2016年9月14日 星期三

‧ 2016\09\14\ 3S Market Daily 智慧產業新聞



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.人工智慧的四個核心能力是語音、圖像、自然語言理解和用戶畫像

leiphone 程弢


李彦宏:人工智能的四个核心能力是语音、图像、自然语言理解和用户画像

在本月初舉行的百度世界大會上,關於人工智慧話題的探討,毫無懸念成為了主旋律,百度首席科學家吳恩達在這次大會上表示,「人工智慧帶來的影響,不亞於100多年前的電。」

在日前劍橋大學的辯論中心「劍橋名家講堂」上,李彥宏再次強調,人工智慧時代已經到來。他認為在過去16年裡,我們已經從PC網路時代、行動網路時代,跨越到了人工智慧時代。

李彥宏著重介紹了人工智慧的四個核心能力,即語音、圖像、自然語言理解和用戶畫像,因為這些技術,人們使用網路的方式,正在潛移默化中發生改變。

當然,在李彥宏看來,人工智慧改變的不僅僅是普通用戶的生活,未來製造業、金融、教育、醫療、旅遊,以及物流等行業,都將因為人工智慧的這些關鍵技術而被顛覆,人工智慧也不只是巨頭們的「盛宴」,任何企業都能利用這些技術來提升自己的競爭力。

以下為李彥宏在「劍橋名家講堂」演講實錄:
很榮幸能夠來到劍橋和大家交流,我很激動。我也看到這裡今天高朋滿座。

不過我來到這裡不僅僅是來做一個演講,我是來尋找靈感和啓發的。就像艾薩克‧牛頓、查爾斯‧達爾文和斯蒂芬‧霍金這些偉人對我的啓發一樣。當然對我啓發最大的是徐志摩,「輕輕的我走了,就像我輕輕地來」。他的詩句廣為流傳,無論是在哪裡都為人熟知。我們都記得他在劍橋寫下的詩篇。

不過這並不是今天的重點。重要的是,對我而言最具啓發性的偉人是艾倫·圖靈,因為他是現代電腦科學和人工智慧之父。

因此,劍橋是一所很特別的大學,我個人也很嚮往。大家知道,我曾在美國待了8年,先是在美國紐約州立大學布法羅分校攻讀電腦科學碩士學位,隨後又在華爾街和矽谷工作過。1999年,我回中國創建了百度。

我認為,過去16年裡,網路發生了巨大改變。我們大體上經歷了網路的三幕:

第一幕是PC網路時代,稱霸了大約15年;

第二幕是所謂的行動網路時代,增長週期只有四、五年;

而現在,我們迎來了第三幕,即人工智慧時代。

每一幕都各具特色,因此,他們也有不同的迭代速度。

例如,我認為,PC網路時代高度依賴軟體的快速反應。對於我來說,我確實是在軟體時代成長起來的。對於傳統軟體公司,升級軟體一般至少需要6個月,有時甚至要一、兩年。所以人們認為軟體行業總是要花6個月的時間升級軟體,但是網路的到來,極大地改變了這一切。

我們不需要像1997年那樣為網路公司工作,那時我在Infoseek搜索公司工作,我們開始意識到網路公司與軟體公司非常不同,特別是迭代效率這方面。因為在網路公司,我們幾乎可以不間斷地升級軟體,每一天都能升級。一旦升級了代碼和伺服器,所有用戶都能即時享受到這些服務。

這點和傳統軟體公司很不同:他們需要發佈軟體包,6個月之後用戶才能升級最新的版本。而網路公司則不一樣,你可以隨時升級你的伺服器和軟體。

例如,百度每天多次升級我們的服務,這就是一種持續不斷的升級。但是用戶可能看不出來,因為搜索引擎本身看不出有什麼變化,依然是每次在搜索欄輸入問題後,就會顯示答案。

而回溯過去16年,我們可以每天多次進行升級軟體,這就是不同於傳統軟體業的地方,而這也是為什麼大多數的傳統軟體公司,在網路時代表現遜色的原因。這就是PC網路時代。

大約5年前,我認為世界邁入了行動網路時代,即我所說的網路的第二幕。行動網路時代不僅僅是不停地升級軟體,事實上,這個時代的軟體可能3個月、2個月或者1個月才升級一次,時間不固定,沒有規律可言。所以,行動網路的制勝法寶是什麼?我認為是建立自己的生態系統。

