人工智能崛起的风口在哪?

发布者:灵感发电站最新更新时间:2017-03-02 关键字:人工智能  智能家居  安防 手机看文章 扫描二维码
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科技创新在哪里兴起,发展动力就在哪里迸发,发展制高点和经济竞争力就转向哪里。当前,以人工智能为代表的新一轮科技革命和产业变革孕育兴起,各个行业相寻找突破口,抢占未来发展先机。那么,在人工智能行业中,都有哪些“风口”?

  人工智能崛起中国发展迅猛引领全球

  自上世纪50年图灵的一篇论文《机器人会思考吗?》开启人工智能的大门,人工智能的研究便一时成为科学、资本的热点,但先后经历几次大起大落。然而去年一场人机大战,再次掀起了一场全球人工智能热潮,至此AI吸引了无数企业参与,无需质疑,人工智能是当前科技界最热门的事件,也被视为新的科技革命,在这一波浪潮中,中美众多企业备受关注,谷歌、微软、Facebook和百度更是被《财富》杂志被评为全球四大AI巨头,中国企业在人工智能迅速崛起,来自美国多份报告称中国企业的异军突起,引领全球。

  高盛推出了一份近百页的人工智能生态的重磅报告,其中大篇幅地介绍中国企业在人工智能领域的突飞猛进,该份报告并指出,人工智能这一前沿领域,美国和中国不仅依然是重要参与者;《纽约时报》更是刊发“中美”两国人工智能技术发展长文,称在这一个没有硝烟的“AI竞赛”中,美国已经不再具备战略性垄断优势,与其旗鼓相当的中国发展迅猛。

  由于AI被视为下一个科技革命,过去一年掀起来了一股前所未有的热潮,不仅来自科技巨头,也涌现了众多在该领域的创新创业企业,以及国家政策支持下,将有助于开发出全新的人机交互模式,可以说让人工智能以前所未有的方式入侵着我们的世界。在未来人工智能会在所有的领域彻底改变人类,甚至可以说:谁能在人工智能领域取得突破,意味着谁就赢得未来,也预示着人工智能迎来最好时代,逐渐从科幻、科研进入人们生活当中。

  人工智能风口在哪?

  人工智能浪潮席卷了全球,身处风口下的人工智能商业落地也备受质疑,在国内,尽管百度在人工智能领域走在国内最前端,近三年来,在AI技术沉淀也走在全球行业前列,已达到国际水平,但由于AI技术变现缓慢,包括无人驾驶汽车等前沿项目,其商业之路还很遥远,新技术并未能创造巨大收益,仅仅利用技术改善现有服务,包括改善搜索广告和翻译等其他互联网服务。

  在人工智能商业应用模式上,行业依然在积极探索过程中,国内第四范式团队也在致力于“从需求出发”、“以业务增值为导向”,建立新的发展模式并实现基于人工智能的行业应用,作为人工智能领域学术界的领军人物、第四范式首席科学家的杨强教授,在专注学术研究的同时,也关注如何让AI技术落地,并预判了人工智能即将爆发的技术风口与商业风口。另外,百度为了探索人工智能商业应用,请来了在全球科技界享有盛誉的杰出管理人才陆奇博士加盟,成为百度二号人物,并承担面向AI转型的重任,也在积极投过软硬结合来推动AI商业落地。

  (一)智能家居

  陆奇博士自从今年结棒致力于带领百度朝AI转型重担后,在任职一个月以来,前后收购了收购了渡鸦科技,以此为基础首次成立了智能家居硬件事业部,并成立了度秘事业部,以加速百度人工智能战略布局及人工智能产品化和市场化进程,而核心在智能家居领域探索出一条商业道路,也将会借鉴亚马逊Echo和GoogleHome模式。

  收购后的渡鸦科技创始人出任百度智能家居硬件总经理,将与度秘事业部紧密合作,这是围绕人工智能商业探索迈出了积极一步,毕竟无人驾驶还很遥远,如今智能家居成为各科技巨头争夺的焦点,也是物联网时代下最具规模的市场,百度将会加速在智能家居领域布局,以科技的力量驱动改变生活,甚至会推出类似Echo智能音箱产品,围绕智能音箱打造智能家庭,并与第三方厂商合作,争取家庭自动智能化主导权。

  尽管亚马逊和谷歌等巨头在凭借音响抢夺智能家居入口,尤其亚马逊智能音箱Echo在美国地区备受追捧,正是基于Echo的成功,于是众多推出众多嵌入人工智能技术的智能音箱以此来抢夺智能家居入口。然而这个模式依然在探索过程中,毕竟以一款音箱来承载这一庞大生态有待市场检验,不过笔者更倾向于依托一个平台为中心,嵌入AI等诸多新技术,并聚拢上下游优势资源,共同来打造一个庞大生态体系,以此实现家庭自动化,也许模仿亚马逊Echo的模式,注定是一条不归路。

  (二)智能语音助手

  随着近年来AI技术飞速发展,作为以人工智能为核心的智能语音将是人机交互的核心手段,且语音交互迅速普及后,势必推动物联网的革命,也将会有越来越多的智能设备嵌入智能语音技术,透过语音技术、图像识别等进行人机交互,不仅让机器读懂你,也可以读懂我们的世界,之后更加精准地为人类提供服务。

  如今科技巨头都拥有自己的智能语音助手,苹果Siri、亚马逊Alexa、微软Cortana和谷歌Assistant,三星去年也买下了Siri的联合创始人创立的VivLabs,欲通过通过收购来参与语音助手市场,尤其亚马逊Alexa在今年出尽风头,在2017CES展会上兼容语音助理Alexa产品更是无处不在,更让智能语音Alexa迅速爆红,以语音控制为入口轰动业界。


