AI模型走下高科技神壇、走進大規(guī)模量產(chǎn)、深入滲透產(chǎn)業(yè)界丨百度研究院2020十大預測

乾明 2019-12-24 11:47:20 來源：量子位

乾明 發(fā)自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

“2020年，全球范圍內(nèi)將出現(xiàn)多家AI模型工廠、AI數(shù)據(jù)工廠?！?/p>

這一觀點并不是“某專家”拍腦袋給出，而是來自百度的AI實踐。

剛剛，百度研究院發(fā)布了2020年十大科技趨勢預測，涵蓋了AI工業(yè)化生產(chǎn)、芯片、自動機器學習、多模態(tài)深度語義理解、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、量子計算等多個領域。

百度研究院認為，2020年落地依舊是整個人工智能行業(yè)關鍵詞，但與往年相比已大有不同。

一方面，落地不僅體現(xiàn)在場景上，還體現(xiàn)在基礎設施建設上。

在百度研究院的預測中，2020年將會是AI芯片大規(guī)模落地的關鍵年，越多的端側(cè)CPU芯片都會以深度學習為核心進行全新的芯片規(guī)劃。

另一方面，整個行業(yè)對人工智能落地的要求正在提高，批量打造AI被擺上了臺面。

百度研究院認為，AI技術本身以及各類商業(yè)解決方案已日臻成熟，正在快速進入“工業(yè)化”階段，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。

在技術層面上，自動機器學習AutoML與深度學習平臺的進一步發(fā)展，將推動人工智能技術的開發(fā)門檻進一步降低。

與此同時，人工智能的技術突破也從感知層面進入認知層面。

自然語言處理技術將會與知識深度融合，迎來新的發(fā)展與落地應用。

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，綜合感知和認知等AI技術，實現(xiàn)對信息的多維度深層次理解，并在多個場景展現(xiàn)能力。

除了人工智能之外，百度研究院還預測，物聯(lián)網(wǎng)將在邊界、維度和場景三個方向形成突破；區(qū)塊鏈技術將以更加務實的姿態(tài)融入更多場景；量子計算將迎來新一輪爆發(fā)，為AI和云計算注入新活力。

最后從整體來看，人工智能行業(yè)也變得愈發(fā)務實，落地、場景、應用出鏡多了，酷炫的未來技術展望的很少了，也能看出百度對前沿技術的態(tài)度，技術突破要有，但也要有應用場景。

以下是百度研究院對2020年科技趨勢的預測，作為百度AI研發(fā)的核心驅(qū)動力之一，這些觀察與思考對于從業(yè)者來說，也有很大參考價值，希望能夠?qū)δ阌袉l(fā)~

百度研究院2020年十大科技趨勢預測

趨勢1：AI技術已發(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技術本身以及各類商業(yè)解決方案已日臻成熟，正在快速進入“工業(yè)化”階段。

伴隨著國內(nèi)外科技巨頭對AI技術的持續(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技術和商業(yè)解決方案大規(guī)模生產(chǎn)出來，運用在各行各業(yè)幫助產(chǎn)業(yè)升級。

例如客服行業(yè)的AI解決方案將可以大規(guī)模復制運用到金融、電商、教育等行業(yè)。

趨勢2：2020年將會是AI芯片大規(guī)模落地的關鍵年

最近幾年，AI芯片已經(jīng)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(cè)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(jīng)網(wǎng)絡處理單元）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(gòu)，支持AI的訓練和預測計算成為新的異構(gòu)設計架構(gòu)思路。

趨勢3：深度學習技術深入滲透產(chǎn)業(yè)，并大規(guī)模應用

深度學習是當前人工智能領域最重要，也是被產(chǎn)業(yè)界證明最有效的技術。

以深度學習框架為核心的開源深度學習平臺大大降低了人工智能技術的開發(fā)門檻，有效提高了人工智能應用的質(zhì)量和效率。2020年，各行各業(yè)將會大規(guī)模應用深度學習技術實施創(chuàng)新，加快轉(zhuǎn)型和升級。

趨勢4：自動機器學習AutoML將大大降低機器學習的門檻

AutoML將能夠把傳統(tǒng)機器學習中的迭代過程綜合在一起，構(gòu)建一個自動化的過程。

研究人員僅需輸入元知識（如卷積的運算過程，問題的描述等），該算法就可以自動選擇合適的數(shù)據(jù)，自動調(diào)優(yōu)模型結(jié)構(gòu)和配置，自動地訓練模型，并將其適配部署到不同的設備上。

