2020年の人工知能業界に関する7つの予測

ついに2020年が到来しました。

これは、火星探査、バイオニックロボット、自動運転、遺伝子編集、複合現実、顔認識、人工肉など、多くのSFのテーマによって「未来」として設定された遠い時代です...これらの人類の「クレイジーなアイデア」は、テクノロジーのブラインドの隙間から私たちの日常生活に輝き出ています。

未来のシナリオを代表するこれらのハイテク技術の中で、人工知能が間違いなくキーワードです。これまで、人工知能の発展の歴史は3回のピークと2回の谷を経験しており、昨年は人工知能産業の発展が再び猛火のように急速になった後の最初の「低迷年」でした。今年は、人工知能の人気が衰え、雑音が薄れ、実装が主なテーマになりました。これは、人工知能が沈殿の過程で成熟し、その価値が浮上し、産業化が人工知能の真の姿である年でもあります。

IDCのレポートによると、人工知能システムへの世界の支出は2023年までに979億ドルに達すると予想されており、これは今年予測されている375億ドルから驚異的な増加であり、今後数年間の年間成長率は28.4%となることを意味します。したがって、2020 年は、人工知能分野における次の 10 年間のイノベーションの方向性を定め、既存の勢いを継続する上で重要な年となることは間違いありません。では、新年、人工知能業界の発展はどのような傾向を示し、投資家や実務家はどのような点にもっと注意を払うべきでしょうか?以下では、複数の研究機関からのレポートを組み合わせて、2020 年の人工知能の開発動向を分析および解釈します。

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1. 政策は引き続き産業発展の最適化を図る

解釈：

中国政府は人工知能の技術進歩と産業発展を非常に重視しており、2017年以来、人工知能は国家戦略となっている。 「新世代人工知能開発計画」では、「2030年までに中国は世界の主要な人工知能イノベーションセンターになる」と提案している。この目的のため、我が国は人工知能産業の発展を積極的に促進するための一連の政策も導入しました。現在、国内の人工知能産業政策体系は基本的に形成されており、主に次の3つのカテゴリーに分かれています。

1. 法律、規制、倫理基準

民事・刑事責任の確認、プライバシーと財産権の保護、情報セキュリティの活用など、人工知能の応用に関連する法的問題の研究を行う。自動運転やサービスロボットなど、応用基盤が良好なサブセクターに焦点を当て、関連する安全管理規制の研究と策定を加速し、新技術の応用を加速するための法的基盤を築く。

2. 具体的な業界実施方針

これには、中小規模の人工知能（AI）企業や新興企業に対する優遇金融・税制政策の導入、ハイテク企業に対する税制優遇や研究開発費の追加控除などの政策を通じてAI企業の発展を支援すること、市場の力を誘導すること、AI産業発展基金を設立・改善することなどが含まれます。

3. 各種人工知能の革新的開発を促進する

これには、国家科学技術イノベーション拠点の配置と枠組みに従って人工知能イノベーション拠点を推進し、国家重点実験室、企業国家重点実験室、国家工学実験室など既存の人工知能に関連する拠点を指導し、新世代人工知能の最先端の研究に重点を置き、新世代人工知能の重要な科学技術プロジェクトを積極的に計画することが含まれます。

以下は関連する国内政策の不完全な要約です。

国家レベル

我が国の主要なAI政策計画の概要

地方レベル

主要な地方AI政策計画の概要

2019年、政府活動報告では人工知能は「加速」、「強化」から「深化」へと言及され、萌芽段階と初期発展段階を経たことが示された。次の段階は急速な発展期に入り、アプリケーションの実装にさらに重点が置かれることになる。 2020年、政府は人工知能産業の発展の加速を継続的に支援し、人工知能の「継続的な政策触媒」は業界の発展の潮流の一つとなるでしょう。

