姚霽 岳頎

【摘 要】人工智能深刻地影響著人類的生活，但其發(fā)展之路依然荊棘密布。本文提出了關(guān)于人工智能的基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層以及商業(yè)化進(jìn)程中的創(chuàng)新思路，旨在為人工智能的發(fā)展提供新的動(dòng)力。

【關(guān)鍵詞】人工智能；基礎(chǔ)層；技術(shù)層；應(yīng)用層；創(chuàng)新

中圖分類號(hào)：TP309.7 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 2095-2457（2018）33-0016-003

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2018.33.007

【Abstract】Artificial intelligence affects human life profoundly， but its development path is full of obstacles. The innovative ideas about the basic layers， technical layers， application layers and the process of commercialization of artificial intelligence are proposed， trying to provide new impetus for the development of artificial intelligence.

【Key words】Transportation engineering； Pedestrian detection； Deep learning； Two dimensional principal component analysis

0 引言

隨著大數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)、互聯(lián)網(wǎng)的普及，數(shù)據(jù)和知識(shí)在信息空間、物理空間和人類社會(huì)之間交叉融合，促進(jìn)人工智能在智能企業(yè)、智能生活、機(jī)器人、自動(dòng)駕駛、電子商務(wù)、電子醫(yī)療等多方面形成深入的應(yīng)用。然而我們要對(duì)人工智能的發(fā)展保持冷靜的認(rèn)知，人工智能所基于的深度學(xué)習(xí)仍有難以克服的缺陷，其商業(yè)應(yīng)用之路荊棘密布。人工智能的進(jìn)一步發(fā)展需要全產(chǎn)業(yè)鏈的深入創(chuàng)新。

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層與應(yīng)用層。我國(guó)雖然已經(jīng)成為全球AI中心之一，但數(shù)據(jù)環(huán)境、專業(yè)人才和底層硬件的不足，特別是芯片、CPU等產(chǎn)業(yè)的不成熟，制約著我國(guó)人工智能的深入發(fā)展。國(guó)內(nèi)的AI企業(yè)需要認(rèn)識(shí)到AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展創(chuàng)新的困難性和戰(zhàn)略意義，需要從人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)（圖1） 全面布局、不斷創(chuàng)新，才能實(shí)現(xiàn)人工智能發(fā)展的彎道超車。

1 基礎(chǔ)層創(chuàng)新

人工智能的基礎(chǔ)層主要為AI技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供數(shù)據(jù)和計(jì)算能力，涉及到計(jì)算硬件、計(jì)算系統(tǒng)技術(shù)和數(shù)據(jù)。因此基礎(chǔ)層的創(chuàng)新主要表現(xiàn)在數(shù)據(jù)的采集分析和計(jì)算硬件的發(fā)展。

隨著人機(jī)物互聯(lián)互通形成趨勢(shì)，爆炸性增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量不僅為基于深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練人工智能提供了良好的土壤，同時(shí)也成為AI企業(yè)的戰(zhàn)略性競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。企業(yè)在數(shù)據(jù)采集的創(chuàng)新路上要逐步建立自籌數(shù)據(jù)、公共數(shù)據(jù)、產(chǎn)業(yè)協(xié)同數(shù)據(jù)等不同數(shù)據(jù)的來源途徑；依靠積累的海量?jī)?yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，為人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)提供充足的樣本，建立優(yōu)質(zhì)的算法平臺(tái)；尤其要注意場(chǎng)景數(shù)據(jù)的積累分析，從而為提煉出更高效的人工智能應(yīng)用場(chǎng)景的解決方案作準(zhǔn)備。

在優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，企業(yè)要重點(diǎn)在計(jì)算能力上進(jìn)行創(chuàng)新，開發(fā)具有深度計(jì)算能力的新型芯片。深度學(xué)習(xí)算法從軟件層模仿人類大腦對(duì)底層信號(hào)的特征提取，使得學(xué)習(xí)目標(biāo)更精準(zhǔn)有效。然而當(dāng)前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法幾乎全部基于傳統(tǒng)的集中式硬件架構(gòu)，無法發(fā)揮人工智能的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，急切需要從硬件層加以解決。AI芯片加速了深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練迭代速度，極大地促進(jìn)了AI行業(yè)的發(fā)展。目前，已經(jīng)出現(xiàn)了NPU、GPU及各種各樣的AI-PU專用芯片。企業(yè)在研究并行計(jì)算的架構(gòu)前提下，進(jìn)一步提高線性代數(shù)運(yùn)算效率，同時(shí)降低功耗，這是AI芯片進(jìn)一步創(chuàng)新的方向。

