CB Insights报告:2018年12个AI趋势

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在2017年,全球AI创业公司总共融资125亿美元,其中48%的资金投向了中国,38%在美国。CB Insights报告中还列出了其他12个趋势,这些趋势不仅与AI从业者有关,更重要的是已经明显有影响各行各业的趋势了。

CB Insights最新的AI报告,预测了2018年12个AI趋势。

其中关于中美双雄时代的趋势,量子位之前已经专文搬运过,其中核心要点是:2017年数据显示,中国AI创业公司融资比美国还多。

在2017年,全球AI创业公司总共融资125亿美元,其中48%的资金投向了中国,38%在美国——即便中国AI创业公司数量还没有美国多。

所以,中国AI的汹涌态势可见一斑。

除了中美话题,CB Insights报告中还列出了其他12个趋势,这些趋势不仅与AI从业者有关,更重要的是已经明显有影响各行各业的趋势了。

量子位直切要点,希望能给你提供一些参考:

1.新蓝领工作:机器人保姆

AI推动下的机器自动化浪潮,一度被认为要冲击劳动力密集的制造业,造成大面积蓝领工作被替代。

但容易被忽略的是新工种出现:机器人保姆。

随着高度自动化制造、仓储等机器人完善,同时也需要相关人类对机器人进行维护。

比如在亚马逊仓库中,已经有超过10万个机器人投入使用,相应也创造了数千个人类的新工作机会。

2.AI for X,无处不在

另一个趋势是AI会进入各行各业,或换言之,机器学习无处不在。

这样的趋势,在2017年展现了不少案例。数据+AI算法正在带来更多的想象。

比如英国正在用AI酿造啤酒,瑞典通过深度学习来分析马匹行为,纽约通过AI定制千人千面的素食健康食品……

随着AI算法和机器学习更加民主化,每一个行业都可能进一步得到“AI+”式的改变。

3.AI安全同步升温

一方面是AI深入各行各业,无处不在,另一方面则是如影随形的安全问题,特别是数据泄露带来的风险。

在2017年中,AI安全创业公司融资事件也一浪高过一浪。

总之,有数据的地方就会有安全隐患,AI时代也不例外。

4.语音交互竞争全球开战

CB Insights认为,目前语音交互战争在英语国家暂时两强并存:Amazon Echo和Google Home主导了智能家庭音箱市场。

但非英语国家的语音交互大战方兴未艾。

亚马逊上个季度宣布将开始向大约80个国家运送其基于Alexa的智能音箱。但不利的一面是,它希望全球用户可以用英语,德语或日语进行互动。

Google Home有英文,德文,法文和日文版本。而苹果的HomePod目前仅提供英文版本。

此外,Google比亚马逊有一个显着的优势。:适用于Android手机的Google智能助理提供英文,法文,德文,意大利文,日文,韩文,西班牙文和葡萄牙文版本。其语音识别功能-用于语音到文字转换和语音搜索,可扩展到119种语言。

CB Insights的观点是,西班牙语国家将是Amazon和Google在2018年的竞争重点。

但中文市场,Amazon和Google都不太有戏,中文市场现在还多雄混战,市场主导地位的竞争仍将继续。

5.白领工作受冲击

之前AI冲击白领工作的话题“雷声大雨点小”,但2018年可能会进入真枪实弹阶段。

CB Insights认为AI会更加普遍地进入辅助决策阶段,这对白领的工作将造成威胁。

一份EAAS市场地图显示,不少初创公司都在打造专业性很强的行业AI,从律师到记者,从理财顾问、交易员到管理咨询等从业者,都可能受到冲击。

例如,人工智能可以高效完成律师的部分工作。在诉讼方面,自然语言处理(文本分析)可以在几分钟内汇总数千页法律文件。这项任务,人类律师通常可能需要几天才能完成。同时,AI还能减少失误。

另外,程序员也没能幸免。AI编程的产品也有不少程序员在加班加点推出,程序员的工作也面临挑战。

那什么样的白领工作是暂时安全的?

