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人工智能与智能玩具、辅助驾驶和AI-a-a-S等八大发展趋势的介绍

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:0.2 MB | 2017-09-14

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  2017 年,人工智能技术领域有哪些新的发展趋势?主要有以下八个方面。

  ■AI-a-a-S(人工智能即服务)成为趋势

  第一个趋势是,全体 IT 巨头将重兵布局 AI 云服务,AI-a-a-S,意思是人工智能即服务,

  将成为未来趋势。毋庸置疑,AI 是未来。2017 年,新老 IT 巨头不仅在自身业务中积极运用

  人工智能,也会积极利用云计算平台将 AI 服务提供给第三方。对 IT 供给方而言,只要第三

  方使用自身的平台,就会把数据留在平台上,这些数据将是人工智能时代的金矿。对需求方

  而言,应用企业可以利用大公司提供的 AI 云服务,提升自身竞争力。所以,无论对 AI 服务

  提供者还是 AI 服务使用者,这都是一种双赢合作。

  ■新老人工智能企业围绕智能入口展开争夺

  在互联网时代,几乎每个入口都会引起争夺,而每个入口争夺的成功者都会成为下一个

  巨头。人工智能时代也不例外,激烈争夺之后,必会诞生下一个超级企业。

  人工智能时代,服务的入口主要是自然语言的语音交互,自然语言处理会是人机交互的

  主要模式,谁能让机器更懂人类语言,谁就有取胜的可能。随着人工智能不断渗透至我们的

  生产和生活,人工智能的入口竞争也会更加惨烈,越早参与、获得越多用户,胜利几率就越

  大。

  ■语音交互将成主流电视应用

  比尔·盖茨在 1995 年出版的《未来之路》中未来智能家居场景做了清晰描述,但这样

  的描述迄今都未成为事实,核心原因在于缺少用户需求。

  目前,电视屏幕尺寸不断增大、视频内容爆炸性增长,传统遥控器越来越难以满足人们

  使用电视的需求,语音为主的智能搜索和智能互动迅速崛起,自然语言交互将成为操纵电视

  机的标准方式。

  三星等电视厂商、Netflix 和亚马逊等视频内容提供商、微软和谷歌等 IT 企业都已经或

  将要推出以电视为核心的语音互动产品,智能家居从电视应用切入成为现实。

  ■智能玩具将成 AI 应用领域之一

  如果利用 AI 诊断病情,或制造自动驾驶汽车,人们往往无法容忍其犯错。但人们对玩

  具出错的容忍度较高,这也使得智能玩具能够成为让人工智能获得初期市场认可的切入点。

  随着 2016 年智能玩具机器人 Cozmo 的熱卖,2017 年将有大批智能玩具上市。这为中

  国玩具制造企业赢得了新的机会,缺乏品牌优势的中国玩具公司可以尝试与高科技公司合作,

  借助自身的制造实力和推广实力优势,赢得巨大商机。

  ■商用机器人将在特定商业场景发挥巨大潜力

  商用机器人往往是针对某个特定场景而制作,如导购、前台、送货,应用成效见效快,

  在小范围里面更易推广。

  目前,一些机器人公司已制造出能适应不同环境,可用于多个商业领域的通用机器人,

  但这类机器人一般比较昂贵。如软银推出的 Pepper 机器人,每台售价 20 万元人民币,还需

  另外缴纳服务费和保险费。相比能力有限的专业机器人,通用机器人具有一定优势。

  2017 年,我们会看到很多专业型机器人的身影。但未来热点会由专业型机器人向通用

  型机器人转变,通用型机器人将迅速崛起。

  ■辅助驾驶将成 AI 首个大规模应用

  一直以来,自动驾驶一直是人工智能领域的热门应用。但是,此前特斯拉自动驾驶功能

  造成了致命事故;谷歌放弃自己生产自动驾驶汽车,转而与成熟的汽车厂商合作,这些事实

  都说明,完全实现自动驾驶,还有很长一段路要走。

  同时,各大汽车公司都在自动驾驶方面努力,越来越多的汽车会配置一定自动驾驶能力,

  即在有司机的情况下,在高速公路或在城市中慢速行驶的情况下,实现自动驾驶。

  ■有大数据支持的应用创业公司将迎来发展机遇

  虽然人工智能底层技术的竞争异常激烈,但真正的赢家不会产生在技术层、平台层,而

  是产生于应用层。如移动互联网兴起,最大的赢家不是通信运营商,而是构建社交网络帝国

  的 Facebook。

  对于创新企业而言,人工智能正是机会。特别是在 IT 巨头纷纷开源的情况下,创新企

  业一定要到敌人最薄弱的环节去寻找突破口,而最值得切入的地方就是数据丰富但应用贫瘠

  的地方。

  ■GPU 将得到更广泛应用

  GPU(即图形处理器)一直是 AI 应用的主导硬件处理器。在图像语音识别、无人驾驶

  等人工智能领域,GPU 正迅速扩大市场占比。

  尽管有不少 IT 巨头和创新企业在尝试定制新的硬件架构,力求在性能、成本和功耗上

  与 GPU 竞争,但是由于英伟达公司投入巨资成功建立了产业生态,可以肯定的是,GPU 仍

  然会在相当长的一段时间内得到更广泛的应用。

  很多人认为 GPU 的主导地位会被非 GPU 方案终结,如 FPGA 或 ASIC,但是非 GPU 方案

  都将面临两大挑战:一是能否实现量产,二是产业生态链是否完整。目前,能够实现大规模

  商用、取代 GPU 地位的硬件尚未出现

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