人工智能产业要想“弯道超车”,中国只需做到这点

03 6月 2017

      时至今日,没人会怀疑,移动互联网时代的连接红利已趋向平缓,而技术红利的下个“继任者”也已达成共识:人工智能。当它如一条条毛细血管渗透进搜索,电商,金融,医疗,交通,教育,媒体和制造等行业,其作为决策层的期许被写入政府工作报告也毫不令人意外。

      但商业常识是,将技术落地是检验技术的唯一标准。相较于散落在不同技术精英头脑中的需求构想(从0到1),将人工智能以最快速度产业化落地无疑更为关键(从1到后面的无数0)。

      中国:后发制人

      麦肯锡发布的一份报告认为,四大趋势的合围正让AI来到产业落地的拐点:一是在产业链基础层,数据资源的规模及种类大幅增加;二是半导体厂商及CPU和GPU巨头都把AI视作新目标;三是开源人工智能平台的数量和规模持续激增;最后,科技巨头和风投正日趋关注人工智能跨行业创新应用的初创公司。

      以上拐点将给予中国一次“后发制人”的机遇。麦肯锡预计,中国人工智能应用市场将以50%的增速逐年增长,远超全球市场20%的复合年增长率。

      为什么?首先从底层技术上,深度学习以一种非常精炼的算法模型解决了过去复杂的输出模式,降低了参与者门槛。从产业资源上,如李开复所言:中国每年毕业上百万的工程师,没有任何其他国家能做到这一点,“一名优秀的数学和计算机专业应届毕业生经过6个月培训,就可以进入人工智能行业,成为合格的人工智能工程师。”这本就是巨大的人才资源优势。

人工智能产业要想“弯道超车”,中国只需做到这点

      更重要的是,就像“互联网+”连接红利源自传统基础产业的赢弱,中国也有许多传统行业需要通过AI完成产品升级,“如果有AI和大数据技术想卖给美国银行,可能它们已经打磨的很好了,但在中国很多银行却能够非常快速的产生价值,帮助他们赚几千万上亿的营收,他们当然愿意花钱来买这样的服务。”

      最后,在中国,大数据获取相对容易——常识是,海量数据是训练深度学习神经网络的养料,于是在交通(看看滴滴的崛起和无人驾驶的发展便知),金融,医疗等数据资源丰裕的领域,人工智能的示范效应已经非常明显。

(来源: 雷锋网 )

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