未來AI的發(fā)展在很多地方都將超出現(xiàn)有預(yù)期

有人說互聯(lián)網(wǎng)開始由黃金時(shí)代轉(zhuǎn)入白銀時(shí)代，但AI可能與此相反，初創(chuàng)期的“白銀時(shí)代”已經(jīng)向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用全面落地的“黃金時(shí)代”進(jìn)發(fā)。

12月20日，國際數(shù)據(jù)公司（IDC）與百度AI產(chǎn)業(yè)研究中心（BACC）聯(lián)合發(fā)布《百度大腦領(lǐng)導(dǎo)力白皮書》。該白皮書按官方說法意在“洞察AI趨勢，激發(fā)產(chǎn)業(yè)新效能”，在開篇著重預(yù)測了2019年中國AI市場發(fā)展的十大趨勢。

解構(gòu)該白皮書，我們發(fā)現(xiàn)，未來AI的發(fā)展在很多地方都將超出現(xiàn)有預(yù)期。

AI帶來的便捷，將比你想得還要極致

AI給產(chǎn)業(yè)和生活帶來了無與倫比的便捷，而未來AI帶來的便利將比你想象的還要更進(jìn)一步。

1、部署AI，代碼都不想敲？那就點(diǎn)幾下鼠標(biāo)吧

在云計(jì)算巨頭的支撐下，企業(yè)自己部署AI即將擺脫過去那種全靠碼農(nóng)一行行代碼敲出模型的境況，用少量的引導(dǎo)代碼就能部署完整、可用、高效的算法模型。

不過，這還沒有結(jié)束，那些對(duì)AI需求相對(duì)固定、大眾化的企業(yè)，甚至可以“懶”到連少量代碼都不用敲，直接在專業(yè)開發(fā)平臺(tái)上點(diǎn)幾下鼠標(biāo)就能實(shí)現(xiàn)AI部署自動(dòng)化，像訪問WEB一樣便捷。由此，“普惠AI”將不再是一個(gè)概念。

類似的開發(fā)平臺(tái)不斷涌現(xiàn)，典型的如谷歌AutoML、百度EasyDL等。例如，在EasyDL上，用戶可以上傳圖片、音頻、文本等原始數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可自動(dòng)訓(xùn)練出合適的模型，以圖像分類為例，訓(xùn)練數(shù)據(jù)每類僅需20－100張圖片，最快10分鐘可訓(xùn)練完畢。

2、不光人想變得更懶，機(jī)器也是

在AI之前IT信息化已經(jīng)大行其道，財(cái)務(wù)、人力等的IT化讓人可以更“懶”更輕松。但是，過去的IT信息化本質(zhì)上只是把人要做的事由機(jī)器去執(zhí)行（進(jìn)行了一定的流程重構(gòu)）。

現(xiàn)在，智能化使得業(yè)務(wù)流程再度重構(gòu)，某種程度上，機(jī)器也變得“更懶”，憑借AI模型只需要少量的步驟就能完成過去IT信息化系統(tǒng)要做的工作。

IDC預(yù)計(jì)至2023年，AI將取代50％的IT業(yè)務(wù)工作量，節(jié)省20％以上的運(yùn)營成本。在已有的實(shí)踐案例中，太平洋保險(xiǎn)和百度合作，在車險(xiǎn)理賠環(huán)節(jié)采用AI技術(shù)（原有IT信息化支撐），每年預(yù)計(jì)將節(jié)省2－3億元運(yùn)營成本。在車險(xiǎn)理賠中，超過70％的車險(xiǎn)理賠都是5000元以下的小額碰擦事故，而整體賠付金額只占到20％多，這十分適合AI的介入。

3、不能隨心所欲的智能交互都是偽命題

智能音箱現(xiàn)在十分流行，它代表人機(jī)交互界面的智能化趨向，即擺脫屏幕的束縛，讓交互通過語音的方式實(shí)現(xiàn)。

人和人之間獲取和交互信息，可通過說話、讀文字、對(duì)眼神、瀏覽照片、播放視頻等多種方式，這些，正是AI加持交互的最終目標(biāo)。智能音箱只是開始，那些人與機(jī)器的交互，將通過AI實(shí)現(xiàn)“隨心所欲”不被時(shí)間、設(shè)備、場所所桎梏。

