展望2019丨AI：边缘侧迎春天，商业化再提速

每一年开春，我们都希望捕捉风的轨迹，希望可以顺势而为。人工智能(AI)作为ICT领域最热门的技术之一，会在2019年会吹什么样的风?资本是真的冷了还是方向变了?有哪些不可预测的变量?有哪些关键难点需业界应对?大规模应用会在哪里引爆?这些成为关注点。

5G带来最大变量

今年，ICT领域最大的动力来自5G，它将带给所有领域巨大的冲击。笔记侠公司CEO柯洲认为，5G给人工智能领域带来的最大变量是使边缘智能产业迎来发展的春天。

根据HIS数据测算，边缘侧人工智能市场需求在2018年开始爆发，从2017年的4亿美元增长至2018年的19亿，预计2019年的增长率将超过400%。其中智能手机、智能家居、智能网联汽车、工业互联网等市场规模最大。预计到2019年，更多人工智能应用和产品将部署于网络“边缘侧”，实现更低延迟性、更低能耗、更小体积和更低成本的人工智能技术应用路径。

赛迪智库电子信息产业研究所所长、人工智能产业创新联盟秘书长安晖对《中国电子报》记者表示，今年，边缘智能成为人工智能应用布局的创新方向。随着人工智能应用的不断扩展，定位于数据中心等云端的人工智能应用普遍存在着功耗高、实时性低、带宽不足、数据传输安全性较低等问题，人工智能将逐渐从云端向边缘侧的嵌入端迁移。边缘智能对算法的要求相对成熟，边缘智能的人工智能计算将成为重点产业创新重点领域。例如，在对实时性有严格要求的工业环境下，边缘智能将成为工业物联网得以实施的重要条件，目前已有越来越多的硬件厂商开始提供边缘服务器、智能网关等边缘处理的强化产品。

IoT和边缘智能将成为人工智能领域的关键词，微软全球执行副总裁、人工智能事业部负责人沈向洋表示，无处不在的计算、无处不在的智能将深远影响整个世界，IoT正在加速构建下一代多感官和多设备体验，这些体验将更多地以人为中心，IoT会带给我们带来下一代由人工智能驱动的无限商机。

商用化进一步提速

人工智能芯片创业公司地平线的创始人余凯说：“最近地平线收到了好多简历，大多数来自那些破产公司的人士。”关注人工智能的VC今年变得理性，资本退潮开启了AI创业者的“至暗时刻”。

超深度计算发明人顾泽苍对《中国电子报》记者表示，资本对于AI的投资因为经济形势影响而有所降温，由盲目投资变成理性投资，人工智能的公司也会因此而两极分化。多数务虚的创业团队被淘汰，大浪淘沙所剩下的创业团队会爆发性成长。

资本的寒意却无法阻挡真正AI实力派自带阳光的加速发展。AI已经走出了实验室进入商业化部署。“一个新的产业正在创建，今年，AI的产业化将进一步提速。”浪潮人工智能&HPC事业部总经理刘军在接受《中国电子报》记者采访时说。包括百度等这些在人工智能领域有更多投入和更多积累的公司，其商业化AI平台、AI技术和AI工具将进一步加快商用化成熟。“在去年，我们发现来自AI推理线上应用计算设备的增长率已经比来自AI训练的增长率高很多，意味着AI已经走出实验开发阶段，进入线上商业化的部署，这个趋势在2019年进一步加强。”刘军说。

AI会从“窄”变“宽”。IBM研究院表示，下一波基础人工智能技术，将带领我们从今天的“窄”AI步入“宽”AI的新时代，从而在开发人员、企业使用者和最终用户层面解锁技术的潜能。“宽”AI的特点是能够更广泛地学习和推理，整合不同模式、不同领域的信息，同时更具有可解释性、安全性、公平性、可审计性和可扩展性。在2019年AI行业将有更大的进步呈现出的三大趋势。其一因果关系将越来越多地取代相关性。今天的大部分人工智能方法基本上都是基于相关性而缺乏对因果关系的深刻理解。新兴的因果推理方法使我们能够从数据中推断出因果结构，有效地选择干预措施来检验推定的因果关系，并通过利用因果结构的知识做出更好的决策。在2019年，因果建模技术将成为人工智能世界的核心参与者。其二值得信赖的人工智能将成为焦点。去年，许多组织通过建立道德咨询委员会来应对数据泄露和消费者隐私问题，增加了对“信任支柱”(算法公平性、可解释性、稳健性、透明度)的研究投入，以及为社会福利部署AI做出了更多的努力。在2019年，将看到这些努力会成为公司如何构建、训练和部署AI技术的核心。进一步转化为实际产品和平台。其三量子可以为AI提供帮助。2019年，我们将看到量子实验和研究的加速牵引力，以及量子计算如何在训练和运行AI模型中发挥作用等方面的新研究。量子算法的核心要素是通过可控的纠缠和干扰来利用指数子空间。随着人工智能问题的复杂性不断增加，量子计算-可能会改变我们处理AI计算任务的方式。

