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一年一度的AIIA人工智能开发者大会将于9月28日-29日在北京中关村隆重举行
一年一度的AIIA人工智能开发者大会将于9月28日-29日在北京中关村隆重举行。AIIA人工智能开发者大会是国内人工智能领域最具创新价值的行业大会，已连续举办了两届，本届大会将以“智慧筑基，源聚强国”为主题，聚焦自然语言理解、内容安全、计算机视觉、智能语音及数据资源共享、信创、工业互联网和智能制造、RPA等热点领域。
人工智能（英语：Artificial Intelligence，缩写为AI）亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现。人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体（intelligent agent）的研究与设计”，智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰·麦卡锡于1955年的定义是“制造智能机器的科学与工程”。安德里亚斯·卡普兰（Andreas Kaplan）和迈克尔·海恩莱因（Michael Haenlein）将人工智能定义为“系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。
AI的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超卓的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等。当前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学，以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。 思维来源于大脑，而思维控制行为，行为需要意志去实现，而思维又是对所有数据采集的整理，相当于数据库，所以人工智能最后会演变为机器替换人类。
著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
人工智能是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。
机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别人工智能2在线电影，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。
自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法。
对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。
弱人工智能如今不断地迅猛发展，尤其是2008年经济危机后，美日欧希望借机器人等实现再工业化，工业机器人以比以往任何时候更快的速度发展，更加带动了弱人工智能和相关领域产业的不断突破，很多必须用人来做的工作如今已经能用机器人实现。
计算机是人工智能研究的基本平台，人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（ENGINEERING APPROACH），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（MODELING APPROACH），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。遗传算法（GENERIC ALGORITHM，简称GA）和人工神经网络（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。
这些还远不是人工智能在未来应用的终点。当前，人工智能的发展依然受到很多限制，其中关键的一环就是数据。只有打通数据孤岛，建立起数据的共享和融合，才能真正技术应用最大化。但是，在数据交互的过程中，数据隐私又是不容忽视的一环。
