人工知能業界マップと主要なブレークスルー

Sage の予測によると、人工知能の出現により、2030 年までに世界の GDP がさらに 14% 増加し、15.7 兆米ドルの増加に相当することになります。世界中でますます多くの政府や企業組織が人工知能の経済的、戦略的重要性を徐々に認識し、国家戦略や商業活動の観点から人工知能に取り組むようになっています。世界の人工知能市場は今後数年間で驚異的な成長を遂げるでしょう。 2020年以来、わが国の人工知能産業は、応用から基礎革新まで大きな進歩を遂げてきました。産業チェーンのすべてのリンクが継続的に改善され、業界のリスク耐性がさらに強化され、一部のリンクは国際的にトップレベルに達しました。

1. 人工知能業界マップ

人工知能産業チェーンを見ると、上流の基本層、中流の技術層、下流のアプリケーション層という3つの主要なリンクに分けることができます。

そのうち、基礎層は人工知能産業の基盤であり、主にAIチップ、データリソース、クラウドコンピューティングプラットフォームなどのハードウェアとソフトウェアを開発し、人工知能にデータとコンピューティングパワーのサポートを提供します。

技術層は人工知能産業の中核であり、アルゴリズムによる人間の知能関連特性のシミュレーションを出発点として、主にアルゴリズム理論（機械学習）、開発プラットフォーム（基本的なオープンソースフレームワーク、技術オープンプラットフォーム）、アプリケーション技術（コンピュータービジョン、マシンビジョン、インテリジェント音声、自然言語理解）を含む技術パスを構築します。

アプリケーション層は、人工知能業界の延長です。1 つ以上の基本的な人工知能アプリケーション テクノロジを統合して、特定のアプリケーション シナリオ要件に対応するソフトウェアおよびハードウェア製品またはソリューションを形成します。特定のアプリケーション シナリオのニーズを満たすために、1 つ以上の種類の基本的な人工知能アプリケーション テクノロジを統合することによって形成されます。

2. 中国の人工知能産業の簡単な分析<br /> 一般的に言えば、我が国の人工知能産業は、上流と下流の企業が躍進を模索し、中流の大手企業が試行錯誤し、下流の企業が繁栄するという産業構造を示しています。さらに、産業発展の過程で、国の市場優位性、データ優位性、人材優位性が継続的に現れています。

（１）チップは人工知能の心臓部である

チップは人工知能産業の心臓部です。基礎層は人工知能産業の基盤であり、主にAIチップ、データリソース、クラウドコンピューティングプラットフォームなどのハードウェアとソフトウェアの研究開発に焦点を当て、人工知能にデータとコンピューティングパワーのサポートを提供します。主にコンピューティング ハードウェア (AI チップ)、コンピューティング システム テクノロジ (ビッグ データ、クラウド コンピューティング、5G 通信)、データ (データの収集、ラベル付け、分析) が含まれます。その中でも、チップ産業は特に重要であり、人工知能産業の中心です。一般的に言えば、我が国の人工知能チップ産業はまだ初期段階にあり、我が国のチップ設計産業の市場規模は近年拡大し続けています。中国半導体産業協会のデータによると、中国のチップ設計産業の売上高は2019年に3,064億元に達し、前年比21.6%増加した。電子機器がインテリジェント化、小型化の方向に発展し続け、チップの集積度、密度、性能が向上するにつれて、わが国のパッケージングモデルは絶えず革新しており、産業規模は急速な成長傾向を示しています。データによれば、わが国の包装および検査規模は2019年に2,350億元にまで拡大しました。

市場調査コンサルティング会社コンパス・インテリジェンスが2018年に発表した最新の調査結果によると、世界の人工知能（AI）チップ企業トップ15のランキングリスト「A_List」では、トップ3がNvidia、Intel、NXPで、Appleは8位、Samsungは11位、Huaweiは12位となっている。人工知能産業の礎と心臓部であるチップの業界における地位は疑いようもなく、揺るぎないものです。しかし、我が国のチップ産業の全体的な設計レベルは現在、諸外国に比べて大きく遅れており、特にチップ生産においては深刻なボトルネックが生じています。現在、代表的な国内チップメーカーとしては、Huawei HiSilicon、Cambrian、Horizo​​n Robotics、Alibaba Pingtou Geなどが挙げられます。

