AI市場再起風(fēng)云,哪些硬件奪人眼球

凱文凱利說“人工智能是下一個顛覆人類社會的東西”。據(jù)BBC預(yù)測，到2020年，全球人工智能市場規(guī)模將達(dá)1190億人民幣，人工智能將成為未來的產(chǎn)業(yè)新風(fēng)口似乎已成不爭的事實。

距離1956年人工智能之父馬文明斯基提出“人工智能”的概念已整整過去了60年，其間商業(yè)化的浪潮一直遲遲未至。之前，盡管有微軟、谷歌、Facebook等大公司不斷投資人工智能技術(shù)，但大多把研究成果用于自身業(yè)務(wù)的優(yōu)化與效率提升，未能激起多大的浪花。直至人機大戰(zhàn)重新奪回大眾的關(guān)注點，人們才意識到，人工智能商業(yè)化不知何時已悄然開始布局。

實際上，從圖像識別、語音識別的細(xì)分角度看，今天的人工智能商業(yè)化已經(jīng)讓大眾受益頗豐。人工智能商業(yè)化的前提到底是什么？更快的計算機、更多的數(shù)據(jù)、更高級的算法……為了達(dá)到人工智能技術(shù)落地的可能，無數(shù)科學(xué)家試圖給出可行的方案。與此同時，市場也在用商業(yè)的力量和邏輯，加速人工智能產(chǎn)品迭代，掀起一番巨浪。

AI大潮下進(jìn)擊的巨頭們

人機大戰(zhàn)折射出的現(xiàn)象是人工智能早已成為巨頭們發(fā)展的方向，“深度學(xué)習(xí)”成為競爭的焦點。事實上只有更多的開發(fā)者加入人工智能領(lǐng)域的研究、不斷推動技術(shù)進(jìn)步，才能實現(xiàn)商業(yè)化的最終目標(biāo)。因此可以說，谷歌大張旗鼓贏得與李世石的比賽，打響了巨頭們之間又一輪競賽的起跑槍。同樣斥巨資布局人工智能的還有Facebook、微軟、蘋果等多家商業(yè)巨頭。

蘋果公司早早推出了以Siri為代表的人工智能應(yīng)用，通過收購和自主研發(fā)完成對人工智能的提前布局，在語音、圖像、機器學(xué)習(xí)都有產(chǎn)品覆蓋。相對于蘋果，谷歌和 Facebook在人工智能領(lǐng)域的努力更容易為外界所捕獲。

對于谷歌來說，AlphaGo只是其人工智能計劃的開端。除了AlphaGo，谷歌還推出了基于人工智能的新搜索算法的RankBrain，聯(lián)手福特研發(fā)了無人駕駛汽車、D－Wave量子計算機測試，并將人工智能融入聊天。后起之秀Facebook則于2015年6月在歐洲成立人工智能研究中心，試圖建造能夠理解海量數(shù)據(jù)的人工智能機器。

不同于谷歌和Facebook的吸睛，微軟在人工智能領(lǐng)域顯得十分低調(diào)，但其實早在1991年微軟便成立研究院，專攻人機交互、自然語言處理、機器學(xué)習(xí)、語音識別和語音合成、計算機視覺5個方向。而這些，不論是在學(xué)界或是業(yè)界，恰恰成為了人工智能最重要的分支。

細(xì)分市場再起風(fēng)云

如若把人工智能具象化為“人體的延伸”，構(gòu)造“眼耳鼻舌身意”則是邁向人工智能的系統(tǒng)性工程。在人類的各種感官中，視覺負(fù)責(zé)接受80%左右的信息。同理，計算機視覺也成為人工智能研究的重要方向。

這門致力于教會機器“看”的科學(xué)，實質(zhì)上是讓攝影機和電腦代替人眼對目標(biāo)進(jìn)行識別、跟蹤和測量等機器視覺，而后進(jìn)行圖形處理，試圖從圖像或多維數(shù)據(jù)中獲取信息。計算機誕生50多年以來，計算機視覺經(jīng)歷了從感知到認(rèn)知的發(fā)展，主要有特征提娶圖像標(biāo)注、圖像理解和圖像的深度理解4個階段。

計算機學(xué)會用人的方式看懂世界，將人從繁瑣的勞動中解放出來。無論是巨頭還是初創(chuàng)公司都企圖搶灘計算機視覺的商業(yè)化市場，尤其是2012年深度學(xué)習(xí)崛起后，不少該領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司大放異彩。

全球人工智能公司多專攻深度學(xué)習(xí)方向，而我國超過70%的公司主攻圖像或語音識別兩大類別。最早一批獲得投資人和市場認(rèn)可的科技創(chuàng)業(yè)公司中就不乏圖像識別的佼佼者。

和計算機視覺一樣，自然語言處理也是人工智能的重要組成部分。計算機語言是人與計算機之間傳遞信息的媒介，計算機系統(tǒng)最大特征是指令通過一種語言傳達(dá)給機器。

Siri和小冰均是自然語言處理技術(shù)落地的產(chǎn)品，但用戶對其印象僅僅停留在娛樂層面，兩者在回答問題中還存在很多的問題。確切說，目前語音識別雖已達(dá)到很高水準(zhǔn)，但是語義分析仍舊有很長的路要走。因此，在整體語音識別率差異較小的競爭環(huán)境中，語義分析的算法優(yōu)劣和切入的使用場景就成為了NLP（Natural Language Processing） 產(chǎn)品最為重要的條件。

技術(shù)落地，哪些硬件奪人眼球？

無人駕駛、無人機和機器人領(lǐng)域就是結(jié)合了計算機視覺、語音識別及深度算法等技術(shù)呈現(xiàn)出來的人工智能商業(yè)化場景。

無人機近年來在無人機市場風(fēng)頭正勁，同屬“無人系列”的智能汽車，無論是在經(jīng)濟體量還是商業(yè)多樣性上更為熱鬧。從自動駕駛到無人駕駛，甚至是智能汽車領(lǐng)域的共享經(jīng)濟思維，有關(guān)“自動駕駛”和“無人駕駛”的消息持續(xù)霸屏，熱度不減。

眼見無人機和無人駕駛的商業(yè)化之路不斷拓寬，機器人的商業(yè)場景路徑也愈發(fā)令人暢想。盡管學(xué)界對機器人的探索有共融機器人、機器人靈巧手、軟體機器人等多個研究方向，不過在機器人的商業(yè)化領(lǐng)域，產(chǎn)品的同質(zhì)化嚴(yán)重，不少企業(yè)仍處于“摸著石頭過河”的階段。

人工智能的黃金時代已經(jīng)到來，在這一波AI+的淘金熱中，關(guān)于人工智能的商業(yè)化場景，大企業(yè)和創(chuàng)業(yè)公司均躍躍欲試。想要夢想照進(jìn)現(xiàn)實，或許還要等待上游技術(shù)的成熟和終端產(chǎn)品的優(yōu)化。AI能夠＋出何種未來，值得期待。
責(zé)任編輯：YYX