前言：

自20世紀70年代以來，人工智能被稱為世界三大前沿技術之一。人工智能是新一輪科技革命和產業轉型的核心動力。人工智能在新基礎設施的三個主要領域中的兩個領域中被直接提及。

作者|文房

圖像源|網絡

在信息基礎設施領域，人工智能與云計算、區塊鏈一起被視為新的技術基礎設施；在融合基礎設施領域，人工智能被視為支持傳統基礎設施轉型升級的重要工具。

人工智能新基礎設施的本質不僅指向自身的產業化發展，還尋求實體經濟中的應用場景，并賦予生產力升級以動力，即作為一個主要的應用基礎設施，促進各行業的智能轉型，實現新舊動能的轉換。

據艾瑞咨詢稱，2019年人工智能賦能實體經濟所產生的市場規模將超過570億元。

人工智能的本質是提升生產力，所以判斷人工智能技術是否有價值取決于其應用是否接近生產的核心。一般來說，人工智能分為三個層次：計算智能、感知智能和認知智能。

計算智能是快速計算、記憶和存儲的能力；感性智能是認識和判斷自然界中具體事物的能力；認知智能是理解和分析的能力。

目前，數據標準化已經成熟，以快速計算和存儲為目標的計算智能已經基本實現；在機器學習和深度學習技術的驅動下，針對視聽等識別技術的感知智能。也突破了工業化的紅線，實現了機器對自然界具體事物的判斷和識別。

知識地圖是符號人工智能的代表，其核心在于對多模態、多源異構數據和多維復雜關系的高效處理和可視化顯示，將社會生活和生產活動中難以用數學模型直接表達的相關屬性整合成以關系為紐帶的數據網絡。

通過對關系的挖掘和分析，我們可以發現隱藏在行為下的關聯，并直觀地顯示出來。基于知識地圖的上述優勢，它適用于解決復雜的問題，如深度搜索、規范業務流程、規則和經驗預測。

聯結主義中的深度學習算法是新一代人工智能的標志性技術，但深度學習有其局限性，它側重于解決影響因素少但計算復雜度高的問題，不適合解決影響因素多、非線性關系多的問題。

通過與知識地圖的合作，依靠行業知識和經驗的深度學習將產生更多接近行業核心的認知智能應用，這將有助于覆蓋場景中的大多數問題，形成完整的“場景需求”導向的人工智能解決方案，進一步達到生產力升級的最終目標。

知識圖譜逐漸成為人工智能的另一個熱門行業。2019年，與知識圖譜相關的融資金額比2018年增長200%以上，產業鏈已初具規模。互聯網公司、人工智能公司、大數據智能公司紛紛進入市場。2019年，知識地圖核心產品市場規模約65億元，預計2024年突破200億元；2019年，知識地圖技術帶動的經濟增長規模約為391.8億元，預計2024年將超過1000億元。

以下是《2020年面向人工智能新基建的知識圖譜行業白皮書》的一部分：