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百度研究院发布2020年十大科技趋势预测

作者: 中国物流信息网 更新时间: 2020年01月30日 16:01:14 游览量: 102

简述:

·在硬件层面,各种 AI专用芯片的涌现为深度学习大规模应用提供了算力支持;这些底层技术的快速发展和技术融合趋

  2019年,人工智能正在沿着稳定的发展轨迹不断前进。这些可以给我们哪些启示?未来的一年应该向哪些方向发力?为此,百度研究院近日发布了关于2020年的十大科技趋势预测。

  在过去的2019年,我们看到人工智能领域的诸多发展:

  ·在技术层面,AutoML等工具的出现降低了深度学习的技术门槛;

  ·在硬件层面,各种 AI专用芯片的涌现为深度学习大规模应用提供了算力支持;

  ·在 AI之外,物联网、量子计算、5G等相关技术的发展也为深度学习在产业的渗透提供了诸多便利。

  这些底层技术的快速发展和技术融合趋势的增强意味着,2020年,我们即将开始进入 AI的「工业化」大规模生产时代。

  近日,基于近十年来人工智能技术的发展积累及全球范围的产业应用实践经验,百度研究院正式发布了2020十大科技趋势预测。

  以下是十大预测趋势的详细解读:

  趋势1:AI技术已发展到可大规模生产的工业化阶段,2020年将出现多家“AI工厂”

  AI技术本身以及各类商业解决方案已日臻成熟,正在快速进入“工业化”阶段。伴随着国内外科技巨头对AI技术的持续投入,2020年在全球范围内将出现多家AI模型工厂、AI数据工厂,将AI技术和商业解决方案大规模生产出来,运用在各行各业帮助产业升级。例如客服行业的AI解决方案将可以大规模复制运用到金融、电商、教育等行业。

  趋势2:2020年将会是AI芯片大规模落地的关键年

  最近几年,AI芯片已经逐步达到了可用的状态,2020年将会是AI芯片大规模落地的关键年。端侧AI芯片将更加低成本、专业化、解决方案集成化。同时,NPU(神经网络处理单元)将成为下一代端侧通用CPU芯片的基本模块,未来越来越多的端侧CPU芯片都会以深度学习为核心进行全新的芯片规划。芯片之外,AI还将重新定义计算机体系架构,支持AI的训练和预测计算成为新的异构设计架构思路。

  趋势3:深度学习技术深入渗透产业,并大规模应用

  深度学习是当前人工智能领域最重要,也是被产业界证明最有效的技术。以深度学习框架为核心的开源深度学习平台大大降低了人工智能技术的开发门槛,有效提高了人工智能应用的质量和效率。2020年,各行各业将会大规模应用深度学习技术实施创新,加快转型和升级。

  趋势4:自动机器学习AutoML将大大降低机器学习的门槛

  AutoML将能够把传统机器学习中的迭代过程综合在一起,构建一个自动化的过程。研究人员仅需输入元知识(如卷积的运算过程,问题的描述等),该算法就可以自动选择合适的数据,自动调优模型结构和配置,自动地训练模型,并将其适配部署到不同的设备上。AutoML的快速发展将大大降低机器学习的门槛,扩大AI应用普及率。

  趋势5:多模态深度语义理解进一步成熟,得到更广泛应用

  多模态深度语义理解以声音、图像、文本等不同模态的信息为输入,综合感知和认知等AI技术,实现对信息的多维度深层次理解。随着视觉、语音、自然语言理解和知识图谱等技术的快速发展和大规模应用,多模态深度语义理解进一步成熟,应用场景更加广阔。结合AI芯片等,将广泛应用于互联网、智能家居、金融、安防、教育、医疗等行业。

  趋势6:自然语言处理技术将与知识深度融合,面向通用自然语言理解的计算平台得到广泛应用