北美未来将保持最大市场规模,释放物联网潜能

作者:葡京pj67777    发布时间:2020-05-08 05:16    浏览:147 次

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原标题:日立制作所将大幅增加数据专家数量 2021年将达到3000人人民网东京6月27日电 据日本时事通信社报道,日本日立制作所21日宣布,截止至2021年度,拟将数据解析专家团队的成员数量增加到目前的4倍以上,达到3000人。该公司将着力培养大量能积极利用人工智能(AI)和物联网(IoT)的数据专家。日立制作所一直在培养研究开发的负责人和系统工程师等数据科学工作者,现在大约有700人。 人工智能(AI)和物联网(IoT)的应用领域正在逐渐扩展到铁路、能源等业务部门,该公司将对生产现场的员工进行培训,满足相关要求的人员将会获得数据专家的认证。(编译:王明娜 审稿:陈建军)

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物联网中的AI是人工智能技术与物联网基础设施的融合,以实现高效的物联网运营为目的。主要的物联网软件平台和解决方案供应商正在将AI功能(例如基于机器学习<ML>的分析)与其解决方案相集成,以从物联网设备生成的大量数据中获取关键业务洞察。与人工智能功能集成的物联网解决方案可帮助主要行业垂直行业的企业变得积极主动而不是被动反应,从而取代传统的商业智能工具,通过高级工具分析物联网数据。反过来,这些解决方案有助于通过增强的敏捷性和准确性进行操作预测,并改善人机交互。新思界产业研究中心出具的《2019年全球及中国物联网AI产业深度研究报告》显示,全球物联网AI的市场规模将从2019年的51亿美元增长到2024年的162亿美元,预测期复合年增长率为26.0%。对物联网设备生成的数据进行有效管理,简化生产流程和减少停机时间的需求日益增长,预计将推动全球AI在物联网市场的增长。

"如今,人工智能成为所有科技巨头的核心战略之一,包括微软也正式将人工智能加入公司战略愿景;作为国内传统PC厂商的联想,也堵上了身价性命押注人工智能;百度也直接指出:百度不再是一家互联网公司,而是人工智能公司。科技巨头每年投入数以百亿的资金用于技术研发和创新。"

人工智能 不再只是科幻电影中的故事桥段,已经在切实改变着企业的工作方式。开发人员不断探索各种将AI与物联网结合的方式,让各行各业的公司都能受益于互联设备产生的数据,其终极目标是通过深入研究多点采集的实时数据得出可行性见解,从而提高生产力、增加效率及降低营运成本。

机器学习和深度学习技术部分在预测期间保持较大的市场份额

近日,世界知识产权组织发布了《技术趋势2019:人工智能》报告。报告显示,在AI专利申请最多的20家公司中,日本公司占据12席,美国公司有3家入榜,德国和韩国各2家。

根据IDC发布的报告显示,到2023年,全球物联网支出将达到1.1万亿美元,其中离散制造、流程制造和运输将是在物联网方面投入最多的行业。全球科技公司LivePerson在2019年发布的研究报告指出,在中国,有38%的企业正在广泛应用人工智能。这也是他们数字战略的一部分,AI与IoT相结合可大幅提升运行应用程序的设备能力,有助于改善商业流程。

物联网市场中的AI分为2种技术,即机器学习和深度学习以及自然语言处理。由于对全球通信自动化和个性化体验的需求不断增加,估计ML和深度学习技术在2018年将占据更大的市场规模。ML可以成为大量数据的强大分析工具。ML和边缘计算的组合可以过滤物联网设备收集的大部分噪声,并使相关数据由边缘和云分析引擎进行分析。

中国国家电网成为前20名的唯一一家中国企业,这也颠覆了很多人对中国国有电网公司的认知。越来越多的新兴创业公司和互联网巨头,越来越多的中国公司和美国公司,都在人工智能领域发力、出招,并正在共同开启一个人工智能的新时代。

而开发解决方案时,重要的一点是考虑哪种基础架构能最完美地支持 AI 功能,以推动实时做出正确决策。虽然云端解决方案目前最引人注目,但延迟问题以及等待遥远的 数据中心助力现场实时决策的方式,使其对许多应用而言并不可行。

在预测期内,运输市场中的应用需求将保持较高年复合增长率

IBM

边缘计算在许多情况下能够解决问题。硬件及模块领域的新兴发展推动了人工智能在边缘的发展,也创造出各种可能性。边缘设备以及网关至边缘设备现在功能更加强大,可在本地收集、储存及分析数据,而无需等待从云端取得数值再传回设备。通过结合 AI与边缘计算,IoT解决方案的能力也更强,因为它消除了与云计算相关的延迟问题。将数据洪流转化为可操作的见解

运输、联网汽车、资产跟踪和绩效管理应用的需求不断增加,这增加了物联网中AI的采用。随着车辆数量的增加,需要保持平稳的交通流量,这将在运输和移动垂直方面产生对更智能技术的需求。人工智能、深度学习型神经网络和自主的基于云的人群分析是这一纵向的关键创新因素。

·IBM 研究人员使用量子计算机成功模拟了氢化钹(BeH2)的原子键合,这是通过量子计算机模拟出来的最复杂的分子。

由某一台IoT设备所采集的数据其本身价值十分有限。而且据 Forrester Research 调查,企业可用于分析的数据中,有 60%至73% 并未被利用。真正的价值来自于将多台设备采集的数据集相组合,并从中找出可用于预测设备未来性能的模式。

