2020年是人工智能技術發展的關鍵年。疫情之下,世界見證了人工智能在抗擊疫情中發揮的積極作用;今年4月,國家發改委正式將人工智能確定為新基建的重要領域之一。在歷史機遇下,AI已實現"質變和量變",正邁入與技術、產業融合創新的關鍵階段。

隨著人工智能技術的逐漸成熟,科技、制造業等業界巨頭不斷深入布局,期望能夠在這一浪潮變革中拔得頭籌。自2015年開始,中國人工智能市場規模逐年攀升。據《2020-2026年中國人工智能行業市場競爭狀況及市場盈利預測報告》數據顯示,2018年中國人工智能市場規模約為339億元,增長率達到56.2%。據預測,到2025年部分技術和應用達到世界領先水平,核心技術規模超過4000億元。而根據LinkedIn發布的《全球人工智能領域人才報告》顯示,該領域的人才需求在過去3年間增長了8倍,而從全球來看,中國空缺的AI職位最多,上萬個相關職位虛位以待。

這是一個充滿機遇與挑戰的時代,以人工智能為首的創新技術在數字化浪潮中快速生根發芽,面對火熱的前沿科技,眾多企業與開發者,一面虎視眈眈想要登上前沿科技的快車,一面又不得不面對現實開發技術中的種種瓶頸。為此,10月15日,由騰訊云聯合廣州市軟件行業協會主辦的“優才計劃,企業新技術實踐云沙龍——人工智能在企業的應用及人才探索”主題活動在線上舉辦,本次活動旨在幫助開發者輕松踏上人AI快車道,助力人工智能在各行各業創造更多價值。下面就讓我們跟隨三位技術大咖,共同走上AI進階之路吧!

海納百川的產業互聯網,既有機遇也有挑戰

產業互聯網作為當下最熱門的話題之一,不同于消費互聯網,它的服務對象發生了巨大的變化,由原來的個人消費者變為一個個獨立的企業主體,并涉及傳統產業的升級以及新興產業的規模化,其市場空間巨大。據埃森哲預計到2030年,工業互聯網能夠為全球經濟帶來14.2萬美元的經濟增長。據工信部預計未來20年,中國工業互聯網至少可以帶來3萬億美元GDP增量。

目前,產業互聯網已經在各行各業展開實踐,廣州市軟件行業協會榮譽會長許杰表示,目前產業互聯網所面臨的挑戰主要是短期收益不明顯且資金需求大,其次是隱性知識顯性化和系統安全所帶來的壓力。另外,產業互聯網是一種革命,革命本身就代表著一種挑戰,最后便是人才的匱乏。

當然,除了挑戰之外,產業互聯網海納百川,其表現出的核心價值在生態內自然能夠創造諸多機會。對此,許杰表示產業互聯網的價值主要體現在三方面,即數據賦能,提高生產效率;打通產銷,快速響應市場;業務創新,拓展增值空間。

人工智能前沿技術應用趨勢與發展展望

隨著深度學習技術在智能駕駛、智慧金融、智能制造、智慧醫療等領域的逐步應用,作為引領這一輪科技革命和產業變革的戰略性技術,人工智能的產業化已經取得了顯著的效果,顯示出帶動性很強的“頭雁”效應。

復旦大學計算機科學技術學院副教授趙衛東,為我們詳細介紹了人工智能的本質、應用與未來。那么,人工智能的本質是什么呢?人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學,是對人的意識、思維的信息過程的模擬。

趙衛東強調,人工智能的應用范圍和領域正在不斷拓展 ,其技術在部分行業的應用是顛覆式創新,具有重塑行業的能量。而在大多數行業,人工智能僅僅是改良式創新,為行業提供輔助性工具,促進行業進步。而人工智能技術的主流應用主要在金融、汽車、大健康、安防、零售、教育等行業。雖然人工智能技術發展已經取得了前所未有的成績,但隨著深度學習技術應用的不斷深化和產業化步伐的逐步加快,人工智能技術發展也面臨著不少挑戰。

但不可否認的是,人工智能的廣泛應用使得若干傳統學科的研究方法出現了許多創新。而相關領域在大數據時代的研究成果也能夠對人工智能理論與方法帶來影響,進而推動人工智能學科與其他學科的協同創新。

機器學習平臺的商業價值與應用實踐

機器學習作為人工智能領域的一員,使得計算機能夠學習執行任務進行預熱,無需詳細的編程,由于技術進步和新出現的體系架構,這一技術在眾多的流行技術中非常火熱,并很快成為主流。與此同時,作為工具平臺類應用,機器學習平臺在為公有云客戶降本增效以及在私有化場景中以AI技術中臺的形式賦能客戶業務產生了商業價值。

騰訊云AI基礎產品專家產品經理高平在接下來的分享中,詳細的為開發者介紹了機器學習平臺的核心能力以及相關案例。高平強調,機器學習平臺的核心能力當中計算優化是永恒的話題,其中高級計算圖語言需求即語言越接近人類的時候計算效率越低;經濟價值需求即表現為算力昂貴,人工智能計算即可成為業務瓶頸,也有現實商業需求背景;計算架構的需求即馮諾伊曼架構下存儲寬帶趕不上計算能力的發展,且通用CPU/GPU與AISC融合,出現AI計算專用能力。

與此同時,Time-to-Market的時間需求與模型訓練時間矛盾越來越突出,那么,簡短的迭代時間便是獲得成功的基礎。為此,高平特別向開發者介紹了智能鈦機器學習平臺TI-ONE所具備的業界領先的訓練能力,首先,騰訊云以2分31秒,創造了128卡訓練ImageNet新紀錄,此外根據MLPerf最新發布的訓練性能數據,騰訊云單機8卡Transformer訓練時間比第二名快30%。據介紹,得益于智能鈦機器學習平臺,騰訊云視頻分類服務,通過使用智能鈦彈性模型推理服務TIEMS,推理服務成本降低62%;某互聯網公司社區日志服務推薦服務,使用智能鈦TIEMS,推理服務成本降低68%。

總結:本次活動,線上的小伙們認真傾聽熱情互動,在行業專家的帶領下見證并學習著人工智能領域的行業知識,感受騰訊云各項工具、平臺與服務的神奇魅力。擁有雄厚技術實力的騰訊,始終保持開放合作的態度,騰訊云持續賦能開發者,通過知識分享、技術交流,賦能更多企業、開發者,不僅要讓開發者在成功進階的路上吃上一顆定心丸,更將全方位推動人工智能時代的新發展。