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控制系统

大火的人工智能,应该如何落地?

rongpuiwing 来源:证券时报2018-04-23 我要评论(0 )   

到2035年,人工智能的生产力工具可以让世界整体的劳动生产效率提高40%;同时,到2030年,人工智能自动化技术在各个行业里的带动作用,可能可以使全球的生产总值提升14...

与三年前不同,如今的人工智能不再只是一个漂浮的概念,创投圈内开始探讨这项技术落地的各种可能。

在线下可以看到的是,除了互联网企业外,越来越多的高科技企业甚至一些传统企业,已经在各自的场景当中思考如何使用人工智能技术,去提高现有场景的效益。

但哪些场景真的能够产生市场价值?人工智能这项技术将如何改变我们的生活?日前,在2018基石资本客户年会上,商汤科技联合创始人徐冰、新智元创始人CEO杨静、地平线机器人业务副总裁张永谦等业界人士发表了自己的看法。

仍处弱人工智能阶段

资料显示,到2035年,人工智能的生产力工具可以让世界整体的劳动生产效率提高40%;同时,到2030年,人工智能自动化技术在各个行业里的带动作用,可能可以使全球的生产总值提升14%、15.7万亿美元,相当于中国加印度的GDP总和。

中国在这个时代里面如何获取这些空间?徐冰指出,中国在人工智能上的反应相对比较迅速,已经把人工智能设定为国家战略,从技术、产业、投资还是政府支持等各个角度,形成了一个系统性发展人工智能的生态。同时,国家的相关文件也提出,在2030年,让人工智能的核心产业规模能够达到1万亿,带动相关的产业生产力提升,超过10万亿。

徐冰表示,从产业角度来说,人工智能技术的生产需要考虑成本和经济效益两个问题。

必须明确的是,做算法生产需要大量硬件投入,保证在高频次、高压的计算环境之下,能够在最短的时间之内把这个算法的训练过程完成,这样才能保证你有更多时间去迭代、创新你的算法。他直言,在计算能力大幅增长的情况下,有可能出现的一个现象,就是一个月的技术进步可以超过之前两三年的技术进步。

杨静认为,人工智能去年的确达到了一个新高度,但在强人工智能和弱人工智能之间,还需要一个很长的过渡期。从目前来看,人工智能主题仍处于感知智能,在大规模的应用、产业化应用的阶段,人脸识别、语音识别可以在手机、安防系统上进行大规模成熟应用的阶段。

但是在翻译或者IOT,可能还处于早期,都需要一定的时间期待它真正的成果有产业化应用的过程。“2018年仍然是弱人工智能的大年,也仍然是我们在通用人工智能这个方向继续探索的一年。”

五大领域应用较成熟

张永谦直言,AI的落地并没有大家想的那么容易,他的观点是两步走:1、大家现在很多聚光灯都聚焦在早期,一些掌握着AI核心技术的企业,技术上要能够把这个场景吃透;2、AI是一个革命性的东西,是先从最底层开始重构的,比如芯片、算法、数据的层面都需要重构,但是随之而来的落地第二部,是如何去体现这个价值。

整个上层的业务系统,或者说下游的业务系统都需要重构,这也给很多公司带来了机会和挑战。如果你靠原来那套业务系统根本发挥不出来AI时代巨大的能量。

徐冰观察到,现在已经有很多投资人和基金已经开始关注人工智能产业,开始投医疗项目、芯片项目、VR项目等。但依照他们对技术周期成熟的深入了解,这些市场在短期内难以实现规模变现。“不过这些未来都是万亿级的市场,可以适当配置一些,现阶段还不是主流的投资。”

从目前来看,徐冰认为,已经成熟、产生规模化价值并且场景非常丰富的是这5个领域:

第一,APP以及手机

因为出现了智能拍照技术,已经可以去做一些新的人机交互手段,一些新的领域不管是从移动互联网公司角度,还是从直播、在线教育、手机游戏等行业都有一批新产品可以做,代表着在行业上会有一些新的增量。下一步在手机的镜头模组、手机的产业链里面有新的内容可以做,从人脸的解锁、智能拍照等新产品的出现。

