人工智能技術(shù)今年來(lái)被炒得火熱，其強(qiáng)大的計(jì)算能力適用于日常生活和商業(yè)中的大量用例。加上5G、物聯(lián)網(wǎng)和云技術(shù)的發(fā)展，這些變革性技術(shù)正在以新的方式碰撞和匯聚，為行業(yè)帶來(lái)了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。
據(jù)IHS Markit估計(jì)，到2025年，涵蓋硬件和軟件的AI系統(tǒng)的全球收入將達(dá)到近1萬(wàn)億美元，復(fù)合年增長(zhǎng)率達(dá)28%。
具體來(lái)看，人工智能在汽車、制造、醫(yī)療和國(guó)防行業(yè)的應(yīng)用將最為廣泛；數(shù)據(jù)中心和云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施將成為人工智能訓(xùn)練的主要領(lǐng)域。
人工智能系統(tǒng)的全球營(yíng)收
美國(guó)與中國(guó)的“較量”
根據(jù)IHS Markit的定義，人工智能是指一個(gè)研究如何使機(jī)器能夠獨(dú)立解決問(wèn)題，從而實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)并且基于輸入不斷做出邏輯決策的科學(xué)體系。機(jī)器通過(guò)自己的方式累積知識(shí)，其快速反應(yīng)能力非常類似于人腦在現(xiàn)實(shí)情況中所做的復(fù)雜計(jì)算。
機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能的一部分，使機(jī)器能夠通過(guò)輸入給它們的數(shù)據(jù)自動(dòng)查找和學(xué)習(xí)模式。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)，它們都是試圖模擬人腦的結(jié)構(gòu)和工作方式（包括訓(xùn)練和推理等過(guò)程階段）的計(jì)算模型。
目前，人工智能領(lǐng)域最具競(jìng)爭(zhēng)力的兩個(gè)國(guó)家當(dāng)屬中國(guó)和美國(guó)。
不過(guò)中國(guó)較之美國(guó)還是略落后一點(diǎn)。由于人工智能的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力“芯片”技術(shù)，中國(guó)與美國(guó)差距較大，因此在半導(dǎo)體需求上非常依賴西方。
然而，中國(guó)的優(yōu)勢(shì)在于，政府的大力支持以及資金投入。相比之下，另一個(gè)重要的人工智能市場(chǎng)——歐洲，其相關(guān)發(fā)展計(jì)劃要遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于美國(guó)和中國(guó)。
水平行業(yè)領(lǐng)域的AI
在半導(dǎo)體、人機(jī)界面、數(shù)據(jù)中心和自動(dòng)機(jī)器四個(gè)水平行業(yè)領(lǐng)域，人工智能的影響將最為明顯。
半導(dǎo)體
當(dāng)今半導(dǎo)體市場(chǎng)的一個(gè)主要趨勢(shì)是異構(gòu)計(jì)算。
所謂異構(gòu)計(jì)算即，使用一種以上的處理器或核心或不同的協(xié)處理器。異構(gòu)計(jì)算不僅部署在高性能計(jì)算中，同時(shí)還部署在可以利用基本機(jī)器學(xué)習(xí)算法的嵌入式應(yīng)用程序中。它也是一種支持跨應(yīng)用程序和行業(yè)領(lǐng)域的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的解決方案。
因此，新的芯片解決方案正在出現(xiàn)，其中包含不同的核心和加速器，其組件具有優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)功能，以實(shí)現(xiàn)高效、低能耗和降低構(gòu)建成本的目的。人工智能芯片體系結(jié)構(gòu)的變化意味著，一個(gè)統(tǒng)一的“一刀切”的方法將不再適合目前正在開(kāi)發(fā)的人工智能解決方案。取而代之的是一系列不同的人工智能芯片解決方案，以滿足不同應(yīng)用的需要。
