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信息來(lái)源：CB Insights

人工智能正在改變各行各業(yè)的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，其覆蓋面之廣囊括農(nóng)業(yè)、網(wǎng)絡(luò)安全到商業(yè)、醫(yī)療等多個(gè)不同領(lǐng)域。同樣，我們與科技互動(dòng)的方式也與以往大不相同，例如， 人們可以用語(yǔ)音控制洗衣烘干機(jī)或是玩動(dòng)作控制類的視頻游戲。

與此同時(shí)，各國(guó)政府也在競(jìng)相展開先進(jìn)的人工智能研究，將人工智能視為實(shí)現(xiàn)更大經(jīng)濟(jì)影響、成為經(jīng)濟(jì)強(qiáng)國(guó)的一種手段。

我們正處于勞動(dòng)力市場(chǎng)急劇轉(zhuǎn)變的早期階段。機(jī)器學(xué)習(xí)方面的炒作可能開始逐漸消退——這是因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)事實(shí)上已經(jīng)滲透軟件行業(yè)的各大主要領(lǐng)域，從簡(jiǎn)單的日程應(yīng)用到搜索引擎再到銷售管理軟件都可以見到機(jī)器學(xué)習(xí)的身影。

人工智能現(xiàn)在甚至已經(jīng)可以擊敗世界冠軍。類人機(jī)器人還能完成完美的后空翻并成功著陸。盡管如此，人工智能算法在一些對(duì)人類來(lái)說(shuō)輕而易舉的基本任務(wù)上還遠(yuǎn)不能達(dá)到完美，比如理解圖像中的場(chǎng)景，或是識(shí)別對(duì)話的上下文等。

同時(shí)，通用人工智能的前景——或者說(shuō)無(wú)監(jiān)督快速學(xué)習(xí)新任務(wù)的人工智能——仍然是一片未知。盡管包含 Vicarious、System 和 Kindred 在內(nèi)的少數(shù)公司還在增加開發(fā)通用人工智能的投入資金，卻幾乎沒有任何細(xì)節(jié)或真正的證據(jù)。

如今的人工智能應(yīng)用只關(guān)注于非常狹窄的任務(wù)范圍。但正是這些由人工智能驅(qū)動(dòng)，范圍狹小的任務(wù)重塑了商業(yè)、市場(chǎng)和行業(yè)。

為了幫助人們掌握全球數(shù)以千計(jì)人工智能公司的現(xiàn)狀和發(fā)展軌跡，近日，CB Insights 發(fā)布 AI 報(bào)告，對(duì) 2018 年將會(huì)出現(xiàn)的 13 種人工智能趨勢(shì)展開預(yù)測(cè)，以期為人工智能領(lǐng)域內(nèi)的相關(guān)人士帶來(lái)啟發(fā)。

一、新型藍(lán)領(lǐng)工作的出現(xiàn)——機(jī)器人保姆

在美國(guó)，工業(yè)機(jī)器人和制造業(yè)的就業(yè)機(jī)會(huì)都在增加。

制造業(yè)崗位由于經(jīng)常外包給勞動(dòng)力廉價(jià)的發(fā)展中國(guó)家而為人所詬病。為了降低工業(yè)機(jī)器人的成本，有時(shí)也需要讓制造基地更接近產(chǎn)品的需求地點(diǎn)。

近期，中國(guó) T 恤制造商天源服裝公司與美國(guó)阿肯色州政府簽署了諒解備忘錄（MoU），天源公司在阿肯色設(shè)立新的服裝廠，以時(shí)薪 14 美元的價(jià)格雇傭了約 400 名工人。該行動(dòng)計(jì)劃于 2017 年底開展。

天源公司在阿肯色州小石城新建立的工廠將會(huì)使用由佐治亞人工智能初創(chuàng)公司 SoftWare Automation 的縫紉機(jī)器人，這款機(jī)器人是 SoftWare Automation 為阿迪達(dá)斯生產(chǎn)服裝而開發(fā)。許多看起來(lái)十分繁重的工作將由機(jī)器人完成，而人類工人則接管包括機(jī)器人維護(hù)和運(yùn)行之類的高端工作。這意味著制造業(yè)工作崗位的數(shù)量和性質(zhì)將會(huì)與 2008 年截然不同。

勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)局對(duì)制造業(yè)內(nèi)不同工作進(jìn)行了定義及分析。比如，由于自動(dòng)化的影響，統(tǒng)計(jì)局并不看好質(zhì)量控制檢查員、裝配工和制造員等崗位的前景。

2012 年，美國(guó)國(guó)防部高級(jí)計(jì)劃研究局與 SoftWear Automation 簽署的合約明確表示「最終目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)服裝直接人工為零的完整生產(chǎn)設(shè)施。」

但消費(fèi)者不斷變化的喜好和無(wú)法適應(yīng)劇烈過程變化的機(jī)器人仍然是完全自動(dòng)化上的障礙。

即使在亞馬遜高度自動(dòng)化的倉(cāng)庫(kù)中，這一點(diǎn)也反應(yīng)的很明顯。

亞馬遜的協(xié)作倉(cāng)庫(kù)機(jī)器人承擔(dān)了大多數(shù)繁重的工作，人類工人則專注于細(xì)致的工作，比如從貨架上挑選貨物再插入到單獨(dú)的訂單中。

