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CMIC:巨头发力场景应用 AI门槛如何降低
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发布时间:2018-05-15 10:29:32   来源:赛迪-中国电子报   作者:李佳师

  【CMIC讯】世间事大多如此,喧嚣之后归于平静,平静之后呈现真实。眼下,人工智能经历了轰轰烈烈的喧嚣后,呈现真实,人们逐渐找到各自想要的东西。
 
  在日前举行的Windows开发者日活动中,微软宣布推出Windows人工智能平台Windows ML。这是在微软宣布基于云提供各种人工智能服务Azure AI之后,针对Windows开发者推出的AI平台。
 
  到目前为止,谷歌、微软、亚马逊、IBM都已经推出了各自的AI平台,在今年,又进一步推出更加便利的AI开发平台。找到更多的真实场景,尽快构建更多的应用,成为巨头们发力的焦点。在这样的背景下,中国厂商应该如何构建AI平台,加速AI应用落地?
 
  国际巨头打造特色AI平台
 
  业界大佬们的观点是人工智能将会进入到几乎所有的领域,未来没有不被人工智能颠覆或是影响的行业。这就意味着,那些曾经只有大师们才能操刀使用的深奥的AI技术需要变得特别简单、易用,甚至高中生都会用,才能够加速AI在各个行业的应用。
 
  这次微软发布的是面向Windows开发者的人工智能平台,它是一套新的工具,包括自定义影像服务、人脸API、必应实体搜索API,利用本地机器上的GPU,允许开发人员实时运行他们的模型,而无需往返云端。简而言之,就是让开发者不需要太费劲、太繁琐就可以构建模型。这套工具会和下一个Windows的主要版本一起推出。
 
  而此前,微软已经建立了云(Azure)的AI服务(包括AI计算、AI数据、AI工具),其中,在微软Azure AI里非常强大的功能是它提供给开发者的FPGA处理能力,以处理数据密集型任务,“硬件加速即服务”是微软Azure实现“硬件微服务”计划很重要的部分。微软提供的FPGA可以在不到1/10秒内把整个维基百科(30亿字和500万篇文章)翻译出来。
 
  IT巨头们不断将其各种AI工具和能力开放出来,让更多的开发者和企业使用。在此,必须提及2015年11月10日谷歌做的一件事。那天,谷歌将其用于内部开发的人工智能算法工具TensorFlow开放出来,而且是可访问的、免费的,这让原来的AI算法、工具终于降落凡间,使用门槛大大降低,谷歌的做法改变了全世界AI研究和开发的运作方式。
 
  就在谷歌宣布开放的6天后,微软宣布机器学习工具包“分布式机器学习工具(DMTK)”开源;在谷歌宣布开放的两周后,IBM宣布机器学习平台SystemML开源。2016年7月,微软宣布将原来只是小部分计算机科学家可以使用的人工智能平台Project Malmo提供给开源社区。
 
  巨头们之所以开源、开放这些AI平台,当然并不仅仅是为公益而公益,他们希望这些开放能够与自己的核心业务与服务产生更多的关联。就像这次微软的Windows ML,它的目标就是让更多的开发者汇聚在其Windows 10平台上,可以更智能地开发应用程序。利用WinML API,开发者可以在程序内部使用预先训练好的机器学习模型,使应用发挥优异的性能,为用户节省数据等。
 
  赛迪顾问分析师向阳在接受《中国电子报》记者采访时表示,人工智能要发挥作用,除了要有计算力、算法,还要有恰当的场景和丰富的数据,只有打造出更具应用特征的AI平台,才能更好地形成聚合效应,将“资源变成微服务”,让开发者少走很多弯路。比如IBM的商业人工智能平台Watson,尽管旗号是面向各个行业,但它最强大的部分是医疗,因为目前其上已有大量的医疗数据资源。英特尔公司,这个一直以来以计算力为核心业务的公司现在的口号也改为了数据公司,巨额收购Mobileye,大量投资于自动驾驶、精准医疗、体育、智能制造等领域,希望成为这些拥有巨大爆发力领域的AI平台。
 
  英特尔全球资深副总裁、中国区总裁杨旭在接受《中国电子报》记者采访时表示,人工智能时代与过去的IT时代有非常大的不同,过去的IT时代所有的产品都是标准化的,在全球任何地方购买电脑零部件组装成电脑,或者直接购买电脑,装上微软的操作系统,装上应用软件就可以用,它是标准的平台。而人工智能时代有两个不一样的地方,一是横向,需要有端到端的数据采集、传输和分析,最后把分析结果进行推论以后,进行增值的服务再推送回来。这需要云端、传输端、终端、边缘端的全方位能力。二是纵向,需要各种各样数据处理的计算能力。需要不同能力来处理不同的数据,在基础的计算能力上提供异构的不同计算能力,而不是像过去一样,一个芯片就能够把所有的办公数据处理完。它需要芯片+算法+各种各样的工具,一层层地实现纵向化的合作。
 
