過去的一年，人工智能熱度有所回落，喧囂褪去，落地成為主旋律;并在沉淀中走向成熟，影響著人們日常生活的方方面面。
2020年已經到來，人工智能的熱度依舊。業(yè)內專家預言：2020年，人工智能將繼續(xù)把想象中的技術進步領域變?yōu)楝F(xiàn)實并普及，絕對超乎人們想象。
那么，2020年，人工智能的發(fā)展將出現(xiàn)怎樣的大趨勢呢?下面就根據(jù)已知數(shù)據(jù)和科學家、企業(yè)家們的預言來提前知曉：
自動駕駛：安全監(jiān)管才是難題
自動駕駛是人工智能行業(yè)最受關注的應用場景之一。在不久前結束的2020美國消費電子展(CES 2020)上，汽車制造商和科技公司紛紛亮出了自動駕駛最新成果。
例如，本田、寶馬、愛信等帶來了各自的自動駕駛概念車;高通、百度、地平線等展示了各自的自動駕駛方案;大疆內部孵化的子公司Livox(覽沃科技)推出了兩款用于L3或L4級別自動駕駛的激光雷達產品。據(jù)Business Insider旗下研究機構BI Intelligence預測，到2020年，全球具有自動駕駛功能的汽車保有量將達到約1000萬輛。
對于什么時候能實現(xiàn)真正的自動駕駛看法不一，比如，Cerence公司的創(chuàng)始人之一Stefan Ortmanns認為目前自動駕駛需要攻克的遠不止技術，必須考慮安全保障，考慮費用。要想實現(xiàn)以上的愿景可能要等到2030-2040年。Auto X 創(chuàng)始人兼CEO肖建雄卻表示這種愿景可能會在2023年實現(xiàn)。在他看來，技術已經不再是難題，重點是政府何時開放無人駕駛的車輛全面上路。
關于自動駕駛倫理方面，或許有些新的爭論，Nauto首席執(zhí)行官Stefan Heck認為，自動駕駛汽車應該被設計為可以打破法律限制，它必須學會超速行駛，并與其他駕駛員的速度相匹配，以便確保其他駕駛員的安全。比如遇到車禍時，超速如果能拯救更多的生命，AI就必須學會違反法律/駕駛規(guī)則。2020年，我們將看到更多關于設計非法行為算法的爭論。
零售領域：AI越來越多用做營銷推薦
零售的本質是把“人”(消費者)和“貨”(商品)連接在一起的“場”。新零售就是在“人、貨、場”三個關鍵要素上的更高效率的創(chuàng)新嘗試。新零售的實現(xiàn)離不開人工智能技術。
以無人零售著稱的Amazon Go高歌猛進，2019年在美國開出10家門店，并且有望在2021年前在美國開設3000+家實體店。據(jù)加拿大皇家銀行(RBC)最新估計，Amazon Go的收入比普通便利店增加約50%，平均年收入估計為150萬美元，并預測到2021年Amazon Go將達到45億美元的規(guī)模。
Amazon Go基于計算機視覺算法，應用新技術“Just Walk Out”，與自動駕駛汽車的工作方式類似，亞馬遜稱其為“世界上最先進的購物技術”，它最大的便利性就在于：即拿即走。
但是，Mood Media全球首席產品官Trey Courtney說道，我們在零售業(yè)使用人工智能方面還很早。到目前為止，大多數(shù)的使用都是在供應鏈中進行的，例如自動化庫存數(shù)據(jù)管理和客戶服務(通過聊天機器人來回答問題)。我相信，我們將看到更多的零售商部署人工智能技術，例如測量商店流量和調整數(shù)字屏幕內容的攝像頭，以及部署語音助手，客戶在商店購物時可以使用這些技術。
ActiveViam董事總經理GeorgeBory則預言，零售商將越來越多地將AI?作營銷推薦，許多零售商會努?將這些源?AI的決策轉化為可定價，供應鏈和商品銷售的業(yè)務規(guī)則。但并不是所有公司都意識到使?AI技術進?數(shù)據(jù)分析只是邁向真正轉型過程的第?步。
數(shù)字經濟公司：幫助小企業(yè)簡化流程
阿里云研究中心2019年9月發(fā)布了《中國企業(yè)2020：人工智能應用實踐與趨勢》白皮書。白皮書指出，技術是阿里巴巴、騰訊等數(shù)字經濟公司崛起的第一推動力，數(shù)字化創(chuàng)新將成為“中國企業(yè)2020”的主旋律。
摩根斯丹利(Morgan Stanley)為其16000名財務顧問配備了機器學習算法，將財務顧問從重復性的任務中解放出來，使其能更專注于客戶服務。2020年會有越來越多的企業(yè)利用人工智能改變其業(yè)務模式、業(yè)務流程、業(yè)務結構，以及產品的應用。
