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【AI大数据】2019年AI数据5大趋势

时间:2019-03-11
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不管你喜不喜欢,2019年AI(人工智能)趋势已经袭来。以下是2019年AI行业5大趋势,且听小骨头与你慢慢道来!

一、AI芯片

复杂的AI,非常依赖于专业的AI芯片。

全球科技巨头都已经在AI芯片上“烧钱”无数。谷歌、亚马逊、Facebook都在潜心布局这一大AI赛道。国内则有华为、寒武纪科技、地平线机器人等。

走到舞台中间的AI芯片,细分领域也越来越多:有专注于计算机视觉,也有专注于语音识别,更有专注于自然语言处理等。

2 AI+物联网

2019年是AI与其他技术相融合的一年。最值得期待的,无外乎是AI+物联网。其中,有两大风口值得关注。一是工业互联网,二是分布式人工智能。

在工业互联网领域,AI的感知、交互、决策能帮助线下的工业企业更好地发现线上的需求,通过大数据做上下游的数据整合和分析,压缩生产和质检环节,进行更好地指导决策。“中国制造”的标杆富士康集团正向工业互联网迈进。

在分布式人工智能领域,也有大商机。从概念上理解比较抽象,可以直接举个例子。

以非常时髦的“城市智慧大脑”为例。在智慧城市的交通项目中,牵涉到数万个摄像头,用传统的集中式人工智能处理方案,传输费用每年就要数亿元,AI计算费用更是超过10亿元/年。但如果采用分布式人工智能的处理模式,先在边缘开展AI数据预处理,然后把数据传到数据中心做最后的处理,能将费用整体节省到原来的1/10。

3 AutoML

乍一看AutoML也是非常费解。其意义在于:帮助开发人员提供他们需要的定制选项,而不必强迫他们完成复杂的工作流。

解释出来也都非常费解。下面引用一段谷歌首席执行官Sundar Pichai在推出AutoML时所说的话来解惑。

“设计AI所需的神经网络,不仅非常耗时,还对专业知识要求极高,使得只有小部分科研人员和工程师能够参与设计。因此我们创建了AutoML。有了它,神经网络自己也可以设计神经网络了。我们希望AutoML能够拥有现在一些博士拥有的能力,并可以在三到五年内使众多开发人员也能通过 AutoML 设计神经网络,满足特定的需求。”

4 AIOps

又是一个由非常简单字母拼凑而成的高深技术名词。AIOps的意义可以专业地解释为:使IT部门的员工能进行精确的原因分析,快速地帮助他们从大量数据集中找到有用的见解和模式。

以上可以比较简单的理解为,AIOps平台能让一个公司养更少的技术人员来支持更多的技术工作。其原因在于,AIOps平台(机器)自身可以采集多维度、海量的IT数据,只要有少量熟悉 AIOps 产品的运维工程师即可实现中大型企业日常的IT支撑保障。

5 兼容性更强的神经网络框架

AI技术的开发人员有一大苦恼,就是市场上有几十种帮助设计神经网络的框架,且互相缺乏集成,难以兼容。

2019年由微软和Facebook等科技巨头推出的开放神经网络交换(ONNX),可以解决上述困扰,即允许开发人员跨多个框架、重复使用设计好的神经网络。

无论是正在进行的两会,还是春招市场招聘都可以看出,从政策和市场上来看,人工智能和大数据的发展都是速度极快的,人才市场缺口也是巨大的,在这样一个风口上,抓住机遇就能够主导变化,快行动起来吧,也许下一个互联网大神就是你!有关于人工智能和大数据的问题记得联系小骨头哦!

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