随着AI技术不断进步,正加速在各行业落地应用
2022/1/24 10:45   中国机器人网      关键字:AI技术 加速 各行业 落地 应用      浏览量:
人工智能是目前比较热门的科学和各国重点发展的前沿技术,人工智能是指通过计算机实现人的头脑思维所产生的效果,是对能够从环境中获取感知并执行行动的智能体的描述和构建。
  人工智能是目前比较热门的科学和各国重点发展的前沿技术,人工智能是指通过计算机实现人的头脑思维所产生的效果,是对能够从环境中获取感知并执行行动的智能体的描述和构建。从狭义认知角度来讲,人工智能可分为人工智能产业(包含技术、算法、应用等多方面的价值体系)、人工智能技术(包括凡是使用机器帮助、代替甚至部分超越人类实现认知、识别、分析、决策等功能)两大类。
  人工智能得到快速发展的时期,是2008年金融危机之后,美日欧等西方发达国家希望借助机器人实现再工业化。此时的工业机器人比以往任何时候都发展的更快,更加带动了人工智能和相关领域产业的不断突破,很多必须用人来做的工作如今已经能用机器人实现。
  而企业层面,目前在人工智能领域领先的企业,包括IBM、谷歌、微软、苹果、东芝、三星等大型科技企业,国内人工智能领先的企业,包括百度、科大讯飞,中国国家电网、阿里、腾讯以及一些新兴科技企业,如商汤科技、云从科技、码隆科技、影普科技、Yi+等
  人工智能发展现状
  据统计数据显示,目前国内人工智能在很多方面都有了突破性进展。从之前的专注于完成某个特别设定的任务,如语音识别和翻译,一直致力于人工智能的的科大讯飞和阿里云、百度等,人工智能从基础研究、技术到产业,都进入了高速增长期。
  随着国家政策的倾斜和5G等相关基础技术的发展,中国人工智能产业在各方的共同推动下进入爆发式增长阶段,市场发展潜力巨大。数据显示,2019年中国人工智能核心产业规模就已超过510亿元,预计在2025年将达到4000亿元,未来有望发展为全球最大的人工智能市场。
  人工智能应用场景
  人工智能作为科技创新产物,在促进人类社会进步、经济建设和提升人们生活水平等方面起到越来越重要的作用。国内人工智能经过多年的发展,已经在安防、金融、客服、零售、医疗健康、广告营销、教育、城市交通、制造、农业等领域实现商用及规模效应。
  1、人工智能在安防领域的应用
  安防是为数不多的可以将人工智能成熟应用并落地的行业,为此,安防也被认为是人工智能的第一着陆场。这是因为人工智能在安防领域的快速落地,除了不需要过多的基础建设之外,也得益于全国范围内安防设备的普及以及政府部门大力发展雪亮工程、智慧城市、平安城市、智慧交通、天网工程等公共安全领域项目工程的推动。其中,2018年公共安全领域安防贡献的市场份额就超过70%。
  2、人工智能在金融领域的应用
  人工智能在金融领域的应用仅次于安防,这要得益于移动互联网、区块链、云计算、大数据等新技术的日趋成熟,为金融行业的智能化转型升级奠定重要基础。从技术层面,人工智能的本质上是机器通过大量的数据训练作出智能决策,人工智能能够赋予机器具有理解力的“大脑”,让机器能够解读文字、数据所包含的“语义”,通过自学的方式获得判断的规则。金融行业作为高度数据化的行业,加之业务规则和目标明晰,是人工智能、大数据处理技术和云计算等数据驱动技术的最好应用场景。人工智能正在对金融产品、服务渠道、服务方式、风险管理、授信融资、投资决策等带来新一轮的变革
  3、人工智能在零售领域的应用
  人工智能在零售领域的应用已经十分广泛,包括无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人仓储等细分领域。人工智能通过深度学习以及计算机视觉、图像智能识别、大数据应用等技术,使得工业智能机器人可通过自主判断和行为学习,完成各种复杂的任务,包括在商品分拣、运输、出库等环节实现自动化。
  人工智能未来发展趋势
  1、人工智能加速数字经济
  AI与5G、IDC等成为数字经济的重要基础设施,并且企业的数字化转型会催生出对人工智能更多的需求,同时也为人工智能的应用提供了基础条件。随着人工智能技术各细分领域不断创新和发展,同时也将带来巨大的生产变革和经济增长,企业将扩大人工智能资源的引进规模,加大自主研发投入,将人工智能与其主营业务结合,提高产业地位和核心竞争力。
  2、自动驾驶交通工具
  特斯拉公司表示,到2022年,其生产的汽车将拥有完全的自动驾驶能力。谷歌、苹果、通用和福特等公司也有可能在2022年宣布在自动驾驶领域的重大飞跃。此外,由非营利的海洋研究组织ProMare及IBM共同打造的“五月花”号自动驾驶船舶(MAS)已于2020年正式起航。IBM表示,人工智能船长让MAS具备侦测、思考与决策的能力,能够扫描地平线以发觉潜在危险,并根据各种即时数据来变更路线。2022年,自动驾驶船舶技术也将更上一层楼。
  3、自然语言处理技术提升
  随着大规模语言模型预训练技术的出现和普及,通用自然语言处理技术,机器的理解和认知能力有了大幅度提升。基于海量文本数据的语义表示预训练技术将与专业领域知识进行深度融合,持续提升自动问答、情感分析、阅读理解、语言推断、信息抽取等自然语言处理任务的效果。具备超大规模算力、丰富的专业领域数据、预训练模型和完善的研发工具等特征的通用自然语言理解计算平台将逐渐成熟,并将在互联网、医疗、法律、金融等领域大展拳脚。
  4、人工智能芯片进入高速增长阶段
  当前,中国正加速推进5G基站、人工智能、工业互联网等新型基础设施建设,AI芯片也是支撑人工智能技术和产业发展的关键基础设施。未来将催生大量高端芯片、专用芯片的需求,人工智能芯片行业将迎来新一轮的高速增长阶段。另一方面,打造具有自主知识产权的国产芯片尤为重要,为中国企业人工智能顶层应用的算法效果及落地成本赋能。
  5、促进人工智能与其他高端技术融合
  大数据可以为人工智能提供更庞大复杂的数据,是奠定机器学习思维能力的基础;云计算赋能AI算力,同时也为大数据提供数据的存储和计算服务;区块链将为人工智能、大数据、云计算带来的信息篡改和泄露提供安全保障。未来人工智能与大数据、云计算以及区块链技术相互融合、相互促进将会激发出更多潜力,孕育广阔商机。
  近两年来,随着人工智能的发展,全球互联网巨头战略重心向人工智能倾斜。而随着国内劳动力成本的上升以及老龄化趋势的延续,工业机器人的大发展时代逐步来临,各个行业有望与人工智能紧密结合并颠覆传统的发展模式。

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