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人工智能将进一步向边缘侧迁移

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点击次数:  更新时间:2018-12-29 15:38:21  【打印此页】  【关闭

2016年以来,AlphaGo和人类的“人机大战”曾颇为引人关注,而对人工智能的讨论也进入了高潮。

  赛迪顾问数据显示,2016年我国人工智能产业开始高速发展,2017年人工智能产业规模达到700亿元,预计在2018年人工智能核心产业规模有望接近1000亿元,到2020年甚至有可能超过1600亿元。

  在近日工业和信息化部印发的《新一代人工智能产业创新重点任务揭榜工作方案》中,智能服务机器人、智能无人机、神经网络芯片、开源开放平台、智能制造关键技术装备等17个领域被列为重点方向。

  在张梓钧看来,现在的人工智能已经开始向边缘侧进行迁移,催生了边缘智能。“未来我们每个人都有手机,手机在进行美颜和照片特效渲染的时候,我们不希望照片传到遥远的云端做渲染处理。同时我们想象另一个场景,无人驾驶,很难想象车辆在行驶过程中实时处理的路网信息、车辆信息需要传递到几十公里,甚至几百公里之外,这是不可想象也不可接受的。”张梓钧认为,未来当应用场景更加边缘的时候,需要计算模式更加临近我们,具有低时延、本地性和位置感知性的特点。

  同时他也谈到,边缘计算和云计算不是互相取代的关系,而是相互补充、相互促进的协同发展共存关系。“边缘计算未来和云计算将在数据计算的任务、网络资源的负担和智能应用的分工上进行差异化的分工,边缘计算更加适合去进行局部化、实时要求高的本地化处理,也符合人工智能在边缘侧应用的发展需要。”

  张梓钧认为,边缘智能未来对社会行业发展产生深远影响。“首先业务处理去中心化,边缘侧的万物互联和拓展,计算模式将演进为去中心化的模式,真正的实现自治化的处理。”他说。

  其次,在资源变革上,由原来的资源独占到资源共享。“再者,在应用部署方面,一是需要我们有敏捷感知能力,针对边缘侧的业务和发展需求,能够敏捷的去判断出来需求的变化;二是快速部署和快速响应的能力。”张梓钧进一步表示。

  最后,张梓钧也坦言,过去很多小的场景被相对低估,未来随着技术下沉,同时在边缘侧计算能力以及数据提升的前提下,小的场景有很多机会可以引发出人工智能的应用场景需求。

计算机视觉应用最成熟

 

  随着边缘智能技术的发展,应用场景遍地开花,但实际上存在很多制约场景应用的发展因素。

  “AI技术在实际落地应用过程中,会面临诸多门槛。以应用较为成熟的人脸识别技术为例,创业创新企业在实际应用过程中,面临最大的问题是产品研发、迭代成本高昂,无法和移动互联网产品一样低成本、快速化、多元化尝试。”虹软公司相关负责人表示。

  实际上,在落地的众多困境中,算法采购成本成为关键制约因素,中小企业由于刚刚起步,不具备大企业的优势,因此其使用成本会占到硬件设备整机成本的50%或更高。

  在创享会现场,记者了解到,创新创业企业在AI场景化落地中还会遇到诸如适应多样化光线环境、软硬件集成时硬件选型等多种难题,且依靠自身能力很难快速得到产业链上下游支持以对其加以解决。

  《每日经济新闻》记者注意到,计算机视觉是目前变现最顺利的人工智能技术,是中国AI市场的最大组成部分。根据中国信通院2018年2月发布的报告数据,2017年中国人工智能市场中计算机视觉占比37%,以80亿元的行业收入排名第一。

  在计算机视觉应用技术中,人脸识别已经实现可以超过99%的识别准确率,已经达到了商业化推广和应用的水平。

  事实上,作为全球领先视觉算法供应商,十几年前,虹软就为三星手机提供人脸技术,全球已有近百亿台智能终端设备搭载了虹软技术。尤其是智能手机领域,目前80%以上的主流安卓手机正在使用虹软的智能双摄、AI美颜、智能HDR等AI拍照算法。

  此外,早在一年之前虹软就发布了视觉人工智能开放平台,免费开放人脸识别、人脸属性分析等离线SDK。

  张梓钧对记者表示,“BAT、谷歌都有自身的共享开放平台,只是开放的内容有所不同。”他认为众多场景单靠企业自身很难全部落地,一方面是培养用户的市场习惯,一方面培养自身的生态伙伴,对企业自身和行业发展来说都是大有裨益。

  不过总体上看来,张梓钧也认为,人工智能发展仍处在初期阶段,“市场高度开放,应用场景繁多,市场机会巨大,必将吸引众多玩家,现阶段需做大蛋糕。”

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