2019 你需要关注的9大AI行业风向

2019 你需要关注的9大AI行业风向

2019年AI行业有9大值得关注的风向，具体如下：

AI芯片：复杂的AI高度依赖专业AI芯片，全球科技巨头如谷歌、亚马逊、Facebook等在该领域投入巨大。国内华为、寒武纪科技、地平线机器人等企业也积极参与。AI芯片细分领域增多，涵盖计算机视觉、语音识别、自然语言处理等方向。AI + 物联网：工业互联网：AI的感知、交互、决策能力助力线下工业企业发现线上需求，通过大数据整合分析上下游数据，压缩生产和质检环节，指导决策。例如“中国制造”标杆富士康集团正迈向工业互联网。
分布式人工智能：以“城市智慧大脑”的交通项目为例，传统集中式人工智能处理方案传输费用高昂，AI计算费用更是惊人。而分布式人工智能处理模式先在边缘进行AI数据预处理，再传到数据中心处理，可将费用整体节省至原来的1/10。
AutoML：设计AI所需的神经网络耗时且对专业知识要求极高，只有少数科研人员和工程师能参与。谷歌创建的AutoML，让神经网络能自己设计神经网络。谷歌希望AutoML具备博士的能力，三到五年内让众多开发人员能通过它设计满足特定需求的神经网络。AIOps：AIOps平台能让IT部门员工进行精确原因分析，快速从大量数据集中找到有用见解和模式。简单理解，就是能让公司用更少的技术人员支持更多技术工作。因为AIOps平台自身可采集多维度、海量IT数据，少量熟悉产品的运维工程师就能实现中大型企业日常IT支撑保障。兼容性更强的神经网络框架：AI技术开发人员面临市场上几十种神经网络框架互相缺乏集成、难以兼容的困扰。2019年微软和Facebook等科技巨头推出的开放神经网络交换（ONNX），允许开发人员跨多个框架重复使用设计好的神经网络，解决了这一问题。AI系统：2019年AI学习生成的数据要从数量向质量转变，需要AI精准专业地抓取、分析、生成数据，这要求AI在专业化系统中运作。因此，对专用AI系统的需求将呈指数级增长，企业更愿意购买“最懂自己”的AI。各行各业对AI人才的渴求：AI的诸多神奇之处最终需落实到企业生产实践中，2019年企业更需靠谱的AI人才。美国AI技术服务商Espressive创始人兼首席执行官Pat Calhoun和美国网络安全公司Awake Security首席执行官Rahul Kashyap都表示，企业希望借AI实现数字化转型，但缺乏开发人员和AI专家。AI安全解决方案：AI能让生产生活更友好，也可能带来更邪恶的影响。随着AI在各领域广泛使用，不法分子可能对企业AI发动网络攻击。2019年企业需在安全方面投入更多成本，建立保护AI数据的“城墙”，这对AI安全解决方案提供商来说是风口。AI赋能行业数字化转型：2019年AI将无处不在，从智能家居到交通出行，从酒店预订到上网海淘。社会向数字化转型的步伐更坚定，“大数据杀熟”背后正是AI在赋能。夏威夷大学信息科技学院教授Tung Bui表示，AI将加速商务系统数字化转型，让商业社会更智慧。