小視科技聯合創始人倪冰冰多維度解讀AI產業

5月23日，以「連接跨國公司和創新創業企業」為主題的首屆創新大會盛大開啟。來自歐盟駐華委員會、歐洲國家領事機構、中國科學院、中外跨國企業、創新創業企業、孵化器、加速器，科技園區的代表們齊聚一堂，300多位海內外人士共同參與到對創新生態的探討中來。小視科技聯合創始人，上海交通大學副教授倪冰冰受邀發表了題為「AI創新推動產業發展」演講，從人工智慧多維層次，人工智慧顛覆性創新成果對應用市場的影響，小視科技的AI創新幾個方面，發表了見解。

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多維度解讀人工智慧產業

倪冰冰教授認為，人工智慧產業架構已經初具規模，可以從四個層次來解讀。分別是硬體層、平台層、服務層、應用層。硬體包含GPU、FGPA、ASIC,他們是整個人工智慧產業的基礎和支撐，也是發展人工智慧產業的前提。目前使用較多的硬體產品中，仍然是國際巨頭佔據主流。國內的AI晶元品牌雖然業已冒頭，但仍需要時間去迎頭追趕這些國際廠商。在平台層，Google的Tensor Flow，Facebook的Pytorch，微軟的CNTK等深度學習框架，各有其擁躉。服務層是核心，依託海量大數據進行識別訓練。在此維度，人工智慧分化為語音識別、計算機視覺、自然語言等方向。到了應用階段，人工智慧產業鏈又向金融、商業、安防、交通、醫療等領域不斷延伸。在人工智慧這個大賽場，中國和美國政府都十分重視，視其為主導型戰略，各自出台了發展戰略規劃，從國家戰略層面推進。但在基礎技術層面，中國和美國相比差距仍然存在。這也是我們需要加強AI技術平台、機器學習技術、AI晶元研發投入的原因。但當我們聚焦技術應用時會發現，中國的AI應用發展迅速，應用水平與美國旗鼓相當。在計算機視覺領域，甚至有望領先世界水平。

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人工智慧的顛覆性創新

可視化健康管理、智能穿戴、雲端的自動化運營、無人零售店、智能醫療大數據、智慧教育等等，都是目前業界在開發人工智慧時取得的創新性應用成果。而AI也為科技、製造、用戶分析等，帶來了巨大影響：

數據爆炸、雲計算和演算法激發人工智慧的增長。

隨著智能應用的成熟，軟體製造商可能會依靠人工智慧生存。

雲計算和機器學習演算法加速了人工智慧解決方案的增長。這些技術幫助人工智慧應用以可控的成本解釋指數增長的數據量。這些工具能吸取大量的數據，運行自我學習的演算法，並提供建議，使得公司能更好的理解消費者，增大投資回報。

以谷歌旗下 DeepMind 團隊開發的人工智慧AdaNet 系統為例。該人工智慧可以產生自己的「子AI」系統，讓神經網路自己設計神經網路，幫助機器「學習如何學習」的工具。這個AI 創造的學習系統比人類的更有效，更強大研究人員在一個圖像識別分類任務中發現該系統的正確率突破了82%，創造了一個新的紀錄。同時在一個難度更高的，在圖像中標記多個對象位置的任務中，該系統的正確率達到了43%，而人類構建的目前最好的人工智慧正確率只有39%。

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小視科技的AI創新

演算法在不斷改進，模型被不斷優化，產品持續迭代升級。小視科技的團隊深知人工智慧的競賽已經不單單是在刷新準確率，要在這個跑道上佔有一席質地，就不能停下腳步。從金融+AI,到安防+AI,新零售+AI,營銷+AI,小視科技不斷探尋著人工智慧產業落地的正確姿勢。同時，小視科技也在逐漸滲透東南亞市場，向日韓、甚至歐美拓展，嘗試著成為全球型的「大玩家」。

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