每經記者｜李一瑋    每經編輯｜吳永久    

人工智能的規劃藍圖向我們展示了一個便捷有趣且充滿科技感的未來。

AI的基礎層和技術層的發展深刻影響著AI在具體行業的應用程度，決定著AI還能給消費者生活帶來各種改變。說到這些底層研究，AI芯片、開源平臺、算法、算力是高頻出現的詞語。

那么，從當下來看，AI在人工智能方面的應用進展如何？有哪些發展過程中所繞不開的問題？未來的行業應用風口又在哪里？針對這些問題，《每日經濟新聞》記者（以下簡稱NBD）采訪了申萬宏源計算機團隊，了解AI底層研究框架所涉及領域的發展現狀。

通用平臺的建設仍處在初期階段

NBD：基礎設施和通用平臺建設是實現AI應用的前置路徑，在這兩個方面有哪些新趨勢和特點呈現出來？

申萬宏源計算機團隊：從最早的大小型機時代，到桌面PC時代，再到移動互聯網時代，每一輪的科技革命都延續著基礎平臺——通用平臺——應用層的發展路徑。AI物聯網時代，5G與AI IaaS成為標志性基礎設施。如同光纖帶來桌面互聯網，3G/4G開啟移動互聯網，萬物互聯的基礎同樣為5G。5G的發展，又會帶來AI IaaS層的又一輪資本開支建設高峰。通用平臺的建設仍處于建設初期，云、邊、端統一管理平臺成為新一代企業上云關鍵。每一輪的科技革命均會誕生通用平臺寡頭，目前BATH紛紛布局通用平臺建設，無人駕駛、工業互聯網、云計算等均有可能成為下一代通用平臺應用的核心領域。

NBD：可否重點談一下AI開源平臺的發展格局？

申萬宏源計算機團隊：Google的TensorFlow AI開源平臺由于其設計神經網路結構代碼的簡潔度、分布式算法的執行效率目前處于領先地位，但是，學院派的Caffe、微軟的CNTK、Theano、Keras、PyThorch等都有各自的優勢，包括國內百度的PaddlePaddle也都在起步階段。

AI算力、算法和行業數據決定AI的應用

NBD：AI算法的發展目前處于一個什么樣的階段？

申萬宏源計算機團隊：語音識別、虛擬現實與機器識別已從導入期步入成長期。語義識別（NLP）獲突破性進展，Google宣布開啟NLP新時代，教育與法檢有望開啟下一輪AI應用高峰。

NBD：AI技術在應用層的深入離不開算力的提升，目前有哪些軟、硬件產品和行業趨勢的出現有助于提升AI算力？

申萬宏源計算機團隊：包括GPU、FPGA、ASIC芯片在內的AI芯片的突破，分布式算法的不斷成熟，AI服務器的大規模應用等。

NBD：以上談了很多基礎研究方面的問題，歸根結底，這些都是為了實現AI+行業。那么，在經歷了數年的發展后，AI的應用現狀如何？

申萬宏源計算機團隊：AI的應用現狀還是取決于細分行業AI算力、算法和行業數據三方面的積累。在算力與行業數據相對成熟的階段，算法成熟度成為AI場景爆發的關鍵。例如算法最為成熟的語音交互方面，目前在打造智能家居。根據Canalys的統計2018年第二季度，全球智能音箱出貨量總計達到了1680萬臺，相比去年同期的580萬臺增長了187%。海外的代表為Google與Amazon，國內阿里、小米與訊飛成為代表。

NBD：國家在政策方面對AI可謂十分重視，從您團隊對AI應用的前瞻性研究來看，AI會在哪些領域有重點突破和或將成為下一個風口？

申萬宏源計算機團隊：行業Know How成為AI場景核心壁壘。各細分行業積累需求不同，行業屬性強。1）安防與工業在2017進入導入期后，工業界領軍團隊進入該領域，預計2019進入成長期。2）金融、醫療、政務等均有各自獨特行業屬性，龍頭普遍行業積累時間長，護城河深。隨著語義識別（NLP）獲突破性進展，Google2018年5月已宣布開啟NLP新時代，語義識別所應用的教育與法檢等領域有望開啟下一輪AI應用高峰。