0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

计算机视觉格局已定2018被称为落地元年!智能语音迎来巨头战市场增长了15倍

KIyT_gh_211d74f 来源:lq 2019-01-04 14:42 次阅读

2018年是非同寻常的一年,对于人工智能行业而言更是如此。

2018年是非同寻常的一年,对于人工智能行业而言更是如此。

在这一年,几乎所有科技公司宣布全面拥抱AI,在这一年,巨头深入布局,挤压着创业者的想象空间,在这一年,芯片大热,一度激发了全行业的创造热情,在这一年,智能音箱驶入快车道,而自动驾驶迎来降速。

新年的钟声即将敲响,智能菌带您进入时空长廊,重点解读计算机视觉、智能语音、自动驾驶赛道在过去的365天发生了哪些新的故事。

计算机视觉格局已定2018被称为落地元年

商汤、云从、依图、旷视,在中国计算机视觉行业已引领形成“四超多强”的格局。

《2018年全球人脸识别设备市场研究报告》指出,中国是人脸识别设备最大的消费区域,2017年占全球比例29.29%,2023年将达到44.59%。显然,落地对于2018年的计算机视觉行业而言已进入决胜期。

在2018年,商汤科技力求涉足更多的领域,旗下技术广泛应用于智慧城市、金融、汽车、智慧零售、智能手机、移动互联网、机器人等,还与华东师范大学等共同发布了第一本AI高中教材。商汤科技创始人、香港中文大学教授汤晓鸥曾谈到,我们在2017年就实现了盈利,营收相比2016年增长了420%,在2018年还要以300%-400%的速度增长。

云从科技方面,他们目前是中国银行业第一大AI供应商,在安防领域,已在29个省级行政区上线实战,在民航领域,产品部署了54家机场,2018年10月,云从还发布了集成生物识别平台3.0、浸入式风控体系和基于国家AI基础资源平台的物联网AI—IoT。我们注意到,拥有“国家队”背景的云从科技,在国家资源合作方面更具优势。

目前,中国已经成为全球最大的智能手机市场,而另一方面,智能手机市场同质化严重,增长乏力已经是不争的事实,人工智能化正是手机厂商们的下一个赌注。

在2018年之中,我们随处可见计算机视觉厂商们的身影,旷视科技就一直深入其中,旷视科技曾表示,一定要把商汤挤出去,世界上60%摄像头用在手机上面,AI一定要进入这个市场。

今年,旷视科技重点投入兵力在安防以及手机在内的移动终端和零售、物流三大领域,安防解决方案在100多座城市落地。

在依图科技方面,他们同样基于安防、金融、民生等行业,并且与多家合作伙伴深入合作,今年3月,依图科技与华为合作发布了面向平安城市、智慧园区的人脸识别一体化解决方案,10月10日,再次和华为合作推出智能警务云解决方案。

值得一提的是,12月11日,依图科技发布了依图短语音听写算法(API),这也意味着他们成为“CV四小龙”里首先宣布进军语音识别的公司。

当然,这几家公司之间的“融资竞赛”也是不得不提的话题,尚未官宣但传言已久的有软银中国投资商汤科技的10亿美元,还有在12月10日,据彭博社援引知情人士消息称,旷视科技与阿里巴巴商谈总额超过5亿美元的融资事宜。

除了这些明星公司之外,在医疗等赛道也涌现出很多重量级选手,最近,国家卫健委发出通知,2019年1月1日起征集一批人工智能技术应用落地案例,经审定后面向社会各界广泛发布,在此前的11月19日,国家药监局还公开征集了人工智能医疗器械产品的生产企业信息

从公开信息来看,有5家上市公司在AI医疗器械上进展最快。其中,最快的是乐普医疗,其心血管疾病AI诊断系统已获得FDA上市批准。

此外,据证券时报报道,在今年上半年,AI骨龄评估临床应用已达5000余例,从读片到输出骨龄诊断报告约30秒、仅“读”骨龄更是实现亚秒计,不仅大大节省了时间,而且诊断准确率达98%。

