姚霽 岳頎

【摘 要】人工智能深刻地影響著人類的生活，但其發(fā)展之路依然荊棘密布。本文提出了關(guān)于人工智能的基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層以及商業(yè)化進程中的創(chuàng)新思路，旨在為人工智能的發(fā)展提供新的動力。

【關(guān)鍵詞】人工智能；基礎(chǔ)層；技術(shù)層；應(yīng)用層；創(chuàng)新

中圖分類號：TP309.7 文獻標識碼： A 文章編號： 2095-2457（2018）33-0016-003

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2018.33.007

【Abstract】Artificial intelligence affects human life profoundly， but its development path is full of obstacles. The innovative ideas about the basic layers， technical layers， application layers and the process of commercialization of artificial intelligence are proposed， trying to provide new impetus for the development of artificial intelligence.

【Key words】Transportation engineering； Pedestrian detection； Deep learning； Two dimensional principal component analysis

0 引言

隨著大數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)、互聯(lián)網(wǎng)的普及，數(shù)據(jù)和知識在信息空間、物理空間和人類社會之間交叉融合，促進人工智能在智能企業(yè)、智能生活、機器人、自動駕駛、電子商務(wù)、電子醫(yī)療等多方面形成深入的應(yīng)用。然而我們要對人工智能的發(fā)展保持冷靜的認知，人工智能所基于的深度學(xué)習(xí)仍有難以克服的缺陷，其商業(yè)應(yīng)用之路荊棘密布。人工智能的進一步發(fā)展需要全產(chǎn)業(yè)鏈的深入創(chuàng)新。

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層與應(yīng)用層。我國雖然已經(jīng)成為全球AI中心之一，但數(shù)據(jù)環(huán)境、專業(yè)人才和底層硬件的不足，特別是芯片、CPU等產(chǎn)業(yè)的不成熟，制約著我國人工智能的深入發(fā)展。國內(nèi)的AI企業(yè)需要認識到AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展創(chuàng)新的困難性和戰(zhàn)略意義，需要從人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)（圖1） 全面布局、不斷創(chuàng)新，才能實現(xiàn)人工智能發(fā)展的彎道超車。

1 基礎(chǔ)層創(chuàng)新

人工智能的基礎(chǔ)層主要為AI技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供數(shù)據(jù)和計算能力，涉及到計算硬件、計算系統(tǒng)技術(shù)和數(shù)據(jù)。因此基礎(chǔ)層的創(chuàng)新主要表現(xiàn)在數(shù)據(jù)的采集分析和計算硬件的發(fā)展。

隨著人機物互聯(lián)互通形成趨勢，爆炸性增長的數(shù)據(jù)量不僅為基于深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練人工智能提供了良好的土壤，同時也成為AI企業(yè)的戰(zhàn)略性競爭優(yōu)勢。企業(yè)在數(shù)據(jù)采集的創(chuàng)新路上要逐步建立自籌數(shù)據(jù)、公共數(shù)據(jù)、產(chǎn)業(yè)協(xié)同數(shù)據(jù)等不同數(shù)據(jù)的來源途徑；依靠積累的海量優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，為人工智能機器學(xué)習(xí)提供充足的樣本，建立優(yōu)質(zhì)的算法平臺；尤其要注意場景數(shù)據(jù)的積累分析，從而為提煉出更高效的人工智能應(yīng)用場景的解決方案作準備。

在優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，企業(yè)要重點在計算能力上進行創(chuàng)新，開發(fā)具有深度計算能力的新型芯片。深度學(xué)習(xí)算法從軟件層模仿人類大腦對底層信號的特征提取，使得學(xué)習(xí)目標更精準有效。然而當前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法幾乎全部基于傳統(tǒng)的集中式硬件架構(gòu)，無法發(fā)揮人工智能的技術(shù)優(yōu)勢，急切需要從硬件層加以解決。AI芯片加速了深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練迭代速度，極大地促進了AI行業(yè)的發(fā)展。目前，已經(jīng)出現(xiàn)了NPU、GPU及各種各樣的AI-PU專用芯片。企業(yè)在研究并行計算的架構(gòu)前提下，進一步提高線性代數(shù)運算效率，同時降低功耗，這是AI芯片進一步創(chuàng)新的方向。

