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    王煜全:2017年你不可不知的人工智能8大趨勢

      在眾多媒體眼中,2016年可謂AI崛起的元年,AlphaGO擊敗李世石一舉成名,眾多互聯網巨頭紛紛布局人工智能。隨著機器可以執行的任務越來越多,AI將徹底改變人們與技術交互的方式。2017年的人工智能會發展成什么樣?我認為,2017年,人工智能領域將會出現以下八大趨勢。

      1、全體IT巨頭重兵布局AI云服務,AI-a-a-S(AI即服務)將成為趨勢

      AI是未來已經成為不證自明的事實,新老IT巨頭不僅在自身業務積極運用人工智能,同時也在布局人工智能的云服務,即利用云計算平臺將AI服務提供給第三方調用。

      人工智能時代的一個特點是,人工智能平臺的轉換成本高,因此這些IT巨頭爭相提供AI云服務,甚至不惜將軟硬件開源,將AI服務作為特色業務提供給第三方,就是看中了這一點:只要第三方使用自己的平臺,就會把數據留在平臺上,而這些數據將會是人工智能時代的一座大金礦。而對于應用企業來說,利用大公司提供的AI云服務提升競爭力也是勢在必行。所以,無論對于AI服務提供商,還是使用AI服務的企業,這都是一種雙贏的合作。

      2、新老人工智能企業圍繞智能入口展開白熱化爭奪

      在互聯網時代,幾乎每個入口都會引起爭奪,而每個入口爭奪的成功者都會變成下一個巨頭。

      比如在web2.0時代,互動社交的興起形成了社交入口,造就了Facebook和騰訊。人工智能時代也不例外,激烈的爭奪過后,必然會誕生下一個巨大的超級企業。

      人工智能時代,入口的概念已經超越了傳統的電腦和互聯網概念。物理的入口由電腦、手機、機器人、物聯網等組成,而服務的入口則主要是自然語言的語音交互,自然語言處理會是人機交互的主要模式,誰能讓機器更懂人類的語言,誰就有可能取勝。人工智能會全面包圍我們生活的方方面面,這意味著,人工智能入口的競爭會更加慘烈。而人工智能要想進步是需要訓練的,越早參與,獲得越多的用戶,勝利的幾率就越大。

      3、人工智能占領客廳,語音交互成主流電視應用

      智能家居概念喊了很多年,最早的清晰描述之一可見于比爾蓋茨1995年出版的《未來之路》,但這樣的描述迄今卻沒有變為事實,其核心原因就在于用戶缺乏需求。

      現在隨著電視屏幕尺寸增大、視頻內容爆炸性增長,人們使用電視的需求越來越無法被傳統的遙控器滿足,語音為主的智能搜索和智能互動正在迅速崛起,自然語言交互將會成為操縱電視機的標準方式。三星等傳統的電視廠商、Netflix和Amazon等視頻內容提供商、微軟和谷歌等IT廠商都已經或將要推出自己的以電視為核心的語音互動產品,智能家居正在從電視機切入成為現實。

      4、智能玩具將成為AI最早成功的應用領域之一

      如果利用人工智能去診斷病情,或是乘坐自動駕駛汽車,人們往往無法容忍AI應用出錯。但玩具不同,人們對玩具的出錯容忍度高,所以,在人工智能不斷取得突破但尚無法超越人類智能的今天,智能玩具恰恰是能夠讓人工智能獲得初期市場認可的一個切入點。事實上已經有不少成功的案例,比如機器人制造公司 Sphero獲得迪士尼授權后推出的BB8機器人,一上市就大受歡迎,而且可玩性很強。

      2016年底,能夠和人玩游戲的智能玩具Cozmo熱賣到斷貨。2017年更會有一大批低價的智能玩具上市。Hanson Robotics公司的小愛因斯坦機器人預計在一月份CES期間正式推出。中國的玩具制造業雖然強大,但沒什么品牌優勢,如果中國的玩具公司和高科技公司合作,借助自己強大的制造實力和市場推廣實力,順勢推出自己的品牌,將會獲得巨大的商機。

      5、商用機器人將在特定商業場景中發揮巨大潛力

      在2017年的特定商業場景中,商業機器人將會發揮巨大的潛力。這類機器人往往針對某個特定場景而制作,比如導購、前臺、解說、送貨,因此見效程度顯而易見,在小范圍內也更容易推廣。

