AI将催生IoT大爆炸?科学家预言的2018靠谱吗?

发布者:CyborgDreamer最新更新时间:2018-02-23 来源: 电子产品世界关键字:AI  IoT 手机看文章 扫描二维码
随时随地手机看文章

  年末年初,预测明年的风口近乎是所有科技媒体都会做的一件事。下面就随网络通信小编一起来了解一下相关内容吧。

  玩得更高级一点的,会邀请各路大神来一起加入预测大军。而审视一下他们的预测思路,分析这些预测中的关键点和未知因素,其实也是蛮有脑洞的一件事。

  比如说,我最近看到了一篇文章,是阿里巴巴旗下12位不同领域的科学家,对AI等前沿技术将在2018年如何影响世界做出了自己的预测。稍加总结之后我发现,这些科学家对于今年的科技趋势,竟然保持了非常高度的一致性,甚至有些判断可谓惊人。

  这件事或许值得说道说道….

  总体而言,这12位科学家认为接下来这一年,量子计算、无人驾驶、区块链都会各自发展。而AI技术将在这一年进行多个领域的转型和持续渗透。最重要的一点,是他们普遍认为随着AI技术成熟加速,IoT领域将迎来真正大火大热的一年。

  事实真的就会如此吗?

  显然,科学家对技术的全面认知,是普通科技爱好者难以比拟的。但技术与商业间的跨越度,却可能是科学家身份的信息盲点。本文将会尝试总结和分析科学家眼中的2018科技圈大事件。另一方面,也会分析哪些因素可能给科学家们的预言带来阻碍和反制。希望能够帮助读者建立相对合理准确的技术趋势认知。

  既然是个预言类文章,那么有兴趣的朋友不妨截个图,放到一年后看看。假如事实真的如本文所说,一些新的风口正在酝酿爆发——那么不要谢我,荣耀属于科学家们!

  AI面临三个拐角:人工智能转型会成为IoT导火索?

  这12位科学家,大部分致力于AI以及相关领域的研究,所以对AI的预测也非常丰富。总结一下,他们对AI在2018年的趋势判断差不多可以归纳为三点:

  1、消费商业的AI技术从边缘走向核心,AI进入各个细分产业当中,机器视觉依旧是主要手段。

  2、AI的技术关注点从深度学习转移到其他领域。强化学习、小数据学习等技术手段开始得到重视。

  3、多模态的AI连接会成为主流。语音交互、机器视觉、知识图谱等技术手段在统一设备或场景中的融合将成为主流。

  这三个判断或许意味着,在科学家们看来,“转型”即将成为2018的AI年度关键词。比如我们习惯用单一技术支撑消费级产品的思路将会被打破。而深度学习作为今天AI产业中最主要的实现方式,也在经受着学术界和产业界越来越多的质疑。用一些其他的机器学习技术来弥补深度学习的不足,唤醒小成本、快速完成机器学习的可能,在今天的学术界已经成为主旋律之一。

  算力与数据成本降低、多模态融合技术成熟的AI,将更有可能快速进入各个细分领域和细分场景中。另一方面,深度转型意味着在几年中已经成为习惯的AI技术与产品思路可能要迎来重大调整,很多基于AI的商业变现方式都将发生改变。最直接的改变,可能将发生在IoT领域。

  毕竟当自然方式的人机交互成熟度极高、成本快速下降之后,IoT产品将迎来极大的商业上升空间——想象一下,物联网设备能看懂、听懂你的各种需求,完全不需要显示屏和按键,价钱又很实惠,那当然卖的好了…

  总体而言,阿里科学家们的AI预言,对产业整体还是抱有比较轻松乐观态度的。但问题可能在于,目前已经开始的AI商业试探,是否准备好开始迎接各领域一起爆发的AI转型?当深度学习失去霸主地位,感知交互方式迎来全面升级,目前我们看到的AI产品可能会快速被迭代。这当然可能引发产业阵痛。

  还有一个AI风口值得被注意,那就是随着视频理解和AI编辑技术的进步,视频行业可能会在2018变得不一样。AI变脸、AI广告植入、AI分析视频内容等等技术,都在把视频变成一个可以随意拼接的“大玩具”。随之而来的新玩法和新市场,在2018可能是个大事件。

