從1956年達特茅斯會議提出AI開始,AI的研究經歷幾次沉浮。在一次次的高潮和低谷的交替中,不可否認的是,AI無論是在理論還是實踐中都取得了長足的進步。尤其是近期以深度學習為代表的AI技術取得了突破性的進展,在計算機視覺、機器學習、自然語言處理、機器人技術方面取得了巨大的進步,深刻改變了我們的生活。
1、智慧安防
據《2019-2023年智能安防行業深度市場調研及投資策略建議報告》顯示,國內的安防市場在急劇增長,從12年的3240億元增長至2018年的6600億元,年均復合增長率為12.6%。
然而,智能安全已成為中國安防行業的發展趨勢,其未來的比例將逐步增加。預計到2020年,中國智能安防市場規模將達到1000億元以上,預計該行業的發展前景。
完整的智能安防系統主要包括三個部分:門禁,報警和監控。常見的智能安防產品主要包括智能鎖,氣體傳感器,煙霧傳感器等,隨著安全技術,電子技術和人工智能技術的不斷進步,中國的智能安防產品種類越來越豐富。
中國政府正在大力推進智慧城市和安全城市的建設。監控數量迅速增長,監控視頻容量爆炸式增長,給存儲市場帶來了巨大挑戰。通過智能安全檢測,異常情況識別,存儲關鍵信息的提取,可以大大降低監控視頻的存儲要求,有利于行業的健康發展。
隨著智能安防行業技術在不斷進步,智能產品的造價成本也在降低,以及我國居民安全意識的提高,中國智能安防市場的需求正在快速增長,民用智能安防產品將成為智能安防行業的重要發展方向之一。
2、智能化工業
據埃森哲公司測算,到2035年,人工智能技術的應用將使制造業總增長值(GVA)增長近4萬億美元,年度增長率達到4.4%。而中國是制造業第一大國,2018 年制造業增加值達 26.5 萬億元,占 GDP 總量的 29.4%。
在《新一代人工智能發展規劃》中曾提出“到2030年,使中國成為世界主要人工智能創新中心”。人工智能市場前景巨大,預計到2025年人工智能應用市場總值將達1270億美元。
但值得注意的是,雖然人工智能技術剛剛越過曲線高峰處于狂熱區,但是制造業真正應用到且效益非常高的場景比較少。除了制造業業務鏈冗長與復雜之外,AI技術的儲存不足也是人工智能+制造業融合裹足不前的原因之一。
3、智能醫療
信息網絡條件下,各種智能終端的普及和傳感器的運用產生了大量的數據,為人工智能醫學運用提供了源源不斷的養分,不僅給醫療領域本身帶來了一場新技術革命,更是具備了促進醫療服務模式改變的力量。人工智能在運營、預防、檢查、診斷、治療和康復等健康管理環節,以及藥品研發、醫療器械生產等方面都有了不尋常的運用。
在醫院運營方面,可以利用人工智能檢測醫療支出中的浪費、欺詐和濫用行為,計算預約患者的到院率,合理安排醫護人員,監測床位使用率,追蹤藥物和醫療設備狀態等,為醫院決策者提供更多的決策信息。
而在2020年剛開年,新冠肺炎病毒肆意入侵時,人工智能在醫療領域并未起到絕對的作用——復旦大學附屬華山醫院張文宏說道:“在整個疫情防控中,全部是靠人工,也就是靠傳統智慧和城市管理實現的 ”。張文宏認為,盡管現在人工智能已經應用于多個場景,技術還算成熟,但在醫療、流行病防治領域,人工智能的建設還在起點。
但并非說AI醫療尚未落地,據統計,目前全球有100多家初創企業在探索用AI 發現藥物,傳統的大型制藥企業更傾向于采用合作的方式,如阿斯利康與Berg,強生與Benevolent AI,默沙東與Atomwise,賽諾菲和葛蘭素史克與Exscientia,輝瑞與IBM Watson等。
然而,專家認為, AI應用于新藥研發與醫療AI落地面臨同樣的問題,如人才短缺、數據標準化與共享機制、商業模式創新等諸多問題。
4、AI機器人
