第774期

本篇報(bào)告導(dǎo)讀

人工智能（AI）技術(shù)，指利用計(jì)算機(jī)程序使人造機(jī)器呈現(xiàn)類(lèi)人類(lèi)智能的技術(shù)?；趯?shí)現(xiàn)功能，人工智能技術(shù)可分為訓(xùn)練層、感知層及認(rèn)知層，分別模擬人類(lèi)學(xué)習(xí)能力、信息獲取能力及邏輯推演能力。

由于工業(yè)細(xì)分行業(yè)數(shù)量較多，且同行業(yè)內(nèi)工藝、生產(chǎn)線、產(chǎn)品的差異性較高，基于海量樣本實(shí)現(xiàn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)難以在工業(yè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)落地。中國(guó)工業(yè)領(lǐng)域AI滲透率較低，AI技術(shù)應(yīng)用規(guī)模較小。

2020年，中國(guó)智能制造行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將達(dá)到2.7萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)12.6%

GPU芯片市場(chǎng)地位穩(wěn)固，ASIC芯片未來(lái)市場(chǎng)需求空間充足

GPU憑借較強(qiáng)的應(yīng)用通用性、較強(qiáng)的處理能力及較低的量產(chǎn)成本等優(yōu)勢(shì)，成為部署于數(shù)據(jù)中心的AI算法訓(xùn)練處理器主流選擇。

從短期來(lái)看，GPU產(chǎn)品在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域中的地位較為穩(wěn)固，市場(chǎng)需求預(yù)計(jì)將穩(wěn)定增長(zhǎng)。具備目前最強(qiáng)處理能力及最低量產(chǎn)成本的ASIC將成為端側(cè)AI芯片解決方案的主流選擇。

從短期來(lái)看，ASIC產(chǎn)品持續(xù)升級(jí)將進(jìn)一步降低芯片單顆成本，促進(jìn)ASIC規(guī)模化應(yīng)用落地，推動(dòng)ASIC市場(chǎng)需求進(jìn)一步釋放

消費(fèi)、政務(wù)及金融領(lǐng)域AI行業(yè)發(fā)展推動(dòng)工業(yè)領(lǐng)域AI算法實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新突破

消費(fèi)、金融及政務(wù)領(lǐng)域AI應(yīng)用的快速拓展，助力AI算法開(kāi)發(fā)平臺(tái)行業(yè)發(fā)展進(jìn)入快車(chē)道。從短期來(lái)看，工業(yè)領(lǐng)域樣本量的匱乏導(dǎo)致AI技術(shù)難以快速實(shí)現(xiàn)應(yīng)用落地。

而在消費(fèi)、政務(wù)及金融領(lǐng)域，AI技術(shù)的應(yīng)用將持續(xù)深化，推動(dòng)AI算法開(kāi)放平臺(tái)行業(yè)發(fā)展，促進(jìn)AI技術(shù)迭代創(chuàng)新。從長(zhǎng)期來(lái)看，AI技術(shù)的突破及應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)的積累或?qū)⑼苿?dòng)AI技術(shù)向工業(yè)領(lǐng)域滲透加速

小樣本學(xué)習(xí)算法將成為推動(dòng)工業(yè)領(lǐng)域智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵技術(shù)

對(duì)樣本量要求較低的小樣本學(xué)習(xí)算法將是推進(jìn)工業(yè)領(lǐng)域智能化轉(zhuǎn)型的核心。相較于深度學(xué)習(xí)算法，小樣本學(xué)習(xí)算法通過(guò)預(yù)歸類(lèi)樣本實(shí)現(xiàn)對(duì)算法學(xué)習(xí)過(guò)程的簡(jiǎn)化，減少對(duì)樣本數(shù)量的依賴(lài)。

小樣本學(xué)習(xí)算法在處理少類(lèi)別任務(wù)時(shí)表現(xiàn)較好，但仍需解決多類(lèi)別任務(wù)時(shí)所面臨的過(guò)擬合問(wèn)題。小樣本學(xué)習(xí)算法的成熟將成為推動(dòng)工業(yè)領(lǐng)域人工智能技術(shù)滲透加速的關(guān)鍵。

來(lái)源：頭豹研究院?

作者：謝子博?

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