“2020年，全球范圍內(nèi)將出現(xiàn)多家AI模型工廠、AI數(shù)據(jù)工廠。”
這一觀點(diǎn)并不是“某專家”拍腦袋給出，而是來(lái)自百度的AI實(shí)踐。
剛剛，百度研究院發(fā)布了2020年十大科技趨勢(shì)預(yù)測(cè)，涵蓋了AI工業(yè)化生產(chǎn)、芯片、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)、多模態(tài)深度語(yǔ)義理解、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、量子計(jì)算等多個(gè)領(lǐng)域。
百度研究院認(rèn)為，2020年落地依舊是整個(gè)人工智能行業(yè)關(guān)鍵詞，但與往年相比已大有不同。
一方面，落地不僅體現(xiàn)在場(chǎng)景上，還體現(xiàn)在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)上。
在百度研究院的預(yù)測(cè)中，2020年將會(huì)是AI芯片大規(guī)模落地的關(guān)鍵年，越多的端側(cè)CPU芯片都會(huì)以深度學(xué)習(xí)為核心進(jìn)行全新的芯片規(guī)劃。
另一方面，整個(gè)行業(yè)對(duì)人工智能落地的要求正在提高，批量打造AI被擺上了臺(tái)面。
百度研究院認(rèn)為，AI技術(shù)本身以及各類(lèi)商業(yè)解決方案已日臻成熟，正在快速進(jìn)入“工業(yè)化”階段，2020年在全球范圍內(nèi)將出現(xiàn)多家AI模型工廠、AI數(shù)據(jù)工廠。
在技術(shù)層面上，自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)AutoML與深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的進(jìn)一步發(fā)展，將推動(dòng)人工智能技術(shù)的開(kāi)發(fā)門(mén)檻進(jìn)一步降低。
與此同時(shí)，人工智能的技術(shù)突破也從感知層面進(jìn)入認(rèn)知層面。
自然語(yǔ)言處理技術(shù)將會(huì)與知識(shí)深度融合，迎來(lái)新的發(fā)展與落地應(yīng)用。
多模態(tài)深度語(yǔ)義理解以聲音、圖像、文本等不同模態(tài)的信息為輸入，綜合感知和認(rèn)知等AI技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的多維度深層次理解，并在多個(gè)場(chǎng)景展現(xiàn)能力。
除了人工智能之外，百度研究院還預(yù)測(cè)，物聯(lián)網(wǎng)將在邊界、維度和場(chǎng)景三個(gè)方向形成突破;區(qū)塊鏈技術(shù)將以更加務(wù)實(shí)的姿態(tài)融入更多場(chǎng)景;量子計(jì)算將迎來(lái)新一輪爆發(fā)，為AI和云計(jì)算注入新活力。
最后從整體來(lái)看，人工智能行業(yè)也變得愈發(fā)務(wù)實(shí)，落地、場(chǎng)景、應(yīng)用出鏡多了，酷炫的未來(lái)技術(shù)展望的很少了，也能看出百度對(duì)前沿技術(shù)的態(tài)度，技術(shù)突破要有，但也要有應(yīng)用場(chǎng)景。
以下是百度研究院對(duì)2020年科技趨勢(shì)的預(yù)測(cè)，作為百度AI研發(fā)的核心驅(qū)動(dòng)力之一，這些觀察與思考對(duì)于從業(yè)者來(lái)說(shuō)，也有很大參考價(jià)值，希望能夠?qū)δ阌袉l(fā)~
趨勢(shì)1：AI技術(shù)已發(fā)展到可大規(guī)模生產(chǎn)的工業(yè)化階段，2020年將出現(xiàn)多家“AI工廠”
AI技術(shù)本身以及各類(lèi)商業(yè)解決方案已日臻成熟，正在快速進(jìn)入“工業(yè)化”階段。伴隨著國(guó)內(nèi)外科技巨頭對(duì)AI技術(shù)的持續(xù)投入，2020年在全球范圍內(nèi)將出現(xiàn)多家AI模型工廠、AI數(shù)據(jù)工廠，將AI技術(shù)和商業(yè)解決方案大規(guī)模生產(chǎn)出來(lái)，運(yùn)用在各行各業(yè)幫助產(chǎn)業(yè)升級(jí)。例如客服行業(yè)的AI解決方案將可以大規(guī)模復(fù)制運(yùn)用到金融、電商、教育等行業(yè)。
