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yabo手机版登录-一文看懂中美AI产业布局,美国领衔芯片、算法、NLP领域|雷报047期

发布日期:2021-03-31 07:10浏览次数:
本文摘要:还有很多现实场景。人工智能的罕见研发框架还包括谷歌的TensorFlow、Facebook的Torch、Microsoft的CNTK和IBM的SystemML。这些框架的地位与人工智能时代的IOS /安卓相似。 开源也成为了这些软件开发框架合作的战略。2015年,谷歌总结了内部使用深度自学的技术,发布了第二代人工智能系统TensorFlow,并公布了其开源。 TensorFlow还包括很多经常使用深度自学技术、功能和示例的框架。

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还有很多现实场景。人工智能的罕见研发框架还包括谷歌的TensorFlow、Facebook的Torch、Microsoft的CNTK和IBM的SystemML。这些框架的地位与人工智能时代的IOS /安卓相似。

开源也成为了这些软件开发框架合作的战略。2015年,谷歌总结了内部使用深度自学的技术,发布了第二代人工智能系统TensorFlow,并公布了其开源。

TensorFlow还包括很多经常使用深度自学技术、功能和示例的框架。2013年,卷积神经网络的发明者Yann LeCun加入了Facebook,大大提高了领导公司的图像识别技术和自然语言处理技术。Facebook的深度自学框架是基于以前的Torch构建的,于2015年12月开放源代码。

另外,Facebook还开放了人工智能硬件平台Big Sur等10多个项目。国内的巨头也是回到开源的渠道。2016年,百度对外开放其深度自学平台Paddle-Paddle,涵盖了搜索、图像、语音识别、语义处理、用户图像等领域的技术。

根据腾讯事业部在不同领域进行AI研究。AI Lab的重点是将技术与腾讯的商业场景(游戏、社会和内容)结合起来。应用层:夺取语音交互入口,出征云站务最近发布了APP分析公司Vetro Analytics“基于AI的个人助理如何重建用户习惯”的报告。

根据该报告,苹果设备的普遍用户群体,最初发布的Siri依然是哥哥,但一年内有15%的用户萎缩。与此进行比较的是Amazon Alexa的崛起。Alexa表示Amazon Echo智能扬声器出现,用户数量在一年内迅速增加了325%。

谷歌、微软、苹果和Facebook正在争夺这个市场。微软也推出了嵌入Cortana的Invoke扬声器,以“Conversation as Platform”(对话即平台)为战略。在国内企业中,京东致力于两年前与科大通信飞行合作配置智能扬声器,成为家庭控制中心。

几个月前,蚂蚁推出了围绕购物场景的智能扬声器天猫精灵X1。白热化的扬声器之争的背后是新一代服务的入口之争。

行业解决方案的人工智能一定会南北云化,机器学习是云的重要技术,训练大规模AI网络,可以得到很大的自我自学和提高。在这方面,享受Amazon、Google等更好的云设施的企业会变得有利。

亚马逊基于AI构建和优化了许多自有业务,还利用AWS云为其他制造商提供了高效的AI解决方案。“云AI”成为新趋势,谷歌希望借AI领导AWS。2015年,微软公司推出了“微软公司理解服务”。这是基于微软公司云平台Azure的智能API (应用程序编程模块),包括五个方向的人工智能技术,还包括计算机视觉、语音、语言、科学知识、检索五类API 国内的BAT巨头在云服务领域也在争夺人工智能的引进。

百度从2、3年前开始将GPU替换为GPU展开计算,提高数据处理能力。2016年,AlibabaCloud (阿里巴巴云)发布面向深度自学、3D图像图形的下一代HPC平台。腾信云在构建DI-X深度自学和机器学习平台的基础上,外部开放图像处理、语音处理和自然语言处理能力是自动驾驶、安防、智能法庭、智能家居、智能营销等多种场景获取解决方案,“中小企业也具备AI能力基层:美国巨头理解产业核心布局芯片的人工智能芯片主要包括GPU、FPGA、ASIC及类脑芯片。在人工智能的时代,各占优势,呈现百花齐放的状态。

