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【計算機論文】分析:人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢

(電子商務(wù)研究中心訊)人工智能作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力,將催生新的技術(shù)、產(chǎn)品、產(chǎn)業(yè)、業(yè)態(tài)、模式,從而引發(fā)經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的重大變革,實現(xiàn)社會生產(chǎn)力的整體提升。麥肯錫預(yù)計:到2025年全球人工智能應(yīng)用市場規(guī)??傊祵⑦_到1270億美元,人工智能將是眾多智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的突破點。通過對人工智能產(chǎn)業(yè)分布進行梳理,提出了人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)圖,主要分為:核心業(yè)態(tài)、關(guān)聯(lián)業(yè)態(tài)、衍生業(yè)態(tài)三個層次。人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)圖下面將重點對核心業(yè)態(tài)包含的智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、智能信息及數(shù)據(jù)、智能技術(shù)服務(wù)、智能產(chǎn)品四個方面展開介紹,并總結(jié)人工智能行業(yè)應(yīng)用及產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢。智能基礎(chǔ)設(shè)施為人工智能產(chǎn)業(yè)提供計算能力支撐,其范圍包括智能傳感器、智能芯片、分布式計算框架等,是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要保障。智能芯片從應(yīng)用角度可以分為訓(xùn)練和推理兩種類型。從部署場景來看,可以分為云端和設(shè)備端兩步大類。訓(xùn)練過程由于涉及海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和復(fù)雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),需要龐大的計算規(guī)模,主要使用智能芯片集群來完成。與訓(xùn)練的計算量相比,推理的計算量較少,但仍然涉及大量的矩陣運算。目前,訓(xùn)練和推理通常都在云端實現(xiàn),只有對實時性要求很高的設(shè)備會交由設(shè)備端進行處理。按技術(shù)架構(gòu)來看,智能芯片可以分為通用類芯片(CPU、GPU、FPGA)、基于FPGA的半定制化芯片、全定制化ASIC芯片、類腦計算芯片(IBMTrueNorth)。另外,主要的人工智能處理器還有DPU、BPU、NPU、EPU等適用于不同場景和功能的人工智能芯片。隨著互聯(lián)網(wǎng)用戶量和數(shù)據(jù)規(guī)模的急劇膨脹,人工智能發(fā)展對計算性能的要求迫切增長,對CPU計算性能提升的需求超過了摩爾定律的增長速度。同時,受限于技術(shù)原因,傳統(tǒng)處理器性能也無法按照摩爾定律繼續(xù)增長,發(fā)展下一代智能芯片勢在必行。未來的智能芯片主要是在兩個方向發(fā)展:智能芯片是人工智能時代的戰(zhàn)略制高點,預(yù)計到2020年人工智能芯片全球市場規(guī)模將突破百億美元。智能傳感器是具有信息處理功能的傳感器,智能傳感器帶有微處理機,具備采集、處理、交換信息等功能,是傳感器集成化與微處理機相結(jié)合的產(chǎn)物。智能傳感器屬于人工智能的神經(jīng)末梢,用于全面感知外界環(huán)境。