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从“可以用”到“很好用”,人工智能还要迈过许多坎

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人工智能(AI)是一门新的技术科学,研究和开发用于模拟,扩展和扩展人类智能的理论,方法,技术和应用。它被认为是计算机科学的一个分支。人工智能产业化进程始于20世纪90年代,进入2000年后加速发展的时代。2006年以后,随着算法的进步,全球数据量的爆炸式增长,以及计算能力的大幅提升,人工智能产业将扫荡世界,人工智能的工业化将开始成倍增长。

人工智能的快速发展

人工智能作为未来全球产业竞争力的关键,赢得了世界各国的共识。 2019年2月,美国总统特朗普发布了一项题为“维护美国人工智能领导力”的总统令,强调美国必须促进人工智能技术的突破,并保持美国在人工智能领域的技术优势。英国采取了稳定和冷静的态度来促进人工智能的发展,并更加重视人工智能的基础研究。法国政府最近宣布了国家人工智能发展战略计划,预计到2022年将耗资6.65亿欧元。它将利用法国在数学研究方面的优良传统,将人工智能的发展提升到世界最高水平。日本和韩国先后发布了国家人工智能战略,以加速人工智能开发的顶层设计。

从行业规模来看,据统计,2018年全球人工智能核心产业市场规模超过555.7亿美元,比2017年增长50.2%。根据赛迪顾问研究所的数据,截至2019年3月底全球共有5386家活跃的人工智能公司,其中美国2,169家,中国大陆1,189家,英国404家,加拿大303家,印度169家。美国和中国投资更加集中,其次是欧洲,印度和以色列。

人工智能产品占硬件的50%以上

通常,人工智能产业链可以分为基础层,技术层和应用层。基础层是整个行业的基础,也是一个高投入,高回报的行业,主要研究硬件和软件,如芯片,传感器,数据资源,云计算平台等,提供数据和计算人工智能的力量。技术和应用障碍略低,这是许多创业公司的切入点。

在美国,基础和技术层面的人工智能企业数量约为中国的两倍。美国的工业发展从底层技术开始,然后扩展到上游应用,而中国在应用方面更具创新性,并逐渐渗透到底层技术中。亚马逊,谷歌,Facebook和小发猫正在引领人工智能技术的发展。作为互联网时代的巨人,他们拥有更多的资源来收集数据,因此可以使用更多的数据。谷歌是第一家大规模进行人工智能研究的公司。名为“Google Brain”的研究项目涉及机器学习,自然语言理解,机器学习算法和技术以及机器人技术等领域。中国的百度,香港科技大学,飞,阿里,腾讯等公司也在人工智能领域取得了长足的进步。

在人工智能产品中,硬件产品占50%以上,计算芯片和智能传感器占比最大。 2017年,全球传感器市场为269亿美元,预计到2023年将达到706亿美元。到2023年,全球人工智能芯片市场将达到108亿美元。目前,美国,欧洲和日本依靠多年积累在基层中占据明显优势。霍尼韦尔,博世和ABB等国际巨头已全面部署智能传感器,这些传感器基本处于垄断地位。在智能芯片领域,NVIDIA,高通,英特尔和德州仪器等公司一直是该领域的核心企业,控制着全球人工智能开发的生命线。中国的华为,地平线,寒武纪等企业正在不断追赶。

目前,世界上人工智能的投融资主要集中在AI +(垂直行业),计算机视觉,数据服务和智能机器人等领域。在中国人工智能创业公司的分销领域中,计算机视觉的创业公司数量最多,而格施科技和云子科技等公司已开始在这一领域开展工作。另一个集中区域是服务机器人,其次是语音和自然语言处理。该领域,智能医疗,机器学习,智能驾驶等也是比较受欢迎的领域之一。人工智能推动经济向服务导向和高端方向转变,推动社会向灵活智能化方向转变。通过人工智能,传统企业和行业可以获得额外的高附加值。

人工智能距离的“良好使用”仍存在许多瓶颈

未来仍然是以中国和美国为首的全球人工智能的发展。算法的成熟,大规模的投资以及平台型厂商的推广是AI场景加速的主要原因。在互联网时代,中国和美国处于领先地位,一些世界级的互联网和IT公司应运而生。在“人工智能+”时代,这些企业依靠强大的平台运营和资源整合能力,仍然是人工智能行业的龙头企业。同时,无论是机器学习,生物识别还是自动驾驶,都需要大量数据作为“训练”和“学习”的支持。美国在数据处理基础理论和芯片硬件和软件方面的培训领域遥遥领先。中国拥有世界上最大的互联网用户规模和世界上最大的人才储备。其他国家/地区不提供这些条件。

通往人工智能行业未来的道路充满了坚固性和颠簸。值得一提的是,人工智能产业的发展过程经历了“三个起起落落”,这两个很高的期望很难实现。目前,人工智能的兴起更多地基于深度学习算法的突破,尤其是基础技术图像,语音和语义识别技术。人工智能处于从“无法使用”到“可用”的技术拐点之中,但“良好用途”仍存在许多瓶颈。在强大的人工智能没有明显希望的前提下,弱人工智能的本质和前提是通过分析大量的历史数据来分析和总结相应的知识,并建立相关的模型来解释过去的数据并预测未来数据。人工智能企业商业化的道路仍处于初期阶段。从整个社会的角度来看,人工智能在企业中的渗透率很低,而且过于依赖于场景和数据。与此同时,仍有许多技术需要打破。

人工智能产业的进一步发展取决于社会治理方法的变化。目前,人工智能继续推动经济自动化和社会智能。从短期来看,人工智能将减少重复性操作的工作量。但是,减少就业的人工智能并非不可避免。人工智能平台通过应用程序接口(API)访问大量增值应用程序(APP),这可以为开发人员创造广泛的灵活就业机会。人类需要支持人工智能的实施并监测其应用。人工智能并不能完全消除对员工的需求,而是加强现有的系统和流程。 Gartner预测,在两年内,人工智能将创造230万个就业岗位,仅减少180万个就业岗位。随着人工智能作为跨学科研究的前沿和实际应用的快速进步,人工智能在技术能力层面也提出了社会治理的新要求:第一,如何界定人工智能决策带来的责任和义务第二,如何防止严重依赖人工智能操作的社会系统会造成混乱。在解决一系列法律和道德问题的前提下,人工智能可以进一步实现健康,可持续的发展。

作者袁震严家龙,长沙智能制造研究所工作人员

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