不過，機(jī)器人在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中的抓取、挑選和處理物品方面仍然差強(qiáng)人意。亞馬遜已經(jīng)在各種倉(cāng)庫(kù)中使用了超過 10 萬(wàn)臺(tái)機(jī)器人，但是同時(shí)在新的配送中心也為人類創(chuàng)造了數(shù)以千計(jì)的新崗位。

二、人工智能的應(yīng)用滲入各行各業(yè)

人工智能的發(fā)展趨勢(shì)不可阻擋，從釀造啤酒到大麻產(chǎn)業(yè)，機(jī)器學(xué)習(xí)似乎無(wú)所不能。

人工智能無(wú)處不在。說(shuō)的具體一點(diǎn)，機(jī)器學(xué)習(xí)無(wú)處不在。機(jī)器學(xué)習(xí)是指在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練算法，讓機(jī)器學(xué)習(xí)如何識(shí)別并生成所需的模式。隨著時(shí)間推移，算法——由人類創(chuàng)造者提供正確的參數(shù)——在它們的任務(wù)中的表現(xiàn)會(huì)更加出色。

只要有能夠訓(xùn)練軟件的數(shù)據(jù)并且腦海中有期待的輸出，這項(xiàng)技術(shù)基本上可以被應(yīng)用到任何事情中。

因此，你會(huì)看到：

英國(guó) IntelligentX 公司想要推出世界上第一款人工智能釀造的啤酒。

俄羅斯的 DeepFish 則使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別各種魚類，將雷達(dá)技術(shù)與人工智能相結(jié)合以區(qū)分雷達(dá)圖像中的魚群和噪聲。

瑞典的 Hoofstep 則籌集了風(fēng)投資金，實(shí)現(xiàn)了基于深度學(xué)習(xí)的馬匹行為分析。

你是素食主義者？無(wú)麩質(zhì)主義者？或是你對(duì)大豆過敏？紐約的 Prose 想要在定制的護(hù)發(fā)產(chǎn)品中使用人工智能。該公司從 Forerunner Ventures、Lerer Hippeau Ventures 和 Maveron 等著名的風(fēng)投公司處籌得了 757 萬(wàn)美元的資金。

此外，人工智能還被用于大麻技術(shù)中。DeepGreen 使用計(jì)算機(jī)視覺辨別大麻類植物的性屬和健康狀況。Weedguide 則為實(shí)現(xiàn)人工智能個(gè)性化大麻推薦籌得了 170 萬(wàn)美元的資金。

從業(yè)余愛好再到實(shí)現(xiàn)創(chuàng)收的想法，這之間的區(qū)別僅僅在于是否從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看待一件事情。2018 年，我們期望看到更多開箱即用的「AI for X」。這種趨勢(shì)的盛行和想法愈發(fā)新奇的例子表明人工智能不是一項(xiàng)稀有技術(shù)。相反，它是現(xiàn)代軟件和應(yīng)用的基石之一。

三、中國(guó)與美國(guó)爭(zhēng)奪全球人工智能領(lǐng)導(dǎo)者

盡管在全球范圍內(nèi)，中國(guó)人工智能創(chuàng)業(yè)公司僅握有 9 % 的交易份額，但是在 2017 年，全球人工智能初創(chuàng)公司融資資金有近 50% 流向了中國(guó)，首次超越美國(guó)。

中國(guó)正在積極執(zhí)行一個(gè)精心設(shè)計(jì)的人工智能愿景。在人工智能的部分領(lǐng)域，中國(guó)已經(jīng)擊敗美國(guó)。

中國(guó)政府也在推動(dòng)未來(lái)的人工智能計(jì)劃，計(jì)劃涵蓋智能農(nóng)業(yè)、智能物流到軍事應(yīng)用、人工智能帶來(lái)的就業(yè)機(jī)會(huì)等方方面面。

部分資源將用于在各行業(yè)中開發(fā)人工智能的創(chuàng)新型中國(guó)初創(chuàng)公司，范圍包括從醫(yī)療到媒體等不同領(lǐng)域。

事實(shí)上，中國(guó)僅占全球人工智能初創(chuàng)公司交易額的 9%。但是 2017 年，全球人工智能初創(chuàng)公司融資流向中國(guó)的投資資金總數(shù)占 48 %，首次以美元份額超過美國(guó)。要知道，2016 年中國(guó)僅占全球資金的 11.3%。

從人工智能初創(chuàng)企業(yè)的數(shù)量的資產(chǎn)份額來(lái)看，美國(guó)在全球仍占據(jù)著主導(dǎo)地位，但其全球交易份額正逐漸減少。

此外，中國(guó)企業(yè)的專利申請(qǐng)也反映了研發(fā)的能力。

在專利申請(qǐng)方面，中國(guó)的企業(yè)大有趕超美國(guó)之勢(shì)。基于標(biāo)題和摘要的關(guān)鍵詞搜索，中國(guó)與人工智能相關(guān)的專利公布遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過美國(guó)專利商標(biāo)局公布的專利數(shù)量。

以深度學(xué)習(xí)為例，中國(guó)在這方面公布的專利數(shù)量是美國(guó)的 6 倍。（注：在專利應(yīng)用公布之前，專利備案流程需要很長(zhǎng)的時(shí)間跨度。）

面部識(shí)別和人工智能芯片也是助推中國(guó)人工智能發(fā)展的兩大技術(shù)。前者迎合了政府在全國(guó)范圍內(nèi)實(shí)施監(jiān)控的計(jì)劃，后者對(duì)美國(guó)制造的芯片產(chǎn)生了直接的挑戰(zhàn)。