（２）データはAI産業の血液である

データは人工知能産業の生産手段であり、産業発展の主な原動力の一つです。膨大なデータ資源は、我が国が人工知能産業の発展において差別化された優位性の一つでもあります。インターナショナル・データ・コーポレーション（IDC）とデータストレージ企業シーゲイトのレポートによると、中国はモノのインターネットなどの新技術の進歩を続けており、2025年までに中国が生成するデータ量は米国を上回ると予想されている。わが国で生成されるデータの量は、2018年の約7.6ZBから2025年には48.6ZBに増加する見込みです。貴陽ビッグデータ取引所の統計によると、中国のビッグデータ産業市場は今後5年間、急速な成長を維持する見込みです。

5Gとモノのインターネットの発展に伴い、より効率的でグリーンなデータセンターとクラウドコンピューティングインフラストラクチャに対する業界の需要が高まっています。ビッグデータインフラストラクチャ層は急速な成長を維持し続けています。全体の規模は2020年に6,670.2億元に達し、2022年には1兆元を超えると予測されており、伝統産業の変革とアップグレードを継続的に促進し、経済成長を刺激し、新しいスマートシティとデジタル経済の構築を支援します。現段階では、ビッグデータや人工知能産業の応用が深まるにつれて、データの共有、統合、取引の需要は増加し続けるでしょう。

（３）人工知能産業の応用で世界をリードする

我が国の巨大な人口優位性と市場需要、そして大手企業と資本の牽引により、我が国の人工知能産業はアプリケーションエンド製品開発における世界的リーダーであり、スマートカー、ロボット、スマートホーム、ウェアラブルデバイスなど、多数の人気製品を生み出しています。スマートカーには、インテリジェントネットワーク技術、無人運転技術などが含まれます。ロボットは、産業用ロボットと特殊ロボット（サービスロボット、水中ロボット、エンターテインメントロボット、軍事ロボット、農業ロボット）に分かれています。スマートホームには、主にスマート照明制御システム、スマートカーテン、スマートドアロック、スマートスピーカー、スマート冷蔵庫、スマートケトルなどが含まれます。ウェアラブルデバイスには、主にスマートブレスレット、スマートウォッチ、スマートグラス、スマートヘルメットが含まれます。ウェアラブルデバイスは、AIへの入り口として、スポーツ、医療、エンターテインメント、科学教育、商業などに使用できます。

3. 2020年の我が国の人工知能における主な出来事

2020年2月、アリババグループは李蘭娟院士が勤務する浙江舒蘭病院と協力し、新型コロナウイルス治療薬の研究を実施し、深層学習に基づく高速クライオ電子顕微鏡三次元イメージング技術、リガンドタンパク質予測のための位相的特徴と幾何学的特徴を統合したディープニューラルネットワーク、深層学習に基づくタンパク質構造予測、タンパク質配列を用いたタンパク質三次元構造予測の開発に注力した。流行中、アリババは新型肺炎の新薬やワクチンの開発を加速させるため、自社のAIコンピューティング能力をすべて世界中の公的研究機関に無償で開放した。

2020年2月、国家発展改革委員会、工業情報化部、科学技術部など11の省庁が共同で「インテリジェント車両イノベーション・発展戦略」を発表し、2025年までに条件付き自動運転インテリジェント車両を量産し、特定環境での高度自動運転インテリジェント車両を商品化することを提案した。インテリジェント交通システムとスマートシティ関連施設の建設は積極的に進展し、車両無線通信ネットワーク（LTE-V2Xなど）は地域カバレッジを達成しました。新世代の車両無線通信ネットワーク（5G-V2X）は、一部の都市と高速道路で徐々に適用され、高精度の時空間参照サービスネットワークは完全なカバレッジを達成しました。

