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​AI智能正在默默的改变着我们的日常

发布日期:2021-05-19 阅读次数:2559


AI很快就会改变我们的日常生活方式。主要企业是否已准备好从即将到来的创新浪潮中获得价值?

为你当地医院的放射科感到遗憾。的确,他们有先进的磁共振扫描仪和强大的软件来生成图像,但这正是机器停机的地方。放射科医生必须找到并阅读病人的文件,检查图像并做出诊断。如果人工智能(AI)能够通过实时、更准确的诊断或指导启动这个过程,大大超过人眼的判断会发生什么?

由于近年来技术的进步,制造商现在几乎可以提供这种先进的磁共振解决方案。事实上,他们正在探索几乎涵盖工业部门和公共部门等所有主要行业的新型人工智能应用。随着算法的改进和数据存储的增加,计算机的错误率往往接近或更低,人类在图像识别和其他认知功能上的错误率。硬件性能也大大提高,使机器能够处理前所未有的数据量。这一直是提高人工智能模型准确性的主要动力。

人工智能

在人工智能领域,深度学习(DL)是开发潜力最大的领域。这种技术依赖于复杂的神经网络。这个网络使用各种结构来处理信息。这些结构由多个层次和节点组成,类似于大脑中神经元的功能。网络中的每个节点集都进行不同的模式分析,让深度学习能够提供更复杂的洞察力,远比早期人工智能带来的洞察力复杂。随着复杂性的不断提高,人们对尖端硬件和软件的需求也越来越大。

先进的高科技公司知道人工智能的巨大潜力,他们早就采取措施在这个市场上取胜。但是,这个行业还处于起步阶段,成功的秘诀还没有诞生。那么,公司如何利用人工智能获得价值,从巨大的人工智能投资中获得回报呢?

我们做的研究和与人工智能终端客户的互动表明,一旦尘埃落定,六个原则就会实现。首先,价值获取将局限于消费领域,公司将通过专注于微垂直行业(特定行业的特定用例)来获得最大价值。我们对技术栈的分析也表明,由于不同层次的商机不同,最成功的公司往往通过合作或收购来获得各种终端解决方案。由于被软件吸引的投资者对硬件的投资兴趣不如一年,严重的商业化降低了利润率,所以对于一些硬件制造商来说,人工智能可能代表命运的逆转。我们认为人工智能的出现带来了巨大的商机,因为云计算和边缘解决方案会产生强大的终端客户需求。但是,我们得到的最大启发是,公司必须迅速采取行动。现在,那些押宝人工智能将成为传统战略的公司将会彻底改变。

AI市场的基本要素

虽然关于人工智能的炒作铺天盖地,但是市场甚至可以吓倒无畏的分析师和投资者。这个行业还没有对技术栈进行标准定义,所以人们很难理解这个竞争异常激烈的领域。那么,数百家争夺市场份额的公司带来了什么呢?为了让看似混乱的供应模式更加清晰,我们将机器学习(ML)和深度学习技术栈分为九个层次,跨越服务、概念、平台、界面和硬件。有的公司在多个层面参与竞争,有的公司只关注一两个层面。就像我们稍后讨论的那样,专注于特定层面的公司很可能会发现自己处于不利地位。

边缘和云解决方案。

大多数人工智能应用程序一直部署在云(远程服务器网络),用于培训和推断。然而,对于微秒级的延迟也非常重要的应用程序,在边缘推断将变得越来越普遍。例如,对于无人驾驶车辆,制动或加速的决策必须在几乎零延迟的时间内完成,这使得边缘推断成为首选。边缘计算也将成为一些应用的首选,因为在这些应用中,隐私问题和数据带宽非常重要,比如支持人工智能的CT扫描诊断程序。边缘计算的增长将为技术栈中的所有参与者(尤其是硬件开发者)带来新的商机。

人工智能前景的核心理念。

AI能够颠覆我们的世界。McKinseyGlobalInstitute(McKinseyGlobalInstitute)估计,自动化和人工智能的迅速发展将对我们的工作方式和生产力产生重大影响。为在这个不断增长的市场中获得价值,各大企业都在尝试不同的策略、技术和机会,这些都需要大量的投资。虽然不确定性仍然存在,但是那些关注以下几点的企业更有可能获胜。