隨著AI產業的發展,幾乎每一家互聯網巨頭,都已孵化出自己的機器人,并投入到實戰應用中,與用戶全方位交互。如亞馬遜、谷歌、微軟、蘋果、百度、阿里、小米等公司開發的語音助手,包括Alexa、Google Assistant、小冰、Siri、小度、小愛等產品,正在成為我們重要的“私人助理”。
據iiMedia Research(艾媒咨詢)數據顯示,全球機器人出貨量逐年走高,預計2020年全球機器人出貨量達到13,2百萬個。但值得注意的是,目前的AI技術仍是弱AI階段,不具備自主推理能力,與市場期待存在一定距離。
但在2020年,由于新冠肺炎的影響,AI機器人得到快速的發展,而在這一發展中,針對性機器人成為發展重點。但不可否認的是,一旦新冠肺炎得到全面的控制,這類機器人通常會出現供過于求的現狀,未來如何發展,還需企業進行相應的提前布局。
5、智能客服
由于客服人員招人難、培訓成本高、流動性大,不易管理,而客服機器人可以全天24小時工作,還能通過實時數據反饋不斷學習,企業有足夠的動力用客服機器人取代一部分人工客服。
據媒體報道稱,中國大約有500萬全職客服,以年平均工資6萬計算,再加上硬件設備和基礎設施,整體規模約4000億人民幣。按照40-50%的替代比例,并排除場地、設備等基礎設施以及甲方預算縮減,大概會有200-300億規模留給智能客服公司。
但值得注意的是,由于AI技術人才成本極高,對于收入和盈利狀況都不夠理想的客服公司來說,投入巨資搭建AI團隊無疑是一項豪賭,賭的是未來,危險的是現在。在整體宏觀經濟下滑、市場資金短缺的情況下,這樣做無疑會增加經營風險。加上市場競爭激烈,AI產品短期內難以快速獲得高額回報。而客服機器人公司技術投入更大,加上AI技術本身的高資金和人才投入壁壘,使得創業公司難以和巨頭比肩,未來有可能遭遇巨頭技術開源或平臺化沖擊。
6、智能家居
人工智能如何與智能家居相結合?BroadLinkCEO劉宗儒曾對OFweek維科網編輯說道:“實際智能家居并不需要太過于深入的人工智能系統,‘淺’人工智能即可。”
而智能家居現在有明顯人工智能特點的,主要體現語言交互上面——在傳統的鼠標操作、觸屏操作逐漸向語音交互這種更為自然的交互方式演進,語音交互的未來價值在于用戶數據挖掘,以及背后內容、服務的打通,以語音作為入口的物聯網時代將會產生新的商業模式。
這種模式的新奇其實是暫時的,如果真要提高整個家居的智能程度,那么情緒識別、手勢識別功能也必須跟著一同進步才可以。目前智能家居仍處于從手機控制向多控制結合的過渡階段,手機APP仍是智能家居的主要控制方式,但是隨著人工智能技術的不斷發展,更多的操作方式會被研發出來。
7、智慧營銷
在錯綜復雜的市場環境下,中小企業營銷陷入困境。而隨著人工智能(AI)在營銷領域的深入應用,掀起了一股前所未有的熱潮,改變每一個行業的營銷方式。人工智能營銷軟件已被企業加以重視。
據艾瑞的相關數據顯示,2019年人工智能在營銷方面的產業份額占人工智能賦能實體經濟的11.6%,前瞻分析,民企活力將逐步顯現,來來的發展趨勢,人工智能在營銷方面的發展將成為普及趨勢。
人工智能在營銷方面的應用優勢在于它具有從廣泛的客戶、行為、業務和渠道來源,在規模上和實時地、分析數據的內在能力。
簡單來說,言通智能營銷系統的應用,一方面實現企業銷售管理自動化,提高銷售人工工作效率;另一方面則結合相應的大數據分析,進一步促進企業拓客,并發揮人工智能銷售的優勢,從而使企業實現更大的經濟效益。
實際上,言通智能營銷系統作為一站式智能營銷解決方案服務平臺,本質上就是為了最大化激發企業客戶信息資源的商業價值,并幫助企業建立智能營銷,在智能化轉型的過程中搶得先機。
8、自動駕駛