中國(guó)的獨(dú)角獸公司曠視科技（Face++）、商湯科技以及初創(chuàng)公司云從科技是這一領(lǐng)域的三個(gè)主要玩家（后者獲得了廣州市政府 3.01 億美元的資助）。

2017 年，中國(guó)有近 50 個(gè)城市都加入了「雪亮工程」。公共區(qū)域以及私人區(qū)域安裝的監(jiān)控?cái)z像頭將進(jìn)行集中處理用于監(jiān)控人員以及各種情況。媒體報(bào)道稱，這一行動(dòng)將會(huì)助力中國(guó)的社會(huì)信用系統(tǒng)，對(duì)公民的「信用」進(jìn)行考量。

曠視科技獲得了中國(guó)保險(xiǎn)公司（陽(yáng)光保險(xiǎn)集團(tuán)）、政府組織（俄中投資集團(tuán)）以及企業(yè)巨擘（富士康、螞蟻金服）的支持，公司已經(jīng)獲得 13 億中國(guó)公民的面部數(shù)據(jù)。

阿里巴巴（通過螞蟻金服進(jìn)行操作）和富士康作為兩個(gè)投資者，在2016年與杭州達(dá)成合作，共同開展“城市大腦”項(xiàng)目，利用人工智能分析監(jiān)控?cái)z攝像頭和社交媒體上的數(shù)據(jù)。

螞蟻金服在阿里巴巴擁有的零售商店獨(dú)立運(yùn)用面部識(shí)別技術(shù)進(jìn)行支付。

美國(guó)和中國(guó)也在爭(zhēng)奪人工智能芯片技術(shù)的主導(dǎo)地位。

2017年6月，中國(guó)政府表示，到2020年，人工智能水平將趕上美國(guó)，到2030年，超過美國(guó)成為人工智能的世界領(lǐng)導(dǎo)者。一個(gè)政府支持的項(xiàng)目是為了創(chuàng)造一個(gè)在運(yùn)行和節(jié)能方面遠(yuǎn)超英偉達(dá)GPU20倍的芯片。中國(guó)公司寒武紀(jì)承諾未來(lái)三年將研發(fā)擁有十億處理單位的芯片，該公司正在研發(fā)專門用于深度學(xué)習(xí)的芯片。

中國(guó)的科技巨頭如百度、京東也在對(duì)海外的人工智能公司進(jìn)行投資，包括美國(guó)。

最近，百度和京東投資了美國(guó)金融科技公司ZestFinance，騰訊投資了位于紐約的人工智能公司ObEN。明碼生物科技和Pony.ai等初創(chuàng)公司在中美兩國(guó)都開展了業(yè)務(wù)，進(jìn)一步拉近了兩國(guó)之間的競(jìng)爭(zhēng)差距。

盡管中國(guó)公司正積極在美國(guó)尋找合作或者投資，但相比較來(lái)說(shuō)，在美國(guó)的人工智能初創(chuàng)企業(yè)有更多的中國(guó)投資，而在中國(guó)的人工智能企業(yè)獲得的美國(guó)投資相對(duì)較少。

四、依賴人工智能防御的未來(lái)

人工智能網(wǎng)絡(luò)安全市場(chǎng)越來(lái)越火爆。一些初創(chuàng)公司甚至擁有政府客戶的名冊(cè)，希望能比黑客搶先一步。

數(shù)據(jù)中心正成為新的戰(zhàn)場(chǎng)。

2014 年，亞馬遜為 CIA 搭建了一個(gè)客戶云計(jì)算服務(wù)，滿足了敏感數(shù)據(jù)嚴(yán)格的合規(guī)和監(jiān)管要求。

在 2017 年第四季度，AWS 將這些工具向情報(bào)機(jī)構(gòu)以外的政府客戶開放。

亞馬遜也收購(gòu)了兩家人工智能網(wǎng)絡(luò)安全公司——Harvest.ai 和 Sqrrl, 保證云端敏感數(shù)據(jù)的安全。

無(wú)論亞馬遜或者其他一眾初創(chuàng)公司是否刻意迎合政府客戶，人工智能正在成為政府支持的維護(hù)網(wǎng)絡(luò)安全的中堅(jiān)力量。

冷戰(zhàn)時(shí)期，政府討論的是與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手之間的「導(dǎo)彈的差距」或者核彈頭的優(yōu)劣地位。如今，政府日益關(guān)注的是他們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)能力方面的差距。結(jié)果導(dǎo)致了網(wǎng)絡(luò)安全和傳統(tǒng)國(guó)防的不斷融合。

數(shù)據(jù)泄露所帶來(lái)的危險(xiǎn)令人矚目：從美國(guó)信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu) Equifax 數(shù)百萬(wàn)社會(huì)安全碼的泄露，到 WannaCry 勒索病毒再到俄羅斯干預(yù)美國(guó)大選等事件。

2017 年，SecurityScorecard（一家由因特爾投資和穆迪以及其它公司投資的位于紐約的公司）的分析報(bào)告稱，美國(guó)政府組織在網(wǎng)絡(luò)安全方面獲得了最低的評(píng)分。該分析報(bào)告包含共「552 個(gè)地方、州和聯(lián)邦政府機(jī)構(gòu)。每個(gè)機(jī)構(gòu)擁有超過 100 個(gè)面向公眾的 IP 地址。」

