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人工智能时代,10年之后我们还能干什么?

时间:2019-05-04 08:11来源:网络整理 作者:http://www.btjcsb.co 点击:

报告认为人工智能服务提供商之间的竞争主要包括两个维度:

程序化购买广告是一种基于 AI 自动化技术和大数据,将广告主的具体广告请求对具体的广告位(而不是单一媒体)进行智能投放的互联网广告交易模式。其中,大数据是程序化购买的基础,AI 自动化技术是实现高效的手段。程序化购买广告市场在过去两年获得井喷式发展,到 2016 年已达到 308.5 亿元,这其中还不包括头部流量平台的自有程序化 交易体系(这部分收入已经包含在平台广告收入当中)。

计算芯片:目前的竞争对手包括 NVidia/AMD 的 CPU,谷歌的 TPU,Xilinux 的 FPGA 之间在计算成本和速度上的竞争。这些公司之间的竞争类似与高通和联发科在手机 芯片上的竞争。在 TPU 的例子上我们看到,谷歌利用其在软件开发框架上的优势, 减小切换计算芯片(GPU to TPU)时的软件修改成本,形成一个 Tensor Flow+TPU 的封闭生态环境。

比亚迪:布局 BMS,母公司集电池、BMS、电动汽车研发于一身,垂直整合优势明 显。比亚迪汽车电子已经有多年积累,2014 年上市内臵 Android 操作系统的车型。

目前看来,汽车市场普遍处于 SAE Level2 自动驾驶的部署,即辅助自动驾驶为主,主要车企的规划则大多是到 2020~2021 年间实现 Level 5 的完全自动驾驶。

高通/NXP:高通宣布以 380 亿美金并购恩智浦(NXP)。2016 年发布 BlueBox 平台, 为 OEM 厂商提供设计、制造、销售 Level 4(SAE)自动驾驶汽车的解决方案计算平台。

搭载摄像头数量上升:我们认为,要实现 L3/4 级别的自动驾驶,单车的摄像头数量将从 L1/2 级别的 2 颗增加到 10 颗。Tesla 新推出的 Auto Pilot 2 平台总共含有 8 个摄像头, 其中包括 1 个 3 目前视摄像头,3 个前环视摄像头,3 个后环视摄像头,1 个后视摄像头, 比 Auto Pilot 1 中 1 个单色前视摄像头数量大幅度增加。

人工智能(AI)在广告营销领域的应用是现阶段  AI 商业化应用最成熟的领域之一,从 AI 技术的应用阶段来看,已经初步进入感官智能的范畴,且在计算智能领域的技术和使用场景已经有充分的发展。精准营销和智能投放就是其中最重要的应用形式,主要的思路是利用高互联网/移动互联网渗透率下积累的大数据(根据《2016 年腾讯智慧营销白皮书》,当年互联网每日产生数据量已达 18 万亿 GB),通过数据挖掘和机器学习等手段, 建立营销对象、产品以及媒介的个性与传播模型,再通过 AI 技术进行高效的智能投放。

基于语音识别的搜索也被首先应用到了电商服务中,例如淘宝应用内臵的语音搜索,早在 2013 年就已经可以支持中英文品牌 名混杂的复杂搜索情况。京东则将智能客服小咚嵌入其 App 通过语音识别以及语义分析 帮助用户查找用户可能感兴趣的商品。

AR/VR:Tango 是最具代表性的移动端 3D 空间测绘项目。Tango 计划是谷歌自 2014 年开始开发的项目,此项目的宗旨又被形容为「让机器/设备像我们一样看世界」。以最常 见的智能机为例,其后臵摄像头仅能拍照二维画面,手机无法真正识别空间的存在。而 Tango 可以让这些设备能够具有完整的空间意识,并且能够充分理解我们和环境的关系。Tango 最大的贡献在于 3D 测绘,即对周围的环境和区域扫描并绘制立体地图。实现:

通常汽车主机厂在零部件的采购上,倾向采用垂直整合的商业模式。主要主机厂的电子元器件供应链也相对独立。全球前四大车载芯片供应商恩智浦、英飞凌、瑞萨,意法半导体都有各自主要服务的主机厂和一级供应商。

| 视频管理分析系统(VMS)新增人工智能功能

资料来源:Apple, Samsung, Google,  中金公司研究部

汽车芯片:合纵连横加速发展

我们认为,一方面受益于中国视频监控行业规模在全球占比较高,另一方面,中国龙头公司的技术和产品的竞争力有了极大的提升。我们预计,这种趋势仍会保持,中国龙头公司的全球市占率将继续提升。

六、AI+汽车:全球智能驾驶发展最新动态5

(3)智能化:我们认为这次升级主要包括:(a) 前端摄像机的智能化升级以支持结构化数据提取,(b) 后端设备强化计算分析功能,以支持复杂的视频分析,(c) 对应特定行业应用的人工智能分析软件快速增长。

3D 光学感测看似仅是在传统二维的光学传感上增加了一个维度,但是其应用场景不可估 量。我们将其简单归纳为两类:3D 探测和空间定位。其中 3D 探测可以用于生物辨识、 机器视觉、和影像感测(主要应用于辅助驾驶、3D 交互等);空间定位则主要应用于 3D 地图构建和 AR/VR 定位。

语音技术成熟但应用场景有限。语音识别是目前发展最成熟的人工智能技术。Nuance, 科大讯飞,Google,百度等主流厂商的近场语音识别率都达到 99% 以上。但目前应用场景局限在电子病例,智能客服,在线教育,车载导航等少数几个领域。随着未来语音识 别种类的进一步丰富,识别环境通用性的增强,以及远厂语音技术的突破,一定会帮助拓展其应用范围到智能家居等更多场景中。

主要观点

软件开发框架:主要的框架包括谷歌的 TensorFlow,Facebook,IBM,谷歌DeepMind 支持的 Torch,Microsoft 的 CNTK,Amazon 的 MXNet。NVidia 也提供自己的软件开发框架 CUDA。这些公司之间的竞争类似于智能手机操作系统上  iOS/Andorid 之间的 竞争。

未来后臵 3D 感测,以实现 AR 功能:苹果 CEO Cook 多次提及看好 AR 技术,并在今年 2 月公开表明 AR 的重要性与智能手机并列(a big idea like the smartphone)。我们认为苹果使用多颗 3D 光学传感器是大势所趋,未来将在手机背面也放至 3D 光学传感设备, 以最终实现 AR 相关应用。

在传统的受众到达模式中,即使基于前期的市场研究,在广告投放的渠道和形式上进行 了充分的选择,但是对目标客户定位的颗粒度则受限于数据规模和智能技术无法进一步 深入,而基于大数据的 AI 技术则很好地解决了这点。

生物识别:3D 光学感测可应用于虹膜、面部、光学指纹识别等多项生物识别领域,生物识别的算法复杂程度低,也是 3D 光学感测的入门级应用。

根据统计,全球安防摄像头市场 2016 年约 95 亿美元,预计到 2020 年将达到 128.4 亿美元,CAGR 为 8.1%。其中,网络摄像机占比将从 2016 年的 82%上升到 2020 年的 90%。同时,我们预计相当一部分网络摄像机将迎来智能化升级。目前,中国占据全球 44% 的需求,海康威视已成为安防摄像头的全球龙头。

重塑 Google 地图,借助消费者的手机,通过室内导航和测绘搭建完整的 3D 地图。

辅助驾驶:激光雷达在 ADAS 领域应用前景甚广,应用障碍主要受制于成本。影像感测其实最先应用于汽车辅助驾驶(ADAS)领域,发射和接收装臵一般被称为激光雷达。3D 光学感测起到收集路况信息的主要作用,在自适式巡航控制、车道偏移警示、车侧盲点侦测、前方碰撞警示、夜视与停车辅助系统等多领域发挥感测功能。但受制于成本尚未普及。

