《2019年国内外人工智能技术发展概况》
2019人工智能进展与趋势
2019人工智能进展与趋势作者：王董琦、陈雨淼、刘世旋，来源：军事高科技在线导读剑桥2019年度《AI全景报告》全方位总结过去一年来AI领域的研究成果与突破、人才形势、产业动态、政府政策以及中国在AI方面的成就，并做出未来预测，具有重要参考价值。
有鉴于此，笔者将其中的要点进行整理编译如下，以飨读者。
关键词：人工智能（Artificial Intelligence,AI）、机器学习（Machine Learning,ML）、强化学习（Reinforcement Learning,RL）、深度学习（Deep Learning,DL）、联邦学习（Federated Learning）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）、自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）、自动机器学习(Auto ML)、生成对抗网络（Generative Adversarial Nets)一研究和技术突破01RL征服新领域1.《蒙特祖玛的复仇》OpenAI在其中所展现出的“随机网络蒸馏（RND）”，技术激励RL代理探索不可预测的状态。
2.《星际争霸2》AlphaStar使用了多智能体训练算法，有效地创建了一个相互竞争的智能体联盟，共同探索巨大的战略空间。
最终的阿尔法星智能体是由纳什平均产生的，它结合了个体智能体开发的最有效的策略组合。
3.《雷神之锤III竞技场夺旗》通过使多个代理独立学习并采取行动来相互协作和竞争，可以实现人员水平的绩效。
代理仅使用像素和游戏点作为输入。
4.OpenAI5性能进一步提高OpenAI的Dota2的每个机器人都是一个单层，4,096个单元的LSTM，可读取游戏状态并通过自弹式RL进行训练（相对于自身为80％，较旧版本为20％）。
5.计算方面的改进是OpenAI5竞争性能的当关02RL的下一步1.游戏训练单个机器人来执行许多复杂的任务2.计算机视觉预测模拟和真实世界来学习灵活性加州大学创建的7自由度手臂机器人。
2019年中美人工智能产业分析报告
2019年中美人工智能产业分析报告2019年8月目录一、走进人工智能新时代 (6)1、人工智能是什么 (6)2、中美两国引领全球人工智能发展 (8)二、多角度对比中美人工智能投资 (11)1、看规模，中国人工智能投资额已超过美国 (11)2、看轮次，中国人工智能投融资更偏早期 (12)3、看投向，中国重应用层而美国重基础层 (13)三、人工智能带来新机会，中国有望从AI芯片突围 (18)1、人工智能的发展加速芯片专用化进程 (18)2、高端人才缺乏是中美AI芯片领域投资差异的最大原因 (21)（1）美国在芯片领域起步早，巨头众多，培养并积累了丰富的人才 (21)（2）美国芯片和互联网巨头众多，为资本退出提供更多选择 (22)（3）美国芯片产业链齐全，产业布局完整 (24)3、换道超车，中国在AI芯片上可以有所作为 (25)（1）AI芯片处于发展早期，竞争格局未定 (25)（2）边缘AI芯片领域，广阔的应用场景为中国提供巨大机会 (28)（3）芯片自主可控呼声高涨，政策为芯片研发保驾护航 (28)四、深入落地，计算机视觉仍有广阔的应用场景 (30)1、计算机视觉是中国人工智能市场的最大组成部分 (30)2、多重因素促成中美计算机视觉领域投资差异 (33)（1）安防千亿市场成为拉动中国计算机视觉发展的最大需求 (33)（2）我国计算机视觉技术领先，在数据方面占有优势 (35)（3）中国消费者对新技术接受度更高 (36)3、对比美国，看好中国计算机视觉应用领域进一步拓宽 (37)（1）新零售 (38)（2）医疗影像 (38)（3）保险行业 (39)（4）工业制造 (39)五、主要风险 (40)1、人工智能芯片研发不及预期 (40)2、计算机视觉技术发展不及预期 (40)中美两国引领全球人工智能发展。
得益于中国较好的互联网及信息技术产业底蕴以及国家、社会的高度重视，中国在人工智能方面发展迅猛。
目前，中美在人工智能企业数量、专利数量、论文数量以及人才数量上并驾齐驱，成为引领全球人工智能发展的两大动力来源。
人工智能产业发展情况
