人工智能未来发展趋势销售服务公司是？

点击联系发帖人 时间：2018-09-28 08:52

人工智能未来发展趋势

行业空间巨大，未来增速可观
预计，到2017年，人工智能市场规模预计会增长到约12.5亿美元。到2025年，市场规模将达369亿美元，年均复合增速达50.7%， 2017年全球人工智能市场增速将达94%。目前人工智能主要应用在图像识别、物品识别、检测和归类还有自动化的地球物理学特征分析等。人工智能产业最大的一块收入来自企业级的应用市场。

年全球人工智能市场规模情况

数据来源：前瞻产业研究院整理随着中国人工智能技术的快速发展以及和商业应用的快速推广，人工智能才插上了腾飞的翅膀，已成为各国之间的竞争新赛道。据前瞻产业研究院发布的《行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》数据显示，2017年中国人工智能市场规模将达到152.1亿元，增长率达到51.2%。随着人工智能技术的逐渐成熟，科技、制造业等业界巨头布局的深入，应用场景不断扩展，预计2018年中国人工智能市场规模有望突破200亿元大关，达到238.2亿元，增长率达到56.6%。

年中国人工智能市场规模及增速情况

数据来源：前瞻产业研究院整理

人工智能热度渗透到产业链各阶层
人工智能产业链分为基础层、技术层以及应用层。基础层为人工智能提供基础服务，包括人工智能芯片、人工智能训练算法框架、数据库等;技术曾包括语音识别、图像识别、语意理解等;应用层则是具体将人工智能技术应用到各行业(安防、教育、金融、工业、医疗等)。

数据来源：公开资料整理

人工智能市场热度不断提高
人工智能初创企业的数量在这两年呈现了爆发式的增长。到2016 年增长到了389 家，一直保持着两位数的增长。人工智能企业的融资额，到2016 年发展到了50 亿美元;人工智能企业的并购数量在2016 年达到了85 家;而人工智能企业的股权融资数量达到了658 家，人工智能市场热度不断提升。

人工智能初创企业数量、融资额、企业并购数量统计情况

数据来源：前瞻产业研究院整理

人工智能专用芯片有望成为下一个爆发点
发展人工智能，芯片先行。深度学习通过构建很多隐层的机器学习模型和海量的数据来训练机器，使机器去学习更有用的特征，从而最终提升分类和推理的准确性，引领当今人工智能算法方向。
深度学习需要进行大量的并行计算，而传统的CPU往往需要数百甚至成千上万条指令才能完成一个神经单元的处理，无法支撑深度学习大规模数据的并行计算，深度学习需要新的芯片来对大规模的并行计算进行加速。目前常用的加速深度学习并行计算的人工智能芯片有GPU、 FPGA、ASIC和处于理论阶段的类脑芯片。

万物互联的背景下， AI芯片的应用拥有广阔的想象空间 未来每一个机器人、每一辆无人驾驶汽车、每一个摄像头甚至绝大多数硬件都将具有智能，而这其中充当其大脑的就是芯片。 X86架构和 ARM 分别在互联网和移动互联网时代充当了霸主， Intel收购FPGA公司，英伟达专门针对人工智能的深度学习开发了TeslaP100，国内中科院的寒武纪公司以及地平线机器人也正在发力人工智能芯片，充分说明了AI 芯片领域被产业界看好，在新的智能时代， AI芯片作为人工智能底层的核心基础无疑将拥有非常广阔的应用空间。

由于人工智能市场持续爆发，所带来的计算平台需求也快速增长，传统服务器、计算平台提供商也纷纷嗅到巨大的市场机遇，联合相关厂商推出了相应产品以布局AI计算平台市场。与此同时，随着人工智能相关的应用场景、解决方案在各垂直细分行业成熟落地，除GPU的大规模应用外，计算平台厂商纷纷探索以FPGA和ASIC为代表的其他加速计算解决方案，以满足差异化应用需求。

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[导读]由二十一世纪初到现在，我国人工智能领域有着长足的进步，人工智能技术在国内的发展，也在多方面的支持下茁壮成长。

