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中国人工智能报告 直面三座大山

导读: BAT大佬在刚刚过去的IT领袖峰会上聚焦了人工智能。李彦宏提出:“互联网是一道开胃菜,人工智能才是主菜。”这是人工智能继两会之后又一次在国内的大声音。

BAT大佬在刚刚过去的IT领袖峰会上聚焦了人工智能。李彦宏提出:“互联网是一道开胃菜,人工智能才是主菜。”这是人工智能继两会之后又一次在国内的大声音。

随着人口红利的快速消失,中国急需寻找新的增长引擎。基于人工智能的自动化可以提升生产力,帮助中国实现其经济发展目标。人工智能领域的全球风投从2012 年的5.89亿美元猛增至2016年的50多亿美元。

本期的智能内参,我们推荐麦肯锡的中国人工智能的未来之路报告书,报告梳理了人工智能技术发展历程,并分析了该技术对于中国社会发展可能起到的作用,预测相关产业及经济政策框架。如果想收藏本文的报告全文,可以在智东西(公众号:zhidxcom)回复关键词“nc140”下载。

以下为智能内参整理呈现的干货:

拐点来临

麦肯锡中国人工智能报告 直面三座大山

*人工智能不同技术领域的商业化程度

AlphaGo 成功击败人类世界围棋冠军李世石,人工智能这个科幻小说一般的概念似乎一夜之间从虚无缥缈的幻想成为了现实。

传统的软件程序由人类编写,包含具体的指令要求。人工智能的工作模式完全不同。它们依据通用的学习策略,可以读取海量的“大数据”,并从中发现规律、联系和洞见。因此人工智能能够根据新数据自动调整,而无需重设程序。

事实上, 20 世纪五六十年代,人工智能的理论就已经初步形成,但由于技术未能实现突破性进展,人工智能无法达成预期效果,因此陷入了一段沉寂期。

往后数十年间虽然不乏成功案例(如 IBM 的超级计算机“深蓝”击败国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫),但因为人工智能在现实世界的成功案例太过孤立,所以不足以支撑大规模商业化。

现在,我们正处于人工智能复兴浪潮,数据收集及整理 、 算法 (尤其是机器学习)以及高性能计算等技术的突飞猛进促成了革命性进步。利用机器学习,人工智能系统获得了归纳推理和决策能力,并实现了某些商业化落地,可以担当客服、管理物流、监控工厂机械、优化能源使用以及分析医学资料;而深度学习更将这一能力推向了更高的层次。

变革不仅发生在理论前沿。被视为未来超级智能系统的先锋——各类应用机器学习技术的分析工具已现身市场。金融、医疗、制造等行业应用发展迅速,人工智能领域的全球风投也从2012年的5.89亿美元猛增至2016年的50多亿美元。麦肯锡预计,至2025 年人工智能应用市场总值将达到1270亿美元。

未来,人工智能可成为应对一些社会核心挑战的强大工具。在医疗领域,人工智能将极大提升我们分析人类基因组和为患者开发个性化治疗方案的能力,甚至大大加快治愈癌症、阿茲海默症和其他疾病的进程。在环保领域,人工智能能够分析气候特征并大规模降低能耗,帮助人类更好地监控和应对气候变化问题。人工智能甚至可以在地球以外地区发挥作用,他日或助力人类探索火星及外太空。

麦肯锡全球研究院近期的一份报告对全球800多种职业所涵盖的2000多项工作内容进行分析后发现,全球约50%的工作内容可以通过改进现有技术实现自动化。当然,技术可行性只是影响自动化速度及程度的一个因素,还有其他因素需要考虑,包括研发和应用成本、劳动力市场供需、经济效益,以及社会和政府监管部门的接受度。

综合上述因素,麦肯锡全球研究院的这份自动化研究报告指出,在现今所有工作内容之中,过半会在2055年左右自动化,但这过程存在诸多变量,误差在20年左右。

中国已成全球AI发展中心之一

学术方面,仅在2015 年,中美两国在学术期刊上发表的相关论文合计近1万份,而英国、印度、德国和日本发表的学术研究文章总和也只相当于其一半。其中,中国的人工智能发展多由科技企业推动引领,如自动化私人助理、自动驾驶汽车等。这得益于大量的搜索数据和丰富的产品线,一些互联网企业走在了自然语言处理、图像和语音识别等技术前沿。但值得注意的是,虽然中国在人工智能的论文数量方面超过了美国,但中国学者的研究影响力尚不及美国或英国同行。

麦肯锡中国人工智能报告 直面三座大山

*中国人工智能论文数量以及影响力

人工智能生态系统方面,美国也更为完善和活跃,创业公司数量远超中国。由研究机构、大学及私营企业共同组成的生态系统庞大、创新且多元。硅谷在科技领域日积月累的强劲实力形成了强大而难以复制的优势。

麦肯锡中国人工智能报告 直面三座大山

*美国的AI生态更完善和活跃

除了技术储备和创业生态,中国在发展人工智能的时候还有两个问题需要考虑:

拦在中国AI路上的三座大山

数据环境有待放开

麦肯锡中国人工智能报告 直面三座大山

*中国政府数据开放度为全球第93名

首先,尽管中国的科技巨头能够通过其专有平台获得海量数据,但在创建一个标准统一、跨平台分享的数据友好型生态系统方面,中国仍落后于美国。其次,全球各国都已意识到开放政府数据库有助于促进私营领域创新,但中国政府数据的开放度仍极为有限。最后,对跨境数据流通的限制也使得中国在全球合作中处于不利地位。

人才市场紧张

麦肯锡中国人工智能报告 直面三座大山

应用层面而言,中国的算法发展程度与其他国家并无太大差距。然而,中国的研究人员在基础算法研发领域仍远远落后于英美同行。一个主要原因就是人才短缺。美国半数以上的数据科学家拥有10年以上的工作经验,而在中国,超过 40%的数据科学家工作经验尚不足5年 。中国在人才方面的持续努力将至关重要。

目前,中国只有不到 30 所大学的研究实验室专注于人工智能,输出人才的数量远远无法满足人工智能企业的用人需求。此外,中国的人工智能科学家大多集中于计算机视觉和语音识别等领域,造成其他领域的人才相对匮乏。如果中国大学对学生提出更高的数学和统计学要求,并且集中资源发展该领域全球前沿研究,人工智能的发展必将受益匪浅。另一个值得思考的方向是改进现有的科研经费分配模式来推进创新。

硬件短板

麦肯锡中国人工智能报告 直面三座大山

高运算速度的计算技术是发展尖端人工智能技术的重中之重;特种处理器,如可以处理大量复杂计算的 GPU,对人工智能的发展格外重要。而其耗能长期以来,中国的微晶片严重依赖进口,部分类型的高端半导体则几乎完全依靠进口水平则决定着人工智能解决方案能否实现大规模商业化。

2015 年,美国政府禁止了英特尔、英伟达和 AMD这三家全球最大的芯片供应商向中国机构出售高端超级电脑芯片。这一禁令显示了中国在半导体方面的自主研发能力对于未来人工智能发展十分重要。

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