此外，近年來面向物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的運(yùn)動(dòng)、生物、健康、醫(yī)學(xué)、環(huán)境類智能傳感器，以及面向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的微電器件等發(fā)展迅猛，AI發(fā)展的重心呈現(xiàn)出向硬件底層迅速滲透的趨勢(shì)。各類用于環(huán)境感知和信息數(shù)據(jù)采集的傳感器件、設(shè)備及系統(tǒng)是人工智能企業(yè)的發(fā)展重點(diǎn)，而相關(guān)開發(fā)工具與集成環(huán)境的優(yōu)化是企業(yè)創(chuàng)新的另一方向。最終打造面向云、邊緣和端等全場(chǎng)景的、獨(dú)立的以及協(xié)同的全棧解決方案，提供充裕的、經(jīng)濟(jì)的算力資源是企業(yè)在基礎(chǔ)層創(chuàng)新的終極目標(biāo)。

2 核心技術(shù)層創(chuàng)新

人工智能的發(fā)展是計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)交替前行、牽引演進(jìn)的產(chǎn)物，其技術(shù)層的發(fā)展是AI發(fā)展的核心推動(dòng)力。主要由深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)組成，包括模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、人機(jī)交互及智能的信息處理算法，乃至一切用于模擬人腦進(jìn)行認(rèn)知學(xué)習(xí)、分析的算法。

深度學(xué)習(xí)的研究推動(dòng)了算法模型的持續(xù)優(yōu)化。多倫多大學(xué)教授杰弗里·辛頓在2006年提出的深度學(xué)習(xí)的概念極大地促進(jìn)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的發(fā)展，提高了機(jī)器自主學(xué)習(xí)的能力。隨著算法模型的重要性顯現(xiàn)，全球的科技巨頭紛紛加大了投入和布局力度，通過成立實(shí)驗(yàn)室，開源算法框架，打造生態(tài)體系等方式推動(dòng)算法模型的優(yōu)化和創(chuàng)新。目前，深度學(xué)習(xí)算法已經(jīng)廣泛應(yīng)用在自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)義處理以及計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域，并在某些特定場(chǎng)景取得了突破性進(jìn)展，甚至從有監(jiān)督式學(xué)習(xí)逐漸演化為半監(jiān)督、無監(jiān)督式學(xué)習(xí)。

AI企業(yè)應(yīng)當(dāng)深耕算法和通用技術(shù)，建立技術(shù)優(yōu)勢(shì)[1]。曠視科技就是以機(jī)器視覺技術(shù)為突破口，專注于先進(jìn)的人臉識(shí)別、圖像識(shí)別技術(shù)，同時(shí)以場(chǎng)景應(yīng)用作為流量入口，積累用戶，逐漸地建立應(yīng)用平臺(tái)，進(jìn)而拓展到智能硬件、智能云服務(wù)及行業(yè)智能解決方案。這為企業(yè)在技術(shù)層面的創(chuàng)新提供了成功的案例，拓寬了思路?？萍计髽I(yè)可以通過推出算法平臺(tái)吸引眾多的開發(fā)者，實(shí)現(xiàn)快速的產(chǎn)品迭代、活躍的社區(qū)，從而打造開發(fā)者生態(tài)，形成行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)商業(yè)應(yīng)用。

總之，加強(qiáng)人工智能核心關(guān)鍵技術(shù)研究，以算法為核心，以數(shù)據(jù)和硬件為基礎(chǔ)，重點(diǎn)提升知識(shí)計(jì)算、感知識(shí)別、認(rèn)知推理、運(yùn)動(dòng)執(zhí)行、人機(jī)交互能力，形成穩(wěn)定成熟、開放兼容的技術(shù)體系，在計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言處理、智能決策推理等領(lǐng)域構(gòu)筑數(shù)據(jù)高效、能耗高效、安全可信、自動(dòng)自治的全棧方案是技術(shù)創(chuàng)新的核心。

3 應(yīng)用場(chǎng)景的創(chuàng)新

人工智能的的發(fā)展，明確應(yīng)用場(chǎng)景是關(guān)鍵?，F(xiàn)有的應(yīng)用場(chǎng)景不斷向縱深拓展，但價(jià)值創(chuàng)造的重點(diǎn)依然在技術(shù)取得突破的領(lǐng)域。按產(chǎn)業(yè)鏈分析，人工智能將呈現(xiàn)生態(tài)構(gòu)建者、技術(shù)算法驅(qū)動(dòng)者、應(yīng)用聚焦者、垂直行業(yè)先行者等競(jìng)爭(zhēng)模式，幾種模式都離不開應(yīng)用場(chǎng)景的商業(yè)開發(fā)。因此生態(tài)應(yīng)用場(chǎng)景的建立是人工智能落地發(fā)展的核心[1]。