1.价值获取最初局限于消费领域。

最早的消费者级人工智能产品有一个共同的特点:它们强化了产品,但并没有直接给企业带来利润。其中大部分产品来自知名技术公司,包括一些在线翻译、照片标记服务或手机上的数字语音助手。这样的产品增强肯定会吸引消费者(比如可能会延长人们的上网时间),但不会带来销售或收入的直接增长。如果小公司提供类似的产品,他们往往会发现销量有限或根本没有销量,因为消费者经常使用各种免费解决方案。大企业也可以使用大型消费者数据(这是人工智能的命脉),这样他们就可以为消费者开发更准确、更有洞察力的人工智能解决方案。大企业的免费产品赢得了最大的市场份额,短期内人工智能价值的获取将局限于消费领域。

然而,未来可能不是这样,因为越来越多的收费服务(包括家庭助理)正在进入市场。随着汽车制造商和其他公司推出新产品,下一波消费者级人工智能将会有更多的创新。以自动驾驶汽车为例,一些消费者可能对人工智能实现自动制动的汽车非常满意,但另一些消费者希望拥有更多的功能(如完整的自动驾驶功能),即使他们必须支付额外的费用。

2.成功的企业将专注于朝阳微垂直产业。

对麦肯锡全球研究所肯锡全球研究所的数据进行了分析,并对专家进行了采访和研究,揭示了主要行业中近600种人工智能的各种用途。在这些用途中,大约有400种需要在一定程度上学习的机器,而300种需要在深度学习功能上学习。很多有趣的人工智能应用程序还处于测试阶段,还没有得到大规模部署。下面列举了一些人工智能应用程序,这些应用程序由于其强大的视觉感知和处理能力,在未来几年可能会有很大的需求:

政府可以使用人工智能扫描视频,识别公共场所的各种可疑活动,或者使用人工智能算法检测潜在的网络攻击。许多军事应用(包括无人机)也依赖人工智能。除了安全性,人工智能还在交通控制中发挥作用,包括传感器和摄像头,使光信号能够根据道路上的车辆数量改变信号指示的时间和顺序。

和公共部门一样,银行也开始使用人工智能来检测可疑行为,比如显示洗钱方式。AI算法也有助于处理交易并做出决策,而且它的准确性往往高于人。举例来说,人工智能算法可以揭示这样的事实——某些被忽视的特征会增加这种可能性,即某些特定的交易是欺诈性的。

人工智能,人工智能已经帮助进行盗窃测试,可以进一步增强自动结账功能。一些零售商正在使用摄像头和传感器来检测购物者何时从商店取货或退货。顾客离开商店后,商店将向他们的账户收取总消费。其他零售商使用商店视频,让导购能够顾及更多的顾客。如果摄像头检测到购物者在货架前犹豫不决,系统会通知员工帮助他们。未来这个领域会有更多的改进,包括通过查看各种特征(如表情(作为情感的象征)、衣服和同伴数量)来识别具有购买潜力的顾客的人工智能系统。然后,他们可以提醒导购,让他们知道这些购物者在商店的位置。

当企业决定寻找什么样的机会时,他们面临着艰巨的任务,但他们可以通过结构化的方式来缩小选择范围。首先是选择行业的焦点。企业所具备的专业知识和能力的确会影响到这个决策,但也必须考虑到行业的特点,包括行业的规模。还有一点很重要,那就是,某一行业可能会发生颠覆,我们通过考察人工智能用例的数量、启动资金和人工智能的整体经济影响来估算,这被定义为解决方案可以降低成本,提高生产率,或从各种应用程序的回顾分析中受益。经济效益越大,顾客购买人工智能解决方案的可能性就越大。

AI的价值因行业而异,成熟度也是如此。举例来说,工业领域可以从人工智能中获益,但会员公司并不像汽车行业的同行那样愿意接受这些解决方案。对于AI产品和服务的生产商来说,这意味着获得价值只能勉强维持,有些行业从一开始就比其他行业获得更高的回报。

