中国人工智能行业发展现状及发展前景分析

标签: 中国,人工智能,行业,发展现状,发展前景,分析 发布时间:2018-08-09 点击:

中国人工智能行业发展现状及发展前景分析

  1、人工智能产业发展现状

  人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力,将催生新的技术、产品、产业、 业态、模式,从而引发经济结构的重大变革,实现社会生产力的整体提升。麦肯 锡预计,到 2025 年全球人工智能应用市场规模总值将达到 1270 亿美元,人工智 能将是众多智能产业发展的突破点。

  通过对人工智能产业分布进行梳理,提出了人工智能产业生态图,主要分为 核心业态、关联业态、衍生业态三个层次。

  下面将重点对核心业态包含的智能基础设施建设、智能信息及数据、智能技术服务、智能产品四个方面展开介绍,并总结人工智能行业应用及产业发展趋势。

  1、智能基础设施

  智能基础设施为人工智能产业提供计算能力支撑,其范围包括智能传感器、 智能芯片、分布式计算框架等,是人工智能产业发展的重要保障。

  1、智能芯片

  智能芯片从应用角度可以分为训练和推理两种类型。从部署场景来看,可以 分为云端和设备端两步大类。训练过程由于涉及海量的训练数据和复杂的深度神 经网络结构,需要庞大的计算规模,主要使用智能芯片集群来完成。与训练的计 算量相比,推理的计算量较少,但仍然涉及大量的矩阵运算。目前,训练和推理 通常都在云端实现,只有对实时性要求很高的设备会交由设备端进行处理。

  按技术架构来看,智能芯片可以分为通用类芯片(CPU、GPU、FPGA)、基 于 FPGA 的半定制化芯片、全定制化 ASIC 芯片、类脑计算芯片(IBM TrueNorth)。 另外,主要的人工智能处理器还有 DPU、BPU、NPU、EPU 等适用于不同场景 和功能的人工智能芯片。

  随着互联网用户量和数据规模的急剧膨胀,人工智能发展对计算性能的要求 迫切增长,对 CPU 计算性能提升的需求超过了摩尔定律的增长速度。同时,受 限于技术原因,传统处理器性能也无法按照摩尔定律继续增长,发展下一代智能 芯片势在必行。未来的智能芯片主要是在两个方向发展:一是模仿人类大脑结构 的芯片,二是量子芯片。智能芯片是人工智能时代的战略制高点,预计到 2020 年人工智能芯片全球市场规模将突破百亿美元。

  2、智能传感器

  智能传感器是具有信息处理功能的传感器。智能传感器带有微处理机,具备 采集、处理、交换信息等功能,是传感器集成化与微处理机相结合的产物。智能 传感器属于人工智能的神经末梢,用于全面感知外界环境。各类传感器的大规模 部署和应用为实现人工智能创造了不可或缺的条件。不同应用场景,如智能安防、 智能家居、智能医疗等对传感器应用提出了不同的要求。未来,随着人工智能应 用领域的不断拓展,市场对传感器的需求将不断增多,2020 年市场规模有望突 破 4600 亿美元。未来,高敏度、高精度、高可靠性、微型化、集成化将成为智 能传感器发展的重要趋势。

  3、分布式计算框架

  面对海量的数据处理、复杂的知识推理,常规的单机计算模式已经不能支撑。 所以,计算模式必须将巨大的计算任务分成小的单机可以承受的计算任务,即云 计算、边缘计算、大数据技术提供了基础的计算框架。目前流行的分布式计算框 架如 OpenStack、Hadoop、Storm、Spark、Samza、Bigflow 等。各种开源深度学 习框架也层出不穷,其中包括 TensorFlow、Caffe、Keras、CNTK、Torch7、MXNet、 Leaf、Theano、DeepLearning4、Lasagne、Neon 等等。

  2、智能信息及数据

  信息数据是人工智能创造价值的关键要素之一。我国庞大的人口和产业基数 带来了数据方面的天生优势。随着算法、算力技术水平的提升,围绕数据的采集、 分析、处理产生了众多的企业。目前,在人工智能数据采集、分析、处理方面的 企业主要有两种:一种是数据集提供商,以提供数据为自身主要业务,为需求方 提供机器学习等技术所需要的不同领域的数据集;另一种是数据采集、分析、处理综合性厂商,自身拥有获取数据的途径,并对采集到的数据进行分析处理,最 终将处理后的结果提供给需求方进行使用。对于一些大型企业,企业本身也是数 据分析处理结果的需求方。

  3、智能技术服务

  智能技术服务主要关注如何构建人工智能的技术平台,并对外提供人工智能 相关的服务。此类厂商在人工智能产业链中处于关键位置,依托基础设施和大量 的数据,为各类人工智能的应用提供关键性的技术平台、解决方案和服务。目前, 从提供服务的类型来看,提供技术服务厂商包括以下几类:

  (1)提供人工智能的技术平台和算法模型。此类厂商主要针对用户或者行 业需求,提供人工智能技术平台以及算法模型。用户可以在人工智能平台之上, 通过一系列的算法模型来进行人工智能的应用开发。此类厂商主要关注人工智能 的通用计算框架、算法模型、通用技术等关键领域。

  (2)提供人工智能的整体解决方案。此类厂商主要针对用户或者行业需求, 设计和提供包括软、硬件一体的行业人工智能解决方案,整体方案中集成多种人 工智能算法模型以及软、硬件环境,帮助用户或行业解决特定的问题。此类厂商 重点关注人工智能在特定领域或者特定行业的应用。

  (3)提供人工智能在线服务。此类厂商一般为传统的云服务提供厂商,主 要依托其已有的云计算和大数据应用的用户资源,聚集用户的需求和行业属性, 为客户提供多类型的人工智能服务;从各类模型算法和计算框架的 API 等特定 应用平台到特定行业的整体解决方案等,进一步吸引大量的用户使用,从而进一 步完善其提供的人工智能服务。此类厂商主要提供相对通用的人工智能服务,同 时也会关注一些重点行业和领域。

  需要指出的是,上述三类角色并不是严格区分开的,很多情况下会出现重叠, 随着技术的发展成熟,在人工智能产业链中已有大量的厂商同时具备上述两类或 者三类角色的特征。

  4、智能产品

  智能产品是指将人工智能领域的技术成果集成化、产品化,具体的分类如下表所示

  随着制造强国、网络强国、数字中国建设进程的加快,在制造、家居、金融、 教育、交通、安防、医疗、物流等领域对人工智能技术和产品的需求将进一步释 放,相关智能产品的种类和形态也将越来越丰富。

  5、人工智能行业应用

  人工智能与行业领域的深度融合将改变甚至重新塑造传统行业,本节重点介 绍人工智能在制造、家居、金融、交通、安防、医疗、物流行业的应用,由于篇 幅有限,其它很多重要的行业应用在这里不展开论述。

  1、智能制造


  • 上一篇:疫苗罗生门,人工智能能成“救命稻草”吗?
  • 下一篇:“AI+健康醫療”迎來快速發展時代

  • 网站模板上海奥芬健康科技有限公司 版权所有
    E-mail:posui8@163.com
    网站地图