人工智能技术论文-企业成为AI技术创新，企业级研究院在产学研闭环中扮演更关键的角色

同时，《报告》遴选出 10 家具有技术创新力和引领力的企业 AI 研究院，分别为阿里巴巴达摩院、百度研究院、华为研究院、京东 AI 研究院、科大讯飞研究院、商汤科技研究院、腾讯人工智能实验室、微软亚洲研究院、小米 AI 研究院、字节跳动人工智能实验室（按首字母拼音排序）。

它们一定程度上代表着当前时代背景下，真正投身 AI 技术的创新势力，并有望在未来 3~5 年继续保持技术引领力，或可在专攻领域内形成新的颠覆势能。

企业成为 AI 技术创新沃土，企业级研究院在产学研闭环中扮演更关键的角色

AI 是一门应用型科学，其需要在工程化落地中实现调试和迭代。

现在的 AI 框架一般是基于大量的数据训练和学习以实现增长，而科技公司恰恰拥有大量的数据，这让其有一个天然优势，极利于做有关 AI 的诸多研究。

企业来发起并长期驱动 AI 研究，可以加快 AI 技术进步，并丰富此领域的生态网络。而且，其在 AI 上投入、贡献越多，也就越能拥有更大的话语权和影响力。

同时，企业的 AI 研究院也是打造业务新增长曲线的主要阵地，其无形当中酝酿着新的破局点和增长点。

不可否认，企业发展到一定阶段会面临发展增长瓶颈的问题，而技术型研究院或可对此提供解决方案。

从 AI 研究院中取得的研究成果人工智能技术论文，不仅可以反哺主营业务，助力进一步拓展市场规模、完善生态布局，甚至能够借此拓展新业务、开创新版图。还可以帮助企业更灵活地应对新技术或危机带来的挑战。

技术创新和商业落地中间往往天然存在鸿沟，同理 AI 技术商业化常常面临困境。研究和业务间一直潜伏的矛盾不时浮现。

而 AI研究院的出现，很大程度解决了技术从科研到商业落地的转化难题，最终将新技术转化成现实生产力，投入市场，完成真正的商业化闭环。

AI 研究院某种程度上也反映了企业的组织定位、业务方向和研究潮向。

实现技术与产业同频共振的AI研究院

本《报告》中，对每家 AI 研究院的分析内容包括遴选理由、概述、核心技术突破、商业价值等部分，以下分别对其稍作简述。

阿里巴巴达摩院——定位新型研发机构，驱动数字智能化。

阿里达摩院今年研制的 AI 预训练大模型 M6 参数规模已达 10 万亿，目前位居世界第一。

其 AI 技术应用主要体现在智慧城市、智慧物流、智慧农业三方面。同时，达摩院也在量子计算、云技术、芯片、自动驾驶等方面有着广泛布局。

百度研究院——以自动驾驶为锚点，以开放开源精神提供 AI 服务平台。

百度在“全球 AI 专利申请量（超 1.3 万件）和语音识别、自然语言处理、知识图谱和自动驾驶四个细分领域的专利量”上均位列中国第一。

其对交通出行和教育领域的 AI 应用进行了深入地落地探索，为智能交通打造智能网联、智慧交管、 智慧高速、智慧停车等场景解决方案，并为学校、机构提供“AI+教育”解决方案。

华为研究院——5G+AI 赋能万物智联新时代。

华为除在信息与通信技术，还在智能芯片、操作系统、云存储等方面处在行业领先地位。

华为以 5G 技术为基础，探索与新兴技术深度融合方式，5G+AI、5G+物联网、通感融合、5G+自动驾驶等等。尤其在数学等基础学科领域人工智能技术论文，华为有着长期和巨大的资金投入。