  视频产业可能爆发,或许也意味着内容创作者将迎来新风口。但随之而来的监管风险和道德压力将会成为变量。用AI干坏事,或许会成为年度关键词之一。

  科学家们说,IoT要迎来爆发元年

  让我们说回被科学家们集体看好的IoT。

  物联网已经被说了很多年,而且智能家居、穿戴设备、环境感应设备等等确实也取得了长足的发展,但以物联网取代互联网,好像始终都是遥不可及的事情。其商业风口也迟迟没有打开。

  但令人意外的是,AI以及数据相关领域的科学家们,貌似在集体看好2018年IoT领域将迎来真正的大爆发。这当然得利于AI交互技术的成熟,可能导致IoT设备的用户体验空前提高。同时也有赖于AI芯片继续成熟后IoT的多重成本会快速缩减传感器系统运作效率将大幅提升。

  对于IoT的大爆发,科学家们给出了相当“刺激”的预言。比如达摩院机器智能技术实验室语音交互首席科学家鄢志杰就认为:“从2018年开始,人类与机器的交互方式将开始彻底摆脱任何形式的交互界面,变得更接近人与人的交互。”显然对于AI支撑的IoT硬件抱有极强的信任。

  总结一下科学家们的IoT预言,可以归纳为四句话:

  1、随着IoT硬件可以听懂、看懂、感知懂人类,其用户体验将获得空前的提高速度。

  2、人机交互将在2018年将彻底摆脱屏幕,人机将像人人交互一样完全使用自然方式。

  3、随着IoT崛起,手机将不再被重度需要,移动互联网时代将在2018彻底结束。

  4、当更多的功能和更好的体验到来,语音为主的智能IoT设备将在今年大量走入我们的日常生活。

  显然,这些预判是非常激进的。大概在科学家的认知中,目前AI带来的人机交互新模式已经达到了非常高的完成度,甚至可以期盼某个技术临界点。能够运用大量传感设备,综合语音、视觉、动作、温度等数据,实现全自然化的人机交互已经不难实现。

  一旦这样的技术体验进入生活,带来颠覆式影响或许是大概率事件?

  商业迷途与产品静默:IoT可能不会一帆风顺

  但IoT设备真的会进展如此之神速吗?

  尤其重要的问题,是我们的手机真的可能被快速被取代吗?从商业进程上看,这可能是相对有争议的一个问题。

  即使假设科学家们所判断的,比目前IoT硬件水平高一段位的消费级硬件出现在市场上,还是会受到来自成本压力、市场认知和技术进步等多方面的潜在威胁。

  一方面IoT设备迄今为止没有拿出绝对有价值的消费级应用,短时间内会凭空出现一个大爆款,开始颠覆市场格局,目前还只能说是个未知数。而一个非常重要的问题,是即使IoT设备可以全面进行自然的人机交互,那么交互的目的是什么,还是一个有待解释的事情。假如目的是智慧智能家居,但中国目前的家居设备本身智能化还不够。假如是以娱乐、工作等为目的,那么自然交互似乎还没有一定能取代自然界面交互的理由。

  另一方面我们会看到,虽然很多预言都认为IoT将大幅度侵占手机的使用时间,达到去中心化的效果。但手机也在越来越注意集成AI能力,究竟是用家庭IoT设备取代手机,还是反过来用手机取代音箱,大概还需要产品实践向我们证实。所以这个层面科学家们的激进断言,恐怕将会受到不同程度的外界因素抵抗。

  普遍来说,IoT设备虽然有AI技术的高饱和度支撑,成本门槛也在快速下降。但迟迟无法找到合适的商业入口,并且难以交出令人满意的产品答卷,会构成其主要的两大软肋。这可能不是科学家的领域,但却影响着产业风口的释放效率。

  但无论如何,去界面化、结合大量传感器的IoT设备,将在2018迎来全新的机会是非常靠谱的。AI、IoT、量子计算、无人驾驶、区块链这些我们耳熟能详的名词,正在坚持不懈的自我修炼,一点点进化和融合着。这一年的科技圈,至少应该是不怎么寂寞的。

    以上是关于网络通信中-AI将催生IoT大爆炸?科学家预言的2018靠谱吗?的相关介绍,如果想要了解更多相关信息,请多多关注eeworld,eeworld电子工程将给大家提供更全、更详细、更新的资讯信息。

关键字:AI  IoT 引用地址:AI将催生IoT大爆炸?科学家预言的2018靠谱吗?