網(wǎng)絡(luò)安全為人工智能算法提供了一個(gè)真實(shí)的應(yīng)用機(jī)會(huì)，因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)攻擊會(huì)不斷演化，防護(hù)也在不斷面臨各種前所未聞的惡性軟件。人工智能可以大范圍的應(yīng)用，在對(duì)數(shù)百萬(wàn)事件進(jìn)行篩選后識(shí)別異常、危險(xiǎn)以及可能產(chǎn)生威脅的信號(hào)。

目前，該市場(chǎng)擁有大量新興的網(wǎng)絡(luò)安全公司，都在試圖將機(jī)器學(xué)習(xí)推到下一個(gè)高度。

過去 5 年，134 家初創(chuàng)公司共獲得 36.5 億美元的融資。去年，約 34 家公司是首次獲得融資。目前，這個(gè)市場(chǎng)有更大的公司如，Cybereason、CrowdStrike、Cylance 以及 Tanium 占據(jù)，每個(gè)公司的市值都超過了 9 億美元。

甚至如 Accenture 這樣的傳統(tǒng)咨詢公司也在不斷研發(fā)人工智能網(wǎng)絡(luò)安全的技術(shù)，以便更好的服務(wù)聯(lián)邦政府客戶。擁有美國(guó)空軍等客戶的初創(chuàng)公司 Endgame 將其政府服務(wù)業(yè)務(wù)出售給了 Accenture, 這一交易引起了廣泛的關(guān)注。

2016年，情報(bào)機(jī)構(gòu)的投資部門 In-Q-Tel 投資了 Anomali、Interset 和 Cylance。英國(guó)公司 Darktrace 聲稱，它的系統(tǒng)在全世界部署了 3000 份，包括政府機(jī)構(gòu)。位于科羅拉多州的 Logrhythm 也與美國(guó)空軍、NASA 以及國(guó)防承包商 Raytheon 達(dá)成了合作。

其它頂級(jí)的國(guó)防承包商也在不斷進(jìn)行投資。

洛克希德·馬丁是 Cybereason （目前市值9億美元）早期的投資者。 2017 年，波音公司通過其投資部門 Horizon X 投資了特克薩斯州一家網(wǎng)絡(luò)安全公司 SparkCognition。

五、你好嗎，Alexa？

亞馬遜 Echo 和谷歌 Home 主宰了智能家居音箱市場(chǎng)，但巨頭對(duì)非英語(yǔ)市場(chǎng)的服務(wù)卻并不周到。

Alexa 開啟了一場(chǎng)語(yǔ)音的革命。

在 2018CES 展上，語(yǔ)音賦能的計(jì)算成為了熱潮。沒有接入亞馬遜 Alexa 或者谷歌 Home 的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備幾乎不存在。

三星正在研發(fā)自己的語(yǔ)音助手 Bixby. 公司希望到 2020 年，公司的所有產(chǎn)品全都實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)連接，通過 Bixby 實(shí)現(xiàn)智能化。2017 年，LG 實(shí)現(xiàn)了其所有應(yīng)用都能通過 WiFi 連接。目前，超過 80 個(gè) LG 的產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)了對(duì)谷歌 Home 的對(duì)接。

亞馬遜雖然在初期是語(yǔ)音計(jì)算的領(lǐng)導(dǎo)者，但目前在語(yǔ)言支持上卻落后一步。

上個(gè)季度，亞馬遜宣布它將在大約 80 個(gè)國(guó)家發(fā)售 Alexa 賦能的音箱。但不利的方面是，它希望全球的用戶能通過英語(yǔ)、德語(yǔ)或者日語(yǔ)與音箱進(jìn)行互動(dòng)。

谷歌 Home 支持英語(yǔ)、德語(yǔ)、法語(yǔ)和日語(yǔ)。蘋果的 HomePod 目前僅支持英語(yǔ)。但它計(jì)劃不久將可以支持德語(yǔ)和法語(yǔ)。

在這方面，谷歌比亞馬遜擁有更大的優(yōu)勢(shì)。安卓手機(jī)上的谷歌助手支持英語(yǔ)、法語(yǔ)、德語(yǔ)、意大利語(yǔ)、韓語(yǔ)、西班牙語(yǔ)以及葡萄牙語(yǔ)。它的語(yǔ)音識(shí)別能力——用于進(jìn)行語(yǔ)音-文本轉(zhuǎn)換以及語(yǔ)音搜索，可以支持 119 種語(yǔ)言。

目前，西班牙語(yǔ)智能家居市場(chǎng)并沒有被科技巨頭們給予足夠的關(guān)注，盡管它是實(shí)際上僅次于漢語(yǔ)的應(yīng)用范圍最廣的語(yǔ)言之一。

在中國(guó)，阿里巴巴稱，中文語(yǔ)音音箱 Tmall Genie 自 2017 年 6 月發(fā)售以來(lái)賣出了超過 100 萬(wàn)臺(tái)。

2018 年，語(yǔ)音助手將繼續(xù)在非英語(yǔ)語(yǔ)音市場(chǎng)為爭(zhēng)奪市場(chǎng)主導(dǎo)地位而展開競(jìng)爭(zhēng)。

六、白領(lǐng)工作自動(dòng)化進(jìn)程在加速

此處的白領(lǐng)包括律師、顧問、金融分析師、記者、貿(mào)易人員等，人工智能對(duì)這些人帶來(lái)的沖擊和給藍(lán)領(lǐng)帶來(lái)的沖擊一樣大。

