人工智能最值得關(guān)注的「四大投資領(lǐng)域」！

原標(biāo)題：人工智能最值得關(guān)注四大投資領(lǐng)域 | 人工智能發(fā)展必須全面突破三大難點

人工智能最值得關(guān)注四大投資領(lǐng)域

技術(shù)騰飛與應(yīng)用拓展帶來人工智能第三波浪潮。目前人工智能的技術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展還在起飛期，本文從市場進(jìn)入空間、價值爆發(fā)時間點、技術(shù)成熟度、產(chǎn)業(yè)投資回報率等四個方面進(jìn)行評價。通過綜合比較分析，認(rèn)為深度學(xué)習(xí)、機(jī)器視覺、服務(wù)機(jī)器人、智能無人設(shè)備將是最具投資價值的四個領(lǐng)域。

從產(chǎn)業(yè)投資回報率分析

機(jī)器視覺值得投資

圖像識別的技術(shù)成熟度低于自然語言處理，為新興企業(yè)從軟件技術(shù)為突破帶來了機(jī)遇，在軟件圖像識別領(lǐng)域，尤其以face++和格靈深瞳兩家為代表，通過招攬優(yōu)秀研發(fā)人員在短時間內(nèi)迅速脫穎而出。而中國人工智能市場中自然語言處理屬于技術(shù)成熟而且高度競爭狀態(tài)，科大訊飛占據(jù)了國內(nèi)語音識別領(lǐng)域70%以上的市場，并且多年的技術(shù)積累已經(jīng)在語義分析等領(lǐng)域具備了一定技術(shù)壁壘。同時，百度、阿里、騰訊依托技術(shù)優(yōu)勢都對語音市場虎視眈眈，因此，語音識別領(lǐng)域已經(jīng)較難切入。

從技術(shù)成熟度分析

深度學(xué)習(xí)值得投資

前瞻性的對最具價值且臨近爆發(fā)期的技術(shù)點進(jìn)行投資是回報率最高的，深度學(xué)習(xí)作為2006年重新提出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，已經(jīng)為人工智能產(chǎn)業(yè)刮起了強(qiáng)勁颶風(fēng)，AlphaGo的成功最核心的價值就歸功于它。深度學(xué)習(xí)正處在面臨爆發(fā)的臨界點，各大公司紛紛在跑馬圈地。國內(nèi)而言，互聯(lián)網(wǎng)廠商紛紛推出深度學(xué)習(xí)云平臺（阿里DTPAI、百度大腦）、硬件廠商則忙著推出深度學(xué)習(xí)一體機(jī)（中科曙光聯(lián)手英偉達(dá)推出XSystem、華碩攜吉浦迅推深度學(xué)習(xí)一體機(jī)ZenSystem），一場本地化和云端化的爭奪正在上演。雖然背負(fù)著不同的利益，但就未來而言，云計算和開源化仍將成為主流，也是更能推動技術(shù)進(jìn)步的模式。因此，基于云平臺的深度學(xué)習(xí)的投資價值不言而喻。

數(shù)據(jù)來源：賽迪顧問 2017，02

從應(yīng)用和技術(shù)自主度分析

服務(wù)機(jī)器人和智能無人設(shè)備值得投資

對于智能工業(yè)機(jī)器人，目前中國市場75%以上的份額依然被國外“四小龍”所分食：發(fā)那科、庫卡、ABB、安川電機(jī)。以機(jī)器本體制造為主的伺服電機(jī)、減速器等核心部件仍然與國外有較大差距，同時，中國尚處于工業(yè)機(jī)器人的普及階段，因此等到具備人機(jī)交互、環(huán)境感知的智能工業(yè)機(jī)器人普及仍有待時日。而對于服務(wù)機(jī)器人和智能無人設(shè)備領(lǐng)域，中國在軟件集成方面已經(jīng)具備國際領(lǐng)先水平，通過攻克相對較低的硬件研發(fā)門檻，將能實現(xiàn)快速市場普及。同時，人們社會生活中能緊密結(jié)合應(yīng)用的領(lǐng)域十分廣闊，家庭清潔機(jī)器人、殘障看護(hù)機(jī)器人、住宅安全和監(jiān)視機(jī)器人應(yīng)運(yùn)而生；而隨著人們生活水平的提高和全球人口老齡化的到來，能夠提供教育、醫(yī)療、娛樂等專業(yè)化服務(wù)的智能機(jī)器人也開始倍受人們追捧。受到這些剛性需求的驅(qū)動，服務(wù)機(jī)器人和智能無人設(shè)備將成為投資新藍(lán)海。

人工智能發(fā)展必須全面突破三大難點

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，人工智能產(chǎn)業(yè)在歷經(jīng)60年的起伏之后，如今已經(jīng)在全球范圍形成新一輪的搶位發(fā)展態(tài)勢，發(fā)達(dá)國家紛紛吹響探索大腦奧秘的號角。中國的人工智能產(chǎn)業(yè)在全球浪潮推動下，也在快速發(fā)展，當(dāng)前，產(chǎn)業(yè)發(fā)展亟待全面突破三大難點：

