人工智能技术和应用的深度剖析,有效了解人工智能产业链!

作者: 多智时代 2018-08-20 19:49:00

物联网、大数据、人工智能等科技热词这几年似乎每天都在科技头条中轮番出现,到底哪一种技术对人类社会的发展有更大的推动作用呢?不知道有没有人有这样的疑惑,事实上,它们都是未来的趋势,彼此之间并不矛盾。

有人说,万物互联的时代,大数据是未来的新石油。怎么去理解这一句话呢?我们知道,物联网技术主要是实现物理世界(现实世界)和信息世界的融合,从而获取到现实世界海量、动态、多态以及关联的数据。而大数据概念,正是对于这些数据的抽象描述,通常是指大小已超出传统意义的尺度,并且软件工具难以捕捉、存储、管理与分析的数据。再者就是人工智能技术,它是建立在大量数据的基础上的一门技术,可以让机器像人一样去思考。

说到人工智能,就不得不提到机器学习和深度学习。很多人对此不是很了解,在这里我就用一张表示集合的图来直观地描述下三者的关系。

人工智能技术和应用的深度剖析,有效了解人工智能产业链!

图1 机器学习是人工智能的一个分支,而深度学习又是机器学习的一个分支

人工智能、机器学习、深度学习技术的辨析

1、人工智能

人工智能技术和应用的深度剖析,有效了解人工智能产业链!

图2 人工智能——让机器像人一样思考

人工智能技术是1956年提出的,被认为是21世纪三大***技术之一,是对人的思维和意识的信息过程的模拟。人工智能的概念很宽泛,从表面上可以理解为让机器像人一样能思考并解决问题。其实,人工智能核心技术包括很多的方面,推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。

通常情况下,我们按照实力将人工智能分为以下三大类:

弱人工智能:擅长于单个方面的人工智能。比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能,但是它只会下象棋,你要问它怎样更好地在硬盘上储存数据,它就不知道怎么回答你了。

强人工智能:人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能,人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多。

超人工智能:超人工智能可以是各方面都比人类强一点,也可以是各方面都比人类强数倍的,而最终能否实现,业界并无统一说法。

人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一是采用传统的编程技术,使系统呈现智能的效果,而不考虑其具体的结构是否与人类大脑相似或相同。另一种是模拟法,它不仅要看最终呈现的结果,还要求其结构也与人类大脑相似或相同。

2、机器学习

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图3 机器学习常见算法图形表示

机器学习考察计算机如何基于数据学习。其主要研究领域之一是,计算机程序基于数据自动地学习识别复杂的模式,并做出智能的决断。机器学习是一个快速成长的学科,在这里,我们为大家介绍一些与数据挖掘相关的经典的、机器学习问题。

监督学习:基本上是分类的同义词。学习中的监督来自于训练数据集中被标记的实例。

无监督学习:本质上是聚类的同义词。学习过程是无监督的,因为输入实例没有类标记。

半监督学习:是一类机器学习技术,在学习模型时,它使用标记的和未标记的实例。在一种方法中,标记的实例用来学习类模型,而未标记的实例用来改进类边界。

主动学习:是一种机器学习方法,它让用户在学习过程中扮演主动角色。主动学习方法可能要求用户对可能来自未被标记的实例集或由学习程序合成的实例进行标记。给定可以标记的实例数量的约束,目的是通过主动地从用户获取知识来提高模型的质量。

3、深度学习

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图4 深度学习是一种新的思维方式

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。晦涩难懂的概念,略微有些难以理解,但是在其高冷的背后,却有深远的应用场景和未来。

到了当下,经过深度学习技术训练的机器在识别图像时比人类更好,比如识别猫、识别血液中的癌细胞特征、识别MRI扫描图片中的肿瘤。

通常,我们把人工智能的产业链分为三个核心环节:人工智能基础技术、人工智能算法平台和人工智能应用,接下来就让我们来解读下人工智能的产业链。

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图5 人工智能产业链的三层结构

1、人工智能基础技术

人工智能的基础技术主要是大数据管理和云计算,经过近几年的发展,国内大数据管理和云计算技术已从一个崭新的领域逐步转变为大众服务的基础平台。基础技术为人工智能技术的实现和应用的落地提供了基础的后台保障,也是一切人工智能技术和应用实现的前提。

云计算按照使用层面的不同又分为基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)。

IaaS:分为公有云、私有云和混合云三种形态,提供给消费者的服务是对所有设施的使用,包括处理器、存储、网络和其它基本的计算资源,用户能够部署和运行任意软件,包括操作系统和应用程序。

PaaS:将软件研发的平台作为一种服务,以 SaaS 的模式提交给用户。

SaaS:提供给客户的服务是运营商运行在云计算基础设施上的应用程序,用户可以在各种设备上通过客户端界面访问,如浏览器。

目前,国内云计算的关键参与力量有阿里云、腾讯云、华为云、百度云等。

2.人工智能算法平台

与基础技术提供平台不同,人工智能技术平台主要专注于机器学习、模式识别和人机交互,所涉及的领域包括机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、专家系统、自动规划、智能搜索、定理证明、博弈、自动程序设计、智能控制、机器人学、语言和图像理解和遗传编程等。

