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解构AI的多维层次及12大局内势力

2018-07-10
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人工智能涉及范围广阔,产业图谱中包括多种类型的企业。除科技巨头全方位深度参与外,其他企业在行业中依赖自身优势参与竞争,构建了纷繁复杂的竞争格局。


从“PC+”到“AI+”:改变传统产业结构


从“PC+”到“互联网+”再到“人工智能+”,人工智能与各行业的紧密结合将催生出更大的应用场景。互联网由于其核心的连接作用,实现了人与人之间的连接,各行业也借助互联网实现了线上化和信息化。人工智能则能够贯穿从数据生产到数据应用的完整链条,改变传统产业结构,给各行各业带来生产力的提升。


从“PC+”到“互联网+”再到“人工智能+”

(来源:华菁证券研究所)


AI产业链三大层次


按照产业链结构和面向的对象,可将AI产业链分为基础层、技术层和应用层三个层次。其中,基础层领域硬件发展日新月异,巨头布局开源平台;技术层面向企业级应用,细分领域竞争较为激烈;应用层想象空间广阔,参与企业众多。

人工智能产业链中的三个层次

(来源:华菁证券研究所)


科技巨头是行业内最重要的力量,具备数据、技术、资本等优势,结合自主研发和兼并收购共同发力,将在AI领域进行全方位跨层次布局,引领行业发展。


其中,具有综合数据优势的互联网企业如Google、百度等,全面布局人工智能行业;


基于场景的互联网企业如Facebook、苹果、亚马逊、阿里巴巴、腾讯等,将人工智能与自身业务深度结合,不断提升产品功能和用户体验;


传统科技巨头企业,如IBM、微软等,面向企业级用户搭建智能平台系统;


硬件巨头企业如Intel、NVIDIA等,具有较强的行业壁垒,并积极布局产业链下游。


人工智能产业图谱

(来源:华菁证券研究所)


人工智能领域重要支力:垂直应用企业


垂直应用企业是人工智能领域又一类重要的力量。由于人工智能涉及范围广阔,结合行业众多,因此企业往往从垂直应用切入,解决企业级或消费级用户难题,用智能化手段带来效率的提升和模式的创新。

 

人工智能行业中的垂直应用企业又可分为面向消费级用户和企业级用户两大类。

 

面向消费级用户的企业包括:


1、移动互联网企业。这类企业往往已经拥有用户和流量的优势,利用人工智能优化用户体验,提升业务效率。


2、个人助手类应用企业。个人助手可为用户日常生活带来极大的便利,在近年来发展较快,各大巨头也有所布局。


面向企业级用户的企业包括:


1、感知交互类智能。面向企业级客户,将这类技术功能,如计算机视觉、语音交互等集成到客户应用和产品中是重要的发展趋势。


2、智能硬件。机器人、无人驾驶、无人机等是依托人工智能和外部实体环境的完整系统级产品,智能硬件在其中发挥关键的作用。


3、商业智能和解决方案。依托于大数据能力,再加上语义分析等技术,为企业提供完善的智能化解决方案。



人工智能生态:关键参与者


人工智能争夺战12大势力


谷歌:AI优先战略


早在2016年,谷歌第一次明确提出AI将优先作为公司大战略。谷歌以深度学习技术为依托,涉足语言理解、人机交互、机器人等人工智能核心技术应用领域,全方位布局人工智能产业。

 


微软:牛津计划


微软研究院是最早从事人工智能研究的机构之一,首先发布了Cortana和Skype ranslator等一系列产品。在2015年5月初发布了人工智能领域的牛津计划,由一系列基于云端的机器学习相关的API、SDK和相关服务等组成,目的是让开发人员不需要繁复的机器学习背景也能开发跨平台的更智能和更交互的应用。



Facebook:开源战略


积极组建人工智能实验室,并通过开源技术平台等方式来获取更大的成功。Facebook目前有两大实验室,一个是重点发展基础研究的Facebook AI(FAIR)项目;二是AML(应用机器学习部门),更专注于人工智能产品应用。

