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盘点2017人工智能:产业AI将成为未来的发展方向

来源:中国网 作者:小艺 人气: 发布时间:2017-12-29
摘要:在过去一年里,人工智能已经成为科技行业中闪耀的新星,当今世界上最领先的科技公司均将目光投注于此。 回顾2017,从阿尔法狗下围棋新版本以3比0战胜了被誉为围棋天才的柯洁,并在与5位有世界冠军头衔棋手的团战中获胜,到女性仿真机器人Sophia妙语连珠,并

在过去一年里,人工智能已经成为科技行业中“闪耀的新星”,当今世界上最领先的科技公司均将目光投注于此。

回顾2017,从“阿尔法狗下围棋”新版本以3比0战胜了被誉为围棋天才的柯洁,并在与5位有世界冠军头衔棋手的团战中获胜,到“女性”仿真机器人Sophia妙语连珠,并成为全球第一个被授予国籍的机器人,人工智能正以不可思议的速度攻破人类智力的堡垒。

此外,无人超市、自动驾驶、城市大脑等“黑科技”也在整个行业掀起了巨大的热潮,人工智能已经让世界发生了深刻的改变,从生活到工作无不被之影响。随着计算技术的提升,加之移动互联网的发展,更多数据得以采集,人工智能正从实验室中的构想变为可应用的现实,它不仅已经展现出超越人类的智力,也开始走入社会生活,并带动着产业发展变革。

中国已在人工智能领域挑起大梁

目前,人工智能已被广泛认为是下一个创新和增长前沿,未来30至50年间成为人类进步的最大动力。

在过去,高科技曾被认为只是欧美日等发达经济体的专属,但在人工智能领域,中国正在颠覆这种偏见,在AI研发方面的巨大优势已让中国在深度学习、医院影像等各领域成为世界的创新工厂。毫无意外,中国正在引领人工技术的发展,已在人工智能领域挑起大梁。

2017年8月18日,中国日报刊发了一篇题为《中国正全面引领全球AI革命》的文章,内容为新华社对新南威尔士大学人工智能领域首席科学家Toby Walsh教授的采访记录,Toby Walsh教授的表示,“中国把赌注压在人工智能上是合情合理的,因为中国有优势来利用即将到来的人工智能革命,中国有大数据,有众多高科技企业,他们有能力发展。”

埃尔莎·卡尼亚的文章《战争中的集群——中国在集群智能方面的进展》称,中国人民解放军评估,未来战争将是“无人、无形、无声”的,并有着更高的“智能化”。文章称,中国在深度学习技能等人工智能领域的进展,正推动它在集群智能方面取得巨大进步。

在2016年秋天的珠海航展期间,媒体描述了中国在集群智能方面的突破:由67架小型固定翼无人机组成的编队展示了它在集群智能方面的进展,它使用了自主集群控制和动态无中心网络,而无人机之间能够通信和协作。这类集群可以用来从事侦察、打击、干扰和其他任务。这一技术在效率和生还能力方面具有优势。

此外,以阿里、腾讯、百度为代表的中国企业,正在各自的核心业务中打造人工智能系统,其智能应用效果丝毫不落后于谷歌、微软等美国科技巨头。从人脸识别到无人驾驶等领域,中国企业正在为人工智能做出巨大贡献,以真正的技术实力刷新世界对于人工智能的认知。

2017年,中国企业屡次刷新人工智能领域世界纪录。据媒体报道称,2017年5月18日,全球权威机器视觉算法测评平台KITTI的世界纪录再次被刷新,阿里巴巴iDST团队将其车辆检测的准确率拉升至90.46%; 2017年7月14日,国际权威肺结节检测大赛LUNA16的世界纪录被打破,阿里巴巴iDST凭借89.7%的平均召回率夺得世界冠军。

此外,阿里巴巴自然语言处理技术在全球顶级的知识库构建测评KBP2017中,斩获英文实体发现测评全球冠军;在中文语法错误自动诊断大赛里,阿里巴巴在三个level中全面夺得冠军,核心指标比其他参赛机构高出一倍。

此前,麦肯锡全球研究院在一份报告中做过判断:人工智能投资已进入到世界领先科技公司对专利和知识产权的竞争阶段。对于AI发展来说,人才极为重要,《全球人工智能人才白皮书》显示,全球AI领域人才总数约30万,而目前市场的需求则在百万量级,AI人才供应存在很大缺口。

据了解,目前对AI人才的争抢近乎白热化,且“缺口”也同样明显。来自第三方数据显示,过去一年中,人工智能人才需求量增长近2倍,今年第三季度,人工智能人才需求量相较去年同期增长高达179%。中兴研究院副院长董振江坦言:“今年招人非常困难,在人工智能领域,大家都在抢人,薪酬也一再加码。”

为此,各大企业也是使出浑身解数招募人才,在近一年来,阿里吸引到量子技术大牛施尧耘、亚马逊最高级别华人科学家任小枫、声学专家冯津伟等一批大牛加盟。而于2017年9月6日,由由浙江省人民政府、浙江大学、阿里巴巴集团共同举办成立的之江实验室,更是聚焦于聚焦网络信息、人工智能领域,以全球视野谋划和推动创新,整合集聚国了内外高校院所、央企民企优质创新资源。

种种迹象表明,以阿里等为代表的中国企业在人工智能领域的资源,如基础设施、科研和人才队伍等,已站在世界领先的前沿,在人才和技术方面所占据的优势,也令为其AI落地提供了优异的先决条件。

