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和通常認(rèn)為的相反，如今在美國，隨著工業(yè)機(jī)器人數(shù)量的增長，制造業(yè)企業(yè)的雇員數(shù)量不減反增。為了節(jié)省人工成本，制造業(yè)相關(guān)工作曾經(jīng)大量被外包給發(fā)展中國家。但采用工業(yè)機(jī)器人之后，人力成本得以減少，這類制造基地有可能回歸，向最終消費(fèi)市場(chǎng)所在區(qū)域靠攏。 

最近，為阿迪達(dá)斯代工衣物的蘇州天元紡織有限公司，在美國阿肯色州小石城開了一家新工廠，還雇傭了 400 名當(dāng)?shù)毓と?。該公司采用了來自喬治亞州的初?chuàng)企業(yè) SoftWear Automation 生產(chǎn)的自動(dòng)縫紉機(jī)器人來完成許多給阿迪達(dá)斯的產(chǎn)品訂單。大量的重體力工作任務(wù)將由機(jī)器人自動(dòng)完成，甚至包括以往只能由人類完成的品控、組裝和制造工作。人類雇員則負(fù)責(zé)更高端的工作任務(wù)，包括機(jī)器人的維護(hù)和操作等。SoftWear Automation 的野心是打造“沒有人力直接干預(yù)就能完成服裝制造的工廠”。

然而，在大規(guī)模自動(dòng)化的迅猛浪潮中，總有一些東西是無法完全自動(dòng)化的。根據(jù)消費(fèi)者的偏好和機(jī)器人的特性，多多少少都需要人類的介入。即使是高度自動(dòng)化的亞馬遜自動(dòng)倉儲(chǔ)設(shè)施也不能例外。為了提升分揀裝貨倉儲(chǔ)等工作的效率，亞馬遜在不同的自動(dòng)化倉儲(chǔ)設(shè)施中配置了10萬臺(tái)以上的機(jī)器人，然而在最終的取貨、包裝等環(huán)節(jié)上，還是需要人工進(jìn)行，更別提這么多機(jī)器人的修理維護(hù)了。這也使亞馬遜的訂單中心創(chuàng)造了數(shù)千個(gè)面向人類的工作機(jī)會(huì)。

2.各種專業(yè)方向的AI將無處不在

為各種服務(wù)定制的專用AI將勢(shì)不可擋地深入生活的每一個(gè)角落，從控制啤酒發(fā)酵，到自動(dòng)培育煙草，機(jī)器學(xué)習(xí)將接管一切可能的領(lǐng)域。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)基本上可以被應(yīng)用于任何領(lǐng)域，只要有足夠的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練它，并且有明確的結(jié)果要求給計(jì)算機(jī)做目標(biāo)。

從英國的 IntelligentX 發(fā)布全球第一批 AI 釀的啤酒，到俄國的DeepFish 用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識(shí)別魚類的雷達(dá)信號(hào)，瑞典的 Hoofstep 拿風(fēng)投的錢讓深度學(xué)習(xí)程序分析馬匹的行為，紐約的 Prose 用 AI 來生產(chǎn)個(gè)人定制的護(hù)發(fā)產(chǎn)品… 最后這家拿到了約757萬美金的風(fēng)投。 2018年，這樣的事情肯定會(huì)有增無減。從單純的愛好到超級(jí)吸金的創(chuàng)意，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)證明了自己的能力。可以說，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)跳出了一項(xiàng)技術(shù)的桎梏，它將成為今后各種應(yīng)用軟件和智能技術(shù)的基石。

3.中美之間的AI領(lǐng)導(dǎo)權(quán)爭奪戰(zhàn)已經(jīng)爆發(fā)

回顧 2017 年，雖然國內(nèi)的AI創(chuàng)業(yè)公司在全球 AI 市場(chǎng)中只有 9% 的市場(chǎng)份額，但從年度人工智能初創(chuàng)企業(yè)的股權(quán)融資額來看，中國的 AI 創(chuàng)業(yè)公司拿到了全球總量的幾乎一半，首次在資金份額上超過了美國。