但為什麼在PC領域並非如此呢?因為在PC網路時代,一切在國際市場上都是標準的:協議都是http,標記語言都是html。你只需要關注技術本身,其他的東西都已經準備好了。所有的網頁都是開放的,你只需要鏈接網頁就可以獲得全部的內容。

但是行動時代就完全不一樣了。大量的內容灌入到了大量的App中,然而我們並沒有很好的答案。但是有一個好消息是,利用這些App,你可以做更多的事情,而不只是資訊。

網頁的資訊都是標準資訊,但對於行動語言來說,你甚至可以在自己的手機上進行交易。為什麼我們在PC和行動網路有不同的行為呢?這是因為,尤其是對於百度這樣的公司來說,我們要為人們的搜索需求和龐大的交易服務。

在PC時代,用戶使用百度的產品來獲得資訊。但是在行動時代,用戶的期待更多,自然我們需要做的也就更多。當用戶輸入搜索請求的時候,百度搜索更有競爭力,用戶不僅可以搜索到某項服務的資訊,還可以直接訂購該項服務。

不僅能查找服務資訊,還能直接預定服務,免去了在App和搜索頁面之間切換的麻煩,這與之前是不同的。如何才能實現這一點呢?這就要靠我們自己建立一個生態系統,因為並不是所有的App都能整合在一起。因此我們也花了好幾年的時間來完成這些工作。

之前幾年,我們試圖將PC端的搜索功能,轉變成更適應行動時代的搜索服務。一開始我們只是改變搜索界面來使用變小的窗口、適應更慢的網路連接和更貴的上網費用。但這遠遠不夠,需要做出的改變遠不止這些。

因此我們開始在垂直細分領域投資,比如教育、醫療、汽車、旅遊、餐飲等許多重要的行業。

所以不管用戶想從我們這裡得到什麼,不管他們輸入的關鍵詞是什麼,我們都能提供他們所要求的服務。同時,我們還試圖與眾多垂直領域的巨頭建立合作關係,以此來為百度搜索的用戶提供最佳、最流暢的搜索體驗。

當然,不止是百度搜索,還有百度地圖。現在在中國,你只要打開百度地圖,就可以輕鬆預定酒店。你還可以在百度糯米上用折扣價格團購餐飲。事實上,我們在百度地圖上推出預定酒店的功能時,一下子接到了好多訂單,而其中大部分訂單預定的都是當天的酒店。

這和傳統的酒店預定有很大不同。以前,你會提前幾天、甚至幾個星期就在網上預定好了。但在行動網路時代,人們都是抵達目的地以後才打開百度的,因此他們要找的是附近的酒店。
在百度地圖上找到後,就下了當天的訂單。

這是一個很大的改變。行動時代還會為我們,以及像我們這樣的網路公司帶來更多的可能。所以,在過去的幾年中,我們不僅推出了許多更適應行動時代的搜索App,還與許多垂直行業的領軍企業合作,力求為用戶帶來最好的O2O體驗。

消費者尋求的是服務,有些服務在線上就可以滿足,而有些則需要在線下進行。我們提供的正是許多重要行業的線下服務。從這裡大家可以看出來,我們已經不再依賴於標準的網路生態環境了,而是根據自身的需求建立新的生態環境。我們需要和垂直供應商保持良好的合作關係,需要確保用戶可以通過我們的App順暢地交易。

以上就是第二幕,是基於行動時代的網路發展。但是從今年開始,我們正在走進一個新的時代,拉開下一個帷幕。這就是基於人工智慧的網路時代。

同樣,人工智慧時代也不同於PC和行動時代。單從搜索鍵上你就能看到這一點。現在的搜索框中不僅有相機圖標,有的搜索引擎在底部還有麥克風圖標。這與之前的版本有很大區別。因為對於大眾來說,用聲音或相機來表達想法更加簡單。有了這種需求,我們就應該去滿足,關鍵全在於AI。

