2019已来,人工智能还要多久才会彻底覆盖我们的生活?

2019-03-07

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还记得去年的圣诞节,亚马逊Echo因为使用人次过多导致云端宕机了。分析机构预估,到2020年,智能音箱的销量将达到2.25亿台。


AI语音助手,依附于智能音箱已然走进了千家万户,让大家切身得感受到了AI带来的便利,不再是电影中遥不可及的新概念。



人工智能的一路走来


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2013年最早提出人工智能在人类社会中种种应用场景的是美国,同年,欧盟与日本也启动了用计算机来模拟人脑运行机制的计划,2016年,Google(谷歌),微软,Facebook(脸书)等提出人工智能的相关规划,并且成立了人工智能联盟。


到2017年,海外的AI热潮传到了国内,可能政府的工作报告中提到的关于探索人工智能的部分并没有得到太多群众的关注,但是AlphaGo大战柯洁一定是吸引了不少人的眼球,引发全民探讨。国内人工智能行业的融资数量达到了炙热点,而其中并购上市的企业数量也大幅增长。


国内的互联网巨头们也看准了这个热势,同是2017年,7月5日,百度开发者大会提出All in AI,10月11日,阿里云栖大会,达摩院(DAMO)成立,研究领域涵盖机器智能、智联网、金融科技等。


11月8日,腾讯全球合作伙伴大会:AI in All,核心在研究游戏、社交和内容等的AI实现上。当然不止BAT企业,在整个大环境下,一些创业独角兽也站上了舞台,其中很多的AI技术落地迅速,被应用到企业乃至C端。


AI的技术改变生活


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2017年,计算机视觉与图像、自然语言处理、自动驾驶/辅助驾驶成为AI融资分布Top 3,企业分布集中在计算机视觉与图像、自然语言处理、语音识别三类中。


大家其实都有从这些看起来专业难懂的词汇中得到了切实的方便体验,亚马逊“无人商店”Amazon go的朋友,感叹购物体验的便捷舒畅,而科技在购物全程中又是无痕的;北京和上海的机场,在安检和海关地带设立的人脸识别自动系统,让经常出差的人感受到过关的高效。 


不仅是生活工作上的便捷,还有安全,人脸识别技术还帮助全国多地警方破获命案悬案,找到走失老人和儿童。这些都是切实的让大家感受到的生活中人工智能带来的改变。


当然,商业层面来说,AI在国内C端用户的落地上其实也依托着BAT几大巨头,像百度金融,虽然百度近年来问题频发,但是不能否认在技术层面百度还是相当硬气的,所以百度金融自然也继承了这一基因,在AI研究结合领域逐渐发挥出优势。


去年4月,百度与农业银行宣布共建联合实验室,落实到具体业务,主要是客户画像、精准营销、客户信用评价、风险监控、智能投顾、智能客服等6大方向的具体应用。利用人工智能、大数据等技术创新,对用户的金融需求进行有效区分,再发给金融机构以带来自身业务的增长。


虽然可能还达不到阿里蚂蚁金服,京东白条金融或者是微信的内部理财那样多人使用,很多人可能还并不知道百度也开始了金融服务,但是据外媒披露的消息,百度金融今年的净营收有望达30亿到40亿人民币,已经实现了小幅盈利,一定程度上说明了AI的大方向是对的,而且也有一部分用户开始体验到了AI在金融方面带来的益处。

未来的持续奔跑


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2019年AI持续发展的趋势有几个:定制AI芯片兴起。2019年,英特尔、NVIDIA、AMD、ARM和高通等芯片制造商将推出专用芯片,这些芯片将针对计算机视觉、自然语言处理和语音识别的特定用例和场景,并进行优化。医疗保健和汽车行业的新一代应用将会依赖这类芯片,为最终用户提供智能服务。


物联网和AI在边缘计算融合,在2019年,AI在边缘计算会跟物联网融合。在公共云中运行的大多数模型将部署在边缘计算层面,同时自动化机器学习也将会更加突出。


其实关于人工智能,一直都有两种声音在持续争论,恐慌派觉得人工智能会在未来高速发展后脱离人的控制,从而对人类造成威胁,特斯拉创始人Elon Musk就曾经多次表示过人工智能会威胁到人类文明的存亡,可能会导致人类的灭亡,在这种担忧下,Musk也有了“SpaceX殖民火星”的计划。这种观点在很多的电影作品中也有体现。


而理性派则认为AI其实更倾向是大数据,是机器智能,不存在会威胁到人类文明的情况,而且实际上,AI人工智能在落地、商业化,与传统行业结合等方面的困难,比担忧人工智能技术本身,更值得忧虑。


两方面在AI于人们的生活中的落地均有体现,我们既有享受到AI带来的便利,也有出现过恐慌,2018年,美国发生了全球首例无人车撞死行人事件,因此也造成了美国当地居民对自动驾驶车辆测试的严重不满。


关于无人驾驶也是AI技术发展能够切实改变人们日常生活的一个重要领域,国内也有很多新成立的自动驾驶创业公司,很多企业成立不到一年,那么关于自动驾驶的安全性是否可以保证,是否能大量投入人们的生活中,这些都是值得思考的问题。


AI的确在蓬勃的势头下快速发展,但是人工智能落地并不易,是否能够真正的应用到人们的生活中去,符合用户场景,切实的解决问题提高效率,才是支持AI能否继续发展的源头。


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