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2017年中國人工智能行業發展概況分析
2018/1/2 15:35:12 來源:中國產業發展研究網 【字體:大 中 小】【收藏本頁】【打印】【關閉】
核心提示:1、兩次 AI 策略逐步驗證,預期發酵考驗產業成長2017AI年度策略:人工智能處于Know-How時代。從目前瓶頸、技術、發展階段、未來機會來看,人工智能發展正處于Know-How時代,即基礎算法已成熟,行業應用型算法及各類應用、商業模式1、兩次 AI 策略逐步驗證,預期發酵考驗產業成長
2017AI年度策略:人工智能處于Know-How時代。從目前瓶頸、技術、發展階段、未來機會來看,人工智能發展正處于Know-How時代,即基礎算法已成熟,行業應用型算法及各類應用、商業模式快速豐富的時代。
2017H2AI策略:算力、算法、數據技術三要素決定沖擊層次。 一線為安防、工業,特征為收入、利潤將快速兌現。二線為教育、醫療。特征為技術確定性高、空間較大、具有規模化優勢而進展較慢。三線為金融、與智能駕駛,特征為目前技術未證明絕對可行,產業處于快速嘗試期。
2、算力是核心需求、寒武紀全球領先
算力需求分為云與端,遍布整個人工智能發展。云端需求以訓練及比對類推理為主(如識別),終端需求以執行類為主。
算力是AI基礎需求
數據來源:公開資料整理
AI 計算需求與通用計算特征( CPU )不同
人工智能下的算力特征是矩陣/求導(以訓練階段舉例):通常使用梯度下沉法(二維情況下為最小二乘法,偏導數為0,多維情況下為梯度最低);大量的浮點運算,需要計算單元;大規模矩陣計算,需要并行指令。
AI算法訓練過程框架圖
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傳統的算力(CPU):處理所有的指令與運算;以邏輯順序為核心,計算單元比例約20%,處理分支與跳轉的判斷能力強,大量緩存空間Cache,方便快速提取數據。
GPU架構和CPU架構對比
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3行業切入成長期
手機、安防商業化場景形成,教育、醫療正孕育,AI行業從導入期切入成長期。我們在2016年11月發布的AI年度策略《人工智能的KNOW-HOW時代》中預計,2017年人工智能行業處于通用技術與行業知識結合,逐步形成商業化場景階段。
在2017年7月發布的AI中期策略《技術沖擊-AI細分行業的演進猜想》中根據技術演進路線,提出人工智能商業場景逐步成熟的三個層次:一線為安防、工業;二線為教育、醫療;三線為金融無人駕駛。從目前總體來看,手機。安防場景將馬上步入商業化,教育、醫療正孕育商業模式。
AI技術場景推進圖
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手機、安防行業商業化場景形成。1)2017年9月,華為與蘋果公司相繼推出麒麟970與A11SOC芯片,均具備機器學習處理單元,奠定人工智能處理硬件基礎(更優秀效率與能耗)。賦能手機以機器學習識別功能。頂級旗艦手機推出商業化平臺通常為相關應用成熟起點,在可預見未來,預計相關應用將逐步產生(如視覺導航等應用)。2)國內安防行業快速推進,產業調研(商湯、曠世、海康)顯示視頻分析系統推進迅速,預計2018年,安防相關AI產業鏈(端處理、云分析、算力)快速爆發。
曠視智能安防解決方案
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