Pada tanggal 20 Desember, International Data Corporation (IDC) dan Baidu AI Industry Research Center (BACC) bersama-sama merilis "Buku Putih Kepemimpinan Otak Baidu", Buku putih tersebut memprediksi tren perkembangan pasar kecerdasan buatan China pada tahun 2019 , Menganalisis bagaimana kecerdasan buatan berubah dari teknologi ke pendaratan melalui kasus aktual, dan Ajukan "rencana penerapan AI 100 hari".
IDC memperkirakan pasar kecerdasan buatan China akan mencapai 9,84 miliar dolar AS pada 2022. Buku putih tersebut memprediksi sepuluh tren kecerdasan buatan pada tahun 2019 dari empat dimensi: tren teknologi, implementasi, nilai aplikasi, dan ekologi pasar :
Prospek 1: Pembelajaran mesin / pembelajaran mendalam sudah mulai memasuki perusahaan tradisional. Pembelajaran mesin / pembelajaran mendalam akan memasuki perusahaan dan memberi perusahaan layanan yang berpusat pada keputusan. Pada saat yang sama, pembelajaran mendalam akan terus digunakan secara luas dalam pemrosesan gambar, audio, teks, dan data tidak terstruktur lainnya. Khusus untuk perusahaan besar dan menengah di industri tradisional, penggunaan platform pembelajaran mesin untuk mengembangkan aplikasi kecerdasan buatan secara bertahap akan menjadi arus utama. IDC memperkirakan bahwa pada tahun 2020, 15% perusahaan teratas di industri akan mengadopsi pembelajaran mesin.
Prospek 2: Komputasi multi-modal yang mengintegrasikan visi, ucapan, dan semantik mulai diterapkan. Kecerdasan mesin yang hanya dapat melihat dan mendengar dengan jelas tidak dapat lagi memenuhi kebutuhan manusia.Komputasi multi-modal yang mengintegrasikan visi, ucapan, semantik dan emosi telah menjadi kebutuhan yang mendesak akan kecerdasan yang sesungguhnya. Diharapkan dalam tiga tahun ke depan, perhitungan multi-moda akan mulai diterapkan dalam aplikasi praktis.
Prospek 3: Database multi-model mulai memasuki pasar. Dengan investasi di Internet of Things dan proses transformasi digital perusahaan, pesatnya pertumbuhan berbagai data tidak terstruktur di perusahaan telah menjadikannya kebutuhan mendesak akan database multi-model yang dapat mendukung pengelolaan data dalam berbagai format. IDC memprediksi bahwa pada tahun 2023, pengeluaran database multi-model akan mencapai 30% dari pengeluaran database NoSQL.
Prospek 4: Platform pengembangan kode rendah menurunkan ambang batas untuk menggunakan teknologi AI. Platform pengembangan kode rendah / tanpa kode mempromosikan otomatisasi penerapan AI, menurunkan ambang batas penggunaan teknologi, dan memungkinkan perusahaan kecil dan menengah menggunakan AI pada pijakan yang sama untuk mencapai AI yang inklusif. Pengguna dapat mengunggah data mentah seperti gambar, audio, teks, dll., Dan sistem dapat secara otomatis melatih model yang sesuai. Kasus umum-Google AutoML, Baidu EasyDL.
Prospek 5: Kecerdasan buatan berkembang dari penerapan cloud ke komputasi edge. Infrastruktur mulai bergeser ke lokasi edge yang dekat dengan sumber data dan perangkat sisi akhir, dan kecerdasan buatan akan menjadi aplikasi pertama yang mendapatkan keuntungan dari edge computing. Perangkat edge akan berisi algoritme AI dan akan mendorong pengiriman daya komputasi. IDC memprediksikan pada tahun 2022, 25% perangkat IoT akan menjalankan model algoritma AI.
Prospek 6: Proses bisnis yang cerdas dan tingkat otomatisasi mencapai tingkatan baru. Kecerdasan buatan yang didorong oleh pembelajaran mesin akan mendorong gelombang baru pemfaktoran ulang proses bisnis, dan banyak aplikasi akan sangat disederhanakan. Kasus-kasus umum seperti otomatisasi proses keuangan, otomatisasi penjaminan emisi, dan banyak tingkat otomatisasi proses lainnya akan mencapai tingkatan baru. IDC memprediksi bahwa pada tahun 2023, kecerdasan buatan akan menggantikan 50% beban kerja bisnis TI dan menghemat lebih dari 20% biaya pengoperasian.
Prospek 7: Antarmuka interaksi manusia-komputer cenderung cerdas. Di satu sisi, program berkemampuan suara menjadi semakin luas dan kemampuan dialog suara akan tertanam dalam perangkat keras dan perangkat lunak aplikasi. Di sisi lain, AI yang mengintegrasikan kemampuan pemahaman suara, gambar, video, dan semantik akan menjadi cara utama bagi manusia untuk berinteraksi dengan aplikasi. IDC memperkirakan bahwa pada tahun 2023, antarmuka interaksi manusia-komputer yang mendukung AI akan menggantikan 50% aplikasi B2B dan B2C berbasis layar saat ini.
Pandangan 8: Enam industri besar mengadopsi AI sepenuhnya. Industri pemerintah, industri keuangan, dan industri Internet akan sepenuhnya memperluas penerapan AI setelah beberapa tahun terakhir menerapkan praktik aplikasi. Ritel baru, manufaktur baru, dan bidang medis juga akan menjadi titik pertumbuhan baru di pasar AI. IDC memperkirakan bahwa tingkat pertumbuhan gabungan tiga tahun dari aplikasi AI di enam industri besar ini akan melebihi 30% di masa depan.
