人工智能是一門綜合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、生理學(xué)、哲學(xué)的交叉學(xué)科。凡是使用機(jī)器代替人類實(shí)現(xiàn)認(rèn)知、識(shí)別、分析、決策等功能，均可認(rèn)為使用了人工智能技術(shù)。作為一種基礎(chǔ)技術(shù)，人工智能在很多行業(yè)都有廣泛應(yīng)用。五道集團(tuán)于12月17日發(fā)布《 AI研究報(bào)告—人工智能領(lǐng)域的未來和挑戰(zhàn)》，對(duì)未來人工智能領(lǐng)域的行業(yè)生態(tài)及應(yīng)用進(jìn)行了分析預(yù)測(cè)。
我們將人工智能依據(jù)實(shí)力劃分為三類：
弱人工智能：僅擅長(zhǎng)某個(gè)單方面應(yīng)用的人工智能，超出特定領(lǐng)域外則無(wú)有效解決能力；
強(qiáng)人工智能：人類級(jí)別的人工智能，在各方面都能和人類比肩，且無(wú)法簡(jiǎn)單進(jìn)行人類與機(jī)器的區(qū)分；
超人工智能：在各個(gè)領(lǐng)域均可以超越人類，在創(chuàng)新創(chuàng)造、創(chuàng)意創(chuàng)作領(lǐng)域均可超越人類，可解決任何人類無(wú)法解決的問題。
我們認(rèn)為，從目前人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景來看，當(dāng)前人工智能仍是以特定應(yīng)用領(lǐng)域?yàn)橹鞯娜跞斯ぶ悄?，如圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等生物識(shí)別分析，如智能搜索、智能推薦、智能排序等智能算法等。而涉及到垂直行業(yè)，人工智能多以輔助的角色來輔佐人類進(jìn)行工作，諸如目前的智能投顧、自動(dòng)駕駛汽車等，而真正意義上的完全擺脫人類且能達(dá)到甚至超過人類的人工智能尚不能實(shí)現(xiàn)。我們預(yù)計(jì)，未來隨著運(yùn)算能力、數(shù)據(jù)量的大幅增長(zhǎng)以及算法的提升，弱人工智能將逐步向強(qiáng)人工智能轉(zhuǎn)化，機(jī)器智能將從感知、記憶和存儲(chǔ)向認(rèn)知、自主學(xué)習(xí)、決策與執(zhí)行進(jìn)階。
資料來源：渤海證券
人工智能的基礎(chǔ)平臺(tái)需要三大要素：超算能力、頂尖的深度學(xué)習(xí)算法人才、海量的數(shù)據(jù)資源。每一樣都有極高的門檻，這決定了基礎(chǔ)層只能是少數(shù)巨頭能夠把控的領(lǐng)域?？萍季揞^長(zhǎng)期投資基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)，同時(shí)以場(chǎng)景應(yīng)用作為流量入口，積累應(yīng)用，成為主導(dǎo)的應(yīng)用平臺(tái)，將成為人工智能生態(tài)構(gòu)建者（如Google、Amazon、Facebook、阿里云等）。在某個(gè)行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)資源相同的情況下，基礎(chǔ)層的企業(yè)因?yàn)槟軌驈淖罨镜纳窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模型算法作出相應(yīng)的適配和改進(jìn)，往往體現(xiàn)出其他企業(yè)難以超越的優(yōu)勢(shì)。
資料來源：阿里研究員、浙商證券研究所
國(guó)內(nèi)外科技巨頭（谷歌、微軟、百度、阿里等）及AI初創(chuàng)企業(yè)（Face++等）、上市公司（漢王科技等）紛紛推出AIaaS（Applied Artificial Intelligence-as-a-Service，人工智能即服務(wù)），把成熟的AI技術(shù)作為基礎(chǔ)設(shè)施或工具型產(chǎn)品提供給其他企業(yè)，以“按需付費(fèi)”的形式衍生出了一種新的盈利模式——AIaaS。
| 產(chǎn)品 | 功能 | 定價(jià) | |
| 亞馬遜 | 機(jī)器學(xué)習(xí) | 生成ML模型和預(yù)測(cè)的管理服務(wù)；包括建模APIs和實(shí)時(shí)批處理預(yù)測(cè)APIs | 數(shù)據(jù)分析與模型建立$0.42每計(jì)算小時(shí)；批量預(yù)測(cè)$010每1000個(gè)預(yù)測(cè)；實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)$0.0001每個(gè)預(yù)測(cè) |
