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全球人工智能技術(shù)邁入深度學習階段,商業(yè)化加速應用場景愈發(fā)豐富

牽手一起夢 ? 來源:前瞻產(chǎn)業(yè)研究院 ? 作者:前瞻產(chǎn)業(yè)研究院 ? 2021-02-28 11:22 ? 次閱讀
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當前,國內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛將人工智能作為下一次產(chǎn)業(yè)革命的突破口,積極加大投資布局,與此同時,隨著人工智能技術(shù)進步和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不斷完善的推動下,全球人工智能應用場景將不斷豐富,市場規(guī)模持續(xù)擴大。

“人工智能”一詞最初是在1956年美國計算機協(xié)會組織的達特矛斯(Dartmouth)學會上提出的,人工智能發(fā)展至今經(jīng)歷過經(jīng)費枯竭的兩個寒冬(1974-1980年、1987-1993年),也經(jīng)歷過兩個大發(fā)展的春天(1956-1974年、1993-2005年)。從2006年開始,人工智能進入了加速發(fā)展的新階段,并行計算能力、大數(shù)據(jù)和先進算法,使當前人工智能加速發(fā)展;同時,近年來人工智能的研究越來越受到產(chǎn)業(yè)界的重視,產(chǎn)業(yè)界對AI的投資和收購如火如荼。

1、全球人工智能技術(shù)邁入深度學習階段

機器學習是實現(xiàn)人工智能的一種重要方法,深度學習(Deep Learning)是機器學習(Machine Learning)的關(guān)鍵技術(shù)之一。深度學習自2006年由Jeffery Hinton實證以來,在云計算、大數(shù)據(jù)和芯片等的支持下,已經(jīng)成功地從實驗室中走出來,開始進入到了商業(yè)應用,并在機器視覺、自然語言處理、機器翻譯、路徑規(guī)劃等領(lǐng)域取得了令人矚目的成績,全球人工智能也正式邁入深度學習階段。

與此同時,全球人工智能領(lǐng)域?qū)π录夹g(shù)的探索從未停止,新技術(shù)層出不窮,例如近年來一些新的類腦智能算法提出來,將腦科學與思維科學的一些新的成果結(jié)合到神經(jīng)網(wǎng)絡算法之中,形成不同于深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)路線,如膠囊網(wǎng)絡等,技術(shù)的不斷進步是推動全球人工智能的發(fā)展的不竭動力,這些新技術(shù)的研究和應用將加快全球人工智能的發(fā)展進程。

2、全球主要經(jīng)濟體加快人工智能戰(zhàn)略布局

人工智能作為引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù),目前全球主要經(jīng)濟體都將人工智能作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰(zhàn)略。自2013年以來,包括美國、中國、歐盟、英國、日本、德國、法國、韓國、印度、丹麥、芬蘭、新西蘭、俄羅斯、加拿大、新加坡、阿聯(lián)酋、意大利、瑞典、荷蘭、越南、西班牙等20多個國家和地區(qū)發(fā)布了人工智能相關(guān)戰(zhàn)略、規(guī)劃或重大計劃,越來越多的國家加入到布局人工智能的隊列中,從政策、資本、技術(shù)人才培養(yǎng)、應用基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等方面為本國人工智能的落地保駕護航。

全球人工智能技術(shù)邁入深度學習階段,商業(yè)化加速應用場景愈發(fā)豐富

3、全球人工智能領(lǐng)域新基建擴容趨勢明顯

人工智能新基建包含智能芯片、5G、感知網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)中心等支持人工智能發(fā)展的生產(chǎn)性設(shè)施建設(shè),同時人工智能與實體經(jīng)濟深度融合做構(gòu)建的智能經(jīng)濟形態(tài)也是人工智能領(lǐng)域新基建的一部分。

近年來,全球人工智能發(fā)展的生產(chǎn)性設(shè)施建設(shè)步伐加快,2020年新冠疫情在全球爆發(fā),對全球的經(jīng)濟生產(chǎn)活動產(chǎn)生較大的沖擊,但值得注意的是,全球范圍內(nèi)的新基建業(yè)務擴容未被阻斷,從各國政府到行業(yè)主要企業(yè)都積極參與到人工智能新基建的建設(shè)中。

人工智能芯片是人工智能的大腦,隨著全球人工智能終端設(shè)備數(shù)量的增長以及邊緣計算的需求逐步提升,全球人工智能芯片需求量快速增長,市場規(guī)模不斷擴大。

