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www.ag88.com前瞻 2019人工智能八大趋势

来源:http://www.agyayou22.com 责任编辑:ag88环亚娱乐 2019-01-03 10:26

  随着产业规模极速扩张,整个人工智能行业面临着前期人才资源储备不足,后期培养不够的尴尬缺口,人才成本飞速上涨。

  领英《全球AI领域人才报告》显示,仅2014-2016年,全球AI职位需求已从近5w上升至44w;2017年中国AI人才总数超过5w,2018年又迎来超过40%的需求增长。

  职能细分上,根据来自哈佛及OpenAI等的《AI指数2018年度报告》(AI Index 2018 Annul Report),就业市场上机器学习(ML)是最大的技能要求,深度学习(DL)岗位的增长速度最快——从2015年到2017年,需要DL技能的职位空缺增加了35倍。

  据乌镇智库理事长张晓东了解,腾讯和百度的AI研究中心愿意为业内专家提供100万美元甚至更高的年薪。人才战役,特别是针对高阶人才的争夺战已然愈演愈烈。

  国务院《新一代人工智能发展规划》表明,应完善人工智能领域学科布局,设立人工智能专业;并鼓励形成“人工智能+X”复合专业培养新模式。呼吁中小学增加AI教育比重。

  高校课程注册方面,全球2017年注册AI课程的人数是2012年的3.4倍,入门ML课程的人数是2012年的5倍。

  非美国高校中,清华大学AI课程学生增长率最高,2017年AI和ML课程注册人数是2010年的16倍。北京大学在2004年设立中国首个AI本科专业,之后有30所大学相继引入了类似课程。

  校企合作方面,目前包括谷歌、Facebook、IBM、百度、京东、华为、科大讯飞、搜狗 等在内的多家中外人工智能领域的企业都有与高校的合作案例。

  如阿里早在2014年,青岛实施新旧动能转换重大工程 促进“956”产业高质量,就成立了AI研究机构iDST募集全球顶级科研人才;百度已和北京大学、中科大等高校签署合作协议,加强AI人才的校企流通;京东则是于2017年宣布与斯坦福人工智能实验室(SAIL)启动京东-斯坦福联合AI研究计划……

  今年4月,我国第一本面向中学生的人工智能教材发布,AI教育已然愈发普及化。

  公司认识到,没有高质量的数据,人工智能是无法构建的,所以他们将越来越多地求助于专门的供应商,利用关键数据资源帮助他们理解非结构化数据。

  海量、高质量的数据是人工智能产业化发展的基础原料,反之,也是其限制因素。

  对比国外而言,我国庞大的人口和产业基数,和人群对个人数据的低敏感性,都为数据采集提供了先天优势。数据共享方面,继微软、谷歌以后,百度也在去年11月宣布推出AI公开数据集计划,进一步降低机器学习、深度学习的门槛。

  数据来源一般分为企业自筹、公共资源库/数据平台、产业数据协同三种。尽管如今很多算法和软件工具甚至数据集都是开源和共享的,好的数据集却常常是专有的。大多数AI产品强烈依赖于未开放的私有数据集。

  毫无疑问,拥有针对特定领域的庞大数据集,无论对于初创公司还是成熟企业而言,均是其竞争优势的重要来源。

  自动驾驶汽车每秒钟可以产生 1G 的数据,必须及时的、迅速的在本地来处理决策,不可能移到云端。

  随着应用场景的不断扩展,越来越多如危险翻越、自动驾驶、家庭监控等场景,它们往往要求实时处理无延迟、低功耗、或隐私性强——云端的数据处理方式已经无法满足它们的要求。

  这样的需求背景下,数据处理被要求从数据中心/云端往本地/边缘走,AI 技术被直接部署/嵌入在如手机、摄像头等终端设备中,嵌入式AI技术正成为大趋势。

  这样的趋势下,包括ARM、NVIDIA等几乎每个芯片行业的玩家都推出了不同版本的人工智能处理器。嵌入式AI已经在自动驾驶与数据安全领域得到快速的渗透与应用。

  按照 2020年5G正式商用算起,到 2025年至2030年,5G带来的直接产出达到 3.3万亿和 6.3万亿元。

  不同于从前3G/4G时代的跟随者,我国5G发展已进入全球研发第一阵营,并规划于2020年实现大规模商用。

  在高通/英特尔/华为等芯片第一梯队之后,以三大运营商为代表的网络层,和以BAT为代表的云基础设施和应用层在2018动作频频,各自抢占5G发展先机。

  作为下一代移动通信网络,5G的主要特征包括极高的网络速率(峰值可达20G/S),极低的延时(1ms时延),和极高的容量。www.ag88.com

  应用层面上,这些优势特征将为云计算、大数据等需要进行海量流量数据处理的技术提供良好的网络基础;对自动驾驶、远程医疗等即时性要求高的场景;智慧城市、环境监测、智能农业等以传感和数据采集为目标的应用场景形成良好支撑。

  预计2021年,物联网支出将达到1.4万亿美元。物联网将继续吸引更多创业风险资本家参与硬件、软件和服务领域的高度创新项目。

  得益于人工智能技术的成熟化发展,物联网设备成本得到大幅降低,人机交互体验也得到空前提高;LoT的业务范围更是从单纯的智能家居、穿戴设备等拓展到了智慧城市、智慧驾驶等领域。

  今年初阿里就高调宣布,IoT是继电商、云计算、物流、金融之外第5大战略领域,是阿里业务的主赛道。

  雷军更是表示,AI+IoT是未来的风口,也是小米核心战略之一。截至2018年二季度,小米人工智能开放平台已连接超过1.15亿台IoT智能设备,建成了全球最大的消费级IoT平台。

  此外,许多AI公司也正依托自身技术优势,发力城市/社区/零售物流等领域,全面布局AI+IoT。

  除了提升通信效率外,5G的核心作用在于为前沿技术的业务落地提供基础支撑。

  在国家政策和AI技术的双重加持下,各大互联网公司纷纷布局人工智能,依托各自技术与产业优势,在AI产业遍地开花。除BAT外,近来还有许多公司不容忽视。

  如华为作为少有的同时具有端、云、芯开发能力的公司,今年10月率先发布了AI战略与全栈全场景AI解决方案;而平安科技虽踏入AI较晚,却有着强大的金融体系及丰富场景优势为其助力;网易作为以产品和交互为核心的公司,其AI技术早已长期应用于如网易有道、网易洞见、网易音箱等产品中。其未来发展不容忽视。

  除了提升通信效率外,5G的核心作用在于为前沿技术的业务落地提供基础支撑。

  2015年到现在,从Facebook、谷歌、亚马逊陆续到中国的BAT,随着人工智能的发展成熟,越来越多公司选择将AI技术和数据集向公众开源。这无疑极大加快了AI的创新速度,拓宽了开发及应用场景,也降低了机器学习、深度学习的门槛。

  这样的大背景下,企业使用AI的门槛得到降低;以往过于单一的AI应用场景也实现了拓展,如安全帽脱戴识别等细分场景开始以相对较低的定制化成本得以实现与推广。

  极视角AI视觉算法平台有超过6000位开发者在后端提供技术支持,迄今已为超过30多个行业,300个企业提供AI产品与定制化服务。并将开发时间缩短近一倍,完成了平均8周的AI定制化链条。进一步拓展了企业的需求场景和自由度,降低信息及沟通成本。