人工智能赋能行业解决痛点即将迸发千亿市场

　　近日，华为重磅发布了全球最快AI训练集群Atlas900，加速科学研究与商业创新的智能化进程。Atlas900汇聚了华为几十年的技术沉淀，是当前全球最快的AI训练集群，也是之前任正非所说的，是目前全世界最快的人工智能平台，由数千颗昇腾处理器组成。
　　那么Atlas900到底有多快呢？在衡量AI计算能力的金标准ResNet50模型训练中，Atlas900只用了59。8秒就完成了训练，这比原来的世界记录还快了10秒。这是什么概念？相当于短跑冠军跑完终点，喝完一瓶水才等到第二名。
　　Atlas900AI集群主要为大型数据集神经网络训练提供超强算力，可广泛应用于科学研究与商业创新，让研究人员更快地进行图像、视频和语音等AI模型训练，在自动驾驶、气象预测以及石油勘探等特定领域，有望为行业赋能。让人类更高效地探索宇宙奥秘、预测天气、勘探石油和加速自动驾驶的商用进程。
　　从此次华为发布的AI训练集群来看，我国人工智能的技术与应用水平已发展至世界先进水平。最近两年，人工智能确实在全球都是一个非常热门的行业，发展前景极其广阔。
　　在这个智能时代，人工智能确实可以帮助人类解决很多力不能及或者是难以解决的问题。在人工智能的赋能下，无论的新兴行业还是传统行业，都能“改头换面”，重新焕发活力，从而迸发上千乃至万亿市场！
　　国务院印发的《新一代人工智能发展规划》提出，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，核心产业规模超过1500亿元，到2025年人工智能核心产业规模超过4000亿元，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，核心产业规模超过1万亿元。随着政策的进一步推动以及技术的进一步成熟，人工智能产业落地速度将明显提速。
　　艾媒咨询最近发布的《2019上半年中国人工智能产业研究报告》数据显示，2018年中国人工智能领域共融资1311亿元，增长率超过100，投资者看好人工智能行业的发展前景，资本将助力行业更好地发展。
　　随着人工智能技术的进一步成熟，未来企业商业应用能力将成为资本重要考核因素。同时随着5G商用时代的逐渐来临，人工智能技术连接效率也将进一步提升，深度学习、数据挖掘、自动程序设计等领域也将在更多的应用领域得到实现，人工智能技术产业化发展前景向好。
　　就像华为发布的Atlas900也在为加速科学研究与商业创新的智能化进程，而人工智能与无人驾驶、物流、安防、教育、零售等行业相结合，为行业赋能，均解决了一定行业痛点，推动行业高速发展。
　　如在时下大热的无人驾驶。
　　无人驾驶汽车主要依靠遥感、定位、人工智能等技术，实现车辆的路线规划，自主情景判断等。它的发展将会从根本解决因操作失误导致的交通事故，交通安全得到提升。
　　艾媒咨询大数据显示，我国预计在2020年左右实现无人驾驶，销量可达6万辆，随后会出现大幅度增长。预计到2030年，中国无人驾驶汽车销量将达190万辆；到2035年，估计销量可达400万辆，将在全球无人驾驶市场占据较大份额。
　　自动驾驶技术的发展可以极大的改善人的出行体验以及安全性，自动驾驶技术分为六个级别L0L5（无自动化、驾驶支援、部分自动化、有条件自动化、高度自动化、完全自动化）。中国目前的无人车技术刚到L4级别，未来还有较长路要走。
　　另外，短期来看，行业整体处于内部测试阶段，难以实现大面积推广，但前景可期，未来或将迎来无人驾驶汽车的大面积爆发。随着人工智能技术的发展以及5G时代来临，未来无人车市场前景广阔。
　　第二是安防行业。人工智能技术的发展正推动着安防领域向更智能、更可靠、更个性化的方向发展。
　　安防行业中，摄像设备的技术是行业智能化水平提高的重要保障，数据显示，2018年在机器视觉领域市场构成中，安防行业以67。9占据大部分份额。得益于近年来计算机视觉行业的快速发展，人工智能在安防行业已实现较高的智能化落地。
　　数据显示，中国安防行业总收入将于2020年达到8000亿元。艾媒咨询分析师认为，人工智能与安防技术的结合将使安防产品更加便捷可靠，智慧安防将成为安防市场的主流产品。随着人工智能技术与安防产品的进一步结合，智慧安防市场有巨大的发展空间。
　　人工智能目前的发展现状是如火如荼，那么未来发展趋势又如何，是否仍是一片向好呢？未来人工智能将朝着以下三大方向高速发展。
　　第一是人工智能未来热度持续。
　　目前中国整个人工智能产业规模仍在保持增长，同时国家也在不断出台各类人工智能产业扶持政策，资本市场对人工智能行业的投资热情不减，技术方面不断突破是产业增长的核心驱动力。
　　未来人工智能产业的走向取决于算法的进步，由于算法的技术突破是决定人工智能上限的，所以未来人工智能企业拉开差距就在算法的技术突破上，谁能先在算法上取得成功，谁就能取得资本市场青睐，同时产业落地也会进一步提速。在算法方面，目前已经有深度学习和神经网络这样优秀的模型，但就目前国内人工智能算法的总体发展而言，工程学算法虽已取得阶段性突破，但基于认知层面的算法水平还亟待提高，这也是未来竞争的核心领域。
　　第二是与大数据的协同发展。
　　人工智能的发展离不开大数据的支持。只有以足够的数据作为支撑，人工智能才有可能实现对相应场景做出判断。如今人工智能的深度学习是以深度（多层）神经网络为基础的，需要海量的数据用于优化模型。随着大数据的发展和计算机运算能力的提升，深层神经网络的作用得到了很好的发挥。大数据、高速运算和更优的算法已经使得人工智能的发展得到突破。未来，随着大数据的发展，人工智能将对人类社会产生更深刻的改变。
　　最后是未来人工智能企业将逐渐形成产业分工。
　　目前中国的人工智能企业部分还处在各自为营的态势，还未完全形成产业分工。但是目前市场已经逐渐显现出细产业分工的态势，在底层基础构建方面，腾讯、阿里巴巴、百度、华为等企业依托自身数据、算法、技术和服务器优势为行业链条的各公司提供基础资源支持；
　　而科大讯飞、格灵深瞳、融合现实和旷视科技为代表的企业将主要以计算机视觉和语音识别为方向；在硬件方面则有深兰科技、地平线机器人、华为、小米等企业深入研发。
　　未来随着各项技术逐渐成熟，有些企业将会退出某些方向的竞争，专项研发自身优势方向，整个人工智能行业会形成一个产业分工、合作大于竞争的局面。
　　总的来说，人工智能的未来仍是步步趋好，特别是如今5G已经到来，人工智能技术连接效率也将进一步提升。未来人工智能赋能行业，“人工智能”的影响范围将越来越广，例如“人工智能教育、人工智能企业服务、人工智能可穿戴设备”等等，行业还大有可为，未来市场规模不止千亿，万亿也是逐步实现的事情，早入场早收获！
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