顾泽苍表示，在新的一年，人们开始意识到在未来较长的时间里，在没有新的数学理论产生的阶段中，具有基础理论支持的，可以广泛的解决通用性应用问题的概率模型的机器学习，将成为人工智能的主流算法。在自动驾驶控制理论上，是新的“机智获得”全新的自动控制理论的产生的一年。真正的L4以上的自动驾驶汽车再也不是伪命题。

赛迪智库电子信息产业研究所、人工智能产业创新联盟王哲对《中国电子报》记者表示，中国人工智能产业链条正在逐步形成，在2019年这个链条将进一步完善。去年，我国人工智能领域相关企业为2000家左右，预计到2019年，我国人工智能产业链条关联性、协同性将显著增强，人工智能产业协同能力将进一步提升。

实体经济场景搭建应用舞台

如果用户不接受、不能够进入人类的生活场景、工作车间，那么AI产业发展再快、再激情澎拜，其“满腹的鸡血”也只能“化为乌有”。去年，我们看到曾失去往日辉煌的德国西部钢铁之城杜伊斯堡市因与华为的合作利用AI和大数据而让城市变得智慧而充满活力，腾讯觅影AI辅诊引擎从而辅助医生诊断、预测700多种疾病，到基本涵盖医院门诊90%的高频诊断。苏州的保利协鑫利用人工智能来进行生产现场管理，大幅提升良品率，这个年销售200亿元的企业，良品率提高一个百分点，节约的就是1亿元。

而在2109年，我们看到的趋势是“将有越来越多的传统企业采用AI。”刘军表示，金融、电信、制造业、医疗、电力、石油等更多行业用AI来帮助完成整个产业的创新，AI产业是一个万亿级的产业，现在整个生态，整个的玩家的秩序还没有建立，需要开放共同的合作。

安晖表示，预计到2019年，人工智能将通过与云计算、医疗、物流仓储、政务国防、隐私数据保护、卫星数据处理、网络安全、体力蓝领、农业、自动驾驶、金融服务、企业管理、材料科学等各种行业领域的深度融合，加速塑造新的社会经济形态，人工智能在保障改善民生、社会治理等方面将发挥更加积极的作用，智慧城市、智慧交通、智慧医院等创新智能服务体系建设将更为完善，场景化、融合化将成为人工智能产业发展新特点。

普华永道预测，到2030年人工智能将为全球GDP带来14%的增长空间，即15.7万亿美元的市场规模，其中中国的GDP增长规模为26%，北美的GDP增长规模为14%，为全球受到人工智能带动效应最大的地区。截至2018年初，我国人工智能核心产业规模达到180亿元，带动相关产业规模达到2200亿元。

中桥调研咨询高级分析师郭平在接受《中国电子报》记者采访谈到，不久前中桥调研咨询曾做过一个调研，很多客户表示，他们部署AI希望放在公有云上，从2019到2020年重点是AI和IoT，混合云和多云将未来用户选择的主要趋势。如果说上云是推动AI规模化应用的重要基础，而从上云的角度看，中国传统产业 “上云”仍任重道远。

安晖表示，人工智能与实体经济融合刚刚起步，相关技术部分应用场景可能面临激浊扬清的淘汰机制。例如，近几年涌现出数量众多的消费级无人机、服务机器人企业，但产品普遍水平较低、功能雷同。与此同时，支持应用落地的人工智能商业模式尚需探索。英特尔的一份调查显示，全球有46%的公司制定了与AI相关的发展计划，但真正得以落地的只有4%。要推动AI落地，依然有很长的路要走。