人工智能，用最简单的语言来解释，就是让机器或者程序具有人类一样的智能，可以像人类一样解决各种可以跟着不同场景做出应对的行为。从广义上说，人工智能可以分为强人工智能和弱人工智能。强人工智能，就是说就是和人类一样聪明，可以全面模拟人类行为，包括视觉、嗅觉、触觉、味觉，听觉，以及各种思考能力，并做出和人类一样的反应。弱人工智能，相对来说，是在某一个小的领域，做到和人类一样，比如如今的电话外呼机器人，就属于弱人工智能的几个分支，而且这些分支已经可以在市场上寻找到相应的雏形了。
中国人工智能技术起步较晚，但是发展迅速，目前在专利数量以及企业数量等指标上已经处于世界领先地位。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。在数量占比方面，2017年中国人工智能论文数量占比全球已经达27.7%。当前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。
2019年中国AI芯片市场规模约为115.5亿元，在5G商用的普及和政策、技术等各因素的推动下，AI芯片有望在云计算、安防、消费电子、机器人等领域实现大规模商用，预计2021年AI芯片市场规模将达到436.8亿元。但值得注意的是，随着人工智能技术的加速普及，下游应用领域对AI算力和能耗的要求越来越高，传统冯诺依曼架构式芯片的瓶颈逐渐显露，AI芯片将朝着存算一体化方向发展。有分析师认为，存算一体AI芯片的发展前景虽受到广泛认可，但整体仍处在发展的起步阶段。从实现计算与存储的融合设计，到技术的落地、量产、规模化商用，还有较长阶段。能够率先实现技术、产品突破的企业将更容易获得资本、人才、市场的支持。
相关调查机构数据显示， 截至2017年12月31日，中国人工智能专利申请数达46284件。随着国家大力提倡、投入研发逐渐增加，人工智能运用到越来越多的行业领域，未来相关专利数量应当会持续增加，人工智能技术产业化发展前景向好。
2018年中国人工智能领域共融资1311亿元，增长率超过100%，投资者看好人工智能行业的发展前景，资本将助力行业更好地发展。随着人工智能技术的进一步发展和落地，深度学习、数据挖掘、自动程序设计等领域也将在更多的应用场景中得到实现，人工智能技术产业化发展前景向好人工智能要有前途吗。
中国数字经济产业已经成为驱动经济增长的新动能，2019年数字经济规模占GDP的比重达36.2%;作为数字经济产业底层基础的集成电路，却严重依赖进口，2020年前八个月，中国集成电路进口金额超过万亿元;未来政策将持续加码发展集成电路产业，实现芯片全面国产化。
2.中国AI芯片有望引领国产芯片实现弯道超车，预计2023年中国AI芯片市场规模将突破千亿元
5G基站、大数据中心、人工智能等新型基础建设的完善，促使AI芯片成为引领芯片行业未来发展的重要方向;政策、资本、技术、市场等多重因素将驱动AI芯片这一新赛道快速发展，中国芯片有望实现弯道超车;预计2023年中国AI芯片市场规模将超过千亿元。
人工智能产业的成熟化发展驱动AI芯片由通用型向专用型发展，急剧增长的数据量对AI芯片的性能以及能耗提出了更高要求;能够兼具性能和成本的存算一体化AI芯片符合未来发展趋势，在下游需求的推动下有望快速发展。
人工智能，作为计算机科学最前沿的发展方向，同时也是新一轮产业变革的核心驱动力，具有巨大的市场前景。面向人工智能应用的AI算法，除具有传统算法一般的性能特征，还具备处理大量非结构化数据、处理过程计算量大、参数量大等新特质，亟须强大的运算能力和高效的访存能力支撑。
目前中国整个人工智能产业规模仍在保持增长，同时国家也在不断出台各类人工智能产业扶持政策，资本市场对人工智能行业的投资热情不减，技术方面不断突破是产业增长的核心驱动力。
未来人工智能产业的走向取决于算法的进步，由于算法的技术突破是决定人工智能上限的，所以未来人工智能企业拉开差距就在算法的技术突破上，谁能先在算法上取得成功，谁就能取得资本市场青睐，同时产业落地也会进一步提速。在算法方面，目前已经有深度学习和神经网络这样优秀的模型，但就目前国内人工智能算法的总体发展而言，工程学算法虽已取得阶段性突破，但基于认知层面的算法水平还亟待提高，这也是未来竞争的核心领域。
虽然算法决定人工智能上限，但是目前的算法短时间内可能很难有所突破，所以算力也是目前人工智能企业竞争的一个重点方向，以目前的算力水平，主要实现商业化的人工智能技术为计算机视觉、智能语音等，未来若算力进一步突破包括算力的提升、生产成本的降低都会使人工智能技术的产业化进一步深入。