上一篇:物联网将实现大规模发展:IBM的4大预测
下一篇:从智能手机到智能家居,小米如何再次成为全球智能硬件领导者

推荐阅读最新更新时间:2024-05-07 17:53

网易人工智能事业部曝光:不会主攻基础性研究,更重实际应用
网易(Nasdaq:NTES)也默默地做出了多款人工智能产品,并且多项技术已经开始逐步商用,已合作客户包括美国二十世纪福斯电影公司、以及多个国内外家电品牌、家具品牌上市公司。 通过网易洞见,“异形”的虚拟身体来到现实世界中,在你的身边跳起红遍网络的《极乐净土》。 本文图片均为澎湃新闻记者 杨鑫倢 图 7月13日,在杭州举行的网易云创大会上,网易人工智能事业部(NETEASE AI)的展台低调亮相,展出了一款实时基于三维实物呈现虚实结合效果的“网易洞见”、可以将任意面转换为屏幕的增强现实互动投影模块“网易影见”、“网易波特”智能聊天机器人开发平台、“网易智能+”开放平台等多项产品。 据介绍,网易人工智能事业部位于杭州,专注于深度学
[机器人]
专家:人工智能永远不会跟人的智能画等号
人工智能聊天机器人ChatGPT火遍全球、百度知识增强大语言模型文心一言开放用户测试、人工智能绘画工具Midjourney发布商用第五版、阿里云自研人工智能大模型工具通义千问开始邀请用户测试体验、华为云盘古人工智能大模型进行应用推介说明…… 近日,百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰谈起还处于邀请测试阶段的文心一言时颇为自豪:“文心一言完全是我们自主研发的,从2019年发布1.0版本到现在,‘文心’已经发展成为一整套产业级知识增强大模型,包括自然语言处理大模型、视觉大模型、跨模态大模型、生物计算大模型,行业大模型以及配套的工具平台等,其中蕴含了大量我们自主创新的并已在大规模产业应用中得到验证的技术。”
[物联网]
人工智能毛绒熊或能辅助教育孩子
据科技日报报道,人工智能技术日益渗透到我们生活的各个领域。俄罗斯MISHKA毛绒熊智能公司总经理、联合创始人安德烈·捷斯连科在接受俄罗斯卫星通讯社采访时,介绍了人工智能如何辅助家长教育孩子以及如何影响儿童的发展。 他说,从长远来看,采用了人工智能技术的毛绒熊可以成为儿童辅助教育的伙伴,帮助家长建立起孩子个性化的发展道路。比如他们公司研发的MISHKA毛绒熊,能够选择适合儿童的教材、任务和难易程度,吸引儿童通过游戏进行学习。MISHKA毛绒熊不止是个玩具,还能通过内置芯片和儿童云平台,每日更新专为学龄前儿童研发的学习内容。而且,他们研发的大部分场景都与孩子、毛绒熊和父母三方的参与过程有关。 安德烈·捷斯连科说,他们的整个研发团队在中
[机器人]
微软利用人工智能发现新的固态电解质
微软和美国太平洋西北国家实验室(PNNL)的合作项目利用人工智能和超级计算技术探索材料科学,取得了显著的成果。他们成功地利用这种方法发现了一种有前途的固体电解质,这种电解质可以用于锂离子和钠离子电池。这一发现有可能对电池行业产生重大影响,因为它可以提高电池的安全性,减少过热和起火的风险,同时还有可能减少对环境的影响。 这个项目的一个重要特点是其利用人工智能和高性能计算技术来加速材料科学的研究。 微软和 PNNL 借助人工智能,筛选了 3200 万种潜在材料,并在 80 小时时间内将名单缩小到 23 种,其中 5 种是已知材料。团队表示如果使用传统方法获取这些材料,这个过程将耗时二十多年。 这种方法大大提高了研究效率,使得科学家
[汽车电子]
e络盟开售NVIDIA® Jetson™系列产品