2020年4月、中国共産党中央委員会と国務院は、市場に基づく要素の配分のためのより完全なシステムとメカニズムの構築に関する意見を発表しました。ソーシャルデータリソースの価値を高めることを提案しました。デジタル経済の新産業、新業態、新モデルを育成し、農業、工業、交通、教育、安全保障、都市管理、公共資源取引などの分野における標準化されたデータ開発と利用のシナリオ構築をサポートします。業界団体や商工会議所の役割を十分に発揮し、人工知能、ウェアラブルデバイス、自動車のインターネット、モノのインターネットなどの分野でのデータ収集の標準化を推進します。

2020年6月、中国工程院の劉雲傑院士は、南京紫山ネットワーク通信・セキュリティ研究所がCMOSミリ波完全統合4チャンネルフェーズドアレイチップを開発し、チップのパッケージングとテストを完了し、チャンネルあたりのコストを1,000元から20元に削減したと述べた。このパッケージには、ミリ波の大規模アクティブアンテナアレイと1024チャンネルのアンテナユニットが統合されており、チップとアンテナアレイは2022年に5Gシステムで大規模に商用化される予定です。国家薬品監督管理局は2020年6月、安徳医療知能の子会社バイオマインドが開発した頭蓋内腫瘍磁気共鳴画像診断ソフトウェア「天易之」がNMPAクラスIII医療機器の承認を通過したと発表した。この製品は、天壇病院と安徳医療知能が共同で設立した「神経疾患人工知能研究センター」によって開発され、食品医薬品局に承認され「画像支援診断」と名付けられた初の医療用AIソフトウェアです。

2020年8月、人工知能分野の標準化のトップレベルの設計を強化し、人工知能産業の技術研究開発と標準設定を促進し、産業の健全で持続可能な発展を促進するために、国家標準管理局、中国サイバースペース管理局、国家発展改革委員会、科学技術部、工業情報化部は共同で「国家新世代人工知能標準システム構築ガイドライン」を発行しました。 「国家新世代人工知能標準システム構築ガイドライン」によると、2021年までに人工知能標準化のトップレベル設計を明確にし、標準システム構築と標準開発の全体的なルールを検討し、標準間の関係を明確にし、人工知能標準化作業の秩序ある発展を導き、主要な一般技術、主要な分野技術、倫理など20を超える主要な標準の予備研究を完了します。

2020年10月、中国移動と青州志航が共同で配備した無人バスが蘇州高速鉄道新城に着陸し、「蘇州無人バス早期予約プラン」を開始し、日常の通勤を必要とする市民グループを募集して無料で乗車してもらいました。

中国科学技術大学は2020年12月、同校の潘建偉教授のチームが中国科学院上海マイクロシステム・情報技術研究所、国家並列コンピュータ工学技術研究センターと共同で、76光子量子コンピューティングのプロトタイプ「九章」の構築に成功したと発表した。既存の理論によれば、古典的な数学アルゴリズムである「ガウスボソンサンプリング」のタスクでは、「九章」が1分で完了できる作業は、スーパーコンピューターでは1億年かかるという。

2020年12月、Microsoft Research Asiaは、清華大学、北京大学、南京大学、蘭州大学、シンガポール国立大学、ソウル国立大学などアジアの大学と連携し、OpenNetLab Open Network Platform Allianceを設立すると発表しました。 OpenNetLab プラットフォームは、研究者に一般的な分散ネットワーク テスト プラットフォームと実際のネットワーク評価データセットを提供することで、ネットワーク研究における人工知能 (AI) の応用と開発を促進し、健全で持続可能なネットワーク研究エコシステムを構築することを目的としています。現在、プラットフォームは複数のノードの構築と小規模な展開テストを完了しており、徐々に大規模なテスト段階に入っています。 2020年12月、清華大学の朱文武教授率いるインターネット・メディア研究所は、世界初のオープンソース自動グラフ学習ツールキット「AutoGL（Auto Graph Learning）」をリリースしました。このツールは、グラフ データに対する完全自動機械学習をサポートし、グラフ機械学習における最も一般的な 2 つのタスクであるノード分類とグラフ分類をサポートします。