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          賽迪顧問人工智能產業研究中心張梓鈞 :人工智能將進一步向邊緣側遷移

          每日經濟新聞 2018-11-16 12:18:10

          在ArcSoft虹軟主辦的視覺人工智能開放平臺創享會上,賽迪顧問人工智能產業研究中心總經理張梓鈞表示:隨著人工智能在應用場景的爆發以及技術成熟推動下,將進一步向邊緣側進行遷移,從而催生邊緣智能。應用場景落地是邊緣智能發展的重要方向,計算機視覺則是目前變現最順利的人工智能技術。

          每經記者|郭榮村    每經實習記者|劉晨光    每經實習編輯|梁梟    

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          現場專家發言 圖片來源:每經記者 劉晨光 攝

          作為科技圈的當紅“炸子雞”,人工智能是近年來十分火熱的領域。

          11月15日下午,在ArcSoft虹軟主辦的視覺人工智能開放平臺創享會上,賽迪顧問人工智能產業研究中心總經理張梓鈞表示:隨著人工智能在應用場景的爆發以及技術成熟推動下,將進一步向邊緣側進行遷移,從而催生邊緣智能。

          《每日經濟新聞》記者注意到,應用場景落地是邊緣智能發展的重要方向,計算機視覺是目前變現最順利的人工智能技術,2018年計算機視覺獲得超過230億元投資,占人工智能產業投資總額的比重超過三分之一。

          人工智能向邊緣側遷移

          2016年以來,AlphaGo和人類的“人機大戰”曾頗為引人關注,而對人工智能的討論也進入了高潮。

          賽迪顧問數據顯示,2016年我國人工智能產業開始高速發展,2017年人工智能產業規模達到700億元,預計在2018年人工智能核心產業規模有望接近1000億元,到2020年甚至有可能超過1600億元。

          在近日工業和信息化部印發的《新一代人工智能產業創新重點任務揭榜工作方案》中,智能服務機器人、智能無人機、神經網絡芯片、開源開放平臺、智能制造關鍵技術裝備等17個領域被列為重點方向。

          在張梓鈞看來,現在的人工智能已經開始向邊緣側進行遷移,催生了邊緣智能。“未來我們每個人都有手機,手機在進行美顏和照片特效渲染的時候,我們不希望照片傳到遙遠的云端做渲染處理。同時我們想象另一個場景,無人駕駛,很難想象車輛在行駛過程中實時處理的路網信息、車輛信息需要傳遞到幾十公里,甚至幾百公里之外,這是不可想象也不可接受的。”張梓鈞認為,未來當應用場景更加邊緣的時候,需要計算模式更加臨近我們,具有低時延、本地性和位置感知性的特點。

          同時他也談到,邊緣計算和云計算不是互相取代的關系,而是相互補充、相互促進的協同發展共存關系。“邊緣計算未來和云計算將在數據計算的任務、網絡資源的負擔和智能應用的分工上進行差異化的分工,邊緣計算更加適合去進行局部化、實時要求高的本地化處理,也符合人工智能在邊緣側應用的發展需要。”

          張梓鈞認為,邊緣智能未來對社會行業發展產生深遠影響。“首先業務處理去中心化,邊緣側的萬物互聯和拓展,計算模式將演進為去中心化的模式,真正的實現自治化的處理。”他說。

          其次,在資源變革上,由原來的資源獨占到資源共享。“再者,在應用部署方面,一是需要我們有敏捷感知能力,針對邊緣側的業務和發展需求,能夠敏捷的去判斷出來需求的變化;二是快速部署和快速響應的能力。”張梓鈞進一步表示。

          最后,張梓鈞也坦言,過去很多小的場景被相對低估,未來隨著技術下沉,同時在邊緣側計算能力以及數據提升的前提下,小的場景有很多機會可以引發出人工智能的應用場景需求。

          計算機視覺應用最成熟

          隨著邊緣智能技術的發展,應用場景遍地開花,但實際上存在很多制約場景應用的發展因素。

          “AI技術在實際落地應用過程中,會面臨諸多門檻。以應用較為成熟的人臉識別技術為例,創業創新企業在實際應用過程中,面臨最大的問題是產品研發、迭代成本高昂,無法和移動互聯網產品一樣低成本、快速化、多元化嘗試。”虹軟公司相關負責人表示。

          實際上,在落地的眾多困境中,算法采購成本成為關鍵制約因素,中小企業由于剛剛起步,不具備大企業的優勢,因此其使用成本會占到硬件設備整機成本的50%或更高。

          在創享會現場,記者了解到,創新創業企業在AI場景化落地中還會遇到諸如適應多樣化光線環境、軟硬件集成時硬件選型等多種難題,且依靠自身能力很難快速得到產業鏈上下游支持以對其加以解決。

          《每日經濟新聞》記者注意到,計算機視覺是目前變現最順利的人工智能技術,是中國AI市場的最大組成部分。根據中國信通院2018年2月發布的報告數據,2017年中國人工智能市場中計算機視覺占比37%,以80億元的行業收入排名第一。

          在計算機視覺應用技術中,人臉識別已經實現可以超過99%的識別準確率,已經達到了商業化推廣和應用的水平。

          事實上,作為全球領先視覺算法供應商,十幾年前,虹軟就為三星手機提供人臉技術,全球已有近百億臺智能終端設備搭載了虹軟技術。尤其是智能手機領域,目前80%以上的主流安卓手機正在使用虹軟的智能雙攝、AI美顏、智能HDR等AI拍照算法。

          此外,早在一年之前虹軟就發布了視覺人工智能開放平臺,免費開放人臉識別、人臉屬性分析等離線SDK。

          張梓鈞對記者表示,“BAT、谷歌都有自身的共享開放平臺,只是開放的內容有所不同。”他認為眾多場景單靠企業自身很難全部落地,一方面是培養用戶的市場習慣,一方面培養自身的生態伙伴,對企業自身和行業發展來說都是大有裨益。

          不過總體上看來,張梓鈞也認為,人工智能發展仍處在初期階段,“市場高度開放,應用場景繁多,市場機會巨大,必將吸引眾多玩家,現階段需做大蛋糕。”

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