e络盟开售NVIDIA® Jetson™系列产品 Jetson AI计算平台将加速边缘计算应用 中国上海,2023年2月27日 – 安富利旗下全球电子元器件产品与解决方案分销商e络盟宣布开售NVIDIA® Jetson™系列世界领先平台,适用于自主机器和其他嵌入式应用。 Jetson系列小尺寸、高性能计算机模块包括Jetson Nano、Jetson AGX和Jetson Xavier NX,现均可通过e络盟购买。 每个模块都配备用于加速软件的NVIDIA JetPack™ SDK,以及包含相关传感器、SDK、服务和产品的周边生态系统,以进一步加快开发速度。JetPack SDK为边缘AI开发提供了Linux环境
[物联网]
e络盟开售NVIDIA® Jetson™系列产品
京东方董事长王东升:AI影响物联网和基因科技进步
    新浪科技讯 11月14日上午消息,BOE(京东方)全球创新伙伴大会·2017今日开幕。会上,京东方创始人、董事长王东升发表主题演讲称,人工智能作为第四次产业革命的关键性触发点科技,影响着物联网和基因科技的进步。   王东升表示,从1950年到2015年,是人工智能发育的基础阶段。2016年到2030年,是ANI弱人工智能或专用人工智能阶段。与此相对应的是物联网1.0发展阶段,其特征为一对一和一对多的智慧连接。2030年到2045年,是AGI强人工智能或通用人工智能阶段。与此相对应的物联网2.0发展阶段,其特征为多对多的智慧连接,是万物智慧相联阶段。到2045年以后,是ASI也就是我们所说的超级人工智能阶段,也许物联网会
[手机便携]
瑞萨电子基于可扩展AI SMARC架构产品组合,加速检测结果
全球半导体解决方案供应商瑞萨电子集团宣布推出可扩展的模块化系统(SoM)智能移动架构(SMARC)成功产品组合解决方案。该方案包括微处理器(MPU)、电源和模拟IC等10种瑞萨IC产品,可加速人工智能(AI)IoT面部/物体检测、图像处理和4K视频回放应用的开发,包括监控摄像头、检测设备以及一系列工业和楼宇自动化HMI及嵌入式视觉系统。 瑞萨可扩展的SoM板卡符合SMARC 2.0行业标准指定的82mm x 80mm尺寸规格。SMARC SoM板为设计人员提供了三种不同可扩展版本的瑞萨64位RZ/G2微处理器:中档性能的RZ/G2N双核Arm® Cortex®-A57 MPU,工作频率为1. 5GHz;高性能RZ/G2M
[嵌入式]
瑞萨电子基于可扩展<font color='red'>AI</font> SMARC架构产品组合,加速检测结果
英特尔首发大型神经拟态系统Hala Point,推进“绿色AI”发展
英特尔发布了代号为Hala Point的大型神经拟态系统。Hala Point基于英特尔Loihi 2神经拟态处理器打造而成,旨在支持类脑AI领域的前沿研究,解决AI目前在效率和可持续性等方面的挑战。在英特尔第一代大规模研究系统Pohoiki Springs的基础上,Hala Point改进了架构,将神经元容量提高了10倍以上,性能提高了12倍。 英特尔研究院神经拟态计算实验室总监Mike Davies 表示:“目前,AI模型的算力成本正在持续上升。行业需要能够规模化的全新计算方法。为此,英特尔开发了Hala Point,将高效率的深度学习和新颖的类脑持续学习、优化能力结合起来。我们希望使用Hala Point的研究能够在大规
[嵌入式]
英特尔首发大型神经拟态系统Hala Point,推进“绿色<font color='red'>AI</font>”发展
小广播
最新网络通信文章
换一换 更多 相关热搜器件
电子工程世界版权所有 京B2-20211791 京ICP备10001474号-1 电信业务审批[2006]字第258号函 京公网安备 11010802033920号 Copyright © 2005-2024 EEWORLD.com.cn, Inc. All rights reserved