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百度研究院發(fā)布2020年十大科技趨勢預測:AI芯片、智能交通……

AI技術已發(fā)展到可大規(guī)模生產的工業(yè)化階段,2020年將出現(xiàn)多家“AI工廠”

  12月24日,百度研究院發(fā)布2020十大科技趨勢預測,分別是:

  AI技術已發(fā)展到可大規(guī)模生產的工業(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)解決方案已日漸成熟,正在快速進入“工業(yè)化”階段。

  伴隨著國內外科技巨頭對 AI 技術的持續(xù)投入,2020年在全球范圍內將出現(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)模生產出來,運用在各行各業(yè)幫助產業(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)。

  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 AI 芯片將更加低成本、專業(yè)化、解決方案集成化,同時,NPU(神經網絡處理單元)將成為下一代端側通用 CPU 芯片的基本模塊。

  未來,越來越多的端側 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,支持 AI 的訓練和預測計算成為新的異構設計架構思路。

  深度學習技術深入滲透產業(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,加快轉型和升級。

  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),自動調優(yōu)模型結構和配置,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。

  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。

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

  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、醫(yī)療、法律、金融等領域得到廣泛應用。

  物聯(lián)網將在邊界、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)網平臺的基礎能力。

  這也將促進物聯(lián)網與能源、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。

  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。

  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合,數(shù)據(jù)和資產線下線上的映射問題逐一解決。

  圍繞區(qū)塊鏈構建的數(shù)據(jù)確權、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。

  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”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。


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