在這之前，至少要先擺脫屏幕。IDC預(yù)計(jì)到2023年，支持AI的人機(jī)交互接口將取代目前50％的基于屏幕的B2B和B2C的應(yīng)用程序。在融合語音、圖像、視頻以及語義理解能力的AI能力不斷進(jìn)化時(shí)，有理由相信，未來人與機(jī)器的交互將“心有靈犀”，而不是只靠冰冷的電容屏。

AI已經(jīng)很聰明了？對(duì)，但它還能比你想象的聰明更多

除了產(chǎn)業(yè)與生活的便捷化，AI自己在也變得更“聰明”，甚至比我們想象的AI要聰明得多。

1、全能型選手馬上要成型了

李開復(fù)曾經(jīng)對(duì)AI落地場景有過直白的觀點(diǎn)——金融行業(yè)會(huì)是最好、最先落地AI的場景。時(shí)至今日，F(xiàn)intech領(lǐng)域的AI應(yīng)用的確大放異彩，金融風(fēng)控成為AI落地的典型產(chǎn)品。同時(shí)，在政府行業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，AI近年來的實(shí)踐也突飛猛進(jìn)，城市治理、政務(wù)ATM背后都有AI的身影，連我們平時(shí)點(diǎn)個(gè)外賣，小哥如何配送背后都存在著AI路徑優(yōu)化。

不止于此，按照IDC與百度的預(yù)測，除了上述三個(gè)行業(yè)的全面擴(kuò)展，新零售、新制造、醫(yī)療領(lǐng)域也將成為AI市場的新增長點(diǎn)。這六大行業(yè)未來應(yīng)用AI的3年復(fù)合增長率將超過30％。

例如，廣州婦女兒童醫(yī)療中心已于2年前開始全面探索AI的應(yīng)用，包括在電子病歷系統(tǒng)中應(yīng)用語音識(shí)別幫助撰寫，利用圖像識(shí)別、深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行智能閱片輔助診斷，此外，還有病種分析、影像報(bào)告文書撰寫、智能導(dǎo)診、臨床輔助診斷等多個(gè)AI應(yīng)用場景落地。

而這些，還只是AI的典型應(yīng)用，在更多領(lǐng)域AI也在崛起。．

2、不只是知其然，還要知其所以然

過去及當(dāng)前某些AI技術(shù)，還處在只能聽清、看清的“知其然”狀態(tài)，而信息到底想表達(dá)什么，AI其實(shí)是不懂的。就好像用AI語音聽寫一段話，它能準(zhǔn)確地翻譯出來而不用用戶打字，但這句話究竟是什么用意AI并不知道，或者說，需要換用另一個(gè)AI算法來實(shí)現(xiàn)。

這顯然是不夠的。在IDC與百度發(fā)布的報(bào)告中，多模態(tài)計(jì)算會(huì)成為下一步的技術(shù)趨勢。

按百度高級(jí)副總裁王海峰的說法，機(jī)器智能不僅僅能夠“看清聽清”，還要能夠“看懂聽懂”。由此，融合視覺、語音、語義及情感的多模態(tài)計(jì)算成為必然，其結(jié)果，是AI更能深入理解信息背后的含義，進(jìn)而更好地支撐各種應(yīng)用。

例如，服務(wù)快消品行業(yè)的惠合科技接入百度EasyDL進(jìn)行陳列審核，旗下e店佳應(yīng)用上傳陳列視頻，EasyDL以定制化的物體檢測能力來識(shí)別商品是什么，同時(shí)還能推演出圖片中該類型商品的陳列究竟是否符合要求。目前，該圖像識(shí)別已經(jīng)應(yīng)用至40000家零售門店，這背后，就是多模態(tài)計(jì)算的價(jià)值呈現(xiàn)。

3、不管什么類型數(shù)據(jù)，只要有需求AI隨時(shí)“效命”

數(shù)據(jù)是AI算法模型的原料，一個(gè)算法對(duì)應(yīng)一種結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，要是數(shù)據(jù)不匹配算法便不能很好運(yùn)行甚至出錯(cuò)。

