人工智能

2019中国科技创新趋势报告隆重发布,AI将迈入认知智能时代

政务、金融、企业服务和医疗四个行业将在2019年凸显其商业价值

2019年01月16日
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19日,爱分析成功举办“2019 iTIC爱分析·中国科技创新大会,并隆重发布科技创新企业100强榜单。

会议当天,明略数据创始人吴明辉、高成资本创始合伙人洪婧、京东集团副总裁邓天卓、百度风投CEO刘维等四十余位领军企业和投资人,就2019年科技创新趋势分享了独到见解。

爱分析联合创始人张扬在会上发布了《中国科技创新趋势报告》。报告指出,2019AI迈入认知智能时代,知识图谱将成为明星技术。宏观经济不确定的大环境下,政务、金融、企业服务和医疗四个行业将在2019年凸显其商业价值。

认知智能领域2019年迅速实现L1-L3的渗透

毫无疑问,人工智能是2019年技术渗透最大的看点。

人工智能可以分为感知和认知两个层面,并且每个分支技术都可以划分为L1-L5的不同等级。参考自动驾驶领域的L1-L5分级,每个人工智能分支技术在L1-L3是辅助阶段,L4-L5是替代和超越阶段。

以感知智能为例,计算机视觉技术在医学影像领域渗透,现在可以从一张眼底照片中看几十种疾病,这是L2级别。眼底照片实际能看的病种在千级别,如果AI能够覆盖绝大部分,将是L4级别。如果AI能不光看眼底照片,所有CT、病理照片都可以看,将是L5级别。

在实际技术落地过程中,感知智能的语音、视觉、语言三种技术分支都发展到L2L3级别,到达了一定的高度,而要突破L4L5的技术难关,还需要数年沉淀的时间。比如,自动驾驶的L4至少还需要2-3年时间突破,无人零售能够覆盖的线下点位面积也阶段性来到300㎡的瓶颈期。

爱分析预测,2019AI将在认知智能领域取得突破,并迅速实现L1-L3的渗透。

认知智能得以实现突破的基础在于:1,感知智能技术达到一定水平,数据获取量充足;2NLP技术处理异构数据的能力迅速得到提升;3,深度学习技术已经成熟。基于以上三点,以知识图谱为核心的认知智能时代已经到来。

边界清晰的行业认知智能渗透速度更快

那么,认知智能将在哪些行业发展更为迅速?

这其实关联到另一个问题,认知智能与大数据两种技术的关系是什么?认知智能和大数据都是为了预测分析,二者殊途同归。知识图谱用节点和边来推理,大数据用结构化数据来推理,目标都是一样的。因此,在数据异构的领域,认知智能渗透速度更为迅速。

比如医疗、比如政务,都有大量异构的文本、视频数据,这些都更适合使用知识图谱的方式来预测分析。而在金融领域,数据结构化做的很好,大数据技术渗透速度更快,知识图谱技术只是辅助。不管是人工智能的四小龙,还是老牌公司科大讯飞,在金融领域建树并不明显。金融领域依然是大数据技术的天下。

另外,认知智能因为要做预测,也就是推理,定义边界尤为重要。边界清晰的行业,认知智能渗透速度更快。

什么是边界?以自动驾驶为例,L4的定义是限定环境和道路的无人驾驶,这就是边界。限定环境和道路意味着,可以选择停车场自主泊车、封闭园区班车、港口货车、高速公路货运等完全不同的边界。如何定义边界很重要。

医疗和政务领域,边界定义更为清晰。比如,公安领域核心场景是情报研判,包括警情预判、嫌疑犯动态追踪等,边界很清晰。医疗领域的辅助决策,也是有临床医学指南作为推理逻辑,同样边界清晰。

但在金融领域,比如智能投研、智能投顾这些领域,推理逻辑并没有清晰的边界定义,认知智能渗透起来会更难。

综合以上两点分析,政务、医疗这两个领域认知智能渗透速度更快、更顺畅。而金融领域,认知智能只是大数据技术的补充。

硬件技术与软件技术的螺旋式上升关系

爱分析研究的技术,一部分创新技术是硬件类的,比如机器人本体、物联网;另一部分创新技术是软件类的,比如区块链、云计算。

硬件技术和软件技术是螺旋式上升迭代的过程。即,硬件技术发展到一定阶段的时候,软件技术才能产生巨大价值;当软件技术到一定瓶颈期的时候,需要硬件技术有突破性的进展。

以云计算为例,云计算IaaS层其实是计算、网络和存储三个部分。云计算对于基础资源的重构本质是软件定义的过程,也就是规律中硬件发展到一定阶段之后,软件技术发挥了巨大价值。

