行业新闻

中国人工智能产业白皮书

2018-02-07 深圳市成翰科技有限公司

一场技术革命正席卷全球,就像任何变革性技术一样,很难打破AI的炒作嫌疑,如果说2017年只是“预热和炒作”,那么随着技术差距不断缩小,2018年中国在AI领域的优势将真正体现。

目前,一场技术革命正席卷全球,抓住该机遇的国家将主宰21世纪。没有哪个领域对大众生活、生计、安全以及繁荣稳定的变革力比得上人工智能(AI)技术。人工智能将改变全球经济和国际关系的力量平衡,因为首先掌握人工智能技术的国家在制定下一个全球秩序方面将具有关键性战略优势。


就像任何变革性技术一样,很难打破人工智能的炒作嫌疑。记者和专家可以重点突出最重要的新兴趋势和行业问题,比如人工智能和人工智能驱动的自动化改变劳动力市场时可能产生的政治影响。毕竟,即使技术变革带来了就业总人数的净增长,也会使大批缺乏教育和培训的劳动者失业。这一现实将使各国政府更难以满足每个公民的需求。但人工智能的观点及其含义有可能混淆不同类型人工智能、以及政府对其判断。日前,全球最大政治风险咨询公司亚欧集团(Eurasia Group)联合世界领先的AI研究者兼“创新工场”(Sinovation Ventures)创始人李开复,发表了有关中国人工智能领域的白皮书。


当前的共识是,美国和中国已经开始了双向的AI主导竞赛。在全球决策者和立法者讨论美国在全球未来地位的时候,白宫和硅谷之间的气氛日益紧张,而中国则开始大力发展AI。尽管中国在顶级硬件和人才方面仍然落后于美国,但其互联网用户数量超过了美国和欧洲的总和,这一优势可以使中国在积累大量数据的过程中拥有不可磨灭的领先优势,而这些数据则是人工智能创新的核心。但是,美中竞争是两国关系的中心因素,这不仅仅是一场胜者全得博弈。随着中国不断缩小在人工智能方面的差距,对这个领域的仔细研究也显示了该超级大国与新兴挑战者之间更多的异化。


除了这两个大国之外,许多大小国家的决策者现在都在努力应对人工智能问世带来的机遇和挑战。虽然这样一来可能会导致贸易摩擦加剧,并引起人工智能在短期内会对国家安全造成危害的担忧;但从长远来看,人工智能、自动化和相关技术将是未来公民安全和繁荣的关键。


  中国的人工智能变革:了解北京的结构性优势


  如果2017年中国AI产业只是“预热和炒作”,那2018年中国在AI领域的优势才将真正体现。媒体关于中国人工智能崛起的报道大部分集中在中国大型互联网公司、人工智能的部署、政府对该技术的高度兴趣、以及美中“AI战”的可能性。关于后者的讨论往往涉及对人工智能潜在的军事用途的警告,以及人们对杀手机器人的过分担忧。


  这些分析在许多方面令人失望。它们通常无法区分AI的不同含义,AI如何被使用,以及如何将AI用于为各种应用软件增添智能功能等。本白皮书试图解决这种不平衡问题,首先通过对中国AI多种表现形式提出更加细致的观点,然后概述中国人工智能优势的主要来源。人工智能不只是另一种产品或服务。这是一项基本的使能技术,可以添加到现有的流程和服务中,使其更加智能、更高效、更准确、更实用。AI并不是一个庞然大物。最佳解释为四种不同的应用程序:互联网AI、企业AI、感知AI以及自主AI。评估一个国家或公司在AI的现有能力和未来前景需要对这些不同的AI领域以及其他变量(如数据量、人才质量以及顶尖硬件的可用性)有细致的了解。


  通过以上分类,我们可以对中国人工智能的发展做出如下预测:新一代科技人才将加速中国人工智能的发展.目前中国出现了顶尖AI人才赤字,但是一支庞大的年轻科学家队伍正在积聚。我们预计这种人才短缺将随着时间的推移而演变成一个优势。


  ·AI就绪数据将成为一个关键优势来源:庞大的数据集,以及在AI应用中的更大灵活性,将成为中国的核心AI优势。这个单一的优势是其他国家无法逾越的。


  ·中国将在四个核心AI应用中的三个应用中处于领先地位:中国在互联网人工智能、感知人工智能以及自主人工智能方面的能力不仅将非常强大,而且将处于世界领先地位。


  ·企业AI在中国将会滞后:由于缺乏企业软件和数据仓库,中国在商业智能方面的实力将发展得更慢。


  ·中国人工智能将继续受益于非常有利的监管环境:政府的大力支持将极大加快中国人工智能的发展。


  ·中国将成为一个全球人工智能大国:北京将成为一个硅谷级别的人工智能创新中心,超越多伦多、蒙特利尔和伦敦。


  AI方程中的关键因素

  AI是大量流程、数据分析、支持技术、应用程序和软件的总称,它使现有流程“更智能化”,并获得高度优化的结果。人工智能可以实现智能游戏(如AlphaGo),有效的金融应用(如贷款担保),超级人类感知(如语音或人脸识别),甚至是高级决策(如自主车辆)等。为了使AI发挥作用,需要四个重要的先决条件。


  ·海量数据:到目前为止,最重要的因素是大量标注数据集的可用性(例如,包括申请贷款的人以及他们是否偿还或拖欠贷款的信息;抑或是提交了客户投诉的人,他们是否满意或不满意等)。AI使用这些大数据集作为示例来引导算法进行优化。