各類傳感器的大規(guī)模部署和應(yīng)用為實現(xiàn)人工智能創(chuàng)造了不可或缺的條件。不同應(yīng)用場景,如:智能安防、智能家居、智能醫(yī)療等對傳感器應(yīng)用提出了不同的要求。未來,隨著人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展,市場對傳感器的需求將不斷增多,2020年市場規(guī)模有望突破4600億美元。未來,高敏度、高精度、高可靠性、微型化、集成化將成為智能傳感器發(fā)展的重要趨勢。面對海量的數(shù)據(jù)處理、復(fù)雜的知識推理,常規(guī)的單機計算模式已經(jīng)不能支撐。所以,計算模式必須將巨大的計算任務(wù)分成小的單機可以承受的計算任務(wù),即云計算、邊緣計算、大數(shù)據(jù)技術(shù)提供了基礎(chǔ)的計算框架。目前流行的分布式計算框架,如:OpenStack、Hadoop、Storm、Spark、Samza、Bigflow等。各種開源深度學(xué)習(xí)框架也層出不窮,其中包括TensorFlow、Caffe、Keras、CNTK、Torch7、MXNet、Leaf、Theano、DeepLearning4、Lasagne、Neon等等。信息數(shù)據(jù)是人工智能創(chuàng)造價值的關(guān)鍵要素之一,我國龐大的人口和產(chǎn)業(yè)基數(shù)帶來了數(shù)據(jù)方面的天生優(yōu)勢。隨著算法、算力技術(shù)水平的提升,圍繞數(shù)據(jù)的采集、分析、處理產(chǎn)生了眾多的企業(yè)。目前,在人工智能數(shù)據(jù)采集、分析、處理方面的企業(yè)主要有兩種:智能技術(shù)服務(wù)主要關(guān)注如何構(gòu)建人工智能的技術(shù)平臺,并對外提供人工智能相關(guān)的服務(wù)。此類廠商在人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中處于關(guān)鍵位置,依托基礎(chǔ)設(shè)施和大量的數(shù)據(jù),為各類人工智能的應(yīng)用提供關(guān)鍵性的技術(shù)平臺、解決方案和服務(wù)。目前,從提供服務(wù)的類型來看,提供技術(shù)服務(wù)廠商包括以下幾類:(1)提供人工智能的技術(shù)平臺和算法模型此類廠商主要針對用戶或者行業(yè)需求,提供人工智能技術(shù)平臺以及算法模型。用戶可以在人工智能平臺之上,通過一系列的算法模型來進行人工智能的應(yīng)用開發(fā)。此類廠商主要關(guān)注人工智能的通用計算框架、算法模型、通用技術(shù)等關(guān)鍵領(lǐng)域。(2)提供人工智能的整體解決方案此類廠商主要針對用戶或者行業(yè)需求,設(shè)計和提供包括軟、硬件一體的行業(yè)人工智能解決方案,整體方案中集成多種人工智能算法模型以及軟、硬件環(huán)境,幫助用戶或行業(yè)解決特定的問題。此類廠商重點關(guān)注人工智能在特定領(lǐng)域或者特定行業(yè)的應(yīng)用。(3)提供人工智能在線服務(wù)此類廠商一般為傳統(tǒng)的云服務(wù)提供廠商,主要依托其已有的云計算和大數(shù)據(jù)應(yīng)用的用戶資源,聚集用戶的需求和行業(yè)屬性,為客戶提供多類型的人工智能服務(wù)。從各類模型算法和計算框架的API等特定應(yīng)用平臺到特定行業(yè)的整體解決方案等,進一步吸引大量的用戶使用,從而進一步完善其提供的人工智能服務(wù)。此類廠商主要提供相對通用的人工智能服務(wù),同時也會關(guān)注一些重點行業(yè)和領(lǐng)域。需要指出的是:上述三類角色并不是嚴(yán)格區(qū)分開的,很多情況下會出現(xiàn)重疊,隨著技術(shù)的發(fā)展成熟,在人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中已有大量的廠商同時具備上述兩類或者三類角色的特征。