| 圖像識(shí)別Rekognition | 檢測(cè)對(duì)象、場(chǎng)景和面孔；識(shí)別名人；還可以識(shí)別圖像中的不當(dāng)內(nèi)容 | $1/1000張（100萬(wàn)張以內(nèi)），調(diào)用次數(shù)越多價(jià)格越便宜 | |
| 語(yǔ)音識(shí)別Lex | 自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別（ASR）、自然語(yǔ)言理解（NLU）功能，供開發(fā)者使用Amazon Alexa的深度學(xué)習(xí)技術(shù) | 語(yǔ)音請(qǐng)求：0.004元/條文本請(qǐng)求：0.00075元/條 | |
| 文字轉(zhuǎn)語(yǔ)音Polly | 將文字轉(zhuǎn)為語(yǔ)音，支持24中語(yǔ)言的轉(zhuǎn)換 | 每月前500萬(wàn)個(gè)字符請(qǐng)求免費(fèi)；超出部分$4/100萬(wàn)個(gè)字符 | |
| 谷歌 | 視覺API | 圖像分析工具 | 根據(jù)使用的功能和每月的使用情況，由$0到$5每1k單位不等 |
| 谷歌云機(jī)器學(xué)習(xí) | 以便用戶建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型的管理服務(wù) | 集中培訓(xùn)：根據(jù)每小時(shí)培訓(xùn)單位，由$0.49到$36.75每小時(shí)不等；預(yù)測(cè)請(qǐng)求：根據(jù)請(qǐng)求數(shù)量，由$0.05到$01.0每1000個(gè)請(qǐng)求，外加$0.40每節(jié)點(diǎn)小時(shí) | |
| 語(yǔ)音API | 將音頻轉(zhuǎn)化為文字 | 前60分鐘免費(fèi)；61分鐘至100萬(wàn)分鐘內(nèi)$0.006每15秒 | |
| 預(yù)測(cè)API | 機(jī)器語(yǔ)言/預(yù)測(cè)分析工具 | 6個(gè)月的有限制免費(fèi)試用；付費(fèi)使用訪問費(fèi)$10每月每項(xiàng)目，每天前10000個(gè)免費(fèi)預(yù)測(cè)和流培訓(xùn)，額外的預(yù)測(cè)每1000個(gè)$0.5，額外的流更新每1000個(gè)更新$0.05，每MB培訓(xùn)數(shù)據(jù)$0.002 | |
| 微軟 | 計(jì)算機(jī)視覺API | 可視數(shù)據(jù)分析工具 | 根據(jù)每月使用情況，每1000筆處理由$0至$1.5不等 |
| 情感分析API | 檢測(cè)圖像情緒 | 根據(jù)使用情況，每1000筆處理由$0至$0.25不等；錄像免費(fèi) | |
| 人臉識(shí)別API | 利用屬性和面部識(shí)別進(jìn)行面部檢測(cè) | 根據(jù)每月使用情況，由$0至$2500不等每月 | |
| 文字分析API | 使用非結(jié)構(gòu)化文本分析得以實(shí)現(xiàn) | 根據(jù)使用情況，由$0至$2500不等每月 | |
| 必應(yīng)語(yǔ)音API | 將音頻轉(zhuǎn)化為文字并轉(zhuǎn)化回音頻，使得APP能夠以語(yǔ)音方式回復(fù)用戶 | 根據(jù)類型和使用情況，每小時(shí)$5.5到$9或每千筆交易$0到$4 | |
| 網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型API | 基于REST的為自然語(yǔ)言處理提供工具的云服務(wù) | 根據(jù)使用情況，每千筆交易$0到$0.05不等 | |
| 阿里云 | 自動(dòng)配色API | 識(shí)別圖像主要色彩組成，提供五種可選配色 | 0.01元/30次 |
| 身份證識(shí)別API | 識(shí)別出身份證包含的身份信息 | 0.01元/500次 | |
| 新聞要素抽取API | 新聞五要素的自動(dòng)提取 | 0.01元/500次 | |
| 百度云 | UNIT | 面向第三方開發(fā)者提供的對(duì)話系統(tǒng)開發(fā)平臺(tái) | |
| 語(yǔ)音合成API | 即文本轉(zhuǎn)換技術(shù)（TTS） | ||
