AI商业化前景广阔 但监管问题仍是主要发展障碍
12月25日消息，外媒venturebeat近日对2019年人工智能的发展做了全面回顾，主要包括企业自动化ai、边缘ai、无人汽车和物联网、政府与企业的博弈、智慧城市这几个方面。本次回顾关注北美地区和企业较多，对国内ai巨头涉及较少。
2019年，ai吸引了政府、科技巨头、学术界的广泛关注，且ai的商业化落地也取得了非常多的成果，根据kpmg的调查显示，超过一半的企业高管都将把ai技术应用于公司业务中。普华永道预计，10年后ai将为全球经济贡献15.7万亿美元。以下是对相关报道的原文编译。
一、ai商业化前景广阔，监管问题仍为主要障碍
ai在整个2019年吸引了很多普通参与者的关注，包括政府、科技巨头和学术界。其实今年对商业ai来说也是非常重要的一年，并且未来该领域还将继续快速增长。在3月份kpmg的调查中，超过一半的企业高管表示，他们的公司将在两年内实施企业级的ai化。普华永道估计，到2030年，ai将为全球经济贡献15.7万亿美元。
2019年最令人印象深刻的就是虚拟助理所带来的新业务实现了飞跃式增长，其中包括salesforce最新的应用于销售客服应用程序的einstein voice assistant和ibm的智能助理watson assistant。但与此同时，政府层面的ai部署也导致了技术的滥用，同时带来了监管问题。ai就是这样一把双刃剑，可以改善人们的生活，也可以带来担忧和麻烦。
二、企业自动化ai服务成为云端竞争焦点
随着自动化机器学习（automl）的增加，企业云市场不断升温，automl使客户可以将ai应用于诸如营销、客户服务和风险管理等公司业务。云计算领域最大的公司——谷歌、微软、亚马逊，在其年度技术大会上都重点展示了他们为客户提供的ai工具和自动化ai服务。微软在2019年的ignite大会上总结了azure的认知搜索口号：“使用ai解决商业问题。”
在今年4月份的google cloud相关会议上，谷歌宣布了新的automl种类、ai销售客服中心服务以及协作型ai模型制作平台。今年12月，亚马逊也在其re:invent 2019大会上推出了一系列ai驱动的企业工具。
google cloud另外一个比较有意思的工具是automl natural language，它于今年12月发布，通过分析来自各类格式文档中的文本，实现情感分析、法律文档解析和出版物管理等功能。亚马逊在今年4月曾为aws推出了一个类似的工具textract。与此同时，微软在其专注于to b业务的power平台上推出了类似的主题分析、情感分析和业务流程自动化等工具。
三、边缘ai硬件软件齐头并进
在边缘领域，软件不断发展，联邦（federated）和多模式（multimodal）学习已经让智能手机和其他设备拥有ai功能成为了可能。与云端ai相比，它拥有更好的自主控制性和更好的隐私保护。今年6月，苹果推出了core ml 3，它第一次让ios设备可以执行机器学习。早在2017年，谷歌就将联邦学习纳入了tensorflow的开发环境中，今年10月，谷歌的pixel 4智能手机就已经拥有了许多ai能力，包括语音识别和ai图像处理等等。
同时，边缘ai硬件也变得更加高效，移动芯片已经可以驱动“真正的ai”。arm正在建立自己的产品线，为机器学习和各种设备中的ai功能提供支持。英特尔推出了keem bay，一种视觉处理单元，可以在边缘设备中执行推理任务。谷歌推出了coral ai，一系列用于神经网络机器学习的开发板和工具包，都将用于边缘工作处理。英伟达发布了jetson xavier nx，可以为无人飞机、汽车和其他移动边缘设备提供ai能力。
此外，对能效的关注也有助于减少ai系统运行对环境和成本方面的不利影响。谷歌发明了一种控制器，使其实验阶段的量子处理器可以在2毫瓦功率下维持足够温度并正常工作。在消费端，facebook发布了deepfovea技术，可以改善vr耳机功耗。sense发布了一系列ai设备来监控和减少家庭能源的使用，而evolve energy的ai可以帮助太阳能和风能客户找到最优惠的价格并节约能源。