      很多有實力的機器人公司都會開發可用在多個商業領域的通用型機器人,能適應不同的環境,缺點是比較昂貴,比如日本軟銀的pepper機器人,每臺約20萬元人民幣,并且在以后的使用中每月還要付750元的服務費,和500元左右的保險費。而專業型機器人更偏重于針對性地解決問題,但因為能力有限,很容易被競爭對手模仿或是被吞并。

      從商店開始,2017年我們會在很多具有一定特點的營業廳中看到專業型機器人的身影。未來,熱點會由專業型機器人向通用型機器人轉變,通用型機器人將會迅速崛起。

      6、輔助駕駛成標配,成為AI第一個大規模應用

      無人駕駛一直是人工智能領域最熱門的應用,但是隨著特斯拉無人駕駛功能造成的致命事故,以及谷歌分拆無人駕駛部門并放棄自己生產無人駕駛汽車,轉而和成熟的汽車廠商合作,實現完全的自動駕駛明顯還有很長的一段路要走。

      同時,隨著各大汽車公司在自動駕駛上的努力,和公司之間競爭的激烈,越來越多的汽車上將會配置2級至3級自動駕駛能力,即在有司機的情況下在高速公路上或者城市的慢速行駛情況下實現自動駕駛。甚至可以預言,2017年推出的新車型中,多少都會帶有具有人工智能的輔助駕駛能力。

      7、人工智能應用會在各個應用領域迅速普及,有大數據支持的應用創業公司迎來絕佳機遇

      雖然人工智能領域的競爭非常激烈,尤其是底層技術上的競爭,幾乎所有的IT巨頭都加入到這場肉搏戰中,但是別忘了,真正的贏家不會產生于技術層、平臺層,而是產生于應用層。比如移動互聯網的興起,最大的贏家不是通信運營商,而是構建了社交網絡帝國的Facebook。

      而應用對于創新企業來講,恰恰是真正的機會。特別是在IT巨頭紛紛開源的情況下,創新企業是有機會利用這些資源,成為下一個霸主的。對于創新者來說,一定要到敵人最薄弱的環節尋找突破口,最值得下手的地方就是數據豐富但應用貧瘠的地方。

      未來在各個領域,人工智能將迅速得到普及,亞馬遜最近在西雅圖開設的無人商店Amazon Go正是人工智能在線下零售領域的一次嘗試。這家零售店使用了先進的傳感器和算法,購物時,傳感器系統會跟蹤你去了什么位置,拿起了什么,最終帶走了什么。當你完成購物后無需排隊,會直接從你的亞馬遜賬戶中扣款。未來,人工智能會在更多你意想不到的領域得到廣泛的應用。

      8、智能芯片方面,GPU將進一步得到更廣泛的應用

      GPU(圖形處理器)一直是AI應用的主導硬件處理器,在圖像語音識別、無人駕駛等人工智能領域,GPU正迅速擴大市場占比。

      盡管國內外有不少IT巨頭和創新企業嘗試為AI和深度學習定制新的硬件架構,力圖在性能、成本和功耗上與GPU競爭,但是由于Nvdia公司投入巨資成功建立了產業生態,可以肯定的是,GPU仍然會在相當一段時間內得到更廣泛的應用。

      大疆公司基于FPGA的無人機方案是少數非GPU的方案之一。很多人認為GPU的主導地位會被FPGA或ASIC終結,但非GPU方案都將面對兩個艱巨的挑戰:第一,能否實現量產,第二,整個產業生態鏈是否完整。

      很多公司研發的芯片還處于內部專用階段,比如,谷歌自己研發的機器學習的專屬芯片TPU,但是并不對外銷售。目前,能夠實現大規模商用、取代GPU地位的硬件尚未出現,

      綜上,這一輪的以深度學習算法、計算能力提升和大數據輸入共同催生的人工智能能力提升正在各個領域中顯示出其威力,雖然在和人相比較的通用智能方面,人工智能還想去甚遠,但在需求相對明確的弱人工智能方面,比如圖像識別,人工智能已經開始趕超人類。隨著人工智能向各應用領域擴散,可以預見,在未來的幾年中,人工智能的市場會不斷擴大。

    ??? 注:本稿件摘自數據觀入駐自媒體—科技雜談,轉載請注明來源,文中觀點不代表數據觀立場,微信搜索“數據觀”獲取更多大數據資訊。

    責任編輯:湯德正

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