认知智能发展研究报告（2021）
认知智能是一种赋予机器模拟人类认知思考能力的技术，作为人工智能发展的高级阶段，具有交互性、情境性与适应性等特点。认知智能“能理解、会思考”的能力，可以极大地将人类从重复体力劳动和简单脑力劳动中解放出来。
《2021认知智能发展研究报告》人工智能全球态势、认知智能产业生态、技术融合、典型案例与未来趋势等方面开展了产业技术分析。报告由五大篇章组成：全球态势篇，产业生态篇，技术融合篇，典型案例篇和未来趋势篇。
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认知智能旨在赋予机器理解和模拟人类行为的能力，使机器在结构化数据处理的基础上，能够模拟人脑的认知思考行为，自主实现记忆、学习、分析、理解、推理、判断，进而制定和表达决策。认知智能和感知智能的区别在于前者是对数据逻辑关系理解基础上的分析、判断与决策过程，而后者主要是数据采集、识别与结构化的过程。拥有认知智能，人工智能系统就能在更广泛的领域自主学习人类知识、帮助人类决策，甚至可以模仿人类从事更多智力型、创造型劳动，例如自动化编辑和自动化写作。
认知智能是一整套理论、技术和应用系统体系。认知智能的实现，需要在沿用、传承计算智能、感知智能相关技术的基础之上，围绕认知科学的发展，推动脑科学、心理学、逻辑学、语言学等多学科共同进步、跨界融通才能完成。认知智能时代的来临，必将全方位覆盖并跨越“传统”人工智能所涉及的各个领域，进一步开拓新市场、新模式，构建产业发展新格局，推动人工智能的社会和经济效益最大化。
目前，认知智能领域已在金融、医疗、政务等多个领域落地，并诞生典型案例，初步形成以智能基础资源、认知技术引擎、典型领域应用和产业发展支撑为体系的产业生态。
认知智能作为以人类认知体系为基础、以模仿人类核心能力为目标的技术科学，对应人类情感、理解、推理、注意力和记忆等功能，主要包括情感计算、知识图谱、图像理解、知识推理、自然语言理解、自动化知识工程等关键技术。
情感计算通过计算科学、心理科学和认知科学的结合，赋予计算机像人类一样识别、理解、产生和表达情感的能力，主要涉及人脸表情、语音、肢体语言、文字语言等多种信号。主要技术路径是从生理学或心理学角度出发，通过各类传感器获取脉搏、表情、声音等信号，对其进行建模和识别，转化为情感信号，并与情感机理对应起来。
随着情感计算技术的快速发展，基于人脸表情、声纹识别、文字等的情感计算已经在客户服务、智能营销、课堂教学与心理咨询等领域得到广泛应用，涌现出研究语音情绪的 Beyond Verbal、研究文本情绪的 AIchemyAPI、研究表情的旷视科技、研究多模态情感计算的竹间智能科技等领军企业。
知识图谱是把复杂的知识领域用图模型来描述和建模出来的大规模语义网络，具有规模巨大、语义丰富、质量精良与结构友好等特点。知识图谱富含实体、概念、属性和关系等信息，为机器理解与解释现实世界打开一扇窗口，特别是在数据多样且复杂、单一数据价值不高时，能够满足规范业务流程、经验性预测等需求。
知识图谱是人工智能底层关键技术，可以推动人工智能既有产品的升级或提供更有效的解决方案，在金融风控、辅助诊断、工业生产等场景下已经实现落地。
图像理解是让机器学会用自然语言描述图像的内容，是对图像内容的语义理解，从而研究判断图像中有什么目标、目标间的相互关系、图像场景以及如何应用场景。图像理解按照技术方法的不同可以分为基于模板、基于检索和基于深度学习方法三类，目前比较常见的方案是基于 CNN-LSTM 的深度学习框架。
知识推理是机器模拟人类的推理方式，依据推理控制策略，利用形式化的知识进行思考的过程。通过推理技术的运用，可以推导出实体间潜在的或者全新的关系，发现新的知识，形成与原有知识的良性互动，有助于提升知识图谱的完整性和准确性。
自然语言理解以自然语言为对象，利用计算机技术进行处理，使得计算机可以读懂和理解自然语言。自然语言理解的基本技术思路是基于本体词典、词频统计、上下文语义分析等方式对语料进行分词，形成以最小词性为单位且富含语义的词项单元。
自动化知识工程是自动化和认知技术的结合。与传统的机器人自动化（RPA）相比，自动化的知识工程不仅仅可以完成快速重复的自动化流程，还可以针对非结构化或半结构化数据自动生成知识图谱，且可根据业务模型效果进行调整，有助于简化工作流程，更高水平地提高运营效率。
自动化知识工程可以针对结构化/非结构化数据在端到端场景中落地，典型应用场景包括但不限于舆情分析、智能搜索、文本分析、异常监控、风险控制等。
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