由二十一世纪初到现在，我国领域有着长足的进步，人工智能技术在国内的发展，也在多方面的支持下茁壮成长。

我国在人工智能方面的机会是及其特殊。我国比世界任何其他国家都有一个更好的机会，可以向世界其他地方展示如何把人工智能用于改善人们的生活质量。

人工基数决定了人口量较大，而人口的数量越多，也在数据量，数据特征方面有着更多的积累与变化。

我国政府提出了《中国制造2025》这一十分重要的行动纲领，其中包含智能制造工程这一工程类别。

其中也详细阐述了相关内容与要求：支持政产学研用联合攻关，开发和自主可控的智能装置并实现产业化。依托优势企业，紧扣关键工序智能化、关键岗位替代、生产过程智能优化控制、供应链优化，建设重点领域智能工厂/数字化车间。

这也为人工智能技术的铺路提供了方向。

未来人工智能将会有怎样的发展？没有人能够给出最为精准的答案，但行业趋向，还是十分显著的。

例如，结合技术创制出来的智能音箱

集成于手机系统中的算法与AI芯片

数据作为新时期的“石油”，人工智能将做为新的电力，人们的视野也不再局限于世纪前的思维。

新的思维，也就造就了新的商业模式。

如在出行行业，网约车就是融合人工智能的创新模式，而人工智能在其中所承担的是更为复杂的运算，实现司机和乘客更加高效，便捷的匹配。

又例如无人驾驶，在未来人工智能将取代司机的工作。

经济基础决定上层建筑，只有雄厚的经济基础，才能为新的技术，提供源源不断的思路与安定的环境。

在人工智能领域，中国和美国是世界上最活跃的两个经济体，在这两个国家有很多成功的实践。

首先，我国的数据规模十分巨大，而且中国政府非常支持人工智能产业，积极推动利用大数据让社会受益。

其次，政府有驱动力去做一些企业不会主动去做的、不盈利的、然而很有社会价值的事情。

最后，我国在很多方面都是非常活跃的，而且已经成为一些领域的领导者，中国有把不同机构的不同数据整合到一起的优势，这样也可以真正造福社会。

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[导读]人工智能(AI)是物联网及工业4.0发展的核心。尤其，当特斯拉(Tesla)推出电动车及苹果(Apple)发表新机iPhoneX推出FaceID之后，让市场体验到AI芯片的无限商机。同时，AI应用接受度越高的国家，将对其GDP产生贡献愈大。

　　(AI)是物联网及工业4.0发展的核心。尤其，当特斯拉(Tesla)推出电动车及苹果(Apple)发表新机iPhoneX推出FaceID之后，让市场体验到AI芯片的无限商机。同时，AI应用接受度越高的国家，将对其GDP产生贡献愈大。

　　AI芯片包含三大类市场，分别是数据中心(云端)、通信终端产品(手机)、特定应用产品(自驾车、头戴式AR/VR、无人机、...)。当前机器学习多采用GPU图像处理，尤以Nvidia是此一领域龙头，但是，有些业者认为GPU处理效率不够快，而且因应众多特定新产品的不同需求，于是，推出NPU、VPU、TPU、NVPU...等等。目前还不清楚哪种架构的芯片会在AI大战获胜。但(手机)终端市场对于AI芯片的功耗、尺寸、价格都有极为严格的要求，难度上比云端数据芯片更高。为抢未来AI应用市场商机，科技巨头如Google、微软、苹果企图建构AI平台生态模式吃下整个产业链。

图：人工智能是物联网时代之核心

　　目前来看，未来AI发展有八大新趋势

　　趋势一：AI于各行业垂直领域应用具有巨大的潜力

　　人工智能市场在零售、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直领域具有巨大的潜力。而驱动市场的主要因素，是人工智能技术在各种终端用户垂直领域的应用数量不断增加，尤其是改善对终端消费者服务。

　　当然人工智能市场要起来也受到IT基础设施完善、智能手机及智能穿戴式设备的普及。其中，以自然语言处理（NLP）应用市场占AI市场很大部分。随着自然语言处理的技术不断精进而驱动消费者服务的成长，还有：汽车信息通讯娱乐系统、AI机器人及支持AI的智能手机等领域。

　　趋势二：AI导入医疗保健行业维持高速成长

　　由于医疗保健行业大量使用大数据及人工智能，进而精准改善疾病诊断、医疗人员与患者之间人力的不平衡、降低医疗成本、促进跨行业合作关系。此外AI还广泛应用于临床试验、大型医疗计划、医疗咨询与宣传推广和销售开发。人工智能导入医疗保健行业从2016年到2022年维持很高成长，预计从2016年的6.671亿美元达到2022年的79.888亿美元年均复合增长率为52.68％。