目前硬件价格高昂阻碍 L3/4 普及:我们对 SAE 要求的各等级自动驾驶需要加装的硬件成本进行了测算,主要分为计算芯片和传感器两部分。从 L1 到 L4,级别越高,所需要加装的硬件成本也在上升,整体而言,2016 年 L1/2 的单车电子加装成本为 648 美元, L3/4 则需 21,920 美元,其中中央控制和处理器占据绝大多数成本,例如,Nvidia Drive PX2 的售价高达 1.5 万美元。

CIS 传感器制造设备和主动对准工具:主要提供商为 ASM Pacific,占据全球主要市场份 额。

英伟达:在图形处理上先发优势明显,是汽车厂商推进自动驾驶的技术伙伴,目前 已宣布与特斯拉、奥迪、丰田、沃尔沃、博世、ZF 等达成合作。公司推出了车用超 级计算机 Drive PX2,包含有 4 个处理器(2 个 GPU,2 个 Tegra)和 12 个 CPU,每 秒可进行 2,400 万次深度学习计算,以对来自不同传感器的信息作出实时反应。同 时,英伟达通过开放 PX 平台,与相关车厂或一级供应商合作开发快速和定制化的 SoC。

自动驾驶硬件规模 2025 年可达 486 亿美元。Gartner 认为,现有汽车电子占全球半导体市场仅为 10.0% 左右,2017 年市场规模 2017 年将成长 6.2% 达到 343 亿美元,2018 年增长 7.2% 至 358 亿美元。我们通过对各等级的自动驾驶渗透率进行了测算,在 2025 年自动驾驶传感器与计算芯片的规模可达 486 亿美元。

以海康威视的系统破获的某个抢劫案为例。为了从大量的视频图像中找到嫌疑人,需要对来自 500 多个监控点的长达 250 个小时的视频进行分析,如果采用人力查阅,需要至少 30 天时间,但如果采用基于深度学习的视频分析技术,仅需要不到 5 秒。

| 感知智能引领信息检索以及沟通效率提升,即看即买

| 智能投放

摘要:中金公司(CICC)发布了一份长达 71 页的人工智能的证券研究报告《人工智能时代,10 年之后我们还能干什么?》。对全球特别是中国企业当下的人工智能态势作了全面的介绍:包括 BAT、华为、科大讯飞、海康威视等企业的市值、研发投入开支与研发费用率以及排名等详细信息。报告涉及安防、互联网、消费电子、汽车、医疗、通信、芯片 7 大行业。

中国视频监控行业在过去十几年经历了两次重要的升级换代:

四维图新:布局无人驾驶,构建高精度地图、动态交通信息。同时,打造趣驾 WeDrive3.0 完整车联网生态平台,产品包括纯车机方案 WeCar、车机互联方案 WeLink、和操作系统趣驾 OS。

欧菲光:公司通过汽车电子业务、智能中控业务、智能驾驶业务以及互联网+业务 切入汽车电子领域。公司在传感器(摄像头、雷达)、控制器(高清全景环视系统、 ADAS 高级辅助驾驶系统)等方面进行了产品布局。同时,公司投资了美国的 Cruise Automation,其产品可将普通车辆变成自动驾驶汽车,第一代自动驾驶系统适用于奥迪 A4 和 S5。

德州仪器(TI)的汽车片上系统(SoC)解决方案 TDA2x 提供了一个开放的平台, TDA2x 为前臵摄像头、泊车辅助、雷达及融合应用的入门级解决方案提供了一种可 实现高性能的架构。TDA3x 则主要用于帮助汽车制造商开发出更加尖端的应用,同 时减少交通事故并使初、中级汽车实现更自主的驾驶体验。

社交广告空间巨大:社交网络能够提供最丰富的用户行为数据和用户画像,为 AI 的深度学习提供了最适合的数据基础。从广告形式来看,以信息流形式为代表。根据艾瑞咨询的数据,在 2016 年,信息流广告规模达到 267 亿元,且在未来 2~3 年 将保持 50% 以上的高速增长。社交广告整体渗透率在数字广告中仅 8~9%,远低于美国的 28%。

受益于智能手机等消费电子需求带动,根据 Yole 预测,在 2016~2022 年 3D 感测设备市 场空间年复合增速将达 37.7%,其中 2017 年设备市场空间接近 20 亿美元,其中消费电 子贡献约 25%。