現在語音辨識的準確率非常高,百度的準確率能夠達到了97%。這97%意味著什麼呢?意味著其精確度甚至超過了人對語音的辨識能力。可以看出,如今語音辨識技術已經相當成熟,足以被運用到許多領域、許多場景。其中最重要的場景之一就是搜索。

當我們從PC時代跨入行動時代時,大家逐漸意識到鍵盤,並不是表達思想最自然的方式。我們這一代是用著筆記型電腦長大的,已經習慣了在鍵盤上敲字,可是智慧手機問世時,鍵盤變成了螢幕上的虛擬鍵盤,觸控螢幕要肩負滑鼠和鍵盤的多重功能。

一開始,大家都覺得這個設計太蠢了,又慢又不精準。但當我看著孩子們用觸摸屏時,一切又是那麼的自然。這是因為相比於在傳統鍵盤上輸入,更加自然的表達方式是手指在觸控螢幕上的點擊。

行動時代之後,聲音和圖片成為了更自然的表達方式。畢竟人們都是先學說話後學會打字,因此若要表達思想,通過聲音表達更加自然。之前機器沒法辨認出語音資訊,所以人們不得不使用鍵盤或觸摸板輸入想表達的資訊;但是多虧人工智慧,人們現在可以使用語音來傳達資訊。

此外,還有圖像辨識。如果你看到一株植物,但是不知道是什麼植物時,那麼拍一張照片,機器就會辨識出其物種。這同樣適用於人臉辨識,當你看到一個人,不知道他是誰,拍一張照片,機器就能自動辨識出來了。原因何在?答案依然是人工智慧。

人工智慧技術非常有用,它不是一個新概念,早在60年前就已經有人創造了「人工智慧」這個詞,但是直到過去10年,我們才意識到人工智慧的重要性,主要是因為今日的計算能力更為廉價和強大。而且,和過去相比較,我們也已經擁有了更多的數據。

擁有大數據和廉價計算能力的人工智慧技術,現在就出現在人們的生活之中。百度在過去的五、六年間,在人工智慧技術方面投入很多,尤其是在深度學習方面。

在今年9月1日,我們舉辦了一年一度的百度世界大會,當時我們發佈了百度大腦,它就是百度人工智慧技術的引擎。百度大腦涉及百度最為核心的人工智慧能力,具體包括語音能力、圖像能力、自然語言處理能力和用戶畫像能力。

我已經提及了語音能力和圖像能力,除此之外,自然語言處理能力也是非常重要的,因為人們在表達他們想法的時候,不僅要知道他們獨特的的性格特點,還要知道他們到底需要什麼,這背後就涉及自然語言處理技術。這是一個不同尋常的領域,所以我們又增加了用戶畫像,因為這也是很有用的,原因就是我們有很多大數據。

我們有許多用戶的數據,例如行為數據、搜索的數據、地理位置資訊等等,所以我們可以對用戶有一個很好的理解,多虧這些,我們可以滿足用戶的需求。背後的人工智慧技術是很重要的,提供了很大的幫助。

我們除了可以增強現有的百度服務:搜索、地圖、貼吧等,我們實際上可以給很多其他的開發人員,提供很多的服務,這樣可以利用我們在過去五、六年中的成果,幫助他們建立自己的優勢。

例如,最近,我們的銷售團隊有些新的嘗試。許多公司的銷售平台的人員薪酬不高,導致人員流失率很高。所以公司總是需要培訓新的銷售人員,教他們銷售技巧,以及如何與客戶交談。一般來說,最佳銷售人員的業績是新銷售人員的十倍。

過去很多公司只是總結一下,最佳銷售人員的銷售技巧,然後讓新員工背下來。所以新員工要花很多時間學習,並使用這些技巧。現在我們研發了一個新系統,來幫助新銷售人員學習,就是當他們打電話給潛在客戶時,我們植入了一個語音辨識引擎,當客戶說話和詢問時,系統會即時辨識問題,並顯示最佳銷售人員,通常會如何回答這個問題。

