未來國內人工智能行業(yè)發(fā)展的四大趨向

人工智能作為新一代產業(yè)改造的核心驅動力，正在釋放歷次科技革命和產業(yè)改造積存的龐大能量，持續(xù)探求新一代人工智能應用場景，將催生新技術、新產品、新產業(yè)。未來國內人工智能行業(yè)開展的四大趨向：

一、機器學習與場景應用將迎來下一輪迸發(fā)

目前中國地區(qū)人工智能領域獲得投資最多的五大細分領域是計算機視覺（研發(fā)類）、自然語言處理、AR/VR、智能機器人和語音識別。從投資領域和趨勢來看，未來國內人工智能行業(yè)的資本將主要涌向機器學習與場景應用兩大方向。

數(shù)據(jù)貯存容量和技術才能的提升為機器學習迸發(fā)提供了基礎保障，而機器學習又是人工智能的重要技術和涵蓋面最廣的應用技術;但由于現(xiàn)階段運算才能的局限和通用處理計劃的研發(fā)門檻限制，基于智慧安防、智慧生活、教育和金融等場景的場景應用成為了大多數(shù)國內企業(yè)在人工智能范疇的打破口。

二、專用范疇的智能化仍是發(fā)展核心

基于GPU（圖形處置器）計算速度（每半年性能增加一倍）和根底技術平臺的飛速開展，企業(yè)關于人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡的構建獲得了史無前例的打破。但是，由于人工智能各范疇技術和算法的復雜性，將來20年內人工智能的應用仍將集中于人臉和圖像識別、語音助手和智能家居等專用范疇。

經(jīng)過上述產業(yè)鏈環(huán)節(jié)構成和投資分類能夠看出，優(yōu)勢企業(yè)的中心競爭力主要集中于特定范疇的專用技術研發(fā);其中，計算機視覺和語音辨認范疇的研發(fā)和應用已處于國際一流程度，專業(yè)應用機器人的研發(fā)也有望近10年內迎來打破性開展。

能夠預見的是，在由專業(yè)范疇向通用范疇過渡的過程中，自然言語處理與計算機視覺兩個方向將會成為人工智能通用應用最大的兩個打破口。在將來20年內，通用范疇研發(fā)所需的技術和數(shù)據(jù)也會隨著各專用范疇差別化開展的日臻成熟而迎來打破。

三、開源系統(tǒng)源碼將成為常態(tài)

任何一個人工智能研究分支都涉及到異常龐大的代碼計算，加上漏洞排查與跨領域交叉，任何一家企業(yè)都無法做到在封閉環(huán)境內取得階段性突破的可能。

可以看到的趨勢是，頂級企業(yè)都先后開放了自身的人工智能系統(tǒng)。

需求明白的一點是，開源并不代表核心技術和算法的完整出讓，底層系統(tǒng)的開源將會讓更多企業(yè)從不同維度參與到人工智能相關范疇的研發(fā)，這為行業(yè)層面新產品的快速迭代和共同試錯提供了一個良性且標準化的共生平臺。于開放企業(yè)而言，這也確保了它們與行業(yè)最新前沿技術的同步。

基于各大頂級人工智能領域取得領先優(yōu)勢的企業(yè)都在不同維度和空間開放了自身的人工智能系統(tǒng)。而在將來，隨著專用范疇應用的提高和通用技術應用需求的加強，這種開放性還會不斷強大。

四、算法先進將拉開競爭差距

作為人工智能實習的核心，算法將成為將來國內人工智能行業(yè)最大的競爭門檻。以Google為例，Google旗下的搜索算法實驗室每天都要停止超越200次的改良，以完成由關鍵字匹配到學問圖譜、語義搜索的算法創(chuàng)新。作為人工智能實現(xiàn)的核心，算法將成為未來國內人工智能行業(yè)最大的競爭門檻。以Google為例，Google旗下的搜索算法實驗室每天都要進行超過200次的改進，以完成由關鍵字匹配到知識圖譜、語義搜索的算法創(chuàng)新。

在將來競爭的重點機器學習范疇，監(jiān)視學習、非監(jiān)視學習和加強學習三個方面算法的競爭將進入白熱化階段。但就目前國內人工智能算法的總體開展而言，工程學算法雖已獲得階段性打破，但基于認知層面的算法程度還待進步，這也是將來競爭的核心范疇。

總的來看，固然根底技術的成熟帶來了存儲容量和機器學習等人工智能技術的提升，但由于現(xiàn)階段運算才能以及大范圍CPU和GPU并行處理計劃的局限，目前國內人工智能的開展主要集中于計算機視覺、語音識別、智能生活等方向上。在這個網(wǎng)絡興旺，競爭劇烈的時期，創(chuàng)業(yè)要把握趨向，才干博得將來！
責任編輯：YYX