一文解析全球人工智能产业技术发展状况

    原标题：一文解析全球人工智能产业技术发展状况

    作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力,人工智能正在对全球经济、社会进步和人类生活产生深刻的影响。 在中国,人工智能是目前最火热的投资领域,也是中国政府最具价值的战略布局之一。

　　现在,人工智能产业技术到达了什么样的水平呢中国信息通信研究院此前发布的《 2018世界人工智能产业发展深度分析报告》,从智能硬件、计算机视觉技术、智能语音技术以及自然语言理解这四大核心方面去一一解析。

　　1、智能硬件

　　智能硬件的重要组成部分包括智能传感器与智能芯片。打个比方,假若我们把人工智能的中枢大脑理解成智能芯片,那么分布着神经末梢的神经元就是智能传感器。

　　智能传感器是将传统传感器、微处理器及相关电路一体化,形成的具有初级感知处理能力的相对独立的智能处理单元。智能芯片具备高性能的并行计算能力,且同时支持主流人工神经网络算法。目前,智能传感器主要包括有触觉、视觉、超声波、温度、距离传感器等;智能芯片主要包括有 GPU、FPGA、ASIC以及类脑芯片等。

　　ResearchAndMarkets报告显示:2017年智能传感器全球市场价值为269.06亿美元,预计到2023年总市场规模达到706.17亿美元。《新一代人工智能发展规划》预计,到2020年,中国智能计算芯片市场规模将达到100亿元。

　　纵观全球智能硬件市场,诸如霍尼韦尔、BOSCH、ABB等国际巨头在全面布局智能传感器的多种产品类型;在中国,也涌现了汇顶科技的指纹传感器,昆仑海岸的力传感器,但产品布局相对单一。智能芯片方面,在全球市场有NVIDIA的GPU、谷歌的TPU、英特尔的NNP和VPU、IBM的True North、ARM的DynamIQ、高通的骁龙系列、Imagination的GPU Power VR等主流企业产品。在中国,有华为海思的麒麟系列、寒武纪的NPU、地平线的BPU、西井科技额deepsouth(深南)和deepwell(深井)、云知声的UniOne、阿里达摩院在研的Ali-NPU等。

　　2、计算机视觉技术

　　计算机视觉技术初步具备了类似人类对图像特征分级识别的视觉感知与认知机理,拥有速度快、精度高、准确性高等一系列优点。计算机视觉技术主要实现产业应用中对图像或视频内物体/场景识别、分类、定位、检测、图像分割等功能的需求,因此被广泛应用于实现视频监控、自动驾驶、车辆/人脸识别、医疗影响分析、机器人自主导航、工业自动化系统、航空及遥感测量等领域。

　　MarketsAndMarkets报告显示:2017年基于人工智能的计算机视觉全球市场规模为23.7亿美元,预计2023年会达到253.2亿美元。预测期(2018-2023)内复合年增长率47.54%。

　　世界范围内,各国都陆续涌现出了一大批优秀的计算机视觉公司。譬如亚马逊、谷歌、微软、Facebook等大型企业,也不乏专注垂直应用领域的初创公司,例如根据住宅航拍照片进行智能估值的Cape Analytics,以及Steam、Oculus Home、Vlveport等VR内容分发平台。

　　在中国,计算机视觉领域的AI公司在技术探索和商业落地方面都已经走在世界前列。例如商汤科技当前正在为各大智能手机厂商提供AI+拍摄、AR特效与AI身份证验证等功能服务;旷视科技专注视觉算法技术,除人证合一服务外,还拓展到智慧城市、智慧商业等领域;云从科技深耕金融、安防领域,目前是中国银行业第一大AI供应商;图普科技专注图像识别的商业落地,目前聚焦在互联网内容审核、商业智能、泛安防三条产品线。依图、Yi+、格灵深瞳等企业也有各自不同的布局。

　　3、智能语音技术

　　智能语音技术是一种可以实现将文本或命令与语音信号相互智能转化的技术,主要包含语音识别与语音合成。语音识别就好比“机器的听觉系统”,通过识别和理解,把语音信号转变为响应的文本或命令。语音合成就好比“机器的发音系统”,让机器通过阅读响应的文本或命令,将其转化为个性化的语音信号。智能语音技术因其可以实现人机语音交互、语音控制、声纹识别等功能,被广泛应用于智能音箱、语音助手等领域。

　　中商产业研究院数据线上:2017年,全球智能语音市场规模为110.3亿美元,同比增长30%。2017年中国智能语音市场规模达到105.07亿元,与2016年相比增长70%。随着智能语音应用产业的脱产,市场需求增大,预计2018年中国智能语音市场规模将进一步增长,达到159.7亿元。

　　目前,智能语音技术在用户终端上的应用最为火热。许多互联网公司纷纷投入人力和财力展开对此方面的研究和应用,目的是通过语音交互的新颖和便利模式迅速占领客户群。在美国,以评估的Siri,微软PC端的Cortana、移动端的微软小冰,谷歌的Google Now,Amazon的Echo都是家喻户晓的产品应用;在中国,诸如科大讯飞、思必驰、云知声,以及互联网巨头BAT等均深入布局其中。

　　4、自然语言处理

　　自然语言处理包含了多种多样的研究方向,其主要包括自然语言理解和自然语言生成。通俗的说,前者是实现计算机“理解”自然语言文本思想或意图;后者是实现计算机用自然语言文本“表述”思想或意图。从应用上看,包括机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、字幕生成、文本分类、问题回答、文本语义对比等等。

　　MarketsAndMarkets数据显示,全球自然语言处理市场规模预计将从2016年的76.3亿美元增长到2021年的160.7亿美元,符合年增长率16.1%。《中国人工智能发展报告2018》报告显示:2017年中国人工智能市场规模达到237亿元,其中自然语言处理市场占比21%,也就是49.77亿元。

　　目前,已经有许多相关的成熟技术应用产品。如美国的亚马逊、Facebook以及中国的字节跳动等公司利用自然语言技术实现旗下购物网站、社交平台或新闻平台的产品评论、社区评论和新闻文章主题分类与情感分析等功能。谷歌、百度、有道等公司应用纯熟并在不断智能升级的在线翻译服务;诸如日本的Logbar、中国的科大讯飞与搜狗等企业的随身多语言翻译机等。在基础平台方面,在美国有Korea.ai、Lingumatics等,在中国有百度云、腾讯文智、语言云等。舆情检测系统方面应用,包括有美国的Xalted的iAcuity,中国朝闻天下的Wom-Monitor,创略科技的本果舆情等。

　　值得肯定的是,近年来我国人工智能产业技术创新以及行业应用都在加速推进,在不少领域已经具备国际竞争力甚至取得了领先优势。尽管如此,我们想要取得长足进步,还亟需解决更多技术积累、行业融合应用以及人才队伍等方面的突出问题。