(2)大企业市场(35~40%):主要包括银行,电信,石油,文教卫等大型国有企业和事业单位等。销售渠道以解决方案为主,需求受经营规模扩大的影响。

在这份报告里,我们着重分析四种人工智能技术(语音,图像,自然语言处理,机器人) 对五个行业(安防,互联网电商/广告,消费电子,汽车,医疗)的影响(图表 2)。

安防是人工智能在中国最容易变现的行业:十几年的平安城市建设,使中国的城市管理者已经积累了强大的视频数据采集能力。交通拥堵及反恐等应用场景又急需最先进的人工智能技术。

数据中心:人工智能的普及会推动云计算服务及资本开支的快速增长。我们预计到 2020年,八大主要科技公司在数据中心相关的资本开支总计将达约 900 亿美元,约占全球电信业资本开支的 25%。

过去几年,包括 Mobileye 在内的主要汽车芯片公司已经在提供 ADAS 的芯片解决方案。从性能上来看,汽车芯片和英伟达、高通等提供的消费级芯片有较大差距。但由于整车厂对汽车芯片的安全性有较高要求,消费级芯片很难直接进入汽车芯片市场。

英特尔/Mobileye:Intel 宣布以 150 亿美金并购 Mobileye。在汽车半导体领域,英 特尔同时拥有 Mobileye、Yogitech、Arynga 等几个重要资产。Mobileye 目前是领先 的汽车视觉处理供应商,已为 25 家厂商的 273 款车型配备单目摄像头视觉处理芯片,Mobileye 的 EyeQ 系列均为完整的 SoC 架构,在 SAE-Level 3 和 Level 4 上分别有 5 个合作项目。公司预计到 2019 年实现收入 11 亿美元,隐含年均增长 46%。

AI 技术解决的核心痛点是由于信息不对称造成的用户定价低效,即使在精准定位的前提 下,也无法高效率(低成本)地到达。而在 AI 的帮助下,广告主可以将散布在不同媒体的广告位,通过精确营销(如前文描述)的定位后,在高度数据化的广告交易平台中, 由 AI 指挥自动化系统根据设定的绩效指标不断进行智能定向和实时竞拍,取代了人工进行渠道选择、媒体分析的过程,大大提高了自动化水平、横跨媒体平台的能力和成本效率。

直接受益行业:

从行业角度来看:

从中国市场来看,我们认为市场主要包括三个细分市场:

| 互联网公司积极切入无人驾驶

以今日头条为例,作为最早在广告业务中采用 AI 技术的应用公司之一,AI 对其用户规模的扩展和变现能力产生了巨大的推动作用。预计 2017 年其广告销售收入可以达到 150 亿元。今日头条基于机器学习技术实现了个性化内容推送,按用户阅读偏好进行追踪,AI 算法对历史数据进行分析,为用户生成个性化的阅读模式。然后推荐他们可能会感兴趣的内容,并在不断迭代中优化。通过这一流程,今日头条在 2016 年 9 月已实现每天 76 分钟的每用户平均使用时长,在其同类应用中达到最高水平,同时也大大改善了广告 效果。目前今日头条平均点击率接近 3~4%,而其他新闻类应用仅为 1% 左右。

自 2012 年以来,中国互联网广告市场经历了年复合增长率 39% 的高速增长期。主要的驱动力来自于传统媒体的式微带来的预算转移、移动设备的大爆发带来的新广告平台以及更高 ROI 的新广告形式。根据 eMarketer 数据,2016 年互联网广告市场规模已经达到 404 亿美金,其中移动广告占比已经达到 35%。其中基于大数据的 AI 技术已经起到不小的推动作用。

通过对前端摄像头和后端系统进行智能化升级,利用前端摄像头对抓取的图像快速处理, 将明显的违法行为进行智能识别,并在后端进行收集和二次处理。可对多种交通违法行为进行取证,包括机动车闯红灯、违法停车、压线、变道、逆行、超速、人行横道不避让行人、违反规定使用专用车道、行人闯红灯等各种交通违法行为。


(责任编辑:http://www.btjcsb.co)
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