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          2019人工智能產業規模將突破570億,正迎來第三波浪潮

          時間:2019-08-02   來源:   瀏覽數:

          日前,艾瑞咨詢發布《2019年中國人工智能產業研究報告》,預計2019年人工智能核心產業規模將突破570億元、安防和金融領域市場份額最大,工業、醫療、教育等領域具有爆發潛力。不僅如此,未來人工智能技術還將在教育、醫療、出行等為普通民眾提供覆蓋更廣、體驗感更優、便利性更佳的生活服務。

          報告認為,在市場需求拉動和國家政策支持引導下,中國爆發了人工智能創業熱潮,成為世界矚目的人工智能搖籃。相較于之前的O2O、云服務等等風口,人工智能企業的盈虧平衡周期明顯更短。

          有望突破570億元

          人工智能企業可劃分為基礎層、技術層和應用層,基礎層以AI芯片、計算機語言、算法架構等研發為主;技術層以計算機視覺、智能語音、自然語言處理等應用算法研發為主;應用層以AI技術集成與應用開發為主。

          報告顯示,在2018年中國人工智能相關公司總數達到2167家。2015年——2019年5月,人工智能領域共發生2587件投融資事件,總融資額達4233億元,2018年總融資額卻較上一年呈爆發式增長反應了投資人對標的選擇更加理性,和對于AI領域的青睞。

          據中國新一代人工智能發展戰略研究院調研數據,中國人工智能企業多集中在應用層,技術層和基礎層企業占比相對較小;從技術類型分布來看,涉及機器學習、大數據、云計算和機器人技術的公司較多,整體分布相對均。

          人工智能技術在實體經濟中尋找落地應用場景成為核心要義,人工智能技術與傳統行業經營模式及業務流程產生實質性融合,智能經濟時代的全新產業版圖初步顯現。報告數據顯示,預計2019年人工智能核心產業規模將突破570億元,目前,安防和金融領域市場份額最大,工業、醫療、教育等領域具有爆發潛力。

          未來生產制造與公共服務領域將迎來紅利

          據基礎建設和價值空間兩大維度對人工智能賦能的十大實體經濟進行分析,在金融、營銷、安防、客服等場景在IT基礎設施、數據質量、對新技術的接受周期等AI發展基礎條件方面表現較優,而在當下市場規模、行業發展增速、解決方案落地效果和政策導向等諸多因素的影響下,安防、金融、教育、客服等場景將產生較高的商業化滲透和對傳統產業提升程度。

          此外,制造場景由于基礎建設復雜、數據獲取難度較大,且實際智能應用仍較為邊緣化,AI應用短期內滲透釋放難度較大;醫療、零售、交通等場景隨著AI技術與場景核心痛點匹配度上升、產品逐漸完善,未來將激發更大價值。

          不僅如此,雖然人工智能已經連續多年成為資本市場的寵兒,但實際市場爆發還未真正到來,投資潛力依然巨大。結給AI主要賽道發展機遇及窗口期,賽道發展瓶頸及預期解決周期,企業發展周期等因素,報告認為2019年仍將消化之前的投資熱點,如Al芯片、人臉識別等基礎技術,2020年之后資本可加速布局生產制造與公共服務領域,以烘享相關產業+ AI的發展紅利。

          BAT三巨頭引領中國人工智能發力

          其中報告顯示,中國的BAT三大巨頭,在AI領域起步較早,布局完善。其中百度擁有APOLLO自動駕駛開放平臺和小度助手對話式人工智能操作系統,兩大開放生態系統。已擁有50張智能網聯汽車道路測式牌照,在國內遙遙領先。

          阿里將自身AI技術能力整合到阿里云旗下ET當中,同時結合對各個產業的理解,將ET從單點的技能升級為具備全局智能的ET大腦。同時,阿里投資了眾多AI領域名明星企業,包括商湯科技、曠視科技、依圖科技、寒武紀等,其基于電商業務積累的商業化場景和云計算底層基礎設施,擁有算力資源、對應用數據的價值挖掘能力和聚合生態優勢。

          而騰訊著眼于消費級AI多維應用場景與產業級AI技術使用。以聯接為主題目,騰訊將能力投射到消費升級互聯網和產業互聯網。在產業端,通過騰訊云、騰訊優圖、騰訊覓影等主體,發力AI醫療法、AI安防、AI教育、智慧政務、智能零售等多個場景。

          其中報告還將落戶重慶的云眾科技作為典型案例進行了介紹,其作為一家全球領先的計算機視覺企業,打造了核心技術閉環,從技術上覆蓋圖像識別、語音識別、NLP和機器學習全領域,從技術上實現“感知-認知-決策”的多維能力。

          人工智能發展正迎來第三波浪潮

          所謂人工智能,即是對人類智能的模仿,并力圖實現某些任務。它主要包括三方面的內容:

          一是計算智能。涉及快速計算和記憶存儲能力。在計算機科學家看來,人工智能首先是計算行為,即涉及數據、算力和算法。

          二是感知智能。涉及機器的視覺、聽覺、觸覺等感知能力,即機器可以通過各種類型的傳感器對周圍的環境信息進行捕捉和分析,并在處理后根據要求作出合乎理性的應答與反應。

          三是認知智能。即指機器具備獨立思考和解決問題的能力。現在的人工智能主要停留在第一和第二層次,認知智能涉及深度的語義理解,還是非常難做到的。

          超人工智能的“奇點”,何時出現

          提及人工智能,很多人都會講到阿爾法狗和李世石的對決。實際上,絕大多數人理解的第一波人工智能浪潮,已經是世界范圍內的第三波了。

          第一波發生在1950年至1970年。當時的主要工作是計算機科學家在從事機器推理系統,同時發明了早期的神經網絡和專家系統。這一時期的理論流派被稱為符號主義。

          第二波出現在1980年至2000年。我們現在講的統計學派、機器學習和神經網絡等概念,在這一階段都已提出。此時的主流理論流派被稱為聯結主義。

          第三波是在2006年之后。谷歌利用大數據成功地對流感進行預測,引起了衛生部門的關注,這是大數據和人工智能密切關聯的一個重要例子。在這一波浪潮中,人工智能技術及應用有了很大的提高,以神經網絡為中心的算法取得突破。

