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人工智能爆發的背后邏輯及資本催化的人工智能創業熱分析

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  人工智能爆發的背后邏輯

  要解釋一個技術路線發展的邏輯,我們往往從宏觀趨勢和當前進展兩個角度出發。

  首先來看宏觀趨勢,人工智能背后代表的先進生產力能夠帶來巨大的經濟效益,因此一直吸引著研發投入。

  自1956年達特茅斯會議誕生“人工智能”一詞 以來,技術發展已經取得了質的突破:大數據和數據處理技術的逐步成熟,包括深度學習算法的提出,以及適合海量訓練數據的GPU的引入,開啟了人工智能的入口。

  算法和芯片AI建設的基礎層,除了當前AI市場主流芯片,即英偉達的GPU之外,英特爾(收購Nervana Systems;FPGA)和谷歌(研發Tensor)也在推廣自己產品。除了目前主流的兩種改善通用芯片用于半定制的深度學習算法之外,業內也在積極研發面向人工智能應用的新的芯片,包括谷歌的TPU、我國中科院計算所的寒武紀,這類的針對特定算法以及特定框架的全定制AI芯片,以及更近一步的,IBM 的TrueNorth這類的類腦芯片(BPU)。

  

  *人工智能芯片一覽(援引招商證券)

  算法,尤其是深度學習算法領域,則不是巨頭壟斷,而是掀起了一波包括計算機視覺、語音交互、機器人/自動化、醫療、安全、消費、商務等領域的創業潮。巨頭們往往選擇更為基礎的算法框架入手,進行開源,以構建自家AI生態,如谷歌的TensorFlow和微軟的Cognitive Toolkit。

  

  *深度學習創業潮

  除了基礎層建設,AI的前沿進展還包括馬斯克的腦機接口項目、基于ARM的深度學習芯片以及英偉達面向醫療的應用、聊天程序/聊天機器人發展出了自己的語言、英特爾的自動駕駛技術研發等。

  艾瑞咨詢分析師張鳳表示:“目前我國71%的人工相關企業都在做技術落地應用,在算法技術方面,55%的企業在做計算機視覺,13%在做自然語言處理,只有9%的企業真正研究機器學習。能夠很快把技術應用落地是我國的優勢,但是對于基層的技術研究,我國的企業實力目前還無法和國外匹敵,這是劣勢。”

  再來看當前進展:現在的AI能做什么?引用FB研發主管Yann LeCun的話,我們現在看到的AI,距離它卍解還很遠,不到它真正的能力的5%。

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