人工智能产业发展情况人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是近年来备受瞩目的前沿科技领域，它在各个行业中的应用越来越广泛。
本文将探讨人工智能产业的发展情况，包括市场规模、应用领域、技术进展和未来趋势。
一、市场规模人工智能产业在过去几年内取得了巨大的发展，全球市场规模不断扩大。
据国际市场研究公司IDC的数据显示，2019年全球人工智能市场规模达到1900亿美元，预计到2025年将增长到3800亿美元。
亚洲地区的市场份额最大，其中中国市场占据重要地位。
中国的人工智能市场规模也在不断扩大。
根据中国信息通信研究院发布的数据，2019年中国人工智能市场规模达到1000亿元人民币，并将继续保持高速增长。
在政府的积极推动下，中国的人工智能产业正在以惊人的速度崛起。
二、应用领域人工智能的应用领域非常广泛，几乎影响到了各个行业。
以下是一些主要的应用领域：1.医疗保健：人工智能技术可以在诊断、药物研发和健康管理等方面提供支持。
例如，AI可以辅助医生进行疾病诊断，提高准确性和效率。
2.金融服务：人工智能在银行、保险和证券等领域的应用愈发普及。
AI可以帮助提升风险控制能力、推动智能客服系统和改善金融审批流程。
3.智能交通：自动驾驶技术是人工智能在智能交通领域的重要应用之一。
AI可以通过感知和决策能力提高道路安全性，提升交通效率。
4.智慧城市：人工智能在城市规划、交通管理、环境监测等方面具有广泛的应用前景。
人工智能可以帮助城市更高效地利用资源，提升居民生活质量。
三、技术进展人工智能技术的不断进步为产业发展提供了强有力的支持。
以下是一些人工智能技术的主要进展：1.机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，它通过大数据训练模型，使机器能够从中学习并做出预测。
深度学习是机器学习的一个重要分支，它模拟了人类大脑神经元网络的结构和功能。
2.自然语言处理：自然语言处理技术可以使计算机理解和处理人类日常使用的自然语言。
2019年中国人工智能行业现状与技术发展情况分析
人类本本身就是一个相当复杂的系统，各种器 官的系统运作与大脑思为的结合才有了人类这样神 奇的生物。那么人工智能要模仿出类人智能机器人 难度可想而知。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项 工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人 工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组 成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人 工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些 通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
知识图谱
AI芯片
应用层
公安
家居
教育
农业
通用技术层
无人机 语音识别
基础成
AI平台
零售
交通出行
机器人 自然语言处理 机器学习平台
AI计算框架
行业驱动力
一、技术驱动力
人工智能的最终目的还是服务人类，而关于人工智能 的核心技术对于人类社会的发展和进步有着不可估量的作 用。
计算机视觉：包括医疗成像分析被用来提高疾病预测、 诊断和治疗。人脸识别被Facebook 用来自动识别照片里的 人物。在安防及监控领域被用来指认嫌疑人。在购物方面， 消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多购买选 择。
自然语言处理：像计算机视觉技术一样，将各种有助于实现目标的 多种技术进行了融合。建立语言模型来预测语言表达的概率分布，可以 用来识别日常工作中有哪些邮件需要尽快回复，哪些工作邮件可以延后 回复。
机器人：机器人技术使得机器人拥有了和人相似的工作能力，比如 无人机、智能分拣机器人等，你都可以代替人更加高效的完成工作。
AI应用
视网 膜识
2019年人工智能全景报告
