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没有AI,云计算将会怎样

发布时间:2018-07-25 01:07:07 文章来源:未来智库    
    AI产业化进程提速
    在今年的《政府工作报告》中,人工智能再次被提及。从2015年到现在,中国的人工智能政策陆续出台,全球竞争加剧,人工智能已经上升为国家战略。人工智能技术的产业化将是必由之路。在许多垂直行业和领域,“AI+”已经蔚然成风。以中国市场为例,在安防、金融、医疗、教育、零售、机器人和智能驾驶等领域,AI应用正呈现爆发的趋势,而在这些不同的领域同时诞生了一批技术领先的公司,引导和推动着AI产业化的趋势。
    IT桔子的数据显示,从2012年至今,我国AI领域的公司已达1354家,投资事件1353起,总投资额达到1448亿元。中国如今已经超过美国成为全球AI投资的热土。
    综合业内专家的观点,在AI基础研究领域,中国与美国之间还存在一定差距,但是在AI的商业化应用方面,中国正呈现出多点开花、百花齐放的态势。2017年,CSDN针对中国开发者进行的一次调查显示,AI技术正与各个行业的业务融合发展,其中金融、制造业、电商、医疗等行业的AI应用落地范围最广、落地速度最快。
    诞生于上世纪50年的人工智能技术,在过去的60多年中经历了几起几落,现在正处于第三次浪潮之中。与之前的两次浪潮不同,AI的三大推动因素――算法、数据、计算力,完全齐备而且达到了一定高度,现在正是推动人工智能、深度学习技术快速普及和产业化的最佳时机。
    市场研究公司Tractica预测,AI软件直接和间接应用带来的收入将从2016年的13.8亿美元增长到2025年的597.5亿美元。毫无疑问AI市场前景广阔,现在的关键问题是如何让AI的市场热真正变成应用落地热。这是所有新技术从诞生到普及必须的过程。
    AI落地走场景化的道路
    AI落地的抓手到底是什么?与云计算、大数据的应用落地一样,AI的落地也要与具体的行业应用相结合,摸索出一条场景化的应用发展之路。
    CSDN与易观联合发布的《2017―2018中国人工智能产业路线图》明确提出,实现AI转型,明确应用场景是关键。企业要思考哪些业务可以成为AI应用的场景,定义要清晰明确,然后可以根据企业自身情况,引入相关AI专家或者第三方技术公司。当前,金融、文娱、安防等领域向AI转型的条件最为成熟,而农业、制造业等还有待观察,正处于蓄力阶段。
    按照目前的发展态势,未来十年,云计算将打造更为强大的基础设施,而AI将提供新的生产力。”云计算+大数据+AI“将成为推动传统产业变革,实现数字化转型的重要驱动力。所谓“AI+”,一方面AI要与不断涌现出的各种新技术、新工具进行叠加;另一方面,AI要与不同的行业、不同的应用场景匹配。举例来说,如果云加上AI,那么云就像人一样具备了听觉、视觉和感知能力,可以像人一样思考并感知应用。
    IDC的数据显示,已投资机器学习、深度学习技术的企业中,以互联网、金融、医疗、制造、汽车、游戏类为主力,而这些也恰巧是金山云近期成功获得D轮融资后重点布局的领域。通过聚焦优势行业,金山云将促进AI的场景化应用快速落地。
    如今,不仅许多传统行业寄希望于AI技术对现有的应用、业务流程进行改造和升级换代,而且几乎所有的互联网公司、云服务商也都在积极探索智能化的变革之路。比如,Google的战略从“移动优先”转变为“AI优先” ,百度提出了“All in AI”的口号,腾讯则要实现“AI in All”,阿里也成立了“达摩院”,云计算领域的一场AI争夺战不可避免。
    “AI+”是一种必备的能力
    Gartner发布的“2018年十大战略性技术趋势”中,第一条就是“AI基础”,企业将使用AI来改善决策机制、重塑商业模式和生态系统,并重塑客户体验,这种情况将一直持续到2025年。AI作为云计算平台上的一种应用,它与云计算之间的碰撞和互动将成为未来很长一段时间内AI落地的主旋律。
