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三方面突破!推动人工智能产业大发展!

来源:网络整理 热度:℃ 时间:04-16
摘要:我国在深度学习、识别技术等领域实力突出,在人工智能市场应用层面走在世界前列。但在基础技术、产业链跨界协同、核心人才培养方面则存有短板。业内专家呼吁,未

如今,“智能+”社会已步步临近,社会各界也正积极勾勒未来社会图景。国外人工智能巨头动作不断,在基础技术、应用领域方面都有诸多突破,可以总结为三点:基础研究能力强、跨界创新密集、人才红利持续发挥。

  我国在深度学习、识别技术等领域实力突出,在人工智能市场应用层面走在世界前列。但在基础技术、产业链跨界协同、核心人才培养方面则存有短板。业内专家呼吁,未来我国人工智能行业和学界应重点关注以上三项弱点,审时度势、全盘考虑、抓紧谋划、扎实推进,在巩固现有优势的同时,补足短板,推动中国人工智能产业可持续发展。

  1、基础层研究成人工智能“硬指标”

  人工智能研究可以分为基础层、技术层、应用层,美国在技术难度大、技术带动效应强的基础层方面,不断取得研究以及实践进展;而中国在基础层方面能力稍弱,在技术层和应用层发力更多。

  基础层主要指处理器、芯片等支撑人工智能技术的核心能力;技术层包括自然语言处理、计算机视觉、技术平台等通用技术;应用层是指自动驾驶、智能机器人等实际应用主体。

  人工智能浪潮的兴起,使得美国大公司纷纷进军基础层的研究。以芯片为例,美国的芯片制造企业英伟达推出了世界首款120万亿次级处理器Volta V100 GPU,可以将机器学习指令传达的效率从几周的时间缩短至几个小时,帮助客户更加快速地迭代并优化各自产品的上市时间。过去3年中,英伟达为深度学习提供了10倍的性能加速,被评论界称为“摩尔定律的平方”,保持目前的性能提升速率,到2025年,GPU将可实现比CPU快1000倍的性能。

  谷歌、亚马逊、微软、苹果等最初并不研发芯片的公司,也开始发力芯片和处理器,这使得美国在全球人工智能基础层研究地位进一步增强。微软公司公布了其人工智能芯片制造项目,展示了一款专门为微软增强现实眼镜HoloLens打造的新型芯片。谷歌已于2016年宣布了其深度学习芯片的研发,并声称,随着语音识别技术的爆发,高性能处理器TPU已为公司省下了打造15个新数据中心的成本。谷歌同时在与生物公司合作开发高效计算DNA信息的芯片。2017年4月,苹果公司宣布苹果将通过自主研发和生产芯片,进一步掌握产业链主导权。消息一出,苹果芯片供应商英国公司Imagination的股价应声暴跌。

  但是,中国在芯片基础研发领域仍然落后于美国企业,对进口芯片的需求居高不下。

  从事计算机视觉识别的中国公司“旷视科技”品牌与市场中心总经理谢忆楠表示,在图像识别领域,公司同时应用英伟达和英特尔的芯片,目前还没有国产芯片能够完全取而代之。英特尔中国研究院院长宋继强也承认,我国人工智能领域不足之处在于我们原创理论创新、基础人工智能研发能力还不太够。中国学者需要在理论上有所突破。地平线机器人技术创始人余凯表示,在PC电脑与移动互联网时代,我们都错失了如操作系统等基础平台性技术,人工智能时代需要迎头赶上。

  中国电子学会发布《中国机器人产业发展报告》指出,我国机器人领域核心技术积累不足,资金投入相对有限且分散,高端市场长期被外资企业占据,很大程度上以依托进口零部件和本体组装、集成为主营业务,虽有一定突破但基本上是被动地、跟随式发展,难以获得产业发展主动权。

  计算机学家、图灵奖唯一的华人得主姚期智表示,中国想在2030年实现世界主要人工智能创新中心的战略目标,首先要解决人工智能发展缺少理论的问题。中国在下一波人工智能的发展上,应取得一些原创性的、有知识产权的成果,而不是追赶别人发明的科技。

  2、跨界融合创新为智能生态“必修课”

  未来人工智能领域不仅仅是单一的技术和产品,而是一个整合的“生态系统”。数字技术将结合神经研究等医学领域、自动化机械臂等工业领域共同组成人工智能的底层技术。

  以人工智能为依托的机器人一方面会以“软件”形式融入社会,如自动翻译、图像识别等。另一方面也将通过集成“硬件”深入到百姓生活中,如特种机器人、医疗机器人等。

  正是在这种“共识”的指引下,“不务正业”几乎成为美国人工智能巨头都在做的事,从IBM、苹果,到谷歌、脸书、英伟达,所有的人工智能巨头都在尝试软件、硬件、应用嘲的联通,不再单一专注于自己的传统业务,而是着眼布局未来。 2016年9月,谷歌、微软、脸书、亚马逊、IBM更是组成人工智能联盟,大有形成合力、制定行业标准之意。

  目前,谷歌的跨界非常广泛,跨越了芯片、机器学习平台、软件、云计算等各个领域。其人工智能学习系统TensorFlow目前是全世界应用最为广泛的人工智能软件平台。研发芯片起家的高通,也推出了自己的摄像头Spectra Module,旨在优化VR、AR的效果。最近,这一摄像头又添加了一些新的功能,如深度检测和生物认证,用户可以通过虹膜扫描来解锁认证。

  IBM中国研究院认知交互技术总监秦勇表示,IBM打造人工智能平台,最终目的就是形成生态圈,可以满足客户的不同需要。比如IBM的WDC(Watson Developer Cloud),已经有很多应用程序编程接口公布出来,比如知识图谱、语音识别、计算机视觉、性格分析、对话管理等等。在教育领域和芝麻街合作,利用人工智能帮助小孩,用游戏的方式来做辅助学习。这一平台还和美敦力(Medtronic)合作,提前两三小时就可以准确预测一个人的血糖指标。

  英伟达不仅有芯片,还发布了高效的深度学习软件平台,为客户提供综合全面的服务,其客户涵盖汽车、虚拟现实、图像识别、基因分析等各领域。电商起家的亚马逊,凭借其深度学习能力,崛起成为人工智能的巨头。去年,其发布的三大人工智能技术(图像识别、自动语音发音、语音互动)广受欢迎,中国的社群电商软件“小红书”就利用了亚马逊的人工智能技术开发了人脸识别痘痘的功能。

  除以技术优势加速全链条布局外,国外巨头凭借投资并购等资本运作手段,提升自身技术实力,在人工智能领域迅速占据制高点,也有部分巨头在我国建立产业基地,抢占中国市场。如微软收购位于多伦多的人工智能初创企业Maluuba,谷歌收购数据科学公司Kaggle。库卡也宣布建设中国二期厂房,继续扩大产能。

  而中国人工智能产业的跨界互动能力不足,部分企业存在短期套利思维。业内人士认为,从技术到产品的跨越非常之困难。不同于硅谷技术公司的“一呼百应、迅速抱团”,中国企业之间的“门户之见”较深,产业链倾向于为了短期利益,维护已有的客户链条,而不会积极拥抱新产品,这使得一项技术需要投产时,找生产商就十分困难,更别提以后的推广、应用了。

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