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人工智能產(chǎn)業(yè)拐點(diǎn)已臨 國內(nèi)市場發(fā)展面臨三大困局

   日期:2016-08-29     來源:中國智能制造網(wǎng)    作者:zy     評論:0    
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   當(dāng)前,人工智能領(lǐng)域刮起了一陣搶購風(fēng)潮,不管這陣風(fēng)潮是否只是資本泡沫,AI行業(yè)拐點(diǎn)都已來臨。為搭乘人工智能快車發(fā)展國家經(jīng)濟(jì),近期,國務(wù)院發(fā)布了《“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》,將人工智能劃歸為科技產(chǎn)業(yè)布局的重中之重。
 
  近期,國務(wù)院印發(fā)的《“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》明確指出,發(fā)展自然人機(jī)交互技術(shù)重點(diǎn)是智能感知與認(rèn)知、虛實(shí)融合與自然交互、語義理解和智慧決策。在基于大數(shù)據(jù)分析的類人智能方向取得重要突破,實(shí)現(xiàn)類人視覺、類人聽覺、類人語言和類人思維,支撐智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,并在教育、辦公、醫(yī)療等關(guān)鍵行業(yè)形成示范應(yīng)用。其實(shí)在國際上,巨頭已經(jīng)開始加速布局。自谷歌2014年花費(fèi)4億英鎊收購了劍橋大學(xué)初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)Deep Mind后,科技公司就一直熱衷于收購AI科技公司。
  英特爾
 
  2016年5月,英特爾收購了專門從事計(jì)算機(jī)視覺(CV)算法的初創(chuàng)公司Itseez。2016年8月,英特爾花費(fèi)4億美元(約3億英鎊)收購了深度學(xué)習(xí)初創(chuàng)公司Nervana Systems。
 
  Salesforce
 
  2016年4月,Salesforce的首席執(zhí)行官M(fèi)arc Benioff收購了其領(lǐng)投的自然語言處理領(lǐng)域初創(chuàng)公司Meta Mind。2016年8月,Meta Mind并入了Salesforce于2月收購的開源機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)器和開發(fā)者社區(qū)Prediciton IO,以及致力于機(jī)器學(xué)習(xí)分析的初創(chuàng)公司Beyond Core。
 
  微軟
 
  2016年2月,微軟花費(fèi)2.5億美元收購了初創(chuàng)公司Swift Key,其產(chǎn)品可以讓鍵盤輸入法學(xué)習(xí)記憶用戶的輸入習(xí)慣,并做出相應(yīng)調(diào)整。2016年6月,微軟收購了自然語言信息平臺Wand實(shí)驗(yàn)室,同樣叫停了該公司的現(xiàn)有產(chǎn)品項(xiàng)目,來讓他們專注于微軟產(chǎn)品(Cortana)。2016年8月,收購了初創(chuàng)公司Genee,其主要產(chǎn)品是一款擁有AI技術(shù)的智能日程工具。
 
  蘋果
 
  2016年1月,蘋果收購AI初創(chuàng)公司Emotien,可利用人工智能技術(shù)讀取圖片中的面部表情。2016年8月,蘋果2億美元收購初創(chuàng)公司Turi和其服務(wù)于開發(fā)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺。
 
  Twitter
 
  2016年6月,Twitter1.5億英鎊收購了初創(chuàng)公司MagicPony,其始終致力于開發(fā)可以將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用到圖像和視頻上的工具。此次收購建立在對機(jī)器學(xué)習(xí)初創(chuàng)公司Madbits的收購(2014年7月)和對Whetlab的收購(2015年6月)之上。
 
  無論人工智能領(lǐng)域刮起的搶購風(fēng)潮是否只是資本泡沫,AI時(shí)代都已經(jīng)到來。當(dāng)前人工智能行業(yè)基礎(chǔ)條件已經(jīng)具備,行業(yè)拐點(diǎn)即將來臨。其中,算法平臺、圖像識別、自然語言識別及處理等軟件應(yīng)用已經(jīng)迎來商用階段,未來前景廣闊。
 
  盡管目前人工智能很熱,但行業(yè)發(fā)展依然面臨困局。具體主要有以下幾個(gè)方面:
 
  首先,數(shù)據(jù)流通和協(xié)同化感知有待提升?;A(chǔ)設(shè)施層的仿人體五感的各類傳感器缺乏高集成度、統(tǒng)一感知協(xié)調(diào)的中控系統(tǒng),對于各個(gè)傳感器獲得的多源數(shù)據(jù)無法進(jìn)行一體化的采集、加工和分析。
 
  其次,強(qiáng)人工智能尚未實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵技術(shù)突破。在技術(shù)研發(fā)層,目前取得的進(jìn)度依然屬于初級階段,對于更高層次的人工意識、情緒感知環(huán)節(jié)還沒有明顯的突破。
 
  最后,智能硬件平臺易用性和自主化存在差距。應(yīng)用層的智能硬件平臺,服務(wù)機(jī)器人的智能水平、感知系統(tǒng)和對不同環(huán)境的適應(yīng)能力受制于人工智能初級發(fā)展水平,短期內(nèi)難以有接近人的推理學(xué)習(xí)和分析能力,難以具備接近人的判斷力。
 
 
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