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2018-04-20
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板块揭秘:人工智能全产业链深度透析

山行 发布于:2018-01-09 14:44:30 浏览:554次
[摘要]人工智能是指计算机系统具备的能力,它可以履行原本只有依靠人类智慧才能完成的复杂任务。

一、如何理解人工智能?


【定义】人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。


人工智能是指计算机系统具备的能力,它可以履行原本只有依靠人类智慧才能完成的复杂任务。


AI(人工智能)概念,诞生于1956年达特茅斯(Dartmouth)会议,1959年划时代论文《计算机器与智能》中提出AI领域著名的图灵测试此后算法和研究不断迭代,经历1956-1974年的推理黄金时代、1974-1980年的第一次瓶颈期、1980-1987年专家系统发展、1987-1993年的第二次寒冬、1993-2010年学习期复苏,之后跟随大数据、云计算兴起,算法模型和并行运算的结合双轮驱动人工智能发展。

行业目前进入爆发期,表现在三个层面:


(1)生态基础层面:移动互联网、物联网的快速发展为人工智能产业奠定生态基础;


(2)软件层面:已有数学模型被重新发掘,新兴合适算法被发明,重要成果包括图模型、图优化、神经网络、深度学习、增强学习等;


(3)硬件层面:摩尔定律助力,服务器强大的计算能力尤其是并行计算单元的引入使人工智能训练效果显著提速,除原有 CPU 外,GPU、FPGA、ASIC(包括 TPU、NPU 等 AI 专属架构芯片)各种硬件被用于算法加速,提速人工智能在云端服务器和终端产品中的应用和发展。


二、四维度剖析 AI 内涵


1人工智能的分类


根据人工智能的应用,人工智能可以分为专有人工智能、通用人工智能、超级人工智能。根据人工智能的内涵,人工智能可以分为类人行为(模拟行为结果)、类人思维(模拟大脑运作)、泛(不再局限于模拟人)智能。


2人工智能与人的关系


机器主导、人主导、人机融合。现阶段,人工智能正在从专有人工智能向通用人工智能发展过渡,人工智能已不再局限于模拟人的行为结果,而拓展到“泛智能”应用,即更好地解决问题、有创意地解决问题和解决更复杂的问题。


3人工智能的三个阶段


运算智能、感知智能、认知智能。


4人工智能的三大驱动因素


算法/技术驱动、数据/计算、场景和颠覆性商业模式驱动。


下面,我们将重点围绕上述四个纬度的内容,展开和大家分享下。


三、人工智能的三阶段


人工智能分为三个阶段:运算智能、感知智能、认知智能。

1运算智能


即快速计算和记忆存储能力。人工智能所涉及的各项技术的发展是不均衡的。现阶段计算机比较具有优势的是运算能力和存储能力。


1996年IBM的深蓝计算机战胜了当时的国际象棋冠军卡斯帕罗夫。从此,人类在这样的强运算型的比赛方面就不能战胜机器了。

2感知智能


即视觉、听觉、触觉等感知能力。人和动物都具备,能够通过各种智能感知能力与自然界进行交互。自动驾驶汽车,就是通过激光雷达等感知设备和人工智能算法,实现这样的感知智能的。


机器在感知世界方面,比人类还有优势。人类都是被动感知的,但是机器可以主动感知,如:激光雷达、微波雷达和红外雷达。


3认知智能


即能理解会思考的能力。人类有语言,才有概念,才有推理,所以概念、意识、观念等都是人类认知智能的表现。


四、人工智能的三大驱动因素


人工智能的三大核心驱动因素包括:算法、数据、算力。

1算法


⑴ 从1957年第一个神经网络——感知器被提出以来,便不断有新的算法涌现,尤其是在上世纪80年代,以及 20 世纪初至今,新算法出现频率比较高;


⑵ 算法的不断迭代使得模型的准确率不断提高 ,另一方面神经网络自身隐含层数的增加,也明显提升了模型性能,及模型对现实的刻画能力。


⑶ 下图是常见的神经网络提出的时间及其应用领域:

⑷ 近几年各大知名互联网科技公司以及科研机构都相继开源了自己的深度学习框架,大大缩短了构建算法的时间。像谷歌 Tensorflow、伯克利 Caffe、微软 CNTK 等等这样的深度学习框架实际上是一个神经网络模型库,里面汇集了各种各样的神经网络模型。

2数据


⑴ 数据和云存储遵从摩尔定律每过两年,世界上的数据量就会翻倍,同时用于存储这些数据的成本则会以同样的速度下降;


⑵ 得益于互联网时代的到来以及移动互联网时代的发展,每天数据都已惊人的速度增长。IDC 报告显示,在2013年的人类产生数据是4.4个ZB ,到2020年这个数字将会增加到 444个ZB(1ZB=1012GB), 复合年增长率达到36%。


⑶ 目前已经积累的数据量,已经远远超过人工智能需求的数据量。在目前人工智能算法,还是以监督学习算法为主导的背景下, 需要对数据进行标注才可用于模型训练 ,而且标记数据成本高昂,所以从这个意义上而言,虽然目前数据数量巨大并且还在高速增长,但是“可用”数据很少。


⑷ 机器学习算法可分为监督学习、半监督学习、无监督学习。监督学习和无监督学习的区别,在于当训练模型优化模型参数时,是否需要带标记的数据(在图像识别中,如果一张小猫的图片被研究人员标记为“猫”,并且输入到模型中用以训练模型,那么这里被标记为“猫”的图片就被称为带标记的数据);


