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人工智能系列之一:迎接人工智能時代的到來

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人工智能系列之一:迎接人工智能時代的到來

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2019/01/30 12:03
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【摘要】:
在數字時代,人工智能(AI)即將引起新一輪的科技革命。全球AI市場將呈現迅猛的增長。推動它快速發展的動力來源于技術的不斷突破、強勁的政策支持和充沛的資金投入。

在數字時代,人工智能(AI)即將引起新一輪的科技革命。全球AI市場將呈現迅猛的增長。推動它快速發展的動力來源于技術的不斷突破、強勁的政策支持和充沛的資金投入。如何寻找AI行业切入点和投资机会是众多决策者关注的重要问题。随着AI黄金时代的到来,我们是否能乘风破浪,发挥它的最大价值?

十年後,AI市場規模將會超過萬億美元

AI多年來一直是新技術革命的熱點。雖然AI的熱潮經曆了幾次波動,但是越來越多的實際落地應用使投資者和企業始終保持熱情。
盡管處于萌芽階段,AI市場預計將在未來十年呈現指數級的增長。我們預計AI市場的年增長率將達到64%,在2027年超過1萬億美元。

AI的發展驅動力是什麽?

AI技術和市場的蓬勃發展受技術的不斷進步與成熟、政府政策的鼓勵和資金的大量投入等衆多力量的推動。

深度學習算法、AI芯片和大數據的可獲性與可用性推動AI技術的創新AI技術的快速發展,使其從學術階段發展到實際應用階段,結合最先進的技術和系統,突破了傳統計算技術的極限。雲存儲和計算技術的成熟爲處理大量圖像、文本和其他類型的數據奠定了基礎。通過大數據,AI可以讓企業實現以往都無法想象的轉變。

不斷改進的AI算法,助力AI技術能實現突破性的創新。自2012年以來,音頻和圖像識別的准確性得到了顯著提高,已經超越人類的基本能力。

開源框架,例如Tensorflow、Caffe、Neon、Torch、Theano、CNTK,降低了開發深度學習算法的障礙。大數據的可用性爲深度學習算法提供了充足的學習材料。到2020年,全球每月上傳的在線視頻總長度預計爲500萬年,即每分鍾在線上傳100萬分鍾的視頻。

硬件的成熟爲深度學習算法提供了足夠的計算能力。采用圖形處理器GPU、現場可編程門陣列FPGA、專用集成電路ASIC(TPU和NPU是ASIC芯片的主要代表)等AI芯片,大大提高了AI訓練和推理的計算效率。毫無疑問,創新技術將繼續推動AI革命。

政府的積極引導,加快AI的發展

AI對于國家來說戰略意義重大,全球主要國家政府紛紛啓動AI發展計劃。
中國于2018年1月發布了人工智能標准化白皮書。這是指導中國人工智能産業高水平發展的重要戰略。在此之前,國務院于2017年7月發布了下一代人工智能發展計劃,制定了人工智能發展的總體思路、戰略目標、主要任務和配套措施,努力到2030年把中國打造成世界領先的人工智能創新中心。

美國于2016年12月發布了“人工智能、自動化和經濟”報告,重點關注人工智能驅動的自動化經濟學和推薦的政策反應。 2016年6月,網絡與信息技術研究與發展小組委員會(NITRD)制定了國家人工智能研究與發展戰略計劃,爲聯邦政府資助的人工智能研究制定了一系列目標。

類似的,日本政府頒布了第五個科學技術基本計劃(2016-2020),進一步推動AI、邊緣計算和高速處理設備技術的發展,作爲構建超智能社會服務平台所必需的基礎技術。
大量的資金投入,是AI從實驗室走向應用的基礎

持續的資本投入促進了全球AI産業的發展。 2017年,AI初創公司獲得了152億美元投入,其中近48%是種子或天使輪融資。 此外,谷歌和百度等互聯網巨頭在2017年在AI領域投入了約300至400億美元,其中90%用于研發,10%用于收購。戰略和財務投資者都在大力尋找AI行業的優質資産。
AI是如何工作的?
AI是指給機器提供“思考”的能力。通常,AI由3層架構組成:底層硬件與服務、算法與框架、以及垂直應用。
底層硬件與服務

AI的底層基礎設施是擴展、加速、自動化管理大量數據處理的重要基礎。AI數據的編程和存儲是AI技術落地最大的挑戰之一,尤其是隨著數據量飛速的增長,需要通過AI芯片的強大的計算能力支持基礎架構環境建立,爲AI提供充足的算力。如果從計算效率和可編程性的維度上評估不同類型的芯片,ASIC是最快的計算引擎,而CPU是最靈活。在對選擇不同的AI基礎架構做決策之前,企業應該充分評估其業務需要的容量。