趨勢(shì)2：2020年將會(huì)是AI芯片大規(guī)模落地的關(guān)鍵年
最近幾年，AI芯片已經(jīng)逐步達(dá)到了可用的狀態(tài)，2020年將會(huì)是AI芯片大規(guī)模落地的關(guān)鍵年。端側(cè)AI芯片將更加低成本、專業(yè)化、解決方案集成化。同時(shí)，NPU(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元)將成為下一代端側(cè)通用CPU芯片的基本模塊，未來(lái)越來(lái)越多的端側(cè)CPU芯片都會(huì)以深度學(xué)習(xí)為核心進(jìn)行全新的芯片規(guī)劃。芯片之外，AI還將重新定義計(jì)算機(jī)體系架構(gòu)，支持AI的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)計(jì)算成為新的異構(gòu)設(shè)計(jì)架構(gòu)思路。
趨勢(shì)3：深度學(xué)習(xí)技術(shù)深入滲透產(chǎn)業(yè)，并大規(guī)模應(yīng)用
深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域最重要，也是被產(chǎn)業(yè)界證明最有效的技術(shù)。以深度學(xué)習(xí)框架為核心的開(kāi)源深度學(xué)習(xí)平臺(tái)大大降低了人工智能技術(shù)的開(kāi)發(fā)門(mén)檻，有效提高了人工智能應(yīng)用的質(zhì)量和效率。2020年，各行各業(yè)將會(huì)大規(guī)模應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)施創(chuàng)新，加快轉(zhuǎn)型和升級(jí)。
趨勢(shì)4：自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)AutoML將大大降低機(jī)器學(xué)習(xí)的門(mén)檻
AutoML將能夠把傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)中的迭代過(guò)程綜合在一起，構(gòu)建一個(gè)自動(dòng)化的過(guò)程。研究人員僅需輸入元知識(shí)(如卷積的運(yùn)算過(guò)程，問(wèn)題的描述等)，該算法就可以自動(dòng)選擇合適的數(shù)據(jù)，自動(dòng)調(diào)優(yōu)模型結(jié)構(gòu)和配置，自動(dòng)地訓(xùn)練模型，并將其適配部署到不同的設(shè)備上。AutoML的快速發(fā)展將大大降低機(jī)器學(xué)習(xí)的門(mén)檻，擴(kuò)大AI應(yīng)用普及率。
趨勢(shì)5: 多模態(tài)深度語(yǔ)義理解進(jìn)一步成熟，得到更廣泛應(yīng)用
多模態(tài)深度語(yǔ)義理解以聲音、圖像、文本等不同模態(tài)的信息為輸入，綜合感知和認(rèn)知等AI技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的多維度深層次理解。隨著視覺(jué)、語(yǔ)音、自然語(yǔ)言理解和知識(shí)圖譜等技術(shù)的快速發(fā)展和大規(guī)模應(yīng)用，多模態(tài)深度語(yǔ)義理解進(jìn)一步成熟，應(yīng)用場(chǎng)景更加廣闊。結(jié)合AI芯片等，將廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)、智能家居、金融、安防、教育、醫(yī)療等行業(yè)。
趨勢(shì)6：自然語(yǔ)言處理技術(shù)將與知識(shí)深度融合，面向通用自然語(yǔ)言理解的計(jì)算平臺(tái)得到廣泛應(yīng)用