根據(jù)Tractica公布的數(shù)據(jù)顯示,2019年全球人工智能芯片市場規(guī)模達110億美元,預計2020年全球人工智能芯片市場規(guī)模將增加至175億美元,2025年全球人工智能芯片市場規(guī)模有望突破720億美元。

圖表2:2018-2025年全球人工智能芯片市場規(guī)模及其預測(單位:億美元)

5G的低延遲、高速度和邊緣計算能力可以推動人工智能設(shè)備更智能地進行大量的數(shù)據(jù)連接,提升人工智能設(shè)備的學習能力,與此同時將5G網(wǎng)絡與人工智能技術(shù)相結(jié)合,可以有效提高5G網(wǎng)絡的智能化程度,使網(wǎng)絡從人工配置參數(shù)與使用專家的經(jīng)驗編制策略轉(zhuǎn)變?yōu)榫W(wǎng)絡智能配置參數(shù)與智能策略自動生成成為可能。

由此可見,5G與人工智能的互促式發(fā)展可以加速全球人工智能應用突破與落地,因此,目前全球范圍正在加快5G商用推廣的步伐,全球5G基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)如火如荼。

根據(jù)GSMA(全球移動通信系統(tǒng)協(xié)會)公布的數(shù)據(jù)顯示,截至2020年7月底,全球38個國家已經(jīng)部署了92張5G移動網(wǎng)絡,較4月底增加了22張;截至2020年9月,全球5G終端達到18類362款,其中162款手機,113款已經(jīng)上市,其中70%+支持SA(獨立組網(wǎng)),5G商用正在加快。

根據(jù)愛立信公布的數(shù)據(jù)顯示,截至2020年6月底,全球范圍內(nèi)共部署了約72萬個5G基站,2020年8月這一數(shù)據(jù)增加至80萬個,前瞻預計,到2020年底,全球5G基站總數(shù)將達到100萬個。

圖表3:2019-2023年全球5G基站數(shù)量及其預測(單位:萬個)

近年來,隨著計算能力越來越強,云計算、大數(shù)據(jù)、虛擬化等技術(shù)的出現(xiàn),讓人工智能有了可依賴的現(xiàn)實技術(shù)基礎(chǔ)。人工智能的算法需要依賴海量的數(shù)據(jù),利用海量的樣本進行機器學習。

數(shù)據(jù)中心天然就是一個海量數(shù)據(jù)庫,每天生成的和轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)都在呈指數(shù)增長,有了這些數(shù)據(jù),再利用大數(shù)據(jù)技術(shù)去分析,就能得到很多有意義的數(shù)據(jù)供人工智能學習;與此同時,人工智能要依賴計算,只有高速的計算能力才能在短時間完成指定的任務,現(xiàn)在的數(shù)據(jù)中心利用網(wǎng)絡進行分布式計算,大大提高了計算能力,人工智能的學習能力可以得到大幅提升。數(shù)據(jù)中心為人工智能提供更多的技術(shù)支撐與創(chuàng)造無限可能。

全球數(shù)據(jù)中心建設(shè)加快有力的推動了人工智能的發(fā)展,從2017年開始,伴隨著大型化、集約化的發(fā)展,全球數(shù)據(jù)中心數(shù)量開始縮減,但值得注意的是,隨著行業(yè)集中度的逐步提升,全球超大型數(shù)據(jù)中心數(shù)量總體增長,據(jù)Cisco的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,2019年,全球超大型數(shù)據(jù)中心數(shù)量約447個;至2020年,全球超大新數(shù)據(jù)中心將達到485個。

圖表4:2015-2020年全球數(shù)據(jù)中心數(shù)量及預測(單位:萬個,個)

根據(jù)Gartner公布的數(shù)據(jù)顯示,2017年底全球部署機架數(shù)達到493.3萬架,安裝服務器超過5500萬臺,2019年全球數(shù)據(jù)中心部署的機架數(shù)量約為495.4萬架。預計2020年機架數(shù)將超過498萬架,服務器超過6200萬臺。

圖表5:2015-2020年全球數(shù)據(jù)中心部署的機架規(guī)模統(tǒng)計及預測(單位:萬架)

