摘要：2019年25個(gè)AI趨勢(shì)。

人工智能的下一步是什么？上周，知名機(jī)構(gòu)CBinsights的分析師分析各個(gè)行業(yè)，得到了2019年最值得關(guān)注的25個(gè)人工智能趨勢(shì)。雖然人工智能正在各個(gè)行業(yè)蔓延，經(jīng)常成為頭條新聞，但從各類型炒作中挑選出真正重要新聞仍舊很難。CBinsights的分析師通過(guò)分析大量數(shù)據(jù)，從中確定了今年25種最可能的人工智能趨勢(shì)。

AI趨勢(shì)概覽

2019年AI的25個(gè)趨勢(shì)總體可以分為基礎(chǔ)框架、體系架構(gòu)和應(yīng)用三類。其中應(yīng)用又分為智能預(yù)測(cè)、自然語(yǔ)言處理與合成和計(jì)算機(jī)視覺(jué)三類。

▲AI價(jià)值鏈的25個(gè)趨勢(shì)

對(duì)于這25個(gè)重要的AI趨勢(shì)，CB Insights采用NExTT框架，使用行業(yè)采用率和市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)兩個(gè)維度進(jìn)行分析，分為實(shí)驗(yàn)階段、過(guò)度階段，必要、的和緊迫性四個(gè)象限。每個(gè)象限的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)為：

實(shí)驗(yàn)階段：除了早期創(chuàng)業(yè)公司之外，沒(méi)有被廣泛采用；

過(guò)度階段：公司合作意愿，市場(chǎng)機(jī)會(huì)的不確定度；

必要性：廣泛的行業(yè)基礎(chǔ)，客戶采用度和投資；市場(chǎng)接納度；

緊迫性：大型可行的市場(chǎng)預(yù)測(cè)；值得注意的投資活動(dòng)；不穩(wěn)定/不確定的應(yīng)用。

▲NExTT框架兩個(gè)維度

▲NExTT框架中的25個(gè)趨勢(shì)

必然的AI趨勢(shì)

1、開(kāi)源框架

由于開(kāi)源軟件的出現(xiàn)，人工智能的門檻比以往任何時(shí)候都要低。谷歌在2015年開(kāi)放其TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)時(shí)引領(lǐng)了這一潮流，主要技術(shù)人員紛紛效仿?，F(xiàn)在有許多開(kāi)源工具可供開(kāi)發(fā)人員選擇，包括Keras，Microsoft Cognitive Toolkit和Apache MXNet。

2、邊緣AI

對(duì)實(shí)時(shí)決策的需求正在推動(dòng)AI更接近“邊緣”，使設(shè)備能夠在本地處理信息并更快地做出響應(yīng)。 NVIDIA、蘋(píng)果和許多新興創(chuàng)業(yè)公司都專注于專門為人工智能工作負(fù)載構(gòu)建芯片。2019年最值得關(guān)注的人工智能趨勢(shì)之一將是應(yīng)用程序中邊緣AI的增長(zhǎng)。

▲邊緣AI的提及率在2018年第三季度達(dá)到頂峰

▲AI正在推動(dòng)實(shí)時(shí)決策

3、人臉識(shí)別

從解鎖手機(jī)到登機(jī)航班，面部識(shí)別正在成為主流。早期的商業(yè)應(yīng)用正在安全、零售和消費(fèi)電子領(lǐng)域取得進(jìn)展，面部識(shí)別正迅速成為生物識(shí)別的主要形式。

CBinsights的報(bào)告中，人臉識(shí)別首先提到了中國(guó)并列舉了近四年年含有“人臉識(shí)別”和“中國(guó)”兩個(gè)關(guān)鍵詞的新聞，說(shuō)明人臉識(shí)別技術(shù)在中國(guó)的重視度日益增高，中國(guó)對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)的需求也越來(lái)越多。

▲含有“人臉識(shí)別”和“中國(guó)”兩個(gè)關(guān)鍵詞的新聞數(shù)目

▲2013-2018中國(guó)人臉識(shí)別技術(shù)股權(quán)和非股權(quán)交易數(shù)目

而美國(guó)的專利申請(qǐng)數(shù)目也顯示出了該國(guó)對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)的興趣也在增高。

