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  •   前几天,同事在群里转发了一则“日本高铁在英国首秀”的新闻:英国选用的日立高铁于10月16日在英国伦敦和威尔士之间正式投入运营,最高时速200公里。此前英国曾计划在2017年将主要城市的旧款列车替换为日立生产的新车,共计866辆。

      结果首发当日,新列车不仅晚点发车25分钟,而且途中大面积漏水,不得不关闭空调,车厢闷热,乘客体验糟透,最终还晚点41分钟。

      看到这,中国高铁应该放声大笑了。中国高铁无论在时速、可靠性、准点程度和乘坐体验上,都能甩开这些日本高铁一整条街。

      高铁、手机支付、网络购物、共享经济被誉为中国新的“四大发明”,是中国现代能够领先全球的四大产业,是中国人能够向歪果仁炫耀的资本。

      除了这“新四大发明”,中国还有一项产业在蒸蒸日上,中国亦已被全球视为该产业最具潜力的国家之一,目前仅次于美国。

      这就是人工智能。

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      为何是中国?

    人工智能已经有60多年历史,中国却能后来居上,表现出了超越全球的增长速度。麦肯锡报告显示,中国人工智能市场将以50%的增速逐年增长,远超全球市场20%的复合年增长率,到2018年,中国人工智能市场规模将从去年的239亿元增加到381亿元。

      那么,为何人工智能这个“舶来品”,却在中国找到了适合生长的土壤?

      人工智能历史上经历过几次沉浮,但这次人们却高呼,人工智能真的来了!相信很多人都不止一次的在各种场合听到各种专家讲过,这次人工智能能够在全球被引爆,得益于三个要素:计算力、大数据和深度学习算法的突破。阿尔法狗的惊艳表现更像是一个引信,引爆了大众对于人工智能的热情。

      在互联网时代,云计算、大数据等新兴产业虽然给中国带来了大量的创业机会,但很快发生了聚集效应,大鱼吃小鱼,快鱼吃慢鱼,行业老大赚的盆满钵满,而老二的日子都不是那么好过了,更无论一些底子薄的中小创业者,只好在垂直和细分领域发力,谋求生存和成长。

      中国企业、中国创业者需要一个新的风口,以获得一飞冲天、重新洗牌的机会。

      所以,当人工智能再次被引爆,中国互联网行业领头羊、传统IT企业、大量的创业者和VC都表现出了灵敏的嗅觉,一头扎进这个看上去很美,现实还有些骨感,但值得一搏的梦想里面。毕竟,乱世出英雄,人生难得几回搏。

      再从本次引爆人工智能的几个要素来看,中国的也有着得天独厚的条件。

      先看计算力。

      中国超算硬件水平已经位居世界前列,除了站在超算塔尖上的太湖之光、天河二号等代表世界最高水平的超算领头羊,中国超算在TOP500中的占有率也超过了美国。

      异构计算在中国也正在风生水起,除了中国超算偏爱异构计算,近年来中国应用OpenCL开发应用的开发者数量在不断上升,对于FPGA的研究和应用也开始起步。越来越多的企业和机构在异构计算领域开始了实质性研发,目前加入或正在申请加入全球异构系统架构(HSA)联盟中国区域委员会(CRC)的中国本土单位已达50余家。

      另一方面,中国云计算也正在积极拥抱异构计算,以应对人工智能对计算力的需求。以阿里云、腾讯云等为代表的中国云计算企业纷纷推出异构计算实例,阿里云更是推出E-HPC,打造了中国首个“云上超算”平台,将强大的计算力普惠大众,有助于推动人工智能在中国的发展。——超算、异构计算、云计算,中国在这些领域均具有不小的话语权,为AI在中国的下一步发展提供了充足的计算力保障。

      再看大数据。

      中国有着全球最大的互联网群体,截至今年6月,中国网民数量已达7.51亿。庞大网民群体每天都在产生着海量的数据。例如,如今微信的注册用户数已经超过五个亿,试想光微信一个应用,每天产生的数据量能有多少?在2015年,中国的数据产生量就已经占到全球数据总量的13%。