随着人工智能技术的进一步成熟，未来企业商业应用能力将成为资本重要考核因素。同时随着5G商用时代的逐渐来临，人工智能技术连接效率也将进一步提升，深度学习、数据挖掘、自动程序设计等领域也将在更多的应用领域得到实现。
目前中国的人工智能企业部分还处在各自为营的态势，还未完全形成产业分工人工智能要有前途吗。但是目前市场已经逐渐显现出细产业分工的态势，在底层基础构建方面，腾讯、阿里巴巴、百度、华为等企业依托自身数据、算法、技术和服务器优势为行业链条的各公司提供基础资源支持;而科大讯飞、格灵深瞳、融合现实和旷视科技为代表的企业将主要以计算机视觉和语音识别为方向;在硬件方面则有深兰科技、地平线机器人、华为、小米等企业深入研发。未来随着各项技术逐渐成熟，有些企业将会退出某些方向的竞争，专项研发自身优势方向，整个人工智能行业会形成一个产业分工、合作大于竞争的局面。
随着数字化转型不断深入，中国数字经济规模持续增加。2019年中国数字经济规模达35.8万亿元，占GDP比重为36.2%。有分析师认为，数字经济蓬勃发展是大势所趋，人工智能、云计算、5G 等新型基础设施构成推动数字经济发展新引擎。AI芯片作为人工智能的核心关键，受益于数字经济发展浪潮，拥有广阔前景。
面对芯片产业核心技术受限于外国的现状，近几年中央出台多项重大产业政策扶持集成电路、人工智能等产业发展，各省市同时积极跟进，利好政策全方面密集落地，从税收减免、创新鼓励、基础设施建设到资金支持等多角度为AI芯片行业发展营造良好政策环境。
数据显示，2020上半年，中国集成电路企业登记申请的集成电路布图设计数量达5176件，同比增长78.2%，其中广东、江苏、上海为数量排名靠前的三大地区，贡献了六成以上的总数。有分析师认为，中国集成电路企业积极研发，一方面是国内下游市场需求广阔，另一方面是受中美贸易影响。企业主动或被动式研发都将夯实AI芯片行业发展基础，推动中国集成电路行业实现赶超。
数据显示，2019年全球人工智能芯片市场规模为110亿美元。随着人工智能技术日趋成熟，数字化基础设施不断完善，人工智能商业化应用将加速落地，推动AI芯片市场高速增长，预计2025年全球人工智能芯片市场规模将达726亿美元。
AI芯片主要运用在云端和终端(包括边缘端)，不同场景的应用对AI芯片的性能提出了不同要求。在以传统冯诺依曼架构方式为主的AI芯片市场中，当运算能力发展到一定程度，存储部件就决定了AI芯片的性能上限，同等条件下，“存算一体”架构能够有效降低AI芯片能耗和成本，突破“存储墙”难题，是AI芯片未来发展主流方向。
目前AI技术及应用场景大多体现在图像识别、语音识别等弱AI上，随着场景的广泛覆盖以及AI技术的进一步发展，AI芯片产品也将更加细分多元。有分析师认为，AI芯片商用前景广阔，但落地困难的局面导致行业并未形成稳定的市场格局，对于行业新老玩家而言是挑战，更是机遇。
2019年中国AI芯片市场规模约为115.5亿元。5G商用的普及将催生AI芯片在军用人工智能2在线电影、民用等多个领域的应用需求，中国政府也有望趁5G的领先优势，倾注大量资源发展AI芯片，抢占科技战略制高点。在政策、市场、技术等合力作用下，中国AI芯片行业将快速发展，在国际上的话语权也将持续加强，预计2023年市场规模将突破千亿元。
2019年全球云计算市场规模近2000亿美元，随着全球数字化的深入发展，云计算市场规模将持续增长，预计2023年全球云计算市场规模将超过3000亿美元。
安防领域是终端AI芯片典型的应用场景，因图像识别技术以及大数据技术发展较为成熟，智能安防的发展和普及相对较快。2019年中国安防行业市场规模达到8260亿元，并且在过去五年保持不低于10%的增长速度。在一系列政府项目如“平安城市”、“雪亮工程”的推动下，智能安防将成为中短期内AI芯片落地的最佳场景。
芯片是信息化时代、数字化时代的基石。中国作为全球最大的半导体消费市场，芯片自给率不足，严重依赖进口。为发展国产芯片，实现进口替代，近年来政府出台了一系列政策支持国产芯片行业发展。今年7月份，利好政策再度加码，国务院发文表示将从财税、投融资、研究开发、进出口、人才、知识产权、市场应用、国际合作等8个方面进行扶持，以加快集成电路和软件产业发展。国家重磅利好政策的陆续出台，将推动芯片国产化进程提速，芯片行业将获得广阔的国产替代空间。
全球机器人出货量逐年走高，预计2023年将突破2000万个。目前中国AI技术仍是弱AI阶段，不具备自主推理能力，与市场期待存在一定距离。机器人的智能化程度将在技术和市场的双向驱动下逐步增强，AI芯片需求爆发性增长还需时日，但市场潜力巨大。