▲美國(guó)近年人臉識(shí)別與活體檢測(cè)專利申請(qǐng)數(shù)目

雖然還不太成熟，但大量的早期應(yīng)用已經(jīng)落地。例如蘋(píng)果在IOS 10系統(tǒng)中加入的人臉識(shí)別。

▲人臉識(shí)別早期應(yīng)用

4、醫(yī)療成像與診斷

美國(guó)食品和藥物管理局（FDA）對(duì)AI醫(yī)療設(shè)備開(kāi)了綠燈。 AI軟件產(chǎn)品的快速監(jiān)管審批為AI成像和診斷公司開(kāi)辟了新的商業(yè)途徑。在消費(fèi)者方面，智能手機(jī)的滲透和先進(jìn)的圖像識(shí)別技術(shù)正在將手機(jī)變成功能強(qiáng)大的家用診斷工具。最具影響力的AI趨勢(shì)之一將是AI用于醫(yī)療和診斷應(yīng)用的批準(zhǔn)和采用。數(shù)據(jù)顯示，診斷應(yīng)用是健康類AI應(yīng)用投資交易的主要驅(qū)動(dòng)。

▲診斷類AI投資交易

谷歌DeepMind的算法已經(jīng)可以判斷出乳房活檢照片中腫瘤存在的可能性。

▲DeepMind的腫瘤識(shí)別算法

5、預(yù)測(cè)性維護(hù)

從制造商到設(shè)備保險(xiǎn)公司，AI物聯(lián)網(wǎng)可以為現(xiàn)有企業(yè)節(jié)省數(shù)百萬(wàn)美元的意外故障。預(yù)測(cè)性維護(hù)算法使用持續(xù)數(shù)據(jù)收集來(lái)預(yù)測(cè)設(shè)備故障。由于降低了傳感器成本，人工智能的進(jìn)步以及對(duì)邊緣計(jì)算的推動(dòng)，預(yù)測(cè)性維護(hù)已經(jīng)變得更加廣泛。我們將見(jiàn)證2019年及以后該行業(yè)的投資的增加。

6、電子商務(wù)搜索

對(duì)搜索術(shù)語(yǔ)的語(yǔ)境理解正在逐漸走出“實(shí)驗(yàn)階段”，但廣泛采用仍有很長(zhǎng)的路要走。盡管面臨技術(shù)挑戰(zhàn)，早期的SaaS初創(chuàng)公司正在興起，向第三方零售商銷售搜索技術(shù)。 2019年人工智能的主要趨勢(shì)之一將是對(duì)該行業(yè)的更多投資，包括主要零售商。

7、膠囊網(wǎng)絡(luò)

深度學(xué)習(xí)推動(dòng)了當(dāng)今大多數(shù)人工智能應(yīng)用，但膠囊網(wǎng)絡(luò)很快就會(huì)取而代之。與當(dāng)前的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）相比，膠囊網(wǎng)絡(luò)具有許多優(yōu)點(diǎn)。對(duì)膠囊網(wǎng)絡(luò)的研究還處于起步階段，但可能會(huì)挑戰(zhàn)當(dāng)前最先進(jìn)的圖像識(shí)別方法。

8、新一代假肢

非常早期的研究是將生物學(xué)，物理學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合起來(lái)解決假肢中最棘手的問(wèn)題之一：靈巧性。研究人員正在使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)解碼來(lái)自身體感官的信號(hào)，并將其轉(zhuǎn)化為移動(dòng)假肢裝置的命令。今年，該行業(yè)將尋求更多發(fā)展，包括面向消費(fèi)者產(chǎn)品的試驗(yàn)。

9、AI臨床試驗(yàn)

臨床試驗(yàn)中最大的瓶頸之一就是招募合適的患者。理想情況下，AI可以從醫(yī)療記錄中提取信息，與正在進(jìn)行的研究進(jìn)行比較，并向醫(yī)生和患者提出相關(guān)研究建議。

很少有創(chuàng)業(yè)公司直接在臨床試驗(yàn)領(lǐng)域與客戶合作，但像蘋(píng)果這樣的科技巨頭正在大踏步前進(jìn)。自2015年以來(lái)，Apple推出了兩個(gè)開(kāi)源框架，以幫助臨床試驗(yàn)招募患者并遠(yuǎn)程監(jiān)控他們的健康狀況。

▲AI臨床試驗(yàn)