Outlook 9: Perangkat lunak dan aplikasi memimpin infrastruktur. Komputasi yang ditentukan perangkat lunak telah menjadi salah satu strategi penting dari produsen chip. Tahap di mana perangkat lunak dan aplikasi yang menggerakkan chip khusus AI juga akan datang. Di masa depan, popularitas aplikasi pembelajaran mesin, apakah pembelajaran mesin selalu membutuhkan kumpulan data dalam jumlah besar, dan evolusi jaringan saraf pembelajaran yang dalam, semuanya akan memengaruhi jalur pengembangan perangkat keras komputasi yang dipercepat. Evolusi teknologi pembelajaran mesin dan tren aplikasi AI menjadi semakin penting bagi vendor infrastruktur.
Prospek 10: Integrasi sumber daya ekologi menjadi kunci kemenangan. Teknologi kecerdasan buatan menembus ke kecerdasan sisi akhir, dan aplikasi yang sukses tidak dapat dipisahkan dari tingkat tinggi adaptasi perangkat keras dan perangkat lunak, yang membuat integrasi pabrikan berbasis teknologi dengan sensor, kamera, modul, dan sub-industri lainnya menjadi lebih penting. Kemampuan untuk mengintegrasikan berbagai elemen ekologi ke dalam solusi dan membangun platform jaringan mitra menjadi kunci kemenangan.
Jadi, bagaimana teknologi dapat digabungkan dengan aplikasi praktis? IDC telah melacak hampir 70 skenario aplikasi dan menemukan bahwa karena kapabilitas teknologi terbuka di pasar semakin melimpah, skenario aplikasi cenderung lebih luas, dan untuk menerapkan teknologi kecerdasan buatan ke perusahaan untuk penerapan dan efektivitas, diperlukan tiga poin: Yang pertama adalah tumpukan teknologi yang mudah digunakan dan dioperasikan, yang kedua adalah penyetelan model berdasarkan skenario vertikal, dan yang ketiga adalah adaptasi perangkat lunak dan perangkat keras dari pusat data hingga akhir.
Buku putih mengusulkan kerangka kerja awal untuk evaluasi efektivitas aplikasi AI, membagi departemen yang terpengaruh oleh AI menjadi empat kategori: layanan produk, model produksi, model operasi, dan model pengambilan keputusan, dan mengevaluasinya dari berbagai dimensi. Misalnya, dalam industri manufaktur, kecerdasan buatan akan mengutamakan layanan produk, model produksi, dan model operasi untuk menghadirkan efisiensi yang tinggi; dalam industri keuangan, kinerja terbaik aplikasi kecerdasan buatan tercermin dalam layanan produk dan kecerdasan operasional, diikuti oleh kecerdasan produksi dan kecerdasan keputusan. Kecerdasan buatan dapat membawa efisiensi yang berbeda ke berbagai departemen perusahaan, tetapi efisiensi yang dibawa oleh hampir semua kasus penggunaan kecerdasan buatan tercermin dalam penghematan sumber daya produksi seperti waktu dan tenaga kerja, pengurangan biaya, peningkatan produktivitas, dan pertumbuhan pendapatan.
Buku putih tersebut juga menunjukkan bahwa ekosistem kecerdasan buatan sedang mengalami perubahan dari "konsentrasi tinggi" menjadi "administrasi sendiri" dan kemudian menjadi "melakukan tugas mereka sendiri". Pembagian kerja yang sangat terintegrasi dan jelas akan segera hadir. Di bawah tren ini, untuk memberikan pengaruh penuh pada keefektifan aplikasi, pelaku industri tidak boleh berhenti hanya dengan mengadopsi teknologi ini, tetapi harus secara aktif membangun dan menggunakan platform dan layanan yang membantu mempromosikan kerja sama antara semua pihak, sehingga meningkatkan efisiensi seluruh ekosistem.
Buku putih tersebut menekankan bahwa karena tingkat penetrasi kecerdasan buatan di berbagai industri terus meningkat, perusahaan yang memenuhi syarat perlu merumuskan rencana penyebaran kecerdasan buatan sesegera mungkin. IDC merekomendasikan agar perusahaan merencanakan rencana penyebaran AI 100 hari, dan secara bertahap menyelesaikan perencanaan, pemilihan skenario, pembentukan tim, pengujian, implementasi, dan replikasi, sehingga dapat terus menyesuaikan untuk memenuhi kebutuhan bisnis yang lebih luas.
- Smartphone pertama dengan teknologi blockchain sudah tersedia untuk pre-order, dan harganya lebih mahal dari vivo X20!
- Di akhir final, apa yang pertama kali dilakukan oleh direktur pabrik dan UZI? Netizen menghela nafas!
- Efek visual unik "Fantastic Beasts 2" meledakkan dua kuas, kembali ke masa lalu untuk menghidupkan kembali perasaan magis
- Nanfu telah meluncurkan versi pengisian cepat pengisian nirkabel, harganya 399 yuan lebih rendah dari aksesori resmi Apple!
- Piala Takdir: Hasil 4AM tidak ideal, alasan sebenarnya Wei Shen mengeluh tentang menjadi sasaran di Australia!