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人工智能产业深度研究报告(二)

导读: 前面提到了现代计算机的冯·诺依曼体系结构阻碍了大规模并行计算的实现,导致人工智能发展受限。而今天人工智能发展面临突破,除了上文说的云计算、大数据、深度学习三个原因之外,另外一个方向的努力也是不容忽视的,那就是彻底改变了冯·诺依曼体系结构的“人脑”芯片。

  4.人工智能生态格局展望:巨头与新贵共舞

  4.1 人工智能将催生新一轮IT商业模式创新

  自从PC互联网时代以来,到移动互联网,再到智能硬件时代,技术发展和商业模式创新一直处于相辅相成的状态中,一旦技术进步的红利被商业模式创新挖掘殆尽后,面临泡沫破裂的风险,直到下一轮技术革命浪潮再来,商业模式创新才会春风吹又生。

  我们认为,移动互联网时代,万物互联催生出了海量的数据,触摸屏的交互方式已经满足不了用户多元化的输入方式,商业模式创新已经遭遇了技术无法支撑的瓶颈,如果人工智能技术突破,无疑将催生出新的商业模式,带来巨大的市场想象空间。

  现阶段移动互联网的商业模式创新已经将web2.0时代的技术红利消耗殆尽,未来新的商业模式的开发需要技术进步的支撑,人工智能是重要的技术突破点。

  4.2 AI产业格局成形的路径:“底层—中层—顶层”的生态圈逐步清晰

  人工智能发展的拐点已经到来,但需要指出的是,由于技术的复杂性,发展不会一蹴而就,必然经历一个由点到面,由专用领域(domain)到通用领域(generalpurpose)的历程,通用领域的人工智能实现还比较遥远。

  我们以计算机视觉的应用为例,正常的成年人可以很容易地识别照片或视频里的多种场景和人、物,但对于计算机来说还难以做到。原因是识别是一个特征抽取的过程,而特征抽取是建立在识别模型的基础之上的,要做到通用识别,则必须对世间万物都建立一一对应的模型,工作量极大。而即使是同一事物,由于光线、角度、距离的原因,在不同的场景里也会呈现出很大的差异,这进一步增加了建立识别模型的难度。短期内计算机的运算能力(即使是超级运算平台)还难以望人脑视觉中枢的项背,因此无法达成这一愿景。

  在未来5-10年之内,专用领域的定向智能化将是AI主要的应用发展方向。在更远的将来,如果人脑芯片等硬件架构能有所突破,运算能力有极大提高,则专用智能将逐步进化成为跨场景跨下游应用的通用智能。而AI的生态格局,无论是专用还是通用领域,我们认为都将围绕“底层-中层-顶层”的技术和产品架构逐渐成形。

   相关阅读:人工智能产业深度研究报告(一)

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