 

 

IBM:AI中的IP

 

IBM在认知计算平台Waston项目上持续投入,并成立专门部门推动Waston商业化。目前Waston海量内容的分析能力已在医疗和金融领域率先应用。



亚马逊:Alexa突破Echo音箱限制


随着Alexa在2014年11月的推出,亚马逊进入了贝索斯所说的AI“黄金时代”。Alexa是亚马逊AI项目的门面,是将会帮助消费者穿梭于亚马逊帝国和在亚马逊上消费的促进器。


亚马逊是一个从出售图书起家,如今出售自有的音乐、电影、硬件以及日常用品和食品杂货的帝国。


通过将旗下平台开放给第三方的开发者和品牌商,如今的亚马逊想要让Alexa渗透到你的生活的方方面面:你的家居,汽车,医院,工作场所。在Alexa突破Echo音箱的限制之后,亚马逊的人工智能文化开始形成合力。

 

苹果:iPhone 内的人工智能


苹果主要通过卖高品质的硬件和软件来赚钱,其核心业务历来不依赖于机器学习。苹果在过去几年间在该领域的发展实在是乏善可陈。


近些年来,苹果一直在收购人工智能公司。Siri则是苹果对一个收购而来的独立应用的改进,它还在2010年吞下了开发团队。苹果是第一家将智能助手整合进自家操作系统的公司。


在2010年收购Siri之后,该公司近年来还在语音技术方面进行了几笔收购,其中包括VocalIQ和Novauris Technologies。

 

Salesforce :利用人工智能预测消费者行为


全球最大客户关系管理(CRM)解决方案提供商Salesforce 用微妙的使用案例将机器学习带到云中,强调它对公司核心竞争力的影响。


该公司开始在人工智能上投入更多的资源,收购了多家人工智能公司,包括 Minhash、PredictionIO 和 MetaMind。该公司希望通过市场和服务云来提供预测参与度得分,来分析消费者使用情况,从而帮助定位市场,并基于趋势和用户习惯进行分类,更快提供消费者服务。

 

英伟达:GPU霸主地位不可撼动


英伟达已经从之前电子游戏 GPU 生产商转型为机器学习应用硬件厂商。在人工智能创新公司和学术机构中,GPU 加速的深度学习一直是许多项目的前沿。


英伟达所占据的市场份额意味着,随着人工智能越来越成为未来几年中大型商务的中心议题,公司可以从中获益。


该公司在 GPU 市场上拥有无可撼动的霸主地位,占据了总个市场份额的 70%,而且还在扩张新市场,这也使其股价飙升。

 

英特尔:PC时代CPU霸主不得不转型拥抱AI


英特尔的关注重点正在从PC转向数据中心和物联网。


英特尔最有名的产品是CPU,但该公司通过收购Altera也进军了可编程逻辑芯片领域。这种芯片可以用于人工智能和其他创新的计算任务。英特尔处理器被许多云计算服务提供商使用。


英特尔在数据中心行业占据主导地位,而这是个有前景的新市场。然而,向并行计算和物联网的转型可能相对困难。

 

百度:从互联网过度到人工智能公司


人工智能正在改进百度全线产品的用户体验和提升用户粘性,也在推动针对每一用户的定制化高质量内容。建立一个内部平台来运行从网页搜索到广告投放的带有标签数据的深度学习实验,能够预测点击率(CTR),这会直接影响百度的广告投放,因此也是它们目前的主要收益。

 

阿里巴巴:在场景之下萌生AI

 

阿里其实很早就开始将人工智能运用在电商、物流等零售服务业务体系内。并且,除了支撑体系内的零售业务,近几年,阿里巴巴陆续在城市、工业、零售、金融、汽车、家庭等多个场景落地上有诸多成果。由于是做电商平台起家,阿里在2b业务方面的资源和功力非常深厚,不仅比竞争对手更懂企业,还积累了海量的消费数据。这些数据在手,将成为最值钱的利器。未来阿里将选择在新零售、汽车、智能硬件、电商方面发挥巨大的行业优势。

