未来10年最具破坏性技术是啥？有人说是人工智能

　　导语：“新架构的芯片才可以更快地进行人工智能的复杂训练。但是数据从哪里来?阿里巴巴、谷歌这些公司，都是数据的大玩家。”下面就随网络通信小编一起来了解一下相关内容吧。

　　每年Gartner发布的技术成熟度曲线(TheHypeCycle)都备受市场关注，也成为企业做出重大投资决策的风向标。技术成熟度曲线又称技术循环曲线、光环曲线、炒作周期，指的是企业用来评估新科技的可见度，利用时间轴与市面上的可见度(媒体曝光度)决定是否采用新科技的一种工具。

　　未来10年最具破坏性技术

　　2017年，Gartner发布的新兴技术曲线推出三方面趋势：无处不在的人工智能(AI);透明化身临其境的体验;数字化平台。在这三大趋势下，Gartner指出，四个技术领域值得决策者优先关注：商业生态扩展类技术，例如区块链;融合类技术，例如脑机接口;商业自动化技术，例如承载货物与服务的商业无人机;安全类技术，例如软件定义安全将带来更加安全的数字化世界。

　　2017年新兴技术成熟度曲线最亮眼的就是人工智能类的技术。Gartner指出，未来10年人工智能将成为最具破坏性级别的技术，主要是因为卓越的计算能力、漫无边际的数据集、深度神经网络领域的超乎寻常的进步。插上人工智能AI的“翅膀”，人们基于数据可以解决超乎想象的问题。

　　在人工智能类的领域里，Gartner关注到智能机器人正处于快速长成期的顶峰，并称在未来几年中，围绕智能机器人的宣传和期望将继续增长。Gartner指出，过去几年中，亚马逊机器人公司计划配置10000个机器人来完成客户的订单;谷歌收购多个机器人技术公司;RethinkRobotics推出巴克斯特和Sawyer，可与人类员工一起工作;2016年，希尔顿、威斯汀等酒店房间也开始使用服务机器人。Gartner认为，这些都是智能机器人将会大放异彩的趋势。

　　机器学习(Machinelearning)也处于快速长成期的高峰期。Gartner提出，机器学习会在自动化领域、药物研究、客户关系管理、供应链优化、预见性维护、操作效能、反欺诈、自动驾驶、资源优化等领域展现大量的商业和社会场景。

　　同样在全球进入快速长成期的还有虚拟助理技术，在美国科技巨头谷歌、亚马逊、苹果、微软、Facebook等推动下，虚拟助理技术已经成为人工智能最先能够接近为普通人所用的应用。

　　Gartner报告提出，成千上万的供应商都在探索深度学习领域的应用，如计算机视觉、会话系统和生物信息学领域的应用。研究人员正在不断地发布惊人的新的关于这一主题的论文。硬件制造商正在加紧交付新的、深层的神经网络训练的高性能算法(深度神经网络算法，DNNs)。未来在科学数据平台上，深度学习的功能将变得更容易获得，估计到2018年，80%的数据科学家的标配是深度学习。

　　微软改口“AI优先”

　　Gartner研究副总裁盛陵海对第一财经记者表示：“企业会根据这些技术的成熟度以及处于什么位置，来决定是否要投资这些新技术。”

　　具体而言，企业大致分为A、B、C三类，A类公司比如英特尔这样的大企业，在任何一种新技术刚刚出现苗头时(科技诞生的触发期)就会介入，从而将影响整个技术曲线的走势。B类公司是快速跟随者。比如华为、联想等，它们会先采取观望的态度，在炒作峰值期立即跟进投资。C类公司是那些普通的公司，它们因为不愿承担过大的风险，所以会选择在技术成熟普及之后再投资。

　　全球第一梯队的科技公司已经开始集体布局人工智能，其中就包括苹果、亚马逊、谷歌、Facebook。最后一个加入这场战役的是微软。在微软最新发布的年度财报中，把人工智能列为公司的首要任务之一。这对于微软而言是全新的，过去微软的主营业务是移动和云业务。

　　在微软的年度财报中，首次提及6项涉及人工智能的内容，去年的财报中一项都未提及。微软称：“我们的战略愿景是通过为智能云建立一流的平台和生产服务来竞争和发展，并为AI注入智慧。”去年微软“移动和云服务优先”的表述已经被取代。

