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AI云服务雄起,人工智能应用场景多样化
来源:互联网   发布日期:2020-08-03 16:16:55   浏览:22246次  

导读:媒体报道显示,2020年1月1日至今,我国吊销/注销的人工智能相关企业达到732家!AI创业企业活过3年的不到10%! 那么,人工智能企业真的生存困难?没有应用需求,整个行业发展停滞吗? 答案显然是否定的。一方面,人工智能技术的应用越来越广泛,应用场景不断...

媒体报道显示,2020年1月1日至今,我国吊销/注销的人工智能相关企业达到732家!AI创业企业活过3年的不到10%!

那么,人工智能企业真的生存困难?没有应用需求,整个行业发展停滞吗?

答案显然是否定的。一方面,人工智能技术的应用越来越广泛,应用场景不断扩大,身边的就如资讯推送、网购推荐、叫车出行、在线教育等。

另一方面,人工智能企业在数量上可能会有消减,但是实力却不断增强。未来,更多的企业如软件企业等可能都会变成人工智能企业。

早在几年前,国内外的公有云巨头就提出了“云+AI”或者“云+AI+大数据”的策略,电信营运商类云服务商更提出了“云+AI+5G”的策略。AI在云服务商发展战略中占有扩大业务发展的重要地位。

那么公有云服务商AI云服务哪家强呢?

云服务成为AI创新重要力量

随着AI技术的不断落地,越来越多的企业开始将AI集成到自身的产品体系中。最为简单有效的方式就是使用基于云的AI云服务(AIaaS)所提供的API。

AI云服务就是一种托管服务,让开发团队可以整合AI和机器学习固有的优势。目前,中国AI云服务呈现以下几个特点:

第一,市场保持高速增长。IDC最新发布的《中国人工智能云服务市场研究报告(2019)》显示,中国AI云服务市场2019年市场规模达1.66亿美元,预计2018至2024年复合年增长率(CAGR)将达到93.6%。

第二,中国AI云服务拥有巨大的增长空间。根据Marketsand Markets发布的最新市场研究报告预测,人工智能即服务(AIaaS)市场规模预计将从2018年的15.2亿美元增长到2023年的108.8亿美元,在预测期内CAGR为48.2%,成为推动云计算持续增长的重要细分领域。在中国,因为人口众多,应用市场潜力巨大。

第三,中国AI云服务规模和占比还比较校根据IDC报告,2019年,中国AI公有云服务占AI软件市场规模约10.3%,美国AI软件公有云服务占AI软件市场规模约15.6%。

中国AI云服务无论是在AI软件市场中占比,还是相对于美国市场AI公有云服务占比,都不高。

IDC的报告认为,AWS、阿里云、腾讯云、百度智能云、华为云、京东云、金山云等在开放的AI能力、整体调用量、市场份额等方面,均处于第一阵营。

AI云服务雄起,人工智能应用场景多样化

云服务厂商将成为AI技术突破和应用创新的重要力量。专家认为,技术创新和突破、能规模化复制的应用场景、完善的生态合作将帮助厂商扩大市场份额。

让机器学习成为一种服务

机器学习就是从数据中发现模式,利用模式快速高效解决应用中的问题。而构建、训练和部署机器学习模型成为关键。

AI云服务雄起,人工智能应用场景多样化

使用传统方法构建机器学习模型,标记、训练和微调参数非常耗时,过程繁琐,需要相当大的计算力。

因此,用复杂的模型构建可扩展的工作流,如强化学习模型,是数据科学家面临的一大挑战。

而云服务商的机器学习服务可以利用丰富的计算资源、AI框架的技术资源,帮助用户快速构建、训练和部署机器学习模型。

根据IDC的报告,在机器学习领域,目前,中国市场已经出现了百度云BML、华为云ModelArts、AWS SageMaker、Azure AML等服务。阿里云依托云服务市场的客户资源积累以及近4年的产品锤炼,建立了部分应用场景优势。腾讯云于2020年1月开放收费的机器学习产品,将线下的机器学习实践服务于线上用户。

