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自2012年以来，以深度学习为代表的人工智能技术与产业浪潮汹涌澎湃，新的算法技术层出不穷，图像识别、机器翻译等智能任务水平逼近人类，技术红利快速释放，已在多个领域初具应用成效。
(一)深度学习试图从多角度融合创新，开启认知时代仍在探索
深度学习仍然是人工智能技术发展的主导路线;业界不断探索深度学习解决问题的边界，推动人工智能进入感知增强时代;深度学习加速探索与多元学习方式、多种技术分支的结合，少量数据训练、弱化人为干预以及多模态学习成为下一时期的发展关键;直面推理理解问题的算法路径尚无定论，距离认知时代到来仍需数年。
(二)任务场景愈加复杂，倒逼学习方式多元化发展
深度强化学习不断演进，加速提升自主决策能力。深度强化学习加速拓展任务边界，突破性解决多人棋牌、即时战略游戏等多智能体非完全信息博弈任务。另一方面，深度强化学习不断提升复杂任务的能力，逐步拓展至芯片设计、音乐编曲等对知识技能要求更高的领域。
(三)深度神经网络理论体系尝试颠覆性创新，多分支融合趋势渐显
深度学习局限性日益凸显，理论体系探索革新;深度神经网络与其他技术分支加速融合发展，人工智能头部企业、高校开始摸索深度神经网络与知识图谱、传统及其学习等分支的融合创新。
(四)预训练模型加速演进，试图实现语言处理领域的通用智能
预训练模型参数已至万亿级，训练成本之高几乎成为业内头部玩家的专属技术路径;预训练模型已进入可直接用于多种自然语言处理任务的“通用”智能阶段。
(五)模型小型化成为提升模型运行效率的关键
深度学习模型效率提升成为应用落地的关键突破点;模型小型化成为提升模型运行效率的主要方向，与此同时，开发框架中的模型压缩功能创新活跃，模型压缩已成为开发框架必不可少的关键能力。
(六)深度学习应用加速推动智能计算革命
深度学习应用加速推动云端计算范式进入高性能计算时代;计算模式走向云边协同，端侧场景化算力成爆发新方向，预计未来三年，面向工业电子、汽车电子和传统消费电子应用等场景化智能计算芯片增长迅速，市场容量年复增长率高达100%以上，成为推动智能芯片产业主要驱动力量。
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2025-02-07
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