新基建助推,人工智能应用迈入新阶段

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当前,受经济增长放缓、竞争加剧等多种因素影响,企业普遍面临经营成本上升、业绩增长的压力,同时叠加新冠疫情的影响,越来越多的企业加速了数字化转型。智能化是企业实现数字化的深入阶段,是指基于机器学习、深度学习、机器视觉、知识图谱等人工智能技术,对企业内外部数据进行处理、分析,挖掘数据的业务价值,改进企业业务流程。

新基建背景下,人工智能应用新机遇

1.1.新基建加速企业智能化转型

当前,受经济增长放缓、竞争加剧等多种因素影响,企业普遍面临经营成本上升、业绩增长的压力,同时叠加新冠疫情的影响,越来越多的企业加速了数字化转型。

智能化是企业实现数字化的深入阶段,是指基于机器学习、深度学习、机器视觉、知识图谱等人工智能技术,对企业内外部数据进行处理、分析,挖掘数据的业务价值,改进企业业务流程。

企业智能化的表现形式主要体现在三个方面:流程自动化、分析决策智能化、商业模式的创新化。流程自动化主要针对企业内部操作流程和客户交互流程的自动化,一般只涉及数据识别,属于感知智能技术的单独应用;分析决策智能化则对应的是认知智能,能够在数据结构化处理的基础上,理解数据之间的关系和逻辑,进行分析和决策;商业模式创新化对应行动智能,主要表现形式为人机协同。

总体上,企业对于人工智能技术的应用,大部分处在流程自动化阶段,分析决策智能化及商业模式创新化还处在尝试探索阶段。计算机视觉、语音识别和NLP文字识别等技术已能够代替部分重复的人力劳动,帮助企业实现诸多业务流程的自动化。越来越多的企业开始利用AI辅助业务决策:海量的数据经过数据治理,通过AI模型分析数据之间的关联,挖掘数据的业务价值, 进行原因挖掘、趋势预测等,辅助业务决策。

同时,企业在应用人工智能技术方面,也面临多方面挑战。

  • 首先,在自动化层面,企业已在实际业务中运用AI技术,实现了单点业务或者部分的自动化,不过自动化智能程度有待改善,限制了更高价值释放。例如在发票录入的业务场景中,企业已能够利用OCR技术识别、抽取发票信息,不过后续信息录入的场景中,仍然依靠人工,缺乏相关技术手段实现全流程自动化的闭环。

  • 其次,在分析决策环节,智能化程度仍不够成熟,尤其面对海量非结构化数据,企业仍没有可靠的技术应对手段。

  • 最后,随着应用场景的增长,需要企业具备AI工程化开发的能力,而传统上企业采用“烟囱式”的AI建设思路,也即通过单点开发的方式部署AI应用。这种建设思路带来很大问题:AI应用开发速度跟不上变化,无法实现对业务的敏捷响应;同时,“烟囱式”开发造成极大的资源浪费,开发成本居高不下。

2020年以来, 新基建政策不断推进,人工智能被列入新基建范畴。新基建政策成为了企业采纳人工智能技术的助推器,将加速人工智能行业的发展。

1.2.新基建完善人工智能基础设施

数据、算力和算法是支撑人工智能发展的“三驾马车“。数据是AI的根基,为模型训练提供基本的资料;算力是实现AI系统所需的硬件计算能力,为AI技术提供底层基础设施的支撑;算法是机器的学习方法,提供各种各样的通用算法模型,并结合具体应用场景提供特定技术接口。

2020年初,人工智能被纳入新基建的范畴,与5G、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、工业互联网、大数据中心一起被确立为新基建的七大领域。

新基建的概念于2018年12月的中央经济工作会议首次提出,随后全国各地掀起了一股新基建建设的热潮,各地政府和企业踊跃参与,纷纷宣布相关投资计划。根据信通院的数据,“十四五”期间,新基建投资预计将达到10.6万亿,占全社会基础设施投资10%左右。

人工智能本身被定义为一种新型基础设施,将助力产业实现智能化;反过来,新基建又将推动人工智能产业化,为人工智能产业提供基础设施,助力人工智能场景落地。

具体来看,新基建将在数据和算力、算法三个层面为人工智能提供基础设施支持。

数据量迎来爆发增长。新基建推动数据量增长的源泉主要是5G网络和IoT的发展。根据工信部的数据,截至12月中旬,中国累计建成71.8万个5G基站,数量位居全球第一。随着未来5G基站数量进一步增加,5G网络逐渐普及。 5G网络具备高传输速率、低延时的特点,5G时代,更多的线下设备将联网,真正迎来大规模物联网时代,数据量将迎来爆发增长。

新基建为人工智能发展提供算力支持。数据中心是新基建的重要领域之一,成为各地方政府和企业加码投资的对象。数据中心的大规模建设将为数据中心的使用方——包括云服务提供商以及其他传统行业企业——降低数据托管的成本。数据中心的建设将加速企业上云,通过云端进行AI模型开发、训练和推理等,将降低AI对传统芯片硬件算力的依赖。

此外,在物联网环境下,大部分IoT场景对数据实时性要求高,属于延迟敏感、数据密集型技术,需要在边缘处进行数据处理,带动了边缘数据中心的崛起。边缘数据中心的发展有利于减轻云数据中心压力,降低数据中心的整体电力消耗,从而降低企业发展人工智能所需的总体算力成本。

算法层面,作为新基建的一部分,人工智能本身将受益于新基建的政策支持。目前中国人工智能产业主要依赖以TensorFlow、Caffe等为主的美国企业或机构研发的算法框架,新基建强调加强自主创新,将推动中国企业构建自主可控的算法支撑体系。

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