自從2016 年中國汽車工程協會正式對外發布了自動駕駛領域技術標準——《節能與新能源汽車技術路線圖》。
路線圖中制定了我國自動駕駛汽車未來發展的三個五年階段需要達成的目標,而2020 年是起步期也是關鍵期——汽車產業規模需達3000萬輛,駕駛輔助或部分自動駕駛車輛市場占有率將達到 50%。2025年高度自動駕駛車輛市場占有率需達到約15%;到2030年,中國將力爭實現擁有完全自動駕駛車輛規模3800萬輛,市場占有率接近10%。
而在2018年12月,工信部印發的《車聯網(智能網聯汽車)產業發展行動計劃》要求:“車聯網用戶滲透率達到30%以上,新車駕駛輔助系統(L2)搭載率達到30%以上,聯網車載信息服務終端的新車裝配率達到60%以上”。此外,還提及了一個更高目標:到 2020 年,具備高級別自動駕駛功能的智能網聯汽車實現特定場景規模應用”。
據智研咨詢發布的《2020-2026年中國無人駕駛行業市場經營風險及競爭策略建議分析報告》顯示:隨著汽車智能化的不斷發展,截止2018年,中國智能駕駛市場規模增長至893億元,同比增長31%,市場滲透率達到47%。根據初步測算2019年中國智能駕駛市場規模將突破千億,未來4年(2020-2023)年均復合增長率約為20.62%,智能駕駛乘用車的滲透率也將由2016年的20%上升至2020年的61%,且智能駕駛系統的級別會提升,更高智能駕駛水平的汽車占比亦將大幅提升。預測2035年前,全球將有1800萬輛汽車擁有部分無人駕駛功能,1200萬輛汽車成為完全無人駕駛汽車,中國或將成為最大市場。
9、AI數據服務
中國AI數據服務行業從2010年的野蠻生長期到現如今的規范化發展階段,伴隨著需求升級,技術更硬核、效率度極高的專業AI數據服務企業將成為主流趨勢。
據國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》提出,到2020年人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步,核心產業規模超過1500億元,到2025年人工智能核心產業規模超過4000億元,到2030年人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平,核心產業規模超過1萬億元。
隨著政策的進一步推動以及技術的進步成熟,人工智能產業落地速度將明顯提速,中國AI數據服務行業也將迎來巨大的發展浪潮。
10、圖像搜索
圖像搜索是近幾年用戶需求日益旺盛的信息檢索類應用,分為基于文本的和基于內容的兩類搜索方式。傳統的圖像搜索只識別圖像本身的顏色、紋理等要素,基于深度學習的圖像搜索還會計入人臉、姿態、地理位置和字符等語義特征,針對海量數據進行多維度的分析與匹配。
該技術的應用與發展,不僅是為了滿足當下用戶利用圖像匹配搜索以順利查找到相同或相似目標物的需求,更是為了通過分析用戶的需求與行為,如搜索同款、相似物比對等,確保企業的產品迭代和服務升級在后續工作中更加聚焦。
寫在最后
從蒸汽時代、電氣時代再到現在的以互聯網為代表的萬物互聯時代,每一次的技術革新都推動著世界經濟的發展,人工智能的出現將有助于推動新一輪的創新熱潮,催生出新的商業模式與經濟增長點。百度CEO李彥宏曾在第六屆世界互聯網大會演講中說道:“人工智能不僅不會毀滅人類,反而會讓人們獲得“永生””。
責任編輯:PSY
-
應用
+關注
關注
2文章
439瀏覽量
34192 -
AI
+關注
關注
87文章
31443瀏覽量
269836 -
人工智能
+關注
關注
1793文章
47615瀏覽量
239557
發布評論請先 登錄
相關推薦
評論