机器学习在文章前半部分已做过详细描述,这里就不再赘述。

模式识别:模式识别就是通过计算机用数学方法来研究模式的自动处理和判读,它偏重于对信号、图像、语音、文字、指纹等非直观数据方面的处理,如语音识别,人脸识别等,通过提取出相关的特征来实现一定的目标。文字识别、语音识别、指纹识别和图像识别等都属于模式识别的场景应用。

人机交互:人机交互是一门研究系统与用户之间的交互关系的学问。系统可以是各种各样的机器,也可以是计算机化的系统和软件。在应用层面,它既包括人与系统的语音交互,也包含了人与机器人实体的物理交互。

目前,国内人工智能技术平台在应用层面主要聚焦于计算机视觉、语音识别和语言技术处理领域,其中的代表企业包括科大讯飞、格灵深瞳、捷通华声(灵云)、地平线、SenseTime、永洪科技、旷视科技、云知声等。

3.人工智能应用

人工智能应用涉及到专用和通用两个方面,这也是机器学习、模式识别和人机交互这三项人工智能技术的落地实现形式。目前国内人工智能应用正处于由专业应用向通用应用过渡的发展阶段。

其中,专用领域的应用涵盖了目前国内人工智能应用的大多数,包括人脸识别、语音识别以及服务型机器人等方面;而通用领域的应用则侧重于医疗、智能家居、金融等方面。

(1)智能机器人

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图6 智能机器人——人类的好伴侣

由于工业发展和智能化生活的需要,目前国内智能机器人行业的研发主要集中于家庭机器人、工业及企业服务和智能助手三个方面。

其中,工业及企业服务类的机器人研发企业依托政策背景和市场需要处于较为发达的发展阶段,代表性企业包括新松机器人、大疆、博实股份、优爱宝机器人、Slamtec等。

在以上三个分类中,从事家庭机器人和智能助手的企业占据着绝大多数比例,涉及到的国内企业近 300 家。

家庭机器人代表性企业包括:优必选、Rokid、公子小白机器人、北冥星眸、极思维智能科技等。

智能助手代表性企业包括:百度、小i机器人、图灵机器人、优必选、北冥星眸GalaxyEye、萝卜科技等。

(2)智能家居

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图7 人工智能让你的房子更聪明

人工智能在智能家居方面的应用也是一个大热门,以海尔和美的为代表的传统家电企业依托自身渠道、技术和配套产品优势建立起了实体化智能家居产品生态。而以阿里、腾讯、京东、小米和乐视等互联网企业为代表的公司则通过各自平台内的数据和终端资源提供不同的软硬件服务。

值得关注的是,科沃斯、欧瑞博、broadlink、感居物联、风向标科技、物联传感和华为等技术解决方案商在通用硬件和技术、系统级解决方案上已成为诸多智能家居企业的合作伙伴。

综合来看,智能家居和物联网其它细分领域的企业由于市场分类、技术种类和数据积累的不同各自提供着差异化的解决方案。在既定市场中,没有绝对意义上的排斥竞争,各企业之间的合作融合度较强。

互联网企业:阿里小智、QQ 物联、京东微联、小米、乐视乐居家等。

传统家电企业:海尔U+、美的M-Smart等。

技术解决方案商:欧瑞博、科沃斯、broadlink、感居物联、风向标科技等。

(3)智能医疗

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图8 智能医疗缓解医患矛盾 为人类解决更多疑难杂症

目前国内智能医疗领域的研究主要集中于医疗机器人、医疗解决方案和生命科学领域。

由于起步较晚和技术门槛的限制,目前国内医用机器人的研发水平和普及率相较于国际一线水平仍存在一定的差距,这些企业主要集中于手术机器人和康复机器人两大领域。

在医疗解决方案方面,以腾讯、阿里巴巴、百度和科大讯飞为代表的公司通过和政府、医疗机构的合作,为脑科学、疾病防治与医疗信息数据等领域提供智能解决方案。

而在生命科学领域,研究的着眼点在以基因和细胞检测为代表的前沿研究领域,代表企业有华大基因、碳云智能和贝瑞和康等。

医疗机器人代表企业:新松机器人、博实股份、妙手机器人、?和技创等。

医疗解决方案代表企业:腾讯、阿里巴巴、百度、科大讯飞等。

生命科学代表企业:华大基因、碳云智能、贝瑞和康、安诺优达、联合基因、北科生物等。

国内人工智能产业链的基础技术链条已经构建成熟,人工智能技术和应用集中在人脸和图像识别、语音助手、智能生活等专用领域的场景化解决方案上。就趋势来看,未来国内人工智能领域的差异化竞争和突破将主要集中在人工智能相关技术的突破和应用场景升级两个层面。

人工智能 机器学习 深度学习
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