越來(lái)越多由人工智能加持的專家級(jí)自動(dòng)化及效果增強(qiáng)軟件正將人類帶入人工智能輔助生產(chǎn)或人工智能優(yōu)化生產(chǎn)的新紀(jì)元。這些能夠優(yōu)化生產(chǎn)的人工智能工具正在威脅白領(lǐng)工作中的案頭部分。

下圖展示了專家級(jí)自動(dòng)化及效果增強(qiáng)軟件（EAAS）市場(chǎng)的情況。從圖中你能夠看到，AI EAAS 初創(chuàng)公司的足跡遍布各行各業(yè)。具體說(shuō)來(lái)，不論是律師、記者、健康管理人員、貿(mào)易人員還是咨詢行業(yè)從業(yè)者，都有相應(yīng)的 AI EAAS 軟件可以使用。

例如，在法律工作中，人工智能在節(jié)約時(shí)間、提升效率方面有很大的潛能可以挖掘。在訴訟流程中，自然語(yǔ)言處理和文本分析技術(shù)能夠在幾分鐘之內(nèi)總結(jié)上千頁(yè)的法律文件，這在曾經(jīng)需要耗費(fèi)一個(gè)人幾天的時(shí)間才能完成。不僅如此，人工智能的使用也讓工作的準(zhǔn)確率得到了很大的提升。

由于人工智能平臺(tái)正變得越來(lái)越高效和商業(yè)化，曾經(jīng)按小時(shí)收費(fèi)的第三方律所的收費(fèi)模式也將受到?jīng)_擊。

程序員也不能幸免于難，很多早期的人工智能項(xiàng)目正著眼于基于 AI 的軟件測(cè)試、Debug、以及基礎(chǔ)的前端開發(fā)等工作。位于英國(guó)的 DiffBlue 去年得到了大額融資，這家公司的業(yè)務(wù)就是將 AI 技術(shù)用于日常編碼工作中的錯(cuò)誤修復(fù)、客戶端代碼編寫、將某一編程語(yǔ)言編寫的代碼翻譯至另一種語(yǔ)言等任務(wù)。

健康及教育行業(yè)被認(rèn)為是受人工智能沖擊最小的行業(yè)，因?yàn)檫@兩個(gè)行業(yè)包含大量的動(dòng)態(tài)任務(wù)，且這兩個(gè)行業(yè)的從業(yè)者通常需要較高的情商。不過，人工智能依然正在這兩個(gè)行業(yè)中滲透，以教育為例，初創(chuàng)公司們正致力于提供人工智能輔助服務(wù)，例如閱卷、語(yǔ)言教學(xué)、作文批改等。

七、人工智能向端的遷移

2017 這一年，人工智能行業(yè)表現(xiàn)出了很明顯的向終端遷移的趨勢(shì)。例如，將人工智能嵌入至更小的設(shè)備以及傳感器中，并且在計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的邊緣運(yùn)行。換句話說(shuō)，人工智能將離開云端，甚至離開手機(jī)，轉(zhuǎn)而存在于你的耳機(jī)中。

人工智能正越來(lái)越分散。

設(shè)備智能，例如智能手機(jī)、汽車、甚至無(wú)線設(shè)備上的智能，由于無(wú)需與云端或服務(wù)器通信，因此能夠?qū)崿F(xiàn)更迅速、本地化、場(chǎng)景化的信息處理。

例如，自動(dòng)駕駛汽車需要針對(duì)路況作出實(shí)時(shí)反應(yīng)，其決策過程對(duì)時(shí)間非常敏感，信號(hào)延遲將危及生命安全。又如，在本地設(shè)備中訓(xùn)練私人的人工智能助手，這類助手將能夠識(shí)別你特有的口音以及你的個(gè)人面部特征。

2017 年，由于科技巨頭們的大力投入，終端智能已經(jīng)取得質(zhì)的飛躍。

蘋果發(fā)布了搭載神經(jīng)引擎的 A11 芯片，這款芯片將被用在 iPhone 8 和 iPhone X 上。蘋果稱，這款芯片能夠以最多每秒 600B 次計(jì)算的速度運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。它驅(qū)動(dòng)了如 FaceID 等 iPhone 手機(jī)的新功能。在 FaceID 功能的使用過程中，手機(jī)通過向用戶面部發(fā)射不可見光掃描人臉，無(wú)需向云端上傳及存儲(chǔ)任何用戶數(shù)據(jù)。

作為大部分?jǐn)?shù)據(jù)中心的主流處理器制造商，英特爾不得不通過收購(gòu)的方式追趕終端智能的潮流。最近，英特爾推出設(shè)備端的視覺計(jì)算芯片 Myriad X，這是一款最初由英特爾在 2016 年收購(gòu)的名為 Movidius 的公司所研發(fā)的芯片。

英特爾表示，Myriad X 能夠勝任從智能手機(jī)到孩童監(jiān)控設(shè)備到無(wú)人機(jī)等各種終端設(shè)備上運(yùn)行的深度學(xué)習(xí)任務(wù)。

谷歌提出了一個(gè)與其 Federated Learning 相似的概念。不同的是，其中部分的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)能夠在終端設(shè)備上運(yùn)行。目前，這一概念正在谷歌鍵盤 Gboard 上進(jìn)行測(cè)試。