2. 5Gは業界の発展を加速させる

解釈：

5Gは人工知能の発展にとって重要な基礎サポートであり、人工知能技術とアプリケーションの急速な発展を促進することができます。「より良い5Gはより良い人工知能をもたらす」と言えます。

まず、5Gは人工知能技術の進歩を促進します。人工知能技術の進歩の核心はデータのサポートにあります。さまざまな種類の大量のデータは、ディープラーニングなどの人工知能アルゴリズムに強固な物質的基盤を提供することができます。 5Gは、人々の間の通信接続をあらゆるもののインターネットにまで拡大します。その超高速かつ超大規模な接続能力は、これまでにない膨大な量のデータを生み出すことができ、人工知能が膨大なデータからパターンやルールを学習し、傾向を予測し、戦略を実行するための優れた基盤を築き、人工知能技術の大きな発展を効果的に促進します。

第二に、5Gは人工知能アプリケーションの普及を促進します。 5G の主要機能の 1 つはエッジ コンピューティングであり、これによりコンピューティング機能とストレージ機能をアクセス ネットワークにまで拡張できます。 5G以前は、人工知能（AI）のデータ処理は主にクラウドで行われており、アプリケーション側では大きな制限がありました。 5G時代には、エッジコンピューティングを利用して端末側での人工知能の応用を実現し、クラウドと端末間の良好な接続、協調、補完性を実現し、これまで解決できなかった多くの問題を解決できます。自動車のインターネット、産業用インターネット、ロボット、ドローン、スマートシティ、医療などの分野でより多くのインテリジェントなアプリケーションをもたらし、人工知能のアプリケーションをより豊富にし、すべてのもののインテリジェントな接続を実現します。

人工知能技術が成熟するにつれ、企業の商業応用能力は将来的に資本評価の重要な要素となるでしょう。 2019年は5G商用化元年です。5G商用化時代の到来とともに、人工知能技術の接続効率はさらに向上し、ディープラーニング、データマイニング、自動プログラミングなどの分野もより多くの応用分野で実現されます。5Gは業界の加速的な発展をさらに促進します。

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3. 量子コンピューティングはAIを強化する

解釈：

今日、ニューラル ネットワークやその他の機械学習システムは、人工知能時代の中心となっています。機械学習能力を備えた人工知能は、いくつかの面で人間をはるかに上回っています。チェスやデータマイニングに優れているだけでなく、顔認識や言語翻訳など、人間の脳が得意とする分野でも急速に進歩しています。バックグラウンドでの強力なコンピューティング能力を通じて、これらのシステムの価値は強調され続けています。しかし同時に、データは増加し続ける一方で、従来のコンピューターのデータ処理能力は限界に近づいています。産業データの爆発的な増加とディープラーニングモデルのネットワークパラメータの継続的な拡張により、既存のコンピューティング構造とフレームワークは、膨大なデータ規模とディープネットワーク構造に直面し、処理と分析に非常に長い時間とハードウェアコストを必要とするため、より効率的なソリューションが緊急に必要とされています。その結果、多くの研究機関やテクノロジー企業が量子コンピューティングの分野に注目するようになりました。Google、Microsoft、Intel、IBM、Alibaba、Baiduなどの企業はいずれも量子コンピューティングを研究してきました。

2019年、Googleは「量子超越性」を達成したと主張した。これは、同社の量子コンピューティングデバイスが、従来のコンピュータでは実行できないタスクを実行できることを意味する。 IBMは、このタスクはまだ従来のコンピューティング能力の範囲内であると反論したが、Googleのハードウェアの進歩により、超伝導ルートと大規模量子コンピューティングのペースに対する業界の楽観的な期待が大幅に高まったことは認めざるを得ない。 「量子超越性」の実証に成功したことで、量子コンピューティングは2020年に新たな爆発的な成長を迎えることになるだろう。量子ハードウェアの面では、プログラム可能な中規模ノイズ量子デバイスの性能がさらに向上し、当初はエラー訂正機能も備えます。最終的には、一定の実用的価値を持つ量子アルゴリズムがそれらのデバイス上で実行できるようになり、量子人工知能アプリケーションも大きく発展するでしょう。量子ソフトウェアに関しては、高品質の量子コンピューティング プラットフォームとソフトウェアが登場し、AI やクラウド コンピューティング テクノロジーと深く統合されます。さらに、量子コンピューティングエコシステム産業チェーンの初期形成に伴い、量子コンピューティングはより多くの応用分野で注目を集めるようになることは間違いありません。ますます多くの業界大手が戦略的な配置に研究開発資源を投入し、将来のAIとクラウドコンピューティング分野に新たな風を吹き込むチャンスがあります。