智能產(chǎn)品是指將人工智能領(lǐng)域的技術(shù)成果集成化、產(chǎn)品化,具體的分類如下表所示:人工智能產(chǎn)品隨著制造強國、網(wǎng)絡(luò)強國、數(shù)字中國建設(shè)進程的加快,在制造、家居、金融、教育、交通、安防、醫(yī)療、物流等領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄芗夹g(shù)和產(chǎn)品的需求將進一步釋放,相關(guān)智能產(chǎn)品的種類和形態(tài)也將越來越豐富。人工智能與行業(yè)領(lǐng)域的深度融合將改變甚至重新塑造傳統(tǒng)行業(yè),本節(jié)重點介紹人工智能在制造、家居、金融、交通、安防、醫(yī)療、物流行業(yè)的應(yīng)用,由于篇幅有限,其它很多重要的行業(yè)應(yīng)用在這里不展開論述。智能制造是基于新一代信息通信技術(shù)與先進制造技術(shù)深度融合,貫穿于設(shè)計、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造活動的各個環(huán)節(jié),具有自感知、自學(xué)習(xí)、自決策、自執(zhí)行、自適應(yīng)等功能的新型生產(chǎn)方式。智能制造對人工智能的需求,主要表現(xiàn)在以下三個方面:例如:現(xiàn)有涉及智能裝備故障問題的紙質(zhì)化文件,可通過自然語言處理,形成數(shù)字化資料,再通過非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)向結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換,形成深度學(xué)習(xí)所需的訓(xùn)練數(shù)據(jù),從而構(gòu)建設(shè)備故障分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),為下一步故障診斷、優(yōu)化參數(shù)設(shè)置提供決策依據(jù)。參照工業(yè)和信息化部印發(fā)的《智慧家庭綜合標(biāo)準(zhǔn)化體系建設(shè)指南》,智能家居是智慧家庭八大應(yīng)用場景之一。受產(chǎn)業(yè)環(huán)境、價格、消費者認可度等因素影響,我國智能家居行業(yè)經(jīng)歷了漫長的探索期。至2010年,隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展以及智慧城市概念的出現(xiàn),智能家居概念逐步有了清晰的定義并隨之涌現(xiàn)出各類產(chǎn)品,軟件系統(tǒng)也經(jīng)歷了若干輪升級。智能家居以住宅為平臺,基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),由硬件(智能家電、智能硬件、安防控制設(shè)備、家具等)、軟件系統(tǒng)、云計算平臺構(gòu)成的家居生態(tài)圈,實現(xiàn)人遠程控制設(shè)備、設(shè)備間互聯(lián)互通、設(shè)備自我學(xué)習(xí)等功能,并通過收集、分析用戶行為數(shù)據(jù)為用戶提供個性化生活服務(wù),使家居生活安全、節(jié)能、便捷等。例如:借助智能語音技術(shù),用戶應(yīng)用自然語言實現(xiàn)對家居系統(tǒng)各設(shè)備的操控,如開關(guān)窗簾(窗戶)、操控家用電器和照明系統(tǒng)、打掃衛(wèi)生等操作。借助機器學(xué)習(xí)技術(shù),智能電視可以從用戶看電視的歷史數(shù)據(jù)中分析其興趣和愛好,并將相關(guān)的節(jié)目推薦給用戶。通過應(yīng)用聲紋識別、臉部識別、指紋識別等技術(shù)進行開鎖等。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)可以使智能家電,實現(xiàn)對自身狀態(tài)及環(huán)境的自我感知,具有故障診斷能力。