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百度研究院發(fā)布2020年十大科技趨勢(shì)預(yù)測(cè) 人工智能毫無疑問是2019年的扛鼎關(guān)鍵詞，今年是人工智能的“小年”，這一年，人工智能熱度有所回落，喧囂褪去，落地成為主旋律；同樣也是這一年，人工智能在沉淀中走向成熟，價(jià)值浮現(xiàn)，工業(yè)化才是人工智能的真實(shí)模樣。 百度研究院負(fù)責(zé)聚焦人工智能前瞻基礎(chǔ)研究，布局百度人工智能未來發(fā)展方向，服務(wù)百度作為人工智能公司的長(zhǎng)期發(fā)展戰(zhàn)略，百度首席技術(shù)官CTO王海峰兼任百度研究院院長(zhǎng)。百度研究院發(fā)布的科技趨勢(shì)預(yù)測(cè)，很大程度上代表了最早被感知的風(fēng)向。 具體來看，十大趨勢(shì)中有六項(xiàng)直接與人工智能相關(guān)，其余四項(xiàng)也和人工智能有著間接聯(lián)系。 其一，百度認(rèn)為AI技術(shù)本身以及各類商業(yè)解決方案已日臻成熟，正在快速進(jìn)入“工業(yè)化”階段。歷史上技術(shù)爆發(fā)都與大規(guī)模可復(fù)制的“工業(yè)化”相關(guān)，百度此番預(yù)測(cè)意味著人工智能至少在某些領(lǐng)域已經(jīng)有了爆發(fā)征兆。 芯片方面，2020年將會(huì)是AI芯片大規(guī)模落地的關(guān)鍵年。端側(cè)AI芯片將更加低成本、專業(yè)化、解決方案集成化。此外，各行各業(yè)將會(huì)大規(guī)模應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)施創(chuàng)新，加快轉(zhuǎn)型和升級(jí)；AutoML的快速發(fā)展將大大降低機(jī)器學(xué)習(xí)的門檻，擴(kuò)大AI應(yīng)用普及率；多模態(tài)深度語義理解進(jìn)一步成熟，得到更廣泛應(yīng)用；自然語言處理技術(shù)將與知識(shí)深度融合，面向通用自然語言理解的計(jì)算平臺(tái)得到廣泛應(yīng)用。 其二，人工智能不是孤立生長(zhǎng)的技術(shù)，它有賴于其他協(xié)同技術(shù)的爆發(fā)。比如物聯(lián)網(wǎng)，百度預(yù)測(cè)物聯(lián)網(wǎng)將在邊界、維度和場(chǎng)景三個(gè)方向形成突破，對(duì)時(shí)間和空間的洞察將成為新一代物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的基礎(chǔ)能力；智能交通也會(huì)更進(jìn)一步成熟，更多自動(dòng)駕駛汽車被應(yīng)用于物流快遞、公共交通、封閉道路等不同場(chǎng)景。 在年底再度翻紅的區(qū)塊鏈，“去幣重鏈”，區(qū)塊鏈以更務(wù)實(shí)的姿態(tài)融入到實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中；隨著“量子霸權(quán)”的成功展示，量子計(jì)算也將在2020年迎來新一輪的爆發(fā)，尤其是與AI和云計(jì)算的結(jié)合令人期待，不過還處于應(yīng)用的較早期。 附百度研究院2020年十大科技趨勢(shì)預(yù)測(cè)： 趨勢(shì)1：AI技術(shù)已發(fā)展到可大規(guī)模生產(chǎn)的工業(yè)化階段，2020年將出現(xiàn)多家“AI工廠” AI技術(shù)本身以及各類商業(yè)解決方案已日臻成熟，正在快速進(jìn)入“工業(yè)化”階段。伴隨著國內(nèi)外科技巨頭對(duì)AI技術(shù)的持續(xù)投入，2020年在全球范圍內(nèi)將出現(xiàn)多家AI模型工廠、AI數(shù)據(jù)工廠，將AI技術(shù)和商業(yè)解決方案大規(guī)模生產(chǎn)出來，運(yùn)用在各行各業(yè)幫助產(chǎn)業(yè)升級(jí)。例如客服行業(yè)的AI解決方案將可以大規(guī)模復(fù)制運(yùn)用到金融、電商、教育等行業(yè)。 趨勢(shì)2：2020年將會(huì)是AI芯片大規(guī)模落地的關(guān)鍵年 最近幾年，AI芯片已經(jīng)逐步達(dá)到了可用的狀態(tài)，2020年將會(huì)是AI芯片大規(guī)模落地的關(guān)鍵年。端側(cè)AI芯片將更加低成本、專業(yè)化、解決方案集成化。同時(shí)，NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元）將成為下一代端側(cè)通用CPU芯片的基本模塊，未來越來越多的端側(cè)CPU芯片都會(huì)以深度學(xué)習(xí)為核心進(jìn)行全新的芯片規(guī)劃。