4. AIチップ分野の競争は激しい

解釈：

人工知能が再び人気を集めるにつれ、AIチップ業界も急成長を遂げています。近年、さまざまな勢力が AI チップに注目しています。参加者には、従来のチップ設計、IT メーカー、テクノロジー企業、インターネット、スタートアップなどがあり、その製品は CPU、GPU、FPGA、ASIC などをカバーしています。

現在、応用の観点から見ると、AIチップは主に2つの方向性を持っており、1つはデータセンターに配備されるクラウド、もう1つは消費者端末に配備される端末であり、後者が圧倒的な勝利を見せています。細かい方向性で見ると、ビジョンチップと音声チップの2つのカテゴリに分けられます。

過去1年間、AIチップ業界は、アーキテクチャの革新、専用チップ、効果的なコンピューティングパワー、オープンソースなどの特徴を示してきました。新年には、無視できない 4 つの大きなトレンドがあります。

1. AI音声チップの競争が激化

AI応用の2つの主要な方向は、視覚と音声です。音声は視覚に比べて技術的な課題が少ないだけでなく、出荷量が非常に多いスマートスピーカー製品もすでに存在します。 AI競争が激化する中、アルゴリズムに強い企業は優位性を保つために、AISpeechなどの自社開発のAIチップを発売している。

アルゴリズム企業のほか、革新的なアーキテクチャを備えたAIチップを持つTanjing Technology、Zhicun Technology、Qingwei Intelligenceも2019年に音声チップをリリースした。その中で、Tanjing Technologyはすでに30社のパートナーを抱えており、同社のAI音声ソリューションの出荷数は数百万に達している。Qingwei IntelligenceのAI音声チップも量産され、収益を上げている。Zhicun Technologyにも多くの潜在顧客がいる。

AIスマートスピーカー向けチップを提供する従来のチップ企業と相まって、AI音声チップの競争はさらに激しくなるだろう。もちろん、この競争は市場の需要の増加を伴います。今後数年間で、スマートホーム市場におけるAI音声チップの需要も急速に増加すると予想されます。

2. クラウドチップ市場における競争

NvidiaとIntelはAIクラウドチップ市場の利益を最初に享受し、クラウドAIトレーニング市場におけるNvidiaの地位は他の追随を許さないものでした。しかし、インテルによるNervana NNP-TとNervana NNP-Iの発売、Habana Labsの20億ドルでの買収、そして今年半ばに予定されている独立GPU Xeの発売により、クラウドAIチップ市場におけるNvidiaとインテルの競争はより激しくなるだろう。中国では、Cambrian、Bitmain、Suiyuan Technologyが2019年にクラウドAIチップを発売し、一定の市場シェアを獲得することを目指してニッチ市場からクラウドAIチップ市場に参入しました。 2020年には、大手企業や新興企業による製品の発売により、クラウドAIチップ市場での競争が徐々に激化し、Nvidiaの発言力がある程度弱まる可能性があります。