1、數(shù)據(jù)流通和協(xié)同化感知有待提升

基礎(chǔ)設(shè)施層的數(shù)據(jù)支撐環(huán)節(jié)，依然存在數(shù)據(jù)流通法律法規(guī)缺失，高價值數(shù)據(jù)難以得到有效利用的問題；在感知環(huán)節(jié)，仿人體五感的各類傳感器都有成熟產(chǎn)品，但缺乏高集成度、統(tǒng)一感知協(xié)調(diào)的中控系統(tǒng)，對于各個傳感器獲得多源數(shù)據(jù)無法進(jìn)行一體化的采集、加工和分析。

筆者認(rèn)為，未來的突破點將發(fā)生在軟件集成環(huán)節(jié)和類腦芯片環(huán)節(jié)。一方面軟件集成作為人工智能的核心，算法的發(fā)展將決定著計算性能的提升。另一方面，針對人工智能算法設(shè)計類腦化的芯片將成為重要突破點，不論是NVIDIA的Tesla P100，IBM的TrueNorth、谷歌的TPU，還是中科院的寒武紀(jì)，都試圖打破馮·諾依曼架構(gòu)，依托人腦模式構(gòu)建出更快更適用的新體系，而這將為人工智能未來的良性發(fā)展奠定堅實基礎(chǔ)。

2、強(qiáng)人工智能尚未實現(xiàn)關(guān)鍵技術(shù)突破

在技術(shù)研發(fā)層，目前取得的進(jìn)度依然屬于初級階段，對于更高層次的人工意識、情緒感知環(huán)節(jié)還沒有明顯的突破。人腦智能的產(chǎn)生原理尚未研究清楚，“腦科學(xué)”研究還處于摸索階段。如中國科學(xué)院院士譚鐵牛所說：“當(dāng)前，人工智能的發(fā)展尚處于初級階段，難以超越人類，都存在著共通的局限性——有智能沒有智慧、有智商沒有情商、會計算不會“算計”、有專才無全能”。例如AlphaGo主要依靠的就是其強(qiáng)大的運(yùn)算能力，而在圖像理解、語言理解和知識理解等認(rèn)知能力上，人工智能還不能與人類相比。

筆者認(rèn)為，未來的突破點將發(fā)生在腦科學(xué)研究領(lǐng)域。一方面需要通過深度學(xué)習(xí)對自然語言處理和圖像識別的準(zhǔn)確度實現(xiàn)進(jìn)一步提升，同時要在真正的分析理解的基礎(chǔ)之上進(jìn)行進(jìn)一步的研發(fā)，從大腦的進(jìn)化演進(jìn)、全身協(xié)調(diào)控制等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破。

3、智能硬件平臺易用性和自主化存在差距

應(yīng)用層的智能硬件平臺，服務(wù)機(jī)器人的智能水平、感知系統(tǒng)和對不同環(huán)境的適應(yīng)能力受制于人工智能初級發(fā)展水平，短期內(nèi)難以有接近人的推理學(xué)習(xí)和分析能力，難以具備接近人的判斷力，不具備與人類同級別的視覺、聽覺、嗅覺和觸覺等感知力，難以可靠而經(jīng)濟(jì)地步行或者跑步，難以具備人手級別的執(zhí)行力。因此，服務(wù)機(jī)器人雖然發(fā)展快速，但需要進(jìn)一步提高產(chǎn)業(yè)的易用性和功能性。

而在自主化方面，目前中國工業(yè)機(jī)器人的市場依舊被發(fā)那科、ABB、庫卡和安川電機(jī)“四大家族”所統(tǒng)治。在核心機(jī)器本體、減速器、伺服電機(jī)等領(lǐng)域的自主化程度落后，未來在發(fā)展智能化工業(yè)機(jī)器人時，不僅需要在軟件系統(tǒng)層面實現(xiàn)快速突破，還要解決硬件制造環(huán)節(jié)的缺失，這也將是中國智能工業(yè)機(jī)器人發(fā)展面臨的主要挑戰(zhàn)。

筆者認(rèn)為，未來的突破點將發(fā)生在智能無人設(shè)備領(lǐng)域。智能無人汽車處于全球各大車企巨頭爭相布局階段，每一次技術(shù)進(jìn)步都吸引著各界的極大關(guān)注，百度、谷歌等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的跨界競爭更加速了智能無人車的商業(yè)化進(jìn)程。另一方面，目前無人機(jī)市場已經(jīng)快速啟動，而具備自動跟蹤、智能避障的智能化無人機(jī)使得性能上得到了跨越式提升。同時，中國民航局2016年1月發(fā)布的《輕小型無人機(jī)運(yùn)行（試行）規(guī)定》，在立法層面上已經(jīng)消除了市場顧慮。從產(chǎn)品應(yīng)用領(lǐng)域看，未來以農(nóng)業(yè)、交通、遙感測繪、物流等行業(yè)為切入點，智能無人設(shè)備將實現(xiàn)全面普及。

來源：賽迪顧問（ID:ccidconsulting）

作者：向陽

編輯：IPRdaily 趙珍  /   校對：IPRdaily   縱橫君

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