以下內(nèi)容根據(jù)電子發(fā)燒友AI產(chǎn)業(yè)分析師張慧娟女士關(guān)于《人工智能產(chǎn)業(yè)調(diào)研報(bào)告》的演講整理。

　　結(jié)合全球領(lǐng)先科技企業(yè)的布局，以及國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的落地應(yīng)用情況，分析認(rèn)為人工智能將在2-3年內(nèi)在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)形成更大規(guī)模的落地效應(yīng)，包括新興領(lǐng)域和傳統(tǒng)行業(yè)。在人工智能落地的動(dòng)力與瓶頸方面，提到數(shù)據(jù)問(wèn)題應(yīng)該受到足夠的重視，不論是硬件架構(gòu)還是數(shù)據(jù)資源的調(diào)取方面。隨著人工智能從云到端的發(fā)展，端側(cè)芯片競(jìng)爭(zhēng)會(huì)更為激烈，背后考驗(yàn)的還有軟件支持、生態(tài)、服務(wù)等因素。報(bào)告最后談到了智能終端人機(jī)交互的趨勢(shì)，以及5G與AI融合后可能帶來(lái)的改變。

國(guó)際科技公司現(xiàn)狀

　　2018年全球市值TOP10企業(yè)榜單包含蘋(píng)果、亞馬遜、谷歌、微軟、伯克希爾、Facebook、阿里巴巴、騰訊控股、摩根大通、強(qiáng)生等，這10家企業(yè)其中有7家是科技公司:蘋(píng)果、亞馬遜、谷歌、微軟、Facebook、阿里巴巴、騰訊控股，這七家企業(yè)都有一個(gè)共同點(diǎn)，布局人工智能，牢牢掌握了互聯(lián)網(wǎng)世界的入口。

　　2012年是一個(gè)比較關(guān)鍵的年份，2012年之后，這些公司不斷加大在人工智能領(lǐng)域的布局。由此也引發(fā)了兩點(diǎn)思考，這是一個(gè)階段的拐點(diǎn)還是一個(gè)新時(shí)代的起點(diǎn)?巨頭掌握入口和數(shù)據(jù)，后入局者機(jī)會(huì)在哪里？

　　這些巨頭的可怕之處在于牢牢地掌握了入口，有著龐大的數(shù)據(jù)資源。延伸來(lái)看就是他們獲取用戶的能力非常強(qiáng)，具有強(qiáng)大的生態(tài)資源。

　　未來(lái)螞蟻能不能扳倒大象？

      針對(duì)AI會(huì)在多久之內(nèi)改變企業(yè)和所處行業(yè)發(fā)現(xiàn)，有35%的人認(rèn)為會(huì)在2-3年之內(nèi)人工智能將會(huì)改變其企業(yè)，同時(shí)有27%的人認(rèn)為4-5年內(nèi)人工智能將改變其所處的行業(yè)，盡管現(xiàn)在國(guó)內(nèi)AI還處于發(fā)展的早期，但是大家對(duì)于AI的發(fā)展有較為明確的共識(shí)。對(duì)于初創(chuàng)企業(yè)來(lái)講，競(jìng)爭(zhēng)時(shí)間非常緊張，在未來(lái)2-3年，最晚4-5年之內(nèi)，需要盡力提升差異化競(jìng)爭(zhēng)的優(yōu)勢(shì)。

國(guó)內(nèi)AI應(yīng)用現(xiàn)狀

　　根據(jù)調(diào)研分析，企業(yè)用戶選擇AI的首選驅(qū)動(dòng)因素就是可以提升效率，其次原因?yàn)楣?jié)約成本，再次為提升用戶體驗(yàn)、提升數(shù)據(jù)分析能力，還有其他諸如輔助接觸、客戶畫(huà)像、差異化服務(wù)等因素。其實(shí)AI作為一項(xiàng)通用的技術(shù)，未來(lái)將滲透到我們生活的方方面面，對(duì)于企業(yè)來(lái)講，是否能夠真正的用AI理念、技術(shù)去構(gòu)筑核心競(jìng)爭(zhēng)力，也是未來(lái)決勝的一個(gè)關(guān)鍵。

