AI商业落地关键:人工智能与物联网的汇流 | 智识聚焦

新潮流时尚 2019-07-12


导读:人工智能(AI)与物联网(IoT)汇流的AIoT正成为新的科技趋势,带动5G网络、无人驾驶、智能家居等新兴技术领域的发展,引导新一轮的科技创新。





AI催化传统商业升级


2015年,亚马逊推出的“Echo”的触屏应用崭露头角,成功将有语音功能的“Alexa”智能音响带入家庭领域,掀起了全球范围内的家庭智能市场的热潮。2017年智能音响进入爆发期,以中英文为主的智能语音产业链成型。随后,以“家庭人工智能”为方向,各大厂相继推出各种智能设备。


不仅仅局限于家庭,在AIoT技术下,智能商务的概念也随之开启。从无人餐厅、无人超市等无人工模式的发展,再到AI技术串接的第三方开发者、人脸支付、智能储物柜,以及具备情感社交、导航、仓储物流等功能的智能AI。各种整合了AIoT软硬件的解决方案,AI应用平台串联各种智能应用,开发出全新的服务。


AI算法技术也积极寻求新突破,除了解决机器学习的投入成本,环境因素等问题外,更开拓机器实现跨任务学习的能力,让机器能够像人一样借由经验积累达到学习成长。近年来Google的“阿尔法狗”已经在自我学习阶段大放异彩。


▍图片来源于网络



AIoT实际操作中的困境


人工智能大势所趋,世界各大企业如Google、亚马逊、IBM、苹果、英特尔、微软等都积极并购且大幅投资AI相关的新兴企业,为下阶段的策略进行布局,但目前AI的商业应用,仍以Chatbot(聊天机器人)最为普及。


▍图片为世界各大企业针对AI的商用展开的布局


根据CB Insights研究报告指出,2016年550家新兴企业中,以AI为核心产品成交的有658笔投资,累积金额高达50亿美元的资金。国际数据分析和咨询公司Gartner也指出,截止到2018年6月,客户访问AI相关的关键字增幅高达5倍之多。除了询问技术问题,这些公司也想知道在其既有商品中可以加入哪些AI技术以提升商业价值。


尽管AI应用与商机正在快速崛起,但AIoT的发展目前仍面临两大难题:包括投入资金成本的巨大以及相关人才的稀缺。


Gartner主要针对大企业的调查表明,多数企业仍处于纸上谈兵的状态,尚未真正展开行动,真正导入AI应用的仅一成。纵观多个领域,AI的应用仍局限于客户管理与业务销售范围。Gartner也指出,目前AI在商用决策应用方面风险依旧很高,主要原因在于机器学习的“深度学习预测模型”仍存在不可预计的问题,其产生决策的逻辑透明度程度低,导致使用者的信任度不够,如自动驾驶等。



AIoT将成AI落地关键


现阶段各科技大厂主要将深度学习应用在模式辨识上,仅能识别、感知事物,但AI的自主性较低,无法进行需要逻辑与复杂思考的决策或行动。举例来说,在医疗影像辨识的诊断上,AI识别虽可以胜过人工识别,对症状的判断也较为准确,但若要提出治疗对策,却仍停留在人工智能的初级判断,远远不及有经验的医生,面对疑难杂症就更相形见绌了。


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因此,如何让AI更贴近人类思考模式,并发展出适合AIoT终端运作的技术,是目前国际大厂创新企业积极发展的目标。在未来AIoT模式下,AI应用平台、AI算法与AI感测晶片将呈现三位一体,统一由交由AI指挥决策。


AI算法对设备端芯片的并行计算能力和存储器带宽提出了更高的要求,尽管基于GPU的传统芯片能够在终端实现推理算法,但其功耗大、性价比低的弊端却不容忽视。在技术限制上,目前低功耗AI运算晶片已经是全球半导体产业的发展焦点,各种解决方案不断涌现,各有优劣。而算法的轻量化,则需要技术浓缩,将庞大的算法模型精简,以更好地运用到终端上。


尽管当前AI技术的运用难题以及多种顾虑仍有待解决,但未来在产业趋势的带动下,AI与IoT的合流将推动智能应用的普及,加速智能化社会的到来。



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