芯片之外，AI還將重新定義計(jì)算機(jī)體系架構(gòu)，支持AI的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)計(jì)算成為新的異構(gòu)設(shè)計(jì)架構(gòu)思路。 趨勢(shì)3：深度學(xué)習(xí)技術(shù)深入滲透產(chǎn)業(yè)，并大規(guī)模應(yīng)用 深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域最重要，也是被產(chǎn)業(yè)界證明最有效的技術(shù)。以深度學(xué)習(xí)框架為核心的開源深度學(xué)習(xí)平臺(tái)大大降低了人工智能技術(shù)的開發(fā)門檻，有效提高了人工智能應(yīng)用的質(zhì)量和效率。2020年，各行各業(yè)將會(huì)大規(guī)模應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)施創(chuàng)新，加快轉(zhuǎn)型和升級(jí)。 趨勢(shì)4：自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)AutoML將大大降低機(jī)器學(xué)習(xí)的門檻 AutoML將能夠把傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)中的迭代過程綜合在一起，構(gòu)建一個(gè)自動(dòng)化的過程。研究人員僅需輸入元知識(shí)（如卷積的運(yùn)算過程，問題的描述等），該算法就可以自動(dòng)選擇合適的數(shù)據(jù)，自動(dòng)調(diào)優(yōu)模型結(jié)構(gòu)和配置，自動(dòng)地訓(xùn)練模型，并將其適配部署到不同的設(shè)備上。AutoML的快速發(fā)展將大大降低機(jī)器學(xué)習(xí)的門檻，擴(kuò)大AI應(yīng)用普及率。 趨勢(shì)5：多模態(tài)深度語義理解進(jìn)一步成熟，得到更廣泛應(yīng)用 多模態(tài)深度語義理解以聲音、圖像、文本等不同模態(tài)的信息為輸入，綜合感知和認(rèn)知等AI技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的多維度深層次理解。隨著視覺、語音、自然語言理解和知識(shí)圖譜等技術(shù)的快速發(fā)展和大規(guī)模應(yīng)用，多模態(tài)深度語義理解進(jìn)一步成熟，應(yīng)用場(chǎng)景更加廣闊。結(jié)合AI芯片等，將廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)、智能家居、金融、安防、教育、醫(yī)療等行業(yè)。 趨勢(shì)6：自然語言處理技術(shù)將與知識(shí)深度融合，面向通用自然語言理解的計(jì)算平臺(tái)得到廣泛應(yīng)用 隨著大規(guī)模語言模型預(yù)訓(xùn)練技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展，通用自然語言理解能力有了大幅度提升。基于海量文本數(shù)據(jù)的語義表示預(yù)訓(xùn)練技術(shù)將與領(lǐng)域知識(shí)進(jìn)行深度融合，持續(xù)提升自動(dòng)問答、情感分析、閱讀理解、語言推斷、信息抽取等自然語言處理任務(wù)的效果。集合超大規(guī)模算力、豐富領(lǐng)域數(shù)據(jù)、預(yù)訓(xùn)練模型和完善研發(fā)工具的通用自然語言理解計(jì)算平臺(tái)將逐漸成熟，并在互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療、法律、金融等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。 趨勢(shì)7：物聯(lián)網(wǎng)將在邊界、維度和場(chǎng)景三個(gè)方向形成突破 隨著5G和邊緣計(jì)算的發(fā)展，算力將突破云計(jì)算中心的邊界，向萬物蔓延，將會(huì)產(chǎn)生一個(gè)泛分布式計(jì)算平臺(tái)。同時(shí)，時(shí)間和空間是這個(gè)物理世界最重要的兩個(gè)維度，對(duì)時(shí)間和空間的洞察將成為新一代物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的基礎(chǔ)能力。這也將促進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)與能源、電力、工業(yè)、物流、醫(yī)療、智能城市等更多場(chǎng)景發(fā)生融合，創(chuàng)造出更大的價(jià)值。 |