    云计算不仅仅是支撑人工智能的基础计算平台,也是将人工智能的能力集成和内化到各种应用中的便捷通路。人工智能大大丰富了云计算服务的特性,让云计算应用更加符合业务场景化的需求。可以这样说,AI已经成为云服务商实现差异化竞争的一个重要“抓手”。
    IDC近日发布的《机器学习、深度学习开源项目应用机会分析》报告显示,现今大部分开源机器学习工具只能处理AI解决方案的部分工作,而云服务商通过在云上开放机器学习平台,能够集模型训练、预测、部署等功能于一体,将在基于开源项目的商业化服务方面发挥巨大作用。
    IDC对中国市场上最具代表性的五家云服务商进行了深入调研,分别是金山云、阿里云、腾讯云、百度云和华为云。在AI部署实施方面,金山云先行了一步,金山云深度学习平台 KDL(Kingsoft Deep Learning)目前已全面商用,聚焦于专业AI开发人员,为用户提供专业的一站式深度学习研发服务。
    当前,无论是国外的云巨头,还是国内的云服务商都将AI摆在优先发展的地位。国外云服务商三巨头――谷歌、AWS、Azure在AI方面都投入了重金。
    在国内的云服务商中,BAT在AI方面各展所长。百度云提出的ABC战略中,AI无疑是基石。百度云将通过深度学习和机器学习技术,结合超强计算、海量数据和优秀算法,打造独特的知识图谱、用户画像和商业逻辑。阿里云在AI的原创算法和基础研究方面建树颇丰。各种各样的“大脑”成了阿里云AI落地的实验田,比如在杭州、澳门落地的ET城市大脑、在光伏制造商江苏协鑫落地的ET工业大脑,还有ET医疗大脑、ET环境大脑等。
    一直稳居国内公有云市场前三的金山云,也将其云业务的高速增长归功于AI的快速落地。金山云KDL是国内云计算企业中首个实现商用的人工智能云PaaS平台,它可以为客户的深度学习研发和产品周期提供完整的支持,包括数据的存储、预处理、训练、评估、上线预测等各个环节,帮助客户快速接入AI能力。在KDL的基础上,金山云又推出了人工智能云(KAP),覆盖IaaS、PaaS、SaaS、行业解决方案四个层面,适用于各行业的多种组合型AI解决方案和服务,通过将AI所需的各层能力封装,以服务的形式提供给客户。KAP已在数十个行业中得到部署和应用,包括OCR、人脸识别、智能车载、智能家居、智能医疗。AI已成为金山云未来发展的新引擎。
    金山云在AI应用方面的最大特色是,瞄准行业,通过“AI+”赋能用户,将AI技术融入到满足不同行业需求的具体产品和服务中。举例来说,在视频方面,金山云通过组件化的方式,在直播、短视频SDK的基础上,推出了“AI+”新平台优化应用;基于深度学习的图像/视频画质增强服务,金山云推出的AI画质+包括视频超分辨率技术和修复技术,最大程度提升画质的同时,改善了用户的观看体验;数据分析智能平台KMR(Kingsoft MapReduce)在电商、游戏等行业被广泛采用,通过KMR服务快速创建Storm和Kafka集群,搭建实时数据处理系统,可有效缓解业务高峰时的IT系统压力;金山云基于深度学习算法,借助每日千万级海量图片库训练出精准AI算法模型――金山云金睛,在图像识别、人脸识别等领域具有独到的领先优势,已成功应用在鉴黄、暴恐、涉政、涉赌等方面,识别率在业内处于领先地位;在工业制造领域,通过提供产品外观瑕疵检测分析解决方案,在不影响原有生产模式的基础上,利用AI对产品进行自动化甄别,极大提高了出厂产品的合格率;在医疗领域,利用AI技术辅助医生做用药的合理性预测,包括药物成分识别、说明书信息提取等;在安防领域,提供包括硬件终端采集、AI识别服务、城市监控系统、基础云服务四大能力,塑造云管端一体化智慧城市解决方案。
    云计算已经进入2.0时代,企业上云成了这一时代的基本特征。从服务个人消费者转向为企业用户服务,AI的出现为云服务商开辟了一个新的增长领域,同时也是推动企业用户业务创新与转型的新抓手。如果没有AI,云计算将如会怎样?
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