  基于此,我们就很好理解为什么IT巨头们在打造AI平台的时候,为什么纷纷拥抱场景、拥抱行业数据的原因了。
 
  鼓励中国更多企业开放AI平台
 
  而数据和场景恰恰是中国市场的巨大优势。几天前,科大讯飞董事长刘庆峰表示:“我相信未来人工智能全球竞争主要是在中美之间,由于人工智能应用方面的特点,中国会率先胜出。未来3到5年人工智能的行业应用格局将会确定,如教育、医疗、政法、养老这些行业,我相信中国会走在全世界前面。”
 
  目前,以BAT为代表的中国互联网企业正在AI平台的赛道上加速布局。百度将AI重点聚焦于自动驾驶,阿里的ET大脑聚焦于智慧城市、工业、农业与环境,腾讯把医疗作为重点。2017年11月15日,中国公布了第一批国家人工智能开放创新平台,百度的自动驾驶开放平台、阿里云的城市大脑开放平台、腾讯的医疗影像开放平台、科大讯飞的智能语音开放平台入选。
 
  目前百度的Apollo无人驾驶开放平台是每周更新,两个月左右进行一次新版本和总体能力的提升,百度Apollo上的合作伙伴已经突破90家。业界评价说,到目前为止,Apollo的产品化、量产化速度是全球最快。几个月前,腾讯AI医学影像产品觅影,对食管癌筛查准确率超过90%;腾讯觅影对于肺癌、糖尿病病种的筛查,已经进入临床预试验,未来还将进军乳腺癌、宫颈癌等病种的筛查。阿里ET城市大脑在杭州掌控128个信号灯路口,试点区域通行时间减少15.3%,相当于交通效率提高了15.3%,高架道路出行时间节省4.6分钟。目前阿里ET平台除了在城市,在工业、农业、环保等领域也加速布局。
 
  中国的AI平台技术正在加速获得突破,如果有更多的数据资源以及应用场景向这些平台汇聚,中国AI平台技术的迭代进程将提速。百度创始人、董事长兼CEO李彦宏在接受《中国电子报》记者采访时表示,中国的人工智能技术和产业发展目前还落后于美国,但是中国仍有机会领先。
 
  阿里云iDST总监初敏此前曾说,算法、数据、计算平台、用户、商业模式,用互联网的思维把这五个因素串起来,AI迭代才能非常快。以更快的速度使用反馈数据来更新模型,形成这样的正循环后,效果就会越来越好。哪怕是算法不变,只要能够不断地反馈数据并不断优化,过一两个月之后,它的能力也会好很多。
 
  目前看,中国的数据资源向AI平台汇聚的速度仍与我们的期待有一定的差距,尤其是体制内的数据资源。在今年两会期间,搜狗总裁王小川在接受《中国电子报》记者采访时表示,互联网企业是数据经济的先锋军,现在要做的是如何与国家体制的服务和数据资源产生新的融合,实现更大的跨越。
 
  曙光总裁历军在接受《中国电子报》记者独家采访时表示,中国的制度有一个好处,就是我们可以集中力量办大事。当国家确定一个目标,就能够快速地齐聚各方力量形成合力。就像中国在超级计算机领域的发展,目前中国的超级计算机已经连续多年在全球超级计算机竞赛的排名中保持第一。在人工智能领域,中国要想加快发展,需要对数据资源与平台的汇聚做更多的推动。
 
  当然,中国的AI平台发展仅仅依靠BAT等几家互联网企业还远远不够,中国要想抓住人工智能的机遇加速弯道超车,加速AI应用落地,还需要发展更多的AI平台,进一步降低AI门槛,把AI的“水、电、煤、气”铺好,让更多的传统企业可以便利搭上AI的快车,实现转型升级。
 
  李彦宏今年两会的提案之一是《关于鼓励企业开放人工智能平台,促进实体经济转型发展》。李彦宏认为,人工智能开放平台将对接人工智能科技企业的技术能力和传统企业的数据积累与需求,成为人工智能与实体经济融合创新的重要基础设施。国家应鼓励企业开放人工智能平台,呼吁更多企业开放人工智能技术,推动各行业和地区加快应用人工智能开放平台。

责任编辑:言笑晏晏

 
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