7月31日，中关村管委会、石景山区人民政府、中国人工智能产业发展联盟联合举办新闻通气会，宣布2020AIIA人工智能开发者大会将于9月28日-29日举行。
为了更好地推动我国人工智能产业发展，充分发挥中关村的创新高地优势，打造人工智能开发者信息共享、项目对接、学习交流的新平台，2020AIIA人工智能开发者大会将首次落地中关村示范区，在中关村石景山园举行。
中国人工智能产业发展联盟副秘书长、中国信息通信研究院副总工程师王爱华介绍ai智能app下载，2020AIIA人工智能开发者大会将以“智慧筑基，源聚强国”为主题，致力打造集合“测、会、赛、媒、课”五位一体的人工智能。
测——大会主论坛上，中国人工智能产业发展联盟将发布最新评测报告，包括：全国首个“可信AI示范区”评选结果，以及2020年人工智能产品、服务等多领域的标准、规范、测试情况、报告等。
会——大会将开设主论坛、十余个技术与应用分论坛，主题涵盖自然语言理解、内容安全、计算机视觉、智能语音及数据资源共享、信创、工业互联网和智能制造、RPA等热点领域。
赛——大会将融合百度、旷视开源大赛，2020AIIA杯人工智能大赛，2020中国(小谷围)人工智能创新创业大赛等多项赛事。
媒——大会将采用线上 线下联动推广，移动端、PC端全程图文直播，多家媒体联合报道的形式，全方位、多渠道呈现大会盛况。
课——大会将邀请来自百度、旷视等企业的具有实际开发和产品运营的专业导师和工程师，举办专为开发者设计的公开课，为国内人工智能开发者分享最新技术、探讨开源生态。
百度大赛聚焦于推动自然语言处理领域的技术创新与突破ai智能app下载，在机器阅读理解领域，解决如何使机器具有持续知识获取能力的问题。
旷视天元开源大赛鼓励参赛者借助天元深度学习框架实现算法创新，挑战压缩图像的画面质量恢复任务，探索基于深度学习的视频质量提升的上限。
9月19日，科技部副部长李萌在人工智能与城市可持续发展论坛上表示，科技部支持北京、西安及杭州等13地建设人工智能试验区，以拓展各具特色的应用场景，形成有利于人工智能发展的区域生态。
早在7月份的世界人工智能大会上，工信部部长苗圩曾透露，2019年底中国AI核心产业规模超过510亿，人工智能企业超过2600家。按照之前国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，2020年中国人工智能将与世界先进水平同步，核心产业规模超过1500亿元。人工智能与行业融合应用在不断深入，新技术、新模式、新业态不断涌现，未来前景可期。
普华永道发布的全球AI研报中显示，人工智能可能为全球经济贡献高达15.7万亿美元。人工智能带来的最大经济收益将主要来自中国和北美，相当于总计10.7万亿美元，占全球经济影响的近70％。
据数据宝最新梳理发现，A场中人工智能板块有152只股，按最新收盘价计算市值规模合计超3.3万亿，市值超千亿的有5家，分别是海康威视、闻泰科技、中兴通讯、三六零和恒生电子。
这152只股自8月以来经历了大幅回调，股价平均跌幅为3.78%。排除掉今年上市的次新股和依旧亏损的ST股后发现，有52股的最新收盘价较年内高点回调幅度超30%。将回调因素可能是业绩不佳的上市公司排除后，仍然有21只股业绩实现同比增长的同时回调幅度超30%。其中，闻泰科技上半年净利润同比增长767.19%，2017年底，闻泰科技与合肥高新区签署项目投资合作框架协议，在合肥高新区投资建设合肥闻泰人工智能研究院，主要进行人工智能终端产品的研发与设计。此外，神州泰岳、深大通、华天科技和*ST晨鑫均实现业绩翻倍，股价回调充分。
人工智能板块具有长期投资价值，备受机构青睐。从机构预测角度梳理这152只股可以发现，有9只超跌人工智能股被机构看好。这9只股兼具自8月以来跌幅超18%、机构一致预测目标价上涨空间超20%、2020年至2022年净利润增幅有望超20%的特点。
兆易创新是国内的存储器龙头，在闪存芯片设计方面领先，此外还持有近期火热的中芯国际股权。近30天内，兆易创新获得17家机构评级，机构一致预测目标价为223.1元，上涨空间23.67%，其中广发证券给予的目标价最高，达到251.85元。此外，兆易创新吸引了众多机构对其扎堆调研，单是8月25日一天，就有334家机构对其进行调研。
