首入政府工作报告,人工迎爆发前夜

2017-03-07 10:03:43 1104

  赛迪顾问电子信息行业分析师向阳向21世纪经济报道记者指出,“到2018年,中国人工市场规模预计将突破380亿元。不过,目前人工的应用才刚刚开始,面临较的挑战。
 
  尽管AlphaGo与李世石“人机大战”战鼓的敲响,已宣告了人工时代的来临,但直到2017年3月5日之前,这个新兴行业从未获得如此举国关注。
 
  改变就发生于3月5日这天上午,2017政府工作报告中提到,要加快培育壮大新兴产业,多方面实施战略性新兴产业发展规划。包括新材料、人工、集成电路、生物制药、第五代移动通信等在内的技术研发和转化要求提速,并做大做强产业集群。这也是“人工”首次被列入政府工作报告。
 
  3月6日,人工板块以领跑大盘的涨势,作为对本次政府工作报告的回应。截至收盘,沪指报收3233.87,涨0.48%,其中人工板块上涨2.96%,其中科大、赛为涨停。
 
  “当前人工发展高潮有一个特点,就是将学习技术应用在新的领域中,以期实现突破,诸如医疗大数据、金融大数据、制造等均是如此。”近日在提及人工行业时,中国科学院院士、清华大学计算机系教授张钹指出,“由此可见,单一技术并不是的,人工要产生新的突破,就需要在学习的基础上加以发展,结合其他技术产生新的技术,这个过程中就需要强大的研究力量的支持。”
 
  举国关注

  从乏人问津到炙手可热,人工不过经历了短短几年时间。
 
  在很长一段时间内,这个诞生于上世纪50年代的行业,更多停留在大学课堂与好莱坞电影中。然而,自2012年开始,全球产业界开始对人工进行高强度的持续投入,并在2016年产生了一大批诸如AlphaGo、Master、微软小冰之类的人工标志性成果。
 
  根据赛迪顾问发布的《洞见2017:新兴产业投资机会》白皮书显示,2016年中国人工市场开始爆发,市场规模达239亿元。“预计未来三年,人工市场将迎来新兴机遇点,”赛迪顾问电子信息行业分析师向阳向21世纪经济报道记者指出,“到2018年,中国人工市场规模预计将突破380亿元,复合增长率为26.3%。”
 
  “其中,智慧城市的发展将在安防、交通监控、医疗、社区等多个领域多方面刺激人工产业发展,针对边缘计算的设计开发正在成为各大厂商的新焦点,主要发生在软件集成环节和类脑芯片环节的新兴人工点正逐渐凸显,机器视觉、学习等环节也在成为投资热点。”向阳告诉21世纪经济报道记者。
 
  由此,业内人士将2016年定义为“中国人工元年”,但这也不仅仅因为人工产业本身的,更是因为人工概念在整个政策中分量的递增。2016年4月,工信部、发改委、财政部联合印发《机器人产业发展规划(2016-2020年)》,重点开展人工、机器人学习等基础技术研究;5月,国家发改委、科技部、工信部、网信办联合发布了《“互联网+”人工三年行动实施方案》,设定包括家居、汽车、安防等在内的七大工程。
 
  而在2017年年初召开的全国科技工作会议中,科技部部长万钢透露,目前正在编制人工专项规划,同时在研究论证人工重大项目的立项工作。就在此次人工首次作为新兴产业的代表,被写入2017政府工作报告的前夕,国家发改委正式批复了19个国家工程实验室,其中有3个分属人工领域,涉及学习技术及应用、类脑技术及应用及虚拟现实/增强现实技术及应用。
 
  “除去国家层面的政策之外,各地政府也开始密集出台人工产业配套扶持资金政策,努力解决企业发展的实际问题,”向阳指出,“截至2016年底,已有满30个城市将机器人产业作为当地重点发展对象,各地政府建成和在建的机器人产业园达40余家。”
 
  挑战仍在
 
  尽管人工赢得了企业、公众甚至政府层的高度关注,但这个行业仍面临诸多挑战。
 
  本次人工热潮肇始于2006年,在那一年,学习--这一神经网络算法——被重新提出,此后开始在人工行业刮起强劲飓风,备受瞩目的AlphaGo、Master正是得益于此。
 
  “这项技术目前已成为行业内比较有价值且临近爆发期的技术点,各大公司纷纷跑马圈地,距离未来预期多方面部署约7年时间。”向阳向21世纪经济报道记者直言,“就未来而言,云计算和开源化仍将成为主流,也是更能推动技术进步的模式,因此基于云平台的学习的投资价值不言而喻。”
 
  然而,从另一方面而言,当前各方面的情绪也可能过于心切。“不可否认的是,人工行业经历了寒冬,突然迎来了温暖的春天,但行业甚至公众对当前人工技术的发展程度可能仍存在误解。”北京航空航天大学计算机学院副院长王蕴红指出。
 
  事实上,据王蕴红介绍,人工的应用才刚刚开始,也面临较的挑战。“现在学术竞赛中所获得的超高识别率,还很难真正解决实际中的问题。例如,当前实验室里的人脸识别率可99.9%,然而在监控中的人脸识别率依然不佳,”王蕴红直言,“学习的人工在某些领域已经取得了成功,但在其他方面,还需要经历一个发展的过程。”
 
  这个过程不仅包括更大的样本及数据平台,还有许多算法及理论方面的问题需要解决。“关于人工的国家工程实验室的成立,对于推动人工的研究而言是个很好的平台,能够真正实现产学研结合。” 王蕴红指出。
 
  此外,百度学习研究院杰出科学家徐伟近日亦指出,此轮人工浪潮中,学习发挥效果较好的领域体现在人脸识别、语音识别等领域,但对于其他类型的任务而言,很难通过标准数据让机器习得。
 
  “比如,想要机器学习人类说话,通过对话样本是很难学会的,因为相同问题背后可能对应着无数种回答。”徐伟称,“如何让机器不需要过分依赖标准数据去学习,这是当前人工极为重要的方向,由此才可能将学习的应用范围,从现在比较成功的模式识别,拓展到诸如对话、推理这样的更的领域。”
 
  这也意味着,人工行业无论从资金、人才还是资源上,都需要有更多支持以促进技术,而将人工完善至国家战略层面,没有疑问将有助于相关技术的突破。
 
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