 

腾讯:社交巨头深远布局AI


过去近二十年腾讯在处理海量数据的过程中,积累非常强大的计算能力,这是发展人工智能相当重要的基础。从目前来看,腾讯拥有国内互联网用户使用时间最长、活跃用户最多的产品,可以说是国内互联网运用中最为强大的场景,这是技术落地和运用一个最为重要的因素。其次,由于腾讯产品的用户量很大,海量数据成为机器学习非常重要的因素,有助于腾讯开发贴近用户的AI技术。


BAT之外的其他中国AI公司


中国的互联网巨头百度、阿里巴巴和腾讯(BAT)正在领导中国的人工智能市场,同时数以百计的初创公司也正渗透到这一产业中,并在各种人工智能细分市场及应用领域建立服务模型。目前,中国的人工智能领域包括:


1.  基本服务,如数据资源和计算平台

2.  硬件产品,如工业机器人和服务机器人

3.  智能服务,如智能客户服务和商业智能

4.  技术能力,如视觉识别和机器学习。



根据 iResearch,目前,语音和视觉识别技术分别占国内人工智能市场的 60% 和 12.5%。在中国,所有和人工智能相关的公司中,71% 专注于开发应用。其余的公司专注算法,其中,55% 的公司研究计算机视觉,13% 研究自然语言处理,9% 致力于基础机器学习。


以下是国内最值得关注的AI公司:



人工智能破局之路


人工智能是新形势下数字经济的重要基础设施,具备同各行各业结合的能力,越来越多的行业和领域都在进行不同层次的智能化升级。新人工智能时代将是泛智能时代,覆盖的范围也远远不止传统理解中的互联网和科技行业,将给全社会带来生产力和连接度的飞跃。


从短期来看,集中于感知智能、结合垂直应用、面向企业级需求、革新数字化程度高的行业将是AI应用的关键特征。我们也认为,智能手机将是AI最重要的终端载体。



1、短期内人工智能仍将集中于感知智能领域。感知智能已实现关键突破。而认知智能机理复杂,无论从人类对其的理解还是所需的技术来看,都离实际应用较为遥远。



2、垂直应用先行。专用智能是主流合理的发展路径,即通过某一特定领域大量优质数据的训练来实现针对该领域的智能化应用。



3、短期内面向企业级客户的产品和应用得到发展的机会更大。目前的人工智能技术尚未完全成熟,往往只能面向专一应用,因此与企业级客户的需求更为契合。即重点解决某一特定痛点,对原有业务进行优化的产品能更快得到落地。



4、数字化程度高的行业可能先被AI颠覆。数字化和信息化程度高的行业由于已具备大量结构化数据,先天性的具备利用人工智能实现效率提升和模式革新的潜力。



5、智能手机将是短期内人工智能最重要的终端载体。受益于技术进步和渗透率,人工智能有望率先通过智能手机得到迅速普及。


从长期来看,无人驾驶等AI应用有望带来商业模式的革命,通用认知智能是未来的发展方向。随着技术的进一步提升和应用的逐渐落地,人工智能与大数据、云计算、物联网等作为技术支撑有望带来全新商业模式和业界生态的变革。



1、以无人驾驶为代表的“高等人工智能”将在远期实现。不同于对其他行业的改造和升级,这类偏系统级的整体应用是完全建立在人工智能基础上的,全新的应用场景有更大的发展空间。



2、实现从感知智能到认知智能的跨越。随着人类对人脑认知和思维等活动的进一步研究和知识图谱等技术的提升,认知智能有更大的发展空间。



3、实现从专用智能到通用智能的跨越。现有的智能应用基本上全为专用智能,该模型在应对其他领域时将会迅速失效,迁移学习和对抗学习等无监督模式将助力通用智能的发展。



4、人工智能有望重构互联网和信息产业乃至社会格局。作为技术支撑,人工智能与大数据、云计算、物联网等有望带来全新商业模式和业界生态的变革。



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来源: 机械鸡、36氪、 高盛、机器之心

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— 完 —



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