按照我國的人工智能發(fā)展規(guī)劃，到 2020 年，中國人工智能總體技術(shù)和應(yīng)用將與世界先進(jìn)水平同步；到 2025 年，人工智能基礎(chǔ)理論實(shí)現(xiàn)重大突破；到2030年，人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用總體達(dá)到世界領(lǐng)先水平。

這其中的關(guān)鍵項(xiàng)目之一，就是 AI 芯片技術(shù)。據(jù)悉，該項(xiàng)目的目標(biāo)是創(chuàng)造出比 Nvidia 生產(chǎn)的 GPU 的性能和能效都高20倍的新型處理器。國內(nèi) AI 芯片初創(chuàng)公司寒武紀(jì)科技的A輪融資總額達(dá)到1億美元，目標(biāo)是為深度學(xué)習(xí)開發(fā)專用的芯片，預(yù)計(jì)在三年內(nèi)生產(chǎn)出10億片。  

同時(shí)，中國公司似乎在 AI 相關(guān)的專利申請(qǐng)上逐漸超越他們?cè)诿绹挠焉獭Ｍㄟ^對(duì)近年來的 AI 相關(guān)專利進(jìn)行簡單檢索（查詢標(biāo)題和摘要部分中包含的關(guān)鍵詞），可以看出，來自中國的 AI 相關(guān)專利正在迅猛增長中，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了美國專利和商標(biāo)局近年來公布的同一領(lǐng)域的專利數(shù)量。以深度學(xué)習(xí)為例，中國公布的相關(guān)專利數(shù)量達(dá)到了美國同期的 6 倍。

可以說，中美之間的AI領(lǐng)導(dǎo)權(quán)爭奪戰(zhàn)已經(jīng)爆發(fā)，在2018年，我們將看到怎樣的精彩角逐呢？

4.未來國防科技將推進(jìn) AI 技術(shù)更新

國防科技自然也沒放過 AI 這一威力巨大的先進(jìn)技術(shù)。不但許多初創(chuàng)公司拿著自己的技術(shù)向軍方兜售，軍方自然也不甘人后。目前的熱點(diǎn)集中在數(shù)據(jù)中心上。早至2014年起，亞馬遜就為 CIA 建設(shè)了一座定制的云計(jì)算平臺(tái)，全部設(shè)備都達(dá)到處理敏感信息所需的安全級(jí)別。亞馬遜還收購了兩家 AI 網(wǎng)絡(luò)安全企業(yè)，進(jìn)一步強(qiáng)化云端數(shù)據(jù)安全。不論采用哪一家的技術(shù)，AI 都必將成為新一代政府主導(dǎo)的網(wǎng)絡(luò)安全項(xiàng)目的核心。冷戰(zhàn)期間，美國佬擔(dān)心的是在核武器軍備競(jìng)賽中落后，而現(xiàn)在，他們擔(dān)心的是網(wǎng)絡(luò)軍備。而這將使網(wǎng)絡(luò)安全和傳統(tǒng)的國土安全相輔相成，融為一體。

在2017年，我們見過了 WannaCry 系列勒索病毒的威力，也目睹了 Equifax 網(wǎng)絡(luò)安全事故泄露出公民個(gè)人信息的事件，甚至傳說中俄國利用網(wǎng)絡(luò)干預(yù)美國總統(tǒng)大選結(jié)果等一系列網(wǎng)絡(luò)安全事件。日趨嚴(yán)峻的網(wǎng)絡(luò)安全形勢(shì)反過來給安全相關(guān) AI 算法的研發(fā)帶來了一個(gè)史無前例的重要機(jī)會(huì)。由于網(wǎng)絡(luò)攻擊的方式不斷進(jìn)化，防御方將不得不面對(duì)層出不窮的新型病毒，而這給 AI 搭建了一個(gè)絕佳的舞臺(tái)。憑借大規(guī)模處理、分析的能力，AI 將擁有快速鑒定各類異常情況、風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)作和可能出現(xiàn)威脅的信號(hào)的本領(lǐng)。

