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2016年人工智能产业深度调研及投资机会分析

木马童年 2020-8-1 05:55 6 0

人工智能(AI),可以说是科技信息时代的大飞跃,既具备一定的类人逻辑性,又具备强大的计算能力和数据存储能力。虽然,目前业界并不处在一个良好的投资状态,但AI  技术依旧被认为是下一个带来巨大经济效益,提高 ...

人工智能(AI),可以说是科技信息时代的大飞跃,既具备一定的类人逻辑性,又具备强大的计算能力和数据存储能力。虽然,目前业界并不处在一个良好的投资状态,但AI  技术依旧被认为是下一个带来巨大经济效益,提高社会生产力的巨大突破点。

事实上,在过去的这两年时间里,AI、机器人、自动驾驶等概念已经成为最前沿的文化、政治名词。很多研究认为,我们目前正处于这样一个技术拐点:计算能力更强更快,数据源更丰富,深度学习算法趋于成熟,专业的硬件(芯片)和开源代码逐渐崛起,越来越多的实用性AI应运而生。

AI背后的三大推手:数据、芯片、算法

1、移动网络大量普及 数据结构化或爆发

数据可以说是机器学习的关键。分布全球的无所不在的互联设备,包括移动设备、物联网等,使得非结构化的数据大量增长,也就是说,机器学习算法能够用来模拟、训练和测试的数据源更加充足。

仅以特斯拉互联汽车为例,截至目前,特斯拉总行程78000万英里,公司平台额外驱动的互联汽车也行驶了  100万英里。无线运营方面,Verizon8月公布了新的传输标准,使得远程传感器联通云端软件的速度更快。同时,新的5G网络也将促进传输数据,IDC预计截至2020年,年均数据量将达44泽字节(也就是44万亿字节),未来五年复合年增长率将达141%,大数据技术将逐渐渗透实用领域。

与此同时,移动网络建立大规模数据库和云端处理技术的成本也在不断降低。智东西也曾在111期智能内参援引世界经济论坛指出:预计不用三年,将有90%的人拥有被广告商支持的无限的免费数据存储。这是因为,硬盘驱动器的成本持续下降,激励着数据的创造。事实上,近90%的数据是过去两年中创建的。

2、GPU应用大势 新硬件更适配并行结构

GPU被认为是低成本、高计算能力的处理单元,特别是针对云端服务和新的神经网络结构,它能提高准确性和计算速率。基于GPU的并行结构允许更快的机器学习培训体系,远远优于目前广泛使用的基于CPU的数据架构。此外,通过额外的显卡网络,GPU体系可以加快迭代,实现更为精确的快速培训。

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