為此，人工智能市場(chǎng)中有一些面向?qū)Ｓ煤蛢?yōu)化的設(shè)備開(kāi)放的部分，例如專用集成電路（ASIC）和沒(méi)有集成到異構(gòu)集成電路中的協(xié)處理器。然而，這些專用集成電路和協(xié)處理器位于同一塊印刷電路板上的系統(tǒng)芯片(SoC)附近，執(zhí)行專門為AI功能保留的類似功能。
ASIC市場(chǎng)的蓬勃發(fā)展得益于如雨后春筍般涌現(xiàn)的初創(chuàng)公司。區(qū)別于當(dāng)今用于中央處理器（CPU）、圖形處理單元（GPU）、現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列（FPGA）和數(shù)字信號(hào)處理器（DSP）中的傳統(tǒng)芯片架構(gòu)，這些初創(chuàng)公司提供在處理能力和存儲(chǔ)器接口方面的全新體系結(jié)構(gòu)。
由于創(chuàng)新步伐的加快，現(xiàn)如今針對(duì)特定算法優(yōu)化的硬件體系結(jié)構(gòu)可能很快就會(huì)過(guò)時(shí)，從而危及投資。因此，硬件（即使是芯片級(jí)的）必須是靈活且可以“即時(shí)”編程的。同時(shí)，軟件將在AI系統(tǒng)中驅(qū)動(dòng)硬件。
另外可編程性需要解決的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題是，有效使用工作內(nèi)存。由于先進(jìn)的人工智能技術(shù)，尤其是涉及深度學(xué)習(xí)的算法，需要大量的易失性內(nèi)存才能正常運(yùn)行。為此，芯片行業(yè)正在尋找各種創(chuàng)新方法，包括新的處理器架構(gòu)，以減輕數(shù)據(jù)移動(dòng)的負(fù)擔(dān)，支持高處理并行和每個(gè)處理核心專用的內(nèi)存單元。
內(nèi)存創(chuàng)新的嘗試說(shuō)明了人工智能將如何成為新服務(wù)和商業(yè)模式的推動(dòng)者和創(chuàng)造者，變革當(dāng)前的生態(tài)系統(tǒng)和供應(yīng)鏈。
但I(xiàn)HS Markit認(rèn)為，在充分利用人工智能的潛力之前，必須先對(duì)供應(yīng)鏈進(jìn)行一段時(shí)間的清算和整合——簡(jiǎn)化價(jià)值鏈。只有在人工智能中進(jìn)行篩選和穩(wěn)固之后，這項(xiàng)技術(shù)才能被最大限度地用于改善生活和工業(yè)。此外，針對(duì)人工智能的集成電路市場(chǎng)也將出現(xiàn)整合，這意味著，在未來(lái)10年里，只有少數(shù)幾個(gè)國(guó)家能夠生存下來(lái)。
數(shù)據(jù)中心
數(shù)據(jù)中心是當(dāng)今工業(yè)革命和數(shù)字轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵部分。在數(shù)據(jù)中心內(nèi)，考慮到實(shí)時(shí)交付和低延遲等基本性能參數(shù)在應(yīng)用程序中的重要性，新的高性能服務(wù)器在開(kāi)發(fā)時(shí)考慮了AI和機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
IHS Markit的研究顯示，到2022年，帶有專門的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)聯(lián)合處理器的服務(wù)器將占全球服務(wù)器出貨量的10%以上。企業(yè)還將加大對(duì)包含協(xié)同處理器的服務(wù)器的投資，將優(yōu)先選擇包含通用圖形處理單元和現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列的服務(wù)器。
總體而言，無(wú)論是在基于云的數(shù)據(jù)中心還是在邊緣服務(wù)器中，未來(lái)設(shè)備的處理能力和數(shù)據(jù)分析能力都將有望大幅增長(zhǎng)。目前，在不同的行業(yè)和領(lǐng)域中，計(jì)算越來(lái)越多的向邊緣網(wǎng)絡(luò)遷移。對(duì)低延遲性能的需求將推動(dòng)往返時(shí)間（RTT）低于標(biāo)準(zhǔn)20毫秒（ms）的本地化服務(wù)器的增長(zhǎng)。
人機(jī)界面