此外，近年來面向物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的運動、生物、健康、醫(yī)學(xué)、環(huán)境類智能傳感器，以及面向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的微電器件等發(fā)展迅猛，AI發(fā)展的重心呈現(xiàn)出向硬件底層迅速滲透的趨勢。各類用于環(huán)境感知和信息數(shù)據(jù)采集的傳感器件、設(shè)備及系統(tǒng)是人工智能企業(yè)的發(fā)展重點，而相關(guān)開發(fā)工具與集成環(huán)境的優(yōu)化是企業(yè)創(chuàng)新的另一方向。最終打造面向云、邊緣和端等全場景的、獨立的以及協(xié)同的全棧解決方案，提供充裕的、經(jīng)濟的算力資源是企業(yè)在基礎(chǔ)層創(chuàng)新的終極目標。

2 核心技術(shù)層創(chuàng)新

人工智能的發(fā)展是計算機軟硬件技術(shù)交替前行、牽引演進的產(chǎn)物，其技術(shù)層的發(fā)展是AI發(fā)展的核心推動力。主要由深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)組成，包括模式識別、機器學(xué)習(xí)、人機交互及智能的信息處理算法，乃至一切用于模擬人腦進行認知學(xué)習(xí)、分析的算法。

深度學(xué)習(xí)的研究推動了算法模型的持續(xù)優(yōu)化。多倫多大學(xué)教授杰弗里·辛頓在2006年提出的深度學(xué)習(xí)的概念極大地促進了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的發(fā)展，提高了機器自主學(xué)習(xí)的能力。隨著算法模型的重要性顯現(xiàn)，全球的科技巨頭紛紛加大了投入和布局力度，通過成立實驗室，開源算法框架，打造生態(tài)體系等方式推動算法模型的優(yōu)化和創(chuàng)新。目前，深度學(xué)習(xí)算法已經(jīng)廣泛應(yīng)用在自然語言處理、語義處理以及計算機視覺等領(lǐng)域，并在某些特定場景取得了突破性進展，甚至從有監(jiān)督式學(xué)習(xí)逐漸演化為半監(jiān)督、無監(jiān)督式學(xué)習(xí)。

AI企業(yè)應(yīng)當深耕算法和通用技術(shù)，建立技術(shù)優(yōu)勢[1]。曠視科技就是以機器視覺技術(shù)為突破口，專注于先進的人臉識別、圖像識別技術(shù)，同時以場景應(yīng)用作為流量入口，積累用戶，逐漸地建立應(yīng)用平臺，進而拓展到智能硬件、智能云服務(wù)及行業(yè)智能解決方案。這為企業(yè)在技術(shù)層面的創(chuàng)新提供了成功的案例，拓寬了思路?？萍计髽I(yè)可以通過推出算法平臺吸引眾多的開發(fā)者，實現(xiàn)快速的產(chǎn)品迭代、活躍的社區(qū)，從而打造開發(fā)者生態(tài)，形成行業(yè)標準，實現(xiàn)商業(yè)應(yīng)用。

總之，加強人工智能核心關(guān)鍵技術(shù)研究，以算法為核心，以數(shù)據(jù)和硬件為基礎(chǔ)，重點提升知識計算、感知識別、認知推理、運動執(zhí)行、人機交互能力，形成穩(wěn)定成熟、開放兼容的技術(shù)體系，在計算機視覺、自然語言處理、智能決策推理等領(lǐng)域構(gòu)筑數(shù)據(jù)高效、能耗高效、安全可信、自動自治的全棧方案是技術(shù)創(chuàng)新的核心。

3 應(yīng)用場景的創(chuàng)新

人工智能的的發(fā)展，明確應(yīng)用場景是關(guān)鍵。現(xiàn)有的應(yīng)用場景不斷向縱深拓展，但價值創(chuàng)造的重點依然在技術(shù)取得突破的領(lǐng)域。按產(chǎn)業(yè)鏈分析，人工智能將呈現(xiàn)生態(tài)構(gòu)建者、技術(shù)算法驅(qū)動者、應(yīng)用聚焦者、垂直行業(yè)先行者等競爭模式，幾種模式都離不開應(yīng)用場景的商業(yè)開發(fā)。因此生態(tài)應(yīng)用場景的建立是人工智能落地發(fā)展的核心[1]。

