2021年人工智能产业五大发展趋势

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吴恩达教授(美国斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授)曾反复强调一句名言:“人工智能是新电力。”

我们正跟随着人工智能发展的脚步,走向第四次工业革命的浪潮之巅。

毋庸置疑,人工智能已经成为社会进步的核心技术之一且进步飞快,个体和整体都将受到人工智能技术的影响,所有行业都可智能化,所有物体都将能被感知。

那么,人工智能又将有什么新的发展趋势?结合头部企业、机构研究院的产业前瞻与趋势洞察,现将2021年人工智能产业五大发展趋势概括如下:

趋势一:打破传统,人工智能正在创造更多可能

未来几十年,人工智能技术将大展拳脚,各领域都将引入人工智能技术进行结构化转型,在场景应用和行岗位塑造上拥有无穷的想象力。

在技术突破和市场需求的多方驱动下,人工智能技术已经从学术走向实践,正加速向各个产业渗透。不可否认的是,随着人工智能技术的快速发展,越来越多的重复性劳动、固定的流程化的工作,如分拣员、客服咨询、语音播报等职业通过引入人工智能技术进行了大规模提效,并大有逐步取代的趋势。

更多行业开始引入人工智能技术,带来显著的效益的同时也改造着各行各业,乃至创造着“新行新业”,更多场景应用和职业正在不断涌现,如无人机牧羊、AI养猪,再比如人工智能训练师、无人机驾驶员等,在各种结合人工智能技术的现实场景中,人工智能潜力无限。

趋势二:人工智能发展强劲,数据成产业发展新引擎

随着互联网、社交媒体、移动设备和传感器的大量普及,其产生并存储的数据量急剧增加,为通过深度学习的方法来训练人工智能提供了良好的土壤,海量的数据将为人工智能算法模型提供源源不断的素材,人工智能从各行业、各领域的海量数据中积累经验、发现规律、使其深度学习成果得以持续提升。

云测数据认为,人工智能在经历了算法研究、技术扩张和商业落地的发展,对人工智能数据提出了更高要求。就现阶段而言,随着人工智能和传统行业的融合不断加深,AI数据的量级以及复杂程度也将会大幅提升。更加精细化、场景化、专业化的数据采集标注才能满足日益增长的人工智能细分场景、专业垂直的赋能需求。

趋势三:人工智能从感知智能到认知智能加速迈进

人工智能有三个阶段:运算智能、感知智能、认知智能。目前,人工智能在视觉、听觉、触觉等感知能力领域已经达到或超越了人类水准,但在需要外部知识、逻辑推理或者领域迁移的认知智能领域还处于初级阶段。认知智能的核心是机器如何表示、学习和推理知识。不同的研究流派,在实现认知智能的道路上各有优劣。

达摩院认为,认知智能将从认知心理学、脑科学及人类社会历史中汲取灵感,并结合跨领域知识图谱、因果推理、持续学习等技术,建立稳定获取和表达知识的有效机制,让知识能够被机器理解和运用,实现从感知智能到认知智能的关键突破。

趋势四:人工智能计算中心成为智能化时代的关键基础设施

近年来,人工智能对算力的需求迅猛增长,并成为最重要的计算算力资源需求之一。AI计算是智能时代发展的核心动力,以人工智能算力为主的人工智能计算中心应运而生。智源研究院认为,人工智能计算中心基于最新人工智能理论,采用领先的人工智能计算架构,是融合公共算力服务、数据开放共享、智能生态建设、产业创新聚集的“四位一体”综合平台,可提供算力、数据和算法等人工智能全栈能力,是人工智能快速发展和应用所依托的新型算力基础设施。未来,随着智能化社会的不断发展,人工智能计算中心将成为关键的信息基础设施,推动数字经济与传统产业深度融合,加速产业转型升级,促进经济高质量发展。

趋势五:深度学习技术正从单模态向多模态学习发展

人工智能在通向人的智能的道路上,多模态学习就是一个绕不开的发展方向。

像京东淘宝等电商平台的“拍照购”、“拍立淘”的搜索技术背后也都是在计算机视觉技术下,使用了图像、文本和高层语义属性等多模态下的信息融合,才实现高精度的“以图搜图”功能。百度提出的“多模态深度语义理解”,则让AI实现从“看清听清”到“看懂听懂”的进化。

腾讯研究院认为,深度学习技术正从语音、文字、视觉等单模态向学习多模态智能学习发展。未来甚至可以对嗅觉、味觉、心理学等难以量化的信号进行融合,实现多个模态的联合分析,将推进深度学习从感知智能升级为认知智能,在更多场景、更多业务上辅助人类工作。

 
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