近日,一起收購案引起了人工智能領域的廣泛關注,那就是自適應和智能計算的全球領導企業(yè)賽靈思(Xilinx)宣布完成了對國內(nèi)AI芯片初創(chuàng)企業(yè)深鑒科技的并購。
深鑒科技作為國內(nèi)首家被收購的AI芯片公司,通過本次并購,不僅可以獲得資金支持,在產(chǎn)品、技術以及戰(zhàn)略方面都將獲益,實力推動其技術的落地;而對于賽靈思來說,收購深鑒科技之后,將進一步鞏固其在工程技術研發(fā)領域的優(yōu)勢,更有利于進一步中國化。
但這次并購案似乎并不是“雙贏”那么簡單,公告發(fā)布過后,一方面引起了很多人對國產(chǎn)芯片成長的擔憂,一方面也預示著整個人工智能領域?qū)⒁M入優(yōu)勝劣汰期。
人工智能領域或?qū)⒂瓉硐磁疲?/strong>
人工智能浪潮的席卷,再加上中美貿(mào)易戰(zhàn)中顯著暴露的芯片短板,AI芯片的發(fā)展迅速升溫,但是浪越高,泡沫越多,優(yōu)勝劣汰來得也比以往更快。
其實這次并購并不是IT巨頭牽手AI“萌新”的個例,早前,據(jù)外媒報道,硅谷90%的AI初創(chuàng)企業(yè)均已被IT巨頭收購,包括微軟、亞馬遜、蘋果等,在AI浪潮來襲時,都紛紛抓住一切機會,通過并購來建設人才團隊,快速打造核心技術。
但是雷聲大,雨點小,在一波又一波的收購過后,并沒有相應的核心產(chǎn)品推出,AI的工程化或者說“落地”,成為AI企業(yè)生存的關鍵。
很多人認為AI只是IT行業(yè)的熱門賽道,但其實不然,AI技術需要背靠龐大的數(shù)據(jù)基礎,而制造業(yè)剛好符合這一要求,是AI技術應用前景較為廣闊的市場,目前已經(jīng)有很多企業(yè)正著手進軍制造領域。
例如今年6月,微軟就宣布收購人工智能初創(chuàng)公司Bonsai,提升其人工智能和機器學習能力,致力于打造一個深度強化學習平臺,立足機器人、能源、HVAC、制造和自動系統(tǒng)等工業(yè)控制系統(tǒng)的應用。此外,國內(nèi)AI技術初創(chuàng)型公司加速云科技,也在今年部署了工業(yè)自動化方案,大有顛覆傳統(tǒng)方案的勢頭。
工業(yè)領域的人工智能
雖然工業(yè)領域市場廣闊,但由于應用場景豐富,大規(guī)模應用的道路還很遙遠,盡管如此,國內(nèi)目前已經(jīng)有企業(yè)將AI技術融入到了產(chǎn)品應用當中。
例如在此前的AMTS上,科大智能就攜創(chuàng)新產(chǎn)品跟隨AGV精彩亮相,該產(chǎn)品將人工智能技術和視覺系統(tǒng)完美的結(jié)合在一起,可以不借助外部軌道或者標記點,在確認跟隨目標人物之后,進行即時跟隨。
談及人工智能話題,科大智能CEO潘進平的態(tài)度也很積極,他表示:“AI概念很火,但大家不要認為它高高在上,CSG科大智能一直在研究將人工智能應用到工業(yè)領域當中,讓技術落地到實際應用當中。”
反觀,AI技術進軍工業(yè)的似乎更多,例如加速云科技就基于FPGA推出了工業(yè)自動化解決方案,解決工業(yè)現(xiàn)場智能化、聯(lián)網(wǎng)化、數(shù)字化、靈活化過程中的瓶頸問題。
加速云科技CEO鄔剛表示:“人工智能技術能夠打破傳統(tǒng)工控方案的諸多局限,企業(yè)很有可能不需要逐步從自動化、聯(lián)網(wǎng)化、數(shù)字化再到智能化,而是有了一步到位的可能?!?/p>
除了在企業(yè)生產(chǎn)中的應用,AI技術還能助力用戶實現(xiàn)由制造型企業(yè)向服務型的轉(zhuǎn)變,此前,聯(lián)想新視界就推出了一款基于人工智能技術的工業(yè)服務平臺,不僅解決了設備維保的痛點,更立足長遠,提出“強化學習”的理念,提升預測性維護的高度。
聯(lián)想新視界CEO白欲立表示:“未來三到五年,中國將重點推進采用新一代人工智能技術的遠程運維服務,從而形成新一代智能服務的重點突破?!?/p>
此前,通過與人工智能領域企業(yè)的交流,工控小編了解到:目前,國內(nèi)人工智能企業(yè)都十分看好工業(yè)市場,而隨著技術的漸趨成熟,很多企業(yè)都表示會推出更具顛覆性的產(chǎn)品,讓人十分期待。
而傳統(tǒng)自動化廠商除了有致力于AI技術落地的,也有人認為,即便不依賴AI,很多工業(yè)應用的智能化也能實現(xiàn),而且由于AI的工程化難度和投資都不小,有很大一部分企業(yè)對其依舊持觀望態(tài)度。
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原文標題:中國AI企業(yè)融資總額占全球70% 巨大繁榮背后存隱憂
文章出處:【微信號:D1Net08,微信公眾號:AI人工智能D1net】歡迎添加關注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
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