综上,计算机视觉在安防领域的应用更加深入,手机、医疗、金融等细分赛道逐渐白热化,明星公司在寻找更多的增长点来支撑高估值,并且左右开弓阻挡来自巨头的压力。

智能语音迎来巨头战市场增长了15倍

据中国语音产业联盟发布的《2017-2018中国智能语音产业白皮书》显示,2014年至2018年,中国智能语音产业规模由30亿元增长至159.7亿元,年平均增长率接近40%。市场目前依然保持垄断的竞争格局,科大讯飞和百 度分别以44.20%和27.80%占据市场份额前两位。

在智能音箱战场,2018年主要有阿里巴巴、小米、百 度和京东(灵隆科技)四个玩家,据智东西报道,2018年国内智能音箱市场出货量达到了2200万台,近乎是去年市场规模的15倍,远超行业预期。

智东西统计显示,凭借全年接连不断的低价促销,今年阿里智能音箱出货量达到1000万台;小米智能音箱凭借性价比在节日促销的推动下,拿下约600万台的出货量;随着百 度下半年重点布局mini智能音箱和加大补贴力度,今年也拿下约200万台的市场;坎坷的京东叮咚音箱虽命运多舛,出货量也有近200万;此外其他玩家也贡献大约200万的出货量。

阿里、小米、百 度、京东四家的智能音箱销量,占据国内市场的90%以上。对于其他小厂商而言,明年的机会可能更加渺茫了。

中国爆发AI芯片热但距离西方还有差距

我们注意到,由于中兴事件的爆发,中国科技公司意识到要掌握更核心的芯片技术,他们一边忙着发布诸如智能音箱的产品,一边忙着研制AI芯片,今年先后宣布自研AI芯片的就包括阿里、百 度、地平线、出门问问、云知声等,此前就参与其中的寒武纪、深鉴科技等则迎来2.0阶段。

今年5月3日,寒武纪发布了两款人工智能(AI)产品,Cambricon MLU100云端智能芯片和板卡产品、寒武纪1M终端智能处理器IP产品。

今年7月18,自适应和智能计算的美国企业赛灵思公司宣布已经完成对深鉴科技的收购。据介绍,经深鉴科技优化的神经网络剪枝技术运行在赛灵思FPGA器件上,可以实现突破性的性能和行业最佳的能效。

不容忽视的还有华为AI芯片,今年5月,市场研究公司Compass Intelligence发布了最新研究报告,在全球前24名的AI芯片企业排名表中,英伟达(Nvidia)、英特尔(Intel)以及恩智浦(NXP)分别位列前三名,中国公司占据七个席位,并且最高名次是排行第12的华为。

该报告还提到,过去三年,这24家公司在AI芯片的研究和开发投入之外,还总共在人工智能领域投入高达600亿美元。目前,有超过1700家创业公司对AI芯片感兴趣,当然,业界对于AI芯片的需求也在加大。

不过,正如《南华早报》发文称,中国依赖于美国的核心技术已有一定的时日,但全世界都是如此,美国在半导体制造领域无可撼动的领先优势,是50多年的研发成果。

芯片革命尚未成功,大家仍需努力。

无人车趋于理性资深玩家稳中求进

目前,中国已成为全球最大的车辆及出行服务市场。

据MCFM的研究报告显示,中国在全球乘用车市场的份额由2007年的9%增至2017年的30%。至2030年,自动驾驶相关的新车销售及出行服务创收将超过5000亿美元,中国也很有可能成为全球最大的自动驾驶市场。

今年的全球自动驾驶赛道依旧异常火热,首先看融资(不完全统计):

