人工知能に関する国家3カ年戦略が発表されました。この8種類の製品が流行るでしょう！

工業情報化部が突然、人工知能に関するもう一つの重要な文書を発行しました！文書では、2018年から2020年の今後3年間、国は人工知能と実体経済の深い融合を促進し、人工知能技術の産業化と統合応用を推進することに重点を置き、スマートコネクテッドカー、サービスロボット、AI医療画像など8つの主要な人工知能製品の重要な応用に具体的に言及し、AIチップを含む3つのコア人工知能技術のブレークスルーに重点を置き、同時に5Gやアルゴリズムトレーニングデータベースなどの人工知能サポートシステムを改善し、2020年の我が国の人工知能産業の発展のすべての側面について詳細かつ壮大な青写真を策定すると発表しました。

さらに、この文書では、地方政府に投資を増やし、大手人工知能企業群を育成し、人工知能産業クラスターを構築し、多角的資本が人工知能産業の発展に参加するよう誘導し、緊急に必要な熟練した人材を育成するための職業学校を推進することを奨励している。

「新世代人工知能産業の発展を促進するための3カ年行動計画（2018-2020年）」（以下、「行動計画」）と題されたこの文書は、今年7月に国務院が発表した2万語に及ぶ「新世代人工知能発展計画」に続き、わが国の人工知能産業の発展に特化したもう一つの重要な文書である。これはまた、後者の「3段階」計画をよりよく実行し、今後3年間の発展のリズムを把握するために策定された詳細な計画でもある。すべての目標には、「2020年までにxxxxを達成する」など、非常に具体的で詳細かつ実行可能な計画の詳細が伴っている。

「現在、我が国の人工知能産業は順調に発展しており、大きな可能性を秘めています。」

工業情報化省のプレスリリースでは、この説明はまさに適切です。わが国の人工知能産業は2017年に活況を呈しました。資本市場には数億ドル、あるいは数十億ドルを調達した「ユニコーン」企業が頻繁に登場しただけでなく、セキュリティから金融、農業からインターネットまで、あらゆる分野の大企業、中堅企業、中小企業が人工知能の技術の波に積極的に参加していました。

行動計画では、2018年から2020年までの今後3年間で、8つの主要カテゴリーのスマート製品の大規模開発に重点を置き、2020年までにデータ標準を備えた産業発展ノードに到達すると指摘しています。

1) インテリジェントコネクテッドカー

プラットフォームからチップ、自動運転システムから車両インテリジェント アルゴリズムまで、インテリジェント コネクテッド ビークル向けの統合ハードウェアおよびソフトウェア プラットフォームを開発します。 2020 年までに、高度自動運転 (HA レベル) をサポートする、信頼性が高く、安全で、リアルタイムのインテリジェントなスマート コネクテッド ビークル プラットフォームが確立されます。

2) インテリジェントサービスロボット

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2017年世界ロボット会議におけるサービスロボット

インテリジェントインタラクション、インテリジェント操作、マルチマシンコラボレーションなどの主要技術を開発し、家庭、公共、医療などの分野でインテリジェントサービスロボットの応用を促進します。 2020年までに、家庭用サービスロボットや公共サービスロボットが量産・応用され、医療手術、高齢者介護、消防救助用ロボットのプロトタイプが製作され、20以上の応用デモンストレーションが利用可能になります。

3) インテリジェントドローン

インテリジェント障害物回避、自動巡航、高度に統合された専用チップなどの主要技術の研究開発を推進し、ドローンにおける新世代通信、測位、ナビゲーション技術の応用を推進します。 2020年までに、スマート民生用ドローンの3軸機械安定化ジンバルの精度は0.005度に達し、360度の全方向認識と障害物回避、航空管制区域の自動かつインテリジェントな強制回避を実現します。

4) 医療画像診断支援システム

AI医療画像データ収集の標準化を推進し、代表的な疾患領域における技術研究開発を支援し、AI医療画像の製品化と臨床応用を加速します。 2020年までに、脳、肺、眼などの代表的な疾患に対する国内先進マルチモーダル医療画像支援診断システムの検出率は95％を超え、偽陰性率は1％未満、偽陽性率は5％未満になります。