AWS提供帮助开发者和数据科学家快速的规模化构建、训练和部署机器学习 (ML) 模型的完全托管的服务Amazon SageMaker,消除了机器学习模型构建过程中各个步骤的繁重工作,同时使中国客户获得一系列新发布的工具。

Amazon SageMaker提供了一个完整的机器学习套件,降低了模型构建和训练的难度,简化和加快了模型训练过程,可以通过自动提供和管理基础设施来训练模型和运行推理。

另外,通过与合作伙伴的合作,搭建行业应用,AWS机器学习服务打造一个AI应用生态。

计算机视觉感知客观世界

计算机视觉被称为人工智能的“眼睛”,是感知客观世界的核心技术,其主要任务就是通过对采集的图片或图像进行处理,以获得相应场景的信息。

目前,计算机视觉拥有丰富的应用场景,每个场景都对数据的种类与数量、技术的难易度,以及误判的容忍度有不同的要求,不同的公司通过提供差异化服务,实现其附加价值,因此在此领域成功的公司很多,很难出现赢者通吃的局面。

IDC的报告认为,在人脸人体识别领域,腾讯云、百度云、阿里云市场表现相对领先。

在图像视频领域,不论是开放的产品能力,还是API调用量,以及商业化收入,百度云、腾讯云,以及自2020年推出视觉智能开放平台的阿里云都有较高的增长潜力。

百度人体分析技术具备人体关键点识别、人体属性分析、人流量统计、人像分割、手势识别和驾驶行为分析6大基础能力,可满足多个场景的应用需求。

这些能力可为安防监控提供人流监测和行为识别;在智慧零售场景,针对客群属性画像、顾客轨迹等做出相关分析;在体育、娱乐互动方面,通过人体识别可产生更多创新应用;甚至可以通过垂直场景能力对驾驶员行为和乘客进行监测分析,降低酒后驾车、超载、疲劳驾驶等多种危险驾驶行为。

百度还推出了针对人脸识别的开发套件,包含采集设备、开发板、显示设备、离线SDK和云服务5大板块,开发者可自由组合,基于该套件,任意人脸识别应用都可在30分钟内搭建成功。

百度云人工智能的图像技术具有文字识别、人脸识别、图像识别、图像搜索和人体分析等功能。

文字识别能识别通用文字、卡片证照、网络图片文字、表格文字、营业执照、手写、二维码、车牌、港澳台通行证、户口本、保单、等几十种形式。基于百度深度学习算法和中文检测识别技术,整体识别准确率达90%以上。

未来,计算机视觉方面的研究将蓬勃发展,在自动驾驶汽车、医疗保舰零售、能源、语言学等诸多领域的应用都越来越广。

进入蓝海时代的智能语言

能听会说的机器,就是今天我们所熟知的智能语音,实现人机的语言通信,包括语音识别技术和语音合成技术。目前,智能语音的蓝海时代已来。

中国智能语音技术专利数量持续增长,拥有庞大的用户群基础以及互联网系统优势,已在全球市场占据一席之地。

IDC的报告认为,在智能语音以及对话式AI领域,阿里云和腾讯云的优势比较明显。

阿里云自2017年开放智能语音技术,推出语音自学习平台,用户可以在完全不了解语音语言算法的情况下,通过灌注行业数据,快速定制出一套自己专属的语音模型。

对内注重前沿技术研发,对外广建合作伙伴生态,在实现规模化落地之外,至今阿里云上也已积累了3万多个语音领域的算法模型。

作为较早布局云上语音AI技术的企业,阿里云对外提供语音原子能力、行业模型及自学习平台等服务,给用户“开箱即用”的行业语音解决方案。目前,阿里云语音已拥有5万多家客户,覆盖教育、金融、出行等数十个场景。

腾讯云在智能语音领域也影响深远。其推出的语音AI系列产品包括腾讯云慧听(语音识别)、腾讯云慧语(语音合成)、腾讯云慧译(机器翻译)以及腾讯智能对话平台(Tencent Bot Platform)。

腾讯智能对话平台,全面开放腾讯对话系统核心技术,可以为大型企业客户、开发者和生态合作伙伴、提供开发平台和机器人中间件的能力。开发者使用腾讯云智能对话平台可实现零代码构建机器人。

【科技云报道原创】

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