2019年⼈⼯智能全景报告2019 年6⽉，国际著名⼈⼯智能天使投资⼈ Ian Hogarth与 Nathan Benaich 合著发布《 2019年⼈⼯智能全景报告》。
报告从研究、⼈才、⾏业、政治等⽅⾯，总结了过去⼀年⼈⼯智能相关研究和技术进步、⼈才发展趋势、产业格局变化和各国政策动向，并对未来⼀年进⾏了预测。
同时，报告详细分析了中国⼈⼯智能技术在⽇常消费、农业、机器⼈和半导体等领域的进展。
报告认为，⼈⼯智能将成为全球科技进步的加速器，为驾驭如此巨⼤的转型，必须全⾯深⼊地了解⼈⼯智能各⽅⾯。
⼀、研究与技术突破（⼀）强化学习开辟新天地1、强化学习在游戏领域表现卓越DeepMind公司使⽤多智能体训练算法完成的 AlphaStar 系统可以综合各种最为有效的策略组合并创建⼀个相互竞争的智能体联盟，来共同探索巨⼤的策略空间。
AlphaStar 在《星际争霸》等策略类游戏中表现突出。
另外，⼈⼯智能模型 OpenAI Five的智能程度进⼀步得到提升，与2018年8⽉份版本的 OpenAI Five相⽐， 2019 年 4 ⽉份版本的 OpenAI Five 的训练计算量增加了8倍，在《魔兽争霸 2》和《雷神之锤 III 竞技场夺旗》等游戏中纷纷战胜⼈类。
2、智能机器⼈训练过程更加注重与真实环境交互强化学习模型的“ 驱动式学习”概念被提出，即通过“ 观摩游戏” 的策略训练⼀台机器⼈同时执⾏多项复杂任务，对于每项任务⽆需进⾏单独的针对性训练。
在该策略中，训练⼈员可以远程操控智能机器⼈，使之⽤各种⽅式与外界环境进⾏交互，从多个维度对智能机器⼈在真实环境中进⾏训练，与针对单⼀任务训练相⽐训练效率和训练效果均得到提升。
在基于驱动式的训练中，智能机器⼈不仅能学习尽可能多样化的技能，并使每项技能均对扰动具有鲁棒性。
例如，加州⼤学伯克利分校的机器⼈学习实验对 BLUE 机械臂进⾏了实际环境中的训练，使其在⼿动灵活性⽅⾯取得了巨⼤进步。
《中国新一代人工智能发展报告2019》发布
《中国新一代人工智能发展报告2019》发布作者：来源：《中国计算机报》2019年第20期本报讯 5月24日，《中国新一代人工智能发展报告2019》（中英文版）（以下简称《报告》）在浦江创新论坛上发布，《报告》从全球形势、创新环境、科研突破、经济发展、社会应用、人才支撑、区域格局等视角，对过去一年中国人工智能发展总体情况进行了回顾，力图客观反映《新一代人工智能发展规划》启动实施以来的落实推进情况，揭示未来发展所面临的新形势和新挑战。
报告分析发现，2018年以来，人工智能（AI）对科技、产业和社会变革的巨大潜力得到全球更加广泛认同，各國人工智能战略布局进一步升级，人工智能正在从少数大国关注走向全球布局的新格局。
2018年，有12个国家地区陆续发布或加强了其国家级人工智能战略计划，另有11个国家正在筹备制定其人工智能国家战略。
《报告》分析结果显示，美国、中国、英国在人工智能发展方面表现突出，其它国家也各有特点。
美国人工智能论文引文影响力（FWCI）、PCT专利数量、企业数量和融资规模等指标都居全球第一，整体实力领跑全球。
中国人工智能论文发文量居全球最高，企业数量、融资规模居全球第二，但引文影响力指标（FWCI）相对落后。
英国人工智能论文发文量、总被引次数、企业数量、融资规模等指标排名第三，在全球人工智能领域也具相当实力。
以色列虽然论文和企业数量不多，但论文引文影响力指标（FWCI）以及产学研合作指标突出。
日、韩两国在专利申请方面也体现了一定优势。
报告分析，2013—2018年，全球人工智能领域的论文文献产出共30.5万篇，其中，中国发表7.4万篇，美国发表5.2万篇。
中美两国之间人工智能科研论文合作规模最大，是全球人工智能合作网络的中心，中美两国合作深刻影响全球人工智能发展。
《报告》指出，过去一年来中国人工智能产业化落地加快推进，正在为中国新旧动能转换和国民经济高质量发展提供有力支撑;社会服务领域应用场景丰富，为中国人工智能技术加快落地加速迭代提供了条件。
2019年人工智能行业现状与发展趋势报告
2-1-1 国家层面人工智能 行业发展政策分析 2015年以来，人工智能在国内获得快速发展，国家相继出台一系列政策支持人工智能的发展，推动中国人工智能步入新阶段。2019年，人工智能