盡管終端人工智能減弱了信息延遲問題，但與云端相比，終端智能存在存儲(chǔ)空間及計(jì)算能力方面的限制。

此外，為了讓不同的終端之間以及終端與云端之間更好地合作，更多的混合深度學(xué)習(xí)模型將會(huì)涌現(xiàn)。

八、膠囊網(wǎng)絡(luò)的興起

深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前大多數(shù)人工智能應(yīng)用程序的驅(qū)動(dòng)因子，多虧了膠囊網(wǎng)絡(luò)，現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)得以改頭換面了。

不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有不同的結(jié)構(gòu)。當(dāng)今深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最著名的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）。現(xiàn)在，一個(gè)新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)——膠囊網(wǎng)絡(luò)——流行了起來(lái)，并且在多方面擁有趕超 CNN 的能力。

盡管 CNN 在近年來(lái)取得了成功，我們?nèi)耘f不能忽視它存在的短板，在很多時(shí)候，CNN 表現(xiàn)不佳并且可能存在安全漏洞。一直以來(lái)，研究人員都在努力提升人工智能算法，試圖克服這些問題。

下面我們舉一個(gè)最常見的例子。在人臉識(shí)別的過程中，CNN 通過學(xué)習(xí)了解到人臉上的各個(gè)要素（眼睛鼻子嘴巴），但卻記不住每一個(gè)要素的具體位置，導(dǎo)致以下兩張圖都能夠被認(rèn)作一張人臉。

深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的領(lǐng)先研究者之一 Geoffrey Hinton 在 2017 年發(fā)布了一篇研究論文，介紹了膠囊網(wǎng)絡(luò)，也就是 CapsNet 的概念。

這篇論文尚處評(píng)審階段，且缺乏在實(shí)際場(chǎng)景中的充分測(cè)驗(yàn)，但其擁有的強(qiáng)大能力在媒體以及科技圈內(nèi)引起了不小的反響。

具體技術(shù)細(xì)節(jié)我們?cè)诖瞬欢噘樖觯?jiǎn)而言之，膠囊網(wǎng)絡(luò)從更高維度的特征識(shí)別事物，所需訓(xùn)練數(shù)據(jù)更少，且錯(cuò)誤率更小。比如上面的例子中，嘴巴長(zhǎng)在眉毛上面的臉將被輕松鑒別出來(lái)，而 CNN 卻沒有辦法做到這一點(diǎn)。

CNN 的另一個(gè)問題在于，它不能處理輸入數(shù)據(jù)的多種變換形式。比如，你需要用同一個(gè)物體不同角度的很多張照片作為輸入數(shù)據(jù)，才能訓(xùn)練一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別該物體。因此，要識(shí)別很多種物體，就需要龐大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

在這一點(diǎn)上，膠囊網(wǎng)絡(luò)被認(rèn)為比 CNN 表現(xiàn)更佳。膠囊網(wǎng)絡(luò)需要更少的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并且能夠通過一個(gè)物體的幾種狀態(tài)推斷出另外的狀態(tài)，在訓(xùn)練中不需要輸入每一種狀態(tài)的數(shù)據(jù)。

Hinton 在他的論文中還提到，膠囊網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)經(jīng)歷過一些復(fù)雜的對(duì)抗攻擊測(cè)試（用一些不合格的照片迷惑算法），且得出了性能超越卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)論。

僅需一些簡(jiǎn)單的處理，黑客便能愚弄卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。來(lái)自谷歌和 OpenAI 的研究人員已經(jīng)用一些例子充分證明了這一點(diǎn)。

其中最著名的例子要數(shù)在 2015 年的一篇論文中，研究人員對(duì)一張大熊貓照片進(jìn)行了人眼不可見的處理，系統(tǒng)便將其識(shí)別為長(zhǎng)臂猿，且置信度為 99.3%。

九、六位數(shù)薪水的人工智能人才大戰(zhàn)

人工智能人才供不應(yīng)求，領(lǐng)域內(nèi)的頂尖研究員的薪水可以達(dá)到數(shù)百萬(wàn)。

中國(guó)正在招募人工智能領(lǐng)域的專家。

寶馬中國(guó)列出的一些高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)研究員的薪水大約為 56.7 到 62.4 萬(wàn)美元，其他不同公司也對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)專家一職給出了 31.5 到 41 萬(wàn)美元。這些職位招聘信息來(lái)源于中國(guó)的招聘平臺(tái)獵聘網(wǎng)站。

根據(jù)騰訊最近的報(bào)告顯示，目前在人工智能領(lǐng)域具備相應(yīng)資質(zhì)的研究人員預(yù)估有 30 萬(wàn)人，其中包括相關(guān)研究領(lǐng)域的學(xué)生。與此同時(shí)，各家公司可能需要一百萬(wàn)或更多的人工智能專家來(lái)滿足他們的工程需要。

在美國(guó)，如果在職場(chǎng)社區(qū) Glassdoor 上搜索「人工智能」則會(huì)顯示出超過 32000 個(gè)就業(yè)機(jī)會(huì)，其中不少職位的工資達(dá)到六位數(shù)。

大型公司為了挖到最優(yōu)秀的人工智能人才，自然會(huì)給出最具競(jìng)爭(zhēng)力的薪資待遇。

2014 年被谷歌收購(gòu)的 DeepMind 在其財(cái)務(wù)報(bào)告中表示，去年的「員工成本及其他相關(guān)費(fèi)用」為 1.048 億英鎊。在 LinkedIn 上快速搜索到的公司員工人數(shù)為 415 人。假設(shè)這是 2016 年團(tuán)隊(duì)的規(guī)模，扣除其他費(fèi)用，那么團(tuán)隊(duì)員工的平均工資為 25.2 萬(wàn)英鎊（約 35 萬(wàn)美元）。

