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CBInsights:2019年全球人工智能发展趋势报告

  • 编辑时间: 2020-05-13

2019年,处在风口浪尖上的人工智能行业机会在哪?

近期,创投研究机构CBↅ Insi⌒ghts发布了2019全球人工智™能发展的25个趋势。这25个人工智能发展趋δ势包括了:

基础设施开源框架、边缘计算、综合训练数据

Й┖ 体系结构胶囊网络、GANs、联盟学习、强化学习

应用程序:智能预测网络威胁搜索、预℉测性维护、药物发现、◣网络优︱︳化、下一代假肢、高级医疗生物特征识别

应用程序:自然语言处理/合成对话机器人、电商搜索、语言翻译、后台自动化、临床试验注册

应用程序:计算机视觉面部识别、医疗影像和诊断、自主导航、农作物监测、无人零售超市、打击假冒伪劣、自动理赔处理

针对这25个重要的AI趋势,CBд Insights采用NExTT框架,根据行业采用率和市场≠优势评估≌了每一种趋势,并将其归类为暂时、必要、实验性、威胁性。对于未来战略和计划,希望本文能带给你一些启发。

NExTT框架

短暂:企业合作意愿、市场机会不确定性

必要:广泛的产业、客户应用和投资;市场接纳度

测试:试点企业或初创公司的产品没有被广泛应用;早期应用者驱动技术和趋势

威胁:大规模可行的市场预测、知名投资活动、不◙稳定/不确定性的应用

NExTT框架的|两个维度

行业应用(Y轴):该领域创业企业情况、媒体关注、客户应ↆ用(合作、客户、授权交易)

市场优势(X轴):市〓场规模预测、⿵盈利记录评论、投资机构和资本的质量及数量、竞争强度、对研发的投资、老牌企业交易(并购、战略性投〗资)

对于╥以下这些必然的AI趋势,

你需要一个明确清晰的战略和计划

1、面部识别

中国不断∞大力推动人工智能面部识别应用,引起媒体关注。

中国对面部识别技术的需求与日俱增。

数据显示,美国对面部识别技术的兴趣也日益增加。

早期应用正在落地,尽∮管也会出现一些技术故障。例如,苹果在iO∴S10中引入基于面部识别技术的登录模式。据报道,亚马逊该技术报告错误的将政府议员识别为了犯罪分子。卡内基梅隆大学正在开发该技术帮助加强视频监控。

2、医疗影像和诊断

健康诊断是当下AI交易的主要驱动力。

FDA批准开放新的商业机会。例如,IDx公司的算法可以准确识别糖尿病性视网膜病变的病人,无需医生ζ的进一步确认。ARTERYS的肿瘤人工智能套装,可以在初期△发现肺部和肝部病变。Vi≮≯z.Φai公司的产品可以分析CT扫描发现中风的潜在可能。∞

谷歌DeepMind的算法可以识别乳房活检中肿瘤存在的可能性。

3、边缘计算 ⊙

从家庭智能相机◥、设备面部识别、无人车、无人机和机器人愿景,实时决策的需↙求推动边缘设备离人工智能更近。

4、GANs对抗生成网络

你知道下ω面哪些图是伪造的吗?

答案是全部都∵是假的。每张图都是由对抗式生成网络GANs创造出来的。

CMU的研究人员使用GANs在∏“deepfake”视频换脸中,۞将John Oliveρr变成了Stephen Colbert。

5、防伪

▄品牌商正在网络和线下两条战线上与假货斗争。

拼多多∑CEO Colin Huang说,2017年,我们……主动删除了总共1070万有问题的商品并被封锁4000万个链接̷♡0;…提出了侵权行为问题……我≌们还与400多名合作品牌共同打击假冒产品。

新型基于AI的解决方案正在兴起。例如,Cypheme 采用∧随机模式的喷墨打印技术,每个随机的模式都是独一无二的☉,可与数据库商品相关联进行验证。Red Points #通…过在线验证和机器学习为客户寻找假冒产品。Entrupy 开发了一个便携显微镜,可以安装在手机上。当用户将商品拍照上传时,人工智能算法会与真货数据进行比对。

6、无人商店

中国迎来了无人零售狂潮。中国的“无人”和“无收银”零售交易在2017年到达顶峰。

7、合成训练数据 〒

获取大规模标注的数据集对于人工智能算法非常必要。逼真的伪造数据或许可以々解决这个瓶颈。

用人工智能帮助产生更多的“逼真”合成数据来训练人工智能。Nvidia,比如,使用生成式对抗网☆络GANs⿻来创○造假的环游脑瘤的MRI图像。“这些结果可以为医疗影像中机器学习面临的两个最难的挑战提供潜在解决方案,也就是病例发现的概率较小,以及病人数据共享。”

8、其他趋势 其他平行趋势还有临床试验注册、下一代假肢、语言翻译。

来自:浦发硅谷银行编译

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