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2020年十大人工智能发展趋势大起底!
 
 

近日,根据百度研究院公布的资料整理了2020十大人工智能科技发展趋势。想知道AI到底如何改变我们的生活吗?不妨一起来看!


1、AI 技术日臻完善,已达到大规模生产的

工业化阶段

近年来AI 技术本身以及各类商业层面解决方案已日趋成熟,目前正在快速进入“工业化”阶段。伴随着国内外科技巨头对 AI 技术研发的持续投入,2020年在全球范围内将出现多家 AI 模型工厂、AI 数据工厂,并将AI技术进行模块化整合,大批量产出,从而实现赋能各行各业以求产业快速转型升级的终极目的,例如客服行业的 AI 解决方案将可以大规模复制运用到金融、电商、教育等行业。


2、AI芯片厚积薄发,2020年将是大规模落地的

关键年

最近几年,AI 芯片已经逐步达到了可商业化的状态,2020 年将会是 AI 芯片大规模落地的关键年。届时端侧 AI 芯片将会显现出更加低成本化、专业化以及系统集成化的重要特征。同时,NPU(神经网络处理单元)将成为下一代端侧通用 CPU 芯片的基本模块,未来越来越多的端侧 CPU 芯片都会以深度学习为核心支撑进行全新的芯片规划。在此基础上,AI 还将重新定义计算机体系架构,支持 AI 的训练和预测计算成为新的异构设计架构思路。


3、深度学习技术深入渗透各产业并引发

大规模应用

深度学习是当前人工智能领域最重要,也是被业界公认为最有效的一项算法技术。以深度学习为框架的开源平台极大降低了人工智能技术的开发门槛,有效提高了人工智能应用的质量和效率。2020年,各行各业将会大规模应用深度学习技术实施创新,加快产业转型和升级的节奏。


4、自动机器学习 AutoML 将大幅降低机器

学习成本

AutoML 能够把传统机器学习中的各个迭代过程综合在一起,构建一个自动化的学习过程。研究人员仅需输入元知识(如卷积的运算过程,问题的描述等),该算法即可自动选择合适的数据,调优模型结构和配置搭建自主训练模型,并将其适配部署到不同的设备上。AutoML 的快速发展将大大降低机器学习成本,从商业化角度迅速扩大 AI 应用普及率。


5、多模态深度语义理解进一步成熟,并得到

更广泛应用

多模态深度语义理解以声音、图像、文本等不同模态的信息为输入,综合感知和认知等 AI 技术,实现对信息的多维度深层次理解。随着视觉、语音、自然语言理解和知识图谱等技术的快速发展和大规模应用,多模态深度语义理解会进一步走向成熟,应用场景变得更加广阔。结合 AI 芯片等底层核心技术,该项技术将广泛应用于互联网、智能家居、金融、安防、教育、医疗等行业。


6、自然语言处理技术将与各专业领域知识发生

深度融合

随着大规模语言模型预训练技术的出现和普及,通用自然语言处理技术,机器的理解和认知能力有了大幅度提升。基于海量文本数据的语义表示预训练技术将与专业领域知识进行深度融合,持续提升自动问答、情感分析、阅读理解、语言推断、信息抽取等自然语言处理任务的效果。具备超大规模算力、丰富的专业领域数据、预训练模型和完善的研发工具等特征的通用自然语言理解计算平台将逐渐成熟,并将在互联网、医疗、法律、金融等领域大展拳脚。


7、物联网将在边界、维度和场景三个方向形成

技术突破

随着 5G 和边缘计算的融合发展,算力将突破云计算中心的边界,向万物蔓延,将会产生一个个泛分布式计算平台。同时,时间和空间是这个物理世界最重要的两个维度,对时间和空间的洞察将成为新一代物联网平台的基础能力。这也将促进物联网与能源、电力、工业、物流、医疗、智能城市等更多场景发生融合,创造出更大的价值。


8、智能交通将加速打破园区壁垒,溶入城市

多样化场景

自动驾驶的市场需求正在趋于理性,市场将对智能驾驶未来数年的发展更加充满信心。2020年,更多自动驾驶汽车被应用于物流快递、公共交通、封闭道路等不同场景。同时,V2X(vehicle to everything)技术启动规模化部署和应用,使得车车、车路形成广泛链接,进一步推动智能车路协同技术的未来发展。智能交通将加速打破园区与城市间的壁垒,在未来标准化产业社区建设中贡献出自己的一份力。


9、区块链技术将以更加务实的姿态融入更多场景


随着区块链技术与 AI、大数据、IOT 和边缘计算等技术的深度结合,数据和资产线下线上的映射问题正逐一得到解决。围绕区块链构建的数据确权、数据使用,数据流通和交换等解决方案,将在各行各业发挥巨大的作用。例如,在电商领域,可保证商品的全流程数据真实性;在供应链领域,可保证全流程数据的公开和透明,以及企业之间的安全交换;在政务领域,能实现政府数据的打通,实现证件的电子化等。


10、量子计算迎来新一轮爆发,为AI和云计算

注入新活力

随着“量子霸权”的成功展现,量子计算将在 2020 年迎来新一轮的爆发。量子硬件方面,可编程的中等规模有噪量子设备的性能会得到进一步提升并初步具备纠错能力,最终将可运行具有一定实用价值的量子算法,量子人工智能的实际应用也将得到极大助力。

量子软件方面,将会涌现一大批高质量的量子计算平台和软件,并与 AI 和云计算技术实现深度融合。此外,伴随着量子计算生态产业链的初步形成,量子计算必将在更多应用领域获得重视,越来越多的行业巨头陆续投入研发资源进行超前战略布局,有机会为未来 AI 和云计算领域带来全新面貌。




 


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