此外，大型科技公司的人工智能研究人員也紛紛離開，并著手創(chuàng)辦自己的公司。

吳恩達(dá)離開百度后就成立了人工智能基金，并募資到了 1.75 億美元。人工智能芯片創(chuàng)業(yè)公司 Groq 的首席技術(shù)官就曾在谷歌硬件工程部門研發(fā) TPU，后來(lái)在 Google X 部門工作。

國(guó)內(nèi)創(chuàng)業(yè)公司地平線機(jī)器人的首席技術(shù)官兼聯(lián)合創(chuàng)始人余凱也曾在百度工作，任百度深度學(xué)習(xí)研究院負(fù)責(zé)人，領(lǐng)導(dǎo)圖像識(shí)別團(tuán)隊(duì)。

無(wú)疑，隨著優(yōu)秀人才不斷流向初創(chuàng)公司，人才爭(zhēng)奪戰(zhàn)將變得更加激烈。

十、機(jī)器學(xué)習(xí)的炒作將平息

機(jī)器學(xué)習(xí)將很快「走下神壇」。2016 年之后出現(xiàn)的 1100 多家新型 AI 初創(chuàng)公司需要穩(wěn)健的商業(yè)模式來(lái)保持活力。

先是大數(shù)據(jù)，然后是云，現(xiàn)在是機(jī)器學(xué)習(xí)，技術(shù)熱潮一波接著一波來(lái)襲。

2017 年，機(jī)器學(xué)習(xí)的熱度迎來(lái)了波峰。

這一年，孵化器孕育了超過 300 家人工智能初創(chuàng)公司，是 2016 年的三倍。這一年，投資者在各領(lǐng)域人工智能初創(chuàng)公司上共計(jì)投資超過 15.2 億美元資金，是 2016 年籌集資金的 141%。

自 2016 以來(lái)，有超過 1100 家的新興人工智能公司完成了第一輪融資。從這個(gè)角度來(lái)看，這是超過一半的歷史上曾經(jīng)有過股權(quán)融資的人工智能初創(chuàng)公司。從這個(gè)角度出發(fā)，有一半以上的歷史上的人工智能初創(chuàng)公司完成過融資。

不過，這波炒作很快就壞平息。

機(jī)器學(xué)習(xí)的常規(guī)化會(huì)使投資者對(duì)他們資助的人工智能公司變得吹毛求疵。

正如著名風(fēng)投公司 a16z 的 Frank Chen 所言，「幾年后將沒有投資者會(huì)去找人工智能創(chuàng)業(yè)公司。」初創(chuàng)公司使用必要的人工智能算法為他們的產(chǎn)品提供動(dòng)力一種「假設(shè)」。

事實(shí)上，我們已經(jīng)在許多行業(yè)里看到了這種情況。

機(jī)器學(xué)習(xí)離不開 IIoT。我們需要人工智能理解機(jī)器和傳感器中采集收集到的大量數(shù)據(jù)，并對(duì)它們進(jìn)行實(shí)時(shí)處理。幾乎所有的網(wǎng)絡(luò)安全公司都在某種程度上使用了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。除此之外，大型科技公司還會(huì)為企業(yè)提供一套機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案。

頂級(jí)投資者正在認(rèn)真評(píng)估使用人工智能技術(shù)的初創(chuàng)公司。例如，液體活檢診斷公司 freenome 就在獲得 a16z 投資意向之前，收到了 5 份未標(biāo)記的血液樣本，并用人工智能算法展開分析。

十一、亞馬遜、谷歌、微軟主導(dǎo)了企業(yè) AI

五年內(nèi)，投資者在專注于企業(yè) AI 服務(wù)的創(chuàng)業(yè)公司上累積投入 1.8 億美元，現(xiàn)在，亞馬遜、谷歌、微軟可能會(huì)讓小公司面臨淘汰。

越來(lái)越多的公司致力于將機(jī)器學(xué)習(xí)融入他們的產(chǎn)品中的同時(shí)，初創(chuàng)企業(yè)也開始提供 ML-as-a-service。

目前，谷歌、亞馬遜、微軟和 Salesforce 等大型科技企業(yè)都在努力改善企業(yè)的人工智能產(chǎn)品，讓小公司和基金空間淘汰。

谷歌推出 Cloud AutoML，用戶可以用他們自己的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練算法進(jìn)而滿足特定的需求。

亞馬遜則在 AWS 旗幟下打出 Amazon AI 口號(hào)，開始銷售 AI-as-a-service。Amazon AI 的目標(biāo)是為那些需要人工智能技術(shù)的大型或小型開發(fā)者提供服務(wù)，而無(wú)需預(yù)付費(fèi)用或是卷入更多的麻煩。亞馬遜推出的產(chǎn)品類似 API，允許開發(fā)者訪問 Amazon Lex（亞馬遜的 NLP 能力）、Amazon Polly（亞馬遜的語(yǔ)音合成能力）以及 Amazon Rekognition（亞馬遜的圖像分析能力）

在 2017 年的第四季度，亞馬遜擴(kuò)展其業(yè)務(wù)范圍，包括視頻識(shí)別、音頻轉(zhuǎn)錄以及情感分析。AWS 的前進(jìn)歷程留下了深刻的足跡，僅第四季度的收入為 50 億美元，同比增長(zhǎng) 44%。