浪潮信息近30天内同样获得17家机构评级，一致目标价为41.77元，上涨空间36.3%。其中浙商证券给出了49元的目标价。公司是领先的云计算、大数据服务商，为全球多个国家和地区提供IT产品和服务，自主研发的中国第一款关键应用主机浪潮K1使中国成为继美日之后第三个掌握高端服务器核心技术的国家。
随着人工智能作为社会与经济转型变革的核心驱动力被广泛运用于不同行业领域，随之而来会引发哪些社会伦理问题？人工智能技术、产品和应用应当遵循怎样的引导和约束？如何构建人类和人工智能之间的信任？
针对这些人工智能浪潮中亟待解答的问题，AIIA2020人工智能开发者大会可信AI分论坛(时间：2020年9月29日下午，地点：首钢园三高炉第二展厅)将以“践行科技向善，牢筑AI可信”为主题，聚焦“人工智能可信前沿研究部署”与“人工智能可信创新落地实践” 两大议题，期待在分享和交流中撞出火花，探寻人工智能可信发展的实现路径。具体而言，分论坛三大精彩看点预告如下：
分论坛将邀请国内外人工智能各领域的技术专家，为与会人员分享可信AI前沿研究进展、分析国内外发展现状、预测未来趋势。
分论坛将对中国人工智能产业发展联盟的《可信AI操作指引》、《可信AI测试工具优选目录》、可信AI试评估、可信AI示范区评选等各项工作进行深入解读。
分论坛将结合我国人工智能行业的特征和发展现状，共同探讨我国可信人工智能的工作思路和落地路径，梳理和明确下一阶段部署的重点方向和内容，切实推动构建我国健康、可信的人工智能产业发展环境。
在新一代人工智能发展持续创造空前商业和社会价值的大背景下，如何落地人工智能可信已经成为全球研究部署的前沿阵地，国内外政府组织、研究机构、科技企业纷纷布局重磅投入。让我们通过本次盛会，助力可信AI的落地实践，规范应用形式，迎来人工智能产业健康发展的时代。
据美国太空网站报道，目前，美国宇航局一份声明指出，利用机器学习等人工智能技术分析詹姆斯·韦伯太空望远镜或者凌日系外行星勘测卫星(TESS)的未来勘测数据，将帮助天文学家搜寻外星生命，探测地球邻近小行星。
人工智能领域的学者站在人工智能发展的水平搭建了基于大数据的平行教育平台，人工智能领域的专家站在技术的地基上构造教育各个模式的改革，虽然地基比较牢固，可能对教育的理解不太深入，这也就是需要我们把搞技术的和搞教育的人们结合起来，相互合作，才能有基础的对未来教育进行改革。
如今，经过60多年演进，一项颇具颠覆能力的工具——人工智能(AI)实现了从幕后走向台前。特别是在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。
我们生活在一个日新月异、瞬息万变的时代，科技的发展从来就没有放慢她飞驰的脚步。当被誉为人类智慧堡垒的围棋被人工智能技术攻克，世界为此而变!中兴超前布局人工智能研发应用，志在做全球人工智能视觉大数据应用服务市场的领军者。
近年来，人工智能技术越来越多地应用于健康管理、疾病风险预测、医学影像、辅助诊疗、医疗机构管理、辅助医学研究平台和新药开发等领域。未来，人工智能不仅可以促进专业健康管理更加精准、高效，特别是在亚健康调理、慢病管理、中医养生、康复保健等多个细分领域，发挥越来越重要的作用。
推进公共数据有序开放共享，促进行业数据融合应用。积极推进政府、行业数据在安全可控的条件下开放共享，创新技术与应用结合过程中的数据使用方式和商业合作模式，通过开放公共数据资源扶持高精尖中小型人工智能企业创新发展。引导不同行业、不同企业间数据融合创新应用，通过更大范围的数据聚合使用更大程度释放人工智能应用价值。加快制定人工智能技术与传统产业融合过程中数据采集、存储、使用等问题的标准规范，强化数据安全风险管控。
随着人工智能技术在生产、生活、娱乐等领域的广泛应用，可以预见，我们已经踏入一个由计算机与机器人主导的人工智能的时代。任何人工智能的实现都离不开编程，编程将成为人工智能时代中一种基础的、核心的技能。编程不仅受到国家的重视，还逐渐与升学挂钩，更是人工智能时代的必备技能，孩子早学早受益。
人工智能技术常见的算法技术有决策树、随机森林、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯算法等，国内各大高校团队一直有深入研究，但是在科研成果转化领域一直发展缓慢，难点在于如何将算法和实际工程应用结合，实现技术向生产力的转化。目前以华为、阿里、腾讯等公司主导的技术研发团队，将自身应用和算法技术结合，从产业领域实现算法的技术成果转化。
