2021年、AIはどんな未来を迎えるのでしょうか？

人工知能は新しい時代の「電気」であると主張する人もいます。

市場調査会社IDCのデータによると、AIハードウェア、ソフトウェア、サービスによって生み出される世界の収益は2020年に1,565億米ドルに達し、2019年から12.3%増加すると予想されています。専門家は、今後11年間で人工知能によって世界のGDPが15.7兆ドル増加すると予測している。

人工知能が急速に進歩し、社会の進歩のための中核技術の一つとなっていることは疑いの余地がありません。すべての物体が感知され、すべての産業がインテリジェント化され、すべての人が人工知能技術の影響を受けるようになります。

では、2021年に国内の人工知能産業はどのような新たな発展のトレンドを迎えるのでしょうか？中国ソフトウェアネットワークは、5つの大きなトレンドがあると考えています。

01. 資金調達規模は拡大を続け、上場ペースも加速

資本の「利益追求」の性質により、彼らは今後も人工知能の分野を優先することになるだろう。

「国務院の『インターネットプラス』行動の積極的な推進に関する指導意見」や「国家新世代人工知能標準システムの構築に関するガイドライン」などの政策に刺激され、過去3年間、プライマリーマーケット全体の下落にもかかわらず、人工知能分野の資金調達量のランキングは上昇し続けています。 2020年、人工知能分野は全分野の中で7位にランクされ、前年より3位上昇した。年間を通じて合計137件の融資取引が成立し、公表総額は253億元に達した。

その中で、AIアルゴリズムチップ機能に基づくデジタル都市ソリューションを提供する雲天生活易は、2020年に資金調達額が最も多い企業であり、2回の資金調達で合計20億人民元を調達した。これに続いて、「AI四大ドラゴン」の2社、Yitu TechnologyとFourth Paradigmが続く。両社はそれぞれ18億人民元のCラウンド資金調達と16.1億人民元のCラウンド資金調達を完了した。

2020年にYitu TechnologyとCloudWalk Technologyの両社が科学技術イノベーション委員会への攻撃を開始したが、まだ成功していないことは特筆に値します。

ポスト疫病時代の到来とともに、自動化の度合いはますます高まり、人工知能産業は新たな成長の局面を迎えることが予測されます。新技術の導入により、より革新的な応用が可能となり、資金調達規模がさらに拡大します。特に、「AI四大ドラゴン」が資金調達のターゲットとなります。

02. AIチップ市場の急成長

AIにとって、データ、計算能力、アルゴリズムは3つの重要な要素です。その中で、計算能力とアルゴリズムはチップと切り離せないものです。

市場細分化構造の観点から見ると、クラウドベースのトレーニングチップは依然として最大の割合を占めていますが、成長率は最も遅いです。クラウド推論チップと端末推論チップの市場は、今後数年間急速な成長を維持するでしょう。人工知能アプリケーションの普及、政策環境の継続的な最適化、人工知能デバイスのローカライズコンピューティングの傾向は、すべて中国のAIチップ市場の急速な発展を推進する主な要因となるでしょう。

中国のAIチップ市場規模は2021年に前年比57.8%増の305.7億元に成長すると予測されている。将来的には、端末推論チップとASICアーキテクチャチップが中国のAIチップ市場の主な開発トレンドと焦点になるでしょう。

03. 5GはAIをより普及させ、AIは5Gをよりスマートにする

現段階では、5G通信技術と人工知能はともに成熟しつつあり、その統合開発はまだ初期段階にあります。統合開発の度合いが深まるにつれて、その応用分野は必然的にますます広範囲に及び、将来的には、5G通信技術と人工知能の統合応用がより多くの分野で見られるようになるでしょう。

5G と AI テクノロジーの統合と浸透が進むにつれて、AI アプリケーションには次の 4 つのトレンドが見られます。

1つはユビキタス性です。 5G ネットワークと汎インテリジェント端末の普及により、ユビキタスな接続性とユビキタスな認識が実現します。物理的な世界は急速にデジタル空間にマッピングされつつあり、社会全体のクラウドへの移行が加速しています。

2番目は沈没です。ライブストリーミング、AR/VR、産業用インターネットなど、「低遅延と優れた制御」を必要とするアプリケーションシナリオの台頭により、分散エッジクラウドの需要が急速に高まっています。クラウドコンピューティングはセンターからエッジへと急速に拡大しており、コンピューティングとインテリジェント機能も深化しています。クラウドとエッジの連携は、デジタル社会全体のインテリジェントな基礎を共同で構成します。

3つ目は中央集権化です。コンテナ、マイクロサービス、サービスメッシュ、サーバーレスなどのクラウドネイティブ技術の成熟により、企業内の共通基本機能が蓄積され、上位ビジネスで共有・再利用するためのインテリジェントミドルプラットフォームへのコンポーネントの形で集中化され、企業リソース機能の組織化と共有が向上します。インテリジェントミドルプラットフォームはあらゆる業界で標準となるでしょう。

4番目は統合です。クラウドは、ビッグデータや人工知能などの新しいテクノロジーの導入環境を提供するだけでなく、ネットワーク、コンピューティング能力、その他のリソースを一元的にオーケストレーションおよびスケジュールし、エンドツーエンドのインテリジェント サービスを均一に提供します。ネットワーク、コンピューティング能力、インテリジェンスはクラウドに完全に統合されつつあり、クラウドは情報インフラストラクチャ全体の「オペレーティング システム」になりつつあります。

04. AI/MLとIoTは密接に絡み合っている

モノのインターネットは近年急速に成長している分野です。 2030 年までに、世界の IoT 市場は 241 億台のデバイスに成長し、1.5 兆ドルの収益を生み出すと予測されています。

AI/ML の使用は IoT とますます密接に絡み合うようになっています。たとえば、人工知能、機械学習、ディープラーニングの使用により、IoT デバイスとサービスはよりスマートで安全になります。

同時に、AI と ML が正常に動作するには大量のデータが必要であり、これはまさにセンサーとデバイスの IoT ネットワークが提供するものです。たとえば、産業環境では、製造工場全体の IoT ネットワークが運用データとパフォーマンス データを収集し、それを AI システムで分析して生産システムのパフォーマンスを改善し、効率を高め、機械のメンテナンスが必要になる時期を予測することができます。

将来的には、モノのインターネット (AIoT) における人工知能の概要がますます明確になり、産業オートメーションが再定義されるでしょう。

05. 知覚知能から認知知能への進歩を加速する

人工知能には、計算知能、知覚知能、認知知能の 3 つの段階があります。

現在、人工知能は視覚、聴覚、触覚などの知覚の領域では人間のレベルに到達、あるいはそれを上回っていますが、外部知識、論理的推論、領域転移を必要とする認知知能の分野ではまだ初期段階にあります。

認知知能の核心は、機械が知識をどのように表現し、学習し、推論するかということです。認知知能を達成するまでの道のりにおいて、研究する学校によってそれぞれ長所と短所があります。たとえば、コネクショニスト学派は計算可能なすべての関数をシミュレートできますが、構造化された知識を表現するのは困難です。行動学派は特定の低レベルの知識を表現することができますが、抽象的な高レベルの知識を表現するのは困難です。記号学派は記号的な知識を抽象的に表現できますが、十分にスケーラブルではありません。

将来、認知知能は認知心理学、脳科学、人類の社会史からインスピレーションを得て、分野横断的な知識グラフ、因果推論、継続学習などの技術を組み合わせて、知識の安定した獲得と表現のための効果的なメカニズムを確立し、機械が知識を理解して使用できるようにすることで、知覚知能から認知知能への重要なブレークスルーを実現します。