Google等互聯(lián)網(wǎng)公司堅(jiān)持長(zhǎng)期投資基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)，兼以場(chǎng)景應(yīng)用為入口，積累應(yīng)用，建立應(yīng)用平臺(tái)，成為人AI產(chǎn)業(yè)鏈的生態(tài)構(gòu)建者。Google推出的家居中樞GoogleHome就以此為契機(jī)打開了場(chǎng)景應(yīng)用的突破口。而IBM等軟件公司專注于通用技術(shù)平臺(tái)，以技術(shù)突破帶動(dòng)場(chǎng)景應(yīng)用，逐漸推出醫(yī)療、金融、呼叫中心等企業(yè)應(yīng)用平臺(tái)。而傳統(tǒng)行業(yè)及新興的創(chuàng)業(yè)公司，則考慮有效結(jié)合人工智能，基于場(chǎng)景或行業(yè)數(shù)據(jù)，面向不同的用戶群體，選擇合適的場(chǎng)景，構(gòu)建大量多維度的場(chǎng)景應(yīng)用。部分領(lǐng)域的先行者在特定領(lǐng)域，則深耕該領(lǐng)域的通用技術(shù)和算法，成為該領(lǐng)域的顛覆者和主導(dǎo)者。例如，曠視科技以機(jī)器視覺技術(shù)為突破點(diǎn)，在發(fā)展前期（2011-2014年），主要定位為商用機(jī)器視覺開放平臺(tái)，深耕Face++人臉識(shí)別云服務(wù)、Image++圖像識(shí)別云服務(wù)和Brain++人工智能深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)。2014年后，F(xiàn)ace++開始發(fā)力智能行業(yè)解決方案，主攻覆蓋銀行、保險(xiǎn)、互聯(lián)網(wǎng)金融的泛金融行業(yè)解決方案。

目前機(jī)器視覺、智能語(yǔ)音成為AI產(chǎn)業(yè)化水平最高的領(lǐng)域。但是隨著人工智能技術(shù)的突破，應(yīng)用場(chǎng)景向縱深拓展的趨勢(shì)愈加明顯，各領(lǐng)域之間相互融合、相互影響， 新型的通用人工智能將把人工智能與知識(shí)、感知、意識(shí)及直覺等人類特征互連，減少對(duì)知識(shí)的依賴性、加強(qiáng)處理任務(wù)的普適性，這將是人工智能未來發(fā)展的一個(gè)方向。而隨著類腦科技的發(fā)展，人工智能必然向認(rèn)知智能時(shí)代邁進(jìn)，必將產(chǎn)生新的應(yīng)用場(chǎng)景！醫(yī)療行業(yè)將成為 AI 應(yīng)用最火熱的行業(yè)， 醫(yī)療機(jī)器人、醫(yī)學(xué)影像輔助診斷技術(shù)，將大大提高醫(yī)療診治和醫(yī)療康復(fù)水平。另外在某些需要對(duì)人類判斷決策進(jìn)行輔助的場(chǎng)景，如無人駕駛、智能交通、金融等行業(yè)也將脫穎而出。人工智能對(duì)于教育培訓(xùn)、娛樂休閑、家庭服務(wù)場(chǎng)景等領(lǐng)域，也具有廣闊的開發(fā)前景。此外，人工智能在無人便利店、網(wǎng)絡(luò)反欺詐、救援救災(zāi)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)、反恐防暴等領(lǐng)域的應(yīng)用也逐漸成為市場(chǎng)關(guān)注的熱點(diǎn)。

4 商業(yè)化創(chuàng)新發(fā)展模式

隨著AI產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展，將創(chuàng)新出前所未有的智能產(chǎn)品，涌現(xiàn)出完全有別于傳統(tǒng)行業(yè)的新興產(chǎn)業(yè)。AI產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新必將帶來相關(guān)軟硬件產(chǎn)業(yè)的更新?lián)Q代，如存儲(chǔ)器、芯片、語(yǔ)言處理、圖像和視覺、技術(shù)平臺(tái)等硬件設(shè)備的提供；以及大數(shù)據(jù)庫(kù)、計(jì)算平臺(tái)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、云服務(wù)、商用智能等軟件與服務(wù)的提供。這給我國(guó)的實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來了新的機(jī)遇。傳統(tǒng)企業(yè)需要攜手互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，利用人工智能構(gòu)建新的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，探索新的商業(yè)模式[2]。

