IDC与百度联合发报告:预测2019年人工智能十大趋势

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IDC与百度联合发报告:预测2019年人工智能十大趋势

观点

• 把握市场趋势为制定AI战略提供参考。技术走向方面,机器学习平台、多模态计算、多模型数据 库将开始走向市场。落地实施方面,AI部署过程将更加自动化,AI也将从主要在数据中心进行计 算扩展至边缘计算。应用价值方面,业务流程自动化、人机交互智能化将是优先受益领域。市场 生态方面则体现出两大明显趋势:软件及应用引领基础计算架构、生态资源整合制胜。

 

• 辨识从技术到应用的路径驱动AI落地。机器学习、深度学习作为最基础最关键的核心技术,驱 动图像、视频、语音、语义、知识图谱等技术的应用,未来还将向融合语音、语义、视频图像等多 模态计算发展。而从技术到应用,IDC在本次研究中也追踪了16个行业的应用场景。要将这些应 用在企业中落地并发挥效能,需要行业参与者共同解决数据资源、硬件适配、云端协同、工程化 等诸多环节的要求。

 

• 评估AI应用效能促进商业模式重构。全面分析所有AI应用场景可以看到:人工智能对企业的影 响深远,从产品服务侧,到中间的生产模式、运营模式,再到决策端,人工智能将从降低人力成 本、缩短流程所需时间、降低风险损失、带来增值收入、提高生产效率等方面发挥效能。人工智 能在不同行业不同企业发挥的效能并不均衡,本着“早投资早评估早受益”的原则,AI系统的早 期投资者基本可在6-24个月内收回投资成本,甚至获得更多投资回报。


 • 共建合作伙伴网络帮助各方轻松拓展业务。人工智能生态系统正在经历高度集中-各自为政-各 司其职的演化进程。为充分发挥应用效能,行业参与者不应止步于单纯的采用这些技术,而应 积极构建和启用有助于促进各方合作的平台与服务,从而提升整个生态系统的效率。


 • 百度大脑:简单易用、全面开放。百度大脑经过两年多的开放和迭代,目前已经升级到3.0版本, 开放超140项AI能力。百度大脑始终致力于为用户提供最丰富最开放、简单易用的AI能力。

 

• 最后,AI行动计划可以分为六步走:1-10天——制定AI行动计划;11-20天——选择合适的启动场 景;21-40天——成立项目小组,准备数据并落实预算;41-60天——开始测试AI系统;61-80天—— 正式开始部署AI系统;81-100天——复制成功实践,扩大部署规模。


把握趋势 2019年AI市场展望

过去两年间,人工智能在中国的发展速度可谓一日千里、遍地开花:从企业单个 业务场景试用到复制推广到更多部门,从先行者的小范围探索到行业企业全面 入局,从语音控制、人脸识别、OCR等单点应用到将机器学习应用在各种细分领 域。先行者正在将成功的人工智能系统实践复制到更多领域,技术与应用双重创 新驱动中国人工智能市场高速发展。展望2019年以及其后的3年,预计人工智能 市场将再续辉煌,新技术的渗透率将进一步提高,将从智能流程自动化、人机交 互智能化等方面变革性地提升人类生活与工作效率。与此同时,市场生态也将更 加高度整合。

     展望一:机器学习/深度学习开始走进传统企业。机器学习/深度学习将走进企业内部,为企业提供以决策为中 心的服务。同时,深度学习也将继续广泛应用在图像、音频、文本等非结构化数据处理中。尤其是传统行业中的 大中型企业,采用机器学习平台开发人工智能应用将逐渐成为主流。IDC预计到2020年行业前15%的企业都将 采用机器学习。 


    展望二:融合视觉、语音、语义等多模态计算开始落地。仅能够看清听清的机器智能已经不能满足人类需求,融 合视觉、语音、语义及情感的多模态计算成为实现真正智能的迫切刚需。预计未来三年多模态计算将在实际应 用中开始落地。


     展望三:多模型数据库开始走向市场。随着物联网的投资以及企业数字化转型的进程,企业内各种非结构化数 据高速增长,使得能够支持多种格式数据管理的多模型数据库成为迫切需求。IDC预计到2023年,多模型数据 库的支出将达到NoSQL数据库支出的30%。 


    展望四:低代码量开发平台降低AI技术使用门槛。低代码量/无代码开发平台促进AI部署自动化,降低技术使用 门槛,使中小企业也能平等使用AI,实现普惠AI。用户可以上传图片、音频、文本等原始数据,系统即可自动训练 出合适的模型。典型的案例—谷歌AutoML,百度EasyDL。 


    展望五:人工智能从云端部署向边缘计算扩展。基础架构开始向靠近数据源的边缘位置以及端侧设备转移,而 人工智能将成为最先受益于边缘计算的应用程序。边缘设备将包含AI算法并将驱动计算能力的交付。IDC预计至 2022年,25%的物联网端设备都将运行AI算法模型。 


    展望六:业务流程智能化、自动化水平达到新高度。机器学习驱动的人工智能将推动新一轮的业务流程重构的 浪潮,众多应用程序将被高度简化。典型的案例如财务流程自动化、核保自动化等众多流程自动化水平将达到 新高度。IDC预计至2023年,人工智能将取代50%的IT业务工作量,节省20%以上的运营成本。


    展望七:人机交互界面趋向智能化。一方面语音赋能的程序越来越广泛--语音对话能力将嵌入到硬件以及应 用程序软件中。另一方面融合语音、图像、视频以及语义理解能力的AI将成为人类与应用程序交互的主流方 式。IDC预计到2023年,支持AI 的人机交互接口将取代目前50%的基于屏幕的B2B和B2C的应用程序。 


    展望八:六大行业全面采用AI。政府行业、金融业、互联网行业在经过近年的应用实践后将全面扩展AI的应用。 而新零售、新制造、医疗领域也将成为AI市场的新增长点。IDC预计未来这六大行业应用AI的3年复合增长率将 超过30%。 


    展望九:软件及应用引领基础架构。软件定义计算已成为芯片厂商的重要战略之一。软件及应用驱动AI专用芯 片的阶段也将到来。未来,机器学习应用的普及程度、机器学习是否始终需要大量的数据集、深度学习神经网 络的演化,都会影响加速计算类硬件的发展路线。机器学习技术演进、AI应用趋势对基础架构供应商日益重要。 


    展望十:生态资源整合成为制胜关键。人工智能技术正在向端侧智能渗透,成功的应用离不开硬软件的高度适 配,这使得技术型厂商与传感器、摄像头、模组等细分产业的整合愈加重要。能够整合解决方案中的各种生态 要素并构建合作伙伴网络平台成为制胜关键。


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