4、全球人工智能商業(yè)化加速 應用場景愈發(fā)豐富

人工智能技術(shù)經(jīng)過過去近10年的快速發(fā)展已經(jīng)取得較大突破,隨著人工智能理論和技術(shù)的日益成熟,人工智能場景融合能力不斷提升,因此,近年來商業(yè)化應用已經(jīng)成為人工智能科技企業(yè)布局的重點,歐洲、美國等發(fā)達國家和地區(qū)的人工智能產(chǎn)業(yè)商業(yè)落地期較早,中國作為后期之秀,近年來在政策、資本的雙重推動下,人工智能商業(yè)化應用進程加快。目前,人工智能技術(shù)已在金融、醫(yī)療、安防、教育、交通、制造、零售等多個領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)技術(shù)落地,且應用場景也愈來愈豐富

圖表6:人工智能應用場景分析

值得注意的是,盡管目前全球范圍內(nèi)人工智能商業(yè)化進程正加速推進,但受制于應用場景的復雜度、技術(shù)的成熟度、數(shù)據(jù)的公開水平等限制,全球人工智能仍處在產(chǎn)業(yè)化和市場化的探索階段,落地場景的豐富度、用戶需求和解決方案的市場滲透率仍有待提高。

5、全球人工智能市場規(guī)??焖僭鲩L

基于人工智能技術(shù)的各種產(chǎn)品在各個領(lǐng)域代替人類從事簡單重復的體力或腦力勞動,大大提升了生產(chǎn)效率和生活質(zhì)量,也促進了各個行業(yè)的發(fā)展和變革。

普華永道數(shù)據(jù)預測,受到下游需求倒逼和上游技術(shù)成型推動的雙重動因,2020年全球人工智能市場規(guī)模將達到2萬億美元,預計未來幾年市場將繼續(xù)保持高速增長,到2030年全球市場規(guī)模將達到15.7萬億美元的規(guī)模,約合人民幣104萬億元。

圖表7:2020-2030年全球人工智能市場規(guī)模預測(單位:萬億美元)

6、北美地區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展領(lǐng)先

近年來,人工智能在北美洲、亞洲、歐洲地區(qū)發(fā)展愈演愈烈。北美、亞洲和歐洲是全球人工智能發(fā)展最為迅速的地區(qū)。截止2019年底,北美地區(qū)共有2472家人工智能活躍企業(yè),超級獨角獸企業(yè)78家;亞洲地區(qū)活躍人工智能企業(yè)1667家,超級獨角獸企業(yè)8家;歐洲地區(qū)活躍人工智能企業(yè)1149家,超級獨角獸企業(yè)8家。

圖表8:2019年北美、亞洲和歐洲活躍AI企業(yè)與超級獨角獸數(shù)量情況(單位:家)

注:超級獨角獸指的是估值超過100億美元的企業(yè)

7、科技巨頭紛紛布局人工智能行業(yè)

近年來,全球科技巨頭紛紛布局人工智能。在美國地區(qū),Google實行“全面開花”的策略,在云服務、無人駕駛、虛擬現(xiàn)實、無人機、倉儲機器人等領(lǐng)域均有布局。Facebook依托社交網(wǎng)絡,從產(chǎn)品中獲得數(shù)據(jù)、訓練數(shù)據(jù),再將其人工智能產(chǎn)品反作用于社交網(wǎng)絡用戶。

微軟則致力于將人工智能技術(shù)應用到智能助手、AR/VR等領(lǐng)域,例如Skype及時翻譯、小冰聊天機器人、Cortana虛擬助理等應用。在中國,互聯(lián)網(wǎng)巨頭企業(yè)如百度、騰訊和阿里均紛紛依托自身平臺優(yōu)勢,構(gòu)建人工智能服務產(chǎn)品,主要布局于人工智能應用層領(lǐng)域。

圖表9:全球主要科技企業(yè)人工智能布局情況

8、全球人工智能新一輪資本熱潮方興未艾

從生產(chǎn)方式的智能化改造,到生活水平的智能化提升,再到社會治理的智能化升級,新一代人工智能的應用驅(qū)動特征愈加明顯,大量新興應用場景持續(xù)培育形成??焖儇S富的數(shù)據(jù)儲備,逐漸清晰的業(yè)務邏輯,以及即將落地的商業(yè)價值,促使全球人工智能新一輪資本熱潮方興未艾。

根據(jù)CB Insights公布的數(shù)據(jù)顯示,2014-2019年全球人工智能融資金額和融資次數(shù)逐年增長,2019年再創(chuàng)新高,融資金額達到265.80億美元,融資次數(shù)超過2000次。

圖表10:2014-2019年全球人工智能融資情況(單位:億美元,次)

責任編輯:gt

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