      美国战略与国际问题研究中心高级研究员詹姆斯·刘易斯曾说:“在数据方面,美国根本无法与中国相比。”

      ——中国具有全球最为庞大的数据资源,这为人工智能的训练提供了充足的原料。

      再看算法。

      如果用做菜来比喻,计算力是火,大数据是食材和调料,那么算法就是做菜的技艺,直接决定这道菜口味的好坏。不能否认的是,中国目前在深度学习算法上并没有显著的突破,深度学习框架也大多采用国外的开源框架,TensorFlow、Torch 、Caffe、Theano、Deeplearning4j等等。中国在人工智能上毕竟缺少深厚的积累,算法和理论上还存在着短板。

      ——不过,这一短板或许将在不久的将来被打破。对于人工智能,中国还有着一个得天独厚的优势,政策支持。

      今年7月末,国务院印发了《新一代人工智能发展规划》,其中明确提出了“三步走”战略:2020年到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步,人工智能核心产业规模超过1500亿元,带动相关产业规模超过1万亿元。

      到2025年,中国人工智能基础理论实现重大突破,部分技术与应用达到世界领先水平,人工智能核心产业规模超过4000亿元,带动相关产业规模超过5万亿元。而到2030年,中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,人工智能核心产业规模超过1万亿元,带动相关产业规模超过10万亿元。

      中国将人工智能上升到国家战略高度,规划了人工智能科技创新体系构建、人工智能研发攻关、产品应用和产业培育等方面的基本路径,勾勒了中国人工智能未来发展的基本蓝图,有国家政策的扶植,人工智能在中国的发展自然会驶入快车道。

      综上,继“互联网+”、“中国制造2025”两大战略之后,人工智能已经成为中国一场新的“全民运动”,中国成为人工智能领域全球最具潜力的国家也就不足为奇了。

      有泡沫?不一定都是坏事

      正如历史上每一个产业兴起都会被置疑存在“泡沫”,人工智能也不例外。

      资本的注入、媒体的轰炸、大厂商们纷纷高调宣布AI战略,人工智能在短短一两年时间内被渲染得如花似锦,看上去,它真的像是一个泛着七彩光晕的肥皂泡。

      换个角度看,“泡沫”不一定全是坏事,唯有具有极高热度的产业才会出现泡沫,像互联网、云计算和共享经济,在发展过程中噱头有之,炒作有之,蹭热度有之,但当泡沫逐渐消退之后,这些产业最终成为了推动中国产业升级的力量,逐渐显露出了其真正价值。

      所以,人工智能这个被视为能够推动中国产业变革的新势力,有“泡沫”不足为奇,只要泡沫下面有着足够的“干货”。同时,对于一个新兴产业来说,还是需要这些泛着七彩光晕的泡沫去承载梦想,去吸引更多的人去追逐,从而更快速的促进产业生态的形成。

      那么,在中国,人工智能的“泡沫”之下到底有多少“干货”?

      在广义上,人工智能是能像人类一样思维、像人类一样行动的系统,但这样的人工智能目前还只停留在科幻电影中,距离实现还遥遥无期。当前更为现实的是狭义的人工智能,即具有特殊目的的人工智能,诸如图形图像识别、自然语言识别、医疗辅助、无人驾驶等。

      国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中指出了中国人工智能可落地的一些方向:智能机器人、智能运载工具、VR/AR、智能终端等新兴产业;制造、农业、物流、金融、商务、家居等重点行业的智能升级;教育、医疗、养老等智能服务以及行政管理、司法管理、城市管理、环境保护等社会治理等。

      可见,人工智能在中国大有用武之地。但就目前来看,人工智能在中国相对发展较快的应用领域是智能语音识别、图形图像识别、人脸识别、自然语言处理、智能机器人等人机交互方向,在无人驾驶、智慧城市、无人超市、安防、医疗保健等方面也取得了一些进展,总体来看还处于布局和探索的阶段,当然也还是一个烧钱的阶段,中国人工智能距离规模商业化还需要一定时间。

