中国人工智能产业链显山露水 芯片、语音识别、无人驾驶成产业热点
近期,中国人工智能产业发展联盟正式成立,联盟将积极促进人工智能技术在多个领域的应用,包括生产制造、健康医疗、生活服务以及城市治理等,旨在提升产业发展能力和水平。联盟还将整合全产业链资源,推动人工智能科技成果和资源的积累与转化。
业内普遍认为,人工智能产业链可分为基础层、技术层和应用层。全球科技巨头正在基于各自的核心技术进行布局,而中国人工智能产业链也逐渐显现。目前,已有超过20家A股公司积极参与产业链的争夺。
基础层:中国在类脑芯片领域寻求“弯道超车”
基础层是人工智能的基石,包括计算芯片、大数据和存储。随着传统芯片计算架构无法满足深度学习等大规模并行计算的需求,新的底层硬件成为关键。微软的最新研究报告指出,基础层主要包括用于性能加速的硬件,如GPU/FPGA、神经网络芯片、传感器与中间件。目前,国际IT巨头在此领域占据主导地位。
在GPU领域,英伟达、英特尔和谷歌等巨头已经推出了高性能处理器。而在类脑芯片的探索上,中国并不落后。浙江大学与杭州电子科技大学合作研制出了国内首款支持脉冲神经网络的类脑芯片——“达尔文”芯片。“寒武纪”课题组在类人脑计算方面的探索也备受关注。该课题组研发的寒武纪深度学习处理器在能效上有了显著的提升。为了推动项目研发和产业化,中科院计算技术研究所获得了专项资金支持。这些努力为中国在智能时代的国际芯片市场角逐打下了坚实的基础。
技术层:国产语音识别算法取得重要突破
技术层涵盖算法平台、图像识别、自然语言识别处理和智能机器人等领域。中国在人工智能技术平台方面已经取得了显著的进展,尤其在计算机视觉、语音识别和语言技术处理领域。一些领先的企业如科大讯飞、格灵深瞳等在这个领域发展迅猛。
麦肯锡的研究报告指出,中国在算法开发方面已经与其他国家相当,并且在语音识别和定向广告算法开发方面取得了突破。专家表示,人工智能产业的发展离不开海量数据的支撑,数据训练量的大小直接影响算法实现的成熟度。通过全球开源平台,中国企业能够快速复制和应用最先进的算法。企业如阿里云通过构建正循环周期,使用反馈数据不断更新模型,推动人工智能的快速迭代。
在数据方面,曙光公司联合众多企业成立了一系列公司,如航天星图、中科三清、曙光易通等,旨在锁定数据资源。这些公司在人工智能领域的发展中扮演着重要角色,为产业链的完善和发展提供了有力支持。随着地理空间大数据处理技术的不断进步,航天星图与中科三清等公司在这一领域已经取得了显著成就。它们专注于利用先进的科技手段解决大气、水以及土壤污染等问题,为治理和应急响应提供全面的解决方案。与此中国数据市场的格局也在发生深刻变化。
数据显示,中国的数据总量正在快速增长,成为全球数据大国的重要力量。预计到2020年,中国的数据总量将占全球数据总量的近五分之一,成为全球数据中心。这种数据资源的丰富性为全球的数据分析与人工智能应用提供了无限的可能性。
在人工智能技术的发展过程中,数据的隐私和安全成为不可忽视的问题。创新工场发布的白皮书强调了这一领域的挑战,指出各行业在数据共享和流转方面需要遵循一定的规则和边界。尽管许多传统行业的数据积累已经达到了相当的程度,但在规范和流转效率上还有很大的提升空间,需要达到足够的水准以充分发挥人工智能技术的潜力。与此中国的大型技术公司正在通过专有平台收集数据,努力构建一个数据友好的生态系统。但是与美国的进步相比,中国在跨平台数据共享和统一标准的制定方面仍有待加强。开放数据的倡议在全球范围内引发了更多的关注,对于激发私营部门的创新潜力具有关键作用,但中国的公共数据开放仍然处于初级阶段。
在应用层面,人工智能已经开始深入到生活的各个领域。驾驶、医疗等成为人工智能应用的前沿领域。全球领先的技术公司正在布局这一市场,深耕自动驾驶技术多年。百度的智能汽车展示和自动驾驶开放平台发布引起了全球的关注。人工智能技术在提高公共交通效率和安全性方面发挥了重要作用。智能医疗机器人和家庭智能化也在逐步发展。例如,阿里巴巴与杭州市合作的智能交通系统成功地减少了拥堵现象,提升了交通流量。国防科技大学开发的医疗机器人提供了智能化的医疗服务体验。而百度也在医疗领域的多个方面积极布局人工智能的应用场景。这些都在推动着人工智能向更加深入和广泛的应用领域发展。传统行业与人工智能的结合仍然面临挑战,面向普通消费者的移动互联网应用与人工智能技术之间的结合尚处在探索阶段。这需要行业内外共同努力和探索以实现更大的突破和发展。
机器人技术
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