目前，網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域已有 134 家初創(chuàng)公司，近5年總?cè)谫Y額超過 36.5 億美元，其中 34 家是去年剛完成首輪風(fēng)投融資。而這一行業(yè)的領(lǐng)航巨擎包括 Cybereason、CrowdStrike、Cylance 和 Tanium，它們每家的估值都超過9億美元。

5.Alexa，你聽得懂中文嗎？

從全球市場(chǎng)上來看，亞馬遜 Echo 和 Google Home 基本上壟斷了智能家居的語音交互領(lǐng)域。但這些服務(wù)對(duì)母語不是英語的用戶并不是太友好。

有需要的地方，就會(huì)有市場(chǎng)。在 CES2018 ，人工智能驅(qū)動(dòng)的自然語音識(shí)別已經(jīng)成了新的熱點(diǎn)，基本上，所有的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備都集成了亞馬遜 Echo 或 Google Home 的語音技術(shù)。 LG 的物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中，約有 80 種帶有和 Google Home 聯(lián)動(dòng)的能力，而三星則干脆開發(fā)了自己的 AI 語音助手 Bixby，并希望在 2020 年完成智能家居設(shè)備的全覆蓋。

6.白領(lǐng)職業(yè)自動(dòng)化速度加快

過去定義的白領(lǐng)職業(yè)——比如律師、咨詢顧問、金融顧問、新聞?dòng)浾?、證券從業(yè)者等——跟藍(lán)領(lǐng)工人一樣，也將面對(duì) AI 的影響。由 AI 驅(qū)動(dòng)的，針對(duì)專業(yè)人士的自動(dòng)化及輔助增強(qiáng)軟件（EAAS）將開辟 AI 輔助或 AI 增強(qiáng)產(chǎn)品的新領(lǐng)域。

這一 AI 增強(qiáng)技術(shù)將極大地威脅白領(lǐng)階層中的文字工作者，從律師到記者，從理財(cái)經(jīng)理到經(jīng)濟(jì)咨詢顧問，都難以幸免。比如，在法律文書工作中，人工智能在增加效率、減少錯(cuò)誤方面具有巨大的潛力，自然語言識(shí)別（文字處理）工具能在轉(zhuǎn)瞬之間處理上千頁的法律文書。

程序員恐怕也不是金飯碗。已經(jīng)有基于人工智能的自動(dòng)軟件測(cè)試工具正在研發(fā)之中，更別提用深度學(xué)習(xí)從手繪草稿中自動(dòng)生成 HTML 代碼的 pix2code 、Sketch2code 等技術(shù)了。英國人去年就搞出了 DiffBlue，訓(xùn)練 AI 幫你修 Bug，或者將代碼從一種語言遷移到另一種。是不是很可怕？

最難以撼動(dòng)的職業(yè)領(lǐng)域估計(jì)還是健康護(hù)理和教育領(lǐng)域，因?yàn)檫@不僅需要準(zhǔn)確頻繁的動(dòng)態(tài)自然語言交互，還需要高度的共情能力。然而，以教育領(lǐng)域?yàn)槔珹I 已經(jīng)開始協(xié)助人類教師完成諸如試卷評(píng)分、語法糾正等方面的輔助性工作。

7.AI 轉(zhuǎn)入外圍設(shè)備

2017年，AI 的一大變化是從服務(wù)端逐漸轉(zhuǎn)入外圍設(shè)備，也就是直接整合在小型設(shè)備和傳感器中。換句話說， AI 可能直接“住在”你的耳機(jī)里，自動(dòng)過濾屏蔽周圍的噪音，或是整合在你的車載控制系統(tǒng)里，快速實(shí)時(shí)根據(jù)路況信息調(diào)整車輛情況。這就避免了過去需要和云端AI本體或是手機(jī)智能app通訊然后才能產(chǎn)生響應(yīng)的延遲。另一方面，外圍設(shè)備中的 AI 能 更好地作為離線私人數(shù)字助理，根據(jù)你的使用偏好完成個(gè)性化服務(wù)，例如識(shí)別口音或是面部表情等。 