      麦肯锡报告指出,在科技行业之外,人工智能还处于早期实验性阶段。诸如深度学习等人工智能的关键算法还有着难以克服的缺陷,并不完美,而人工智能的商业化之路也还需进一步探索。

      但起码,在华丽的“泡沫”下面,并非只有泡沫。

      需要领头羊,也需要大生态

      上有政策扶持,下有计算力、大数据的支撑,中国人工智能的发展在未来会是一片坦途么?

      非也。尽管近年来中国在人工智能领域的论文和专利数量保持高速增长,但中国人工智能产业起步较晚,缺乏积累,在人工智能基础理论研究、算法上还较为薄弱。

      此外,腾讯研究院报告显示,中国在AI企业数量、全产业布局、人才储备、投入资本、投资领域等方面相比美国还存在着不小差距。

      例如,截止到2017年6月,全球人工智能企业总数达到2542家,其中美国拥有 1078家,占据42%;中国其次,拥有592家,占据23%。美国AI产业在基础层、技术层、应用层全面布局,而中国更偏向应用层。

      所以,人工智能在中国要保持高增速,甚至实现弯道超车,既需要领头羊的拉动,也需要大生态的支撑。

      人工智能是一个“烧钱”的产业。麦肯锡报告显示,2016 年科技巨头在人工智能上投入了 200 亿到 300 亿美元,其中 90% 花在了研发和部署上。故而,没有雄厚的资金和人力支撑,AI产业的基础层、技术层以及应用层都难以产生大的突破。在中国人工智能基础研究和行业落地方面,中国的科技巨头需要扮演领头羊的角色。

      所幸的是,中国的科技巨头们投入人工智能的力度在不断加大,步伐也在加快。

      例如,在刚刚结束的阿里云栖大会上,阿里宣布成立“达摩院”,计划未来3年内为“达摩院”投入1000亿元以上。研究领域包括量子计算、机器学习、基础算法、网络安全、视觉计算、自然语言处理、人机自然交互、芯片技术、传感器技术、嵌入式系统等,涵盖机器智能、智联网、金融科技等多个产业领域。

      百度是BAT中最早布局AI的公司,从 2014 年到 2016 年,百度在人工智能领域的研发投入逐年增加,研发成本占总营收比分别为 12.9%、14.2%和 15.3%。去年9月,百度正式发布了“百度大脑”;今年7月,百度发布了运用百度大脑核心能力的DuerOS对话式人工智能系统开放平台和面向自动驾驶的Apollo开放平台,输出了两个AI的拳头型产品。

      腾讯在2016年建立了AI lab,聚集了全球数十位人工智能科学家、50位世界一流AI博士,专注机器学习、计算机视觉、语音识别、自然语言处理等人工智能领域的研究,基于腾讯亿万用户海量数据及在互联网各垂直领域的技术优势,立志打造世界顶尖人工智能团队。

      当然,众人拾柴火焰高,中国人工智能整个产业的提升仅靠数家领军企业还是远远不够的,还需要政府、学术界、基础架构提供商、云服务提供商、互联网企业、软件开发商以及大量产业链垂直领域人工智能企业的共同努力,营造人工智能的大生态,推动产业的健康有序发展。

      第四次工业革命正在到来,人工智能则是这次革命的核心驱动力之一。吴军先生曾经在《智能时代》一书中提到,在历次革命中,一个人、一家企业、甚至一个国家,可以选择的道路只有两条:要么加入浪潮,成为前2%的人,要么观望徘徊,被淘汰;至于如何成为这2%其实很简单,就是踏上智能革命的浪潮。

      中国已经踏上了这场新浪潮,虽然“革命尚未成功,同志仍需努力”,但未来已经为中国敞开了大门。

  • 发布:陆乙乙   点击:1504