隨著大規(guī)模語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展，通用自然語(yǔ)言理解能力有了大幅度提升?；诤Ａ课谋緮?shù)據(jù)的語(yǔ)義表示預(yù)訓(xùn)練技術(shù)將與領(lǐng)域知識(shí)進(jìn)行深度融合，持續(xù)提升自動(dòng)問(wèn)答、情感分析、閱讀理解、語(yǔ)言推斷、信息抽取等自然語(yǔ)言處理任務(wù)的效果。集合超大規(guī)模算力、豐富領(lǐng)域數(shù)據(jù)、預(yù)訓(xùn)練模型和完善研發(fā)工具的通用自然語(yǔ)言理解計(jì)算平臺(tái)將逐漸成熟，并在互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療、法律、金融等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。
趨勢(shì)7：物聯(lián)網(wǎng)將在邊界、維度和場(chǎng)景三個(gè)方向形成突破
隨著5G和邊緣計(jì)算的發(fā)展，算力將突破云計(jì)算中心的邊界，向萬(wàn)物蔓延，將會(huì)產(chǎn)生一個(gè)泛分布式計(jì)算平臺(tái)。同時(shí)，時(shí)間和空間是這個(gè)物理世界最重要的兩個(gè)維度，對(duì)時(shí)間和空間的洞察將成為新一代物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的基礎(chǔ)能力。這也將促進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)與能源、電力、工業(yè)、物流、醫(yī)療、智能城市等更多場(chǎng)景發(fā)生融合，創(chuàng)造出更大的價(jià)值。
趨勢(shì)8:智能交通將加速在園區(qū)、城市等多樣化場(chǎng)景中落地
自動(dòng)駕駛的發(fā)展正在趨于理性，市場(chǎng)將對(duì)智能駕駛未來(lái)數(shù)年的發(fā)展更加充滿信心。2020年，更多自動(dòng)駕駛汽車(chē)被應(yīng)用于物流快遞、公共交通、封閉道路等不同場(chǎng)景。同時(shí)，V2X(vehicle to everything)技術(shù)啟動(dòng)規(guī)?；渴鸷蛻?yīng)用，使得車(chē)車(chē)、車(chē)路形成廣泛連接，進(jìn)一步推動(dòng)智能車(chē)路協(xié)同技術(shù)的實(shí)現(xiàn)，智能交通加速在園區(qū)、城市、高速等多樣化場(chǎng)景中落地。
趨勢(shì)9：區(qū)塊鏈技術(shù)將以更加務(wù)實(shí)的姿態(tài)融入更多場(chǎng)景
隨著區(qū)塊鏈技術(shù)與AI、大數(shù)據(jù)、IOT和邊緣計(jì)算的深度結(jié)合，數(shù)據(jù)和資產(chǎn)線下線上的映射問(wèn)題逐一解決。圍繞區(qū)塊鏈構(gòu)建的數(shù)據(jù)確權(quán)、數(shù)據(jù)使用，數(shù)據(jù)流通和交換等解決方案，將在各行各業(yè)發(fā)揮巨大的作用。例如，在電商領(lǐng)域，可保證商品的全流程數(shù)據(jù)真實(shí)性;供應(yīng)鏈領(lǐng)域，可保證全流程數(shù)據(jù)的公開(kāi)和透明，以及企業(yè)之間的安全交換;在政務(wù)領(lǐng)域，能實(shí)現(xiàn)政府?dāng)?shù)據(jù)的打通，實(shí)現(xiàn)證件的電子化等等。
趨勢(shì)10：量子計(jì)算將迎來(lái)新一輪爆發(fā)，為AI和云計(jì)算注入新活力
隨著 “量子霸權(quán)”的成功展示，量子計(jì)算將在2020年迎來(lái)新一輪的爆發(fā)。量子硬件方面，可編程的中等規(guī)模有噪量子設(shè)備的性能會(huì)得到進(jìn)一步提升并初步具備糾錯(cuò)能力，最終將可在上面運(yùn)行具有一定實(shí)用價(jià)值的量子算法，量子人工智能應(yīng)用也將得到很大的發(fā)展。量子軟件方面，高質(zhì)量的量子計(jì)算平臺(tái)和軟件將會(huì)涌現(xiàn)并與AI和云計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)深度融合。此外，伴隨著量子計(jì)算生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈的初步形成，量子計(jì)算必將在更多應(yīng)用領(lǐng)域獲得重視，越來(lái)越多的行業(yè)巨頭陸續(xù)投入研發(fā)資源進(jìn)行戰(zhàn)略布局，有機(jī)會(huì)為未來(lái)AI和云計(jì)算領(lǐng)域帶來(lái)全新面貌。