连续第三年出现在政府工作报告中，继2017、2018年的“加快人工智能等技术研发和转化”，“加强新一代人工智能研发应用”关键词后， 2019年政府工作报告中使用了“深化大数据、人工智能等研发应用”等关键词 。从“加快”、“加强”到“深化”，说明我国的人工智能产业 已经走过了萌芽阶段与初步发展阶段，下个阶段将进入快速发展时期，并且更加注重应用落地。
2015年以来，人工智能在中国国内获得快速发展，中国政府相继出台一系列政策支持人工智能的发展，推动中国人工智能 步入新阶段。2017-2019年，人工智能连续三年被政府工作报告提及，人工智能迅速从国家层面上升至战略高度。这说明，中 国的人工智能产业已经走过了萌芽阶段与初步发展阶段，将进入快速发展阶段，并且更加注重应用落地。经过近几年的快速发 展，国内人工智能产业上中下游格局也逐渐清晰。其中，上游提供基础能力，中游将基础能力转化成人工智能技术，下游则将 人工智能技术应用到特定行业中。
《中华人民共和国国民经济和社会发展第 加快信息网络新技术开发应用，重点突破大数据和云计算关键技术、自主可控操作系统、高端工业和大型管理软件、新兴领域人工智
十三个五年规划纲要》
能技术，人工智能写入“十三五”规划纲要。
到2020年，自主品牌工业机器人年产量达到10万台，六轴及以上工业机器人年产量达到5万台以上。服务机器人年销售收入超过300亿 《机器人产业发展规划（2016－2020年）》 元；工业机器人主要技术指标达到国外同类产品水平；机器人用精密减速器、伺服电机及驱动器等关键零部件取得重大突破。
2019人工智能发展报告总结
2019人工智能发展报告总结随着科技的不断进步和应用的推广，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）正逐渐成为当今社会的焦点。
2019年，人工智能领域取得了显著的发展，涵盖了各个方面的创新和突破。
本文将就2019年人工智能发展报告进行总结，回顾这一年人工智能领域的重要进展和趋势。
一、技术创新2019年，人工智能技术取得了许多重要的突破和创新。
在自然语言处理方面，深度学习模型的应用使得机器翻译、语音识别和智能对话等任务取得了巨大的进步。
在计算机视觉领域，图像识别和目标检测技术的提升使得人工智能在图像处理和安防监控等领域发挥了重要作用。
此外，机器学习、深度学习和强化学习等算法的不断优化也为人工智能的发展提供了坚实的基础。
二、应用领域人工智能的应用范围越来越广泛，2019年也涌现出了许多新的应用场景。
在医疗领域，人工智能被应用于疾病诊断、药物研发和医疗影像分析等方面，提高了医疗服务的效率和质量。
在金融领域，人工智能被应用于风控模型、信用评估和智能客服等方面，为金融机构提供了更加精确和高效的服务。
此外，人工智能还在交通、教育、农业等领域展现出了巨大的潜力。
三、伦理和隐私问题随着人工智能的快速发展，伦理和隐私问题也逐渐凸显出来。
在人工智能算法的训练和应用过程中，涉及到大量的个人数据和隐私信息。
因此，如何保护个人隐私成为了一个亟待解决的问题。
同时，人工智能的发展也带来了一些伦理问题，例如自动驾驶车辆在道德决策上的困境，需要社会各方共同探讨和解决。
四、产业发展和政策引导人工智能的发展离不开产业的支持和政策的引导。
2019年，各国纷纷制定和调整了相关政策，加大对人工智能领域的支持力度。
例如，中国发布了《新一代人工智能发展规划》，提出了推动人工智能核心技术突破、建设人工智能创新示范区等措施，加快了人工智能产业的发展。
同时，各国也加强了人工智能的国际合作，共同推动人工智能的发展和应用。
五、未来趋势展望展望未来，人工智能的发展仍将呈现出良好的势头。
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表1-4部分省市出台的人工智能政策
从上述不同层面出台的政策看,在国内经济正处于新旧动能转换的关键窗口期,政府正在大力推动人工智能在社会各个领域的深度布局㊂
1.2国内外人工智能技术发展概况
1.2.1人工智能学术研究总体态势
人工智能的快速发展,在技术与理论层面,离不开学术界的持续㊁深度研究与拓展㊂
1.论文与活动方面
