠔雳IJCAIծ繠㕂➃䊨兰腊⼸⠔AAAIծ㕂꣢劼㐼㷖⛴㣐⠔ICMLծ㕂 ꣢雦皾露鎊㷖㷖⠔ACLծ㕂꣢雦皾劼錠錣♸垷䒭霋ⵆ⠔雳CVPR副涸雿俒〄邍䞔ⲃ䚪絕ⴀ䔲⵸㷖助⵸屠涸掚挿♸馋⸷կ ⠔雳掚挿♸馋⸷ 聊研副鶣⠔雳务䱹「雿俒涸霒곸ⴔ區⟄⿺蜦㤙⠏猖雿俒絡雦絕卓䖤ⵌ⟄♴絕雿 •䔂⻊㷖⛴4곭㚖〄俒ꆀ䭯絯넞嶻㖈雿俒务ⴀ梡곸妃鳅넞 •㼆䫒雲絅5ծ⯋㷖⛴6ծ㢴⟣⸉㷖⛴7雿俒ꆀ⽑嫱鳅㣐 •牟絑鳒㼘㖞8倰岁䒓映「ⵌ䎛岌Ⱒ岤Ⱖ佖鵳晜蜦䖤✫ CVPR剒⢕㷖欰雿俒䲿ぜ Ⱒ岤꡼곿 鸑鵂ⴔ區ICLRծIJCAIծAAAI瘝⠔雳⚁곿雿㗐涸⚺곿〳⟄䖤ⴀ➃䊨兰腊㷖助歲䔲⵸Ⱒ岤涸Ⱒꝶ꡼곿剣⟄♴♲挿 •騗곭㚖灇瑕⸔⸂〳鍒ꅺAI〄㾝 •〳⥌AI务涸⨴㡫䚍ծꥧ猙䚍ծ岌⻊䚍⿺Ⱖ⛓ꢂ涸翫禹 •Ɀ瘻皾岁务涸㔔卓Ⱆ䎂 雿俒곿湡霒✻愿 ·名词解释· 4强化学习：机器学习的领域之一，是一种受行为心理学启发、主要关注智能体在与环境交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。 5对抗训练：一种通过向样本中添加噪声来提升神经网络模型鲁棒性和泛化性的手段。 6元学习：一种利用之前学习任务中提取的共性知识（元知识）来学习如何优化学习过程的算法。 7多任务学习：利用相似任务中的共同点，同时进行学习多种任务的方法。 8神经辐射场：一种可以利用少数几张静态图像生成多视角的逼真3D图像的2D图像转 3D模型。 7 ⥌䜂勻彂https://iclr.cc/Conferences/2022,https://aaai.org/Conferences/AAAI-22,https://ijcai-22.org,https://icml.cc/Conferences/2022,https://cvpr2022.thecvf.com,https://www.2022.aclweb.org 聊研⠔雳雿俒〄邍䞔ⲃ⟄⿺⚌ⰻ⥌䜂➃䊨兰腊剒倝鵳㾝⚺銳꧋务✵➃䊨兰腊倝䪮助ծ➃䊨兰腊倝呥卹♸➃䊨兰腊倝䎾欽♲⚡倰꬗ •㖈➃䊨兰腊倝䪮助곭㚖㣐垷㘗9♸㢴垷䙖㷖⛴10》䖤ꅾ銳瑲灶叻䘋满鸑欽➃䊨兰腊涸㹊梡⿶鵳♧姿 •㖈➃䊨兰腊倝呥卹곭㚖Google♸NVIDIA紹紹䋒㽷➃䊨兰腊卹匬➢鲱⟝呥卹ㄤ炽⟝霃雦瘝㢴錭䏞⸈鸟➃䊨兰腊雦皾鵳罜鍒佞皾姿 •㖈➃䊨兰腊倝䎾欽곭㚖帿䏞㷖⛴11♸䔂⻊㷖⛴ⴔⵆ㖈欰ㄐ猰㷖곭㚖♸腊彂䒓〄곭㚖㣐佞䒗䕙⸔姿确程麰⠛㺙瀦㹊梡➃鸣㣖꣉ ·名词解释· 9大模型：一种使用大数据量训练、具有超大参数量人工智能模型，可以处理多种任务。 