当我们把风险价值和成熟度结合起来考虑的时候,现在有几个行业明显给人工智能带来了最大的商机:公共部门、银行、零售、汽车行业。虽然在政府削减预算的时代,公共部门的突出地位似乎令人惊讶,但很多官员见证了人工智能在提高效率和功效方面的价值,所以愿意提供资金。供应商在规划人工智能策略时,应着重于愿意成为第一批使用人工智能解决方案的潜在消费者。

微垂直行业。一旦公司选择了一个或几个行业作为重点,就必须通过选择具体的用例(我们称之为微垂直行业)来集中精力,从而谋求更深远的发展。买家不仅对人工智能是一种有趣的新技术感兴趣,还希望人工智能解决具体问题,为他们省钱或增加销售额,从而产生可观的投资回报(ROI)。比如一个想减少机器停机时间的制造工厂,不仅会寻找在工业领域广为人知的人工智能提供商。相反,它会寻找一个具有可靠预测和维护专业知识和解决方案的公司。如果人工智能提供商试图提供一个横向解决方案(客户可以在各种不相关的用例中使用这个解决方案),那么价值主张就不会那么吸引人。最终客户会质疑解决方案的投资回报是否能证明其巨额支出是合理的,如果该解决方案适合理的话,特别是不重要的话。

3.公司必须有终端解决方案才能在人工智能领域取胜。

为了在人工智能领域取胜,公司必须在整个技术栈的九楼提供或协调终端解决方案,因为很多企业客户很难实施分散的解决方案。比如有的医院宁愿买一个既包括MRI机器又包括诊断的人工智能软件的系统,而不是单独购买这些组件,试图协同工作。除了增加销量,有终端解决方案的供应商还可以抓住客户的战略立足点,加快采用速度。比如英伟达提供DrivePX平台作为模块,不仅是芯片,还提供自动驾驶的终端解决方案。该平台结合处理器、软件、相机、传感器等组件,提供汽车周围环境的实时图像。它还可以在地图上识别它的位置,规划车辆的安全行驶路线。

大型硬件和软件制造商通常通过收购其他公司来扩大人工智能产品的组合。虽然交易在整个行业很常见,但它们在人工智能中更常见,因为它们需要终端解决方案。自2012年以来,250起购买案件涉及具有人工智能专业知识的私营公司,其中37起发生在2017年第一季度。为了与这些巨头竞争,许多初创企业正在建立合作伙伴关系,并将自己定位为人工智能解决方案的系统集成商。

4.在人工智能技术栈中,大部分价值来自解决方案或硬件。

AI技术栈中,我们对未来趋势的分析表明,每个层次都会直接产生不同数量的利润或价值。最大化的价值将集中在两个方面。第一,考虑到行业的发展趋势,很多最好的机会将来自硬件领域(第一节点,推断加速器和训练加速器),这有点让人吃惊。我们一致认为,这些部件将占人工智能供应商总市值的40%-50%。

虽然硬件已经在很多领域商业化,但是这种趋势在人工智能领域很快就会出现,因为为为了解决每个微垂直行业的问题,优化的硬件会比一般硬件(比如一般的中央处理器)提供更高的性能(涉及整体成本)。比如卷积神经网络优化的加速器最适合图像识别,所以医疗设备制造商会选择。但是优化长期短期存储网络的加速器更适合语音识别和语言翻译,所以会吸引高级虚拟家居助理的厂商。因为每个用例的要求略有不同,所以每个用例都需要一些定制的硬件。

软件(定义为平台和接口层)软件(定义为平台和接口层)不太可能是人工智能中唯一的长期差异因素。正如深度学习加速器的出现所见证的,单独使用硬件或与软件结合使用可能会显著提高性能,如降低延迟或功耗。在这种环境下,制造商需要严格选择硬件。

AI解决方案的另外40%-50%的价值将来自于服务,包括解决方案和用例。一般情况下,系统集成商可以直接与客户联系,他们可以通过将解决方案集成到AI栈的各个层面来获得大部分收益。

在不久的将来,人工智能栈的其他领域不会产生太大的价值,即使它们可能推动深度学习生态系统发展的间接价值。例如,现在的数据和方法(两者都是训练的两个要素)最多只占一般人工智能供应商市场价格的10%。这种模式之所以出现,是因为很多数据来自人工智能解决方案的最终用户,而不是第三方供应商。但是,数据市场最终可能出现在消费者和企业界,相对来说这个栈在未来更有魅力。