国内的AI框架软件逐渐起步，也开始拥抱开源，并正在培育自己的生态环境。框架软件是人工智能生态中最重要的因素之一，我国需要促进国产自研框架软件的发展和推广，摆脱国外的软件生态标准制约。国产AI框架软件需要和国产AI芯片及硬件进行相互适配、性能优化和应用推广，能够形成面向行业应用的软硬件一体化平台，促进这种融合技术在各行业的产业推广。
国内人工智能产业也是大面积采用国外研发的这些框架软件，自研的AI框架软件相对比较小众，主要集中在从事AI算法研究比较早的几个公司内部使用，但是随着技术进步，逐渐开始进入实用环节，并开源发布。国内比较知名的几个框架软件的情况如下。
百度飞桨PaddlePaddle：是国内开发较为完善的AI计算框架，是集深度学习核心框架、基础模型库、端到端开发套件、工具组件和服务平台于一体的开源深度学习平台。目前百度有超过30个主要产品都在使用 PaddlePaddle，从市场接受程度判断，目前还处于起步阶段，使用群体相对较少，还需要加大研发投入和市场培养。
旷视Brain++：拥有自主研发深度学习框架，自主研发的AI算法平台Brain++作为统一的底层架构，为算法训练及模型改进过程提供重要支持。在算法开发方面，旷视自研开源深度学习框架MegEngine（Brain++核心组件之一），Brain++帮助旷视构建了一条不断自我改进、不断更加自动化的算法生产线，并能够针对不同垂直领域的碎片化需求定制丰富且不断增长的算法组合。
商汤Parrots：是一个训练框架，核心是一个动态的编译与调度引擎，商汤Parrots采用动态实时编译技术，所有代码都是在运行过程当中即时编译，并且放到计算芯片或引擎上大规模地并行执行。具备了传统静态深度网络的伸缩性，以及当代动态编程模型的灵活性，达到了这两者的最佳结合。
华为MindSpore：计算框架已经正式开源。MindSpore原生适应每个场景包括端、边缘和云。通过MindSpore自身的技术创新及MindSpore与华为昇腾AI芯片的协同优化，实现运行态的高效，大大提高了计算性能。
面对这一发展契机，我国应强化人工智能产业发展顶层设计，加强人工智能软硬件协同布局，如，鼓励百度飞桨Paddle Paddle、旷视、商汤Parrots、华为Mind Spore等软件框架企业，与寒武纪（MLU）、华为（昇腾）、阿里（含光）、中星微（NPU）、比特（算丰）、地平线、百度（昆仑）、海光（DPU）、紫光同创（Titan）、复旦微电子等AI芯片企业强强联合，重点布局我国自主知识产权的“框架软件+AI芯片”的人工智能生态体系，力争五年内在人工智能领域占据主导优势。
根据中国信通院发布的数据：从全球范围来看，全球人工智能企业主要集中在 AI (各个垂直领域) 大数据和数据服务、视觉、智能机器人等领域 ，其中：AI 企业主要集中在商业(主要包含市场营销和客户管理领域) 医疗健康、金融领域。
我国已将人工智能纳入新基建体系。2020年3月4日，中央明确指示要加快推进国家规划已明确的重大工程和基础设施建设，其中要加快 5G 网络、数据中心等新型基础设施建设进度。相比于传统的“铁公基”，新基建是立足于高新科技的基础设施建设，主要包括5G基建、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网等七大领域。
人工智能方面，AI将是新一轮产业变革的核心驱动力，重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，催生新技术、新产品、新产业。
“新基建”不同于“铁公基”传统思路，其本质是信息数字化的基础设施建设，用于支撑传统产业向网络化、数字化人工智能要有前途吗、智能化方向发展。那么在“新基建”浪潮的背景下，人工智能基础设施应该建什么、怎样建？根据通信世界网发布的观点，人工智能新基建的核心是构建专用设施，填补算力不足，同时应在泛在、融合的发展趋势下，构建软硬件协同、新老系统协同、各个行业协同的产业新生态。
人们对人工智能的期望，绝不仅用来解决狭窄的、特定领域的某个简单具体的小任务，而是期望能够真正像人类一样，解决不同领域、不同类型的复杂问题，并进行判断和决策。
发展人工智能的终极目标也不是要替代人类智能，而是要与人类智能形成优势互补，帮助人类处理许多虽然能够处理但效率不够高的工作，使得人类从繁重的重复性工作中解放出来，从而专注于推动人类自身文明的进步。
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