CB Insights的观点是教育和医疗保健等需要高度情感智能的领域,目前面临的自动化风险最小。

如创新工场董事长李开复之前多次公开谈论的观点:人类的爱,AI无法替代。

6.AI终端趋势明显

CB Insights还表示,AI发展正在进入“端”时代。

包括手机、汽车、可穿戴在内的终端都将越来越多地迎来AI加持,边缘计算趋势也在增强。

可以举例的是苹果在2017年隆重推出的A11芯片,搭载了神经引擎,可以以每秒600B的速度执行机器学习任务,还帮助实现了Face ID的应用,在本地终端就能完成人脸识别。

Google还提出了一种新方法,在终端设备上就能完成模型训练,目前正在测试Google键盘Gboard中的一些功能。

此外,AI进入终端还可能带来计算的新模式,边缘计算、云计算和中央服务器通信,可能会有更多混合使用的情况。

7.CapsNet有望超越CNN

Geoffrey Hinton在2017年提出的CapsNet,有望在新的一年里超越卷积神经网络(CNN)。

与CNN相比,CapsNet弥补了不少缺陷,比如数据量、准确度、训练数据多样性等等,性能更好。

8.顶级AI人才依然很贵

AI人才市场仍将供不应求,顶尖AI人才年薪百万美元依然不稀奇。

在中国,AI专家也很稀缺。高级机器学习专家年薪50万美元,优秀的机器学习人才也在30万-40万美元的年薪区间。

目前合格的AI研究人员数量在30万,需求量是100万甚至更多,所以缺口还很大。

DeepMind披露的薪资状况,平均年薪35万美元

9.AI创业公司洗牌将至

机器学习将在2018年成为新常态,AI创业公司也会迎来检验期,光有概念炒作,没有产品和商业模式,可能会被洗牌。

投资者对于AI公司的投资也会更加谨慎,融资会变得更困难。

10.机器学习技术产品化

随着机器学习技术成为新常态,会有更多产品和服务满足市场需求。越来越多的公司甚至不用招聘昂贵的机器学习专家,通过其他公司提供的机器学习能力就能完成模型训练。

比如Google、亚马逊、Salesforce和微软等大型公司,都在抢夺这方面的市场。

特别是Google,发布了Cloud AutoML。客户使用自己的数据来训练算法,就能满足他们的特定需求。

亚马逊则通过AWS销售AI服务,发布了一些类似API的产品,允许任何开发人员访问Lex(Alexa内部的NLP),Amazon Polly(语音合成)以及Amazon Rekognition(图像分析)。

11.AI+医疗迎来爆发

最后被强调的是,AI在医疗成像和诊断中将会发生的作用。

在美国,监管机构正在考虑批准AI用于临床。AI在诊断方面可以提供更早期准确性判断,这能让很多病症在早期被发现和治疗。

AI“看片”也会比人类医生更具优势,还能快速普及。

此外,医疗保健方面的AI创业也正在进入最热阶段。

12.AI进入DIY阶段

2018年,AI的技术和产品将会更加普及,DIY打造个性化AI也成为可能。

不需要计算机科学或数学博士,你就能来建立自己的AI。在开源软件库,数百种API和SDK可以发挥作用,而且Google等巨头公司会开发越来越多的简易配套件,壁垒比任何时候都要低。

 

作者:李根/量子位

来源:https://www.iyiou.com/p/66895

本文来源于人人都是产品经理合作媒体@亿欧网,作者@李根/量子位

题图来自PEXELS,基于CC0协议

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评论
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  1. CB Insights的观点是,西班牙语国家将是Amazon和Google在2018年的竞争重点。
    有谁可以帮忙解释一下为什么是西班牙语会成为这两家公司竞争重点?感谢

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  2. 进展阶段应该可以稳定。

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