外圍設(shè)備中的 AI 響應(yīng)時(shí)間大幅縮短

Apple 發(fā)布的 A11 芯片自帶一個(gè)“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎”，據(jù)說能以最高每秒6000 億次的速度執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。新 iPhone 設(shè)備的 FaceID 等功能都仰賴于此。

而芯片巨頭英特爾也不甘示弱，通過大規(guī)模的并購將許多機(jī)器學(xué)習(xí)的專用芯片技術(shù)納入囊中。近期英特爾也發(fā)布了一款工作于外圍設(shè)備的 AI 芯片 Myriad X，期望能將深度學(xué)習(xí)技術(shù)跑在小到無人機(jī)或嬰兒監(jiān)控狐貍設(shè)備上，而不再局限于智能手機(jī)平臺(tái)。

當(dāng)然，在外圍設(shè)備上運(yùn)行的 AI 確實(shí)能極大地提高效率，減少響應(yīng)時(shí)間，但存儲(chǔ)和處理能力的瓶頸依然存在。因此，2018 年，更多的外圍設(shè)備 AI 模型將趨向于使許多智能外圍設(shè)備的 AI 之間能進(jìn)行數(shù)據(jù)交換，并和中央服務(wù)器通訊，以期跨越這個(gè)瓶頸。

8.“膠囊網(wǎng)絡(luò)”的出現(xiàn)

如今，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)被用于驅(qū)動(dòng)大部分的 AI 應(yīng)用，今后，在“膠囊網(wǎng)絡(luò)”架構(gòu)的推動(dòng)下，它又將迎來新一輪的變革。以往的機(jī)器學(xué)習(xí)常用的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)叫卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN），但現(xiàn)在，一種全新的架構(gòu)正浮出水面，據(jù)稱能在多個(gè)方面超越 CNN 的性能，并彌補(bǔ)許多舊架構(gòu)存在的安全問題。

圖為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遇到的挑戰(zhàn)

來自 Google 的 Geoffrey Hinton 是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的先行者之一，他在 2017 年公開的一個(gè)研究成果中介紹了一種被稱為“膠囊網(wǎng)絡(luò)”的新架構(gòu)。據(jù)介紹，這一架構(gòu)將允許 AI 用更少的數(shù)據(jù)完成通常的模式識(shí)別任務(wù)，并更容易分辨出錯(cuò)誤的結(jié)果。 過去的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要用大量同類數(shù)據(jù)來提取特征，并分辨細(xì)微的不同之處。而膠囊網(wǎng)絡(luò)需要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)更少，能采用對(duì)象間的相互位置和角度等信息進(jìn)行判斷，自動(dòng)忽略無關(guān)緊要的細(xì)微區(qū)別。 Geoffrey Hinton 的文章還指出，膠囊網(wǎng)絡(luò)在應(yīng)對(duì)復(fù)雜的對(duì)抗攻擊（用故意處理過的圖片混淆識(shí)別算法）時(shí)比卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更健壯。

9.AI領(lǐng)域的人才爭奪將給相關(guān)人才

帶來六位數(shù)的薪水

目前人工智能領(lǐng)域的專業(yè)研究者數(shù)量根本無法滿足市場(chǎng)對(duì) AI 領(lǐng)域相關(guān)人才的需求。頂尖的 AI 專家現(xiàn)在隨隨便便都能撈個(gè)幾百萬。

