赛迪顾问：人工智能未来将呈现四大趋势
随着机器学习的快速发展，人工智能产业在历经60年的起伏之后，如今已经在全球范围形成新一轮的抢位发展态势，发达国家纷纷吹响探索大脑奥秘的号角。中国的人工智能产业在全球浪潮推动下，也在快速发展。赛迪顾问针对人工智能产业的大浪潮，提出了人工智能产业概念界定，并对产业链进行了深度剖析。对全球和中国人工智能市场规模和结构进行了判断，并详细梳理了全国各省市在人工智能领域的利好政策和具体举措。结合产业发展态势和技术热点演进，分析了各个细分领域的投资价值热点，提出深度学习、机器视觉、服务机器人、智能无人设备将是最具投资价值的四个方向。
赛迪顾问认为人工智能产业发展在未来将呈现出四大趋势：一是新一轮的开源化浪潮将成为人才争夺的主战场;二是语音识别领域将快速实现商业化部署;三是人工智能产业将与智慧城市建设协同发展;四是中国人工智能应用将在服务机器人领域迎来突破。同时，针对未来投资领域，赛迪顾问认为应该把握两大主要策略：重点聚焦深度学习技术积累与抢先布局家庭服务和教育领域应用。
人工智能产业几起几落，迎来新发展时期
人工智能产业概念界定。概念定义上，人工智能分为强人工智能和弱人工智能。强人工智能侧重于思维能力，指机器不仅是一种工具，而且本体拥有知觉和自我意识，能真正的推理和解决问题。弱人工智能指人造机器具备表象性的智能特征，包括像人一样思考、像人一样感知环境以及像人一样行动。
综合来看，赛迪顾问认为人工智能应该具备“3C特性”：理解力Cognize、沟通力Communicate、协同力Collaborate。即通过模拟人类思维模式实现对外界信息理解;通过语音、视觉等实现与外界沟通;通过行动控制实现人机协同工作。
人工智能的发展从起源到如今的全面推进经历了近70年的发展，期间更是起起落落经历过二次低谷期。
三大因素促使人工智能重获新生。随着深度学习重燃、海量大数据支撑、计算能力提升与成本下降等三大因素的出现，为进入21世纪的人工智能迎来了重生期。
未来3~5年将迎来智能应用快速普及。从谷歌组建研发团队到击败李世石仅仅花费2年多时间，进一步证明了深度学习的强大潜力。在不久的将来，赛迪顾问认为深度学习将取得更多成就，因为它只需要极少的人工参与，并能快速地从计算能力提升和数据量增长中获得裨益。
全球人工智能产业发展，面临三大难题
人工智能产业链包含了基础设施层、技术研发层和应用层。
基础设施层涵盖了数据支撑、感知和运算。技术研发层涵盖了机器学习、自然语言处理、图像识别三个方向。应用层分为智能硬件平台和软件集成平台。
从基础设施层看，随着以声学、触觉、味觉、嗅觉和视觉等仿生人体五种感知能力的智能传感设备的成熟化，为人工智能实现多元化发展提供了保障。
从技术研发层看，技术研发层是人工智能核心和高价值环节，包含了机器学习、自然语言处理、图像识别三个环节。把机器学习与人类对历史经验归纳做比对，机器的“训练”与“预测”过程可以对应人类的“归纳”和“推测”过程，越大的训练数据量等价于经验更丰富的人类专家。
从技术引领程度来看，机器学习是引领自然语音处理和图像识别快速发展的核心基础。利用基于知识图谱的大数据分析，通过机器学习的加工处理将使得语音的识别准确度得到大幅提升。
从应用层看，应用层分布根据技术研发的成熟度不同存在行业领域变化。自然语言处理的成熟度最高，其次是图像识别，而机器学习领域技术成熟度最低，还未形成大规模行业应用。
尽管目前人工智能很热，但人工智能的发展依然面临三大难题。
一是数据流通和协同化感知有待提升。
基础设施层的仿人体五感的各类传感器缺乏高集成度、统一感知协调的中控系统，对于各个传感器获得的多源数据无法进行一体化的采集、加工和分析。
赛迪顾问认为，未来突破点将发生在软件集成环节和类脑芯片环节。一方面软件集成作为人工智能的核心，算法的发展将决定着计算性能的提升。另一方面，针对人工智能算法设计类脑化的芯片将成为重要突破点。
二是强人工智能尚未实现关键技术突破。
在技术研发层，目前取得的进度依然属于初级阶段，对于更高层次的人工意识、情绪感知环节还没有明显的突破。
赛迪顾问认为，未来突破点将发生在脑科学研究领域。要对真正的分析理解能力进一步地研发，从大脑的进化演进、全身协调控制等领域实现。
三是智能硬件平台易用性和自主化存在差距。
应用层的智能硬件平台，服务机器人的智能水平、感知系统和对不同环境的适应能力受制于人工智能初级发展水平，短期内难以有接近人的推理学习和分析能力，难以具备接近人的判断力。
赛迪顾问认为，未来突破点将出现在智能无人设备领域。智能无人汽车处于全球各大车企巨头争相布局阶段。另一方面，目前无人机市场已经快速启动，而具备自动跟踪、智能避障的智能化无人机使得性能上得到了跨越式提升。
全球发达国家加快布局，国内北上沈三地领军发展，全球市场呈现快速发展的态势。年全球人工智能市场将逼近亿元。
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