10、生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GANs

GAN采用“AI對(duì)抗AI”的概念，包括生成器和鑒別器。生成器創(chuàng)建偽圖像，而鑒別器將其與真實(shí)世界圖像進(jìn)行比較，并向生成器提供反饋。 最終結(jié)果是一個(gè)恒定的反饋回路，產(chǎn)生越來(lái)越復(fù)雜的圖像。隨著研究的擴(kuò)大，它將改變新聞，媒體，藝術(shù)乃至網(wǎng)絡(luò)安全的未來(lái)。 2019年最重要的AI趨勢(shì)之一將是GAN的進(jìn)一步發(fā)展和其他應(yīng)用的溢出效應(yīng)。

11、聯(lián)合學(xué)習(xí)

使用獨(dú)特的本地?cái)?shù)據(jù)集訓(xùn)練AI可以極大地提高其性能，但用戶數(shù)據(jù)也是隱私的。 Google的聯(lián)合學(xué)習(xí)方法旨在使用這些豐富的數(shù)據(jù)集，同時(shí)保護(hù)敏感數(shù)據(jù)。今年將見(jiàn)證在藥物發(fā)現(xiàn)和其他用例中尋找更多聯(lián)合學(xué)習(xí)的應(yīng)用。

12、高級(jí)醫(yī)療保健生物學(xué)

利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，研究人員開(kāi)始研究和測(cè)量以前難以量化的非典型風(fēng)險(xiǎn)因素。從視網(wǎng)膜掃描到分析皮膚顏色變化，AI正在從無(wú)數(shù)來(lái)源解鎖新的醫(yī)學(xué)見(jiàn)解。 AI將繼續(xù)解鎖新的診斷方法并識(shí)別以前未知的風(fēng)險(xiǎn)因素。

13、自動(dòng)索賠處理

保險(xiǎn)公司和初創(chuàng)公司正在使用人工智能來(lái)計(jì)算車主的“風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分”，分析事故圖像并監(jiān)控駕駛員行為。人工智能的進(jìn)步正在改變以前緩慢的，人為主導(dǎo)的過(guò)程，并允許更快的索賠結(jié)算。

14、假貨識(shí)別

假貨越來(lái)越難以發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)上購(gòu)物比以往任何時(shí)候都更容易購(gòu)買假貨。為了反擊，品牌和典當(dāng)商開(kāi)始嘗試人工智能技術(shù)。在線和實(shí)體商務(wù)中，AI被用于識(shí)別仿冒產(chǎn)品和欺詐性商標(biāo)侵權(quán)。

15、無(wú)人零售

到目前為止，亞馬遜Go是唯一成功的無(wú)人零售商店，但該公司一直盯著定義“成功”。在其他問(wèn)題中，防盜取決于運(yùn)營(yíng)的規(guī)模，以及可用的產(chǎn)品類型。在短期內(nèi)，還存在著部署成本和潛在的技術(shù)故障導(dǎo)致的庫(kù)存損失成本等問(wèn)題。

16、后臺(tái)辦公自動(dòng)化

AI正在自動(dòng)化管理工作，但數(shù)據(jù)的不同性質(zhì)和格式使其成為一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。盡管每個(gè)行業(yè)和應(yīng)用都有其獨(dú)特的挑戰(zhàn)，但不同的行業(yè)正在逐步采用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的工作流程解決方案。

在其他領(lǐng)域，數(shù)字化需要在預(yù)測(cè)分析之前進(jìn)行。 2019年最重要的人工智能趨勢(shì)之一將是增加機(jī)器人過(guò)程自動(dòng)化的創(chuàng)新和探索。

17、翻譯

翻譯的自然語(yǔ)言處理是一項(xiàng)挑戰(zhàn)，也是一個(gè)尚未開(kāi)發(fā)的市場(chǎng)機(jī)遇。像百度和谷歌這樣的大型科技公司開(kāi)始在這個(gè)領(lǐng)域掀起波瀾。由于各公司致力于改進(jìn)翻譯框架，因此效率和語(yǔ)言能力將得到提高，各行業(yè)的采用率也將會(huì)提高。

18、綜合訓(xùn)練數(shù)據(jù)

訪問(wèn)大型標(biāo)記數(shù)據(jù)集是訓(xùn)練AI算法的必要條件。但對(duì)于某些應(yīng)用程序，訪問(wèn)足夠的真實(shí)數(shù)據(jù)卻有可能不可行?，F(xiàn)實(shí)的假數(shù)據(jù)或合成數(shù)據(jù)集可以解決瓶頸問(wèn)題。現(xiàn)實(shí)世界數(shù)據(jù)還可以通過(guò)混合AI生成的模擬數(shù)據(jù)來(lái)增強(qiáng)，以創(chuàng)建更大，更多樣化的數(shù)據(jù)集。

