人工智能包括三大类市场,即数据中心(云端)、通讯终端(手机)、应用产品(自动驾驶、头戴式AR/VR、无人机、机器人等)。现在看来,人工智能的发展有八个新趋势。接下来,小编就将带来有哪些人工智能板块,人工智能未来发展趋势是什么的具体内容,一起来看看吧。
人工智能未来发展趋势是什么?
在零售业、交通运输业、自动化、制造业和农业等行业的垂直领域,人工智能市场潜力巨大。推动市场发展的主要因素,是人工智能技术在各个垂直领域的应用,特别是在提高最终消费者服务方面的应用。
毫无疑问,随着IT基础设施的完善,智能手机和智能穿戴式设备的普及,人工智能市场将会崛起。以自然语言处理(NLP)为代表的应用程序占据了AI市场的大部分。在推动消费服务增长的同时,自然语言处理技术也在不断进步,其中包括:汽车信息通信娱乐系统、AI机器人和支持AI的智能手机。
因为医疗保健行业大量使用大数据和人工智能,从而精确地改善疾病诊断,医疗人员和病人之间人力资源的失衡,降低医疗成本,促进跨行业的合作。
除此之外,AI还广泛用于临床试验,大型医疗项目,医疗咨询和宣传推广以及市场开发。将人工智能引入卫生保健行业,使之在2016年至2022年保持高速增长,预计2022年的年复合增长率为52.68%,而2016年的6.671亿美元将达到79.888亿美元。
以往,从PC到手机,用户界面都是通过屏幕或键盘进行交互的。随著智能喇叭、虚拟/增强现实(VR/AR)和自动驾驶汽车系统逐渐进入人类的生活环境,加速系统在不需要屏幕的情况下,也能轻松地与操作系统进行交流。
它表明,通过自然语言处理和机器学习,人工智能使技术变得更直观、更易操作,并且将取代屏幕在用户界面和用户体验中的位置。
除在企业后端发挥重要作用外,人工智能还可以在技术界面发挥更为复杂的作用。举例来说:自动驾驶车使用视觉图形,通过人工神经网络实现实时翻译,也就是说,人工智能使界面更加简单、更加智能,并因此为未来的交互设置了高标准的模式。
目前主流ARM架构的处理器速度还不够快,如果要进行大量的图像运算还嫌不够,因此未来的手机芯片肯定会内建AI运算核。就像苹果把3D感应技术引入iPhone后,Android阵营的智能手机将在明年引入3D感应相关应用程序。
半导体和算法是AI芯片的核心。人工智能硬件主要是要求更快的指令周期和更低的功耗,包括GPU、DSP、ASIC、FPGA和神经元芯片,并且需要与深度学习算法相结合,成功的关键在于先进的封装技术。
整体上GPU比FPGA快,而FPGA的功率性能要好于GPU,因此AI硬件的选择取决于考虑产品供应商的需求。
举例来说,苹果的FaceID面部识别系统就是3D深度感测芯片加上神经引擎操作功能,最多可整合8个组件进行分析,包括红外镜头、泛光感测组件、距离传感器、环境光感测、前端照相机、点阵投影仪、喇叭和麦克风。这强调了用户的生物特征数据,包括:指纹或面部识别都是以加密形式存储在iPhone中,因此不易被盗。
人工智能“大脑”变聪明是分阶段进行的,从机器学习到深度学习,再到自主学习。当前我国还处在机器学习和深度学习阶段,实现自主学习需要解决四个关键问题。
一是为自主机器构建AI平台;二是提供一个可以让自主机器进行自主学习的虚拟环境,它必须符合物理规律,碰撞、压力、效果与真实世界完全相同;三是将AI“脑”置于自主机器的框架下;四是最终建立虚拟世界入口(VR)。
现在,NVIDIA推出的自主机器处理器Xavier正准备向商业和普及自主机器迈进。
将来,许多专业领域所需的超强性能处理器也将被发布,但CPU适用于多种设备,适用于任何情况。因此,最完美的体系结构是将CPU与GPU(或其他处理器)相结合。比如,NVIDIA推出了CUDA计算体系结构,把专用的ASIC和通用的编程模型结合起来,让开发者可以实现多种算法。
将来的AI需要AR,将来的AR也需要AI,可以把AR比作AI的眼睛。虚拟世界中为机器人学习而创造的东西,本身就是虚拟现实。此外,如果人们想要进入虚拟环境来训练机器人,还需要其他一些技术。
从长远来看,随着AI、物联网、VR/AR、5G等技术的成熟,将为新一轮半导体产业带来30年的辉煌,包括:存储器、中央处理器、通信和传感器四大芯片,以及对应用芯片的需求不断增长,使中国在半导体领域的巨大市场优势在世界上绝对可以发挥关键作用。以上就是小编带来的有哪些人工智能板块,人工智能未来发展趋势是什么的内容,感谢您的阅读。
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文章标题: 有哪些人工智能板块?人工智能未来发展趋势是什么?
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