Google等互聯(lián)網(wǎng)公司堅持長期投資基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)，兼以場景應(yīng)用為入口，積累應(yīng)用，建立應(yīng)用平臺，成為人AI產(chǎn)業(yè)鏈的生態(tài)構(gòu)建者。Google推出的家居中樞GoogleHome就以此為契機打開了場景應(yīng)用的突破口。而IBM等軟件公司專注于通用技術(shù)平臺，以技術(shù)突破帶動場景應(yīng)用，逐漸推出醫(yī)療、金融、呼叫中心等企業(yè)應(yīng)用平臺。而傳統(tǒng)行業(yè)及新興的創(chuàng)業(yè)公司，則考慮有效結(jié)合人工智能，基于場景或行業(yè)數(shù)據(jù)，面向不同的用戶群體，選擇合適的場景，構(gòu)建大量多維度的場景應(yīng)用。部分領(lǐng)域的先行者在特定領(lǐng)域，則深耕該領(lǐng)域的通用技術(shù)和算法，成為該領(lǐng)域的顛覆者和主導(dǎo)者。例如，曠視科技以機器視覺技術(shù)為突破點，在發(fā)展前期（2011-2014年），主要定位為商用機器視覺開放平臺，深耕Face++人臉識別云服務(wù)、Image++圖像識別云服務(wù)和Brain++人工智能深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)。2014年后，F(xiàn)ace++開始發(fā)力智能行業(yè)解決方案，主攻覆蓋銀行、保險、互聯(lián)網(wǎng)金融的泛金融行業(yè)解決方案。

目前機器視覺、智能語音成為AI產(chǎn)業(yè)化水平最高的領(lǐng)域。但是隨著人工智能技術(shù)的突破，應(yīng)用場景向縱深拓展的趨勢愈加明顯，各領(lǐng)域之間相互融合、相互影響， 新型的通用人工智能將把人工智能與知識、感知、意識及直覺等人類特征互連，減少對知識的依賴性、加強處理任務(wù)的普適性，這將是人工智能未來發(fā)展的一個方向。而隨著類腦科技的發(fā)展，人工智能必然向認知智能時代邁進，必將產(chǎn)生新的應(yīng)用場景！醫(yī)療行業(yè)將成為 AI 應(yīng)用最火熱的行業(yè)， 醫(yī)療機器人、醫(yī)學(xué)影像輔助診斷技術(shù)，將大大提高醫(yī)療診治和醫(yī)療康復(fù)水平。另外在某些需要對人類判斷決策進行輔助的場景，如無人駕駛、智能交通、金融等行業(yè)也將脫穎而出。人工智能對于教育培訓(xùn)、娛樂休閑、家庭服務(wù)場景等領(lǐng)域，也具有廣闊的開發(fā)前景。此外，人工智能在無人便利店、網(wǎng)絡(luò)反欺詐、救援救災(zāi)、知識產(chǎn)權(quán)、反恐防暴等領(lǐng)域的應(yīng)用也逐漸成為市場關(guān)注的熱點。

4 商業(yè)化創(chuàng)新發(fā)展模式

隨著AI產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展，將創(chuàng)新出前所未有的智能產(chǎn)品，涌現(xiàn)出完全有別于傳統(tǒng)行業(yè)的新興產(chǎn)業(yè)。AI產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新必將帶來相關(guān)軟硬件產(chǎn)業(yè)的更新?lián)Q代，如存儲器、芯片、語言處理、圖像和視覺、技術(shù)平臺等硬件設(shè)備的提供；以及大數(shù)據(jù)庫、計算平臺、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、云服務(wù)、商用智能等軟件與服務(wù)的提供。這給我國的實體經(jīng)濟發(fā)展帶來了新的機遇。傳統(tǒng)企業(yè)需要攜手互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，利用人工智能構(gòu)建新的競爭優(yōu)勢，探索新的商業(yè)模式[2]。

