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[導(dǎo)讀] 整個(gè)2019年,伴隨著各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型議題的升溫,以及5G帶來(lái)的IoT大潮,作為支撐的核心技術(shù)——人工智能也進(jìn)入了新的階段。在經(jīng)歷之前概念理論與技術(shù)方法更受關(guān)注后,如今人工智能已在多場(chǎng)景下均有落

整個(gè)2019年,伴隨著各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型議題的升溫,以及5G帶來(lái)的IoT大潮,作為支撐的核心技術(shù)——人工智能也進(jìn)入了新的階段。在經(jīng)歷之前概念理論與技術(shù)方法更受關(guān)注后,如今人工智能已在多場(chǎng)景下均有落地應(yīng)用,賦能行業(yè)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)變革中,如何帶來(lái)新的價(jià)值成為市場(chǎng)最為關(guān)注的重點(diǎn)。

在12月17日舉行的2019愛(ài)分析·中國(guó)人工智能高峰論壇上,上述議題也成為來(lái)自計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、NLP、數(shù)據(jù)智能等通用技術(shù)以及智慧安防、智慧城市等行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域的多位與會(huì)嘉賓深入交流的重點(diǎn),尤其是大會(huì)同期發(fā)布的《2019中國(guó)人工智能行業(yè)趨勢(shì)報(bào)告》(下文簡(jiǎn)稱“報(bào)告”)直指關(guān)鍵,詳述了目前國(guó)內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的落地挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢(shì)。

數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)問(wèn)題最多

報(bào)告指出,目前人工智能仍存在數(shù)據(jù)、模型、行業(yè)、服務(wù)方式等領(lǐng)域的挑戰(zhàn),其中數(shù)據(jù)行業(yè)面臨的問(wèn)題最多,據(jù)愛(ài)分析首席分析師兼合伙人李喆現(xiàn)場(chǎng)介紹,挑戰(zhàn)主要包含三大方面。

第一是數(shù)據(jù)治理問(wèn)題,李喆表示,原來(lái)只需單點(diǎn)解決圖象或文本問(wèn)題,即單業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理,現(xiàn)在涉及多元異構(gòu)處理,這使得整個(gè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)復(fù)雜程度更高,數(shù)據(jù)治理難度也大大提升。“所以現(xiàn)在需要一些新的數(shù)據(jù)治理手段?!崩钫苤赋?,目前比較成熟的是使用大數(shù)據(jù)湖模式,同時(shí)兼顧結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理,可以實(shí)現(xiàn)低成本存儲(chǔ),更好地支撐應(yīng)用。

第二是數(shù)據(jù)標(biāo)注問(wèn)題。在圖象、語(yǔ)音時(shí)代,數(shù)據(jù)標(biāo)注場(chǎng)景相對(duì)比較簡(jiǎn)單,但隨著行業(yè)層面的延伸,數(shù)據(jù)標(biāo)注復(fù)雜程度變得非常高,如何保證在較低成本下完成數(shù)據(jù)標(biāo)注,成為新的挑戰(zhàn)。李喆指出,第三方標(biāo)注平臺(tái)公司逐步興起將會(huì)在未來(lái)成為趨勢(shì)。

第三則是最受關(guān)注的數(shù)據(jù)安全與隱私問(wèn)題。隨著數(shù)據(jù)安全事件的增多,李喆表示,未來(lái)需要更多的新技術(shù),保證在底層數(shù)據(jù)不實(shí)現(xiàn)交換的前提下,經(jīng)過(guò)加密訓(xùn)練后可實(shí)現(xiàn)聯(lián)合建模,解決數(shù)據(jù)隱私問(wèn)題。

報(bào)告同時(shí)指出了模型層面的很多新變化。以服務(wù)于金融客戶的AI公司為例,銀行端很多企業(yè)關(guān)注點(diǎn)是人工智能模型如何解釋,以及背后的業(yè)務(wù)邏輯。對(duì)此,李喆表示,未來(lái)大場(chǎng)景還會(huì)使用統(tǒng)計(jì)建模方式,小場(chǎng)景下則會(huì)采用深度學(xué)習(xí)模式,采用一些開(kāi)源模型自動(dòng)跑出結(jié)果。