　　2018年AI大規(guī)模落地，碎片化應(yīng)用場(chǎng)景開(kāi)始廣泛滲透。AI應(yīng)用最多的領(lǐng)域包含消費(fèi)級(jí)產(chǎn)品與服務(wù)行業(yè)(對(duì)話式AI)、醫(yī)療行業(yè)(AI輔助影像診斷)、零售行業(yè)(智能貨柜)、制造業(yè)(產(chǎn)品分揀)、金融行業(yè)(反欺詐、對(duì)話式客服)、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)(內(nèi)容審核、產(chǎn)品推薦)等;典型的AI應(yīng)用于創(chuàng)新實(shí)踐的包含刷臉支付、無(wú)人零售、攝像頭、音箱、速記員、視頻換臉、實(shí)時(shí)翻譯耳機(jī)、手持翻譯機(jī)、語(yǔ)音助手、電話客服、醫(yī)學(xué)影像診斷、AI-IoT等，這些是一些碎片化的比較典型的應(yīng)用場(chǎng)景，以語(yǔ)音和圖像居多。

　　在針對(duì)企業(yè)開(kāi)發(fā)AI產(chǎn)品的主要用途中，占比最高的是消費(fèi)電子的15.29%，消費(fèi)電子一直都是創(chuàng)新應(yīng)用的集中地，AI的爆發(fā)也是如此，以智能手機(jī)、可穿戴設(shè)備居多;而智能家居隨著近年來(lái)國(guó)家政策的扶持和技術(shù)的進(jìn)步，以及行業(yè)本身的發(fā)展，相繼出現(xiàn)一些智能產(chǎn)品，試圖來(lái)替代傳統(tǒng)的家居產(chǎn)品。總的來(lái)說(shuō)，消費(fèi)電子、智能家居、工業(yè)、機(jī)器人、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等5種用途的AI產(chǎn)品占了56.39%，其余43.61%的AI產(chǎn)品主要用途在機(jī)器學(xué)習(xí)、智能醫(yī)療、智能駕駛、無(wú)人機(jī)、語(yǔ)言及自然語(yǔ)言處理、安防、教育、其他、農(nóng)業(yè)、金融等方面。

　　工業(yè)方面在推動(dòng)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的動(dòng)力之下，也有了比較有規(guī)模的落地，比如數(shù)據(jù)分析設(shè)備的診斷維護(hù)、產(chǎn)線管理等。根據(jù)調(diào)研情況分析預(yù)測(cè)，2019年會(huì)有更多的傳統(tǒng)行業(yè)去擁抱AI，也會(huì)產(chǎn)生更多的碎片化應(yīng)用，如IT服務(wù)業(yè)的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維告警壓降、交通行業(yè)的地鐵滑塊火花分析和中車(chē)傳感器預(yù)測(cè)性防護(hù)、航空的燃油預(yù)測(cè)、電力行業(yè)的電線桿塔故障檢測(cè)和線路巡檢機(jī)器人、核工業(yè)設(shè)計(jì)的核電站設(shè)備診斷分析等等這些傳統(tǒng)的行業(yè)。如果說(shuō)第一輪的AI爆發(fā)主要集中在to C端，那么接下來(lái)的會(huì)有更多to B端的AI應(yīng)用。

AI落地的動(dòng)力與瓶頸

　　現(xiàn)階段，推動(dòng)AI創(chuàng)新與應(yīng)用落地的因素：大數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)，算法是核心，芯片是高地，人才是關(guān)鍵，選定垂直的細(xì)分領(lǐng)域非常的重要。

　　AI的人才問(wèn)題相比過(guò)去幾十年的發(fā)展，已經(jīng)不是主要的瓶頸，我們國(guó)家有勤勉的人才，國(guó)家戰(zhàn)略層面也非常重視人才問(wèn)題?，F(xiàn)在主要探討芯片、算法和數(shù)據(jù)，這些已經(jīng)成為限制AI發(fā)展的關(guān)鍵因素。