5) ビデオ画像識別システム

セキュリティや金融などの主要産業におけるAI本人認識の応用を拡大し、ビデオ監視や画像検索などの代表的なアプリケーションを開発し、生体認証などの技術革新を促進します。 2020 年までに、複雑な動的シーンでの顔認識の有効検出率は 97% を超え、正しい認識率は 90% を超え、さまざまな地域での顔の特徴認識がサポートされるようになります。

6) インテリジェント音声対話システム

製造業や家庭などの重点シーンでの応用を推進し、音声認識、インテリジェント対話、シルバージュエリーの統合などの技術を開発します。2020年までに、複数のシーンでの中国語音声認識の平均精度96％、5メートルの遠距離認識率92％以上、ユーザー対話意図認識精度90％以上を達成します。

7) インテリジェント翻訳システム

機械学習を使用して翻訳の精度と実用性を向上させ、多言語翻訳や同時通訳などの一般的なシナリオを促進します。 2020年までに、多言語インテリジェント翻訳において大きな進歩が遂げられ、中国語から英語、英語から中国語のシナリオにおける製品の翻訳精度が85％を超え、少数言語と中国語間のインテリジェント翻訳の精度が大幅に向上します。

8) スマートホーム製品

スマートセンサー、IoT、機械学習などの主要技術を開発し、家電、セキュリティ、家具、照明、衛生陶器などの製品のインテリジェント化を推進し、多数のスマートホーム実証アプリケーションプロジェクトを構築・推進します。 2020年までに、スマートホーム製品のカテゴリが大幅に充実し、スマートテレビの市場浸透率は90％以上に達し、セキュリティ製品のインテリジェンスレベルが大幅に向上します。

AIチップを含む3つのコア技術で重要な進歩が遂げられた

上で述べた8つの人工知能製品は、人工知能技術の物理的な実装です。読者は、これら8つの製品の関連技術の中で、ニューラルネットワークチップ（AIチップ）、スマートセンサー、オープンプラットフォームという3つの主要な技術がよく言及されていることに気付くでしょう。「行動計画」では、今後3年間のこれら3つのコア技術の開発ペースについても詳細な計画を立てています。

1) ニューラルネットワークチップ（AIチップ） - クラウドトレーニングや端末アプリケーション向けのニューラルネットワークチップとサポートツールのブレークスルー

機械学習トレーニングの面では、高性能、高スケーラビリティ、低消費電力を重視したクラウドAIチップを開発しています。機械学習アプリケーションでは、低消費電力と高性能を重視した端末AIチップを開発しています。また、チップに対応したAIコンパイラ、ドライバソフトウェア、開発環境などの産業支援ツールも開発します。

端末AIチップ：Huawei HiSilicon Kirin 970

2020 年までに、AI チップ技術は飛躍的な進歩を遂げ、128TFLOPS のパフォーマンスと 1TFLOPS/w を超えるエネルギー効率比を備えたクラウドベースのニューラル ネットワーク チップと、エネルギー効率比が 1TOPS/w を超えるターミナル ニューラル ネットワーク チップが発売され、CNN、RNN、LSTM などの主流のニューラル ネットワーク アルゴリズムを 1 つまたは複数サポートするようになります。

同時に、AIチップはスマート端末、自動運転、スマートセキュリティ、スマートホームなどの主要分野で大規模に商用利用されるようになる。

2) スマートセンサー：高精度、低コストのスマートセンサーの開発と応用を加速する

研究開発と応用のスピードを加速し、高精度、高信頼性、低消費電力、低コストに向けたスマートセンサーの開発を推進します。生物学、イメージング、小型化などの主要技術の開発を促進し、新材料、新需要、新原理に基づくスマートセンサーの研究開発をサポートします。

2020年までに、音響センサー、圧電センサー、赤外線センサーなどの性能が大幅に向上し、シミュレーション、設計、MEMSプロセス、パッケージング、パーソナライズテスト技術において国際先進レベルに到達し、モバイルウェアラブル、インターネット、自動車エレクトロニクスなどの主要分野でシステムソリューションを設計する能力を備えるようになります。

