IDC與百度聯合發報告：預測2019年人工智能十大趨勢

2018-12-21 15:17:06 來源：網易智能

【網易智能訊 12月21日消息】12月20日，國際數據公司(IDC)與百度AI產業研究中心(BACC)聯合發布《百度大腦領導力白皮書》，白皮書預測了2019年中國人工智能市場發展趨勢，通過實際案例解析人工智能如何從技術到落地，并提出“100天AI部署計劃”。

IDC預計，2022年，中國人工智能市場規模將達到98.4億美元。白皮書從技術走向、落地實施、應用價值、市場生態四個維度預測了2019年人工智能十大趨勢：

展望一：機器學習/深度學習開始走進傳統企業。機器學習/深度學習將走進企業內部，為企業提供以決策為中心的服務。同時，深度學習也將繼續廣泛應用在圖像、音頻、文本等非結構化數據處理中。尤其是傳統行業中的大中型企業，采用機器學習平臺開發人工智能應用將逐漸成為主流。IDC預計到2020年行業前15%的企業都將采用機器學習。

展望二：融合視覺、語音、語義等多模態計算開始落地。僅能夠看清聽清的機器智能已經不能滿足人類需求，融合視覺、語音、語義及情感的多模態計算成為實現真正智能的迫切剛需。預計未來三年多模態計算將在實際應用中開始落地。

展望三：多模型數據庫開始走向市場。隨著物聯網的投資以及企業數字化轉型的進程，企業內各種非結構化數據高速增長，使得能夠支持多種格式數據管理的多模型數據庫成為迫切需求。IDC預計到2023年，多模型數據庫的支出將達到NoSQL數據庫支出的30%。

展望四：低代碼量開發平臺降低AI技術使用門檻。低代碼量/無代碼開發平臺促進AI部署自動化，降低技術使用門檻，使中小企業也能平等使用AI，實現普惠AI。用戶可以上傳圖片、音頻、文本等原始數據，系統即可自動訓練出合適的模型。典型的案例—谷歌AutoML，百度EasyDL。

展望五：人工智能從云端部署向邊緣計算擴展。基礎架構開始向靠近數據源的邊緣位置以及端側設備轉移，而人工智能將成為最先受益于邊緣計算的應用程序。邊緣設備將包含AI算法并將驅動計算能力的交付。IDC預計至2022年，25%的物聯網端設備都將運行AI算法模型。

展望六：業務流程智能化、自動化水平達到新高度。機器學習驅動的人工智能將推動新一輪的業務流程重構的浪潮，眾多應用程序將被高度簡化。典型的案例如財務流程自動化、核保自動化等眾多流程自動化水平將達到新高度。IDC預計至2023年，人工智能將取代50%的IT業務工作量，節省20%以上的運營成本。

展望七：人機交互界面趨向智能化。一方面語音賦能的程序越來越廣泛--語音對話能力將嵌入到硬件以及應用程序軟件中。另一方面融合語音、圖像、視頻以及語義理解能力的AI將成為人類與應用程序交互的主流方式。IDC預計到2023年，支持AI 的人機交互接口將取代目前50%的基于屏幕的B2B和B2C的應用程序。

展望八：六大行業全面采用AI。政府行業、金融業、互聯網行業在經過近年的應用實踐后將全面擴展AI的應用。而新零售、新制造、醫療領域也將成為AI市場的新增長點。IDC預計未來這六大行業應用AI的3年復合增長率將超過30%。

展望九：軟件及應用引領基礎架構。軟件定義計算已成為芯片廠商的重要戰略之一。軟件及應用驅動AI專用芯片的階段也將到來。未來，機器學習應用的普及程度、機器學習是否始終需要大量的數據集、深度學習神經網絡的演化，都會影響加速計算類硬件的發展路線。機器學習技術演進、AI應用趨勢對基礎架構供應商日益重要。

展望十：生態資源整合成為制勝關鍵。人工智能技術正在向端側智能滲透，成功的應用離不開硬軟件的高度適配，這使得技術型廠商與傳感器、攝像頭、模組等細分產業的整合愈加重要。能夠整合解決方案中的各種生態要素并構建合作伙伴網絡平臺成為制勝關鍵。

那么，技術如何才能與實際應用相結合?IDC追蹤了近70個應用場景后發現，隨著市場上開放的技術能力越來越豐富，應用場景趨向廣泛化，而要將人工智能技術落地到企業進行應用并且發揮效能，需要著力三點：一是易上手、操作簡單的技術堆棧，二是基于垂深場景對模型調優，三是從數據中心到端側的軟硬件適配。

白皮書提出了AI應用效能評估初步框架，將AI會影響到的部門分成產品服務、生產模式、運營模式、決策模式四類，并從各個維度進行評估。比如在制造業，人工智能將優先為產品服務、生產模式以及運營模式帶來高效能;在金融業，人工智能應用效能最優體現在產品服務以及運營智能環節，其次是生產智能以及決策智能。人工智能可以為企業不同部門帶來不同效能，但幾乎所有的人工智能用例帶來的效能都體現在時間、人力等生產資源的節省、成本降低以及生產力提升、收入增長等方面。