热门关键词:搜龙体育  
搜龙体育_人工智能市场逼近2700亿元三大难题待突破
2021-12-01 [77103]
本文摘要:目前,国内外人工智能差距有多大?

目前,国内外人工智能差距有多大?深度自学的较慢发展否不会短期遇上瓶颈?语音辨识技术作为较成熟期的技术,最不具潜力的应用于场景有哪些?企业在研发推展人工智能产品时,面对的主要艰难以及必须政府哪些方面的反对?未来人工智能产业投资时序,哪些技术、哪些产品最具备投资价值?  日前,赛迪顾问股份有限公司、中国电子报社牵头举行的人工智能产业发展专家研讨会获得圆满成功,来自英特尔、微软公司、科大讯飞、英伟达、百分点、amd、世纪鼎利、宏道投资等十多家单位的业内专家联合探究了中国人工智能产业的发展路径及投资价值。  2018年全球人工智能市场将迫近2700亿元  人类对人工智能的研发并非今天才开始,从上世纪50年代开始到现在早已经历了70年的发展,在经历了两起两堕之后,随着深度自学重燃、海量大数据承托、计算能力提高和成本上升等因素的经常出现,人工智能步入了重生期。  在谷歌以及ibm、微软公司等领军企业的率领下,全球对人工智能的关注度大大提高,市场对各类语音辨识、机器视觉等很弱人工智能产品的市场需求获得更进一步获释。

同时人脑科学研究、情绪感官等强人工智能未来将会在未来十年步入突破。2015年全球人工智能市场规模超过1683.9亿元,预计2018年将超过2697.3亿元,填充增长率超过17%。

  中国《机器人产业规划(2016-2020)》的实施、中国十三五规划的脑科学与类脑研究根本性工程项目,将很大提高中国人工智能市场的供给质量。同时以百度为代表的互联网企业早已充份认识到人工智能的未来前景,争相积极开展大规模的投放和布局,也充份性刺激了中国人工智能市场的活跃度。

2015年中国人工智能市场规模超过203.9亿元,预计2018年将超过361亿元,填充增长率为21%。  人工智能市场产品结构主要分成智能硬件平台和软件构建平台两类。

其中智能硬件平台主要指不具备原始机械结构系统、驱动控制系统、能源动力系统、感官系统、嵌入式功能一体化机器。软件构建平台是指获取不具备自然语言处置或图像分析辨识功能的集成化平台。在全球发达国家对工业生产的新的推崇的趋势下,2015年,全球人工智能的市场结构中智能硬件平台占到比达62.6%,低于软件构建平台。

  参会专家指出,人工智能的较慢发展不会让一些职位消失,但同时也不会建构很多新的机会和新的岗位。  深度自学、机器视觉成投资重点  目前在资本市场,只要沾边人工智能的股票都会一上涨再行上涨,甚有乱花渐欲迷人眼的意味。  赛迪顾问从市场转入空间、价值愈演愈烈时间点、技术成熟度、产业投资回报率等四个方面展开评价。

通过综合较为分析,指出深度自学、机器视觉、服务机器人、智能无人设备将是最不具投资价值的四个领域。  从产业投资回报率分析,机器视觉有一点投资,图像识别的技术成熟度高于自然语言处置,为新兴企业从软件技术为突破带给机遇,在软件图像识别领域,face++和格灵浅瞳两家公司,短时间脱颖而出,不少公司期望通过召募机器视觉公司的专家而转入此领域。目前在中国技术成熟度低而且竞争尤为白热化的ai是自然语言处置,科大讯飞是其中的代表者,目前占有了中国语音辨识领域70%以上的市场。

同时bat也相结合技术优势对语音市场虎视眈眈。  从技术成熟度分析,深度自学有一点投资。alphago的顺利最核心的价值就得益于深度自学,目前深度自学正处于愈演愈烈的临界点,各大公司争相跑马圈地,距离未来预期全面部署有7年的时间窗口期。

在国内,互联网厂商争相发售深度自学云平台,比如百度大脑、阿里dtpai,硬件厂商则发售了深度自学一体机,比如中科曙光牵头英伟达发售的xsystem,一场本地化和云端简化的争夺战正在首演。  从应用于和技术自律度分析,服务机器人和智能无人设备有一点投资。目前中国尚能正处于工业机器人的普及阶段,不具备嵌入式、环境感官的智能工业机器人普及尚需时日。

对于智能机器人,目前中国市场75%以上的份额被国外四小龙分食。对于服务机器人和智能无人设备领域,中国在软件构建方面早已不具备国际领先水平,通过攻下比较较低的硬件研发门槛,将需要构建较慢普及。从行业应用于的维度看,国内的ai应用于主要基于语音辨识和服务机器人,集中于金融、电信、教育和消费电子领域。

搜龙体育

  三大难题面对突破  赛迪顾问电子信息产业研究中心高级咨询师向阳指出,尽管目前全球人工智能的发展呈现蓬勃发展的势头,但仍然有许多关键领域关键节点的问题必须重点突破。  其一是数据流通和协同感官尚待提高。基础设施层的数据承托环节,仍然不存在数据流通法律缺陷,低价值数据无法获得有效地利用的问题;在感官环节,仿照人体五感的各类传感器都有成熟期产品,但缺少高度构建、统一感官协商的中控系统,对于各个传感器取得多源数据无法展开一体化的收集、加工和分析。

未来的突破点将再次发生在软件构建环节和类脑芯片环节。  其二是强劲人工智能仍未构建关键技术突破。在技术研发层,目前获得进展的工程进度依旧归属于初级阶段,对于高层次的人工意识、情绪感官环节还没显著的突破。人脑智能的产生原理仍未研究确切,脑科学研究还正处于思索阶段。

未来的突破点将再次发生在脑科学研究领域。  其三是智能硬件平台应用性和自主化不存在差距。应用层的智能硬件平台,服务机器人的智能水平、感官系统和对有所不同环境的适应能力受限于人工智能初级发展水平,短期内难以接近人的推理小说自学和分析能力,难以接近人的判断力,不具备与人类同级别的视觉、听力、嗅觉和触觉等感知力,无法可信而经济地步行或者跑步,无法不具备人手级别的执行力。

在自主化方面,以机器人为事例,目前中国在核心机器本体、减速器、控制器机等领域的自主化程度领先,未来在发展能力化工业机器人时,不仅必须在软件系统层面构建较慢突破,还要解决问题硬件生产环节的缺陷。未来的突破点将是在智能无人设备方面。  参会专家指出,未来在人工智能领域的竞争将不会更进一步激化。

从技术的维度看,开源简化的浪潮将不会席卷人工智能领域,而人才的争夺战将不会更进一步激化,国际巨头环绕人工智能的收购将不会公里/小时。


本文关键词:搜龙体育

本文来源:搜龙体育-www.mhzhwztls.com