人工智能作為新一代產(chǎn)業(yè)改造的核心驅(qū)動力,正在釋放歷次科技革命和產(chǎn)業(yè)改造積存的龐大能量,持續(xù)探求新一代人工智能應(yīng)用場景,將催生新技術(shù)、新產(chǎn)品、新產(chǎn)業(yè)。未來國內(nèi)人工智能行業(yè)開展的四大趨向:
一、機(jī)器學(xué)習(xí)與場景應(yīng)用將迎來下一輪迸發(fā)
目前中國地區(qū)人工智能領(lǐng)域獲得投資最多的五大細(xì)分領(lǐng)域是計(jì)算機(jī)視覺(研發(fā)類)、自然語言處理、AR/VR、智能機(jī)器人和語音識別。從投資領(lǐng)域和趨勢來看,未來國內(nèi)人工智能行業(yè)的資本將主要涌向機(jī)器學(xué)習(xí)與場景應(yīng)用兩大方向。
數(shù)據(jù)貯存容量和技術(shù)才能的提升為機(jī)器學(xué)習(xí)迸發(fā)提供了基礎(chǔ)保障,而機(jī)器學(xué)習(xí)又是人工智能的重要技術(shù)和涵蓋面最廣的應(yīng)用技術(shù);但由于現(xiàn)階段運(yùn)算才能的局限和通用處理計(jì)劃的研發(fā)門檻限制,基于智慧安防、智慧生活、教育和金融等場景的場景應(yīng)用成為了大多數(shù)國內(nèi)企業(yè)在人工智能范疇的打破口。
二、專用范疇的智能化仍是發(fā)展核心
基于GPU(圖形處置器)計(jì)算速度(每半年性能增加一倍)和根底技術(shù)平臺的飛速開展,企業(yè)關(guān)于人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建獲得了史無前例的打破。但是,由于人工智能各范疇技術(shù)和算法的復(fù)雜性,將來20年內(nèi)人工智能的應(yīng)用仍將集中于人臉和圖像識別、語音助手和智能家居等專用范疇。
經(jīng)過上述產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)構(gòu)成和投資分類能夠看出,優(yōu)勢企業(yè)的中心競爭力主要集中于特定范疇的專用技術(shù)研發(fā);其中,計(jì)算機(jī)視覺和語音辨認(rèn)范疇的研發(fā)和應(yīng)用已處于國際一流程度,專業(yè)應(yīng)用機(jī)器人的研發(fā)也有望近10年內(nèi)迎來打破性開展。
能夠預(yù)見的是,在由專業(yè)范疇向通用范疇過渡的過程中,自然言語處理與計(jì)算機(jī)視覺兩個方向?qū)蔀槿斯ぶ悄芡ㄓ脩?yīng)用最大的兩個打破口。在將來20年內(nèi),通用范疇研發(fā)所需的技術(shù)和數(shù)據(jù)也會隨著各專用范疇差別化開展的日臻成熟而迎來打破。
三、開源系統(tǒng)源碼將成為常態(tài)
任何一個人工智能研究分支都涉及到異常龐大的代碼計(jì)算,加上漏洞排查與跨領(lǐng)域交叉,任何一家企業(yè)都無法做到在封閉環(huán)境內(nèi)取得階段性突破的可能。
可以看到的趨勢是,頂級企業(yè)都先后開放了自身的人工智能系統(tǒng)。
需求明白的一點(diǎn)是,開源并不代表核心技術(shù)和算法的完整出讓,底層系統(tǒng)的開源將會讓更多企業(yè)從不同維度參與到人工智能相關(guān)范疇的研發(fā),這為行業(yè)層面新產(chǎn)品的快速迭代和共同試錯提供了一個良性且標(biāo)準(zhǔn)化的共生平臺。于開放企業(yè)而言,這也確保了它們與行業(yè)最新前沿技術(shù)的同步。
基于各大頂級人工智能領(lǐng)域取得領(lǐng)先優(yōu)勢的企業(yè)都在不同維度和空間開放了自身的人工智能系統(tǒng)。而在將來,隨著專用范疇?wèi)?yīng)用的提高和通用技術(shù)應(yīng)用需求的加強(qiáng),這種開放性還會不斷強(qiáng)大。
四、算法先進(jìn)將拉開競爭差距
作為人工智能實(shí)習(xí)的核心,算法將成為將來國內(nèi)人工智能行業(yè)最大的競爭門檻。以Google為例,Google旗下的搜索算法實(shí)驗(yàn)室每天都要停止超越200次的改良,以完成由關(guān)鍵字匹配到學(xué)問圖譜、語義搜索的算法創(chuàng)新。作為人工智能實(shí)現(xiàn)的核心,算法將成為未來國內(nèi)人工智能行業(yè)最大的競爭門檻。以Google為例,Google旗下的搜索算法實(shí)驗(yàn)室每天都要進(jìn)行超過200次的改進(jìn),以完成由關(guān)鍵字匹配到知識圖譜、語義搜索的算法創(chuàng)新。
在將來競爭的重點(diǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)范疇,監(jiān)視學(xué)習(xí)、非監(jiān)視學(xué)習(xí)和加強(qiáng)學(xué)習(xí)三個方面算法的競爭將進(jìn)入白熱化階段。但就目前國內(nèi)人工智能算法的總體開展而言,工程學(xué)算法雖已獲得階段性打破,但基于認(rèn)知層面的算法程度還待進(jìn)步,這也是將來競爭的核心范疇。
總的來看,固然根底技術(shù)的成熟帶來了存儲容量和機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)的提升,但由于現(xiàn)階段運(yùn)算才能以及大范圍CPU和GPU并行處理計(jì)劃的局限,目前國內(nèi)人工智能的開展主要集中于計(jì)算機(jī)視覺、語音識別、智能生活等方向上。在這個網(wǎng)絡(luò)興旺,競爭劇烈的時期,創(chuàng)業(yè)要把握趨向,才干博得將來!
責(zé)任編輯:YYX
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