通過收集產(chǎn)品運行數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品異常,主動提供服務(wù),降低故障率。還可以通過大數(shù)據(jù)分析、遠程監(jiān)控和診斷,快速發(fā)現(xiàn)問題、解決問題及提高效率。人工智能的飛速發(fā)展,將對身處服務(wù)價值鏈高端的金融業(yè)帶來深刻影響,人工智能逐步成為決定金融業(yè)溝通客戶、發(fā)現(xiàn)客戶金融需求的重要因素。人工智能技術(shù)在金融業(yè)中可以用于服務(wù)客戶,支持授信、各類金融交易和金融分析中的決策,并用于風(fēng)險防控和監(jiān)督,將大幅改變金融現(xiàn)有格局,金融服務(wù)將會更加地個性化與智能化。人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括:智能獲客、依托大數(shù)據(jù)、對金融用戶進行畫像,通過需求響應(yīng)模型,極大地提升獲客效率。身份識別,以人工智能為內(nèi)核,通過人臉識別、聲紋識別、指靜脈識別等生物識別手段,再加上各類票據(jù)、身份證、銀行卡等證件票據(jù)的OCR識別等技術(shù)手段,對用戶身份進行驗證,大幅降低核驗成本,有助于提高安全性。大數(shù)據(jù)風(fēng)控,通過大數(shù)據(jù)、算力、算法的結(jié)合,搭建反欺詐、信用風(fēng)險等模型,多維度控制金融機構(gòu)的信用風(fēng)險和操作風(fēng)險,同時避免資產(chǎn)損失。智能投顧,基于大數(shù)據(jù)和算法能力,對用戶與資產(chǎn)信息進行標(biāo)簽化,精準(zhǔn)匹配用戶與資產(chǎn)。智能客服,基于自然語言處理能力和語音識別能力,拓展客服領(lǐng)域的深度和廣度,大幅降低服務(wù)成本,提升服務(wù)體驗。金融云,依托云計算能力的金融科技,為金融機構(gòu)提供更安全高效的全套金融解決方案。智能交通系統(tǒng)(IntelligentTrafficSystem,ITS)是通信、信息和控制技術(shù)在交通系統(tǒng)中集成應(yīng)用的產(chǎn)物。ITS借助現(xiàn)代科技手段和設(shè)備,將各核心交通元素聯(lián)通,實現(xiàn)信息互通與共享以及各交通元素的彼此協(xié)調(diào)、優(yōu)化配置和高效使用形成人、車和交通的一個高效協(xié)同環(huán)境,建立安全、高效、便捷和低碳的交通。例如:通過交通信息采集系統(tǒng)采集道路中的車輛流量、行車速度等信息,信息分析處理系統(tǒng)處理后形成實時路況,決策系統(tǒng)據(jù)此調(diào)整道路紅綠燈時長,調(diào)整可變車道或潮汐車道的通行方向等,通過信息發(fā)布系統(tǒng)將路況推送到導(dǎo)航軟件和廣播中,讓人們合理規(guī)劃行駛路線。通過不停車收費系統(tǒng)(ETC),實現(xiàn)對通過ETC入口站的車輛身份及信息自動采集、處理、收費和放行,有效提高通行能力、簡化收費管理、降低環(huán)境污染。ITS應(yīng)用最廣泛的地區(qū)是日本,其次是美國、歐洲等地區(qū)。中國的智能交通系統(tǒng)近幾年也發(fā)展迅速,在北京、上海、廣州、杭州等大城市已經(jīng)建設(shè)了先進的智能交通系統(tǒng)。其中,北京建立了道路交通控制、公共交通指揮與調(diào)度、高速公路管理和緊急事件管理等四大ITS系統(tǒng)。廣州建立了交通信息共用主平臺、物流信息平臺和靜態(tài)交通管理系統(tǒng)等三大ITS系統(tǒng)。智能安防技術(shù)是一種利用人工智能對視頻、圖像進行存儲和分析,從中識別安全隱患并對其進行處理的技術(shù)。智能安防與傳統(tǒng)安防的最大區(qū)別在于智能化,傳統(tǒng)安防對人的依賴性比較強,非常耗費人力,而智能安防能夠通過機器實現(xiàn)智能判斷,從而盡可能實現(xiàn)實時地安全防范和處理。