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2017年中国人工智能行业发展概况分析
2018/1/2 15:35:12 来源:中国产业发展研究网 【字体:大 中 小】【收藏本页】【打印】【关闭】
核心提示:1、两次 AI 策略逐步验证,预期发酵考验产业成长2017AI年度策略:人工智能处于Know-How时代。从目前瓶颈、技术、发展阶段、未来机会来看,人工智能发展正处于Know-How时代,即基础算法已成熟,行业应用型算法及各类应用、商业模式1、两次 AI 策略逐步验证,预期发酵考验产业成长
2017AI年度策略:人工智能处于Know-How时代。从目前瓶颈、技术、发展阶段、未来机会来看,人工智能发展正处于Know-How时代,即基础算法已成熟,行业应用型算法及各类应用、商业模式快速丰富的时代。
2017H2AI策略:算力、算法、数据技术三要素决定冲击层次。 一线为安防、工业,特征为收入、利润将快速兑现。二线为教育、医疗。特征为技术确定性高、空间较大、具有规模化优势而进展较慢。三线为金融、与智能驾驶,特征为目前技术未证明绝对可行,产业处于快速尝试期。
2、算力是核心需求、寒武纪全球领先
算力需求分为云与端,遍布整个人工智能发展。云端需求以训练及比对类推理为主(如识别),终端需求以执行类为主。
算力是AI基础需求
数据来源:公开资料整理
AI 计算需求与通用计算特征( CPU )不同
人工智能下的算力特征是矩阵/求导(以训练阶段举例):通常使用梯度下沉法(二维情况下为最小二乘法,偏导数为0,多维情况下为梯度最低);大量的浮点运算,需要计算单元;大规模矩阵计算,需要并行指令。
AI算法训练过程框架图
数据来源:公开资料整理
传统的算力(CPU):处理所有的指令与运算;以逻辑顺序为核心,计算单元比例约20%,处理分支与跳转的判断能力强,大量缓存空间Cache,方便快速提取数据。
GPU架构和CPU架构对比
数据来源:公开资料整理
3行业切入成长期
手机、安防商业化场景形成,教育、医疗正孕育,AI行业从导入期切入成长期。我们在2016年11月发布的AI年度策略《人工智能的KNOW-HOW时代》中预计,2017年人工智能行业处于通用技术与行业知识结合,逐步形成商业化场景阶段。
在2017年7月发布的AI中期策略《技术冲击-AI细分行业的演进猜想》中根据技术演进路线,提出人工智能商业场景逐步成熟的三个层次:一线为安防、工业;二线为教育、医疗;三线为金融无人驾驶。从目前总体来看,手机。安防场景将马上步入商业化,教育、医疗正孕育商业模式。
AI技术场景推进图
数据来源:公开资料整理
手机、安防行业商业化场景形成。1)2017年9月,华为与苹果公司相继推出麒麟970与A11SOC芯片,均具备机器学习处理单元,奠定人工智能处理硬件基础(更优秀效率与能耗)。赋能手机以机器学习识别功能。顶级旗舰手机推出商业化平台通常为相关应用成熟起点,在可预见未来,预计相关应用将逐步产生(如视觉导航等应用)。2)国内安防行业快速推进,产业调研(商汤、旷世、海康)显示视频分析系统推进迅速,预计2018年,安防相关AI产业链(端处理、云分析、算力)快速爆发。
旷视智能安防解决方案
数据来源:公开资料整理
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