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未来有望引 爆新一轮技术革命

发布时间: 2018-10-24 11:22:29  已点击:

人工智能前 景判断:1)技术层面: 短期或不及预期,长期仍有望引爆新一轮技术革命。2)产业层面: 短期看商业模式,中期看公司技术研发,长期看基础研究突破。
 
  人工智 能是模拟人类思维和行为的系统,当前处于弱AI时代。人工 智能旨在模拟人类思考方式、行为规划和学习能力,最终像人类一样感知周边环境并且做出反应。当前人工智能处于仅能解决特定问题且往往扮演辅助角色的弱AI时代。
 
  人工智 能螺旋式发展,经历三个时期:1)起步时期: 1956年达特茅斯 会议提出人工智能概念,计算机性能和数据量制约AI发展。2)专家系统时 期:“知识库+推理机”实现AI商用化,台式机性能提升终结专家系统。3)深度学习时 期:2006年Hinton论文开启当 前深度学习时代。
 
  人工智 能已是新风口,技术是核心驱动力。2017年全球AI融资超150亿美元,谷 歌、亚马逊、苹果以及百度、腾讯等中美科技巨头纷纷布局。算法、算力和数据是AI发展的核心 驱动力:深度学习算法使AI迈入数据驱 动时代,互联网孕育海量的多维度数据,GPU并行计算能 力为“大数据+神经网络”提供算力。
人工智能产 业链分为基础层、技术层和应用层,中国产业布局偏好技术成熟、应用性强的领域,对需要长周期、基础研究的芯片的关注度小。
 
  1)基础层提供 算力和“操作系统”。芯片赛道 ,GPU仍是人工智 能首选,产业格局呈三足鼎立,AI专用芯片中 国企业存弯道超车机会。开发框架赛道,“开源+巨头支持”是主流模式 ,TensorFlow、Torch等各有所长 。
 
  2)技术层解决 具体类别问题。语音识别负责语音转文本,技术和行业格局趋于成熟,但智能音箱等消费级产品或已侵蚀Nuance等头部企业 先发优势。自然语言处理实现机器“听得懂”,技术成熟 度较低,市场分散且未形成头部企业,新入局者仍有机会。计算机视觉实现机器“看得懂”,静态物体 识别趋于成熟,安防厂商、互联网巨头和创业公司是主要玩家。
 
  3)应用层解决 实践问题。目前AI产品普遍是 人类辅助者,自动驾驶或是下一个重量级市场。语音场景,智能音箱流量入口属性使科技巨头群雄逐鹿,生态整合决定发展前景。安防场景,视频结构化、人脸比对助力警务管理,误报率、动态人脸监控仍是短板。金融场景,应 用于身份认证、征信风控和投顾理财。医疗场景,应用于医学影像、辅助诊疗和语音电子病例,腾讯觅影已筛查400多例早期食 道癌病例。自动驾驶场景,主流系统处于辅助驾驶级别,谷歌、特斯拉和百度领跑中美自动驾驶赛道。
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