5.特定的硬件结构将是云计算和边缘计算之间存在差异的关键因素。

随着人工智能的发展,软件吸引了公司和投资者的极大兴趣,然后硬件再次流行起来。我们与最终用户的讨论表明,根据用例的不同,公司和投资者对云和边缘解决方案会非常感兴趣。云因其规模优势将继续成为许多应用的最佳选择。在云硬件中,客户和供应商对特殊集成电路(ASIC)技术的偏好超过图形处理单元(GPU),市场可能仍然高度分散。

也就是说,当低延迟或隐私问题非常重要或者连接有问题时,推断会发挥越来越重要的作用。在边缘,专用集成电路将在消费领域取胜,因为它们为许多应用提供了更高的优化性用户体验,包括更低的功耗和更高的处理能力。现场可编程门阵列、图形处理单元(GPU)和专用集成电路(ASIC)技术之间的良性竞争也将出现在企业边缘。然而,专用集成电路可能更有优势,因为它们的功耗更低,这在边缘非常重要。我们认为,当需求足够高,开发成本正确时,它们可以主导特定的企业应用。

6.市场已经开始腾飞——公司需要立即采取行动,重新评估现有战略。

虽然技术公司可能不完全了解人工智能需求的发展趋势,但他们意识到深度学习的巨大商机,并希望抓住商机。因为技术还在不断发展,几家厂商实施了完全不同的战略,成功的秘诀还不清楚。

大企业已经开始采取行动,一些先进企业的发展方向与目前的认知背道而驰。举个例子,从2012年到2016年,英伟达在人工智能方面的R&D支出每年增加8%,达到13亿美元。这些成本约占英伟达总收入的27%,远远高于同行的15%平均水平。这说明英伟达愿意采取不同于许多半导体公司的发展方向,后者正在积极减少R&D支出。英伟达还采取了重大措施,创建一个专注于其图形处理单元(GPU)的端到端产品生态系统。该公司正在积极培训开发人员,使他们能够将图形处理单元(GPU)应用到深度学习所需的技能,同时为将图形处理单元(GPU)推广到深度学习的初创公司提供资金,形成合作伙伴关系,创建包含其产品的端到端解决方案,增加图形处理单元(GPU)驱动的应用数量。

人工智能

英伟达的成功表明,科技公司仅仅维持现状是不可能在人工智能方面取得成功的。他们必须立即改变策略,为可靠的人工智能产品的开发投入巨资。面对如此多的风险,公司不能制定模糊或犹豫的计划。那么,他们发展的主要考虑因素是什么呢?我们的调查提出了以下关于商业战略经典问题的新思路:

竞争在哪里?当决定在哪里竞争时,公司必须同时考虑行业和微型垂直行业。他们应该选择符合自己能力的例子,赋予他们竞争优势,满足行业最迫切的需求,如信用卡交易欺诈测试。

如何竞争?公司现在要找合作伙伴或者收购其他公司,围绕自己的产品打造生态系统。硬件供应商要提高软件水平,软件厂商要建立一套解决方案。现在是重新了解盈利模式的时候了。客户期望人工智能供应商在购买过程中承担一些风险,可能会带来一些创造性的定价选择。比如一个公司可能会向具有人工智能功能的MRI机器收取普通价格,只需要为用深度学习处理的图像支付额外费用。

什么时候竞争?高科技公司以尖端解决方案获得回报,但对完美的关注可能不利于人工智能。早期进入人工智能领域的公司可以升级,迅速扩大规模,成为标准。公司要专注于现在能让他们产生影响力的强大解决方案,而不是追求完美。因为他们已经取得了成就,他们可以抓住更多的投机机会。如果公司等了两三年才制定人工智能战略并下注,我们认为他们不太可能在这个快速发展的市场上恢复势头。大部分企业都知道风险,愿意进取,但缺乏强大的策略。本文概述的六个核心信念可以给企业指导迷津,有一个好的开始。哪个参与者能在机会消失前采取这个发展方向是关键问题。

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