人工智能加速發(fā)展

據(jù)《中國人工智能行業(yè)市場前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，截止到2017年全球人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模已超過370億美元，我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到56億美元左右。預(yù)計到2020年全球人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過1300億美元，年均增速達到60%，其中基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層產(chǎn)業(yè)規(guī)模將分別突破270億美元、342億美元和672億美元。我國核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過220億美元，年均增速接近65%，三大層次產(chǎn)業(yè)規(guī)模將分別突破44億美元、66億美元和110億美元。隨著人工智能在我國移動互聯(lián)網(wǎng)、智能家居等領(lǐng)域的發(fā)展，我國人工智能產(chǎn)業(yè)將持續(xù)高速成長，預(yù)計到2022年，國內(nèi)中國人工智能行業(yè)市場規(guī)模將達到680億元。

政策持續(xù)加碼人工智能

為加快落實《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，今年11月，我國工業(yè)和信息化部印發(fā)《新一代人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新重點任務(wù)揭榜工作方案》(以下簡稱《工作方案》)，部署智能產(chǎn)品、核心基礎(chǔ)、智能制造、支撐體系等重點任務(wù)方向，征集并遴選一批掌握人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)、創(chuàng)新能力強、發(fā)展?jié)摿Υ蟮钠髽I(yè)、科研院所等，開展"揭榜"攻關(guān)，力爭在標志性技術(shù)、產(chǎn)品和服務(wù)方面取得突破。工業(yè)和信息化部將組織評選，并公布揭榜單位名單，樹立產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展標桿，培育人工智能發(fā)展的主力軍，務(wù)實推動新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，促進人工智能和實體經(jīng)濟深度融合。

2019年人工智能發(fā)展趨勢

1、人工智能芯片加速發(fā)展

與其他不同，即使是最快和最先進的CPU也無法提高人工智能模型的速度，所以，在AI模型在運行的時候，嚴重需要額外的硬件來執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)計算，以加速對象檢測和面部識別等任務(wù)。

2019年，以英特爾、英偉達為首的芯片制造商將推出專用芯片，這些芯片將針對與計算機視覺、自然語言處理和語音識別相關(guān)的特定用例和場景進行優(yōu)化，醫(yī)療保健和汽車行業(yè)的新一代應(yīng)用將會依賴這類芯片，為最終用戶提供智能服務(wù)。據(jù)了解，亞馬遜、微軟、谷歌和Facebook等超大規(guī)模基礎(chǔ)架構(gòu)公司也將增加投資基于現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)和專用集成電路(ASIC)的定制芯片。這些芯片將進行大量優(yōu)化，針對AI和高性能計算(HPC)運行的計算工作。其中一些芯片還將協(xié)助下一代數(shù)據(jù)庫，加速查詢處理和預(yù)測分析。

2、人工智能、邊緣計算及物聯(lián)網(wǎng)融合發(fā)展

人工智能在邊緣側(cè)的不斷擴展，是駕馭數(shù)據(jù)洪流的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一，也是物聯(lián)網(wǎng)未來發(fā)展的重要趨勢，隨著人工智能如火如荼的發(fā)展，海量數(shù)據(jù)需要快速有效地分析和提取洞察，這也大大加強了對于邊緣計算的需求。在2019年，人工智能、邊緣計算和物聯(lián)網(wǎng)將更多的融合發(fā)展，比如在公共云、安防監(jiān)控等領(lǐng)域 。

3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的互操作性成為關(guān)鍵

開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一在于選擇正確的框架，一旦模型在特定框架中完成了訓(xùn)練和評估，就很難將移植到另一個框架中，這種狀況阻礙了人工智能的普及。為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，AWS、Facebook和微軟合作構(gòu)建了開放式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換(ONNX)，這使得在多個框架中重用經(jīng)過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型成為可能，可以預(yù)見在2019年，ONNX將成為該行業(yè)的重要技術(shù)。

4、自動化機器學(xué)習(xí)將會更加突出

從根本上改變機器學(xué)習(xí)解決方案的一個趨勢是AutoML。它將使業(yè)務(wù)分析師和開發(fā)人員能夠發(fā)展可以解決復(fù)雜場景的機器學(xué)習(xí)模型，而無需經(jīng)過機器學(xué)習(xí)模型的典型培訓(xùn)，業(yè)務(wù)分析師可以專注于業(yè)務(wù)問題，而不是迷失在工作流程中。

5、AIOps興起

現(xiàn)代應(yīng)用程序和基礎(chǔ)架構(gòu)正在生成為索引、搜索和分析的日志數(shù)據(jù)。從硬件、操作系統(tǒng)、服務(wù)器軟件和應(yīng)用軟件獲得的海量數(shù)據(jù)集可以進行聚合和關(guān)聯(lián)，然后形成方案和模式。當機器學(xué)習(xí)模型應(yīng)用到這些數(shù)據(jù)集時，IT操作就可以從被動轉(zhuǎn)變?yōu)轭A(yù)測層面。

當人工智能的強大功能在運行的時候發(fā)揮作用時，將重新定義基礎(chǔ)架構(gòu)的管理方式，機器學(xué)習(xí)和人工智能在IT和DevOps中的應(yīng)用將會帶來更加智能的模式，幫助運營團隊進行精準的根本原因分析。AIOps(AI和OperaTIons的組合詞)將在2019年成為主流，這將會有助于公共云供應(yīng)商和企業(yè)的發(fā)展。

我國在人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、信息安全等領(lǐng)域已具有一定的技術(shù)實力，疊加多項政策出臺推動人工智能產(chǎn)業(yè)在我國快速發(fā)展，人工智能場景正在逐步落地。在2019年，我國人工智能技術(shù)，在金融、交通、安防等領(lǐng)域的滲透率將快速提升。