本书重点聚焦人工智能的关键前沿技术，先对人工智能技术领域进行概述，主要介绍核心及前沿领域的发展现状和趋势，并分析国内外人工智能发展战略；之后深入介绍、分析支撑或影响人工智能产业发展的核心和前沿技术，如计算机视觉、智能语音语义、人工智能芯片等。本书合人工智能、互联网和计算机行业的从业人员和研究人员（技术岗位和非技术岗位），以及创投相关人员阅读参考。

中国电子信息产业发展研究院（赛迪集团）是直属于国家工业和信息化部的一类科研事业单位。自成立二十余年以来，秉承“信息服务社会”的宗旨，坚持面向政府、面向企业、面向社会，致力提供决策咨询、管理顾问、媒体传播、评测认证、工程监理、创业投资和信息技术等专业服务，在此基础上，形成了政府决策软科学研究、传媒与网络服务、评测与认证服务、咨询与外包服务、软件与信息服务、投资与资产管理六业并举发展的业务格局。

CHAPTER 01 计算机视觉
1.1 计算机视觉发展概述
1.1.1 计算机视觉的发展之路
1.1.2 计算机视觉：让机器看懂世界
1.2 计算机视觉技术前沿
1.2.1 从感知到认知：全面构建“视觉+”智能体系
1.2.2 从识别到检测：视频中的人类动作理解研究
1.2.3 基于互联网文本描述和深度对偶学习的图像分割技术
1.2.4 基于深度学习的无人驾驶路径规划和控制
1.2.5 从海量监控视频中提取并展示目标活动线索
1.2.6 基于视觉的无人机地面目标自主跟踪系统
1.2.7 视觉内容自动描述的研究进展
1.3 计算机视觉技术的应用落地发展
1.3.1 从蜜枣网案例谈微软认知服务
1.3.2 深度学习在医学影像分析中的应用进展
1.3.3 计算机视觉技术助力京东无人零售店
1.3.4 商汤科技助力中国移动在线打造移动端实名认证系统
点评
CHAPTER 02 智能语音语义
2.1 国内外智能语音产业的格局与趋势
2.1.1 智能语音技术概述
2.1.2 智能语音产业发展情况
2.1.3 智能语音应用场景及发展趋势
2.1.4 智能语音产业发展展望
2.2 自然语言处理与语音识别的技术前沿
2.2.1 文本自动摘要研究进展
2.2.2 深度学习时代下的机器翻译
2.2.3 人机对话系统综述
2.2.4 基于结构化知识监督的事件抽取研究
2.2.5 解读“人机交互”的核心技术
2.2.6 基于WaveNet的语音合成声码器研究
2.2.7 2017年TREC任务赛：基于LSTM的问题相似度学习方法
2.3 智能语音语义技术的应用落地发展
2.3.1 阿里巴巴的自然语言处理技术应用与发展
2.3.2 从网络理论认识知识工程
2.3.3 利用自然语言处理技术控制金融风险
点评
CHAPTER 03 人工智能芯片
3.1 人工智能芯片发展概述
3.1.1 人工智能芯片：从历史看未来
3.1.2 人工智能芯片：加速智能时代的发动机
3.2 人工智能芯片的技术前沿与应用进展
3.2.1 Thinker：可重构混合神经网络计算芯片
3.2.2 寒武纪：智能处理器和基准测试集
3.2.3 端侧人工智能芯片的挑战和展望
3.2.4 端侧人工智能芯片和构筑华为终端智慧化之路
3.2.5 稀疏化：神经网络计算新范式
3.2.6 神经形态计算发展现状与展望
3.2.7 英特尔Loihi神经拟态芯片：引领智能计算新突破
3.2.8 面向脑机接口的神经拟态芯片
3.2.9 光子神经网络——重新定义人工智能芯片
3.2.10 从AIoT的人机交互需求看人工智能芯片的落地路径
3.2.11 浪潮：面向多模态应用的超异构计算平台
点评
参考文献
作者介绍

人工智能的发展可追溯
至20世纪30年代，著名的
人工智能先驱艾伦·马西森
，图灵（Alan Mathison
Turing）提出了通用机的理
论，随后又提出了“智能机
械”“图灵测试”等概念。
1956年，约翰·麦卡锡
（John McCarthy）、马文·
明斯基（Marvin Minsky）
、克劳德·埃尔伍德·香农（
Claude Elwood Shannon）
、纳撒尼尔·罗切斯特
（Nathaniel Rochester）等
人发起的达特茅斯会议，则
标志着“人工智能元年”的到
来。
在经历了60余年的潮起
潮落后，人工智能终于在21
世纪第二个十年迎来了第三
次爆发。2016年，
DeepMind公司旗下的围棋
程序“AlphaGo”战胜围棋世
界冠军李世石这一事件，将
人工智能的讨论推向了高潮
。而2012年，杰弗里·欣顿
（Geoffery Hinton）领导的
团队利用深度学习在
ImageNet挑战赛中夺冠，
便已为以深度学习为代表的
第三次人工智能浪潮埋下了
伏笔。
算力不断提升、算法不
断演进、数据不断积累，人
工智能正呈现出日新月异的
发展态势，并在制造、医疗
、教育、交通、媒体、金融
等各行各业大放异彩；人工
智能创业公司的融资额屡创
新高，行业独角兽不断涌现
；越来越多的国家和地区争
相发布人工智能发展战略，
以图抢占发展制高点。
然而，在产业蓬勃发展
的同时，我们亦不能忽略，
在很多层面上，人工智能依
然面临着诸多挑战。相对于
人类智能，人工智能还仅仅
处于“婴儿时期”，在认知智
能、决策智能、控制智能、
运动智能等万面，机器能够
完成的任务，距离人类还有
显著的差距，通用人工智能
的梦想还遥不可及。
为了解决当前人工智能
面临的各种挑战，越来越多
的业界人士开始探索实现通
用人工智能的方法论。理论
不断进化，胶囊网络、无监
督学习、联邦学习、小样本
学习、强化学习、类脑计算
等正快速演进；模式不断创
新，人工智能与边缘计算、
云计算等正加速融合；应用
不断迭代，产业智能化、智
能产业化正推动更多行业转
型，智能经济的边界不断拓
展。
全球人工智能竞争发展
的大幕已经悄然拉开，我国
已从国家战略层面为人工智
能的发展进行了定位，将其
摆在新一轮科技革命和产业
变革的首要位置。本书立足
全球视野，聚焦中国声音，
从政产学研用金等各方视角
，纵观政策、技术、产品、
应用、挑战等各个方面，相
信对广大读者全方位了解人
工智能相关技术和应用的发
展现状、未来趋势等会有所
启发。
中国工程院院士 王恩东