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【聚焦】人工智能市场逼近2700亿元 三大难题待突破

  从产业投资回报率分析,机器视觉值得投资,图像识别的技术成熟度低于自然语言处理,为新兴企业从软件技术为突破带来机遇,在软件图像识别领域,face++和格灵深瞳两家公司,短时间脱颖而出,不少公司希望通过招募机器视觉公司的专家而进入此领域。目前在中国技术成熟度高而且竞争最为激烈的ai是自然语言处理,科大讯飞是其中的代表者,目前占据了中国语音识别领域70%以上的市场。同时bat也依托技术优势对语音市场虎视眈眈。

  从技术成熟度分析,深度学习值得投资。alphago的成功最核心的价值就归功于深度学习,目前深度学习正处于爆发的临界点,各大公司纷纷跑马圈地,距离未来预期全面部署有7年的时间窗口期。在国内,互联网厂商纷纷推出深度学习云平台,比如百度大脑、阿里dtpai,硬件厂商则推出了深度学习一体机,比如中科曙光联合英伟达推出的xsystem,一场本地化和云端化的争夺正在上演。

  从应用和技术自主度分析,服务机器人和智能无人设备值得投资。目前中国尚处于工业机器人的普及阶段,具备人机交互、环境感知的智能工业机器人普及尚需时日。对于智能机器人,目前中国市场75%以上的份额被国外“四小龙”分食。对于服务机器人和智能无人设备领域,中国在软件集成方面已经具备国际领先水平,通过攻克相对较低的硬件研发门槛,将能够实现快速普及。从行业应用的维度看,国内的ai应用主要基于语音识别和服务机器人,集中于金融、电信、教育和消费电子领域。

  三大难点面临突破

  赛迪顾问电子信息产业研究中心高级咨询师向阳认为,尽管目前全球人工智能的发展呈现出蓬勃发展的势头,但依然有许多关键领域关键节点的问题需要重点突破。

  其一是数据流通和协同感知有待提升。基础设施层的数据支撑环节,依然存在数据流通法律缺失,高价值数据难以得到有效利用的问题;在感知环节,仿人体五感的各类传感器都有成熟产品,但缺乏高度集成、统一感知协调的中控系统,对于各个传感器获得多源数据无法进行一体化的采集、加工和分析。未来的突破点将发生在软件集成环节和类脑芯片环节。

  其二是强人工智能尚未实现关键技术突破。在技术研发层,目前取得进展的进度依旧属于初级阶段,对于高层次的人工意识、情绪感知环节还没有明显的突破。人脑智能的产生原理尚未研究清楚,“脑科学”研究还处于摸索阶段。未来的突破点将发生在脑科学研究领域。

  其三是智能硬件平台应用性和自主化存在差距。应用层的智能硬件平台,服务机器人的智能水平、感知系统和对不同环境的适应能力受制于人工智能初级发展水平,短期内难以接近人的推理学习和分析能力,难以接近人的判断力,不具备与人类同级别的视觉、听觉、嗅觉和触觉等感知力,难以可靠而经济地步行或者跑步,难以具备人手级别的执行力。在自主化方面,以机器人为例,目前中国在核心机器本体、减速器、伺服机等领域的自主化程度落后,未来在发展能力化工业机器人时,不仅需要在软件系统层面实现快速突破,还要解决硬件制造环节的缺失。未来的突破点将是在智能无人设备方面。

  与会专家认为,未来在人工智能领域的竞争将会进一步加剧。从技术的维度看,开源化的浪潮将会席卷人工智能领域,而人才的争夺战将会进一步加剧,国际巨头围绕人工智能的并购将会提速。 

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