人機(jī)界面（HMI）是一種基本但功能非常強(qiáng)大的應(yīng)用程序，可以部署在多個(gè)應(yīng)用程序中，并跨多個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域，從消費(fèi)和移動(dòng)電子產(chǎn)品到汽車，從智能家居、智能設(shè)備到工業(yè)空間。
盡管Siri、Alexa和谷歌Assistant都是為消費(fèi)電子應(yīng)用開(kāi)發(fā)的產(chǎn)品，但負(fù)責(zé)這些助手的公司——蘋果、亞馬遜和谷歌——也在嘗試將其使用和界面擴(kuò)展到包括汽車工業(yè)在內(nèi)的其他領(lǐng)域。
然而，盡管這三個(gè)產(chǎn)品在歐洲和美國(guó)具有很強(qiáng)的影響力，但在發(fā)展迅猛的中國(guó)市場(chǎng)上，它們的占比較為有限。相比之下，百度，阿里巴巴，騰訊，華為和小米等中國(guó)本土技術(shù)公司的數(shù)字助理比西方同行更具優(yōu)勢(shì)。
在汽車領(lǐng)域，安全至關(guān)重要。如自動(dòng)駕駛汽車所預(yù)期的那樣，如果機(jī)器要接管人類的角色，原始設(shè)備制造商將承擔(dān)更大的責(zé)任。不過(guò)即便如此，具有基于AI算法和用于語(yǔ)音和手勢(shì)識(shí)別的車載HMI還是在汽車制造商和車主中大受歡迎。
自動(dòng)機(jī)器和機(jī)器人
機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，連同先進(jìn)的機(jī)電和感覺(jué)科學(xué)，使不同的自主實(shí)體能夠迅速發(fā)展和部署，以完成具有不同復(fù)雜程度的多種任務(wù)。
基于IHS Markit進(jìn)行的分類，自動(dòng)機(jī)器涵蓋了多個(gè)行業(yè)領(lǐng)域的各種設(shè)備。包括輕型車輛、公共汽車和卡車；農(nóng)業(yè)作物機(jī)械；工業(yè)和醫(yī)療領(lǐng)域的機(jī)器人；玩具、無(wú)人機(jī)和服務(wù)機(jī)器人；海洋和軍事工業(yè)；以及采礦業(yè)和建筑業(yè)。
在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，汽車行業(yè)是AI的主要技術(shù)驅(qū)動(dòng)力，并且要求最為復(fù)雜。然而，在消費(fèi)市場(chǎng)，自動(dòng)機(jī)器的貨量將繼續(xù)保持領(lǐng)先地位，到2025年，全球總出貨量預(yù)計(jì)將達(dá)到1330萬(wàn)臺(tái)，高于2018年的450萬(wàn)臺(tái)。
垂直領(lǐng)域的AI
目前，所有行業(yè)都在“擁抱”AI承諾的附加功能——更高的效率以及更好的性能。
在汽車領(lǐng)域，從半導(dǎo)體供應(yīng)商到原始設(shè)備制造商，整個(gè)汽車供應(yīng)鏈都在認(rèn)真地投資“人工智能”。其中先進(jìn)的技術(shù)為實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛汽車鋪平了道路。機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)可以用于各種信息娛樂(lè)的人機(jī)界面，包括語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)。在高級(jí)駕駛員輔助系統(tǒng)中，深度學(xué)習(xí)適用于基于攝像頭的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)，基于雷達(dá)的檢測(cè)單元，駕駛員困倦和傳感器融合電子控制單元（ECU）等領(lǐng)域。
然而，除了信息娛樂(lè)之外，當(dāng)涉及到安全問(wèn)題時(shí)，汽車AI將會(huì)涉及延遲、性能、功耗、數(shù)據(jù)獲取、處理以及存儲(chǔ)等額外要求。
在銀行業(yè)，2018年人工智能的商業(yè)價(jià)值約為411億美元，其中包括區(qū)塊鏈等新引入技術(shù)帶來(lái)的效率提高和成本節(jié)約。隨著AI成為主流，其在銀行業(yè)的商業(yè)價(jià)值將激增至1,650億美元。