然而，很多企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，物理世界到虛擬數(shù)字多數(shù)時(shí)候并不能成為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，它們類型多樣、形式復(fù)雜。例如，制造業(yè)機(jī)械維保往往有零件或組件名稱、序列號(hào)、制造商信息、維護(hù)間隔、維護(hù)日期、分包商信息、手冊和文檔的鏈接、聯(lián)系人、保修和服務(wù)合同信息等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，十分“豐富”。

這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)帶來龐大的AI計(jì)算需求，在它們應(yīng)用到AI算法之前，需要有多模型數(shù)據(jù)庫的支撐，什么都能往里邊塞，AI通過這樣的數(shù)據(jù)庫什么都能“算”。由此，在迫切需求的支撐下，所謂多模型數(shù)據(jù)庫開始走向市場，IDC預(yù)計(jì)到2023年，多模型數(shù)據(jù)庫的支出將達(dá)到NoSQL數(shù)據(jù)庫（一種當(dāng)前興起的主流數(shù)據(jù)庫形態(tài)）支出的30％。

產(chǎn)業(yè)化、生態(tài)化，AI的玩法還要多幾分“意外”

從AI產(chǎn)業(yè)化、生態(tài)化的商業(yè)玩法上看，AI的趨勢也有些令人“意外”，過去某些玩法出現(xiàn)“反轉(zhuǎn)”。

1、人人AI不再是憧憬了

IDC預(yù)計(jì)，傳統(tǒng)行業(yè)中的大中型企業(yè)到2020年行業(yè)前15％的企業(yè)都將采用機(jī)器學(xué)習(xí)。這意味著，AI不再是高高在上的時(shí)髦技術(shù)，幾年內(nèi)就就將“飛入尋常百姓家”，而越是傳統(tǒng)行業(yè)就越發(fā)積極，價(jià)值體現(xiàn)也更為明顯。

空調(diào)制造巨頭美的，用圖像識(shí)別技術(shù)通過監(jiān)測空調(diào)外觀來保證空調(diào)出廠質(zhì)量；專業(yè)服務(wù)制造業(yè)“檢測”的領(lǐng)邦智能，基于百度PaddlePaddle框架訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，能夠高效準(zhǔn)確地識(shí)別出問題零件及其種類，精度與人工檢測持平，成本節(jié)約15％以上；代工巨頭富士康更不用說，每年將收入的2％－5％用于AI的研究。目前，在模具生產(chǎn)中，富士康建立了基于深度學(xué)習(xí)的模型算法，實(shí)現(xiàn)刀具更換提前預(yù)警、自動(dòng)補(bǔ)償，人力成本投入進(jìn)一步減少。

目前中國正面臨著人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化以及傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能化的最佳機(jī)遇，能否抓住新機(jī)遇幫助企業(yè)建立核心競爭優(yōu)勢取決于企業(yè)如何行動(dòng)。白皮書指出，百度大腦3．0技術(shù)能力已進(jìn)入“多模態(tài)深度語義理解”階段，已經(jīng)開放能力超140項(xiàng)，每日調(diào)用次數(shù)超過4000億次。除了開放AI技術(shù)能力之外，在生態(tài)方面，百度大腦推出了燎原計(jì)劃，對(duì)合作伙伴提供商業(yè)落地所需的市場與運(yùn)營資源，全力支持生態(tài)共贏 。在智能硬件和設(shè)備領(lǐng)域，百度大腦與芯片、嵌入式開發(fā)板、傳感器模組，以及閘機(jī)、門禁、機(jī)器人等廠商廣泛建立合作，幫助客戶獲得軟硬件適配更加整合的方案。百度大腦還創(chuàng)新性地推出了AI市場，為合作伙伴提供品牌營銷、產(chǎn)品評(píng)測、產(chǎn)品推薦等全套服務(wù)，旨在為合作伙伴帶來更多優(yōu)質(zhì)的訂單。同時(shí)，百度大腦的行業(yè)創(chuàng)新合伙人計(jì)劃在每個(gè)細(xì)分領(lǐng)域最多選擇3家企業(yè)，與百度大腦聯(lián)合設(shè)計(jì)、開發(fā)，共同打造行業(yè)解決方案，推動(dòng)產(chǎn)品落地。

2、AI不再“深居云端”，邊緣也需要“AI一下”

