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處于“風口”的機器視覺如何快速構建AI全產業鏈

發布時間:2017-05-15 點擊:1768

人工智能?計算機視覺產業創新大會在北京舉行。研究機構賽迪顧問人工智能產業高級分析師向陽在會上援引了該機構對人工智能市場的分析和預測。


對人工智能賽迪有自己的定義?,F在很多業界人士都對強人工智能和弱人工智能有很清晰的定義,其實強的人工智能還是存在比較遙遠的探索階段,它是關于自我意識方面比較深層次的探索,我們關注最多的是弱的人工智能。


弱的人工智能有三個定義,它主要具備了3C特性,第一個就是人工智能通過深度學習和神經網絡算法,能夠對人類的一些知識感知實現機器理解。第二個就是機器視覺和語音識別,能夠通過機器對外界的行為進行一個感知。第三,協作的關系。這個協作是指運動器官,通過機器外部控制器完成人類對他指令行為習慣的驅使,這是3C的特征。

人工智能全景產業鏈機器視覺將快速重構

基于這樣的概念定義基礎之上,我們會對整個人工智能產業鏈進行詳細分析。整個產業鏈定位分為三個層次:第一是最下層的基礎設施層,很多的機器視覺,包括語音識別需要很多的算法、硬件計算平臺和一些軟件的開發平臺,還有剛才說的圖像庫資源,包括語音識別庫資源,都是有基礎設施層的布局。

第二個是技術研發層面,涵蓋了包括機器學習、語音識別和機器視覺,還有智能機器人等三到四個重要的緯度,其中漢柏科技,在機器視覺領域做得就非常出色。

第三個是應用層,在人工智能產業行業應用最主要幾個應用領域中,機器視覺的應用領域非常深、非常多,從整個產業鏈的全景圖來講,中國的人工智能產業處在快速的生態的構建期。

從整個機器視覺的領域來講,它是處在快速的重構期,通過市場分析來看,機器視覺并不是特別新興的領域,這從最早圖像處理衍生到現在,市場上有很多大的廠商對智能安防和交通做了很久的深耕,他們最開始不是做機器視覺、人臉識別起家的,在這幾個行業中很多廠商都處于并駕齊驅、快速發展階段。

通過對產業全景圖梳理的大體的框架可以看到,整個人工智能全產業鏈包括基礎設施、技術研發和應用層三個層面。

通過對整個基礎設施層的深入剖析,包括一些重點廠商和重點行業應用,其實可以看到,基礎設施層存在問題?,F在很多的傳感器,包括一些機器視覺的識別,它的多元數據是很難融合,去協同的,它的數據不能對多元化協同開發,還存在著一定的障礙,這是目前在基礎設施層存在的一些問題。我們認為未來的突破,一個是軟件算法的快速迭代、快速的更新。在這個層面上中國其實是跟全世界很多國家一樣,都處在非常相似的起跑線上,大家對這個算法的突破能力都是非常強的。在軟件算法層面是我們未來的重要突破方向。另一方面就是硬件的計算芯片,這是未來的主攻方向,尤其是現在最熱門的AI芯片,這是未來重點發展方向。


簡單分析一下目前主流的計算芯片包括GPU,這包括服務器,還有邊緣計算,基本上都用這兩類計算芯片完成人工智能,包括機器視覺整個運算能力。從整個趨勢來講,基本上分為兩個特征,就是云端會存在高吞吐,本地化存在小快靈的特征。這是什么意思呢?現在很多的機器視覺、很多的數據源匯總到云端需要占用大量網絡帶寬,這對我們提出很嚴峻的挑戰,交通、安防數據都需要通過云端處理,業界同行都認為未來的趨勢,就是需要將這種運算的功能邊緣化,當然提供一些時延必須要低,這是未來主要的方向,本地的移動化AI芯片。


當然這是技術研發層層面,其實核心的問題就是一點,機器學習是推動了整個計算機視覺的精度,包括效率的提升,這是在機器學習領域對整個計算機視覺重要的突破性影響。


分析應用層場景發現機器視覺對硬件推動非常明顯,比如說無人機,可能最早不具備機器視覺,例如大疆無人機,它推出智能避障,現在添加了是為了提升產品的性價比。


通過分析在應用層的產品存在的問題,我們認為機器視覺未來的突破領域,也是剛才說的,還有就是三維的視覺重建,這當然是技術視覺的算法層面。另一方面未來的無人設備,將會是一個非常重要的突破點。

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