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安徽省人工智能产业链分析报告 2020 年7 月 3 / 27 一 人工智能产业迎来新一轮发展浪潮 1.1 人工智能产业经历三次浪潮 人工智能经历三次浪潮，当前处于第三次高速成长期。人工智能产生于1956 年在 美国达特茅斯学院举行的 “人工智能（Artificial Intelligent,简称AI ）夏季研讨会”，至今 已有60 年的发展历史，大致经历了三次浪潮。在人工智能的前两次浪潮当中，由于技 术未能实现突破式进展，相关应用始终难以达到预期效果，无法支撑起大规模商业化 应用，最终在经历过两次高潮与低谷之后，人工智能归于沉寂。随着信息技术快速发 展和互联网快速普及，以2006 年深度学习模型的提出为标志，人工智能迎来第三次高 速成长。 图表 1 人工智能产业发展历程 资料来源：，市场研究部 第一次兴起（1956-1974）：人工智能诞生并快速发展。50 年代中期，随着数字计 算机的兴起，一些科学家直觉地感到可以进行数字操作的机器也可以进行符号操作， 而符号操作可能是人类思维的本质。这是创造智能机器地一条新路。1955 年，Newell 和Simon 在J. C. Shaw 的协助下开发了 “逻辑理论家（Logic Theorist ）”。这个程序能够 证明《数学原理》中前52 个定理中的38 个，其中某些证明比原著更加新颖和精巧。 1956 年，达特茅斯会议上 AI 的名称和任务得以确定，同时出现了最初的成就和最早 的一批研究者，因此这一事件被广泛承认为AI 诞生的标志。达特茅斯会议之后的数年 是大发现的时代。对许多人而言，这一阶段开发出的程序堪称神奇：计算机可以解决 代数应用题，证明几何定理，学习和使用英语。当时大多数人几乎无法相信机器能够 如此 “智能”。研究者们私下的交流和公开发表的论文中表达出相当乐观的情绪，认为 具有完全智能的机器将在二十年内出现。ARPA （国防高等研究计划署）等政府机构向 这一新兴领域投入了大笔资金。1963 年6 月，MIT 从新建立的ARPA （即后来的DARPA, 国防高等研究计划局）获得了二百二十万美元经费，用于资助MAC 工程。此后，ARPA 每年提供三百万美元，直到七十年代为止。 4 / 27 第一次低谷：算力和算法存在局限，人工智能步入低谷。1974 年到1980 年，人工 智能的瓶颈逐渐显现，逻辑证明器、感知器、增强学习只能完成指定的工作，对于超 出范围的任务则无法应对，智能水平较为低级，局限性较为突出。AI 开始遭遇批评， 随之而来的还有资金上的困难。AI 研究者对其课题的难度未能做出正确的判断：此前 的过于乐观使人们期望过高，当承诺无法兑现时，对 AI 的资助就缩减或取消了。同 时，由于Marvin Minsky 对感知器的激烈批评，联结主义（即神经网络）销声匿迹了十 年。造成这种局面的主要原因有两点：1）计算机的运算能力有限。当时的计算机有限 的内存和处理速度不足以解决任何实际的AI 问题。例如，Ross Quillian 在自然语言方 面的研究结果只能用一个含二十个单词的词汇表进行演示，因为内存只能容纳这么多。 2）计算复杂性呈指数增长，依据现有算法无法完成计算任务。 第二次兴起（1980-1987）：数学模型实现重大突破，专家系统得以应用。进入 20 世纪80 年代，人工智能再次回到了公众的视野当中。人工智能相关的数学模型取得了 一系列重大发明成果，其中包括著名的多层神经网络（1986）和BP 反向传播算法（1986） 等，这进一步催生了能与人类下象棋的高度智能机器（1989）。其他成果包括通过人工 智能网络来实现自动识别信封上邮政编码的机器，精度可达99% 以上，已经超过普通 人水平。与此同时，卡耐基 ·梅隆大学为DEC 公司制造出了专家系统（1980），这个 专家系统可帮助DEC 公司每年节约4000 万美元左右的费用，特别是在决策方面能提 供有价值的内容。受此鼓励，很多国家包括日本、美国都再次投入巨资开发所谓第 5 代计算机（1982），当时叫做人工智能计算机。 第二次低谷（1987-1993）：成本高且难维护，人工智能再次步入低谷。为推动人工 智能的发展，