　　限制AI發(fā)展的關(guān)鍵因素—數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)與AI的關(guān)系，就像病人去看病時(shí)愿意相信年紀(jì)大一點(diǎn)的醫(yī)生，因?yàn)槟昙o(jì)大的醫(yī)生看的病人多，掌握的數(shù)據(jù)量大，經(jīng)驗(yàn)豐富。在AI發(fā)展最初，注意力基本都放在模型訓(xùn)練方面，所以這個(gè)環(huán)節(jié)得到了較快的發(fā)展。但是數(shù)據(jù)標(biāo)簽描述、檢索、分析等工作需要重視，從而提升有效數(shù)據(jù)價(jià)值。從硬件層面分析，AI訓(xùn)練模型通常采用多核異構(gòu)的方式，算力提升非常快。在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)層面通常運(yùn)行在單一的CPU平臺(tái)上，所以就造成了底層硬件結(jié)構(gòu)方面的一些斷層。而隨著AI創(chuàng)新應(yīng)用場(chǎng)景的不斷涌現(xiàn)，涉及到的數(shù)據(jù)類(lèi)型會(huì)越來(lái)越廣泛，那么對(duì)于數(shù)據(jù)的采集和處理等環(huán)節(jié)會(huì)提出更高的要求。現(xiàn)在數(shù)據(jù)問(wèn)題已經(jīng)被很多企業(yè)重視起來(lái)，下一步的重點(diǎn)是提升有效數(shù)據(jù)的價(jià)值。而數(shù)據(jù)中臺(tái)也被認(rèn)為是新的風(fēng)口。

　　核心器件多元化創(chuàng)新

　　用戶在開(kāi)發(fā)使用AI芯片類(lèi)型的以深度學(xué)習(xí)為代表的AI計(jì)算需求，主要是以FPGA、ASIC、GPU這種適合并行計(jì)算的通用芯片來(lái)實(shí)現(xiàn)加速的。隨著產(chǎn)業(yè)環(huán)境的日漸成熟，真正的面向算法，在性能、功耗、面積等方面去進(jìn)一步優(yōu)化的全定制化芯片會(huì)具有越來(lái)越大的規(guī)模。隨著AI從云到端的發(fā)展，端側(cè)芯片的競(jìng)爭(zhēng)會(huì)更加激烈，但是從表面看，這些芯片在暗較長(zhǎng)短，每一種芯片都有各自的優(yōu)勢(shì)和短板所在。其實(shí)不存在某一種芯片能夠吃遍所有的應(yīng)用，因?yàn)槌诵酒澈罂简?yàn)的還有軟件支持、生態(tài)、服務(wù)等因素。

　　多元的處理器/IP架構(gòu)

　　ARM的占有率非常高，達(dá)到了35%，ARM其實(shí)是把握了其核心的價(jià)格優(yōu)勢(shì)，在此基礎(chǔ)上迅速構(gòu)建生態(tài)。由此來(lái)看，在一個(gè)新的應(yīng)用來(lái)臨之時(shí)，往往也是行業(yè)在加速洗牌的時(shí)候。

　　有越來(lái)越多的初創(chuàng)企業(yè)開(kāi)始芯片方面的布局，其中的算法公司居多，當(dāng)這些公司真正能夠?qū)崿F(xiàn)軟硬一體化時(shí)，對(duì)下一步落地應(yīng)用和公司未來(lái)的發(fā)展戰(zhàn)略、融資上市等都會(huì)有一些幫助。

　　用戶感興趣的AI開(kāi)發(fā)套件

　　排名前幾的分別有華為HiKey970為23%、瑞芯微RK3399Pro為21%、威盛Edge AI人工智能開(kāi)發(fā)套件為13%等。

　　華為HiKey970集成了華為Hi AI框架，以主流的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)。瑞芯微RK3399Pro是面向嵌入式應(yīng)用的，是一款arm架構(gòu)的開(kāi)發(fā)板，集設(shè)計(jì)、芯片調(diào)試和芯片驗(yàn)證與一體。

　　工程師對(duì)于開(kāi)發(fā)套件方面有呼聲比較高的一些建議和期待，如進(jìn)一步降低開(kāi)發(fā)難度、開(kāi)源、更豐富的產(chǎn)品、快速搭建社區(qū)資源等幾方面。

　　企業(yè)算法框架選擇

　　算法是AI的基礎(chǔ)和核心。從調(diào)研結(jié)果分析來(lái)看，背后有g(shù)oogle強(qiáng)大支撐的TensorFlow處于領(lǐng)先狀態(tài)，市占率達(dá)到23%。第二名是背后有Facebook支持的PyTorch，市占率達(dá)到13%，它雖然還很年輕，但可以支持TensorFlow不支持的一些定制，所以發(fā)展非常的迅速。第三名是占比達(dá)到9%的caffe2，也是Facebook的另一款開(kāi)源產(chǎn)品。

