人工智能系列之一：迎接人工智能時(shí)代的到來(lái)

　　在數字時(shí)代，人工智能(AI)即將引起新一輪的科技革命。全球AI市場(chǎng)將呈現迅猛的增長(cháng)。推動(dòng)它快速發(fā)展的動(dòng)力來(lái)源于技術(shù)的不斷突破、強勁的政策支持和充沛的資金投入。如何尋找AI行業(yè)切入點(diǎn)和投資機會(huì )是眾多決策者關(guān)注的重要問(wèn)題。隨著(zhù)AI黃金時(shí)代的到來(lái)，我們是否能乘風(fēng)破浪，發(fā)揮它的最大價(jià)值?

　　十年后，AI市場(chǎng)規模將會(huì )超過(guò)萬(wàn)億美元

　　AI多年來(lái)一直是新技術(shù)革命的熱點(diǎn)。雖然AI的熱潮經(jīng)歷了幾次波動(dòng)，但是越來(lái)越多的實(shí)際落地應用使投資者和企業(yè)始終保持熱情。

　　盡管處于萌芽階段，AI市場(chǎng)預計將在未來(lái)十年呈現指數級的增長(cháng)。我們預計AI市場(chǎng)的年增長(cháng)率將達到64%，在2027年超過(guò)1萬(wàn)億美元。

　　AI的發(fā)展驅動(dòng)力是什么?

　　AI技術(shù)和市場(chǎng)的蓬勃發(fā)展受技術(shù)的不斷進(jìn)步與成熟、政府政策的鼓勵和資金的大量投入等眾多力量的推動(dòng)。

　　深度學(xué)習算法、AI芯片和大數據的可獲性與可用性推動(dòng)AI技術(shù)的創(chuàng )新

　　AI技術(shù)的快速發(fā)展，使其從學(xué)術(shù)階段發(fā)展到實(shí)際應用階段，結合最先進(jìn)的技術(shù)和系統，突破了傳統計算技術(shù)的極限。云存儲和計算技術(shù)的成熟為處理大量圖像、文本和其他類(lèi)型的數據奠定了基礎。通過(guò)大數據，AI可以讓企業(yè)實(shí)現以往都無(wú)法想象的轉變。

　　不斷改進(jìn)的AI算法，助力AI技術(shù)能實(shí)現突破性的創(chuàng )新。自2012年以來(lái)，音頻和圖像識別的準確性得到了顯著(zhù)提高，已經(jīng)超越人類(lèi)的基本能力。

　　開(kāi)源框架，例如Tensorflow、Caffe、Neon、Torch、Theano、CNTK，降低了開(kāi)發(fā)深度學(xué)習算法的障礙。大數據的可用性為深度學(xué)習算法提供了充足的學(xué)習材料。到2020年，全球每月上傳的在線(xiàn)視頻總長(cháng)度預計為500萬(wàn)年，即每分鐘在線(xiàn)上傳100萬(wàn)分鐘的視頻。

　　硬件的成熟為深度學(xué)習算法提供了足夠的計算能力。采用圖形處理器GPU、現場(chǎng)可編程門(mén)陣列FPGA、專(zhuān)用集成電路ASIC(TPU和NPU是ASIC芯片的主要代表)等AI芯片，大大提高了AI訓練和推理的計算效率。毫無(wú)疑問(wèn)，創(chuàng )新技術(shù)將繼續推動(dòng)AI革命。

　　政府的積極引導，加快AI的發(fā)展

　　AI對于國家來(lái)說(shuō)戰略意義重大，全球主要國家政府紛紛啟動(dòng)AI發(fā)展計劃。

　　中國于2018年1月發(fā)布了人工智能標準化白皮書(shū)。這是指導中國人工智能產(chǎn)業(yè)高水平發(fā)展的重要戰略。在此之前，國務(wù)院于2017年7月發(fā)布了下一代人工智能發(fā)展計劃，制定了人工智能發(fā)展的總體思路、戰略目標、主要任務(wù)和配套措施，努力到2030年把中國打造成世界領(lǐng)先的人工智能創(chuàng )新中心。

　　美國于2016年12月發(fā)布了“人工智能、自動(dòng)化和經(jīng)濟”報告，重點(diǎn)關(guān)注人工智能驅動(dòng)的自動(dòng)化經(jīng)濟學(xué)和推薦的政策反應。 2016年6月，網(wǎng)絡(luò )與信息技術(shù)研究與發(fā)展小組委員會(huì )(NITRD)制定了國家人工智能研究與發(fā)展戰略計劃，為聯(lián)邦政府資助的人工智能研究制定了一系列目標。

　　類(lèi)似的，日本政府頒布了第五個(gè)科學(xué)技術(shù)基本計劃(2016-2020)，進(jìn)一步推動(dòng)AI、邊緣計算和高速處理設備技術(shù)的發(fā)展，作為構建超智能社會(huì )服務(wù)平臺所必需的基礎技術(shù)。

　　大量的資金投入，是AI從實(shí)驗室走向應用的基礎

　　持續的資本投入促進(jìn)了全球AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。 2017年，AI初創(chuàng )公司獲得了152億美元投入，其中近48%是種子或天使輪融資。 此外，谷歌和百度等互聯(lián)網(wǎng)巨頭在2017年在A(yíng)I領(lǐng)域投入了約300至400億美元，其中90%用于研發(fā)，10%用于收購。戰略和財務(wù)投資者都在大力尋找AI行業(yè)的優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)。

　　AI是如何工作的?

　　AI是指給機器提供“思考”的能力。通常，AI由3層架構組成：底層硬件與服務(wù)、算法與框架、以及垂直應用。

　　底層硬件與服務(wù)

　　AI的底層基礎設施是擴展、加速、自動(dòng)化管理大量數據處理的重要基礎。AI數據的編程和存儲是AI技術(shù)落地最大的挑戰之一，尤其是隨著(zhù)數據量飛速的增長(cháng)，需要通過(guò)AI芯片的強大的計算能力支持基礎架構環(huán)境建立，為AI提供充足的算力。如果從計算效率和可編程性的維度上評估不同類(lèi)型的芯片，ASIC是最快的計算引擎，而CPU是最靈活。在對選擇不同的AI基礎架構做決策之前，企業(yè)應該充分評估其業(yè)務(wù)需要的容量。