　　趋势三：AI取代屏幕成为新UI/UX接口

　　过去从PC到手机时代以来，用户接口都是透过屏幕或键盘来互动。随着智能喇叭(SmartSpeaker)、虚拟/增强现实(VR/AR)与自动驾驶车系统陆续进入人类生活环境，加速在不需要屏幕的情况下，人们也能够很轻松自在与运算系统沟通。这表示着人工智能透过自然语言处理与机器学习让技术变得更为直观，也变得较易操控，未来将可以取代屏幕在用户接口与用户体验的地位。人工智能除了在企业后端扮演重要角色外，在技术接口也可承担更复杂角色。例如：使用视觉图形的自动驾驶车，透过人工神经网络以实现实时翻译，也就是说，人工智能让接口变得更为简单且更有智能，也因此设定了未来互动的高标准模式。

　　趋势四：未来手机芯片一定内建AI运算核心

　　现阶段主流的ARM架构处理器速度不够快，若要进行大量的图像运算仍嫌不足，所以未来的手机芯片一定会内建AI运算核心。正如，苹果将3D感测技术带入iPhone之后，Android阵营智能手机将在明年(2017)跟进导入3D感测相关应用。

　　趋势五：AI芯片关键在于成功整合软硬件

　　AI芯片的核心是半导体及算法。AI硬件主要是要求更快指令周期与低功耗，包括GPU、DSP、ASIC、FPGA和神经元芯片，且须与深度学习算法相结合，而成功相结合的关键在于先进的封装技术。总体来说GPU比FPGA快，而在功率效能方面FPGA比GPU好，所以AI硬件选择就看产品供货商的需求考虑而定。例如，苹果的FaceID脸部辨识就是3D深度感测芯片加上神经引擎运算功能，整合高达8个组件进行分析，分别是红外线镜头、泛光感应组件、距离传感器、环境光传感器、前端相机、点阵投影器、喇叭与麦克风。苹果强调用户的生物识别数据，包含：指纹或脸部辨识都以加密形式储存在iPhone内部，所以不易被窃取。

　　趋势六：AI自主学习是终极目标

　　AI“大脑”变聪明是分阶段进行，从机器学习进化到深度学习，再进化至自主学习。目前，仍处于机器学习及深度学习的阶段，若要达到自主学习需要解决四大关键问题。首先，是为自主机器打造一个AI平台；还要提供一个能够让自主机器进行自主学习的虚拟环境，必须符合物理法则，碰撞，压力，效果都要与现实世界一样；然后再将AI的“大脑”放到自主机器的框架中；最后建立虚拟世界入口(VR)。目前，NVIDIA推出自主机器处理器Xavier，就在为自主机器的商用和普及做准备工作。

　　趋势七：最完美的架构是把CPU和GPU(或其他处理器)结合起来

　　未来，还会推出许多专门的领域所需的超强性能的处理器，但是CPU是通用于各种设备，什么场景都可以适用。所以，最完美的架构是把CPU和GPU(或其他处理器)结合起来。例如，NVIDIA推出CUDA计算架构，将专用功能ASIC与通用编程模型相结合，使开发人员实现多种算法。

　　趋势八：AR成为AI的眼睛，两者是互补、不可或缺

　　未来的AI需要AR，未来的AR也需要AI，可以将AR比喻成AI的眼睛。为了机器人学习而创造的在虚拟世界，本身就是虚拟现实。还有，如果要让人进入到虚拟环境去对机器人进行训练，还需要更多其它的技术。

　　至于CPU是否会被TPU、NPU、VPU….等之类新类型处理器取代，答案应该不会。因为，新出现的处理器只是为了处理新发现或尚未解决的问题，而且未来倾向将CPU整合。同时，芯片市场期望能有更多竞争及选择，不要英特尔、高通独大。

　　迎物联网时代来临，以往大家认为摩尔定律最后会走到极限，但未来硅时代是异质性及跨界的整合，还有很多需求未出现。NVIDIA执行官黄仁勋则表示，摩尔定律已经是旧时代的法则，GPU的计算速率和神经网络复杂性都在过去2到5年内呈现出爆发性成长。

　　展望未来，随着AI、物联网、VR/AR、5G等技术成熟，将带动新一波半导体产业的30年荣景，包括：内存、中央处理器、通讯与传感器四大芯片，各种新产品应用芯片需求不断增加，以中国在半导体的庞大市场优势绝对在全球可扮演关键的角色。

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