這在以前是不可能的事,但是有了語音辨識技術後,這就成為了可能。這樣新銷售人員不需要很長的訓練期,他們可以做出和最佳銷售一樣的業績。所以大家可以想像一下,未來語音辨識,將對於全球各個行業有什麼樣的影響。

除了語音辨識,我們發現了其他新的可能。我們有自己的金融服務、網路金融,可以根據圖像辨識技術,辨識人們的面孔。我們可以在幾秒鐘之內,完成學生貸款的服務,因為我們可以辨識身份證上的照片,並與該學生的身份進行匹配,這些都是因為我們有這樣的技術能力。我們也把這個能力和廣告系統做了結合,其中很大的一個領域就是教育。

我們非常瞭解這些教育機構,瞭解他們的畢業生畢業之後的收入水平。我們與這些教育機構合作,向潛在的學生發放學生貸款。教育機構很滿意這樣的合作,因為他們可以找到更多的學生,賺到更多的錢。學生也很滿意,因為這意味著他們可以不用依靠自己的儲蓄上學,而是可以選擇貸款上學。

我們也很有利,因為可以賺取貸款利息。這一切都得益於技術的發展,讓我們可以評估所有學生和潛在學生的信用。還有自然語言理解能力,也是IT業內的一大趨勢。

最近很多公司在努力研發虛擬助手,以百度為例,我們推出了一款叫作「度秘」的虛擬助手,人們可以用自然語言和它對話。它能講笑話,幫你訂飯店,回答一些一般需要用搜索引擎解決的問題,而且它正在變得越來越智慧。

「度秘」是我們在一年之前發佈的,之後的每一天,它都在不斷進步,幾個月前我們用它來講解籃球奧運會比賽,結果它表現很好,基本上和人類的解說一樣好。以後我們會把這種自然語言界面變為新的平台,對話就是新平台。

未來,不再需要做API(應用介面程序),不用學怎麼使用新的遙控器、鍵盤,因為人們只用說話就夠了。通過自然語言理解,所有的工作就都可以被完成了。

用戶畫像技術也將幫助到很多行業,比如行銷。去年6月,傳奇影業讓我們幫助他們宣傳在中國即將上映的電影《魔獸》。我們利用自身的用戶挖掘技術,吸引更多人去觀影。我們將用戶分為三組,第一組是這部電影的忠誠粉絲,不需要任何的宣傳也會去看。第二組是猶豫不決的用戶。第三組是無論如何宣傳都絕不會去看這部電影的人。

我們的工作是找到並辨識這三組用戶,並轉化猶豫不決的用戶們,促使他們去電影院看電影。我們通過用戶畫像,找出搖擺不定的用戶組,進行行銷。我們對於這種行銷手段最初的預期是提高5%的收入,結果提高了超過200%。

我們非常瞭解用戶,知道他們是誰、喜歡什麼、收入多少,通過進行這些分析,我們可以做很多事情。我們目前才剛剛開始這方面技術的探索,只和幾家外部合作夥伴進行了嘗試。一旦各個行業瞭解了語音、圖像、自然語言理解、用戶畫像技術的作用,應用的可能性是無限的。


在人工智慧時代,每個人都會受影響,不僅是IT公司,從製造業到金融,從教育到醫療,從旅遊到物流等行業,都將會面臨轉型和顛覆。我認為只要你做好準備,就能利用這些技術來提升自己的競爭力。在人工智慧的時代,我們必須重新設想方方面面的可能性,(重新設想)我們的公司、行業和世界的無限可能。



                                                                                                                                                                                                                            


. 2018 年全球人工智慧市場將逼近 2700億

OFweek物联网 

隨著機器學習的快速發展,人工智慧產業在歷經60年的起伏之後,如今已經在全球範圍,形成新一輪的搶位發展態勢,先進國家紛紛吹響探索大腦奧秘的號角。


市場上的人工智慧產業在全球浪潮推動下,也在快速發展。賽迪顧問針對人工智慧產業的大浪潮,提出了人工智慧產業概念界定,並對產業鏈進行了深度剖析。

對全球人工智慧市場規模和結構進行了判斷,並詳細梳理了市場上人工智慧領域的利好政策和具體舉措(此部副指的是對岸中國市場)。結合產業發展態勢和技術熱點演進,分析了各個細分領域的投資價值熱點,提出深度學習、機器視覺、服務機器人、智能無人設備將是最具投資價值的四個方向。