由于百度云等云計(jì)算玩家的引領(lǐng)，過去云計(jì)算應(yīng)用都偏向于云端部署。不過，隨著物聯(lián)網(wǎng)的深度發(fā)展，靠近數(shù)據(jù)源的端側(cè)設(shè)備的AI部署將盛行起來。

用大白話說，過去是數(shù)據(jù)統(tǒng)一匯總到云端統(tǒng)一運(yùn)算，現(xiàn)在，那些終端設(shè)備（例如終端攝像頭、溫度傳感器等）將進(jìn)行必要的計(jì)算（物品識(shí)別、人臉識(shí)別等），云端只負(fù)責(zé)統(tǒng)籌式的數(shù)據(jù)運(yùn)算。

例如，百度云的“天工”就是針對(duì)智能物聯(lián)網(wǎng)的云平臺(tái)產(chǎn)品，其主要特點(diǎn)之一是可以實(shí)現(xiàn)“智能邊緣”——端計(jì)算、云管理、端云融合，在工業(yè)、物流、車聯(lián)網(wǎng)、家居、城市等物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域都能夠被應(yīng)用。騰訊云、阿里云等也有類似的產(chǎn)品，IDC預(yù)計(jì)至2022年，25％的物聯(lián)網(wǎng)端設(shè)備都將運(yùn)行AI算法模型。

3、軟硬件的協(xié)作，這回不只有硬件說了算

過去，AI的計(jì)算是建立在已有的硬件基礎(chǔ)上，例如intel已經(jīng)成型CPU，或者Nvidia本來用于畫圖或游戲的GPU。有什么硬件就用什么硬件，硬件決定軟件計(jì)算能力。

不過，這個(gè)狀況正在被改變，軟硬件的關(guān)系以后將逐步走向協(xié)同，軟件定義計(jì)算已成為芯片廠商的重要戰(zhàn)略之一，軟件及應(yīng)用驅(qū)動(dòng)AI專用芯片的階段也將到來。

7月，百度發(fā)布“昆侖”AI芯片，每秒運(yùn)算260萬億次，這遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過Nvidia的GPU進(jìn)行AI運(yùn)算的效能。顯然，“昆侖”的基礎(chǔ)架構(gòu)建立在機(jī)器學(xué)習(xí)、AI應(yīng)用趨勢的基礎(chǔ)之上。此外，華為在手機(jī)芯片中植入的NPU模塊，以及剛剛發(fā)布不久的Ascend 310獨(dú)立AI芯片，都遵循同樣的玩法。

4、所謂生態(tài)參與者越來越多，想做“平臺(tái)”挑戰(zhàn)越來越明顯

開放一直是AI大佬級(jí)企業(yè)做生態(tài)的標(biāo)配，BAT皆是如此，只是開放的程度和姿態(tài)不一樣，有些啥都開放強(qiáng)調(diào)共贏，有些強(qiáng)調(diào)控制，有些只管投資收益。

做AI平臺(tái)生態(tài)過去就是籠絡(luò)一大批需要AI技術(shù)加持的企業(yè)，建立合作關(guān)系、輸出AI能力，誰能獲得的合作伙伴越多、類型越豐富，誰的生態(tài)就最“扎眼”。

然而，正如上文所說，AI技術(shù)正在向端側(cè)智能滲透，且軟硬件需要高度適配，于是平臺(tái)在整合生態(tài)的過程中，不僅僅需求合作伙伴的數(shù)量和種類，在產(chǎn)業(yè)鏈方面的要求更為嚴(yán)苛。以物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域?yàn)槔?，平臺(tái)的AI生態(tài)不僅僅只有需求方（例如制造企業(yè)），還需要與傳感器、攝像頭、模組這些上游企業(yè)就AI的應(yīng)用達(dá)成一致，一些時(shí)候芯片也需要改造或重建。

產(chǎn)業(yè)鏈上的細(xì)分產(chǎn)業(yè)的整合愈加重要，未來的AI生態(tài)平臺(tái)將是網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)的，百度等AI大佬要穩(wěn)坐釣魚臺(tái)，挑戰(zhàn)會(huì)更大，而一旦這樣的生態(tài)建立起來，護(hù)城河也將更寬更深。