第二,安防领域

现在安防领域的人脸识别正在从单点摄像头识别,转向一个摄像头集群的总体识别,这是技术目前正在进展的一步,还有很多技术的工序需要完成才能够真正做到产品上的成熟、用户体验上的成熟。

在这个过程中,需要CPU的超算等相关产品投入,对应在智慧城市、交通、政务等方面,才会带动起新的市场。总体来说,现在在技术环节已经可以实现在这个领域提供更安全、更高效的城市管理手段和抓人的手段。

第三,物联网

他指出,这是一个万亿级以上的市场,场景非常多,尽管需求不同,但是在技术上的共性是一样的:

1、VIP的识别,识别你是不是他的VIP会员;

2、身份的认证,是不是你本人;

3、客流分析,通过大量人群的数据统计和分析去更好地优化线下卖东西,该向什么样的人群卖什么样的东西,该怎样布局商品和店铺,去进行一个优化和销售的提升。

第四,底层技术的成熟带动的是新零售的出现

一些门禁的换代,智慧园区、智慧楼宇、智慧医院、智慧学校等场景都可以找到相应的市场增量,对应地在这里面从事线下场景集成的公司都有比较潜在的新市场价值增量。

第五,广告

广告利润非常高,通过更好的人工智能技术,UGC、直播、增强现实等一些技术和产业规模的成型之后,出现了一些新的渠道方面,广告的传播、广告的制作、广告服务等环节的增量,实质上核心是有新的广告形态出现,每个人都可以给自己想去代言的产品打广告。在直播的场景里面,同时也可以优化整个广告传播效率。

徐冰指出,总体来说,从今年开始,在人工智能产业的投资里面,可能更多的是集中在场景和应用上的投资,算法本身已经有这样的相关东西成型、成熟,这些东西接下来可以带动相应的产品、应用和新场景出现。

自动驾驶群雄逐鹿

徐冰进一步指出,从技术板块来分,语音识别相对比较成熟,对应的应用场景也已经被探索得差不多了。另外在规模化开始成熟,进入摩尔定律阶段的是图像处理和计算机处理的相关技术,这里出现了很多意想不到的场景。例如无人驾驶、无人零售。

可以看到,在技术的循序渐进过程中,会不断出现新的市场需求和场景,例如线下的IOT,通过机器自动化技术,可以省去点击APP等中间环节,实现不仅是连接终端设备,同时也可以让设备自己去做一些识别和判断,让人类做极少数的步骤。

谈及智能驾驶话题,徐冰认为,智能驾驶上面有很多产业链,每个企业会负责不同的技术维度,然后共同去把整个无人驾驶系统做出来,从地图、雷达、视觉等多个维度投入,才能把最终技术完整实现一个比较安全的无人驾驶。

“从我们最后的判断来看,完整的一个创业公司做出一套很成熟的无人驾驶系统是很困难的,因为需要跟巨头车厂,跟百度、谷歌等这样一些资源比你大很多倍的企业去竞争,基本上成功率是比较低的。

比如商汤的专注点在视觉环节,如果我们能够向全球输出最精确的车道线识别技术,任何一个无人驾驶的厂家都需要一个非常精准的车道线识别模组,这是目前来看我们找到的一个市场定位,可以很快让这条产业链通过这样一个投入产出比的评估来实现盈利。”徐冰说。

张静则认为,自动驾驶目前呈现了群雄逐鹿的现象。即便是美国的特斯拉和谷歌,仍然距离商用化还有一定的距离。“所以我认为,自动驾驶还需要我们进行各方面的探索,百度出来很多创业公司的CEO,他们在过程中跟美国公司一样,在学术界和企业界抢夺资源,归根结底是对于人才的追逐。”

同时,张静观察到,在主机厂跟大企业之间,目前这个资源仍然没有找到特别双赢的路径。中国其实在汽车产业,没有特别核心的技术,包括蔚来汽车、小鹏汽车等创业企业,能否成为互联网巨头和主机厂之间的中枢,还有待观察,但值得期待。

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