商業(yè)模式構(gòu)建了技術(shù)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的橋梁。而新商業(yè)模式的發(fā)展往往伴隨著新技術(shù)的商業(yè)化進(jìn)程?；ヂ?lián)網(wǎng)與人工智能的融合則推動(dòng)了商業(yè)模式創(chuàng)新。例如，物聯(lián)網(wǎng)商品的流通方式大大減少了商品流通環(huán)節(jié)，進(jìn)一步縮短了流通時(shí)間，因而節(jié)約了商業(yè)成本。而具備“快速響應(yīng)處理”和“自主學(xué)習(xí)”能力的人工智能提供的商業(yè)智能軟件可以對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行線上分析處理、挖掘和演變，從而實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值，為商業(yè)經(jīng)營(yíng)服務(wù)。商業(yè)智能和物聯(lián)網(wǎng)帶來的商品流通方式的革命性變化，進(jìn)一步提高了交易效率，引領(lǐng)了商業(yè)模式的創(chuàng)新。

商業(yè)模式的創(chuàng)新還包括資源整合優(yōu)化及設(shè)計(jì)高效的交易方式。從資源視角分析，企業(yè)對(duì)資源重新整合將帶動(dòng)商業(yè)模式的變革，通過重新整合、協(xié)調(diào)企業(yè)的各種資源，進(jìn)而形成資源鏈的協(xié)同效應(yīng)，為客戶創(chuàng)造新的價(jià)值。阿里巴巴創(chuàng)造的電子商務(wù)平臺(tái)模式就是通過自身的電子商務(wù)平臺(tái)不斷向金融和物流等周邊領(lǐng)域延伸和擴(kuò)展，從而形成龐大的電子商務(wù)系統(tǒng)。從交易成本視角分析，設(shè)計(jì)低成本的交易方式也將促進(jìn)商業(yè)模式的創(chuàng)新。小米公司采用在線直銷模式，避免了中間運(yùn)營(yíng)商的介入，降低了成本，為用戶提供價(jià)廉物美的小米手機(jī)，從而快速積累了大量用戶粉絲[3]。

從人工智能的創(chuàng)新主體來看，AI核心技術(shù)的主要?jiǎng)?chuàng)新者將實(shí)現(xiàn)從高等院校到科技企業(yè)的轉(zhuǎn)變。人工智能未來的核心價(jià)值在于融合，尤其是行業(yè)技術(shù)與應(yīng)用場(chǎng)景的融合。隨著AI技術(shù)的開源化和平臺(tái)的開放化，各行業(yè)的龍頭企業(yè)將依托其積累的數(shù)據(jù)資源，進(jìn)一步加快人工智能與企業(yè)業(yè)務(wù)的融合創(chuàng)新的步伐，成為AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主力軍和領(lǐng)頭羊。

5 總結(jié)

未來已來，人工智能已經(jīng)深刻地影響到人們的生活，并將無處不在！世界各國(guó)不約而同地投入“人工智能優(yōu)先”的國(guó)家戰(zhàn)略，人工智能的競(jìng)爭(zhēng)才剛剛開始。數(shù)據(jù)、算法、計(jì)算的發(fā)展以及場(chǎng)景應(yīng)用的深入將驅(qū)動(dòng)新一輪人工智能的發(fā)展，它們互為推動(dòng)，協(xié)同發(fā)展，自我演進(jìn)，進(jìn)而將專有人工智能拓展到“泛智能”應(yīng)用領(lǐng)域。目前，人工智能全產(chǎn)業(yè)鏈基本形成。AI為交通、醫(yī)療、教育、工業(yè)等各行業(yè)提供深度融通，為實(shí)體經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)推波助瀾。從全球研究人工智能的熱情看，AI創(chuàng)新的爆發(fā)將進(jìn)一步加快，互聯(lián)網(wǎng)、軟件甚至傳統(tǒng)行業(yè)巨頭都在AI產(chǎn)業(yè)鏈的基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層全面布局，深入研究，不斷創(chuàng)新，國(guó)內(nèi)的企業(yè)也應(yīng)該時(shí)不我待，奮發(fā)圖強(qiáng)，積極參與人工智能創(chuàng)新的歷史進(jìn)程，整合多個(gè)行業(yè)應(yīng)用，豐富實(shí)用場(chǎng)景，為人工智能全面服務(wù)于人類做貢獻(xiàn)！

【參考文獻(xiàn)】

[1]《人工智能產(chǎn)業(yè)鏈及五大商業(yè)模式解析》來源：https：//www.sohu.com/a/131107312_104253.

[2]何玉長(zhǎng)，方坤.人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合的理論闡述.學(xué)術(shù)月刊.2018（5）：235-236.

[3]蒲松濤.我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展六大趨勢(shì).中國(guó)電子報(bào)，2017（5）.