商業(yè)模式構(gòu)建了技術(shù)和實體經(jīng)濟的橋梁。而新商業(yè)模式的發(fā)展往往伴隨著新技術(shù)的商業(yè)化進程?；ヂ?lián)網(wǎng)與人工智能的融合則推動了商業(yè)模式創(chuàng)新。例如，物聯(lián)網(wǎng)商品的流通方式大大減少了商品流通環(huán)節(jié)，進一步縮短了流通時間，因而節(jié)約了商業(yè)成本。而具備“快速響應(yīng)處理”和“自主學(xué)習(xí)”能力的人工智能提供的商業(yè)智能軟件可以對倉儲數(shù)據(jù)進行線上分析處理、挖掘和演變，從而實現(xiàn)商業(yè)價值，為商業(yè)經(jīng)營服務(wù)。商業(yè)智能和物聯(lián)網(wǎng)帶來的商品流通方式的革命性變化，進一步提高了交易效率，引領(lǐng)了商業(yè)模式的創(chuàng)新。

商業(yè)模式的創(chuàng)新還包括資源整合優(yōu)化及設(shè)計高效的交易方式。從資源視角分析，企業(yè)對資源重新整合將帶動商業(yè)模式的變革，通過重新整合、協(xié)調(diào)企業(yè)的各種資源，進而形成資源鏈的協(xié)同效應(yīng)，為客戶創(chuàng)造新的價值。阿里巴巴創(chuàng)造的電子商務(wù)平臺模式就是通過自身的電子商務(wù)平臺不斷向金融和物流等周邊領(lǐng)域延伸和擴展，從而形成龐大的電子商務(wù)系統(tǒng)。從交易成本視角分析，設(shè)計低成本的交易方式也將促進商業(yè)模式的創(chuàng)新。小米公司采用在線直銷模式，避免了中間運營商的介入，降低了成本，為用戶提供價廉物美的小米手機，從而快速積累了大量用戶粉絲[3]。

從人工智能的創(chuàng)新主體來看，AI核心技術(shù)的主要創(chuàng)新者將實現(xiàn)從高等院校到科技企業(yè)的轉(zhuǎn)變。人工智能未來的核心價值在于融合，尤其是行業(yè)技術(shù)與應(yīng)用場景的融合。隨著AI技術(shù)的開源化和平臺的開放化，各行業(yè)的龍頭企業(yè)將依托其積累的數(shù)據(jù)資源，進一步加快人工智能與企業(yè)業(yè)務(wù)的融合創(chuàng)新的步伐，成為AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主力軍和領(lǐng)頭羊。

5 總結(jié)

未來已來，人工智能已經(jīng)深刻地影響到人們的生活，并將無處不在！世界各國不約而同地投入“人工智能優(yōu)先”的國家戰(zhàn)略，人工智能的競爭才剛剛開始。數(shù)據(jù)、算法、計算的發(fā)展以及場景應(yīng)用的深入將驅(qū)動新一輪人工智能的發(fā)展，它們互為推動，協(xié)同發(fā)展，自我演進，進而將專有人工智能拓展到“泛智能”應(yīng)用領(lǐng)域。目前，人工智能全產(chǎn)業(yè)鏈基本形成。AI為交通、醫(yī)療、教育、工業(yè)等各行業(yè)提供深度融通，為實體經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型升級推波助瀾。從全球研究人工智能的熱情看，AI創(chuàng)新的爆發(fā)將進一步加快，互聯(lián)網(wǎng)、軟件甚至傳統(tǒng)行業(yè)巨頭都在AI產(chǎn)業(yè)鏈的基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層全面布局，深入研究，不斷創(chuàng)新，國內(nèi)的企業(yè)也應(yīng)該時不我待，奮發(fā)圖強，積極參與人工智能創(chuàng)新的歷史進程，整合多個行業(yè)應(yīng)用，豐富實用場景，為人工智能全面服務(wù)于人類做貢獻！

【參考文獻】

[1]《人工智能產(chǎn)業(yè)鏈及五大商業(yè)模式解析》來源：https：//www.sohu.com/a/131107312_104253.

[2]何玉長，方坤.人工智能與實體經(jīng)濟融合的理論闡述.學(xué)術(shù)月刊.2018（5）：235-236.

[3]蒲松濤.我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展六大趨勢.中國電子報，2017（5）.