19、增強(qiáng)學(xué)習(xí)

研究人員正在通過(guò)增強(qiáng)學(xué)習(xí)推動(dòng)AI的能力界限，但對(duì)大量數(shù)據(jù)集的需求限制了實(shí)際應(yīng)用。盡管存在挑戰(zhàn)者，但主要參與者正在對(duì)該技術(shù)進(jìn)行更多投資，對(duì)RL應(yīng)用的研究正在增加。

▲美國(guó)增強(qiáng)學(xué)習(xí)專利申請(qǐng)

20、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

從促進(jìn)頻譜共享到監(jiān)控資產(chǎn)以及為天線提供最佳設(shè)計(jì)，AI正在改變電信業(yè)。對(duì)于通信服務(wù)提供商而言，優(yōu)化意味著更好的客戶體驗(yàn)。 電信運(yùn)營(yíng)商也在準(zhǔn)備將基于AI的解決方案集成到5G無(wú)線技術(shù)中。 2019年及以后的人工智能關(guān)鍵趨勢(shì)之一將是其更多地融入全球電信網(wǎng)絡(luò)。

21、自動(dòng)駕駛

盡管自動(dòng)駕駛汽車具有巨大的市場(chǎng)機(jī)會(huì)，但完全的自動(dòng)駕駛時(shí)間表仍不明確。一些如物流等行業(yè)的應(yīng)用可以看到早期采用】自動(dòng)駕駛的車輛。即使部署時(shí)間表仍不明確，各行各業(yè)都在積極投資并采用自主技術(shù)。

22、作物監(jiān)測(cè)

初創(chuàng)公司和現(xiàn)有企業(yè)正在接受作物監(jiān)測(cè)AI來(lái)管理驅(qū)蟲(chóng)、發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，并預(yù)測(cè)天氣變化如何影響農(nóng)業(yè)。

23、網(wǎng)絡(luò)安全識(shí)別

對(duì)網(wǎng)絡(luò)攻擊做出反應(yīng)已經(jīng)不夠了。計(jì)算能力和算法的進(jìn)步正在將以前的理論攻擊變成真正的安全問(wèn)題。作為回應(yīng)，使用機(jī)器學(xué)習(xí)主動(dòng)“搜尋”威脅正在網(wǎng)絡(luò)安全中獲得動(dòng)力。 2019年最重要的人工智能趨勢(shì)之一將是跨越不同業(yè)務(wù)類型的威脅獵手的新興需求。

24、對(duì)話AI

對(duì)于許多企業(yè)來(lái)說(shuō)，聊天機(jī)器人成了人工智能的代名詞，但承諾并沒(méi)有跟上現(xiàn)實(shí)。盡管它們被廣泛采用，但聊天機(jī)器人一直在努力分析衡量情況的緊迫性 - 在健康和保險(xiǎn)等復(fù)雜領(lǐng)域。 AI可以改善這些領(lǐng)域的聊天機(jī)器人功能，但它仍然是算法的一項(xiàng)特別艱巨的任務(wù)。

25、藥物研發(fā)

隨著AI生物技術(shù)創(chuàng)業(yè)公司的興起，傳統(tǒng)制藥公司正在尋求人工智能創(chuàng)業(yè)公司減少長(zhǎng)期藥物發(fā)現(xiàn)周期。雖然這些創(chuàng)業(yè)公司中的許多仍處于資助的早期階段，但他們已經(jīng)擁有一批制藥客戶。 2019年人工智能的最大趨勢(shì)之一將是領(lǐng)先的制藥企業(yè)增加對(duì)該領(lǐng)域的投資。

小編認(rèn)為，雖然AI的泡沫曾經(jīng)破滅了多次，但是近年來(lái)，一些重大的發(fā)展與突破又一次將該領(lǐng)域帶回到了公眾面前。雖然大量新聞報(bào)道仍有炒作嫌疑，但從CBinsights的分析中我們可以看出，AI對(duì)各行各業(yè)的影響是顯而易見(jiàn)的。隨著更多開(kāi)源工具的發(fā)布，更多的智力資源的涌入，AI的爆發(fā)點(diǎn)也許已經(jīng)不遠(yuǎn)。