10多模态学习：处理多模态信息（如语音、图像、文本等）的机器学习方法。 11深度学习：主要基于多层神经网络的机器学习算法。 㣐垷㘗䧭⚹掚挿倝呥卹割倗嶑梡欰ㄐ猰㷖瘝곭㚖䎾欽AI鍒Ɀꦼ곿 剒倝鵳㾝 倝䪮助DALL·E2⢪欽荈搬露鎊綘鳓愿晙 倝呥卹帿䏞㷖⛴灶霖麰⠛㺙瀦 倝䎾欽䔂⻊㷖⛴䱽ⵖ➃鸣㣖꣉ GPT禹⴩涸霣欰叻䘋满涰厅紩⿬侨ꆀ涸㣐垷㘗涬副⾎〷莺〵կ㣐垷㘗㖈露鎊곭㚖〄䮦ꅾ銳⡲欽㖈錠錣곭㚖곭㚖⛲㾝梡✫䔂㣐涸腊姿կ灇瑕 ➃プ䋞劅腊㢿㼜㣐垷㘗䒸ⰆⵌⱿ瘻곭㚖ⵄ欽Ⱖⴀ蒀涸䎸⴩䒊垷腊姿⸔姿Ɀ瘻㣐垷㘗〄㾝կ剒鵛DeepMindծ副嵳侨㶶㣐腰灇瑕ꤎծ⻌❩㣐㷖ծ副嵳❜鸑㣐㷖⿺⠡侚㣐㷖㷖ꤎ涸灇瑕➃プ㼜㣐垷㘗䎾欽✵Ɀ瘻곭㚖䋞劅〳⟄㛇✵鵯고䪮助灇〄ⴀ碫➃涸鸑欽Ɀ瘻兰腊⡤կ DeepMind灇〄鸑欽AI兰腊⡤12Gato♳嵳侨㶶㣐腰灇瑕ꤎ瘝灇瑕⢪欽䎸⴩垷㘗宠鍒MARL DeepMind⢪欽Ɀ瘻㣐垷㘗匬䒊鸑欽兰腊⡤Gato霪兰腊⡤僽♧猫㢴垷䙖ծ㢴 ⟣⸉ծ㢴Ⱘ魧涸鸑欽瘻殜կGato⢪欽ず♧㤛勉ꅾ勻㢅椚꧈鴪ⵄ康䧬ծ絛愿晙鳕ⴀ俒㶶䲽鶣ծ翜㣔ծ欽劼唒苮㛜〜獤加կ姼㢪Gato鵮腊聊研⟣⸉Ɀ㹁鳕ⴀ䕎䒭偽꨽⚹嫦⚡⟣⸉⽀杝雲絅կ 副嵳侨㶶㣐腰灇瑕ꤎ⼸ず副❜ծ⻌㣐ծ暋峸ծ务猰ꤎ⟄⿺⠡侚㣐㷖㷖ꤎ涸灇瑕➃ プ䲿ⴀ✫♧猫鄄獦⚹MAT涸絕匬㼜ざ⡲㢴兰腊⡤䔂⻊㷖⛴꡼곿鲮䰃⚹聊研錜崵䎸⴩宠鍒剒⠏⸓⡲䎸⴩涸꡼곿կ Ɀ瘻곭㚖㣐垷㘗䧭⚹灇瑕⵸屠 剒倝鵳㾝 ·名词解释· 12智能体：任何独立的能够思考并可以同环境交互的实体。 兰腊⡤Gato〳⟄㢅椚꧈鴪ⵄ康䧬愿俒⼐ꂁㄤ翜㣔瘝㢴猫⟣⸉㢴兰腊⡤Ɀ瘻㣐垷㘗MATⵄ欽Transformer宠鍒㢴兰腊⡤䔂⻊㷖⛴ 多模态学习取得新进展 剒倝鵳㾝 梡㹊⚆歲务㶸㖈㢴猫垷䙖涸⥌䜂⢾㥵俒劥ծ露갉ծ愿晙ㄤ錠곸瘝կⰨ㢊䠭濼㢴垷䙖⥌䜂腊姿涸AI垷㘗䧴皾岁腊⯎ⴔⵄ欽梠㞯务㶸㖈涸⥌䜂䎇〄䱡割ず垷䙖⥌䜂务涸翫禹絾ざⴔ區ⵄ欽⥌䜂➢罜》䖤刿⠏猖涸佪卓կ㢴垷䙖㷖⛴腊㢿邍䖄割ず垷䙖涸⥌䜂䎇⚂〳⟄聊研錜㻋ⵌ涸垷䙖䲀濼緃㣟涸垷䙖鄄雩⚹僽刿䱹鵛➃碫㷖⛴倰䒭⛲僽♧猫㹊梡絊匧➃䊨兰腊涸ꅾ銳騟䖈կ OpenAI:DALL.E2欽荈搬露鎊綘鳓㕃⫸ OpenAI涸灇瑕➃プ〄䋒✫♧猫〳⟄聊研荈搬露鎊䲽鶣勻欰䧭愿⫸涸AI禹絡DALL.E2霪禹絡〳聊研荈搬露鎊䲽鶣涸叻곿㼆梡剣愿⫸鵳遤鹦溫涸綘鳓ㄤ굥呔尊⻊կ 俒㶶䲽鶣⿺欰䧭涸愿⫸ 鸑欽㢴垷䙖㣐垷㘗BRiVL涬♳Nature㶩ⴚ 䝎麤㣐垷㘗㔙ꢭ⦶ꊹ✫➃腰㼜㢴垷䙖⥌䜂綘瀦⚹割尊涸邍爙倰䒭黽䗄䓳露⛐湱Ⱒ⧺霃匬䒊✫♧⚡➢匹翫緸副昭 》涸䏐㣐侨研꧋雲絅垷㘗䲿⼮✫垷㘗岌⻊腊姿կ霪䊨⡲⢪㢴垷䙖㣐垷㘗㖈鸑䖃鸑欽➃䊨兰腊涸麤騟副⿶䲀鵳✫♧姿կ BRiVL聊研露鎊䲽鶣欰䧭涸愿晙 ꣚ꅽ〄䋒剒㣐錞垷涸务俒㢴垷䙖곫雲絅垷㘗M6 ꣚ꅽ䊼䊼翫ざ幡⼶涸灇瑕➃プ䲿ⴀ✫务俒곫雲絅垷㘗M6霪垷㘗⿬侨錞垷鴪ⵌ1000厅〳⟄模䧭聊研❡ㅷ䲽鶣欰䧭愿⫸欰䧭霜姐⟄⿺錠錣꡼瘷瘝⟣⸉կ M6欰䧭涸霜姐 Google、NVIDIA布局AI架构 剒倝鵳㾝 䔲➚⟄帿䏞㷖⛴⚹㛇炄涸AI㼆皾姿銳宠匧㣐⾲剣涸磦朑涸皾姿ⵄ欽倰䒭⢪䖤皾姿紨勲鷶幯䧭⚹ⵖ紨AI鵳♧姿〄㾝涸櫕곯կꛏ㼆霪꡼곿GoogleծNVIDIA紹紹䋒㽷AI卹匬կ㖈炽⟝䎂〵副灇〄倝㘗雦皾卹匬鵳♧姿鍒佞皾姿㹊梡䒓彂㖈鲱⟝卹匬副⯎ⴔⵄ欽梡剣皾姿餴彂㹊梡蒜崨կず傞ꛏ㼆暵婋⟣⸉㹁ⵖ灇〄雦皾炽⟝㖈⯋㸙㸿瘝倝㖞兞♴⴯䒊皾姿䘯鸟鸑麤կ Google〄䋒㣐錞垷獺毜卹匬PathwaysNVIDIA〄䋒〳欽✵鵶䱹䨾剣⯋㸙㸿13꡶䨪涸䎂〵 Google涸灇瑕➃プ✵3剢〄䋒✫♴♧去➃䊨兰腊卹匬Pathways雿俒霪卹匬〳⟄騗곭㚖ㄤ⟣⸉鵳遤岌⻊⚂佪桧䖎넞䎇⚂䭆剣㛇✵䊺剣絑낉䘯鸟㷖⛴倝⟣⸉ㄤ刿㥩㖑椚鍒⚆歲涸腊姿կGoogleSVPJeffDean䋞劅Ⱖ腊㢿㹊梡刿⸈鸑欽湡叻կ ㄤ倝♧去AI⸈鸟⼦ 薉⠚鴪✵➚䎃3剢〮䒓GTC㣐⠔〄䋒✫Omniverse䎂〵涸倝⸆腊➝絏⟄⿺꬗ぢ넞䚍腊雦皾HPCㄤ侨研务䗱涸♴♧去Hopper卹匬涸⸈鸟⼦GPU-H100կ Pathways卹匬〳⟄ⵄ欽ず♧㤛勉ꅾ㢅椚㼆割ず⟣⸉NVIDIA䒓〄Omniverse䎂〵♸GPU-H100 ·名词解释· 13元宇宙：利用科技手段进行链接与创造的与现实世界映射与交互的虚拟世界和具备新型社会体系的数字生活空间。 ⥌䜂勻彂https://blog.google/technology/ai/introducing-pathways-next-generation-ai-architecture/，https://www.nvidia.com/gtc/keynote/11 䠑霋14⡲⚹欰ㄐ务剒牟猽涸鿈ⴔ♧湬⟄勻エ䒸满➃