有人說(shuō)互聯(lián)網(wǎng)開始由黃金時(shí)代轉(zhuǎn)入白銀時(shí)代，但AI可能與此相反，初創(chuàng)期的“白銀時(shí)代”已經(jīng)向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用全面落地的“黃金時(shí)代”進(jìn)發(fā)。

12月20日，國(guó)際數(shù)據(jù)公司（IDC）與百度AI產(chǎn)業(yè)研究中心（BACC）聯(lián)合發(fā)布《百度大腦領(lǐng)導(dǎo)力白皮書》。該白皮書按官方說(shuō)法意在“洞察AI趨勢(shì)，激發(fā)產(chǎn)業(yè)新效能”，在開篇著重預(yù)測(cè)了2019年中國(guó)AI市場(chǎng)發(fā)展的十大趨勢(shì)。

解構(gòu)該白皮書，我們發(fā)現(xiàn)，未來(lái)AI的發(fā)展在很多地方都將超出現(xiàn)有預(yù)期。

AI帶來(lái)的便捷，將比你想得還要極致

AI給產(chǎn)業(yè)和生活帶來(lái)了無(wú)與倫比的便捷，而未來(lái)AI帶來(lái)的便利將比你想象的還要更進(jìn)一步。

1、部署AI，代碼都不想敲？那就點(diǎn)幾下鼠標(biāo)吧

在云計(jì)算巨頭的支撐下，企業(yè)自己部署AI即將擺脫過(guò)去那種全靠碼農(nóng)一行行代碼敲出模型的境況，用少量的引導(dǎo)代碼就能部署完整、可用、高效的算法模型。

不過(guò)，這還沒有結(jié)束，那些對(duì)AI需求相對(duì)固定、大眾化的企業(yè)，甚至可以“懶”到連少量代碼都不用敲，直接在專業(yè)開發(fā)平臺(tái)上點(diǎn)幾下鼠標(biāo)就能實(shí)現(xiàn)AI部署自動(dòng)化，像訪問WEB一樣便捷。由此，“普惠AI”將不再是一個(gè)概念。

類似的開發(fā)平臺(tái)不斷涌現(xiàn)，典型的如谷歌AutoML、百度EasyDL等。例如，在EasyDL上，用戶可以上傳圖片、音頻、文本等原始數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可自動(dòng)訓(xùn)練出合適的模型，以圖像分類為例，訓(xùn)練數(shù)據(jù)每類僅需20－100張圖片，最快10分鐘可訓(xùn)練完畢。

2、不光人想變得更懶，機(jī)器也是

在AI之前IT信息化已經(jīng)大行其道，財(cái)務(wù)、人力等的IT化讓人可以更“懶”更輕松。但是，過(guò)去的IT信息化本質(zhì)上只是把人要做的事由機(jī)器去執(zhí)行（進(jìn)行了一定的流程重構(gòu)）。

現(xiàn)在，智能化使得業(yè)務(wù)流程再度重構(gòu)，某種程度上，機(jī)器也變得“更懶”，憑借AI模型只需要少量的步驟就能完成過(guò)去IT信息化系統(tǒng)要做的工作。

IDC預(yù)計(jì)至2023年，AI將取代50％的IT業(yè)務(wù)工作量，節(jié)省20％以上的運(yùn)營(yíng)成本。在已有的實(shí)踐案例中，太平洋保險(xiǎn)和百度合作，在車險(xiǎn)理賠環(huán)節(jié)采用AI技術(shù)（原有IT信息化支撐），每年預(yù)計(jì)將節(jié)省2－3億元運(yùn)營(yíng)成本。在車險(xiǎn)理賠中，超過(guò)70％的車險(xiǎn)理賠都是5000元以下的小額碰擦事故，而整體賠付金額只占到20％多，這十分適合AI的介入。

3、不能隨心所欲的智能交互都是偽命題

智能音箱現(xiàn)在十分流行，它代表人機(jī)交互界面的智能化趨向，即擺脫屏幕的束縛，讓交互通過(guò)語(yǔ)音的方式實(shí)現(xiàn)。

人和人之間獲取和交互信息，可通過(guò)說(shuō)話、讀文字、對(duì)眼神、瀏覽照片、播放視頻等多種方式，這些，正是AI加持交互的最終目標(biāo)。智能音箱只是開始，那些人與機(jī)器的交互，將通過(guò)AI實(shí)現(xiàn)“隨心所欲”不被時(shí)間、設(shè)備、場(chǎng)所所桎梏。

在這之前，至少要先擺脫屏幕。IDC預(yù)計(jì)到2023年，支持AI的人機(jī)交互接口將取代目前50％的基于屏幕的B2B和B2C的應(yīng)用程序。在融合語(yǔ)音、圖像、視頻以及語(yǔ)義理解能力的AI能力不斷進(jìn)化時(shí)，有理由相信，未來(lái)人與機(jī)器的交互將“心有靈犀”，而不是只靠冰冷的電容屏。