AutoML的快速發(fā)展將大大降低機器學習的門檻，擴大AI應用普及率。

趨勢5: 多模態(tài)深度語義理解進一步成熟，得到更廣泛應用

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，綜合感知和認知等AI技術，實現(xiàn)對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圖譜等技術的快速發(fā)展和大規(guī)模應用，多模態(tài)深度語義理解進一步成熟，應用場景更加廣闊。

結(jié)合AI芯片等，將廣泛應用于互聯(lián)網(wǎng)、智能家居、金融、安防、教育、醫(yī)療等行業(yè)。

趨勢6：自然語言處理技術將與知識深度融合，面向通用自然語言理解的計算平臺得到廣泛應用

隨著大規(guī)模語言模型預訓練技術的出現(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)的語義表示預訓練技術將與領域知識進行深度融合，持續(xù)提升自動問答、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的效果。

集合超大規(guī)模算力、豐富領域數(shù)據(jù)、預訓練模型和完善研發(fā)工具的通用自然語言理解計算平臺將逐漸成熟，并在互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療、法律、金融等領域得到廣泛應用。

趨勢7：物聯(lián)網(wǎng)將在邊界、維度和場景三個方向形成突破

隨著5G和邊緣計算的發(fā)展，算力將突破云計算中心的邊界，向萬物蔓延，將會產(chǎn)生一個泛分布式計算平臺。

同時，時間和空間是這個物理世界最重要的兩個維度，對時間和空間的洞察將成為新一代物聯(lián)網(wǎng)平臺的基礎能力。

這也將促進物聯(lián)網(wǎng)與能源、電力、工業(yè)、物流、醫(yī)療、智能城市等更多場景發(fā)生融合，創(chuàng)造出更大的價值。

趨勢8：智能交通將加速在園區(qū)、城市等多樣化場景中落地

自動駕駛的發(fā)展正在趨于理性，市場將對智能駕駛未來數(shù)年的發(fā)展更加充滿信心。2020年，更多自動駕駛汽車被應用于物流快遞、公共交通、封閉道路等不同場景。、

同時，V2X（vehicle to everything）技術啟動規(guī)?；渴鸷蛻?，使得車車、車路形成廣泛連接，進一步推動智能車路協(xié)同技術的實現(xiàn)，智能交通加速在園區(qū)、城市、高速等多樣化場景中落地。

趨勢9：區(qū)塊鏈技術將以更加務實的姿態(tài)融入更多場景

隨著區(qū)塊鏈技術與AI、大數(shù)據(jù)、IOT和邊緣計算的深度結(jié)合，數(shù)據(jù)和資產(chǎn)線下線上的映射問題逐一解決。圍繞區(qū)塊鏈構(gòu)建的數(shù)據(jù)確權(quán)、數(shù)據(jù)使用，數(shù)據(jù)流通和交換等解決方案，將在各行各業(yè)發(fā)揮巨大的作用。

例如，在電商領域，可保證商品的全流程數(shù)據(jù)真實性；供應鏈領域，可保證全流程數(shù)據(jù)的公開和透明，以及企業(yè)之間的安全交換；在政務領域，能實現(xiàn)政府數(shù)據(jù)的打通，實現(xiàn)證件的電子化等等。

趨勢10：量子計算將迎來新一輪爆發(fā)，為AI和云計算注入新活力

隨著 “量子霸權(quán)”的成功展示，量子計算將在2020年迎來新一輪的爆發(fā)。量子硬件方面，可編程的中等規(guī)模有噪量子設備的性能會得到進一步提升并初步具備糾錯能力，最終將可在上面運行具有一定實用價值的量子算法，量子人工智能應用也將得到很大的發(fā)展。

量子軟件方面，高質(zhì)量的量子計算平臺和軟件將會涌現(xiàn)并與AI和云計算技術實現(xiàn)深度融合。此外，伴隨著量子計算生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈的初步形成，量子計算必將在更多應用領域獲得重視，越來越多的行業(yè)巨頭陸續(xù)投入研發(fā)資源進行戰(zhàn)略布局，有機會為未來AI和云計算領域帶來全新面貌。