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3. エンドクラウド統合生態戦争が正式に始まった

2019年、クラウドAIチップ市場で大きな成功を収めたNVIDIAとGoogleは、エッジ向けAIチップを相次いで発売したり、エッジAIチップの機能を強化したりした。 Intel は、AI の課題に対応するために包括的な AI チップを開発しました。実際、テクノロジー大手であれ、スタートアップであれ、彼らは皆、エンドクラウド統合戦略を持っています。エンドクラウド統合戦略を通じて強力なエコシステムを構築し、広い堀を作り、会社の業績の継続的な成長を維持したいと考えています。違いは、実装の難しさにあります。この観点から見ると、有力企業によるエンドクラウド統合AIチップ戦略の立ち上げと実行により、2020年のエッジAIチップ新興企業はより大きな生存圧力に直面することになるだろう。

4. 使いやすさがより重要

2019年にはすでに多くの商用AIチップが存在していますが、大手企業から新興企業まで多くの企業がチップの実装が難しいという問題に直面しています。チップ自体の機能が不十分、チップがアプリケーションの要件に適していない、チップが使いにくい、選択した業界を突破するのが難しいなど、理由もさまざまです。そのため、2020 年にはチップの使いやすさがさらに重要になります。これにより、技術的に顧客トライアルのコストが削減され、製品を市場に投入するまでの時間が短縮され、ハードウェアの反復速度が遅いためにアプリケーションのニーズを十分に満たせないという問題点が補われます。

5. いくつかの技術分野における重要な進歩

解釈：

全体的に、AI技術の発展は比較的安定しています。いくつかの技術方向で重要な進歩がありましたが、1つの方向ではボトルネックが発生しました。

例えば、Google トレンドによると、2018 年から現在まで、「ナレッジグラフ」というキーワードの人気は世界的に上昇傾向にあります。知識グラフは、学界や産業界からもますます言及され、研究や実践に応用されています。この分野の注目の研究テーマには、概念グラフ、並列アルゴリズム、知識表現、グラフィカル知識、知識ベースなどがあります。その中でも、概念グラフは現在注目されているテーマの 1 つです。1990 年代以降、その研究人気は常にトップ 1 を維持しており、知識表現もこの分野の注目のテーマです。ナレッジグラフは、人工知能技術における知識コンテナとインキュベーターとして、AI分野の今後の発展において重要な役割を果たし、自動化に向けて進み、より実用的な応用シナリオを見つけることが期待されています。

ディープラーニングに関しては、近年この技術の恩恵により人工知能の研究が促進され、AIに対する人々の熱意が刺激されています。これは現在の人工知能の分野で最も重要な技術であり、業界によって最も効果的であることが証明されています。ディープラーニングフレームワークを中核とするオープンソースのディープラーニングプラットフォームは、人工知能技術の開発ハードルを大幅に下げ、人工知能アプリケーションの品質と効率を効果的に向上させました。 2020年には、あらゆる業界でディープラーニング技術が大規模に応用され、イノベーションが実現し、変革とアップグレードが加速されます。

NLPの分野では、Googleが刺激的なBERTを発表した後、GPTが後を追い、その後も新しいモデルが次々と登場し、「前任者」が打ち立てた記録を絶えず破りました。BaiduのNLP事前トレーニングモデルERNIEの中国語タスクは、BERTを全面的に上回りました。CMUとGoogle Brainは共同でBertの改良版であるXLNetを発表し、20のタスクでBERTを上回りました。Microsoft Research AsiaはICML 2019で新しい汎用事前トレーニング方法MASSを提案し、シーケンスツーシーケンスの自然言語生成タスクでBERTとGPTを全面的に上回りました。

コンピューター ビジョンの分野では、現在注目されている研究テーマとして、画像セグメンテーション、画像分類、サポート ベクター マシン、特徴抽出、オブジェクト認識、生物医学研究、オブジェクト検出、顔認識、マルコフ過程などが挙げられます。中でも、生成的敵対ネットワーク（GAN）技術は現在研究のホットスポットとなっており、その実用化はますます洗練されつつあります。AIが生成した画像や動画の効果は非常にリアルであるため、境界線上の応用の中には大きな悪影響を及ぼし、法律や規制の制定を余儀なくされるものもあります。たとえば、カリフォルニア州は2つの新しい条例に署名しました。1つは選挙の60日以内に候補者のディープフェイク動画を投稿することを禁止するもので、もう1つはディープフェイク技術を使用して自分の画像をポルノ動画に使用した人を州民が訴えることができるというものです。