近几年,学术界对人工智能的研究与探索,一直处于高度活跃状态㊂来自斯坦福大学发布的‘2019人工智能索引报告“(2019A I I n d e xR e p o r t)指出,从1998年到2018年,同行评议的人工智能论文数量增长了300%以上,占同行评议期刊出版物的3%,占已发表会议论文的9%;而人工智能会议的出席人员也越来越多,2019年,仅神经信息处理系统大会(N e u r I P S,全球最受瞩目的人工智能和机器学习领域的顶级盛会之一)就有13500人参加,比2018年增长41%,比2012年增长800%㊂A A A I(t h eA s s o c i a t i o n f o r t h eA d v a n c e o fA r t i f i c i a l I n t e l l i g e n c e,美国人工智能协会)和C V P R[I E E E (I n s t i t u t eo fE l e c t r i c a la n d E l e c t r o n i c sE n g i n e e r s,国际电气与电子工程师协会)C o n f e r e n c eo n C o m p u t e rV i s i o na n dP a t t e r nR e c o g n i t i o n,I E E E国际计算机视觉与模式识别会议]会议出席人员也增长了30%㊂
在中国知网(C N K I)平台中,以主题关键词 人工智能 进行搜索,2014年1月1日至2019年12月16日期间,中国本地学者发表的人工智能相关论文总量如图1-2所示㊂通过图表我们能看出,中国学者在人工智能的学术研究方面,一直处于高位增长㊂
2.专利申请与公开情况
我们以 人工智能 深度学习 机器学习 等关键词,在中国智慧芽专利数据库中检索,按年度处理得到图1-3㊂通过图表,我们感受到世界范围内涉及人工智能的专利公开量正在快速攀升㊂
图1-2C N K I中与人工智能主题相关的论文发表量
图1-3近几年人工智能相关专利的公开量
国内的人工智能专利申请量,也同时保持着高位增长,如图1-4所示㊂
图1-4近几年中国人工智能专利申请量
3.研究热点与主要态势
(1)研究热点
同济大学科技情报所与同济大学图书馆发布的‘人工智能全球研究态势分析报告(2019版)“,在分析了2013 2019年人工智能学科的研究领域和受关注的主题后,提出了目前人工智能的研究热点,其中排在前五位的分别是语义网技术与推荐系统㊁脑电图与脑机接口㊁机器人及机器人操控㊁车辆路径及算法㊁社会网络模型及算法㊂
中国科学院武汉文献情报中心的学者周伯柱,在2019年8月发表的‘基于论文和专利分析的人工智能发展态势研究“论文中指出, 机器学习与算法 计算机视觉 和 语音识别与自然语言处理 ,大致对应了人类智能中的 会思考会学习 会看 和 会听㊁会说 等重要能力,覆盖了人工智能论文的73%以上,其中 机器学习与算法 方向论文增长势头最强劲,如图1-5所示,表明目前对如何提升机器 认知能力 的研究热度很高,这也是迈向未来 强人工智能 的关键所在㊂
图1-5人工智能领域三个方向论文产出趋势
(数据源自周伯柱等发表的‘基于论文和专利分析的人工智能发展态势研究“)
(2)主要态势
人工智能的研究正由学术界驱动转向学术界和产业界共同驱动㊂有相关研究表明,美国㊁以色列等国家的研究者以校企合作发表论文的比例较高,而中国涉及人工智能的论文一般以高校为主,与企业结合度较低㊂
人工智能的研究呈学科交叉与融合态势㊂科学技术部‘中国新一代人工智能发展报告2019“指出,从全球人工智能论文学科分布看,近年来人工智能学科交叉融合发展趋势明显;同时还指出,当前人工智能的研究主要集中在计算机科学㊁工程学与数学三个学科,反映出人工智能是一门将数学理论㊁计算机算法科学和面向实际问题的工程应用实践紧密结合的交叉性学科㊂同时,神经科学㊁心理学对于人工智能的研究也发挥了重要的理论支撑作用,如表1-5所示㊂
表1-5人工智能论文学科分布
续表
(数据来自‘中国新一代人工智能发展报告2019“) 1.2.2人工智能专项技术发展态势
1.人工智能基础设施层面