⑸ 标记数据的费用往往十分昂贵。以机器翻译为例,如果请人工来翻译,一个单词的费用大约为 5-10美分,一个句子平均长度大约为30个单词,如果需要标注1000万个双语句对,亦即找专家翻译 1000 万句话,所有标注费用估算下来大约为 2200万美元(数据来源:微软亚洲研究院)。

3算力


⑴ 训练深度学习算法的所需要的时间,很大程度上取决于硬件配置;


⑵ 训练一个模型大概需要1-3周的时间,训练一个复杂的模型的时间则更多(例如 AlphaGo的策略神经网络和价值网络合计需要4周即一个月的时间);


⑶ 而且在训练模型的过程中,往往需要尝试很多组参数,每调整一次就需要重新训练,所花费的时间将更长(例如在训练百度的机器翻译系统的过程中一共尝试了10组参数,那么整个训练时间就是100天);


⑷ 如果计算资源不足以支撑大规模计算,那么对于产品更新换代和技术创新将十分不利。

⑸ 计算能力取决于计算机的硬件部分,而芯片是硬件体系的核心。在整个硬件体系中,只有CPU、GPU等芯片有运算器、控制器。所以芯片是硬件体系的核心,决定了计算机的计算能力;


⑹ 目前用于机器学习的计算芯片主要有 CPU(中央处理器)、GPU(图形处理器)、FPGA(现场可编程门阵列)、ASIC(应用型专用集成电路)四种架构。其中,GPU是深度学习领域首选的芯片,在该领域拥有最高的市占率。

(7)四种芯片的对比情况

五、人工智能:第三次浪潮!


1第三次浪潮、国家级战略


在人工智能发展最为领先的美国,总统奥巴马在2016年5月发表报告《为了人工智能的未来做好准备》,并发布《美国国家人工智能研究与发展战略规划》,从研发、法律法规、技术标准、人才引进等各方面作了详尽的规划,从此人工智能成为美国国家战略产业之一。

近两年,我国也将人工智能上升到国家战略行业。2017年7月,国家发布《新一代人工智能发展规划》,到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步,核心产业规模超过1500亿元,到2025年人工智能核心产业规模超过4000亿元,到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,核心产业规模超过1万亿元。

《新一代人工智能发展规划》分三阶段分别在AI理论和技术体系、应用领域、政策法规、产业规模、产业竞争力等方面设定了战略目标, 每个阶段的目标侧重点各有不同。

《规划》中的六大重点任务从底层理论和技术,到中间的平台,再到上层应用作了全面而详尽的规划。

六、巨头争霸赛


2016年全球人工智能市场规模达到 293亿美元。预计2020年全球人工智能市场规模将达到1200亿美元,复合增长率约为20%。这种爆发式增长的科技,离不开巨头的引领。


1谷歌


谷歌的搜索算法从1998年Page Rank演变至2015年的Rank Brain,从基于链接的网站排名转变为采用人工智能驱动的查询匹配系统; 


2亚马逊


2015年4月,亚马逊发布Amazon ML,能够为毫无经验的客户提供云数据的机器学习功能。2016年5月,亚马逊开源DSSTNE,并通过改善搜索、定制化产品推荐以及语音识别,改善端到端的用户体验。


3苹果


苹果同样是人工智能领域活跃的收购商。被其收入囊中的公司,包括Vocal IQ、Perceptio、Emotient、Turi以及Tuplejump等。


苹果公司挖到英伟达CUDA库以及GPU加速软件项目负责人。在此之前,公司最初的人工智能成功之一是Siri,它也是首款嵌入移动技术的虚拟助手。


4微软


微软正在试图将人工智能大众化。据了解,微软公司的人工智能研究团队人数超过5000人,关注于改变人类与机器互动的体验。  

5IBM


IBM一直是人工智能领域的先驱。过去10年内,IBM在认知计算方面拥有超过1400项专利,硅/纳米技术上有7200项专利。其取得的成就不仅包括上世纪90年代的深蓝,还有2011年的Watson。


目前,Watson的应用包括病患治疗分析、基于Twitter数据的股票推荐、零售行业的消费者行为分析及对抗网络安全威胁。


6中国企业


我们的企业正在拼命追赶。5月4日,百度董事长李彦宏通过内网发布全员信,希望百度从全球最大的中文搜索引擎彻底转型人工智能科技公司。将人工智能作为公司发展的战略转型方向,这称得上是拼尽全力了。

七、A股人工智能题材炒作复盘


人工智能领域,这一系列重磅动作,在A股市场都可找到相应的股票上涨反应。


(1)2017年5月底,中国围棋天才柯洁对决AlphGo,“人工智能”引发激烈讨论,A股科大讯飞(002230)自6月起持续上涨。

(2)2017年7月5号,百度AI开发者大会,路畅科技(002813)成为Apollo计划首批合作伙伴。

(3)2017年8月,国内顶尖的人工智能芯片公司:寒武纪宣布完成1亿美元A轮融资。A股中科曙光(603019)次日涨停。关联逻辑:2016年 4月26日,中科曙光与人工智能芯片研发公司“寒武纪”签署深化合作协议。

(4)2017年9月2日,华为在德国发布人工智能首款芯片:麒麟970(集成了寒武纪1A处理器作为其核心人工智能处理单元)。这一事件彻底引爆了人工智能 + 芯片复合概念。


A股中科曙光,以及芯片类的公司:国科微富瀚微景嘉微等,从9月初开启了一轮大涨。


内容仅代表个人观点,不构成投资建议! 股市有风险,入市需谨慎!

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