在国内,BAT则全面布局人工智能领域,将智能语音作为重要切口,搜狗希望借助自身在智能语音优势,希望成为更多智能终端的入口,以此争夺万物互联时代下超级语音入口,有消息称华为也在开发语音助手。


  作为国内智能语音翘楚的科大讯飞,在智能语音和人工智能领域深耕多年,得益于人工智能浪潮的到来,科大讯飞凭借在人工智能和语音识别迅速被人知晓,语音作为人工智能领域布局的重要切入点,据相关数据显示,科大讯飞已占有中文语音技术市场70%以上市场份额,拥有20万开发者,以及为8.9亿终端用户提供语音及人工智能交互服务,科大讯飞也在围绕以语音为入口打造生态链。

  人工智能语音企业在众多领域打开了应用市场,在深耕垂直专业领域不断拓展着布局领域和市场的思必驰,则是专注在智能硬件领域的TOB人工智能语音企业,在车载、家居、机器人领域拥有十分专业的自然语言交互技术与数据资源,也成为了阿里、腾讯、小米、联想等大型企业建立了深度合作关系。

  随着基于人工智能的服务逐步改善,一种与真人沟通的方式聊天机器人也在行业内快速应用而生。比如国内的人工智能公司——图灵机器人——在该领域也有着突出的表现,其平台的特色可以追踪统计用户最关注的问题,如用户热问话题、关心内容等,使用者可根据这些问题制定相应策略,有效辅助提升销售转化;对于企业知识库,图灵机器人平台会进行优化升级,对业务知识进行自定义分类,知识收集与数理更加方便,知识类型支持网页链接,可将用户引导至指定页面,目前已有36万以上的开发者,企业和用户提供服务。

  (三)机器人

  机器人产业主要市场围绕工业机器人,且呈现出高速增长态势,其中富士康作为当前最大规模的制造商,当前在中国各大生产基地已经部署了4万台机器人,简单和重复的工作被机器人替代不可能避免,然而随着应用范围持续扩大,与人工智能密切相结合的服务机器人也逐渐从科幻、科研进入人们生活当中。

  服务机器人更贴近大众的实际生活,无论是家用的陪伴型机器人还是商用的迎宾机器人等,都引起了行业的关注。目前国内机器人市场相对来看略显混杂,优秀的标杆性产品比较受到关注,例如优必选的小优、浙江大华的小乐、360的小巴迪等,均称为家用机器人中的标杆产品,努力塑造行业的典范。

  就机器人而言,人机交互手段成为关注的重点,目前,智能语音已然成为机器人领域人机交互的标配手段,未来,人机交互必然朝着多模态交互的方向发展。例如,浙江大华的小乐机器人,内置思必驰环形麦克风阵列语音技术,能够实现360°全角度拾音并进行声源定位,同时,结合浙江大华的人脸识别技术,实时抓取人脸位置,实现机器人随人的位置移动而准确转动,面对面交互。

  (四)商业服务

  杨强教授在第四范式公司内部的一场《人工智能的下一个三年》分享中,谈及人工智能的技术发展的同时也对商业风口作出分析,高质量的大数据、清晰的问题定义和领域边界、懂人工智能且擅长应用和算法的跨界人才、足够的计算资源、持续的外部反馈是AI成功的5大必要条件,才有可能在未来出现人工智能的爆发。

  笔者根据“第四范式”推送精选出AI的商业风口中部分内容,也得到了杨强的授权,主要从智能客服、新闻领域、智能投顾等领域,对人工智能商业风口作出预判,也是基于第四范式实际引用总结而来。

  (五)智能客服

  人机交互的智能客服,产生了很多外界公开的数据以及内部的数据、知识库等,都可以用来制造机器人。尤其是可以用客服过去的数据来做训练,这个数据量现在在垂直领域是逐渐在增加的。现在的对话系统也已经逐渐成为深度学习和强化学习的焦点。

  (六)新闻领域

  另外一个比较看好的领域是新闻领域,新闻的分发和自动写作。有很多编辑、解说、自动校对、作家等,其实是数据量足够多的,有这么多的文本,而且外界反馈也越来越多了。给一篇文章,可以用机器学习来做自动摘要。这样一个工作的外部反馈来自哪里呢?实际上我们写的那些paper就是一个外部反馈,因为每篇paper都有摘要,如果一篇paper被收了,就说明摘要写的还不错,所以外部反馈还是可以实现的。

  这里分享一个有趣的实验,是香港科大同学做的“自动写小说”项目。主要有两个步骤,一步是让它读很多书,一步是这样训练出一个模型,这个模型再让它变成一个生成式的模型,这样就能用来写小说了。举个例子,我们提供《射雕英雄传》和《笑傲江湖》,把这两个结合起来,就可以写一部新的小说了。

  (七)FINTECH智能投顾

  最后来说一说金融,其实金融是一个非常好的领域,第四范式在金融领域也积累了很多成功案例。金融领域里的任务都是非常清楚的,而且每个任务的数据都有痕迹、有数据足迹,数据的维度也是多维度的数据,有外界的、也有内界的,非结构数据比较多,例如文本和报告。数据也是形成了孤岛,链条也非常长,并且链条里面都有衔接。

  在金融领域现在美国比较时髦的一个概念叫投研、投顾和投资。投研是说研究整个市场的基本面,就好像我们研究舆情分析一样,但舆情只是其中的一部分;投顾是说在美国的银行给很多客户做理财分析,然后做理财的配置,这些工作可以由机器人来做;投资是说机器人自己就是一个客户,它可以去投资。

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