云计算将计算、存储、网络等资源通过软件定义的方式提升了整体使用效率,因此现在云计算处于高速发展阶段。但我们同时也要看到,5G、量子计算这些技术其实在重构网络、计算的硬件基础设施。达摩院成立的平头哥半导体有限公司,其初衷也是为硬件技术未来变革打下基础。

未来几年,在软件技术依然处于高速发展期的阶段,这些硬件技术渗透预期并不会很快。只有当软件技术增速降下来的时候,这些硬件技术的再次升级才会迫在眉睫,硬件技术升级之后,软件技术同样也会再次迎来新的高潮期。

另一个例子是机器人本体技术,也是硬件技术部分。根据上面所讲的硬件和软件渗透规律,硬件技术已经到了一定的瓶颈期。过去十年中,机器人四大家族在本体技术部分并没有突破性进展,爱分析预计,人工智能定义的机器人会在未来产生巨大商业价值。

可以预见,当中国的工业机器人密度达到一定水平的时候,软件算法将开始显现商用价值。类比云计算,软件层的机会并不局限于单体机器人,也可以将大批量机器人资源虚拟化之后统一调度使用,发挥算法的优势价值。这是机器人未来几年在中国的机会。而在本体部分的技术突破,需要长期基础学科的支撑,这并非中国所擅长。

还有一个例子是AR/VR/MR的沉浸式交互技术。

这些创新交互技术是在软件层,但并不会在2019年爆发,而是3-5年之后,这是因为在硬件技术层面还没有到达成熟期。作为配套硬件,苹果、微软的交互式消费电子设备渗透到一定阶段,交互技术才会快速爆发。这个时候软件技术渗透的价值有限,因为硬件技术支撑还没有那么好的效果和体验。按这个规律来看,沉浸式交互是未来3-5年值得期待的技术。当然,苹果现在的业绩现状也会促使它更大的技术投入到创新交互技术上。

另一个技术规律就是,早期的数据智能技术都是通过项目制寻找有独特价值的场景。以大数据为例,早期的大数据技术都是在以咨询、项目的方式为客户解决问题,寻找真正有独特价值的场景。Palantir在零售、国防等领域都是通过这种方式渗透。

因此,区块链现在的阶段和早期的大数据是一样的,寻找有独特价值的场景。目前来看,未来3-5年都将是这个状态。已经开拓的场景,抛开数字货币交易,其他场景里面区块链并没有标杆项目落地,不管是供应链金融、交易清结算、存证、版权、还是追溯等,区块链并没有显示出独特价值,和物联网、云计算没有本质区别。

政务、金融、医疗、企服是2019年的MVP行业

哪些行业是2019年值得关注的领域,哪些行业还没有到爆发奇点,可以通过这张图看出来。

横轴是技术渗透的阶段,包括洞察、优化、重塑。比如无人驾驶就是重塑了汽车产业链,而工业互联网在工业领域只是优化原有业务,并没有创造额外的新价值。纵轴是技术渗透的速度。气泡表示行业内对应公司的商业价值。

爱分析认为,2019年最有价值的4个行业,政务、金融、医疗、企业服务。政务和医疗是以人工智能技术渗透为主,金融是大数据技术渗透,企业服务是云计算技术的渗透。政务里面的智慧城市尤其最佳。

首先,从技术渗透角度看,知识图谱将在智慧城市领域快速显现价值。

其次,智慧城市意味着城市治理水平达到新的高度,通过对于物理城市的类实时仿真,交通、公安、住建等领域都带来完全不一样的治理水平。这种全新的城市大脑完全颠覆了原有城市的治理方式。

第三,在宏观经济不确定的前提下,政府投资预算相对是可靠的。

金融行业,核心还是大数据技术。尽管宏观经济不佳,金融行业面临重重困难,但这会进一步刺激金融行业数字化进程,改造供给端,大数据技术价值度会更为凸显。

比如,城商行在当前的经济形势下如何寻找比原来更稳定的信贷资产?这些都需要大数据以及其他创新技术投入。除了信贷领域,保险、财富管理、基金、证券等金融机构客户也面临类似的转型。

金融行业另一个趋势是从头部客户往腰部客户渗透的进程。银行最为明显,2018年城商行新建了大量IT基础设施,所以2019年、2020年肯定是基础设施之上的具体的信贷应用,财富管理应用体现价值的2年。

另外值得一提的是工业。工业在2019年会遇到明显的瓶颈期。

首先,贸易摩擦等宏观经济问题导致工业本身受到巨大冲击。

其次,附加值低的工业在从中国向外转移,倒逼中国工业向高附加值领域转型。但在转型过程中,工业本身的基础学科中国并不擅长,因此,工艺本身的提升过程会很痛苦。

在这个前提下,只是单纯的考虑工业互联网并不现实。在硬件技术没有到一定阶段的时候,单纯提升软件技术意义很小。所以智能制造也好,或者是工业互联网也好,2019年不会是爆发增长的领域。