四、商用无人卡车即将落地，ai语音助手一片血海
除了上述消费级能源监测领域，2019年ai也在无人汽车和物联网（iot）等领域也取得了巨大进展，同时ai在日常生活的应用中也取得进展，比如商店购物。
uber、lyft、alphabet’s waymo、tesla和argo等公司的无人汽车目前属于业内领先水平，一份消费者观点报告也表明公众对这一想法愈加认同。但是商业无人卡车运输才是2019年资本的重头戏。尽管汽车制造商沃尔沃（volvo）面临着来自tusimple（正在为美国邮政服务测试送货无人卡车）、戴姆勒（在弗吉尼亚州测试无人卡车）和starsky robotics（依靠远程电信运营商来运行测试无人车队）等公司的竞争，它仍然对其无人卡车的可行性充满信心，因此将从2020年开始公布其无人驾驶业务的相关财务状况（driverless financials ）。
在ai智能助手市场上，亚马逊和谷歌之间的竞争仍然最为激烈，这种竞争加速了语音识别技术的发展和智能助手能力的提升。亚马逊和微软在9月份启动了语音互操作性计划（voice interoperability initiative），旨在让用户可以在同一个设备上唤醒多个助手，不过还有许多合作伙伴如苹果、三星、谷歌，都不在该计划中。微软有充分的理由加入，因为很明显，它的cortana不会在短期内击败亚马逊的alexa或google assistant。三星的bixby没有加入，标明了自己的市场地位。至于哪个语音助手最好，google assistant一直在准确度测试中名列前茅，不过在tom’s hardware今年5月的测试中，alexa和siri的表现并不落后。
ai在2019年已经成为了商超购物领域的主流。沃尔玛正在使用ai来改善线上商品订购，利用ai来判断消费者可能需要什么，并开始使用无人货车在阿肯色州的商店之间运送货物。与此同时，微软帮助克罗格（kroger）利用智能货架和其他智能技术创建了无收银员商店，而巨鹰（giant eagle）连锁店则转向grabango进行自己的ai试验。
五、ai这把双刃剑令政界又爱又恨
整个2019年，政界人士和企业就ai的恰当使用和监督等问题产生过不少矛盾。众所周知，美国民主党参议员兼总统候选人伊丽莎白·沃伦（elizabeth warren）的竞选承诺之一是拆分谷歌和亚马逊等大型科技企业。沃伦的竞选博客指出：“由于进入市场的竞争对手越来越少，大型科技公司没有必要在保护个人隐私等关键领域展开激烈的竞争。”她的对手也在民主党的辩论中特别提到了ai。
除了对企业侵犯个人自由抱有普遍担忧之外，从美国地方政府到英国国家政府都在审查公共部门应该如何使用ai技术——并给出了不同的结论。
美国大多政府都会限制或禁止使用面部识别来管理手机账户。特别是在加利福尼亚、旧金山和其他城市，一些公共机构，特别是警察部门，正在颁布禁止使用面部识别的法令。
底特律并没有这样的禁令，事实上，它的警察局长詹姆斯·克雷格（james craig）非常看好面部识别在打击犯罪方面的潜力。正因如此，2019年8月，克雷格与底特律美国国会代表拉希达•特拉布（rashida tlaib）之间的关系长期僵持，最终尴尬收场。
如果特朗普总统在2020年赢得连任，那么局势将会扭转，因为他的政府对ai采取了更为合作的态度。如果民主党最终提名人是参议员伯尼·桑德斯（bernie sanders），而他赢了，那么克雷格局长可能就走运了。但迄今为止，监管面部识别的立法机构都是无党派的。
六、ai让智慧城市变为可能
尽管政府对ai的使用存在隐私方面的顾虑，但这项技术的确可以改善人们的日常生活，特别是在考虑到道德规范时。
智能汽车、路边摄像头、公共交通和其他传感器所产生的数据量是巨大的，通过将这些数据输入ai系统，waycare等公司正在帮助城市预测和改善交通流量。streetlight data公司采用了不同的方法：通过利用手机位置数据，它可以跟踪和预测车辆、自行车、行人的交通状况。伦敦正利用waze来解决市中心的交通拥堵问题，减少空气污染。alphabet的sidewalk实验室正在帮助多伦多推动智能城市技术的发展，建立一个高科技创新区。