3) オープンソースプラットフォーム - 人工知能産業の発展のためのソフトウェアとハ​​ードウェアの基盤を統合する

開発フレームワーク、アルゴリズムライブラリ、ツールセットの研究開発を含む、クラウド指向のトレーニングプラットフォームと端末指向のアプリケーションプラットフォームを推進します。オープンソースプラットフォーム、オープンソースコミュニティの構築、オープンコンピューティングサービスプラットフォームなどをサポートし、大手企業による新たな産業エコシステムの構築を奨励します。機械学習、パターン認識、意味理解、自動運転などの主要産業に焦点を当てます。

2020 年までに、クラウド トレーニング用のオープン ソース開発プラットフォームは、大規模な分散クラスター、複数のハードウェア プラットフォーム、複数のアルゴリズムをサポートし、端末実行用のオープン ソース開発プラットフォームは、軽量、モジュール性、信頼性などの特性を備えるようになります。

5G、ネットワークセキュリティ…保護を提供する4つの主要な支援施設

人工知能産業の健全な発展には、コア製品とコア技術に加え、技術に合った関連施設が必要です。行動計画は、産業リソースライブラリ、産業評価標準システム、5Gを中心とするネットワーク構築、ネットワークセキュリティの4つの主要な観点から計画されています。

1) 業界のトレーニングリソースライブラリを構築し、音声認識、視覚認識、自然言語処理などの基礎分野のデータセットの共有を促進し、オープンテクノロジーサービスクラウドプラットフォームのオープンを推進します。

2）AI業界の標準および仕様システムを確立し、AI製品の評価および評価システムを構築し、業界が国際標準化作業に積極的に参加することを奨励し、知的財産サービスプラットフォームを構築します。

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3）5Gを中心とするインテリジェントネットワークインフラを開発し、高精度ナビゲーションネットワーク、産業インターネット、車両インターネットの構築を加速し、段階的にインテリジェントネットワークインフラシステムを形成する。

4) ネットワークセキュリティ保護システムを構築し、自動車や住宅などの主要産業におけるセキュリティ技術研究を実施し、脆弱性マイニング、セキュリティテスト、脅威警告などのコア技術を推進します。

政府の支援と産学連携を奨励する

最後の部分は、2020 年の目標の達成を確実にするために政府と業界によって策定された行動計画で提案された保護措置です。

政府、企業、業界団体、産業連盟、シンクタンクなどの協調的な推進メカニズムを確立・改善し、地方政府が投資を増やして自らの資源の優位性を十分に発揮し、一流の人工知能企業群を育成し、人工知能産業クラスターを構築することを奨励する。

一方で、インテリジェントコネクテッドカー、インテリジェント音声、インテリジェントセンサー、ロボットなどの製造イノベーションセンターや重点実験室の建設を加速し、イノベーションと起業の競争の発展と「ダブルイノベーション」プラットフォームの構築を奨励します。

同時に、多角的な資本が人工知能産業の発展に参加することを奨励・指導し、さまざまな方法でハイエンドの人材を引き付け、育成し、高等教育機関が人工知能関連の学科や専攻の構築を強化することを支援し、緊急に必要な熟練した人材を育成するための職業学校を推進します。

結論：着陸！土地！工業化！ 2018年の努力

国務院が7月に発表した「新世代人工知能発展計画」では、我が国の人工知能に関する「3段階」の戦略目標が提示されている。第1段階では、2020年までに我が国の人工知能技術と応用全体が世界の先進レベルに達し、中核人工知能産業の規模が1500億元を超え、関連産業の規模が1兆元を超えるとしている。

さて、この「アクションプラン」は、最初のステップである「どのように進めていくか、どのように進めていくか」という実行計画指示書ともいえます。計画全体は非常に包括的かつ詳細であり、すべての目標には「2020 年までに xxxx を達成する」などの具体的かつ実行可能な運用詳細が伴います。

現在、人工知能の競争が白熱した段階に入っており、市場における大小さまざまな人工知能企業は、当初は技術、経歴、優秀な人材で競争していたが、徐々に業界と実装で競争する実践段階に入ってきている。この傾向は、人工知能技術の実装と産業化を強調する行動計画においてさらに顕著であり、今後3年間で人工知能技術が産業のあらゆる側面にさらに浸透し、私たちの生活に大きな影響と変化をもたらすことがわかります。