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行业互联网|未来人工智能有哪些发展趋势？

1、AI推动芯片产业变革
芯片产业正在因为AI发生洗牌 ， 传统的芯片产业格局将会发生巨大变化 ， 这种情况将在2019年更加突出 。以AWS、微软、谷歌、Facebook、阿里云为首的技术驱动型公司将加大AI芯片的投入 ， 会给芯片市场带来更多变数 。
之所以越来越公司开始投入到AI芯片研发之中 ， 是因为AI模型训练需要专门的硬件来执行复杂的数学计算 ， 才能加快执行目标检测和人脸识别等任务 ， AI芯片可以针对计算机视觉、自然语言处理和语音识别相关的特定用例及场景进行优化 。
2019年 ， 英特尔、英伟达、AMD和高通等传统芯片制造商将推出专门AI芯片 。而以AWS、Facebook、阿里云等超级技术公司则会加大对芯片的研发投入 ， 这些芯片将在AI和高性能计算基础上针对现代工作负载做出大量优化 ， 其中某些芯片还将帮助下一代数据库加快查询处理和预测分析速度 。
可以说 ， 对于技术驱动型公司而言 ， AI芯片无疑是全栈AI能力的一个重要环节 ， 不会轻易放弃 。
行业互联网|未来人工智能有哪些发展趋势？
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2、边缘计算推动AI与IoT融合
边缘计算的好处就是能够更加快速的响应需求 ， 对于物联网等应用可谓是再合适不过 。2019年开始 ， 公有云上越来越多模型将开始用于边缘计算 ， 尤其是对设备进行异常检测、根源分析和预测维护的工业物联网是AI的最佳用例 。基于深度神经网络的先进机器学习模型将得到优化 ， 以便在边缘运行 ， 未来将有能力处理视频、语音等非结构化数据 。物联网必将成为企业人工智能的最大推动力 。
3、 ONNX将打破神经网络互操作性阻碍
如今 ， 一大堆各种机器学习框架 ， 加上一大堆各种人工智能硬件平台 ， 框架和平台之间缺乏良好的支持 ， 给机器学习和人工智能应用带来了严重的阻碍 。2019年 ， 这种情况将会得到改善 。ONNX组织的成立 ， 将让神经网络工具包、硬件平台之间互操作性大幅提升 。之前模型只能在特定框架中进行调试和评估的情况将大幅改善 。
微软、Facebooke等公司发起了“开放式神经网络交换”（ONNX）组织 ， 并提出了相应的标准格式 ， 使得经过调试的神经网络模型向其他框架移植成为可能 。目前 ， 已经有阿里云、百度云、英伟达等一批公司加入到该组织之中 ， 2019年ONNX将变得更加重要 ， 从研究人员到制造商等所有核心参与者都将依赖ONNX作为推理的标准运行框架 。
4、自动化机器学习将成为主流
自动化机器学习（AutoML）已成为一个发展趋势 ， 它将从根本上改变基于机器学习的解决方案 ， 可使其不经过传统调试程序即可改进机器学习模型 ， 进而处理复杂的场景 。AutoML非常适用于认知应用编程接口（API）和自定义机器学习平台 。与被视为“黑盒子”的认知API不同 ， 自动化机器学习既能提供同等的灵活性 ， 同时又具备自定义数据和可移植性 。
5、AIOps实现DevOps自动化
【行业互联网|未来人工智能有哪些发展趋势？】DevOps是一套完整的IT运维工作流 ， 以IT自动化和持续集成、持续部署为基础 ， 来优化程序开发、测试、系统运维等所有环节 。DevOps强调软件开发人员和运维人员的沟通合作 ， 通过自动化流程来使软件的构建、测试、发布更加快捷、频繁和可靠 。
AIOps即AI for IT Operations ， 指将人工智能应用于IT运维领域 ， 基于已有的运维数据 ， 通过机器学习来进一步解决自动化运维难以解决的问题 。现代化应用程序和基础设施可以生成用于索引、搜索和分析的日志数据 。从硬件、操作系统、服务器软件和应用软件中获取的海量数据集可以聚合和关联 ， 然后形成方案和模式 。


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