挪威已经成为初创企业利用ai建设更好城市的一片热土。spacemaker的软件可以让城市规划者评估每个规划决策的效果，并通过机器学习为一系列目标进行优化。今年8月，特隆赫姆市（trondheim）推出了“powerhouse”，这是一座智能办公楼，旨在产生大于自身消耗量的能源，并将多余的能源用于为道路监控等其他智能城市技术提供动力。
随着2019年的各类项目都将在2020年及之后取得成果，观察ai在现实世界中的发展将是一件非常有趣的事情。道德监督将用以确保技术继续为人类服务，而不是反过来。
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一、ai商业化前景广阔，监管问题仍为主要障碍
ai在整个2019年吸引了很多普通参与者的关注，包括政府、科技巨头和学术界。其实今年对商业ai来说也是非常重要的一年，并且未来该领域还将继续快速增长。在3月份kpmg的调查中，超过一半的企业高管表示，他们的公司将在两年内实施企业级的ai化。普华永道估计，到2030年，ai将为全球经济贡献15.7万亿美元。
2019年最令人印象深刻的就是虚拟助理所带来的新业务实现了飞跃式增长，其中包括salesforce最新的应用于销售客服应用程序的einstein voice assistant和ibm的智能助理watson assistant。但与此同时，政府层面的ai部署也导致了技术的滥用，同时带来了监管问题。ai就是这样一把双刃剑，可以改善人们的生活，也可以带来担忧和麻烦。
二、企业自动化ai服务成为云端竞争焦点
随着自动化机器学习（automl）的增加，企业云市场不断升温，automl使客户可以将ai应用于诸如营销、客户服务和风险管理等公司业务。云计算领域最大的公司——谷歌、微软、亚马逊，在其年度技术大会上都重点展示了他们为客户提供的ai工具和自动化ai服务。微软在2019年的ignite大会上总结了azure的认知搜索口号：“使用ai解决商业问题。”
在今年4月份的google cloud相关会议上，谷歌宣布了新的automl种类、ai销售客服中心服务以及协作型ai模型制作平台。今年12月，亚马逊也在其re:invent 2019大会上推出了一系列ai驱动的企业工具。
google cloud另外一个比较有意思的工具是automl natural language，它于今年12月发布，通过分析来自各类格式文档中的文本，实现情感分析、法律文档解析和出版物管理等功能。亚马逊在今年4月曾为aws推出了一个类似的工具textract。与此同时，微软在其专注于to b业务的power平台上推出了类似的主题分析、情感分析和业务流程自动化等工具。
三、边缘ai硬件软件齐头并进
在边缘领域，软件不断发展，联邦（federated）和多模式（multimodal）学习已经让智能手机和其他设备拥有ai功能成为了可能。与云端ai相比，它拥有更好的自主控制性和更好的隐私保护。今年6月，苹果推出了core ml 3，它第一次让ios设备可以执行机器学习。早在2017年，谷歌就将联邦学习纳入了tensorflow的开发环境中，今年10月，谷歌的pixel 4智能手机就已经拥有了许多ai能力，包括语音识别和ai图像处理等等。
同时，边缘ai硬件也变得更加高效，移动芯片已经可以驱动“真正的ai”。arm正在建立自己的产品线，为机器学习和各种设备中的ai功能提供支持。英特尔推出了keem bay，一种视觉处理单元，可以在边缘设备中执行推理任务。谷歌推出了coral ai，一系列用于神经网络机器学习的开发板和工具包，都将用于边缘工作处理。英伟达发布了jetson xavier nx，可以为无人飞机、汽车和其他移动边缘设备提供ai能力。
此外，对能效的关注也有助于减少ai系统运行对环境和成本方面的不利影响。谷歌发明了一种控制器，使其实验阶段的量子处理器可以在2毫瓦功率下维持足够温度并正常工作。在消费端，facebook发布了deepfovea技术，可以改善vr耳机功耗。sense发布了一系列ai设备来监控和减少家庭能源的使用，而evolve energy的ai可以帮助太阳能和风能客户找到最优惠的价格并节约能源。
