本报告由工信部下属机构发布，深入剖析2017年人工智能从实验室走向实用的三大技术基础：海量大数据、新型高性能计算架构与深度学习算法。报告指出，计算机视觉和语音识别已实现规模化商用，自然语言处理仍处攻关阶段，机器人技术正提升社会生产效率。核心数据包括：2016年中国智能手机用户达13.05亿，每部手机携带16种传感器，每日产生1G数据；Netflix拥有数十亿用户评分数据；AlphaGo从十几万份棋谱中学习，落子模仿准确率达57%。适合AI从业者、技术管理者、投资人与政策研究者阅读，了解AI产业化关键驱动力。
本报告由工信部下属机构发布，深入剖析2017年人工智能从实验室走向实用的三大技术基础：海量大数据、新型高性能计算架构与深度学习算法。报告指出，计算机视觉和语音识别已实现规模化商用，自然语言处理仍处攻关阶段，机器人技术正提升社会生产效率。核心数据包括：2016年中国智能手机用户达13.05亿，每部手机携带16种传感器，每日产生1G数据；Netflix拥有数十亿用户评分数据；AlphaGo从十几万份棋谱中学习，落子模仿准确率达57%。适合AI从业者、技术管理者、投资人与政策研究者阅读，了解AI产业化关键驱动力。
本报告由工信部下属机构发布，深入剖析2017年人工智能从实验室走向实用的三大技术基础：海量大数据、新型高性能计算架构与深度学习算法。报告指出，计算机视觉和语音识别已实现规模化商用，自然语言处理仍处攻关阶段，机器人技术正提升社会生产效率。核心数据包括：2016年中国智能手机用户达13.05亿，每部手机携带16种传感器，每日产生1G数据；Netflix拥有数十亿用户评分数据；AlphaGo从十几万份棋谱中学习，落子模仿准确率达57%。适合AI从业者、技术管理者、投资人与政策研究者阅读，了解AI产业化关键驱动力。核心数据:2016年中国智能手机用户13.05亿;每部手机日均产生1G数据;Netflix拥有数十亿用户评分数据。
本报告由国家工业信息安全发展研究中心发布,发布于 2017 年。
覆盖 2017 年,全文约 32。
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适合AI从业者、技术管理者、投资人、政策研究者等读者参考。
重点分析了互联网、高性能计算、学习推动、大数据等议题。