雅虎小企業(yè)商務工程師PhilGrier稱，到2020年，人工智能將有助于縮小許多資源有限的小企業(yè)面臨的商業(yè)能力差距。有了人工智能，小企業(yè)可以通過自動化工作流程(如員工管理、IT服務管理或合規(guī)性管理)實現(xiàn)更好的庫存和交付管理，無縫高效地管理其門店?；谌斯ぶ悄艿牧奶鞕C器人和虛擬助理進一步簡化業(yè)務交易，提高運營效率，同時也提供了最佳的客戶體驗。
AI芯片：市場競爭日益激烈
對于AI芯片行業(yè)來說，2020年將是迄今為止最重要的一年。
百度研究院發(fā)布2020十大科技趨勢預測稱，最近幾年，AI 芯片已經逐步達到了可用的狀態(tài)，2020年將會是AI 芯片大規(guī)模落地的關鍵年。端側 AI 芯片將更加低成本、專業(yè)化、解決方案集成化，同時，NPU(神經網絡處理單元)將成為下一代端側通用 CPU 芯片的基本模塊。未來，越來越多的端側 CPU 芯片都會以深度學習為核心進行全新的芯片規(guī)劃。芯片之外，AI 還將重新定義計算機體系架構，支持 AI 的訓練和預測計算成為新的異構設計架構思路。
因此，競爭也會尤為激烈，NVIDIA能否成功守壘、英特爾能否真正協(xié)同好各計算架構，高通能拿到多少數(shù)據(jù)中心市場蛋糕，華為的AI大網如何與其云計算齊頭并進，2020年誰能在AI芯片市場上占據(jù)主導地位還是個未知數(shù)。
此外，AI芯片收購潮也會頓然掀起。2019年12月，英特爾收購了以色列人工智能芯片制造商Habana Labs，此舉就看出些許端倪。市場上充滿了大量的芯片初創(chuàng)公司，其中有不少公司已發(fā)展成熟，并開始產出可度量的成果。隨著老牌的半導體企業(yè)意識到AI芯片的重要性，再加上人工智能會迅速占領垂直市場，這些初創(chuàng)企業(yè)或將尋求通過收購來實施自己的戰(zhàn)略。
2020年，應該會成為AI芯片落地正面較量的關鍵之年。
醫(yī)療領域：人工智能成為主流的一年
在健康醫(yī)療方向，AI技術開啟智慧醫(yī)療新時代。目前，AI技術可以針對收集的健康數(shù)據(jù)進行分析，使醫(yī)療過程中更加高效，例如通過可穿戴設備收集人體數(shù)據(jù)，通過AI技術，這些設備有望成為人們私人健康助手。甚至輔助醫(yī)生為病人提供更加精準服務，例如通過AI看片可以釋放醫(yī)生時間，AI技術將會是醫(yī)生的好幫手，提高工作效率的同時也能提高診療水平。此外，隨著5G網絡部署，遠程醫(yī)療也成為可能。
Capacity首席數(shù)據(jù)官DaveCostenaro表示，到2020年，預計在醫(yī)療保健領域，人工智能將取得重大進展。從生物學到后臺到臨床，醫(yī)學中充斥著復雜的、多變量的問題，是機器學習算法的理想平臺。但AI還有很多問題需要解決，比如病人隱私，訓練數(shù)據(jù)的偏見，以及平衡人類和算法之間的協(xié)作，但這些都不是不可克服的，都可以通過深思熟慮、有紀律的方法來克服。潛在的收益是如此之大，我相信人工智能將在這一領域取得重大進展。
Aidoc聯(lián)合創(chuàng)始?兼?席執(zhí)?官Elad Walach預估，2020年將是人工智能成為醫(yī)療領域主流的一年。2019年是早期采用人工智能的一年，之后，隨著人工智能的口碑在社會上的傳播，更多的醫(yī)療中心將開始意識到人工智能的好處。相反，這會導致人工智能醫(yī)療公司整體數(shù)量減少，因為會有贏家和輸家。
教育領域：提供更個性化的路徑
AI在教育方面的應用也熾手可熱。比如，全球的教育程序已經轉變?yōu)榧葾I的不同應用程序，在線學院正在全球興起，各種學習機器人的應用等等。
在新的一年，我們將會一起見證教育信息化從“互聯(lián)網+教育”到“智能+教育”的轉變。日前，新東方發(fā)布2020年教育科技十大趨勢。其顯示，2020年AI技術將在課前、課中、課后等教學全鏈路上發(fā)揮越來越重要的作用。在一些學科將出現(xiàn)AI教師，不需要真人教師參與即可完成教學工作。
另外，在大數(shù)據(jù)方面，個性化教育將被賦能。教育機構將建設更成熟的、體系化的教學/知識標簽系統(tǒng)，從而完成教學信息的體系化。教育領域將出現(xiàn)短視頻碎片化、個性化教育產品。教師端培訓也會廣泛采用個性化方式。
BNED數(shù)字學生解決方案總裁Kanuj Malhotra認為，2020年，高等教育將繼續(xù)看到人工智能的價值。我們將看到人工智能在學習工具中的應用越來越廣泛，這些工具可以預測各種學科的使用情況，特別是在STEM中，它能為學生提供更個性化路徑。此外，人工智能在寫作定性分析方面(包括論據(jù)結構、相關性和風格)，將使高等教育更多地使用基于人工智能的寫作解決方案。