京东 AI 研究院——AI 驱动零售、物流等实体经济实现数实融合。

京东利用构建的智能供应链开发平台，实现仓配一体，在新冠疫情期间，为消费者提供不间断服务，持续探索“无界零售”新模式。

其 AI 除赋能自身的零售、物流、健康、科技等产业链场景外，还主要布局在金融、城市、营销、资管、农业五大领域。

科大讯飞研究院——以系统性创新，解决社会刚需。

科大讯飞成立二十二年来，在 AI 发展上，树立了语音合成、语音识别、认知智能等多个里程碑，坚持“让机器能听会说，能理解会思考”的理念，有效推动了AI 技术在教育、医疗、城市、生活、工业等场景的规模化应用。

其研究领域主要在感知智能（语音技术、计算机视觉）和认知智能（行业认知、人机交互）方面。

商汤科技研究院——王牌是计算机视觉技术，AI 驱动虚实结合带来新体验。

商汤科技研究院的研究方向以计算机视觉领域为主，切实走通了从科研技术创新到产业应用的道路，商业化 AI 模型拥有量达 22000 个。

其 AI 的应用场景大都基于自身打造的 AI 基础设施 SenseCore 商汤 AI 大装置和深度学习超算中心 AIDC，应用领域主要在商业、城市、生活、汽车方面。

腾讯人工智能实验室——AI 提升游戏体验，助力游戏产业升级。

腾讯以科学 WE 大会、医学 ME 大会、科学探索奖、X-Talk 为核心触发点，持续加码基础科学领域投入。

腾讯 AI Lab 的研究集中在计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器学习方向，并将 AI 应用在社交、游戏、内容、平台等上。

微软亚洲研究院——以理论研究打破 AI 发展瓶颈。

微软亚洲研究院是中国历史最悠久的 AI 研究院，也是“微软设在美国本土以外规模最大”的研究机构，被称为“中国 IT 界的黄埔军校”。

其专注于理论研究，着眼于下一代革命性技术的研究和孵化。研究领域包含“自然用户界面、智能多媒体、人工智能、云和边缘计算、大数据与知识挖掘、计算机科学基础”六大方向。

小米 AI 研究院——AI 渗透C端生活场景，延续完善 AIoT 战略布局。

小米围绕“手机×AIoT”战略与核心业务需求，为用户提供丰富的智能生活体验。

其自研技术广泛应用于手机、音箱、智能硬件、金融、电商、互联网服务等产品和业务中，并打造了业内领先的智能生活助理，将 AI 技术全面融入 C 端用户细分生活场景。

字节跳动人工智能实验室——从互娱 AI 出发，助力元宇宙搭建。

字节跳动较早地将AI使用在了移动互联网应用上。其有着行业顶尖的推荐算法和广告算法，通过对采集的数据进行分析，“为用户智能推荐个性化信息。”

未来元宇宙将作为字节跳动的重点发力方向，其会持续在 VR、AR 领域的交互系统、环境理解等方面进行长期研发投入。

破除“指标迷思”，投身价值创造，落地民生福祉

值得一提的是，为了发展自身 AI 研究院，企业持续虹吸高等院校、工业界优质人才，营造高端科研、科技人才强磁场。比业务更懂技术、比研发更懂应用，成为了研究院人才最大的优势。

然而，早期技术型研究院的注意力，更多放在论文数量、专利数量、大赛结果、对学术界、产业界的影响力上，这让许多优秀的科学家无法真正投入到科研工作之中。

从现实出发，企业研究院将科学家、科研工作者从“指标 KPI”束缚中解放出来则变得非常重要。

如今，我们也确实有看到一个趋势，企业正跳出“指标”考核怪圈，转向以创新质量、应用价值、社会贡献为核心的评价新风向。

最后，技术创新只有与社会、行业、市场紧密结合，才能最大限度推动商业成果落地，从而真正做到改变人们的生产生活。

现阶段 AI 算力和人力的成本较高，且标准化输出能力不够，商业化变现和落地难。除此之外，监管、财政、风险认证体系等社会环境同样也会制约 AI 技术的落地。从技术角度看，AI 发展的最大瓶颈其实要归结到计算、存储和信息交互的技术实现。

当前，AI 理论和技术不断创新，相应的商业模式也越加多元化。企业未来应将目光持续聚焦在 AI 基础架构及行业应用上，探索如何使用基础架构来支持智能应用落地。

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