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6. セキュリティ、プライバシー、倫理の問題が増加している

解釈：

AIが一般家庭に徐々に浸透するにつれ、AI技術がもたらすプライバシーやセキュリティの問題に人々の注目が集まり始めており、AIと倫理というテーマが再び世間の注目を集めています。

データのプライバシーとセキュリティは、この 1 年間で非常にホットな話題になりました。中国では、一夜にして人気となり、その後、召喚されて講演会にかけられたAI顔変換アプリ「ZAO」や、中国初の顔認識事件など、顔認識の悪用に関するネット上の事件が相次ぎ、世間の疑念とパニックを招いている。海外では、アマゾン、グーグル、アップルがユーザーのプライベートな音声を監視、録音、分析しているというニュースが報道され、テクノロジー企業のデータ収集方法にも世間の疑問が投げかけられている。ネット上には大量の偽画像や偽動画が出回っており、迷惑なだけでなく、犯罪者が巨額の利益を得るために利用することさえあるため、AI技術を使って偽画像や偽動画の判別に参画しようとする企業がますます増えている。

企業にとっては、AI、ブロックチェーン、クラウドコンピューティングなどのテクノロジーを業務に活用することで収益を生み出せるようになる一方で、プライバシーやデータ保護の要件もそれに応じて高まります。 2020 年には、セキュリティとプライバシー保護が AI の最大のボトルネックの 1 つになります。

AI アプリケーションの境界とプライバシー データ保護の程度はまだ不明です。社会活動データ、小売データ、金融行動データ、医療・健康データなどは、さまざまなAI応用シーンで広く利用されており、人類にさらなるサービスを提供する方向で発展しています。しかし、このようなプライバシーデータの使用に対する監督はまだ模索段階にあります。あらゆるエンタープライズ アプリケーションとプライバシーの間にはトレードオフが存在します。

さらに、大手企業には、社会の進歩を促進するために先頭に立つ責任があることは間違いありません。公平性、信頼性、セキュリティ、プライバシーと保護、包括性、透明性、説明責任に関する標準やシステムを開発するにせよ、多くの政府と協力して AI に関する責任ある法律や規制を策定する方法について助言するにせよ、テクノロジーの巨人は、テクノロジーが常に人々によって使用されるようにすることに尽力すべきです。

7. 複合的な才能に対する需要が高まっている

解釈：

5G の高速性、低遅延性、大容量性は、AI、モバイル XR、自動運転などの業界に破壊的な変化をもたらすと常に考えられてきました。 2019年6月に5G商用ライセンスが正式に発行されたことを受けて、多くの大手インターネット企業が5G時代を先取りしようと、この目的のために人材の採用や募集を開始しました。首都の冬の到来により、多くの企業が慎重に計算し始めているにもかかわらず、テクノロジー企業によるAIおよび5G人材に対する市場需要は依然として非常に高く、次のような特徴が見られます。

1. AIと5Gの人材の需要が爆発的に増加している

5G人材に関しては、2019年以降、関連人材に対する市場の需要が爆発的に増加しています。 Boss Directのレポートによると、昨年1月から5月までの5G人材の総需要は2018年の60％近くに達し、前年比38.9％増となり、需要の伸び率は2018年に比べて7ポイント上昇した。給与面では、5G関連人材の平均月給は14,110元で、2018年の平均月給水準より15.7%高く、増加率は2018年より6ポイント高い。

企業は AI 人材に対する需要が高まり、より高い給与を支払うようになります。今年4月、Liepin.comが発表した人材レポートによると、2019年第1四半期のAI関連職種の需要は前年比44.30％増加し、平均年収は263,800元に達した。

