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人工智能的三大发展难点和四大投资领域

导读: 技术腾飞与应用拓展带来人工智能第三波浪潮。目前人工智能的技术领域的发展还在起飞期,赛迪顾问从市场进入空间、价值爆发时间点、技术成熟度、产业投资回报率等四个方面进行评价。

人工智能发展必须全面突破三大难点

 技术腾飞与应用拓展带来人工智能第三波浪潮。目前人工智能的技术领域的发展还在起飞期,赛迪顾问从市场进入空间、价值爆发时间点、技术成熟度、产业投资回报率等四个方面进行评价。通过综合比较分析,认为深度学习、机器视觉、服务机器人、智能无人设备将是最具投资价值的四个领域。

人工智能最值得关注四大投资领域

从产业投资回报率分析

机器视觉值得投资

图像识别的技术成熟度低于自然语言处理,为新兴企业从软件技术为突破带来了机遇,在软件图像识别领域,尤其以face++和格灵深瞳两家为代表,通过招揽优秀研发人员在短时间内迅速脱颖而出。而中国人工智能市场中自然语言处理属于技术成熟而且高度竞争状态,科大讯飞占据了国内语音识别领域70%以上的市场,并且多年的技术积累已经在语义分析等领域具备了一定技术壁垒。同时,百度、阿里、腾讯依托技术优势都对语音市场虎视眈眈,因此,语音识别领域已经较难切入。

从技术成熟度分析

深度学习值得投资

前瞻性的对最具价值且临近爆发期的技术点进行投资是回报率最高的,深度学习作为2006年重新提出的神经网络算法,已经为人工智能产业刮起了强劲飓风,AlphaGo的成功最核心的价值就归功于它。深度学习正处在面临爆发的临界点,各大公司纷纷在跑马圈地。国内而言,互联网厂商纷纷推出深度学习云平台(阿里DTPAI、百度大脑)、硬件厂商则忙着推出深度学习一体机(中科曙光联手英伟达推出XSystem、华硕携吉浦迅推深度学习一体机ZenSystem),一场本地化和云端化的争夺正在上演。虽然背负着不同的利益,但就未来而言,云计算和开源化仍将成为主流,也是更能推动技术进步的模式。因此,基于云平台的深度学习的投资价值不言而喻。

人工智能发展必须全面突破三大难点

数据来源:赛迪顾问 2017,02

从应用和技术自主度分析

服务机器人和智能无人设备值得投资

对于智能工业机器人,目前中国市场75%以上的份额依然被国外“四小龙”所分食:发那科、库卡、ABB、安川电机。以机器本体制造为主的伺服电机、减速器等核心部件仍然与国外有较大差距,同时,中国尚处于工业机器人的普及阶段,因此等到具备人机交互、环境感知的智能工业机器人普及仍有待时日。而对于服务机器人和智能无人设备领域,中国在软件集成方面已经具备国际领先水平,通过攻克相对较低的硬件研发门槛,将能实现快速市场普及。同时,人们社会生活中能紧密结合应用的领域十分广阔,家庭清洁机器人、残障看护机器人、住宅安全和监视机器人应运而生;而随着人们生活水平的提高和全球人口老龄化的到来,能够提供教育、医疗、娱乐等专业化服务的智能机器人也开始倍受人们追捧。受到这些刚性需求的驱动,服务机器人和智能无人设备将成为投资新蓝海。

人工智能发展必须全面突破三大难点

人工智能发展必须全面突破三大难点


随着机器学习的快速发展,人工智能产业在历经60年的起伏之后,如今已经在全球范围形成新一轮的抢位发展态势,发达国家纷纷吹响探索大脑奥秘的号角。中国的人工智能产业在全球浪潮推动下,也在快速发展,当前,产业发展亟待全面突破三大难点:

1、数据流通和协同化感知有待提升

基础设施层的数据支撑环节,依然存在数据流通法律法规缺失,高价值数据难以得到有效利用的问题;在感知环节,仿人体五感的各类传感器都有成熟产品,但缺乏高集成度、统一感知协调的中控系统,对于各个传感器获得多源数据无法进行一体化的采集、加工和分析。

赛迪顾问认为,未来的突破点将发生在软件集成环节和类脑芯片环节。一方面软件集成作为人工智能的核心,算法的发展将决定着计算性能的提升。另一方面,针对人工智能算法设计类脑化的芯片将成为重要突破点,不论是NVIDIA的Tesla P100,IBM的TrueNorth、谷歌的TPU,还是中科院的寒武纪,都试图打破冯·诺依曼架构,依托人脑模式构建出更快更适用的新体系,而这将为人工智能未来的良性发展奠定坚实基础。

2、强人工智能尚未实现关键技术突破

在技术研发层,目前取得的进度依然属于初级阶段,对于更高层次的人工意识、情绪感知环节还没有明显的突破。人脑智能的产生原理尚未研究清楚,“脑科学”研究还处于摸索阶段。如中国科学院院士谭铁牛所说:“当前,人工智能的发展尚处于初级阶段,难以超越人类,都存在着共通的局限性——有智能没有智慧、有智商没有情商、会计算不会“算计”、有专才无全能”。例如AlphaGo主要依靠的就是其强大的运算能力,而在图像理解、语言理解和知识理解等认知能力上,人工智能还不能与人类相比。

赛迪顾问认为,未来的突破点将发生在脑科学研究领域。一方面需要通过深度学习对自然语言处理和图像识别的准确度实现进一步提升,同时要在真正的分析理解的基础之上进行进一步的研发,从大脑的进化演进、全身协调控制等领域实现突破。

3、智能硬件平台易用性和自主化存在差距

应用层的智能硬件平台,服务机器人的智能水平、感知系统和对不同环境的适应能力受制于人工智能初级发展水平,短期内难以有接近人的推理学习和分析能力,难以具备接近人的判断力,不具备与人类同级别的视觉、听觉、嗅觉和触觉等感知力,难以可靠而经济地步行或者跑步,难以具备人手级别的执行力。因此,服务机器人虽然发展快速,但需要进一步提高产业的易用性和功能性。

而在自主化方面,目前中国工业机器人的市场依旧被发那科、ABB、库卡和安川电机“四大家族”所统治。在核心机器本体、减速器、伺服电机等领域的自主化程度落后,未来在发展智能化工业机器人时,不仅需要在软件系统层面实现快速突破,还要解决硬件制造环节的缺失,这也将是中国智能工业机器人发展面临的主要挑战。

赛迪顾问认为,未来的突破点将发生在智能无人设备领域。智能无人汽车处于全球各大车企巨头争相布局阶段,每一次技术进步都吸引着各界的极大关注,百度、谷歌等互联网企业的跨界竞争更加速了智能无人车的商业化进程。另一方面,目前无人机市场已经快速启动,而具备自动跟踪、智能避障的智能化无人机使得性能上得到了跨越式提升。同时,中国民航局2016年1月发布的《轻小型无人机运行(试行)规定》,在立法层面上已经消除了市场顾虑。从产品应用领域看,未来以农业、交通、遥感测绘、物流等行业为切入点,智能无人设备将实现全面普及。

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