據中央廣播電視總臺經濟之聲《天下財經》報道，我國ICT，也就是信息通信技術發展迅猛，在5G、工業互聯網、大數據、云計算、人工智能、區塊鏈、量子技術等眾多領域研發應用步伐較快。2020年，這些新技術有哪些最新發展方向和趨勢，中國信息通信研究院對此進行了深度觀察。

深度學習技術把人工智能推向新高潮

從技術層面看，人工智能從上個世紀60年代就開始起步，但最近幾年才真正迎來發展高潮。以我國為例，人工智能企業數量已達上千家，2019年人工智能產業規模達到105.5億美元，預計到2022年產業規模將接近300億美元。中國信息通信研究院云計算與大數據研究所副所長魏凱分析，人工智能近年來突飛猛進主要有兩方面因素。“一個是因為我們積累了大量的數據。另外一個是由于這些算法的進步，使得這些算法可以在這些數據里學習到越來越多的知識，所以實際上總結起來就是深度學習技術把人工智能推向了一個新的高潮。”魏凱說。

大數據加深度學習稱得上是當前人工智能技術的基石，各行各業、各家研究機構和企業基于這兩點，積累開發形成了各自的算法，解決了大量以往難以解決的問題。

魏凱說：“特別是在識別領域，這個識別包括了語音識別，也包括了圖像識別。我覺得這幾年大家可以明顯地看到，比如說你們去機場去支付，可以刷臉，掃描就可以通過，這些其實背后都是人工智能技術進步帶來的變化。大家看到我們可以對著地圖說話，它們能聽懂我們說的話；跟音箱去交流，它們能聽懂，這也是因為語音識別的進步，我覺得其實人工智能已經慢慢地進入人們的生活中。”

應用場景眾多 不斷推動人工智能技術迭代

魏凱認為，對我國人工智能技術來說，最大優勢就在于應用場景眾多，可以不斷推動人工智能技術迭代。而最大的考驗則是芯片這樣的核心硬件能否滿足需求。

魏凱分析：“在人工智能底層的算力芯片上，這些其實現在還有一個方向，芯片越來越定制化了，定制化要求底層這些工程的能力要跟上。那么我們可能又回到了老問題，就是我們的芯片工業能不能跟上人工智能的需求，這可能也是一個問題。”

不過，當前的人工智能離人類智能還有很遠距離。魏凱說，靠大數據加深度學習也無法實現技術質變。他告訴記者，目前，很多新路徑已經開啟，人工智能接下來可能走向后深度學習時代，憑借技術創新達到深度智能。

魏凱認為：“現在已經開啟了新的好多路線，比如說跟知識工程的結合，跟知識圖譜結合，把已有的知識整理成結構化的數據，然后來做推理，讓音箱等能更加聰明地回答問題，跟你交互，這是一個路徑。另外把深度學習和人腦的仿生學、腦科學結合，去把人工智能的一些技術再往前推進，我覺得這是技術方向的變化。”