賽迪顧問認為人工智慧產業發展,在未來將呈現出四大趨勢:一是新一輪的開源化浪潮,將成為人才爭奪的主戰場;二是語音辨識領域將快速實現商業化部署;三是人工智慧產業將與智慧城市建設協同發展;四是人工智慧應用將在服務機器人領域迎來突破。

同時,針對未來投資領域,賽迪顧問認為應該把握兩大主要策略:重點聚焦深度學習技術累積,與搶先佈局家庭服務和教育領域應用。

人工智慧產業幾起幾落 迎來新發展時期
人工智慧產業概念界定。概念定義上,人工智慧分為強人工智慧和弱人工智慧。強人工智慧側重於思維能力,指機器不僅是一種工具,而且本體擁有知覺和自我意識,能真正的推理和解決問題。弱人工智慧指人造機器具備表象性的智慧特徵,包括像人一樣思考、像人一樣感知環境,以及像人一樣行動。

綜合來看,賽迪顧問認為人工智慧應該具備「3C特性」:理解力Cognize、溝通力Communicate、協同力Collaborate。即通過模擬人類思維模式,實現對外界資訊的理解;通過語音、視覺等實現與外界溝通;通過行動控制,實現人機協同工作。

人工智慧的發展從起源,到如今的全面推進經歷了近70年的發展,期間更是起起落落經歷過二次低谷期。

三大因素,促使人工智慧重獲新生。隨著深度學習重燃、海量大數據支撐、計算能力提升與成本下降等三大因素的出現,為進入21世紀的人工智慧迎來了重生期。

未來3~5年,將迎來智慧應用快速普及。從谷歌組建研發團隊到擊敗李世石僅僅花費2年多時間,進一步證明瞭深度學習的強大潛力。

在不久的將來,賽迪顧問認為深度學習將取得更多成就,因為它只需要極少的人工參與,並能快速地從計算能力提升,和數據量增長中獲得裨益。

全球人工智慧產業發展 面臨三大難題
人工智慧產業鏈包含了基礎設施層、技術研發層和應用層

基礎設施層涵蓋了數據支撐、感知和運算。技術研發層涵蓋了機器學習、自然語言處理、圖像辨識三個方向。應用層分為智慧硬體平台和軟體整合平台。

從基礎設施層看,隨著以聲學、觸覺、味覺、嗅覺和視覺等,仿生人體五種感知能力的智慧傳感設備的成熟化,為人工智慧實現多元化發展提供了保障。

從技術研發層看,技術研發層是人工智慧核心和高價值環節,包含了機器學習、自然語言處理、圖像辨識三個環節。把機器學習與人類,對歷史經驗歸納做比對,機器的「訓練」與「預測」過程,可以對應人類的「歸納」和「推測」過程,越大的訓練數據量,等價於經驗更豐富的人類專家。

從技術引領程度來看,機器學習是引領自然語音處理,和圖像辨識快速發展的核心基礎。利用基於知識圖譜的大數據分析,通過機器學習的加工處理,將使得語音的辨識準確度得到大幅提升。

從應用層看,應用層分佈,根據技術研發的成熟度不同,存在行業領域變化。自然語言處理的成熟度最高,其次是圖像辨識,而機器學習領域技術成熟度最低,還未形成大規模行業應用。

儘管目前人工智慧很熱,但人工智慧的發展,依然面臨三大難題。

一是數據流通和協同化感知有待提升。

基礎設施層的仿人體五感的各類傳感器,缺乏高整合度、統一感知協調的中控系統,對於各個傳感器獲得的多源數據,無法進行一體化的採集、加工和分析。

賽迪顧問認為,未來突破點將發生在軟體整合環節,和類腦晶片環節。一方面軟體整合作為人工智慧的核心,算法的發展,將決定著計算性能的提升。另一方面,針對人工智慧算法設計類腦化的晶片,將成為重要突破點。

