瞻觀前沿

研究人員開發(fā)了一種新的機器學習技術(shù)，可以幫助計算機系統(tǒng)預(yù)測未來的數(shù)據(jù)模式并優(yōu)化信息的存儲方式。他們發(fā)現(xiàn)這些預(yù)測可以將實際數(shù)據(jù)集的速度提高高達40%。在一篇發(fā)布到arXiv預(yù)印本服務(wù)器并在 2023 年12月神經(jīng)信息處理系統(tǒng)會議 (NeurIPS)上成為焦點的論文中，來自卡內(nèi)基梅隆大學和威廉姆斯學院的研究人員表示，這種新方法可以顯著加快數(shù)據(jù)庫和計算速度，可以帶來更高效的數(shù)據(jù)中心。

卡內(nèi)基梅隆大學泰珀商學院的博士生、研究合著者Aidin Niaparasat表示，這項技術(shù)使數(shù)據(jù)系統(tǒng)能夠洞察未來并動態(tài)優(yōu)化自身。我們展示了一個明確的權(quán)衡——預(yù)測越好，性能越快。即使預(yù)測嚴重偏離，速度仍然比正常情況快。

研究人員表示，這項工作為在計算機系統(tǒng)設(shè)計中進一步使用機器學習預(yù)測打開了大門。通過預(yù)測預(yù)期的數(shù)據(jù)模式，搜索樹、哈希表和圖表等結(jié)構(gòu)可以更智能、更快速地工作。研究人員希望這能激發(fā)設(shè)計算法和數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的新方法。

泰珀學院副教授、該研究的合著者本杰明·莫斯利 (Benjamin Moseley) 表示，學習優(yōu)化可以帶來更快的數(shù)據(jù)庫、更高的數(shù)據(jù)中心效率和更智能的操作系統(tǒng)。我們已經(jīng)證明預(yù)測可以超越最壞情況的限制。但這只是開始——這一領(lǐng)域還有巨大的未開發(fā)潛力。

圖片來源：CC0 公共領(lǐng)域

技術(shù)價值觀察

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈上游為硬件設(shè)備和數(shù)據(jù)設(shè)備，其中包括芯片、傳感器、大數(shù)據(jù)、云計算服務(wù)等，為人工智能提供數(shù)據(jù)服務(wù)和算力支持;中游是人工智能產(chǎn)業(yè)的技術(shù)核心，包括通用技術(shù)、算法模型、開發(fā)平臺三個方面，涵蓋了機器感知、自然語言理解、機器學習、圖譜、基礎(chǔ)開源框架等核心技術(shù);下游是人工智能的應(yīng)用產(chǎn)品和場景，涉及交通、醫(yī)療、安防、金融、家居、制造等多個領(lǐng)域。

研究人員開發(fā)出一種新的機器學習技術(shù)，可以幫助計算機系統(tǒng)預(yù)測未來的數(shù)據(jù)模式并優(yōu)化信息的存儲方式。因此，從人工智能產(chǎn)業(yè)鏈上看，機器學習技術(shù)處于產(chǎn)業(yè)鏈的中游環(huán)節(jié)，對技術(shù)層產(chǎn)生較大影響。

 宏觀市場觀察

——全球人工智能仍處于感知智能的發(fā)展階段

按照人工智能的發(fā)展程度，行業(yè)一般將其分為計算智能、感知智能和認知智能三個層次。其中，計算智能階段指機器能夠像人類一樣進行計算，諸如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的出現(xiàn)，使得機器能夠更高效、快速處理海量的數(shù)據(jù);感知智能階段指機器能聽懂我們的語言、看懂世界萬物，語音和視覺識別就屬于這一范疇，這些技術(shù)能夠更好的輔助人類高效完成任務(wù);認知智能階段指，在這一階段，機器將能夠主動思考并采取行動，實現(xiàn)全面輔助甚至替代人類工作。

