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  • 我国机器人专利能力持续提升 备受资本追捧

       中国的人工智能正在国际范围内紧追猛赶,相应地,国内的专利技术能力也在持续提升。在技术爆发的背景之下,人工智能及与之密切相关的机器人应用,开始受到资本与创业者的追捧。
     
      “近几年是技术密集爆发的临界点,从互联网时代到移动时代,再到接下来的智能时代过程中,智能化在各行业的应用将催生新的业态形式。”6月21日,在2017机器人与人工智能大会上,赛迪顾问股份有限公司总裁孙会峰表示,“在这个背景下,两大领域持续受到关注与热捧,一个是人工智能,一个是机器人。”
      无论是人工智能还是机器人,其行业投融资均呈现持续上升趋势。根据赛迪顾问数据显示,2014年中国机器人行业融资规模仅1.09亿美元,2016年则跃升至7.86亿美元,且超过半数为百万美元的融资级别。
     
      人工智能方面,以语音识别为代表的智能应用正在深入B端市场,在多个领域实现机器换人的巨大变革。“包括智能交通监控、智能传感器、机器同声传译、人脸识别、语音合成引擎、声纹识别引擎、语音评测及手写识别等技术,已经开始进入回报期。”孙会峰表示。
     
      “从我们的观察来看,今年国内人工智能行业确有一些亮点,比较重点的领域包括智能驾驶、中星微电子、人脸识别、人脸支付等,”赛迪顾问电子信息行业高级分析师向阳告诉21世纪经济报道记者,“这几个重点的应用领域发展速度较快,有望短期内看到效果或成为中国机会之所在。”
     
      技术密集爆发
     
      中国的人工智能正在国际范围内紧追猛赶,相应地,国内的专利技术能力也在持续提升。
     
      根据2016年《乌镇指数:全球人工智能发展报告》上显示,在全球人工智能专利数量方面,美国、中国、日本三国占总体专利的73.85%。其中,中国以15745个紧随美国(26891个)之后,位列第二,日本以14604个排名第三。
     
      而在今年美国人工智能协会(AAAI)大会相关的投稿论文方面,中国也实力大增。据悉,今年大会全部投稿共2571篇,其中,中国和美国的投稿数量分别占到31%和30%,录取639篇。
     
      其中,得益于大量搜索数据和产品线,一些互联网企业走在了自然语言处理、图像和语音识别等技术前沿。在今年AAAI收录的论文中,百度、腾讯、华为、360、今日头条、携程等中国公司的人工智能团队均有出现。与之相应地,诸如自动化私人助理、自动驾驶汽车等新产品,也整合了大量相关的智能技术。
     
      那么,为什么在当前时点,产生如此密集的技术爆发呢?在孙会峰看来,一个很重要的背景在于当前产业层级逐步高级化。“经过30多年的发展,我国工业发展阶段不断延伸,从过去依靠要素投入型的发展模式,转向如今创新驱动型的发展模式,以此带来主导产业的变化。”
     
      另一个原因是,信息技术开始与传统行业融合,由此带来产业边界消融及产业之间的大范围协同,创造了新的需求市场及新的供给。“无论是新的装备需求,如装备制造业对自动化设备、智能化设备的需求,还是普通民众对服务机器人、智能化学习设备等新的消费需求,或是诸如智慧城市等社会治理方面新的能力需求,甚至国防建设方面新的安全需求,都对技术提出了新的要求。”孙会峰分析称。
     
      此外,产业形态日趋服务化,也为智能技术创造了新的应用领域。孙会峰指出,如今一、二、三产业的边界正在消融,工业门类也在讲求服务化。“比如手机、机器人很难理解为单纯的硬件设备,而应该理解为智能化、信息化的设备,这种产业业态的服务化,为智能技术爆发创造了好的机会。”
     
      应用亮点频现
     
      在技术爆发的背景之下,人工智能及与之密切相关的机器人应用,开始受到资本与创业者的追捧。
     
      机器人全产业链中,中国市场投资的关注点聚焦在“一头一尾”,即核心零部件和应用方面。21世纪经济报道记者了解到,核心零部件是工业机器人的利润中心,尤其减速机部件是制约降低国产工业机器人成本最重要的因素。“目前国产工业机器人核心零部件研发困难,国产性能与国际水平仍存在差距,但随着国家着力布局核心零部件环节,直接应用于国内企业生产从而实现产业链的完整化和自主化,整体产品的质量在逐步提高。”孙会峰指出。
     
      与此同时,孙会峰强调,作为机器人产业链“尾部”的应用层面,也已开始向多个领域扩展。针对商业服务场景的机器人有望迅速崛起,机器人的触角广泛伸向农业、测绘、电力、影视、物流、建筑等多元化场景应用。其中,专业级无人机、新能源汽车、物流机器人三个细分领域需求旺盛,发展空间较大,处于价值洼地。
     
      人工智能方面,按照赛迪顾问提供的技术关注度曲线来看,包括人脸识别、语音合成、语音评测等相关的技术和市场应用均已完善,预计技术将在2018年成熟。以语音识别为带包的智能应用将深入B端市场,在医疗、教育、金融、零售、交通、物流等多个行业实现机器换人的变革。
     
      “根据我们对人工智能投资价值的分析,有四个领域值得关注,包括计算机视觉、深度学习、服务机器人和智能无人设备。”孙会峰直言,“其中,图像识别的技术成熟度低于自然语言处理,为新兴企业技术突破带来机遇;深度学习正处在价值爆发的临界点,因而具备投资价值;服务机器人属于新兴领域,智能无人设备能在家庭、教育、医疗等多个领域实现应用,市场空间广阔,也值得关注。”
     
      此外,国内人工智能还体现出六大重点应用方向,包括智能驾驶、早教语音互动、影像图像识别、类脑芯片、征信风控分析和智能巡查无人机。“智能驾驶行业今年动作很大,争夺也很激烈,包括百度公司推出的阿波罗计划等。我们认为,相较于传统的医疗、金融行业偏软件的应用而言,人工智能在这一块的应用会很快,也能给消费者的观念造成更强的冲击。”向阳说。
     
      类脑芯片的研究应用则有望成为下一个“中国机会”。“虽然在AlphaGo 2.0版本中,谷歌使用了自己的TPU,体现出已进入芯片部署阶段,但谷歌的芯片架构总体较为简单,只是将原先复杂的GPU系统进行精简,并作出特定功能的优化,并未真正实现神经网络架构上的突破。”向阳表示,“国内目前包括中芯微电子、寒武纪等企业也有相关芯片的投产提速,这一块可以视为中国人工智能‘弯道超车’的一个机会。”
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