四、商用无人卡车即将落地，ai语音助手一片血海
除了上述消费级能源监测领域，2019年ai也在无人汽车和物联网（iot）等领域也取得了巨大进展，同时ai在日常生活的应用中也取得进展，比如商店购物。
uber、lyft、alphabet’s waymo、tesla和argo等公司的无人汽车目前属于业内领先水平，一份消费者观点报告也表明公众对这一想法愈加认同。但是商业无人卡车运输才是2019年资本的重头戏。尽管汽车制造商沃尔沃（volvo）面临着来自tusimple（正在为美国邮政服务测试送货无人卡车）、戴姆勒（在弗吉尼亚州测试无人卡车）和starsky robotics（依靠远程电信运营商来运行测试无人车队）等公司的竞争，它仍然对其无人卡车的可行性充满信心，因此将从2020年开始公布其无人驾驶业务的相关财务状况（driverless financials ）。
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整个2019年，政界人士和企业就ai的恰当使用和监督等问题产生过不少矛盾。众所周知，美国民主党参议员兼总统候选人伊丽莎白·沃伦（elizabeth warren）的竞选承诺之一是拆分谷歌和亚马逊等大型科技企业。沃伦的竞选博客指出：“由于进入市场的竞争对手越来越少，大型科技公司没有必要在保护个人隐私等关键领域展开激烈的竞争。”她的对手也在民主党的辩论中特别提到了ai。
除了对企业侵犯个人自由抱有普遍担忧之外，从美国地方政府到英国国家政府都在审查公共部门应该如何使用ai技术——并给出了不同的结论。
美国大多政府都会限制或禁止使用面部识别来管理手机账户。特别是在加利福尼亚、旧金山和其他城市，一些公共机构，特别是警察部门，正在颁布禁止使用面部识别的法令。
底特律并没有这样的禁令，事实上，它的警察局长詹姆斯·克雷格（james craig）非常看好面部识别在打击犯罪方面的潜力。正因如此，2019年8月，克雷格与底特律美国国会代表拉希达•特拉布（rashida tlaib）之间的关系长期僵持，最终尴尬收场。
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六、ai让智慧城市变为可能
尽管政府对ai的使用存在隐私方面的顾虑，但这项技术的确可以改善人们的日常生活，特别是在考虑到道德规范时。
智能汽车、路边摄像头、公共交通和其他传感器所产生的数据量是巨大的，通过将这些数据输入ai系统，waycare等公司正在帮助城市预测和改善交通流量。streetlight data公司采用了不同的方法：通过利用手机位置数据，它可以跟踪和预测车辆、自行车、行人的交通状况。伦敦正利用waze来解决市中心的交通拥堵问题，减少空气污染。alphabet的sidewalk实验室正在帮助多伦多推动智能城市技术的发展，建立一个高科技创新区。
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随着2019年的各类项目都将在2020年及之后取得成果，观察ai在现实世界中的发展将是一件非常有趣的事情。道德监督将用以确保技术继续为人类服务，而不是反过来。
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如何为带内部或外部扬声器的产品选择音频放大器
按键式时控开关如何修改之前设置的时间
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AI商业化前景广阔 但监管问题仍是主要发展障碍
E+H流量计接地方式需注意哪些？
虫情监测系统的主要作用是什么，整体结构是怎样的
窄带分拣机在物流自动分拣设备中的作用
简单介绍贴片机，它的配件都有哪些
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