AI已經(jīng)很聰明了？對(duì)，但它還能比你想象的聰明更多

除了產(chǎn)業(yè)與生活的便捷化，AI自己在也變得更“聰明”，甚至比我們想象的AI要聰明得多。

1、全能型選手馬上要成型了

李開復(fù)曾經(jīng)對(duì)AI落地場(chǎng)景有過(guò)直白的觀點(diǎn)——金融行業(yè)會(huì)是最好、最先落地AI的場(chǎng)景。時(shí)至今日，F(xiàn)intech領(lǐng)域的AI應(yīng)用的確大放異彩，金融風(fēng)控成為AI落地的典型產(chǎn)品。同時(shí)，在政府行業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，AI近年來(lái)的實(shí)踐也突飛猛進(jìn)，城市治理、政務(wù)ATM背后都有AI的身影，連我們平時(shí)點(diǎn)個(gè)外賣，小哥如何配送背后都存在著AI路徑優(yōu)化。

不止于此，按照IDC與百度的預(yù)測(cè)，除了上述三個(gè)行業(yè)的全面擴(kuò)展，新零售、新制造、醫(yī)療領(lǐng)域也將成為AI市場(chǎng)的新增長(zhǎng)點(diǎn)。這六大行業(yè)未來(lái)應(yīng)用AI的3年復(fù)合增長(zhǎng)率將超過(guò)30％。

例如，廣州婦女兒童醫(yī)療中心已于2年前開始全面探索AI的應(yīng)用，包括在電子病歷系統(tǒng)中應(yīng)用語(yǔ)音識(shí)別幫助撰寫，利用圖像識(shí)別、深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行智能閱片輔助診斷，此外，還有病種分析、影像報(bào)告文書撰寫、智能導(dǎo)診、臨床輔助診斷等多個(gè)AI應(yīng)用場(chǎng)景落地。

而這些，還只是AI的典型應(yīng)用，在更多領(lǐng)域AI也在崛起。．

2、不只是知其然，還要知其所以然

過(guò)去及當(dāng)前某些AI技術(shù)，還處在只能聽清、看清的“知其然”狀態(tài)，而信息到底想表達(dá)什么，AI其實(shí)是不懂的。就好像用AI語(yǔ)音聽寫一段話，它能準(zhǔn)確地翻譯出來(lái)而不用用戶打字，但這句話究竟是什么用意AI并不知道，或者說(shuō)，需要換用另一個(gè)AI算法來(lái)實(shí)現(xiàn)。

這顯然是不夠的。在IDC與百度發(fā)布的報(bào)告中，多模態(tài)計(jì)算會(huì)成為下一步的技術(shù)趨勢(shì)。

按百度高級(jí)副總裁王海峰的說(shuō)法，機(jī)器智能不僅僅能夠“看清聽清”，還要能夠“看懂聽懂”。由此，融合視覺、語(yǔ)音、語(yǔ)義及情感的多模態(tài)計(jì)算成為必然，其結(jié)果，是AI更能深入理解信息背后的含義，進(jìn)而更好地支撐各種應(yīng)用。

例如，服務(wù)快消品行業(yè)的惠合科技接入百度EasyDL進(jìn)行陳列審核，旗下e店佳應(yīng)用上傳陳列視頻，EasyDL以定制化的物體檢測(cè)能力來(lái)識(shí)別商品是什么，同時(shí)還能推演出圖片中該類型商品的陳列究竟是否符合要求。目前，該圖像識(shí)別已經(jīng)應(yīng)用至40000家零售門店，這背后，就是多模態(tài)計(jì)算的價(jià)值呈現(xiàn)。

3、不管什么類型數(shù)據(jù)，只要有需求AI隨時(shí)“效命”

數(shù)據(jù)是AI算法模型的原料，一個(gè)算法對(duì)應(yīng)一種結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，要是數(shù)據(jù)不匹配算法便不能很好運(yùn)行甚至出錯(cuò)。

然而，很多企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，物理世界到虛擬數(shù)字多數(shù)時(shí)候并不能成為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，它們類型多樣、形式復(fù)雜。例如，制造業(yè)機(jī)械維保往往有零件或組件名稱、序列號(hào)、制造商信息、維護(hù)間隔、維護(hù)日期、分包商信息、手冊(cè)和文檔的鏈接、聯(lián)系人、保修和服務(wù)合同信息等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，十分“豐富”。

這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)帶來(lái)龐大的AI計(jì)算需求，在它們應(yīng)用到AI算法之前，需要有多模型數(shù)據(jù)庫(kù)的支撐，什么都能往里邊塞，AI通過(guò)這樣的數(shù)據(jù)庫(kù)什么都能“算”。由此，在迫切需求的支撐下，所謂多模型數(shù)據(jù)庫(kù)開始走向市場(chǎng)，IDC預(yù)計(jì)到2023年，多模型數(shù)據(jù)庫(kù)的支出將達(dá)到NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)（一種當(dāng)前興起的主流數(shù)據(jù)庫(kù)形態(tài)）支出的30％。