产业AI将成为未来的发展方向

人工智能被一些人视作是第四次工业革命,除了技术准备之外,它同样要走向产业,有着具体场景才能实现落地。

例如,无人驾驶技术以及成为未来汽车行业发展的战略制高点,互联网企业和传统汽车厂商都在抢夺这份市场蛋糕。今年,谷歌母公司旗下的Waymo公司表示,基于谷歌自动驾驶技术的汽车已从公路测试转向公共试乘,还宣布下一阶段的目标是向公众提供无人驾驶出租车服务。试想,若无人驾驶大规模商用能成为现实,那必将给行业带来巨大的变化。

而在金融行业,全球首只完全由人工智能自主选定投资标的、以美国股票为投资组合的ETF类型基金今年10月在美国纽约证券交易所问世。EquBot公司首席执行官希达·卡图阿介绍,他们使用的人工智能程序每天自动扫描分析6000多只股票的相关信息,自主选出具有上涨潜力的股票,并对投资组合进行主动管理。

在医疗领域,全球首家“神经疾病人工智能研究中心”在北京天坛医院正式成立,其常务副院长王拥军透露,到明年6月,在脑肿瘤、脑血管病方面可由人工智能系统替代医生,从看片子到开具临床诊断处方,其能力相当于神经科高年资主任医师。

很显然,中国企业早已留意到人工领域必将走向与产业融合的道路,其中阿里云走在了产业AI的前沿。例如,在医疗领域,今年3月29日阿里云在云栖大会•深圳峰会上发布了ET医疗大脑。ET医疗大脑目前已具备多项医疗能力,可在患者虚拟助理、医学影像、精准医疗、药效挖掘、新药研发、健康管理等领域承担医生助手的角色。

此外,阿里也将其人工智能的触角涉及更多产业和场景。例如,阿里所推出的ET工业大脑已经可以在流程制造的数据化控制、生产线的升级换代、工艺改良、设备故障预测等方面开展工作。

ET环境大脑则可实现对水、气、土、污染源的智能感知。在沿海多个省份的固废全程监管模拟推演中,政府使用ET环境大脑共预警131次,其中有效预警122次,有效率达93%,管理企业达2.5万家。

杭州城市大脑1.0则交出了杭州城市大脑1.0的答卷:可接管杭州128个信号灯路口,试点区域通行时间减少15.3%,高架道路出行时间节省4.6分钟。在主城区,城市大脑日均事件报警500次以上,准确率达92%;在萧山,120救护车到达现场时间缩短一半。

不仅如此,阿里云还将语音购票、刷脸进站、智能客流分析等多项“黑科技”应用于上海地铁,试图用人工智能技术为人们提供更便利的出行方式。工业、金融、汽车、家庭,在各个产业和场景里面,人工智能正跃跃欲试释放其不可估量的潜力,而产业AI也将成为未来的发展方向。

AI不能只靠资本讲故事

随着大量热钱涌入AI 行业,让我们看到了不少明星企业的诞生,这些公司令人工智能市场呈现出火热之势。当然,有得意必然有失意,在繁荣的表现背后,黯然退场者也不在少数。

据《2017 年中美人工智能创投现状与趋势研究报告》统计,截止到 6 月份,在中美共 1600 多家人工智能公司中,初步估算中倒闭公司总数已超过 50 家。

近日,李开复表示,AI项目(融资热)是今年上半年开始的,融资差不多够18个月花,明年底估计有一批公司倒掉。与此同时,科大讯飞董事长刘庆峰也做出了这样的判断,他认为2018年有一大批的人工智能创业公司会倒闭。

当我们回头看这些倒下来的公司时发现,有一些是死于产品滞销积压导致资金链断裂,而一些倒在难以获取用户之上,更多的问题在于只有技术却没有好的商业化产品,难以验证商业模式。对于这些公司来说,AI技术没有找到好的落地点,就在未飞到风口之时,已经狠狠落地。

AI的未来到底在哪里?业界认为,应深化人工智能技术成果在各行业特别是传统产业转型升级中的推广应用。

在阿里云总裁胡晓明看来,人工智能的发展要去泡沫化,现在人工智能领域有种浮躁的氛围,有些企业靠AI讲资本故事、炒作股价。胡晓明认为,AI走过泡沫期后,下一站将是“产业AI(AI for Industries)”,让AI在各个场景中落地。

回顾世界发展的过往,我们发现,再好的技术都要有应用场景,只存在于实验室的技术毫无意义。或许正如胡晓明所言,AI不能靠资本讲故事,要落到产业才能生存,才能形成蓬勃的产业。

结尾:麦肯锡预计,人工智能应用的市场规模将在八年后达到1270亿美元。麦肯锡董事长兼全球总裁鲍达民预测,到2018年,中国政府对人工智能的研发支出可望达到150亿美元。

鲍达民认为,中国在人工智能蕴含着着巨大的潜力,一个根本的原因是拥有海量活生生的数据。此外他认为,20年前全球范围内曾出现过一次“假曙光”,但是当时没有可匹配的计算能力,如今随着计算技术的提升,加之移动互联网的发展,更多数据得以采集,人工智能正在从构想变为可应用的现实。

巨大的市场正在吸引更多玩家的进入,并影响着生产、制造、生活的方方面面,若不想被残酷的市场淘汰,或许企业还需在云计算、大数据、人工智能等技术之上多下苦工,并找到合适的场景落地,才能真正赋能于商业、赋能于社会。

责任编辑:小艺