　　算法框架同樣凸顯了生態(tài)資源的拉動(dòng)效應(yīng)，我們也期待未來(lái)在核心前沿的領(lǐng)域能夠有更多的中國(guó)算法框架上榜。

AI落地機(jī)會(huì)的幾點(diǎn)洞察

　　自然人機(jī)交互

　　現(xiàn)在即將進(jìn)入人和AI協(xié)作的時(shí)代，人機(jī)交互走向自然人機(jī)交互，最終目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同。

　　自然人機(jī)交互中界面并不是最重要的因素，貫穿于人機(jī)交互發(fā)展始終的是用戶體驗(yàn)，像語(yǔ)音交互技術(shù)逐步發(fā)展，從單輪到多輪對(duì)話，合成語(yǔ)音更為自然、真實(shí)的接近真人水平。

　　人臉、手勢(shì)等更多通道出現(xiàn)，多通道的融合交互成為未來(lái)主流。像觸控、語(yǔ)音、手勢(shì)、人臉等最有可能成為多通道融合的主流通道，甚至觸覺(jué)、嗅覺(jué)也有可能納入多通道交互中。

　　人機(jī)協(xié)同就是通過(guò)感知、認(rèn)知決策，最終實(shí)現(xiàn)從真實(shí)世界到數(shù)字世界的技術(shù)閉環(huán)?，F(xiàn)階段機(jī)器與人的協(xié)作是從識(shí)別人開(kāi)始，我們所做的事情就是通過(guò)人臉識(shí)別、聲音識(shí)別給設(shè)備裝上眼睛、耳朵。目前的熱點(diǎn)技術(shù)如前端快速識(shí)別、遠(yuǎn)距離大規(guī)模識(shí)別、3D的精細(xì)化建模、多模態(tài)識(shí)別交互等均為人機(jī)協(xié)作的初級(jí)階段。 終極目標(biāo)是通過(guò)融合交互提升機(jī)器的智能化，讓機(jī)器更懂你，交互更自然。

　　5G+AI強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合

　　AI目前面臨三大問(wèn)題：首先，依賴云端，由于數(shù)據(jù)傳輸帶寬受限，存在延時(shí)問(wèn)題，實(shí)時(shí)分析決策受限;其次，訓(xùn)練樣本中情景信息有限，實(shí)際環(huán)境中信息源不足，需要進(jìn)行脫離實(shí)際的判斷;最后，速度受限于算力，處理任務(wù)時(shí)間長(zhǎng)，終端智能程度有待進(jìn)一步提升。

　　近年來(lái)隨著芯片層、系統(tǒng)層的提升，算力問(wèn)題已經(jīng)有了改進(jìn)。但是對(duì)于前兩個(gè)問(wèn)題，當(dāng)5G出現(xiàn)之后，這些問(wèn)題都會(huì)相應(yīng)地得到改善。 那么，當(dāng)5G與AI融合之后，誰(shuí)會(huì)成為真正的受益者？

　　首先，顯著的變化會(huì)率先發(fā)生在對(duì)人機(jī)交互有迫切需求的智能終端上。以語(yǔ)音識(shí)別為例，借助5G將會(huì)讓用戶察覺(jué)不到機(jī)器響應(yīng)的時(shí)延，讓人及交互接近于自然的對(duì)話。

　　其次，智能家居、智慧社區(qū)、智慧安防等都尚處于淺層次的智能極端，通過(guò)安裝大量傳感器攝像頭實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單智能，當(dāng)5G真正落地，隨著基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)建，終端側(cè)潛能會(huì)被激發(fā)，進(jìn)一步提升智能化。

　　最后，AR/VR等終端設(shè)備迎來(lái)更大想象空間。現(xiàn)在AR/VR基本應(yīng)用在娛樂(lè)、游戲方面，有了5G之后，因?yàn)?G能夠改善動(dòng)作跟蹤延遲的巨大痛點(diǎn)，將可以進(jìn)入醫(yī)療、教育等行業(yè)應(yīng)用。

　　5G是驅(qū)動(dòng)力，能夠讓AI更無(wú)處不在。而AI是催化劑，可以讓5G更智能。

　　5G是AI下一步大規(guī)模爆發(fā)的關(guān)鍵的因素，相信隨著5G的最終的真正落地，一個(gè)萬(wàn)物感知、萬(wàn)物互聯(lián)、萬(wàn)物智能的全新時(shí)代即將開(kāi)啟。