谷歌的TPU是专门为其深度自学算法Tensor Flow设计的,TPU也用于阿尔法Go系统。今年发布的第二代Cloud TPU理论计算能力超过了180T Flops,需要对机器学习模式的训练和运营产生显着的加速效果。英伟达是GPU的行业领袖,GPU是目前深度自学领域的主流芯片,享有强大的并行计算能力。另一家老品牌芯片巨头英特尔通过收购转向了FPGA人工智能芯片。

类脑芯片是基于神经形态工程学,综合人脑信息处理方式,具备自学能力的超强低功耗芯片。IBM从2008年开始模拟人脑芯片项目。苹果正在开发名为“苹果神经引擎”的专用芯片。

该芯片通过位于本地设备的AI任务处理,将面部识别、语音识别等AI相关任务集中在AI模块上,提高AI算法的效率,将来有可能映射到苹果的终端设备上。芯片投资周期长,专业技术壁垒薄,市场比较狭窄,竞争非常白热化,无法转移。

卡位置之战,谁能输? 在人工智能卡战中,大公司们的战术统一,制造技术壁垒,硬件和软件双线发展,改善平台生态。但战略上略有不同:谷歌在世界上人工智能领域投入,整体实力最弱。

谷歌利用开源系统构建AI生态,更多的用户使用于场景,从互联网、移动互联网等传统业务扩展到智能家居、自动驾驶、机器人等领域亚马逊的特征是B末通过智能扬声器和语音助手引导人工智能消费级行业的生态。另一方面,用人工智能深化AWS云计算服务,支持整个行业。Facebook在人工智能领域的布局主要以用户的社会关系和社会信息为中心在国内三大公司中,百度比较保守,发表了“All in AI”战略,随着陆奇的强烈加盟,全力将百度转型为AI平台型公司。

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腾讯、蚂蚁根据本公司产品的功能展开试验水。除了正面竞争,大公司们在人工智能领域积极合作。

2016年9月,Facebook、亚马逊、Google、IBM和微软五大企业正式成立了非营利组织“Partnership on AI”(人工智能合作组织),为共享AI领域的最佳做法,由公众中美AI领域的人才队伍现在人工智能领域的竞争主要反映在人才的竞争中。只有投入更好的科研人员,继续加强基础研究,才能得到更好的智能技术。美国产业人才总量是中国的两倍美国1078家人工智能企业约有78700名员工,中国592家公司中约有39200名员工,只有美国的50%。

其中,美国基层人才数量是中国的13.8倍。在自然语言处理领域,美国的员工人数是中国的3倍,美国的20200人,中国的6600人。

处理器/芯片,美国员工人数是中国的13.8倍,美国的17900人,中国的1300人。机器学习应用于美国员工人数是中国的1.8倍、美国的17600人和中国的9800人。智能无人机,美国员工人数是中国的1.98倍,美国的9220人,中国的4660人。计算机的视觉和图像是美国的员工人数是中国的2.87倍,美国的4335人,中国的1510人。

中国智能机器人领域的人才略多,6400人,约是美国同领域人数的3倍。数据公司Quid表示,去年,包括Google、Facebook和微软在内的技术公司作为研究、收购和网罗人才花费了约85亿美元,是2010年的4倍以上。

数据公司的Paysa数据显示,美国公司的平均值每年发给1万人工智能人才的工资约为6.5亿美元。其中,亚马逊为招聘人工智能人才花费了非常强大的2亿美元,位居各大公司之首。

只有中美人才培养模式。很多大学长期以来都不是人工智能的专家,但在人工智能的诞生地美国,基本上大学都有人工智能的专家和研究方向。以美国卡梅伦大学为例,另外设立了专业的机器人研究所。其中有100多名光教授,横向上中国布局的时间也很晚。

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教育系统之间的差异也影响人工智能领域的研究焦点。目前,中国政府致力于加强AI人才建设。AI人才储备总是成为新趋势。

