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人工智能與智能玩具、輔助駕駛和AI-a-a-S等八大發展趨勢的介紹

大小:0.2 MB 人氣: 2017-09-14 需要積分:0

  2017 年,人工智能技術領域有哪些新的發展趨勢?主要有以下八個方面。

  ■AI-a-a-S(人工智能即服務)成為趨勢

  第一個趨勢是,全體 IT 巨頭將重兵布局 AI 云服務,AI-a-a-S,意思是人工智能即服務,

  將成為未來趨勢。毋庸置疑,AI 是未來。2017 年,新老 IT 巨頭不僅在自身業務中積極運用

  人工智能,也會積極利用云計算平臺將 AI 服務提供給第三方。對 IT 供給方而言,只要第三

  方使用自身的平臺,就會把數據留在平臺上,這些數據將是人工智能時代的金礦。對需求方

  而言,應用企業可以利用大公司提供的 AI 云服務,提升自身競爭力。所以,無論對 AI 服務

  提供者還是 AI 服務使用者,這都是一種雙贏合作。

  ■新老人工智能企業圍繞智能入口展開爭奪

  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成為下一個

  巨頭。人工智能時代也不例外,激烈爭奪之后,必會誕生下一個超級企業。

  人工智能時代,服務的入口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語言,誰就有取勝的可能。隨著人工智能不斷滲透至我們的

  生產和生活,人工智能的入口競爭也會更加慘烈,越早參與、獲得越多用戶,勝利幾率就越

  大。

  ■語音交互將成主流電視應用

  比爾·蓋茨在 1995 年出版的《未來之路》中未來智能家居場景做了清晰描述,但這樣

  的描述迄今都未成為事實,核心原因在于缺少用戶需求。

  目前,電視屏幕尺寸不斷增大、視頻內容爆炸性增長,傳統遙控器越來越難以滿足人們

  使用電視的需求,語音為主的智能搜索和智能互動迅速崛起,自然語言交互將成為操縱電視

  機的標準方式。

  三星等電視廠商、Netflix 和亞馬遜等視頻內容提供商、微軟和谷歌等 IT 企業都已經或

  將要推出以電視為核心的語音互動產品,智能家居從電視應用切入成為現實。

  ■智能玩具將成 AI 應用領域之一

  如果利用 AI 診斷病情,或制造自動駕駛汽車,人們往往無法容忍其犯錯。但人們對玩

  具出錯的容忍度較高,這也使得智能玩具能夠成為讓人工智能獲得初期市場認可的切入點。

  隨著 2016 年智能玩具機器人 Cozmo 的熱賣,2017 年將有大批智能玩具上市。這為中

  國玩具制造企業贏得了新的機會,缺乏品牌優勢的中國玩具公司可以嘗試與高科技公司合作,

  借助自身的制造實力和推廣實力優勢,贏得巨大商機。

  ■商用機器人將在特定商業場景發揮巨大潛力

  商用機器人往往是針對某個特定場景而制作,如導購、前臺、送貨,應用成效見效快,

  在小范圍里面更易推廣。

  目前,一些機器人公司已制造出能適應不同環境,可用于多個商業領域的通用機器人,

  但這類機器人一般比較昂貴。如軟銀推出的 Pepper 機器人,每臺售價 20 萬元人民幣,還需

  另外繳納服務費和保險費。相比能力有限的專業機器人,通用機器人具有一定優勢。

  2017 年,我們會看到很多專業型機器人的身影。但未來熱點會由專業型機器人向通用

  型機器人轉變,通用型機器人將迅速崛起。

  ■輔助駕駛將成 AI 首個大規模應用

  一直以來,自動駕駛一直是人工智能領域的熱門應用。但是,此前特斯拉自動駕駛功能

  造成了致命事故;谷歌放棄自己生產自動駕駛汽車,轉而與成熟的汽車廠商合作,這些事實

  都說明,完全實現自動駕駛,還有很長一段路要走。

  同時,各大汽車公司都在自動駕駛方面努力,越來越多的汽車會配置一定自動駕駛能力,

  即在有司機的情況下,在高速公路或在城市中慢速行駛的情況下,實現自動駕駛。

  ■有大數據支持的應用創業公司將迎來發展機遇

  雖然人工智能底層技術的競爭異常激烈,但真正的贏家不會產生在技術層、平臺層,而

  是產生于應用層。如移動互聯網興起,最大的贏家不是通信運營商,而是構建社交網絡帝國

  的 Facebook。

  對于創新企業而言,人工智能正是機會。特別是在 IT 巨頭紛紛開源的情況下,創新企

  業一定要到敵人最薄弱的環節去尋找突破口,而最值得切入的地方就是數據豐富但應用貧瘠

  的地方。

  ■GPU 將得到更廣泛應用

  GPU(即圖形處理器)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。

  盡管有不少 IT 巨頭和創新企業在嘗試定制新的硬件架構,力求在性能、成本和功耗上

  與 GPU 競爭,但是由于英偉達公司投入巨資成功建立了產業生態,可以肯定的是,GPU 仍

  然會在相當長的一段時間內得到更廣泛的應用。

  很多人認為 GPU 的主導地位會被非 GPU 方案終結,如 FPGAASIC,但是非 GPU 方案

  都將面臨兩大挑戰:一是能否實現量產,二是產業生態鏈是否完整。目前,能夠實現大規模

  商用、取代 GPU 地位的硬件尚未出現

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