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人工智能的发展状况(世界人工智能发展现状)

人工智能的发展状况(世界人工智能发展现状)  第1张

行业研究机构IDC日前发布的一份数据报告中预计,到2024年,中国人工智能(AI)软件及应用市场规模将达到127.5亿美元,2018~2024年复合增长率达39.0%,市场依然巨大很大的发展潜力空间。

作为推动人类社会进入智能时代的决定性力量,AI技术过去六十年经历了几次从爆发到低谷再重新焕发生机的过程。而进入21世纪以来,随着数据的爆发式增长,计算能力的大幅度提升和深度学习的发展和成熟,AI迎来了第三次发展浪潮,技术从研究走向了全面应用,在全球范围内掀起了一场新的产业革命。2020年突如其来的疫情,正加速了人工智能产业智能化的进程。

那么,AI技术的第三次发展浪潮会无疾而终吗?人工智能产业发展是否要与垂直场景结合?AI技术型公司发展与未来应用场景究竟是什么样子的?

在6月9日钛媒体联合CTIS共同打造的“AI·创新数字生活主题论坛”上,新眸主理人桑明强、星云Clustar副总裁许振、伽利略资本合伙人郑譞、艾拉物联CMO张小青针对上述这些话题展开了讨论。

AI技术的第三次发展浪潮会无疾而终吗?

过去60年,人工智能它经历过两次从高峰到低谷的过程,随着二十一世纪数据的爆发式增长,数据和深度学习的成熟,人工智能迎来了第三次发展浪潮,三位嘉宾您认为,这次浪潮会跟前两次一样无疾而终吗?

圆桌刚开始,桑明强便将这一问题抛给了现场三位嘉宾。星云Clustar副总裁许振则从天时、地利、人和三方面做出了一段非常专业的回答。

许振表示,大概在2016年左右,更多的企业开始用机器学习的技术分析数据。直到今天,我们已经达到了天时地利人和的程度。其中,天时指的是AI数据已经足够多;地利是指企业对数据能够带来的价值非常认可,不管是金融,还是医疗,生物,政务,零售等,头部公司已经开始使用AI技术方法分析他们已有的数据,提供业务洞察和决策,以补充商业智能(BI);人和指的是国家非常重视人工智能行业发展,提出十四五规划、数字化转型等,以及数据作为整个社会的生产要素。

许振强调,在中国这个市场环境下,土壤是非常好的,因为中国人工智能规模足够大、数据足够多、人才足够多,这直接导致了中国市场对AI技术的消费力足够强。

“我相信这一轮AI浪潮,会把AI从阳春白雪,或者高大上的东西,变为一个基础的技术,深入到各个产业和各个企业中去。”

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星云Clustar副总裁许振

伽利略资本合伙人郑譞表示,相比如今的这波浪潮,前两次AI浪潮差别还是很大的。

“像1960年第一次的时候,刚刚提出人工智能概念的时候,那个时候好多还都是纯计算,根本没有实际的应用。如今,随着IBM打败了一个国际象棋俄罗斯的高手,大规模计算摆在了需求面前。那时候算力储备还是跟现在不可同日而语的。”郑譞表示。

郑譞强调,从算力、数据,基础层面上来讲,如今的技术基础和之前已发生了巨大变化。所以他认为如今第三次AI浪潮机会要比上一次大的多。

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伽利略资本合伙人郑譞

艾拉物联CMO张小青认为,AI所能带来的应用场景和部分市场规模还是比较大的。他指出,未来艾拉物联会把AI这部分应用做的更加深入。

张小青提及现在所谓的AI浪潮,无论经过的是第二次,还是第一次,这些都不重要。

他强调,在AI的解决方案下,企业如何找到解决的场景?怎么应用?怎么实现产品化、商品化和市场化?解决这些问题则是更加重要的。

如何看待当下AI企业面临的隐私问题?

之前几位嘉宾做分享的时候,包括许总也提到了隐私和标准的问题,提到了欧盟GDPR认证相关的东西,您怎么看待当下AI企业面临的隐私问题?

针对这一问题,许振表示,隐私是大家都关注的问题,因为大数据时代,你所参与计算的数据越多,你的数据模型越精准,你给客户提供的服务就会更加贴近消费者的需求。但同时,用什么样的办法能够让企业从隐私数据中挖掘价值,同时保护好消费者隐私和数据安全,这是一个非常矛盾的场景。隐私计算就完美解决了这个场景,它既能够让消费者不去暴露自己的隐私数据,同时也能让企业预测到你未来的行为,了解到你想要什么。

许振强调,隐私计算和机器学习未来结合的点肯定是非常充分的,可以帮助企业使用更全量更完整的数据去提升营销能力、风险控制、客户洞察、舆情分析等等。“而且需要隐私保护的数据不只是消费者的,也包含企业自身数据价值、数据资产的保护。”

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艾拉物联CMO张小青

张小青则指出,对于当下大数据面临的隐私问题,国家需要建立一套标准,也有相关法律来解决问题。

张小青强调:“因为我们是做公有云平台的,我们也提醒所有的企业,你们做私有化部署的时候,一定要注意安全性,这个安全不是你企业安不安全,而是你企业这些用户端,你企业的合作伙伴他们安不安全。未来一旦立法,你们是不是私有化部署还合法。”

AI产业发展是否要与垂直场景结合?

对于成长型,已经破圈,或者跑马圈地已经成功的那部分企业,比如科大讯飞,您们认为他们现阶段追求的是什么?因为他们跑完了规模,剩下就要去做精,但是企业服务领域无法深入产业定制化设计,你没办法复制到另外一个行业,针对这种问题您们怎么看?

这是桑明强给三位嘉宾抛出的最后一个问题。张小青通过拓宽产业链布局、AI技术型企业要实现生态化两个方面去回答上述这一关键性问题。

张小青表示:第一点,这类企业如果有一定能力的情况下,应该向上下游去拓展,在整个产业链里面去布局。往往有人说专业的人做专业的事;第二点,AI技术要实现生态化、整合化,例如整合网络摄像机(IPC)和车联网业务,就可以通过车内摄像头实现无人驾驶的部分功能,这就通过整合解决方案产生了更大的应用价值。

许振则指出,为企业服务分工是最重要的,因为不可能所有公司都像IBM那样提供所有服务。在许振看来,科技公司最重要的就是解决技术问题。他强调,当一个科技公司发展到一定阶段,它需要做总结和抽象,并形成产品和平台,对外赋能,去做好分工、格局,该竞争的竞争,该合作的合作,这样才能长此生存下去。

郑譞则认为,越是底层的技术越需要生态,企业需要生态合作来不断助力。因为企业把自己手头这块做好就需要很大投入,通过构建完整的上下游生态,这样才能让公司业务应用更广泛。

“AI在很多公司里面更像是一种技术工具,现在也没有人说自己纯是做网络公司,或者互联网公司,因为太成熟了。”

郑譞强调,有些公司能把AI用好,本身就是一家非常好的AI公司。而如果组建自己的生态,或是在垂直各行业中形成一套解决方案,这也说明是一个好的AI公司。

(本文首发钛媒体App,作者|林志佳)