行業(yè)層面也出現(xiàn)了新的挑戰(zhàn)。報(bào)告指出,視覺(jué)語(yǔ)音時(shí)期,從聲音前端到NLP再到GTS,場(chǎng)景基本都是單一的,但目前在落地到行業(yè)場(chǎng)景后需要具備對(duì)全業(yè)務(wù)流程know-how的認(rèn)知,使得要求逐步提升。報(bào)告指出,過(guò)去的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)與方法論需要和人工智能技術(shù)結(jié)合,成為解決這一問(wèn)題的手段。“未來(lái)知識(shí)圖譜會(huì)是一個(gè)比較好的解決方式。”在李喆看來(lái),通過(guò)統(tǒng)一的知識(shí)圖譜,實(shí)現(xiàn)知識(shí)的融合,下一步再做應(yīng)用,將成為可行方式。

服務(wù)方式層面,以三元、工行等知名企業(yè)為例,更多關(guān)注AI怎樣解決自己的問(wèn)題,如對(duì)銷售部門而言,核心就是基于AI技術(shù)提升銷量,提升用戶復(fù)購(gòu)率和行業(yè)滲透率,而并不僅僅是AI公司提供一個(gè)產(chǎn)品或者服務(wù)就可以解決的。報(bào)告表明,很多大型企業(yè)的最終業(yè)務(wù)需求和AI公司提供的標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品之間,存在一個(gè)很大的鴻溝。李喆指出,這些公司沒(méi)有特別好的落地方法論,除了希望AI公司提供一個(gè)產(chǎn)品外,也更多希望AI幫助其進(jìn)行運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù),這是對(duì)于AI公司的新挑戰(zhàn)。

此外,依托大的AI芯片的公司不斷降低芯片成本,進(jìn)而降低整個(gè)硬件成本體系,也是整個(gè)AI行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)。

人工智能將進(jìn)入第三階段

對(duì)于人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì),報(bào)告主要?dú)w結(jié)為三個(gè)方向。

第一,5G會(huì)帶來(lái)新的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。除了目前5G不斷擴(kuò)大應(yīng)用場(chǎng)景豐富產(chǎn)業(yè)生態(tài)外,李喆強(qiáng)調(diào)5G將讓整個(gè)社會(huì)處于永遠(yuǎn)在線的階段,尤其是5G上線后設(shè)備可以不斷實(shí)時(shí)上傳數(shù)據(jù),將使得企業(yè)接受的數(shù)據(jù)量越來(lái)越大,這一點(diǎn)或許對(duì)于將成為整個(gè)人工智能行業(yè)的一個(gè)新爆發(fā)點(diǎn)。

第二個(gè)是落地階段新技術(shù)的涌現(xiàn)。李喆指出?,F(xiàn)階段人工智能更多是應(yīng)用在知識(shí)圖譜這一技術(shù)上,下一步如何能影響到行動(dòng)階段,將是下一步的方向。表現(xiàn)在具體案例方面,李喆解釋道,通過(guò)知識(shí)圖譜構(gòu)建的是一個(gè)幾十億條編的場(chǎng)景,如果完全依靠機(jī)器學(xué)習(xí)找出最短路徑,中間會(huì)耗費(fèi)大量的計(jì)算時(shí)間和資源,這一階段如果有一些專家經(jīng)驗(yàn)與認(rèn)知,就可去掉中間不必要的路徑,縮短整個(gè)決策周期和時(shí)間,更好助力技術(shù)落地。對(duì)此,人機(jī)協(xié)同或許是未來(lái)幾年興起技術(shù)方向。

第三是人工智能將發(fā)展到第三個(gè)階段——從企業(yè)內(nèi)部跨向整個(gè)產(chǎn)業(yè)。以目前包括美團(tuán)、滴滴在內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)公司為例,正在逐步滲透到產(chǎn)業(yè)上下游,如美團(tuán)開(kāi)始涉足服務(wù)餐飲、零售門店,滴滴往出租車公司領(lǐng)域滲透,進(jìn)而逐步提升整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字化程度,價(jià)值更多在于作為產(chǎn)業(yè)核心企業(yè),基于新的AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)大的資源調(diào)度和資源賦能。

“我們能看到現(xiàn)在整個(gè)不管是滴滴調(diào)度平臺(tái)還是美團(tuán)實(shí)時(shí)配送平臺(tái),都是基于整個(gè)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化提升后用新AI技術(shù)如何更好地實(shí)現(xiàn)資源調(diào)動(dòng),從而推動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)上的整體效率提升?!崩顔磸?qiáng)調(diào),這將是人工智能技術(shù)未來(lái)的重要一環(huán)。

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