产业独家调研|AI落地是什么在“卡脖子”?34%企

 亿盛代理新闻资讯     |      2020-07-24 15:35
举行的人工智能大会上举行公布,以下是部门内容:一、项目部署乐成率低,应用和预期误差较大AI履历了观点泛起,到逐渐走向落地应用阶段。应用场景碎片化不易掌握、实验室到现实应用场景差距大等问题逐渐袒露出来,也成为当前AI落地应用历程中最大的痛点和重大应用项目亟待解决的问题。

在对受访公司AI项目的部署情形举行调研时发现,乐成率30%以下的占比最大,占34%;乐成率31%-50%的,占22%;仅有3%的企业,项目乐成部署率到达了91%以上,乐成率为51%-70%的占11%,71%-90%的占4%。
 
可以看出,现阶段公司投入一个AI项目,照旧有较大的风险,乐成部署的比例并不高

那么,是什么阻碍了AI项目的乐成部署?在对项目失败的缘故原由举行相识时,我们发现“应用与预期泛起误差”的占比高达60.4%,项目手艺规格无法实现的占39.6%,另有35.6%的是配合不畅导致的周期问题,23.5%的是项目资金泛起了问题。
 
这些都是当前AI项目部署历程中很是典型的问题,也是AI在生长初期遇到的难题,来自于供需双方之间的信息差池等、熟悉误差等等。有用相同应该贯串在整个项目的始终,从方案设计最先,到中心的各个环节,稍有误差,都市导致项目的失败。

为什么会泛起这些问题?以算法的推进为例,有的算法是按小时迭代上线的,有的是按周来迭代的。对于芯片企业,经常跟不上算法对芯片的直接要求。最终将产物、服务提供应客户时,算法和芯片最后融合成什么样,往往在客户、通俗用户眼里会发生明白或感知上的误差。

现阶段,人工智能在各行各业的普及和应用率还较低,这也是理想和现实存在的差距。造成这个征象的缘故原由主要照旧整个生态链不够健全,仍停留在浅条理的融合阶段,需要更完整的生态链的互动、更深度的互助。

从出货量方面来看,与上一年相比,增加率1%-10%的占26%,11%-20%的占19%,增加率在50%-100%之间的,加起来不足6%。而出货量实现翻倍的,总和仅为3%左右
 
从这些数字也可以看出,AI产物在落地方面确实挑战比力大,出货量总体上照旧处于小幅发展的状态。二、时代赋予AI落地机缘,算力、算法、场景须继续突破!那么,项目落地这么难,有哪些是推动AI应用的机缘?可以从今年最突出的两个配景来看,一个是时代配景,就是新冠疫情;一个是政策配景,就是新基建。
 
某种水平上来说,疫情在倒逼AI加速落地人脸识别、智能语音、智能机械人等应用已经迅速落地,并在疫情中施展出了重大价值。而且受疫情影响,一些传统行业越发深刻地意识到AI、5G大数据等手艺的主要性,最先加大对于IT基础架构的投资,这对于AI的生长基础很是主要。
 
新基建的拉行动用,可以从三个维度来看:第一个维度是AI基础层的突破;第二个维度是底层共性手艺融会带来的时机;第三个维度是在传统和新兴工业的落地。这些都离不开算力、算法的连续突破和迭代,以及对场景的更精准的识别。这也反映出,AI走进了更注重适用性的阶段。

在针对芯片原厂的这项调研中可以看到,已量产的占比仅为7.2%,有相当一部门处于产物界说、系统开发和原型验证,以及测试和客户验证阶段等。凭据芯片的开发周期和开发特点可以预估,未来1-3年内,AI芯片将逐渐起量

由于算力是AI生长的主要因素,因此我们一直对AI芯片的创新以及市场格式很是关注。CPUGPUFPGADSP、NPU以及新兴处置惩罚器的生长现状、市场情形怎样?云、边、端芯片主要玩家的竞争格式走向怎样?AI芯片又将怎样配合应用端?随着AI从云走向边缘,AI芯片又将怎样与面向边缘特定应用的算法框架深入融合?敬请关注<电子发烧友>工业独家调研陈诉!

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