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新聞中心 / NEWS

行業分析|2019年全球人工智能發展的25個趨勢

2019年全球人工智能發展的25個趨勢

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2019年,處在風口浪尖上的人工智能行業機會在哪?


近期,創投研究機構CB Insights發布了2019全球人工智能發展的25個趨勢。

這25個人工智能發展趨勢包括了:

基礎設施開源框架、邊緣計算、綜合訓練數據、體系結構膠囊網絡、GANs、聯盟學習、強化學習。

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應用程序:智能預測網絡威脅搜索、預測性維護、藥物發現、網絡優化、下一代假肢、高級醫療生物特征識別。

應用程序:自然語言處理/合成對話機器人、電商搜索、語言翻譯、后臺自動化、臨床試驗注冊。

應用程序:計算機視覺面部識別、醫療影像和診斷、自主導航、農作物監測、無人零售超市、打擊假冒偽劣、自動理賠處理。

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針對這25個重要的AI趨勢,CB Insights采用NExTT框架,根據行業采用率和市場優勢評估了每一種趨勢,

并將其歸類為暫時、必要、實驗性、威脅性。對于未來戰略和計劃,希望本文能帶給你一些啟發。

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NExTT框架

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短暫:企業合作意愿、市場機會不確定性。

必要:廣泛的產業、客戶應用和投資;市場接納度。

測試:試點企業或初創公司的產品沒有被廣泛應用;早期應用者驅動技術和趨勢。

威脅:大規??尚械氖袌鲱A測、知名投資活動、不穩定/不確定性的應用。

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NExTT框架的兩個維度

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行業應用(Y軸):該領域創業企業情況、媒體關注、客戶應用(合作、客戶、授權交易)。

市場優勢(X軸):市場規模預測、盈利記錄評論、投資機構和資本的質量及數量、競爭強度、對研發的投資、老牌企業交易(并購、戰略性投資)。


對于以下這些必然的AI趨勢,你需要一個明確清晰的戰略和計劃:


1、面部識別

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中國不斷大力推動人工智能面部識別應用,引起媒體關注。

中國對面部識別技術的需求與日俱增。

數據顯示,美國對面部識別技術的興趣也日益增加。

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早期應用正在落地,盡管也會出現一些技術故障。

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例如,蘋果在iOS10中引入基于面部識別技術的登錄模式。

據報道,亞馬遜該技術報告錯誤的將政府議員識別為了犯罪分子。

卡內基梅隆大學正在開發該技術幫助加強視頻監控。

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2、醫療影像和診斷

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健康診斷是當下AI交易的主要驅動力。

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FDA批準開放新的商業機會。

例如,IDx公司的算法可以準確識別糖尿病性視網膜病變的病人,無需醫生的進一步確認。

ARTERYS的腫瘤人工智能套裝,可以在初期發現肺部和肝部病變。

Viz.ai公司的產品可以分析CT掃描發現中風的潛在可能。

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谷歌DeepMind的算法可以識別乳房活檢中腫瘤存在的可能性。

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3、邊緣計算

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從家庭智能相機、設備面部識別、無人車、無人機和機器人愿景,實時決策的需求推動邊緣設備離人工智能更近。

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4、GANs對抗生成網絡

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你知道下面哪些圖是偽造的嗎?

【答案是全部都是假的。每張圖都是由對抗式生成網絡GANs創造出來的?!?/span>

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CMU的研究人員使用GANs在“deepfake”視頻換臉中,將John Oliver變成了Stephen Colbert。

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5、防偽

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品牌商正在網絡和線下兩條戰線上與假貨斗爭。

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拼多多CEO Colin Huang說,2017年,我們……主動刪除了總共1070萬有問題的商品并被封鎖4000萬個鏈接……

提出了侵權行為問題……我們還與400多名合作品牌共同打擊假冒產品。

新型基于AI的解決方案正在興起。例如,Cypheme 采用隨機模式的噴墨打印技術,

每個隨機的模式都是獨一無二的,可與數據庫商品相關聯進行驗證。

Red Points 通過在線驗證和機器學習為客戶尋找假冒產品。Entrupy 開發了一個便攜顯微鏡,

可以安裝在手機上。當用戶將商品拍照上傳時,人工智能算法會與真貨數據進行比對。

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6、無人商店


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中國迎來了無人零售狂潮。中國的“無人”和“無收銀”零售交易在2017年到達頂峰。

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7、合成訓練數據


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獲取大規模標注的數據集對于人工智能算法非常必要。逼真的偽造數據或許可以解決這個瓶頸。

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用人工智能幫助產生更多的“逼真”合成數據來訓練人工智能。

Nvidia,比如,使用生成式對抗網絡GANs來創造假的環游腦瘤的MRI圖像。

“這些結果可以為醫療影像中機器學習面臨的兩個最難的挑戰提供潛在解決方案,

也就是病例發現的概率較小,以及病人數據共享?!?/span>

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8、其他趨勢

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其他平行趨勢還有臨床試驗注冊、下一代假肢、語言翻譯。

點擊次數:  更新時間:2019-03-28 15:58:00  【打印此頁】  【關閉
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