按照獵聘網(wǎng)上的信息， BMW 中國開給高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)研究員的薪水達(dá)到了 56.7 - 62.4 萬美元，而其他一些公司的機(jī)器學(xué)習(xí)專家職位也在31.5 - 41 萬美金上下。騰訊的一份報(bào)告指出，該方向的研究人員總量大約只有30萬，這還包括相關(guān)領(lǐng)域的在讀學(xué)生；而市場(chǎng)對(duì) AI 專業(yè)人員的總需求量大約在100萬。在美國，目前網(wǎng)絡(luò)上約有 32000 個(gè)人工智能相關(guān)職位虛位以待，平均薪資都達(dá)到 6 位數(shù)。大型科技企業(yè)基本上就是在拿錢袋子爭奪 AI 領(lǐng)域的技術(shù)人才。

Deepmind （2014 年被 Google 買下）最近的財(cái)報(bào)顯示，去年該公司在“人員及相關(guān)開支”方面的支出就達(dá)到了1億480萬美元之巨，而領(lǐng)英上搜索的結(jié)果是，在該公司工作的員工數(shù)量也不過就415名，請(qǐng)讀者自己算算他們平均年薪會(huì)有多少吧。

另外一方面，大型科技企業(yè)的 AI 專業(yè)人員還有不少離職自己創(chuàng)業(yè)的。吳恩達(dá)（Andrew Ng）就炒了百度的魷魚，自己拿著1.75億美元的風(fēng)投開了家機(jī)器人公司；AI 芯片企業(yè) Groq 的 CTO 原來當(dāng)過 Google 為機(jī)器學(xué)習(xí)定制的張量處理器的芯片硬件工程師，還搞過 Google X 項(xiàng)目；Horizon Robotics 的聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO是前百度研究院副院長，百度深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室主任。到2018年，隨著人才走向初創(chuàng)企業(yè)，這場(chǎng)人才爭奪戰(zhàn)將越來越白熱化。

10.機(jī)器學(xué)習(xí)將變得更加普及

回顧這幾年，先是大數(shù)據(jù)，然后云計(jì)算，接著是機(jī)器學(xué)習(xí)，各種熱潮一浪接一浪。很快，機(jī)器學(xué)習(xí)也將成為新的業(yè)界常態(tài)，而不是什么新奇的科技玩具。從數(shù)據(jù)上來看，機(jī)器學(xué)習(xí)的熱潮在2017年達(dá)到了巔峰，平均每家創(chuàng)業(yè)孵化器一年就新增 300 多個(gè) AI 初創(chuàng)企業(yè)，是往年的3倍；投資者砸了150億美元在各領(lǐng)域的 AI 企業(yè)上，超過 1100 家新的 AI 企業(yè)拿到了首輪融資。但這些企業(yè)需要在熱點(diǎn)退去前拿出足夠健壯的商業(yè)模式，才能在這新的業(yè)界常態(tài)下幸存。

人工智能領(lǐng)域在2017年拿到了 141% 的資金支持，這還不包括針對(duì)硬件的機(jī)器人初創(chuàng)企業(yè)，然而這種瘋狂的炒作很快就會(huì)消亡。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的正規(guī)化將會(huì)使得投資者更謹(jǐn)慎地選擇投資的 AI 企業(yè)，因?yàn)樵谶@樣的業(yè)態(tài)下，采用 AI 相關(guān)算法來驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品已經(jīng)是一種默認(rèn)選項(xiàng)，一種行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，而不是什么值得吹噓的成就了。

如今在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)早已是不可分割的必要組件之一，只有 AI 才能實(shí)時(shí)讀取并處理從大量設(shè)備和傳感器中發(fā)回的海量數(shù)據(jù)；對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全公司來說，采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來分析并偵測(cè)可疑情況已經(jīng)是標(biāo)配；甚至頂級(jí)的投資者都已經(jīng)在用 AI 來分析和挑選最有潛力的投資對(duì)象了。

11.AI 輔助醫(yī)療將獲得監(jiān)管部門批準(zhǔn)