  ·计算能力:庞大的数据集需要大量的计算能力。随着训练样本数量从数百万增加到数十亿,以及每个样本数量的不断增长(视频数据大于静止图像,静止图像大于语音,语音大于搜索或电子商务数据),训练样本的数量也随之增加。非常大的数据集通常需要并行处理,以及专门的硬件,如图形处理单元(GPUs)。 聚焦特定领域:当前的人工智能只应用于明确定义的单个领域。它不具备广义智力或常识(AI在经过训练确定贷款担保的任务中可以胜过人类,但是却不能进行任何其他任务)。


  ·所需的特殊(人类)专业知识:AI算法还不能算作是“平台”或“框架”,不能被普通工程师使用。尽管具备公开发表的学术论文甚至开源软件,但是专家还需要对AI进行“调整”,以便在特定的领域和数据集展开工作。这种状况可能会持续几年,直到像Google的第二代深度学习系统TensorFlow这样的工作变得像手机操作系统广泛使用的编程包一样容易使用。


  AI发展的四大浪潮


  人工智能的发展分为四大步。这四步是同时进行的,但是却有着不同的起点和速度。


  1. 互联网人工智能 - 互联网网站和应用是当前用户标记数据的最大来源:当我们通过电子商务网站点击购买商品时,我们同时也是在给予人工智能某个标签进行学习。互联网巨头(谷歌、Facebook、亚马逊、百度、阿里巴巴、腾讯)是这些大型互联网数据集的最大受益者。这个AI大潮始于2010年左右,当时Google开始在整个公司采用深度学习技术。


  a. 中国庞大的数据集和强大的风险资本生态系统,为顽强的企业家提供了资金,意味着中国创业公司即将与美国引领或共同引领全球互联网AI领域。


  b. 阿里巴巴将与亚马逊一决高下,而腾讯则将与Facebook一决雌雄。百度是中国的Google,但在AI领域却落后于美国的竞争对手。


  2. 企业AI - 拥有大量数据存储库的企业可以将AI应用于历史数据或新数据,以连接业务流程并助于决策。例如IBM Watson(美国)、Layer 6 (加拿大)和4thparadigm - 第四范式(中国)将AI应用于财务数据(用于预测商品和股票、信用卡欺诈以及优化客户资产分配)。这波浪潮始于2013年,当时许多商业公司都成立了AI公司。


  由于中国企业在采用数据仓库和企业应用程序方面进展缓慢,所以中国需要一段时间才能赶上其企业AI与其他国家的差距。


  3. 感知AI - 感知AI涉及通过传感器和智能设备将现实世界数字化,收集以前可能无法获得的新数据,并使用它创建新的应用程序。例如,Amazon Echo将我们的音频环境和语音输入数字化;中国的Face ++收集了包括人脸在内的大量视频。人工智能的这个阶段将需要部署大量的联网传感器,新型多媒体内容,偶尔还需要新的用户界面(例如语音和手势)。这波人工智能的浪潮还包括自主商店,可以识别客户的面部和产品选择,了解手势,并能自动处理客户退房和支付。这波AI开发浪潮始于2015年,当时这些新功能开始普及。


  中国将成为这一领域的领导者,因为大量的可用数据被收集,而且中国公民也不太关心公共空间的隐私问题(例如购物中心的摄像头识别人脸并针对每个用户提供潜在的报价)。


  4. 自主AI - 前三波AI浪潮主要是软件驱动的,但是自主AI则使用移动和触觉输出,实现机器人、无人驾驶等。随着三级无人驾驶车辆和工厂机器人的普及,这一波浪潮即将开始。


  a. 中国有可能引领或者共同引领这一领域。虽然中国在这方面的技术落后美国大约两年,但是中国企业家们正在努力推动,同时政府也在政策和补贴方面给予了支持,还愿意展开相关实验。


  b. 由于中国是世界上最大的独立制造业国家,为实现自主化人工智能所需要的增强或全新的机器人生产线将以更快、更具成本效益的方式在中国部署。

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中国VS美国


  就像美国有三大AI公司一样,中国也是如此。


  谷歌拥有50%的世界排名前100的人工智能科学家,主要致力于Google大脑(一种新的、支持AI的操作系统),Google云(类似于一种新的电网)和DeepMind(AlphaGo)。百度一直追随谷歌的脚步,建立了Duer OS(用于语音和基于语言的操作系统)和Apollo(自动驾驶操作系统的雏形)。谷歌拥有中国最多的AI专家。尽管有上述相似之处,谷歌和百度之间的AI人才差距依然很大(谷歌在利润方面领先任何一家公司)。Facebook的AI研究非常精彩,这是因为社交网络继续吸引大量的使用数据。Facebook建立了一个人工智能研究实验室(FAIR),专注研究人工智能和机器学习领域的长期问题,以及一个应用机器学习部门(AML)。腾讯与Facebook极其相似,拥有一个中央研究机构,每个产品小组(如微信)都拥有自己的应用AI团队。


  亚马逊一直是全球AI竞赛中的一匹黑马。虽然其人工智能研究或技术从未被人们所知,但Amazon AWS、Amazon Echo、Amazon Go以及Whole Foods的收购都与AI相关,从而使亚马逊在应用AI中处于领先地位。Amazon Echo和Alexa API成为语音驱动操作系统的核心。Amazon Go和Whole Foods已经成为世界上最优化的巨型商家线上和线下购物平台。WS是最受欢迎的云产品,现在随着第三方AI功能的不断增强而增强。阿里巴巴也采取了类似的策略,阿里云作为领先的云端系统加入了人工智能。阿里巴巴也开设了自己的实体店,并展示了自己的无人商店,打算线上去切线下。


  回顾:谷歌和百度在平台/操作系统的野心是相似的。亚马逊和阿里巴巴在云加人工智能、线上线下人工智能的抱负也是类似的。Facebook和腾讯在他们最受欢迎的消费应用程序中使用人工智能的焦点是相似的,迄今为止没有明显的平台野心。


来源:OFweek人工智能网

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