          關于人工智能,有三個相關概念需要弄清楚:第一個是弱人工智能,第二個是強人工智能,第三個是超人工智能。弱人工智能是專用人工智能,很難直接用在別的場景中。現在很多科學家的理想目標是強人工智能,這樣的通用人工智能可以遷移到其他應用場景中。超人工智能則是指超過人類的智能,現在還不存在,當然也希望它永遠不要存在,否則就會對人類的意義進行顛覆。

          但是,美國科學家、發明家庫茲韋爾認為,通用人工智能在這個世紀的30年代或40年代有可能超過人類,并把這一個時間點看成“奇點”。為此,還專門成立了極具創新力的奇點大學。

          人工智能引領智慧革命

          第一次世界大戰發生的原因,傳統教科書往往強調英國和德國在殖民地上的矛盾。這一結論是事實,但也忽視了更加深層次的一個原因。

          英國是第一次工業革命的主導者,德國更多是第二次工業革命的主導者,英國不能容忍像德國這樣的“新貴”崛起。從表面上來看是爭奪殖民地,因為殖民地代表著原材料產地和消費市場,但實際上兩國在爭奪新興科學技術主導權。

          眾所周知,在英國和德國爭奪的過程中,最大的受益者是美國。一方面,美國有力地參與了第二次工業革命;另一方面,它又沒有與英國和德國展開直接沖突。第三次工業革命主要是信息技術革命,主導者是美國。

          如今,世界正面臨著第四次工業革命。這其中最關鍵的技術是人工智能以及其他關聯技術,如物聯網、區塊鏈、超級計算、腦科學等。但是,由于人工智能的作用非常顯著,因此這一次革命可被稱之為智能革命。它意味著人工智能不是一個簡單的技術,而是一種戰略性技術,是新一輪科技革命和產業變革的關鍵力量。

          交通、醫療、教育領域新面貌

          人工智能讓無人駕駛成為可能。未來交通會更多體現三個元素:一是新能源,二是無人駕駛,三是共享出行。由于無人駕駛技術的出現,人們可能不再需要擁有一輛車,而是直接購買從出發地到目的地的出行服務。由此,現在的汽車制造商在未來可能需要向無人駕駛服務運營商的角色轉變。在這一過程中,汽車制造商需要同現在的打車軟件以及高清地圖公司等,進行充分整合與合作。

          人工智能助力智能醫療。醫療也是困擾人類的一個難題。其最大的問題就是,相對于需求而言,醫療資源永遠是不夠用的。研究顯示,人工智能可以極大地擴展這一資源。特別是,它可以把一些傳統上由成熟醫生來完成的工作逐步實現自動化。例如,在影像領域,人工智能可以更有力地幫助影像科醫生工作。這里的思路一定是輔助,而不是替代。

          人工智能還可以把醫療資源向較為貧困的地方進行擴展。在5G技術的基礎上,遠程醫療會更為可靠、更加便利。此外,人工智能技術還可以被用來進行藥物挖掘,從而以更低的成本、更短的時間來開發治療疑難雜癥的新藥。

          人工智能實現因材施教。人工智能用于教育最大的意義在于,它可以推廣自適應的教育方式。目前的教育仍然是“多人一面”,因為老師的時間、精力是有限的,難以針對每個孩子的個性和特點做到因材施教。但是,借助人工智能系統,我們可以深入了解每一個孩子的受教育狀況,并通過自適應系統更加精準地推出個性教育方案,從而幫助孩子提高學習效率。

          人工智能或改變世界結構

          在新一輪科技革命和產業變革浪潮中,一方面,發展中國家可以運用新型學習方式及開源軟件等培養相關人才,大大縮短追趕發達國家的時間。同時,這一智能化方式也有助于克服傳統文化的限制。但另一方面,智能革命有可能進一步拉大發展中國家與發達國家的差距。

          關鍵的問題是,一些西方發達國家并不愿意將人工智能等前沿技術轉讓給發展中國家;當發展中國家在某些新興技術領域實現突破性進展時,相關國家甚至會動用各種方式,包括投資審查、出口控制、限制科技和人員交流等,來阻礙新興國家的科技進步。

          從這個意義上來講,發達國家和發展中國家之間的“數字鴻溝”有可能轉為“智能鴻溝”。其中,那些主要以勞動力為競爭優勢的發展中國家可能會處于更加邊緣的位置。更嚴重的情況是,由于發達國家會把產業回撤并通過機器來推動生產,那么基礎較差的發展中國家將越來越少地獲得參與國際競爭和世界生產的機會。

          目前,世界上關于人工智能的相關法律規則、政策、原則等,主要是由西方發達國家來定義。例如,最有影響的“阿西洛馬人工智能23原則”就是由馬斯克等西方企業家推動形成的;在人工智能領域頗具影響力的阿西莫夫“機器人三定律”,也是由美國科幻小說作家率先提出來的,并成為機器倫理領域的一個重要原則。

          今年6月,中國發布“新一代人工智能治理原則”。這是發展中國家第一次提出人工智能相關治理準則,具有非常重要的意義。隨著中國在人工智能領域實力的不斷增強,類似的規則制定將會越來越受到重視,并進一步造福全人類。

           

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