1月22日,自动驾驶技术公司小马智行(Pony.ai)宣布完成A轮1.12亿美元融资。

1月30日,硅谷机器人技术公司Nuro宣布完成A轮9200万美金融资。

5月3日,国内激光雷达厂商禾赛科技宣布完成2.5亿元B轮融资。

5月,软银宣布以22.5亿美元投资通用汽车旗下的自动驾驶初创公司Cruise。

5月,旧金山创业公司Fictiv宣布完成由创新工场领投的1500万美元B轮投资。

5月15日,无人驾驶初创公司Roadstar.ai宣布完成1.28亿美元A轮融资。

7月18日,自动驾驶初创企业Zoox完成5亿美元的新一轮融资。

10月,自动驾驶公司Momenta完成新一轮融资,融资金额2亿美金。

接下来,我们看看自动驾驶厂商们今年最在乎的事儿和他们对于未来的看法。

在谈论让无人驾驶的落地难点时,地平线CEO余凯告诉网易智能,实现商业落地的关键在于提升系统的安全边界,覆盖各类复杂场景和不断提升系统的稳定性和可靠性,此外,算法、数据、计算能力、测试、系统都还需要很长时间的改变,如果说技术最难的,我认为是算力和测试,而且所有这些技术问题的解决,都必须以安全为第一。

从技术的角度,飞步科技CEO何晓飞同样将注意力放在了安全上,他认为,“在无人驾驶技术的研发中,安全永远应该放在第一的位置。我们现阶段能做到的,就是让无人驾驶汽车开起来至少要比人更安全,让无人驾驶的响应时间超过人类最优秀的司机,从而把安全距离控制在非常好的范围内。”

驭势科技创始人兼CEO吴甘沙也指出,目前无人驾驶技术上的最大难点是如何做到极致的安全可靠,如何证明已经足够安全。

“我们将进一步提升系统的稳定性,以车规级的要求,提高卡车运输的安全性。”从安全性的角度,图森未来创始人兼CEO陈默表达了类似的观点。

在商业落地的过程中,智行者CEO张德兆和领骏科技CEO杨文利都认为,测试阶段的产品和量产产品专注点也不一样。对此,张德兆认为产品一致性很重要,在大批量生产过程中,需要在算法的通用性和适应性方面需要投入很多。

而MINIEYE CEO刘国清则表示,以现有的技术如果要推出一些能解决实际问题的无人驾驶车辆,必然是要和场景有一个很深的绑定。根据场景的约束,相应降低无人驾驶开发的难度。

谈及未来,大家都显得非常理性。

2018年被问及何时才能实现Level 5级别的无人驾驶?多位自动驾驶创业者都达成了一致,驭势科技CEO吴甘沙说,实现Level 5还需要10年以上。

而禾多科技CEO倪凯的回答则显得更保守,他表示实现Level 5的无人驾驶,可能需要20年时间,城市工况下的L4达到成熟阶段还需要10年左右。

对于和西方国家的差距,小马智行CEO彭军认为,中国无人驾驶虽然起步比美国晚,但是后劲很足。中国的交通状况要比美国复杂得多,在中国复杂交通状况下所积累的数据和技术经验拥有极大价值。

彭军在2018年底预测说,“美国先几年的研发经验主攻的是自动驾驶基础技术壁垒,随着基础技术壁垒的打破,两国的行业发展起跑线开始缩距。”

总结

人工智能的大潮滚滚向前,经济下行压力还将持续,对于小企业来说,在新的一年精准定位,稳步落地拿出漂亮的业绩单变得更加重要,人工智能吹团队画大饼的时代已经一去不复返。

对于巨头而言,则要时刻紧盯瞬息万变的行业变化,杀伐果断,保持领先,全新的科技浪潮来临,没有人可以置身事外。

至此,2018年已经结束,让我们鼓起勇气面对崭新的2019吧。

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • 芯片
    +关注

    关注

    454

    文章

    50488

    浏览量

    422265
  • 人工智能
    +关注

    关注

    1791

    文章

    46927

    浏览量

    237795
  • 计算机视觉
    +关注

    关注

    8

    文章

    1696

    浏览量

    45935

原文标题:2018年人工智能发展回忆录:芯片热、价格战、争落地

文章出处:【微信号:gh_211d74f707ff,微信公众号:重庆人工智能】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

收藏 人收藏

    评论

    相关推荐

    计算机视觉有哪些优缺点

    计算机视觉作为人工智能领域的一个重要分支,旨在使计算机能够像人类一样理解和解释图像和视频中的信息。这一技术的发展不仅推动了多个行业的变革,也带来了诸多优势,但同时也伴随着一些挑战和局限
    的头像 发表于 08-14 09:49 780次阅读

