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作者:振威2022/8/30 6:11:55







华为发布产业展望GIV@2025所提出的趋势

以5G为的新一代数字技术变革现在已经正式到来,从***到企业,都在不断加速5G技术的布局与落地应用。华为此前发布的产业展望GIV@2025所提出的趋势就指出,2025年,将部署650万个5G,服务于28亿用户。大带宽、低时延、广联接的需求正在驱动5G的加速商用,将渗透到各行各业。在5G的推动下,人工智能、云计算等技术的融合应用,将带来制造业行业的极大革新。据GIV预测,到2025年,每万名制造业员工将与103个机器人共同工作。

在此背景下,众多的人工智能企业都开始探索人工智能技术和机器人技术的进一步结合,通过人工智能和机器人技术加速物流仓储、制造业等行业的发展,以达到大幅提升工厂工作效率的目的。如旷视作为AIoT领域的智能物联,就聚焦供应链大脑场景,通过推出软硬一体化解决方案,不断为行业赋能,从而加速“人机共舞”的到来。


数字经济是人工智能经济的前提

  人工智能经济形态是数字经济之后新的经济形态,它建立在数字化、互联网化、信息化基础上,且人工智能技术的发展之所以三起三落,与每个阶段数字经济发展的不充分有直接关系。如图所示,每个科技与经济发展阶段都要以上一个阶段为基础,如果上一个阶段整体发展不充分,那么本阶段的发展就会缺乏基础,出现“往复式发展现象”。同时,人工智能在各个行业的发展不均衡,某个行业会出现先例,例如在棋艺方面,国际象棋、围棋已经被人工智能,在该领域已经没有人类可以超越“深蓝”“AlphaGo Zero”。

人工智能的内核是计算机技术,通过基础资源(即数字经济阶段的技术积累)、物理世界的数字化(包括特征化、向量化、标签化)、互联网和信息化(包括大数据服务、云化信息系统)三步,人工智能才能更好地在具体领域有学习、智能升级的基础。因此当人们在模仿人类大脑开发人工智能、研究卷积***网络、开发深度学习上遇到瓶颈,可反向在数字经济发展是否充分方面寻找。


语义理解技术与实体经济融合领域

  语义理解本质上就是文本理解技术,它是声音识别的输出,同时也是语言表达、逻辑推理、深度学习、行为技术的分析输入,文本就是数据,数据就是符号。数据本身没有任何意义,只有被赋予含义的数据才能被使用,这时候数据就转化为信息,而数据的含义就是语义。语义理解技术分为词汇级、句子级、篇章级3个方向,该行业需要大量的机器学习素材,因此大型公司往往采用开源的形式发布相关技术模块,例如谷歌发布了解析器SyntaxNet,科大讯飞发布了讯飞开放平台。

  在手机终端上,手机终端在数字经济时代是移动互联网的载体,在人工智能时代是人类活动的助理机器人;移动互联网流量在整个互联网中占比在2018-2019年将超过60%。Gartner预测,2018年后AI智能终端的出货量占比将会逐年提升,2020年手机出货量将达25.5亿部,其中AI移动智能终端将达到13.3亿部,占比52.1%,当前智能手机的发展方向将是人工智能手机。


机器人机遇庞大

机器人机遇庞大   在这次席卷的特殊危机中,机器人的价值得到了充分发挥。无论是重要场所的消毒、测温,还是安全巡查、病房陪护、咨询解答等,各类机器人都很好地完成了自己的使命,让行业人士、人员和患者等群体看到了其显著的积极作用。   早前,机器人的普及,主要原因是受到社会老龄化严重、从业人员不足、资源不足等问题。在日本等状况较为明显的***,而机器人的应用更为普遍。与日本相比,中国的老龄化现象虽然没有那么突出,但是未来的情况也不容乐观。因此,加速推进机器人普及应用,对于缓解将来可能面临的困境非常关键。   当然,除了资源紧缺与老龄化问题外,行业的转型升级需求、科技的创新驱动也是机器人快速发展的重要原因。随着人工智能、5G、物联网等前沿技术的商用,机器人的智能化、信息化水平将持续提升,在性能与多元性方面也将取得更大突破。


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