2. 人材需要の構造変化

現在、インターネット業界は労働集約型の形態に別れを告げ、技術主導、専門能力主導の方向へと移行しつつあります。これを受けて、インターネット業界全体の人材需要も構造的な変化を遂げています。関連技術の進歩に伴い、基本的な職種が徐々に新技術に置き換えられつつあり、AI、ビッグデータ、5Gに代表される新技術分野の職種の需要が大幅に増加しています。

JDグループのキャンパス採用担当者によると、2020年に卒業する学生の採用プロセス中に、いくつかの新しい現象が発見されました。コンピューター関連を専攻した学生がアルゴリズムやデータ関連の職種に応募するケースが増え、エンジニアリング開発の応募の割合が年々減少しているという。 BOSSダイレクトリクルートメント研究所のデータからもこの特徴がわかります。2018年には、人材市場において2%のスキルの需要がマイナス成長を示し、10%のスキルの需要成長率が大幅に低下しました。最も明らかな変化は、基本的な顧客サービス、倉庫の仕分け、基本的な翻訳などの職種の需要が急速に減少していることです。その中で、2018年にはカスタマーサービスやジュニアコンサルティングスキルを必要とする職種の数は2017年と比較して30％減少しました。その背景には、AIやビッグデータなどの技術の進歩があります。機械が人間に代わって、より効率的かつ低コストで対応する作業を完了できるようになりました。

この現象は、今日では反復性が高く技術的内容の低い仕事が徐々に置き換えられつつあり、企業が中核的な競争力を持つ人材をますます必要としていることを示しています。 BOSSダイレクトリクルートメント研究所のデータによると、2018年にAI、アルゴリズム、インテリジェント認識、その他の関連スキルを必要とするすべての職種の年間給与総額は少なくとも15億元に達し、2017年と比較して5.8倍に増加しました。同時に、インターネット企業はこれらの人材に対して新たな要件を提示しています。たとえば、データアナリストの場合、企業は、価値があるが十分に活用されていない「ダークデータ」を明らかにし、非構造化コンテンツをマイニングすることに重点を置くことを望んでいます。 SAS や R に加えて、より専門的なデータ アナリストの職種では、応募者が Python、Java、C++ などのプログラミング言語のいずれかを習得していることが求められます。

つまり、近年のインターネットの発展により、企業は複合的な技術人材をますます必要としていることがわかりました。AIや5Gなどの新技術の出現により、この変化は悪化しています。そのため、ハイテクな複合的な人材の需要は高く、給与も高くなっています。 2019年にファーウェイがAI博士号取得者を採用するために年間100万ドルの給与を提示したことや、さまざまなテクノロジー大手が人工知能の人材を高額で引き抜いたことから、AI人材がまだ不足しており、企業が高給で人材を採用することが当たり前になることがわかります。アルミニウム産業の継続的な発展に伴い、関連人材の需要は絶えず拡大しています。アルミニウム技術人材は絶好の開発機会をもたらし、特にハイテクサービスと製造の分野で成長が顕著になります。

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美団の王興CEOはキャリアの絶頂期にため息をついたことがある。「2019年は過去10年間で最悪の年だが、今後10年間では最高の年だ」 2019 年が企業にとっても個人にとっても楽な年だったかどうかはともかく、ついに終わりました。確かなことは、次の10年間は​​人工知能技術の加速的な普及において爆発的な成長の時期となるだろうということです。人工知能製品の製造はさまざまな分野で実現され、人工知能は日常生活に浸透し続け、産業の規模は大幅に拡大するでしょう。同時に、人工知能は大きな波及効果をもたらし、他の関連技術の継続的な進歩を推進するでしょう。このような大きな流れの中で、懸命に努力し、大胆に革新し、地に足をつけて懸命に努力する企業にとって、2020 年は間違いなく次の 10 年間のスタートの年となるでしょう。