全球AI產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)規(guī)模將逼近2700億元 人工智能有望在四大方面取得突破

• 2018年7月24日 ZhouXun來(lái)源：中國(guó)新聞網(wǎng) 1380 91
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  2018-2023年中國(guó)人工智能技術(shù)應(yīng)用行業(yè)深度分析及投資風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)報(bào)告

  與早期人工智能相比，新一代人工智能正在全新信息環(huán)境、海量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和持續(xù)演進(jìn)、不斷豐富的戰(zhàn)略目標(biāo)的引領(lǐng)下，依托于云計(jì)算、大數(shù)據(jù)兩大基礎(chǔ)平臺(tái)和機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別和人機(jī)交互三大通用技術(shù)，...

賽迪數(shù)據(jù)預(yù)計(jì)，2018年全球AI產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)規(guī)模將逼近2700億元(人民幣，下同)，2020年全球市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)4000億元。Tractica則預(yù)測(cè)，至2025年，全球范圍內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)收入的年均復(fù)合增長(zhǎng)率將大幅提升，達(dá)到57%以上。

近日，清華大學(xué)軟件學(xué)院副研究員鄧仰東在接受中新網(wǎng)記者采訪時(shí)指出，人工智能(AI)已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域成功應(yīng)用，下一步有望在四大方面取得突破。

賽迪數(shù)據(jù)預(yù)計(jì)，2018年全球AI產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)規(guī)模將逼近2700億元(人民幣，下同)，2020年全球市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)4000億元。Tractica則預(yù)測(cè)，至2025年，全球范圍內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)收入的年均復(fù)合增長(zhǎng)率將大幅提升，達(dá)到57%以上。

鄧仰東認(rèn)為，此輪AI發(fā)展的熱潮很大程度上來(lái)自于三個(gè)基礎(chǔ)，一是社會(huì)的數(shù)字化程度提高，使得我們能夠以前所未有的規(guī)模和速度采集數(shù)據(jù);二是計(jì)算能力的提高，特別是圖像處理器的出現(xiàn)，使得很多計(jì)算密集型人工智能應(yīng)用可以在人們能夠接受的時(shí)間內(nèi)完成訓(xùn)練和推斷;三是過去60年中機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)科學(xué)的發(fā)展，使得深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及其它算法逐漸成熟。

當(dāng)前AI應(yīng)用落地如何?鄧仰東表示，目前最成功的應(yīng)用是圖像和語(yǔ)言處理，前者包括各種視頻監(jiān)控(如交通圖像分類)、自動(dòng)駕駛(如特斯拉的駕駛輔助系統(tǒng))、醫(yī)療圖像應(yīng)用和人臉識(shí)別;后者包括語(yǔ)音識(shí)別和自動(dòng)翻譯。

下一步的突破可能在哪里?鄧仰東稱，一是工業(yè)智能，即與傳感器和互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合的終端技能以及工業(yè)大數(shù)據(jù)觸發(fā)的傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型，即AI賦能傳統(tǒng)行業(yè)。

二是結(jié)合基因、微生物種群等多種信息源的精準(zhǔn)化癌癥治療。

三是結(jié)合區(qū)塊鏈的人工智能應(yīng)用。

四是國(guó)防應(yīng)用，包括基于圖像和音頻信號(hào)的新型偵查手段、基于人工智能的無(wú)人戰(zhàn)斗偵查載具和基于AI技術(shù)的信息戰(zhàn)。

因?yàn)锳I的熱潮和蜂擁而至的資本，似乎任何領(lǐng)域都想嫁接上人工智能的概念，即使是在海外也有人說(shuō)“創(chuàng)業(yè)第一步是假裝有AI”。

對(duì)此，鄧仰東認(rèn)為，“任何新技術(shù)的出現(xiàn)，都必然帶來(lái)一個(gè)泥沙俱下的過程，好的技術(shù)也必然是沙里淘金的結(jié)果?！编囇鰱|稱，全球人工智能大環(huán)境可能是有一點(diǎn)過熱，但是人工智能本來(lái)就是神經(jīng)認(rèn)知、計(jì)算機(jī)和自動(dòng)控制等諸多領(lǐng)域的圣杯，人類本能的會(huì)認(rèn)識(shí)到這一領(lǐng)域的重要性，因此過熱也是可以理解的。

談及國(guó)內(nèi)的人工智能的環(huán)境，鄧仰東認(rèn)為，從實(shí)際需求、數(shù)據(jù)樣本、人才儲(chǔ)備、投資接受度等方面來(lái)看，中國(guó)的人工智能環(huán)境都是好的。

一方面，中國(guó)傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)字化專項(xiàng)必須依靠人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)，這為取得彎道超車技術(shù)提供了可能性。另一方面，中國(guó)社會(huì)的數(shù)字化程度較高，擁有世界最大的數(shù)據(jù)集。

同時(shí)，中國(guó)教育體系能夠?yàn)槿斯ぶ悄苷麄€(gè)產(chǎn)業(yè)鏈提供各個(gè)層次的人才，且政府和商業(yè)投資機(jī)構(gòu)都高度看好AI。

但鄧仰東亦強(qiáng)調(diào)，目前的問題可能在于現(xiàn)有AI企業(yè)的業(yè)務(wù)略偏狹窄，和圖像有關(guān)的公司都向安防和自動(dòng)駕駛領(lǐng)域擠，同時(shí)，數(shù)據(jù)相關(guān)法律不健全，長(zhǎng)遠(yuǎn)看會(huì)影響數(shù)據(jù)價(jià)值的充分發(fā)揮。

“我認(rèn)為中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)的未來(lái)和機(jī)會(huì)首先在于制造業(yè)，中國(guó)制造業(yè)體量巨大，同時(shí)生產(chǎn)效率與美國(guó)、德國(guó)、日本等國(guó)家存在較大差距，利用AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)深層次的數(shù)字化轉(zhuǎn)型、結(jié)合智能傳感器和終端處理芯片的開發(fā)，將為我們帶來(lái)巨大的機(jī)會(huì)。”鄧仰東說(shuō)。

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