具體來(lái)看，實(shí)時(shí)交付和低延遲將成為銀行市場(chǎng)交易，欺詐檢測(cè)，身份驗(yàn)證和安全保證的關(guān)鍵性能參數(shù)。在這些領(lǐng)域，高性能邊緣計(jì)算是大勢(shì)所趨，其特點(diǎn)是內(nèi)部數(shù)據(jù)中心的使用日漸增加，而周轉(zhuǎn)時(shí)間僅為幾毫秒。
在工業(yè)自動(dòng)化和制造業(yè)中，人工智能將啟用新的用例，例如“生成式設(shè)計(jì)”或根據(jù)一組系統(tǒng)要求自主創(chuàng)建最佳設(shè)計(jì)。通過(guò)生成式設(shè)計(jì)，用戶將能夠交互地指定其設(shè)計(jì)的功能需求和目標(biāo)，包括首選材料，工程約束條件和制造流程，并由此產(chǎn)生可用于制造的設(shè)計(jì)。
生成式設(shè)計(jì)將使設(shè)計(jì)更加親民，因?yàn)橛脩糁恍枰私馑O(shè)計(jì)零件的用途和目的，而不需要具有工程背景，或?qū)Y(jié)構(gòu)，力學(xué)和材料擁有廣泛的了解。生成式設(shè)計(jì)還將優(yōu)化多個(gè)目標(biāo)的同時(shí)設(shè)計(jì)，并且提供幾種新穎的設(shè)計(jì)替代方案，使公司能夠大大縮短產(chǎn)品工程周期。
在醫(yī)療保健領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)分析和人工智能將扮演越來(lái)越重要的角色。通過(guò)工具接收醫(yī)療保健系統(tǒng)產(chǎn)生的大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，分析水平將不斷優(yōu)化，診斷的速度和準(zhǔn)確性將得到提高同時(shí)能夠擴(kuò)大診斷能力。
并且，新的業(yè)務(wù)模型將會(huì)出現(xiàn)，例如軟件即服務(wù)（SaaS），其特點(diǎn)是基于站點(diǎn)估計(jì)案例數(shù)的年度訂閱模型。此外，人工智能技術(shù)的使用還將影響醫(yī)療保健的其他要素，例如定價(jià)，數(shù)據(jù)集驗(yàn)證，設(shè)備使用和更換，診斷成像，虛擬健康助手以及投資回報(bào)率。
IHS Markit的數(shù)據(jù)顯示，到2022年，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能將實(shí)現(xiàn)加拿大、中國(guó)、法國(guó)、德國(guó)、日本、英國(guó)和美國(guó)等國(guó)的100萬(wàn)民患者的遠(yuǎn)程監(jiān)控，相較于2017年的3.1萬(wàn)，將有大幅提升。
在視頻監(jiān)控領(lǐng)域，人工智能也將掀起一場(chǎng)行業(yè)革命。視頻監(jiān)控領(lǐng)域受到多種因素的影響，包括視頻監(jiān)控產(chǎn)品和市場(chǎng)參與者之間的激烈競(jìng)爭(zhēng)、中國(guó)的視頻監(jiān)控的廣泛使用、安全城市的崛起，以及從標(biāo)準(zhǔn)定義到高清視頻的持續(xù)轉(zhuǎn)變。
雖然云端及其龐大的虛擬化處理能力正被用于運(yùn)行視頻分析。但有些分析——例如人群監(jiān)控、計(jì)數(shù)和對(duì)象檢測(cè)——將在攝像機(jī)上運(yùn)行，以節(jié)省帶寬并減輕后端計(jì)算能力。這意味著可以使用更強(qiáng)大的集中式分析來(lái)運(yùn)行處理器密集型的應(yīng)用程序，比如人類或車輛的特征提取，以及對(duì)象搜索。中國(guó)對(duì)這一領(lǐng)域興趣盎然，因?yàn)橹袊?guó)市場(chǎng)的人工智能部署最為豐富，項(xiàng)目規(guī)模龐大，可以從分布式計(jì)算和分析中獲益最多。
視頻監(jiān)控的主要區(qū)別在于視頻管理軟件（VMS），視頻內(nèi)容分析（VCA），物理安全信息管理（PSIM）和中央監(jiān)控站（CMS）使用的軟件。
在智能手機(jī)領(lǐng)域，人工智能已經(jīng)占據(jù)了通訊收入的一大塊。據(jù)IHS Markit預(yù)計(jì)，到2025年，每三款智能手機(jī)中就有兩款預(yù)裝了人工智能硬件和功能。到2025年，搭載AI的智能手機(jī)的全球收入將達(dá)到3780億美元，高于2017年的290億美元，復(fù)合年增長(zhǎng)率達(dá)39%。
領(lǐng)先的智能手機(jī)制造商競(jìng)相推出專用的支持AI的解決方案，其中包括華為，蘋果和三星。