| 網(wǎng)絡(luò)圖片文字識(shí)別API | 主要應(yīng)用于圖片內(nèi)容審核以及視頻內(nèi)容分析和審核 | 每日500次以內(nèi)免費(fèi)；每月調(diào)用量在5萬(wàn)次以內(nèi)時(shí)價(jià)格為0.01元次；其余按調(diào)用兩單價(jià)回有所調(diào)整 | |
| 自然語(yǔ)言處理API | 提供國(guó)際領(lǐng)先的自然語(yǔ)言處理技術(shù) | ||
| 智能視頻分析API | 實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻內(nèi)容的理解，并基于此構(gòu)建視頻推薦、視頻搜索和視頻廣告系統(tǒng) | ||
| 圖像審核 | 準(zhǔn)確識(shí)別圖片和視頻中的涉黃、涉暴涉恐、政治敏感、微商廣告等內(nèi)容，也能從美觀和清晰等維度對(duì)圖像進(jìn)行篩選 | ||
| 曠視科技 | Face++人臉識(shí)別 | 包括人臉識(shí)別、證件識(shí)別在內(nèi)的多種圖像識(shí)別能力 | 0.001元/次 |
資料來源：微軟Azure、亞馬遜AWS、谷歌云官網(wǎng)、阿里云、百度云、國(guó)金證券研究所
未來3-5 年人工智能以完成具體任務(wù)的服務(wù)智能為主要趨勢(shì)，數(shù)據(jù)化程度高的行業(yè)將率先啟動(dòng)。在服務(wù)智能情景下，數(shù)據(jù)可得性高的行業(yè)，人工智能將率先用于解決行業(yè)痛點(diǎn)，爆發(fā)大量場(chǎng)景應(yīng)用。安防、醫(yī)療、金融、教育、零售等行業(yè)數(shù)據(jù)電子化程度較高、數(shù)據(jù)較集中且數(shù)據(jù)質(zhì)量較高，因此在這些行業(yè)將會(huì)率先涌現(xiàn)大量的人工智能場(chǎng)景應(yīng)用。
資料來源：《百度人工智能白皮書》、浙商證券研究所
安防是中國(guó)人工智能最先產(chǎn)業(yè)化的行業(yè)。近些年由于國(guó)家“平安城市”建設(shè)的推進(jìn)，安防領(lǐng)域的政府投資力度較大，全國(guó)過半攝像頭已完成高清攝像頭部署，警務(wù)電子化與信息化已逐步完成，為人工智能技術(shù)部署提供了基礎(chǔ)條件。且隨著安防數(shù)據(jù)爆炸式的增長(zhǎng)，智能化安防已經(jīng)是安防領(lǐng)域新的訴求。從AI 技術(shù)上講，安防領(lǐng)域主要運(yùn)用到的技術(shù)是以圖像識(shí)別為基礎(chǔ)的人臉識(shí)別、車輛識(shí)別、人群與行為識(shí)別等技術(shù)以及以語(yǔ)義理解為基礎(chǔ)的警務(wù)數(shù)據(jù)分析與理解技術(shù)。
深度學(xué)習(xí)對(duì)計(jì)算能力要求非常高，以至于有人稱之為“暴力計(jì)算”。傳統(tǒng)的CPU在目前人工智能計(jì)算中使用較為普遍，但由于內(nèi)部結(jié)構(gòu)原因，在性能和效率上并不是最優(yōu)選擇，GPU在浮點(diǎn)運(yùn)算、并行計(jì)算等方面性能優(yōu)于CPU，FPGA綜合性價(jià)比不錯(cuò)，人工智能ASIC專用芯片效率最高，未來前景廣闊。在PC時(shí)代，CPU被國(guó)際巨頭壟斷，目前中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)全球領(lǐng)先，在人工智能芯片領(lǐng)域，發(fā)展?jié)摿艽螅裆铊b科技（FPGA）、寒武紀(jì)科技（ASIC）開發(fā)的芯片產(chǎn)品，都處于領(lǐng)先位置。
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的深度學(xué)習(xí)算法通過一個(gè)函數(shù)來實(shí)現(xiàn)諸多場(chǎng)景與物體的準(zhǔn)確分類，但泛化能力差，碰到新考題缺乏分析能力，問題的解決有賴于常識(shí)的建立與基于先驗(yàn)假設(shè)的邏輯推斷，這將使計(jì)算機(jī)視覺與語(yǔ)言接軌，由感知智能上升至認(rèn)知智能。再進(jìn)一步，分類僅為視覺系統(tǒng)應(yīng)有的基礎(chǔ)功能之一，終極目的應(yīng)為打造出可與世界交互的機(jī)器人智能視覺系統(tǒng)，由機(jī)器人所要解決的更加綜合復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)問題來驅(qū)動(dòng)其選擇要感知的事物與感知的精準(zhǔn)度，支撐其圓滿完成任務(wù)。
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