由产业带动的人工智能专用芯片的研发方兴未艾,包括英伟达G P U(G r a p h i c sP r o c e s s i n g U n i t,图形处理器)㊁谷歌T P U(T e n s o rP r o c e s s i n g U n i t s,张量处理单元),国内的阿里巴巴㊁百度㊁华为等在内的大型企业在A I芯片研发方面快速布局,致使人工智能的算力增长超出了大部分人的想象㊂根据斯坦福大学的D a w n B e n c h项目数据显示,从2017年10月到2019年7月,仅仅一年半的时间,在被广泛使用的I m a g e N e t数据集上训练一个系统所需的时间就已经从3小时降至88秒,这意味着能够将成本从2323美元削减至12美元㊂
2.人工智能技术进展层面
从人工智能技术进展的角度看,有几个明显的技术趋势已日益凸显㊂首先,随着以智能手机为代表的移动终端计算存储能力的快速加强,基于智能端的人工智能与边缘计算技术正在快速发展与普及,如何在应用效果尽可能好的前提下,将模型做小㊁做精致㊁做快,是人工智能发展方向的关键点㊂其次,传统机器学习严重依赖训练数据的规模与质量,这制约了领域技术的快速发展,而最近的明显趋势是由最常见的监督学习转向半监督㊁自监督甚至无监督的机器学习,如何用尽量少的有标训练数据让机器自主学会更多的知识,是大有前景的发展方向㊂再次,A u t o M L(自动机器学习)正在快速地渗透到各个A I应用领域,从最早的图像领域,目前已经拓展到N L P(N a t u r a l L a n g u a g eP r o c e s s i n g,自然语言处理)㊁推荐搜索㊁G A N(G e n e r a t i v eA d v e r s a r i a l N e t w o r k s,生成式对抗网络)等多个领域,随着A u t o M L技术的逐渐成熟,搜索网络结构成本越来越低,相信会有更多的领域模型由机器来设计,而不是目前的算法专家主导的局面,这个技术趋势基本是确定无疑的㊂最后,随着5G等传输技术的快速发展,视频㊁图片类应用快速成为最主流的A P P消费场景,而机器学习技术如何更好地融合文本㊁图片㊁视频㊁用户行为等各种不同模态的信息,来达到更好的应用效果,相信也会越来越重要㊂
3.A I应用领域发展趋势层面
从A I应用领域发展趋势来讲,最近一年来,最主要的几个A I方向(比如,自然语言处理㊁图像视
频处理及搜索推荐方向)技术发展精彩纷呈,呈现出不同的发展格局㊂例如,在自然语言处理领域,由B e r t为代表的预训练模型及新型特征抽取器T r a n s f o r m e r的快速发展与普及,使自然语言处理进入了技术井喷的快速发展期㊂
1.3国内外人工智能产业创投情况
1.3.1人工智能融资与创投情况
1.世界范围内人工智能融资与创投情况
在2019年‘斯坦福2019全球A I报告“中显示,全球私有A I投资超过700亿美元,与A I相关的创业投资超过370亿美元,并购交易金额340亿美元,I P O(I n i t i a lP u b l i cO f f e r i n g,首次公开募股)为50亿美元,相当于全球每天2亿多美元投到A I领域㊂
在全球范围内,对人工智能初创企业的投资持续稳步上升㊂从2010年筹集的13亿美元到2018年筹集超过404亿美元(截至11月4日,2019年筹集达到了374亿美元)㊂在2010年到2018年间,资金的平均年增长率超过48%㊂获得资助的A I公司数量也在增加,2018年超过3000家A I公司获得了资助㊂
2014年至2019年(截至11月4日),全球人工智能初创企业共获得15798笔投资,平均投资额约为860万美元(注:这项调查只考虑投资超过40万美元的人工智能公司)㊂在初创公司投融资的数量方面,美国仍然占主导地位,中国排名第二㊂如果按人均水平进行调整,以色列实际上是2018年投资最多的国家,其次是新加坡和冰岛㊂
2.中国人工智能融资与创投情况
来自投中研究院与崇期资本联合发布的‘2019中国人工智能产业投融资白皮书“中显示,国内人工智能领域的总体融资规模从2015年的458亿元人民币增加至2018年的1189亿元人民币,融资数量及融资规模呈现逐年增长态势,如图1-6所示㊂不过,2019年人工智能领域融资规模预计将有所回落,2019年前三个季度,融资规模仅为577亿元人民币㊂2019年出现首次回落,行业泡沫弱化㊂
图1-62014—2019年中国人工智能行业融资趋势。