    机器视觉计算机视觉有什么区别

    机器视觉计算机视觉是两个密切相关但又有所区别的概念。 一、定义 机器视觉 机器视觉,又称为
    的头像 发表于 07-16 10:23 483次阅读

    计算机视觉的五大技术

    计算机视觉作为深度学习领域最热门的研究方向之一,其技术涵盖了多个方面,为人工智能的发展开拓了广阔的道路。以下是对计算机视觉五大技术的详细解析
    的头像 发表于 07-10 18:26 1233次阅读

    计算机视觉的工作原理和应用

    计算机视觉(Computer Vision,简称CV)是一门跨学科的研究领域,它利用计算机和数学算法来模拟人类视觉系统对图像和视频进行识别、理解、分析和处理。其核心目标在于使
    的头像 发表于 07-10 18:24 1725次阅读

    计算机视觉与人工智能的关系是什么

    引言 计算机视觉是一门研究如何使计算机能够理解和解释视觉信息的学科。它涉及到图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的知识。人工智能则是研究如
    的头像 发表于 07-09 09:25 548次阅读

    计算机视觉智能感知是干嘛的

    引言 计算机视觉(Computer Vision)是一门研究如何使计算机能够理解和解释视觉信息的学科。它涉及到图像处理、模式识别、机器学习等多个领域,是人工
    的头像 发表于 07-09 09:23 847次阅读

    计算机视觉和机器视觉区别在哪

    计算机视觉和机器视觉是两个密切相关但又有明显区别的领域。 一、定义 计算机视觉 计算机
    的头像 发表于 07-09 09:22 417次阅读

    计算机视觉和图像处理的区别和联系

    数据的过程。计算机视觉的目标是使计算机能够像人类一样“看到”和理解图像或视频内容。 1.2 图像处理 图像处理,也称为数字图像处理,是应用数学和计算
    的头像 发表于 07-09 09:16 1180次阅读

    计算机视觉属于人工智能

    属于,计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支。 引言 计算机视觉是一门研究如何使计算机具有
    的头像 发表于 07-09 09:11 1205次阅读

    深度学习在计算机视觉领域的应用

    随着人工智能技术的飞速发展,深度学习作为其中的核心技术之一,已经在计算机视觉领域取得了显著的成果。计算机视觉,作为
    的头像 发表于 07-01 11:38 700次阅读

    机器视觉计算机视觉的区别

    在人工智能和自动化技术的快速发展中,机器视觉(Machine Vision, MV)和计算机视觉(Computer Vision, CV)作为两个重要的分支领域,都扮演着至关重要的角色
    的头像 发表于 06-06 17:24 1269次阅读

    计算机视觉的主要研究方向

    计算机视觉(Computer Vision, CV)作为人工智能领域的一个重要分支,致力于使计算机能够像人眼一样理解和解释图像和视频中的信息。随着深度学习、大数据等技术的快速发展,
    的头像 发表于 06-06 17:17 887次阅读

    计算机视觉的十大算法

    随着科技的不断发展,计算机视觉领域也取得了长足的进步。本文将介绍计算机视觉领域的十大算法,包括它们的基本原理、应用场景和优缺点。这些算法在图像处理、目标检测、人脸识别等领域有着广泛的应
    的头像 发表于 02-19 13:26 1214次阅读
    <b class='flag-5'>计算机</b><b class='flag-5'>视觉</b>的十大算法

    工业视觉计算机视觉的区别

    工业视觉主要解决以往需要人眼进行的工件的定位、测量、检测等重复性劳动;计算机视觉的主要任务是赋予智能机器人视觉,利用测距、物体标定与识别等功
    发表于 01-16 10:06 537次阅读
    工业<b class='flag-5'>视觉</b>与<b class='flag-5'>计算机</b><b class='flag-5'>视觉</b>的区别

    量子计算机的作用有哪些

    认为是未来计算机技术的重要发展方向。 一、量子计算机的基本概念 量子计算机的核心是量子比特,与经典计算机中的比特不同,量子比特可以同时处于0和1的状态,这种现象
    的头像 发表于 12-30 14:32 1861次阅读