很快，機(jī)器學(xué)習(xí)將作為醫(yī)學(xué)影像診斷的日常手段之一。美國的相關(guān)監(jiān)管部門正在考慮批準(zhǔn)使用 AI 進(jìn)行輔助醫(yī)療。在醫(yī)學(xué)影像學(xué)中采用 AI 來提早發(fā)現(xiàn)疾病，并提升監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確率。機(jī)器學(xué)習(xí)算法將能在幾秒鐘內(nèi)完成專業(yè)醫(yī)生也需要幾個(gè)小時(shí)才能完成的影像分析，并能準(zhǔn)確識(shí)別到人類可能會(huì)忽視的微小差別。

當(dāng)然，現(xiàn)在也已經(jīng)有了許多針對(duì)消費(fèi)者的 AI 檢驗(yàn)工具，比如 SkinVision —— 這一產(chǎn)品采用計(jì)算機(jī)視覺來檢查分析可疑的皮膚病變。但新一波的醫(yī)療保健 AI 將會(huì)使機(jī)器學(xué)習(xí)成為醫(yī)院和診所的必備工具。

本月，生物制藥公司阿斯利康與阿里巴巴旗下的阿里健康宣布合作，將基于阿里健康的人工智能研發(fā)能力，建立許多疾病的臨床輔助篩查和診斷模型。通用電氣也和英偉達(dá)合作，將深度學(xué)習(xí)能力賦予通用電氣醫(yī)療集團(tuán)的醫(yī)學(xué)影像設(shè)備上。

受到 Google DeepMind、IBM、通用電氣和阿里巴巴的青睞，醫(yī)療保健領(lǐng)域看起來是 AI 初創(chuàng)公司投資的最熱門領(lǐng)域之一，而該領(lǐng)域增長最大的就是醫(yī)療影像與診斷方面的企業(yè)。

初創(chuàng)公司 Arterys 是最初幾家獲得 FDA 認(rèn)證的公司之一，它的心臟影像分析云計(jì)算平臺(tái)的測(cè)試準(zhǔn)確性和分析速度都首屈一指，腫瘤學(xué)相關(guān)的 AI 也正在申請(qǐng) FDA 認(rèn)證。MedyMatch 則采用深度學(xué)習(xí)分析CT影響，偵測(cè)顱內(nèi)出血的位置，并因此獲得了 FDA 的“突破性醫(yī)療設(shè)備認(rèn)定”。

當(dāng)然，目前此類 AI 都還只是進(jìn)行輔助診斷，最后還是由放射科專家或內(nèi)科醫(yī)生進(jìn)行確診。

12.你也可以 DIY 一個(gè)自己的AI

想不想讓你手機(jī)上的語音助理用新垣結(jié)衣的聲音來跟你說貼心話？想不想親手打造一個(gè) AI 相機(jī)？

要 DIY 一個(gè)自己的 AI ，并不需要什么計(jì)算機(jī)博士或數(shù)學(xué)什么玩意的學(xué)歷。你有一大堆開源軟件倉庫，數(shù)百種 API 和 SDK 可以用，甚至還有 Google 或 Amazon 提供的各種組裝工具包，可以說玩 AI 的門檻是前所未有的低啊。

Google 發(fā)布了一款“全年齡向”的 AI 開發(fā)項(xiàng)目，稱為 AIY （你自己的人工智能）。這個(gè)項(xiàng)目的第一個(gè)教程就是叫你自己打造一個(gè)樹莓派語音識(shí)別裝置。不管是親手往電路板里塞進(jìn)一個(gè)人工智能，還是讓你的 AI 語音助理變身新垣結(jié)衣，你都將體會(huì)到前所未有的人工智能創(chuàng)造體驗(yàn)。

不僅如此，Google 還發(fā)布了一款基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)視覺工具，用戶可以很方便地用它制造一個(gè)能分辨貓狗的算法，或是某種通過表情識(shí)別出情緒的軟件。亞馬遜也推出了一款基于深度學(xué)習(xí)的無線攝影機(jī)： DeepLens，甚至還為這個(gè)設(shè)備舉辦了一次編程馬拉松，讓用戶利用這個(gè)設(shè)備打造機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目，第一名的獎(jiǎng)金將達(dá)到 7500 美元。