四大現(xiàn)狀剖析中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展

時(shí)間:2016-11-14

來源:網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載

導(dǎo)語:人工智能所研究的是讓計(jì)算機(jī)去模仿人類思考的科技,但實(shí)際上,人工智能學(xué)界的普遍共識(shí)是人工智能實(shí)際上還處于非常低智的階段。

人工智能所研究的是讓計(jì)算機(jī)去模仿人類思考的科技,但實(shí)際上,人工智能學(xué)界的普遍共識(shí)是人工智能實(shí)際上還處于非常低智的階段。目前絕大多數(shù)的系統(tǒng),包括神乎其神的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),都還沒有達(dá)到能夠思考的程度。

因?yàn)椴荒軌蛩伎?,所以?yán)格意義來說,現(xiàn)在出現(xiàn)的場(chǎng)內(nèi)項(xiàng)目都配不上“智能”二字。根據(jù)Gartner2016年度新興技術(shù)成熟度曲線顯示,基本項(xiàng)目成熟時(shí)間要5至10年,像自動(dòng)駕駛這樣綜合性能要求更高的,期待它商用起碼要等10年之后了。

如果將現(xiàn)有人工智能產(chǎn)業(yè)進(jìn)行分層——基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層,其中技術(shù)層便是人工智能發(fā)展的核心,應(yīng)用層的產(chǎn)品夠不夠智能是取決于技術(shù)層面的大腦是否能夠思考。

以下便是億歐智庫所繪制的人工智能產(chǎn)業(yè)全景圖,橫軸按照硬件、軟件&服務(wù)進(jìn)行兩邊歸類,而豎軸則按照基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層向上堆積發(fā)展,其中的技術(shù)層便是我們所說的——人工智能。

1、低智時(shí)代

而現(xiàn)狀是技術(shù)層的大腦還不夠聰明,如下圖,目前計(jì)算機(jī)僅停留在具備計(jì)算能力和感知能力的弱人工智能層,若要往上攀爬一層進(jìn)入強(qiáng)人工智能,計(jì)算機(jī)的認(rèn)知能力是必須的,這也是目前人工智能在試圖突破的點(diǎn)。打個(gè)比方來說,市面上出現(xiàn)的商業(yè)智能解決方案,其大數(shù)據(jù)分析都是人工做的分析,未來真正的商業(yè)智能是要求計(jì)算機(jī)能做到自動(dòng)推理和深度學(xué)習(xí)的。

(換一個(gè)層面來定義,人工智能=大數(shù)據(jù)強(qiáng)計(jì)算新算法;)

2、中國的大數(shù)據(jù)75%集中在政府手中,BAT次之

基礎(chǔ)層的數(shù)據(jù)資源集中在政府公共部門手中,占比高達(dá)75%,互聯(lián)網(wǎng)三大巨頭BAT次之。

人工智能時(shí)代將大數(shù)據(jù)視作水電煤角色,而互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的崛起將線下分散的信息放到線上進(jìn)行匯流,所以這一波人工智能時(shí)代,BAT早已占據(jù)高點(diǎn)。一邊站臺(tái)為各家的云計(jì)算進(jìn)行吆喝,另一邊挖掘人才來充實(shí)自己的技術(shù)研究實(shí)力,在打通透基礎(chǔ)層之后再自下往上去發(fā)展。

根據(jù)艾瑞給出的測(cè)算數(shù)據(jù)顯示,到了2020年全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到1190億元,年復(fù)合增速約19.7%,而2020年中國人工智能市場(chǎng)規(guī)模包攬了91億元,年復(fù)合增速更是超過50%。一個(gè)新技術(shù)的誕生必將改寫各個(gè)產(chǎn)業(yè)的格局,早在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代嘗甜頭的BAT,將會(huì)是人工智能的頭號(hào)擁簇。

3、國際IT巨頭盤踞硬件基礎(chǔ)層,單純做強(qiáng)計(jì)算這塊基本沒機(jī)會(huì)

在有了海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)無法支撐深度學(xué)習(xí)的大規(guī)模并行計(jì)算需求,因此需要適應(yīng)新環(huán)境的底層硬件來更好儲(chǔ)備數(shù)據(jù)、加速計(jì)算過程。

比如GPU的持續(xù)不斷進(jìn)步就在不斷地拔高計(jì)算速度,根據(jù)英偉達(dá)的數(shù)據(jù),為人工智能推出的運(yùn)算卡,相比傳統(tǒng)雙路至強(qiáng)平臺(tái),訓(xùn)練速度提升60倍,推斷速度則提高16倍左右。

硬件基礎(chǔ)層這個(gè)層面具備通用性,所以在這一領(lǐng)域的巨頭都是一家獨(dú)大,并且這塊蛋糕已經(jīng)被國際IT巨頭瓜分霸占,所初創(chuàng)企業(yè)還想單純做強(qiáng)計(jì)算這塊,基本是沒有機(jī)會(huì)了。

4、人工智能的關(guān)鍵在于新算法,沉著等待下一個(gè)十年

人工智能的核心要關(guān)注技術(shù)層發(fā)展,技術(shù)層要重點(diǎn)關(guān)注新算法??梢哉f,在核心算法領(lǐng)域具有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)的公司將在人工智能產(chǎn)業(yè)這場(chǎng)長(zhǎng)跑賽中取得最終勝利。

這樣的利弊小孩子都能分辨,但往往現(xiàn)受迫于現(xiàn)實(shí)的是,核心算法的開發(fā)周期長(zhǎng),而應(yīng)用的開發(fā)周期短,所以中國人工智能創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目大都集中在應(yīng)用層面,做一個(gè)集成的活兒。

一方面來看,中國創(chuàng)業(yè)偏浮躁,尋求的是一個(gè)短期能套現(xiàn)的方式。另一方面,企業(yè)是可以依靠應(yīng)用層創(chuàng)新來獲取短期市場(chǎng)機(jī)會(huì),但是如果想要謀求長(zhǎng)遠(yuǎn)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的話,就要求企業(yè)在算法層有較深的技術(shù)儲(chǔ)備,這一過程要求十年時(shí)長(zhǎng)并不過分,而一旦掌握了算法就可以迅速將優(yōu)勢(shì)向應(yīng)用層去延展,等到那時(shí)再來開發(fā)屬于自己的應(yīng)用產(chǎn)品,便是水到渠成的事。

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