　　虽然云服务仍然是微软当下最重要的营收来源，但很显然，纳德拉(SatyaNadella)一直聚焦于人工智能。

　　微软已经收购了包括Maluuba和Swiftkey等人工智能创业公司，并建立了一个正式的人工智能研究小组，该小组未来将专注于AI开发和其他前瞻性研究和开发工作，涵盖基础设施、服务、应用和搜索。

　　上个月，微软宣布将打造人工智能芯片并用于全新的HololensAR设备。微软下一步的计划是在明年使得其云端用户能够加速完成实际的人工智能的任务，包括图像识别、巨量数据的处理，以及运用机器学习算法来预测顾客的购买模式等。

　　微软研究院杰出工程师DougBurger表示：“我们是在严肃地推进人工智能。我们的目标是做人工智能云领域的第一名。”

　　IBM的沃森失败了吗?

　　针对微软进军人工智能大战，盛陵海对第一财经记者表示：“微软推动的这种硬件如果能够成为业界的标准，那么它后续的软件算法和人工智能云服务就能更加稳当，而且微软可以将硬件平台作为未来人工智能等软件云服务的切入口，通过这个平台推动他们的各种新技术和新服务。”

　　微软是否能够“后发制人”现在还很难说，但先入局的也未必能最先抵达终点。作为AI最早玩家之一的IBM正在全力押宝人工智能沃森(Watson)，期待依靠沃森在医疗等领域帮助IBM实现更多领域的商业化。

　　去年1月，IBMCEO罗睿兰在CES消费电子展上宣布，IBM将成为一家认知解决方案云平台公司，在这个转型目标中，沃森是核心主角。不过IBM的转型之路似乎遭遇瓶颈，公司最近公布财报显示，营收连续21个季度下滑。

　　华尔街投行Jefferies分析师JamesKisner在IBM财报公布后表示：“尽管Watson平台是当前最完善的平台之一，但在人工智能领域，IBM已经输给了其他对手。”

　　IBM从事人工智能的研发具有先发优势，而且从投入来看，近几年IBM以沃森为主线的投资项目并不在少数。

　　这些投资包括可以查看5000万份美国患者病例的分析公司Explorys、为医生提供数据方面分析的Phytel、医疗数据公司Truven、医疗影像与临床系统提供商MergeHealthcare等。据不完全统计，收购这些公司花费了IBM超过40亿美元，这相当于IBM去年单季度净利润的两倍。

　　沃森的商业化尝试碰壁也让市场对人工智能领域出现了更多的反思。同时也说明了并非对一种新兴技术的介入越早，就一定能占据优势。咨询机构Forrester表示：“现阶段IBM所遇到的最大挑战是，如何更好地发挥在基础架构、数据集成和专业服务领域与AI之间的协同能力。”事实上作为一家全球领先的超大型企业，IBM从传统业务向数字业务的转型本身非常具有挑战性。

　　IBM在第二季度的财报中也特别提到了沃森，IBM表示：“沃森正在全球继续扩张，认知智能拥有全球性的机会，而非仅仅在纽约、波士顿或硅谷这些中心城市，因此沃森的机会不能只局限在这些地方。”

　　巧合的是上个月，中国也发布了《新一代人工智能发展规划》，对此，IBM杰出工程师、大中华区硬件系统部首席技术官李永辉对第一财经记者表示：“很多偏向于人工智能研究的企业都将受益，包括为人工智能提供基础设施建设的公司，比如GPU、FPGA、物联网领域企业，同时包括云计算服务的企业，以及为产品和服务提供人工智能解决方案的传统企业，当然一些初创公司也会受益。而在这个过程中，中国政府也会因为行业整体水平的提升而获益。”

　　盛陵海对第一财经记者表示：“人工智能还在路上，IBM以前卖的是流程、服务和咨询，企业客户之间存在很大共性，但是进入人工智能时代后，完全就是另一种环境了。我们认为人工智能是小公司的机会，而提供AI云服务的企业则会得到很多需求。因为小公司不会去建自己的高性能AI计算机。所以谷歌也好，IBM也好，都在开发新的芯片。”

　　盛陵海介绍称，谷歌的TPU芯片主要用于机器学习加速服务，服务于人工智能企业，IBM也在开发神经网络计算芯片。他说道：“新架构的芯片才可以更快地进行人工智能的复杂训练。但是数据从哪里来?阿里巴巴、谷歌这些公司，都是数据的大玩家。”

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