此外，微軟與亞馬遜的競(jìng)爭(zhēng)也十分激烈，Salesforces 和 Oracle 等公司也緊跟其后。

十二、人工智能診斷得到監(jiān)管機(jī)構(gòu)的首肯

機(jī)器學(xué)習(xí)將很快成為醫(yī)療影像和診斷領(lǐng)域中的一個(gè)常規(guī)操作。

美國(guó)的監(jiān)管機(jī)構(gòu)正在考慮批準(zhǔn)讓人工智能技術(shù)應(yīng)用于臨床。

人工智能在診斷中的價(jià)值主要體現(xiàn)在及早發(fā)現(xiàn)病情以及提高準(zhǔn)確性的方面。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以通過對(duì)數(shù)百萬(wàn)其他患者的醫(yī)療圖像進(jìn)行比較，從而獲取人類肉眼可能忽略的細(xì)微差別。算法完成這件事情只需幾秒鐘，但人類卻可能需要花上幾個(gè)小時(shí)的時(shí)間。

針對(duì)消費(fèi)者的人工智能監(jiān)測(cè)工具也不在少數(shù)，例如使用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)監(jiān)測(cè)可疑皮膚病的 SkinVision。而新一波人工智能醫(yī)療應(yīng)用也將入駐醫(yī)院和診所。

近日，全球生物制藥企業(yè) AstraZeneca 就宣布與阿里巴巴旗下阿里健康展開合作，在中國(guó)攜手開發(fā)人工智能輔助診斷及篩查等應(yīng)用程序。

在此之前，通用電氣聯(lián)手英偉達(dá)嘗試把深度學(xué)習(xí)技術(shù)帶入醫(yī)療領(lǐng)域，谷歌 DeepMind 也嘗試?yán)萌斯ぶ悄芗夹g(shù)發(fā)現(xiàn)眼部疾病。

谷歌 DeepMind、IBM、通用電氣以及阿里巴巴等巨頭的進(jìn)入使得初創(chuàng)企業(yè)瓜分這塊市場(chǎng)蛋糕的腳步愈發(fā)艱難。但這并沒有阻止新興公司冒險(xiǎn)的腳步。

醫(yī)療依舊是人工智能創(chuàng)投最熱門的領(lǐng)域之一，許多專注于醫(yī)療影像及診斷的公司的不斷成長(zhǎng)促成了這一結(jié)果。

醫(yī)療影像初創(chuàng)公司 Arterys 獲得了 FDA 的首批。據(jù)報(bào)道，經(jīng)過一系列準(zhǔn)確性及診斷速度的測(cè)試之后，該公司的云計(jì)算平臺(tái)被批準(zhǔn)用于分析心臟圖像。目前，Arterys 正在申請(qǐng) FDA 批準(zhǔn) AI 在腫瘤學(xué)中的應(yīng)用。

另一家名為 MedyMatch 的以色列初創(chuàng)公司則是利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)分析 CT 掃描結(jié)果檢測(cè)顱內(nèi)出血情況。最近，F(xiàn)DA 給予其突破性設(shè)備資格，進(jìn)而加速產(chǎn)品推向市場(chǎng)的進(jìn)程。

在醫(yī)療這類高風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)業(yè)中，存在最大爭(zhēng)議的地方在于，誰(shuí)來(lái)承擔(dān)人工智能系統(tǒng)誤診的責(zé)任。目前的應(yīng)用程序都是在輔助放射科醫(yī)生和內(nèi)科醫(yī)生，而不會(huì)成為診斷的最終裁決者。

十三、人工智能走向 DIY

讓你的語(yǔ)音助手聽起來(lái)像影視劇人物，或者自己打造 AI 相機(jī)。

無(wú)需擁有計(jì)算機(jī)科學(xué)或是數(shù)學(xué)專業(yè)的博士學(xué)位，你就可以自己打造出一套人工智能系統(tǒng)。

目前市面上存在的大量開源軟件、海量 API 和 SDK 以及極易上手裝配的亞馬遜或谷歌套件，都大幅度降低了人們進(jìn)入人工智能領(lǐng)域的門檻。

谷歌曾推出 AIY（artificial intelligence yourself）計(jì)劃，旨在讓每一個(gè)年齡層的用戶都可以 DIY 自己的人工智能產(chǎn)品。

基于 AIY 項(xiàng)目誕生的首個(gè)產(chǎn)品名為 AIY Voice Kit，是一款結(jié)合樹莓派的語(yǔ)音識(shí)別工具包。為了讓語(yǔ)音助手可以像 BBC 科幻電視劇《神秘博士》中的人物一樣，要用 80 年代的交流方式與智能助手進(jìn)行交互。（劇中，自稱為「博士」的時(shí)間領(lǐng)主用他偽裝成 20 世紀(jì) 50 年代英國(guó)警亭的時(shí)間機(jī)器塔迪斯與其搭檔在時(shí)間、空間探索悠游、懲惡揚(yáng)善、拯救文明、幫助弱小。）不難發(fā)現(xiàn)，用戶們正在基于人工智能技術(shù)創(chuàng)造出更多的新發(fā)明。

此外，谷歌還推出了 AIY Vision Kit，它支持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以利用算法識(shí)別出貓和狗，還能匹配出人物的面部表情與心情。

亞馬遜也曾推出 DeepLense，這是一款價(jià)值 249 美元的深度學(xué)習(xí)相機(jī)。亞馬遜為首屆 DeepLense 黑客馬拉松的獲勝者提供 7500 美元的獎(jiǎng)金。