目前，全球的人工智能仍處于感知智能的發(fā)展階段。

——人工智能商業(yè)化加速 應(yīng)用場景愈發(fā)豐富

人工智能技術(shù)經(jīng)過過去近10年的快速發(fā)展已經(jīng)取得較大突破，隨著人工智能理論和技術(shù)的日益成熟，人工智能場景融合能力不斷提升，因此，近年來商業(yè)化應(yīng)用已經(jīng)成為人工智能科技企業(yè)布局的重點，歐洲、美國等發(fā)達國家和地區(qū)的人工智能產(chǎn)業(yè)商業(yè)落地期較早，中國作為后期之秀，近年來在政策、資本的雙重推動下，人工智能商業(yè)化應(yīng)用進程加快。目前，人工智能技術(shù)已在金融、醫(yī)療、安防、教育、交通、制造、零售等多個領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)技術(shù)落地，且應(yīng)用場景也愈來愈豐富

——人工智能市場規(guī)?？焖僭鲩L

基于人工智能技術(shù)的各種產(chǎn)品在各個領(lǐng)域代替人類從事簡單重復的體力或腦力勞動，大大提升了生產(chǎn)效率和生活質(zhì)量，也促進了各個行業(yè)的發(fā)展和變革。

普華永道數(shù)據(jù)預(yù)測，受到下游需求倒逼和上游技術(shù)成型推動的雙重動因，2020年全球人工智能市場規(guī)模將達到2萬億美元，預(yù)計未來幾年市場將繼續(xù)保持高速增長，到2030年全球市場規(guī)模將達到15.7萬億美元的規(guī)模，約合人民幣104萬億元。

——中國人工智能行業(yè)發(fā)展加速

受益于算法、數(shù)據(jù)和算力三方的共同發(fā)展，人工智能應(yīng)用逐漸成熟，既催生了新的市場，也為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展注入了活力。據(jù)測算，2024年我國人工智能市場規(guī)模將突破6000億元，預(yù)計2029年將突破萬億大關(guān)。人工智能將助力傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)降低成本并提高效能，從而實現(xiàn)行業(yè)的智能化升級。

——中國人工智能應(yīng)用場景廣泛，互聯(lián)網(wǎng)和金融行業(yè)滲透度最高

近年來，人工智能技術(shù)正在被應(yīng)用到不同場景中，主要包括安防、金融、交通、物流、醫(yī)療、零售等領(lǐng)域。由于場景復雜度、技術(shù)成熟度和數(shù)據(jù)公開水平的不同，人工智能技術(shù)在各場景的滲透度也不同。根據(jù)IDC的數(shù)據(jù)，2022年中國人工智能行業(yè)應(yīng)用滲透度排名前五的行業(yè)依次為互聯(lián)網(wǎng)、金融、政府、電信和制造，其中金融和電信行業(yè)人工智能應(yīng)用增長速度較為明顯。

——中國人工智能未來發(fā)展?jié)摿薮?，AIGC和自動駕駛將是最具發(fā)展?jié)摿Φ膽?yīng)用場景

根據(jù)IDC和浪潮信息聯(lián)合發(fā)布的《2022-2023年中國人工智能計算力發(fā)展評估報告》，人工智能市場有巨大發(fā)展?jié)摿Α．斍?，生物識別、智慧金融等領(lǐng)域應(yīng)用較為成熟。2025-2030年，智能制造、智慧醫(yī)療和智慧電信將會是發(fā)展?jié)摿^大的領(lǐng)域。長遠來看，AIGC和自動駕駛將是最具發(fā)展?jié)摿Φ膽?yīng)用場景。

 

中國人工智能技術(shù)賽道熱力圖

根據(jù)產(chǎn)業(yè)熱力圖顯示，與人工智能關(guān)鍵技術(shù)強關(guān)聯(lián)的城市集群主要集中在華南和西北地區(qū)，并且以廣深、西安市為重點發(fā)展區(qū)域，未來布局人工智能技術(shù)及其他相關(guān)技術(shù)的發(fā)展路徑，極大可能性在于華南、西北地區(qū)優(yōu)先導入，其中可重點關(guān)注廣東省廣州市天河區(qū)、廣東省深圳市的福田區(qū)及陜西省西安市雁塔區(qū)所處的人工智能相關(guān)企業(yè)，以及該地方對于人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展投資環(huán)境、供給市場的潛力空間。

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