新基建系列之人工智能篇:昙花一现,还是落地元年?

新一代信息技术是国务院确定的七个战略性新兴产业之一,人工智能作为新一代信息技术的核心组成内容,以及新一轮产业变革及数字经济发展的核心驱动力,将深刻影响产业结构和经济结构。

01人工智能产业五大核心洞察

1.人工智能基础层以国际巨头为主,芯片、算法、操作系统三大领域,市场格局稳定

2. 中国企业在机器视觉、人脸识别、语音识别、自然语言处理等应用场景,具有一定优势,部分细分领域,中国企业居于世界领先水平

3. 中国人工智能独角兽企业估值超1 000亿美元,位居世界第一

4. 人工智能企业商业模式仍处于探索中,企业盈利模式尚不明确

5. 人工智能产业赋能已进入操作层面,资讯、金融、制造业已有成熟案例

02进击的人工智能

从技术进步的角度看,人工智能大致可分为三个发展阶段。

第一个阶段是“难以理解现实的专家系统”。人工智能的第一次技术发展,是基于人类专家知识的人工智能。人工智能专家提取特定领域的知识,将其转换成可输入计算机的规则,以及遵循不同规则带来的不同后果。这个技术可以用于日程安排,棋类游戏(例如IBM战胜国际象棋大师卡斯帕罗夫的超级计算机深蓝)等,有非常明确而具体的条件,执行明确的任务。对现实世界进行认知,则是第一波人工智能的短板。此外,它不具备自我训练和提高的能力。

第二个阶段是个体精度欠缺的机器学习系统。第二阶段人工智能开始使用机器学习的技术,运用概率方法来处理信息。这一阶段的特点是统计学习。它在语音识别,人脸识别等应用领域做的非常成功。我们目前真正应用到商业领域的,大多是第二阶段的人工智能技术。撇开它铺天盖地的舆论影响,真正被有效利用的类型极其有限。近来几乎所有的人工智能进展都只是一种,那就是输入数据(A),迅速产生简单响应 (B),如表 1所示。

表 1 第二阶段人工智能工作原理

表 1 第二阶段人工智能工作原理

就这么简单地输入A,输出B,已经足够改变许多行业了。将“A→B”放到具体的商业环境下意味着什么?百度前首席科学家吴恩达教授用这样一句话来解释:“一个正常普通人能够用少于一秒钟的思考所完成的任务,都可以通过人工智能来实现。”

第三个阶段是初现成效的语境适应系统。第三阶段的系统,会逐渐建造出“有意义”的模型用以描绘现实世界的现象。第二波系统对数据的依赖,几乎达到“丧心病狂”的地步,这也是吴恩达为什么说,当今的人工智能企业要成功,最重要的一是数据,二是人才。因此,第三波基于“语境”模型系统的到来便成为一件自然而然的事。

03产业链:基础层格局稳定,应用层发展空间大

人工智能的产业链可以分为基础层、技术层和应用层(图 1)。

图 1 人工智能产业链

图 1 人工智能产业链

资料来源:恒大研究院,中欧商业评论-启信宝产业研究院

基础层主要是指提供基础算力的芯片和算法框架。人工智能依赖芯片提供强大的运算能力,人工智能的相关芯片主要包括通用芯片和专用芯片。通用芯片是指各类PC、服务器的CPU,主要包括英特尔和AMD两大厂商。通用芯片是人工智能行业最为底层的技术支持,通用芯片也是调度其他专用芯片的基础,该行业除英特尔和AMD两大玩家外,几乎没有其他厂商能够介入。

通用芯片被设计为可以执行各类运算,而人工智能的运算则聚焦于几类特定的运算模式上(如单精度浮点运算),因此为提高特定运算的执行效率,擅长浮点和并行运算的GPU在人工智能领域得到广泛的应用。目前英伟达的GPU是人工智能行业应用最广的专用芯片。除此之外,聚焦于特定人工智能运算场景,谷歌推出了针对神经网络加速运算的TPU。从芯片技术的总体演进来看,通用的CPU最为基础,一切应用均构建在CPU之上。

GPU分担CPU的浮点和并行运算中,充当了加速作用,TPU等定制芯片,则更进一步的起到特定场景的加速作用。三者之间不存在替代关系。基础层应用的另一重要组成部分是算法框架,包括操作系统、算法等。操作系统方面,基于Linux内核开发的操作系统居于绝对主流。在操作系统之上,则是人工智能的运算框架、开发语言等平台。比较有代表性的是谷歌的TensorFlow、微软的CNTK等。