當(dāng)前,高清視頻、智能分析等技術(shù)的發(fā)展,使得安防從傳統(tǒng)的被動防御向主動判斷和預(yù)警發(fā)展,行業(yè)也從單一的安全領(lǐng)域向多行業(yè)應(yīng)用發(fā)展,進而提升生產(chǎn)效率并提高生活智能化程度,為更多的行業(yè)和人群提供可視化及智能化方案。用戶面對海量的視頻數(shù)據(jù),已無法簡單利用人海戰(zhàn)術(shù)進行檢索和分析,需要采用人工智能技術(shù)作專家系統(tǒng)或輔助手段,實時分析視頻內(nèi)容,探測異常信息,進行風(fēng)險預(yù)測。從技術(shù)方面來講,目前國內(nèi)智能安防分析技術(shù)主要集中在兩大類:智能安防目前涵蓋眾多的領(lǐng)域,如街道社區(qū)、道路、樓宇建筑、機動車輛的監(jiān)控,移動物體監(jiān)測等。今后智能安防還要解決海量視頻數(shù)據(jù)分析、存儲控制及傳輸問題,將智能視頻分析技術(shù)、云計算及云存儲技術(shù)結(jié)合起來,構(gòu)建智慧城市下的安防體系。人工智能的快速發(fā)展,為醫(yī)療健康領(lǐng)域向更高的智能化方向發(fā)展,提供了非常有利的技術(shù)條件。近幾年,智能醫(yī)療在輔助診療、疾病預(yù)測、醫(yī)療影像輔助診斷、藥物開發(fā)等方面發(fā)揮重要作用。在輔助診療方面,通過人工智能技術(shù)可以有效提高醫(yī)護人員工作效率,提升一線全科醫(yī)生的診斷治療水平。如利用智能語音技術(shù)可以實現(xiàn)電子病歷的智能語音錄入;利用智能影像識別技術(shù),可以實現(xiàn)醫(yī)學(xué)圖像自動讀片;利用智能技術(shù)和大數(shù)據(jù)平臺,構(gòu)建輔助診療系統(tǒng)。在疾病預(yù)測方面,人工智能借助大數(shù)據(jù)技術(shù)可以進行疫情監(jiān)測,及時有效地預(yù)測并防止疫情的進一步擴散和發(fā)展。以流感為例:很多國家都有規(guī)定,當(dāng)醫(yī)生發(fā)現(xiàn)新型流感病例時需告知疾病控制與預(yù)防中心。但由于人們可能患病不及時就醫(yī),同時信息傳達回疾控中心也需要時間。因此,通告新流感病例時往往會有一定的延遲,人工智能通過疫情監(jiān)測能夠有效縮短響應(yīng)時間。在醫(yī)療影像輔助診斷方面,影像判讀系統(tǒng)的發(fā)展是人工智能技術(shù)的產(chǎn)物。早期的影像判讀系統(tǒng)主要靠人手工編寫判定規(guī)則,存在耗時長、臨床應(yīng)用難度大等問題,從而未能得到廣泛推廣。影像組學(xué)是通過醫(yī)學(xué)影像對特征進行提取和分析,為患者預(yù)前和預(yù)后的診斷和治療提供評估方法和精準(zhǔn)診療決策。這在很大程度上簡化了人工智能技術(shù)的應(yīng)用流程,節(jié)約了人力成本。傳統(tǒng)物流企業(yè)在利用條形碼、射頻識別技術(shù)、傳感器、全球定位系統(tǒng)等方面優(yōu)化改善運輸、倉儲、配送裝卸等物流業(yè)基本活動。同時也在嘗試使用智能搜索、推理規(guī)劃、計算機視覺以及智能機器人等技術(shù),實現(xiàn)貨物運輸過程的自動化運作和高效率優(yōu)化管理,提高物流效率。例如:在倉儲環(huán)節(jié),利用大數(shù)據(jù)智能通過分析大量歷史庫存數(shù)據(jù),建立相關(guān)預(yù)測模型,實現(xiàn)物流庫存商品的動態(tài)調(diào)整。大數(shù)據(jù)智能也可以支撐商品配送規(guī)劃,進而實現(xiàn)物流供給與需求匹配、物流資源優(yōu)化與配置等。在貨物搬運環(huán)節(jié),加載計算機視覺、動態(tài)路徑規(guī)劃等技術(shù)的智能搬運機器人(如搬運機器人、貨架穿梭車、分揀機器人等)得到廣泛應(yīng)用,大大減少了訂單出庫時間,使物流倉庫的存儲密度、搬運的速度、揀選的精度均有大幅度提升。從人工智能產(chǎn)業(yè)進程來看,技術(shù)突破是推動產(chǎn)業(yè)升級的核心驅(qū)動

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