“千人计划”使更优秀的研究者回国,国内大型企业也致力于增加来自世界各地的研究者。将来,必须建立核心技术人才培养体系,加强人工智能一级学科建设,加强企业和学术界人才流通,建立扎实的人才基础,推动产业健康发展。

人工智能应用于热点人工智能技术取得了很大突破,特别是以语音识别、自然语言处理、图像识别、面部识别为代表的感觉技术得到了根本的技术变革,围绕这些技术产生了许多创业热潮。相关技术已经开始从实验室南北应用于市场,特别是在交通、医疗、工业、农业、金融、商业等领域应用钝化,创造了新的技术、行业、新模式、新产品的突破性发展,带来了深刻印象的产业变革,未来这一轮人工智能技术的应用在其中,自动驾驶、智能医疗、智能安全、服务型机器人、智能交通、智能生产、智能娱乐等应用成为世界人工智能市场的热点。目前人工智能产业需要落地寻求三大承接平台,基层开源算法平台、技术层云平台、应用层的应用已应用于平台。

现在谷歌、Facebook和微软公司已经推出了深度自学算法的开源平台,目前国内只有百度开放平台paddle paddle。由于近年来中国移动互联网的缓慢发展,中国积累了极大的c末端用户基数,但b末端的生产、交通、金融、医疗等传统行业依然处于发展比较领先的地位,而美国传统行业的基础设施水平因此,中国传统行业利用人工智能构建转型升级的市场需求更为紧迫,市场快速增长的后劲十足。

国内人工智能玩家有以百度、阿里巴巴、腾讯为代表的互联网巨头,也是科大飞翔的AI技术领域的领袖,这些企业作为国内人工智能的核心力量和重要势力,包括国内人工智能的第一梯队。美国大型人工智能主要应用于大规模数据挖掘。

例如,Facebook建设需要解读大量数据的人工智能机器。谷歌的人工智能方面很多,包括自动驾驶、智能机器人等。在行业中的应用更普遍。自动驾驶自动驾驶为了推进汽车领域的根本技术革命,世界各国智能车辆的开发竞争日趋激烈。

现在行业处于辅助驾驶员向半自动驾驶员前进的阶段。谷歌、意大利帕尔马大学和百度智能汽车原型系统表明,国内外开发无人驾驶汽车的公司在2020年左右描绘了无人驾驶商用的时间线。

因此,接下来的3~4年不是该技术商业化落地的冲刺时期。智能机器人的大部分智能机器人现在处于产业发展初期,特别是智能服务机器人处于产业化赶上的阶段,但随着全世界人工智能进入第三次高潮期,智能化成为现在机器人最重要的发展方向,超越人工智能和机器人的边境中美在智能机器人领域的区别在于,前者关注专业领域的机器人应用,如医疗、机械作业、家庭类等领域较多。后者侧重于企业和个人智能辅助工具,因此相关行业更多,涵盖范围更广。从世界范围来看,日本的ASMO Actroid-F模拟机器人、Pepper智能机器人、美国的BigDog仿生机器人等多种智能机器人兴起得很晚,大型企业也通过合并机器人企业,使智能机器人人工智能成为最重要的 从国内市场来看,2015年包括国内商用机器人在内的服务机器人的市场规模约为82亿元左右,2016年迅速增加到140亿元左右,2017年市场规模将突破200亿元。

随着智能机器人市场规模更大、智能机器人切口种类多样,创业公司和大型企业从不同领域、方向和切口再次参加智能机器人领域的市场争夺战。另外,人工智能在智能城市、智能家庭、智能金融、智能生产、智能医疗等领域也有很大的潜力,需要和平大量的劳动力,促进生产效率的提高。结语: AI时代的群雄逐鹿,中美两国认识到人工智能的最重要意义,从人才到政策全面支持人工智能企业。国家实力的提高源于科技企业的创造性。

美国在意义上著实力领先,中国初创企业集团也准备好了,中国企业也有机会成为AI时代的潮流。记录:如果想提供原始报告请求,请关注重新装修sz(leiphone-sz )。

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