二是強人工智慧尚未實現關鍵技術突破。

在技術研發層,目前取得的進度,依然屬於初級階段,對於更高層次的人工意識、情緒感知環節,還沒有明顯的突破。

賽迪顧問認為,未來突破點將發生在腦科學研究領域。要對真正的分析理解能力進一步地研發,從大腦的進化演進、全身協調控制等領域實現。

三是智慧硬體平台易用性和自主化存在差距。

應用層的智慧硬體平台,服務機器人的智慧水準、感知系統和對不同環境的適應能力,受制於人工智慧初級發展水準,短期內難以有接近人的推理學習和分析能力,難以具備接近人的判斷力。

賽迪顧問認為,未來突破點將出現在智慧無人設備領域。智慧無人汽車,處於全球各大車企巨頭爭相佈局階段。另一方面,目前無人機市場已經快速啓動,而具備自動跟蹤、智慧避障的智慧化無人機,使得性能上得到了跨越式提升。



全球先進國家加快佈局 中國北上沈三地領軍發展
全球市場呈現快速發展的態勢。2018年全球人工智慧市場將逼近2700億元。

全球對人工智慧的關注度不斷提升,市場對各類語音辨識、機器視覺等弱人工智慧產品的需求,得到進一步釋放。2015年全球人工智慧市場規模達到1683.9億元,預計2018年將達到2697.3億元,複合增長率達到17.0%。

全球「再工業化」趨勢下,人工智慧硬體平台市場巨大。人工智慧市場產品結構,主要分為智慧硬體平台和軟件體整合平台兩大類。在全球先進國家對工業製造重新重視的趨勢下,2015年全球人工體市場結構中,智慧硬體平台佔比達到62.6%,高於軟體整合平台產品。

2015年,市場細分結構中智慧工業機器人依然是重點,市場規模為744億元,佔比達到44.2%。

當前,歐美等先進國家紛紛從國家戰略層面,加緊佈局人工智慧。紛紛推出國家大腦計劃,如美國的「國家機器人計劃」、歐盟的人腦工程、日本經產省的「新產業結構藍圖」。

從企業戰略上看,在軟體整合和智慧硬體平台產品中,以美國的網路巨頭為主導,日本的機器人製造商,如發那科(Fanuc)也在積極佈局智慧工業機器人。總體來看,美國和日本分別結合自身科技研發,和機器人製造的優勢,已經在人工智慧新一輪浪潮中搶佔了先機。

2018年中國人工智慧市場規模將超360億元,2015年中國人工智慧市場規模達到203.9億元,預計2018年將達到361億元,複合增長率為21%。

技術門檻降低推動服務機器人成為新熱點。隨著《中國製造2025》的發佈和對岸國家對製造業的高度重視,在2015年中國人工智慧市場中,智慧硬體平台佔比,同樣高於軟體整合平台,達到了59%。在未來,隨著語音辨識和圖像辨識技術商業化的推廣,軟體整合平台的市場佔有,率將進一步增大。

中國人工智慧市場細分結構上,各類產品分布較為均衡,佔據前二位的是服務機器人和智慧工業機器人,2015年市場規模分別為60億元和56億元,佔比為29.4%和27.5%。

行業應用集中於金融、電信、教育、消費電子。中國企業的人工智慧應用格局中,主要分布在基於語音辨識和服務機器人的家庭服務、教育和消費電子領域。總體而言,中國應用市場處在,從技術研發向產品應用的過渡階段,行業覆蓋廣闊,但產品接受度有待市場驗證。

各地密集推出產業資金配套,北上沈三地領軍發展。從各地產業政策上看,北京提出的人工智慧產業扶持領域最為全面,覆蓋了從腦科學到智慧硬體製造的全產業鏈環節;上海作為國家機器人檢測與評定中心總部,提出到2020年平均每年新增3000台以上機器人;瀋陽做為中國機器人檢測與評定分中心之一,擁有新松機器人等企業基礎。在未來5年,北京、瀋陽和上海將在人工智慧產業實現領先發展。

行業巨頭並購加速 四領域成投資高地
行業巨頭跨界並購加速。從近幾年的並購融資事件中可以看出,全世界無論是傳統網路企業(谷歌、IBM),還是跨領域的行業巨頭(SpaceX、廈華電子、豐田),都在積極進行人工智慧的佈局。