就業(yè)：人工智能將創(chuàng)造出新的職業(yè)
盡管有許多人對人工智能會造成大規(guī)模的失業(yè)而感到擔憂，但該技術同樣也會創(chuàng)造出新的工作崗位。根據(jù)調研機構Gartner公司的預測，2020年將是人工智能相關業(yè)務發(fā)展的關鍵一年，將有180萬個工作職位被人工智能取代，但同時也將創(chuàng)造出230萬個新的就業(yè)機會。
2019年11月，人社部下屬的中國就業(yè)培訓技術指導中心公示了一批擬發(fā)布的新職業(yè)，其中有多個職業(yè)與智能產業(yè)相關，如人工智能訓練師、無人機裝調工、智能制造工程技術人員等。以人工智能訓練師為例，在訓練人工智能模型時需要大量的數(shù)據(jù)，而訓練數(shù)據(jù)的質量直接關系到產品最終的整體性能，這就需要人工智能訓練師對數(shù)據(jù)進行清洗、標注和分類。
人工智能技術人才將迎來黃金發(fā)展機遇的同時，其他行業(yè)人才也面臨AI面試官的考核。
Modern Hire創(chuàng)新招聘執(zhí)行副總裁Eric Sydel表示，到2020年，我們預計人才招聘團隊將繼續(xù)使用人工智能來推動公平，更好地預測招聘，簡化流程和改善候選人體驗。人才招聘團隊還將使用人工智能來更好地預測候選人在工作中成功的可能性，實施偏差控制，并為候選人提供實時反饋。由于人工智能在招聘中繼續(xù)發(fā)揮著重要作用，各組織必須確保其招聘技術有利于單個應聘者，并采用透明、可驗證、可復制和可發(fā)布的開放標準。
數(shù)據(jù)化挑戰(zhàn)：將有新的解決途徑
人工智能的四大基礎是：知識、數(shù)據(jù)、算法和算力，回顧歷史，這四個因素都在不斷地發(fā)揮作用。
第一代人工智能也叫符號人工智能，強調知識對智能的作用，因為那時算法和算力都還沒有跟上。進入新世紀后，深度學習把大家的目標凝聚到了數(shù)據(jù)上，但是按照大數(shù)據(jù)建起來人工智能系統(tǒng)似乎不可信、不可靠、不安全、不易推廣，這都是目前用深度學習進行人工智能研究帶來的問題，也可以說是大數(shù)據(jù)遇到的挑戰(zhàn)。
怎么來解決這個挑戰(zhàn)呢?清華大學人工智能研究院院長、中國科學院張鈸院士表示，唯一的辦法，就是重新引入知識，把數(shù)據(jù)驅動和知識驅動結合起來，達成可信、安全的第三代人工智能。
Affectiva聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Ranael Kaliouby提出，我們將看到數(shù)據(jù)合成方法的興起，以應對人工智能中的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)?；谏疃葘W習的人工智能算法只有在經過訓練并在大量數(shù)據(jù)上得到驗證后才能正確工作，但人工智能公司常常面臨著獲取準確數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。為了解決這一問題，公司可以對已收集的數(shù)據(jù)進行綜合，以創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)合成并不能消除收集真實世界數(shù)據(jù)的需求，但它可以擴大數(shù)據(jù)集，這對于開發(fā)更精確的人工智能算法至關重要。
Cloudian CMO JonToor則關注到數(shù)據(jù)存儲問題。他表示，隨著數(shù)據(jù)量持續(xù)爆炸式增長，關鍵挑戰(zhàn)之一是如何獲得這些數(shù)據(jù)的全部戰(zhàn)略價值。Object存儲將有助于在2020年處理人工智能和多語言工作負載，因為這種新的存儲體系結構以傳統(tǒng)文件存儲不具備的方式利用元數(shù)據(jù)。
雖然在深入產業(yè)落地的過程中，人工智能仍然面臨著眾多挑戰(zhàn)。但不可置疑的是，人工智能將對全球創(chuàng)新版圖、經濟結構以及人類生活方式帶來革命性重構，未來十年內都將是人工智能技術加速普及的爆發(fā)期，在2020年，不論是國家、企業(yè)，還是個人，都應勇敢迎面這場人工智能大考，抓住機遇、穩(wěn)求發(fā)展。
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