(電子商務研究中心訊) 谷歌和百度紛紛轉向人工智能為先,軟硬兩個層面突飛猛進
本篇半年度策略軟硬結合,先講述軟的人工智能的模型、策略、算法層面,再講述各大巨頭的硬件產(chǎn)品層面。我們認為,硬件層面的參數(shù)是容易觀察的,而軟層面的大模型、大算法的演進更需要進行長期深入分析。2017年6月8日,百度集團總裁兼COO陸奇表示百度不再是互聯(lián)網(wǎng)公司,而是人工智能公司。早在2016年,谷歌CEO桑德爾·皮蔡就表示,谷歌已經(jīng)從一家移動為先的公司,成為了一家人工智能為先的公司?；趯I的理論和應用的內(nèi)在認識,我們長期看好人工智能行業(yè)及相關公司。
真實經(jīng)濟向虛擬經(jīng)濟遷移,是宏觀干預失效后解決危機新方式
解決經(jīng)濟危機的教科書方式有戰(zhàn)爭自然災害,以及凱恩斯主義的宏觀調(diào)控。但是從2008年開始的這一輪經(jīng)濟危機,卻是以貨幣膨脹為代表的宏觀調(diào)控的失效而告終。在美聯(lián)儲縮表,中國實行中性貨幣政策的背景下,真實經(jīng)濟復蘇動力不足,而新興的信息虛擬經(jīng)濟卻在2017年顯示出強大的增長力。我們在游戲行業(yè)一季度綜述中已經(jīng)指出:全球經(jīng)濟正在從真實經(jīng)濟向信息虛擬經(jīng)濟遷移,消費主力正從貨幣幻覺過渡到智能幻覺。我們明顯看到美國科技公司R&D費用的增長中位數(shù)約26.4%,遠遠超過中國科技公司。我們認為以科技創(chuàng)新為核心的經(jīng)濟內(nèi)生增長力才是未來重要看點。
大模型、大計算、大數(shù)據(jù)是深度學習三大支柱,需要多維度更新
深度學習的成功主要歸功于三大因素--大數(shù)據(jù)、大模型、大計算。模型技術的發(fā)展使得訓練大模型成為了可能,例如上千層的深度神經(jīng)網(wǎng)絡都已經(jīng)發(fā)展成為現(xiàn)實。同時硬件的提升可以實現(xiàn)大計算,從CPU到GPU,可獲取的計算資源越來越豐富。人工智能的模型算法可以分為兩個方向:以統(tǒng)計方法為主的機器學習,和以神經(jīng)網(wǎng)絡架構為主的深度學習。近十年來深度學習有了長足的發(fā)展,神經(jīng)網(wǎng)絡被應用到圖像識別、語音識別、自然語言處理、無人駕駛等許多細分領域。伴隨著CPU、GPU、FPGA、ASIC等硬件的更迭,深度學習的平臺和系統(tǒng)也逐步建立完善。預計未來硬件和軟件的結合將會更加緊密。
谷歌等軟技術公司引領AI主流,電商和社交巨頭耕耘垂直領域
谷歌的人工智能位于全球前列,在圖像識別、語音識別、無人駕駛等技術上都已經(jīng)落地。而百度實質意義上扛起了國內(nèi)的人工智能的大旗,覆蓋無人駕駛、智能助手、圖像識別等許多層面。蘋果業(yè)已開始全面擁抱機器學習,新產(chǎn)品進軍家庭智能音箱并打造工作站級別Mac。另外,騰訊的深度學習平臺Mariana已支持了微信語音識別的語音輸入法、語音開放平臺、長按語音消息轉文本等產(chǎn)品,在微信圖像識別中開始應用。通過Mariana,識別準確率獲得了極大的提升,目前識別能力已經(jīng)躋身業(yè)界一流水平。從上述全球前十大科技公司對人工智能的投入程度和應用的實現(xiàn),人工智能已經(jīng)成為2017年行業(yè)的風向標,是移動互聯(lián)網(wǎng)之后的科技高地所在。（來源：華安證券 編選：網(wǎng)經(jīng)社）