從投資機會分析看,四個領域投資被追捧。賽迪顧問從市場進入空間、價值爆發時間點、技術成熟度、產業投資回報率等四個方面進行評價。通過綜合比較分析,認為深度學習、機器視覺、服務機器人、智慧無人設備,將是最具投資價值的四個領域。

從產業投資回報率分析,機器視覺值得投資。圖像辨識的技術成熟度低於自然語言處理,為新興企業從軟體技術為突破帶來了機遇,在軟體圖像辨識領域,尤其以face++和格靈深瞳兩家為代表,通過招攬優秀研發人員,在短時間內迅速脫穎而出。

從技術成熟度分析,深度學習值得投資。前瞻性的對最具價值且臨近爆發期的技術點,進行投資是回報率最高的,深度學習作為2006年重新提出的神經網路算法,已經為人工智慧產業刮起了強勁颶風,深度學習正處在面臨爆發的臨界點。

從應用和技術自主度分析,服務機器人和智慧無人設備值得投資。對於服務機器人和智慧無人設備領域,中國在軟體整合方面,已經具備國際水準,通過攻克相對較低的硬體研發門檻,將能實現快速市場普及。

而隨著人們生活水平的提高,和全球人口老齡化的到來,能夠提供教育、醫療、娛樂等專業化服務的智慧機器人也開始倍受人們追捧。受到這些剛性需求的驅動,服務機器人和智慧無人設備,將成為投資新藍海。



三大未來趨勢 兩大投資策略
從產業未來發展趨勢看,有幾個重要的趨勢值得關注。

新一輪的開源化將成為人才爭奪主戰場。近兩年來,以谷歌為代表的巨頭公司,紛紛開始開源化自身核心產品。不僅有機器學習軟體平台,還有相關硬體平台,和完整軟體源代碼。開放源代碼可以吸引外部人才參與項目協作,並改進相關技術。

語音辨識領域將快速實現商業化部署。通過利用機器學習技術進行自然語言的的深度理解,一直是工業和學術界關注的焦點。在人工智慧的各項領域中,自然語言處理是最為成熟的技術,由此引來各大企業紛紛進軍佈局。

在未來3年內,成熟化的語音產品,將通過雲平台和智慧硬體平台快速實現商業化部署。

人工智慧產業將與智慧城市建設協同發展。智慧城市的發展將在安防、交通監控、醫療、智慧社區等多個領域,全面刺激人工智慧產業發展。未來,各行業的應用需求,以及消費者升級發展的需要,將有效激活人工智慧產品的活躍度,促進人工智慧技術和產業發展。


中國人工智慧應用,將在服務機器人領域迎來突破。2015年已經有大量企業,在服務機器人領域展開相關佈局。從中國人工智慧市場結構上看,服務機器人市場規模達到60億元,佔比29.4%,服務機器人基於日常生活中的廣泛需求,有著廣闊的市場空間。

從投資策略的角度看,有兩個維度需要注意。

賽迪顧問基於市場進入空間、價值爆發時間點、技術成熟度、產業投資回報率四個方面的考慮,重點推薦兩條投資策略:

重點聚焦深度學習技術累積。通過併購重組在短時間內形成技術壁壘優勢,或者集中投入於具備前景的細分技術領域的企業。

一方面我們看好通過投資,或收購人工智慧領域開發公司,快速地獲得技術優勢、進而領先佈局人工智慧領域的龍頭企業;另一方面,針對發展前景廣闊的深度學習,和智慧機器人發展領域,投入大量研發資金,推動技術創新、搶先形成技術壁壘的公司具備投資價值。

搶先佈局家庭服務和教育領域應用。在商業化推廣方面,優勢的技術,不意味良好的市場接受度。從市場需求導向入手,深度分析人工智慧細分環節商業化價值的高低,在技術成熟作為支撐的前提下,以服務機器人為代表的產品將迅速實現市場普及。

同時,語音技術在教育領域,也將迎來全面革新。因此將家庭服務和教育領域應用作為投資重點。