北美在预测期内保持最大的市场规模

未来,量子计算的影响范围将超出研究实验室,继续解决更为复杂的问题,最终赶上并超越只使用传统计算机时实现的成就。

AI 技术可以实现处理大量数据并识别数据中的定式。AI 运用强大的算法,针对新的输入内容做出调整,并依据其长期学习、旨在提供自动化的正确回馈并引导做出决策的成果来制定决策。它也是一种为IoT设备所收集的各种数据增添价值的工具。AI利用汇集的大数据,不仅能够发现过去发生的事情,也能分析提出各种方式,协助提高流程效率,并依据多种情境预测未来情况。

北美是物联网市场中全球AI的主要创收区域。北美地区正在见证物联网领域人工智能的重大技术进步。北美地区的高增长也可归因于对研究的日益重视和增加投资,北美地区的公司正在其业务流程中利用AI、IoT、ML和深度学习技术,以获得市场竞争优势,这些公司还采用各种增长策略来加强他们在物联网市场中的AI地位。

·密码锚定是 IBM 研究人员正在开发的一种可以防篡改的数字指纹,可以被嵌入到商品或零部件中。当与区块链技术结合时,它可以成为验证产品真伪的强有力手段。

数据的集中使用推动了人工智能进行机器学习的能力,这是该技术的 一个重要元素。机器学习使用能从数据中“学习”的具有计算能力的算法,并依据其他输入随时间自行调整。这样就可以在人员干预有限的情况下,让AI和机器学习测将数据分析结果转换为可操作的见解,以助于侦测异常情况、产生预测结果、加强风险管理、减少停机时间、提升运营效率。云计算无法满足实时决策的需求

物联网市场中全球AI的主要供应商包括谷歌、微软、IBM、AWS、甲骨文、SAP、PTC、通用电气 、Salesforce、日立、Uptake、SAS、Autoplant Systems Pvt Ltd.、Kairos、Softweb Solutions、Arundo、C3 IoT、Anagog、Imagimob和Thingstel。

·技术大爆炸将带来商业和社会的深刻变革,企业面临又一轮指数级增长机遇。企业需要善用人工智能,升级平台战略,再造流程,为人机协作做好准备,以实现智慧型企业。

越来越多企业采用公共云来托管更多数据已成为一种趋势。目前IoT生态系统中连网设备的大部分数据,都是收集和传输至云端来进行处理及分析。云端数据中心藉由运算能力汇集数据, 并以 AI 技术支持制定决策。

Google是物联网市场中人工智能的关键技术参与者之一,Google在很大程度上依赖于有机增长战略,并专注于不断开发创新的下一代产品。例如,在2018年7月,Google推出了Cloud IoT Edge,这是一个软件堆栈,使物联网设备能够访问Google Cloud强大的AI功能。Google的核心重点是研发;在过去的3年里,Google将大约15%的收入用于研发。例如,2018年的研发支出占其收入的15.7%。Google正在其战略重点领域进行重大的研发投资,即机器学习,云,广告,搜索以及新产品和服务。Google已准备好充分利用对支持AI的物联网解决方案不断增长的需求。

·未来的企业将以数字化平台的方式存在,通过高效安全、可扩展的 IT 技术、改善与客户交互的前端以及企业运营的后端流程,并在此平台上进行业务创新,形成全新的商业模式。

虽然已证明这种方式稳定可靠,但是与云端之间数据来回传输的时间会造成延迟问题,对实时决策造成影响。云端数据中心所在的地理位置越远,所造成的延迟时间就更长。数据每行进100英里,速度就损失约0.82毫秒。

IBM是另一个在物联网市场中提供AI解决方案的重要参与者。IBM提供IBM Watson IoT平台,可帮助企业利用实时数据提供有效的客户体验。IBM专注于扩展其平台,通过自动化提供生产力,将AI融入其产品中,以及投资云基础架构。此外,IBM专注于产品创新,并为研发分配高额预算。例如,2017年,IBM将其年收入的7.3%用于研发。除此之外,IBM还拥有庞大的合作伙伴生态系统,包括经销商,托管服务提供商,联盟合作伙伴,嵌入式系统合作伙伴和分销商,帮助其为全球客户提供高效,经济的解决方案。

针对这一需求,IBM 云计算、大型主机、Power9 等基础设施以及包含量子计算、人工智能、物联网、区块链等高价值的一体化架构,能够帮助企业解锁数据价值,释放更多的商业潜能。

云端运算虽然灵活,但却无法满足医疗保健、制造和运输等行业日益增长的高负荷的物联网应用需求。

微软

随着采用AI技术的IoT解决方案的数量和应用实例持续增加,云计算仍将是 IoT生态系统进行复杂及历史数据处理的重要组成部分。不过,果要助力实时决策,边缘计算对许多应用而言是更理想快速的方法,能为终端设备提供计算及分析功能。人工智能走向边缘,释放物联网潜能

·2020年,全球智能边缘设备的总数将超过200亿台,世界会成为一台超级计算机,微软Azure Sphere方案将提供经过特殊设计的安全芯片、安全操作系统和能够守护每台设备的云端安全。

营运技术是可以对整个企业实际设备的变化情形进行探测和控制的软硬件堆栈。采用AI 技术的IoT 设备通过组合数据输入来推动智能化实时决策,让营运技术的概念更上一层楼。

微软将Azure与AI结合,打造最佳人工智能云平台的四个方向:认知服务、对话式人工智能、开放平台与工具、实时人工智能基础设施。

边缘计算将IoT 设备数据采集的收集、储存及分析工作转移,以实现远离云端的实时决策。云端的AI 由单一大型处理中心管理,而边缘人工智能则更像是蜂巢架构,由小巧但运算能力强大的设备共同运作,以推动在本地依据数据制定决策。

·要促进人工智能的普及,微软也推出了开放人工智能平台战略及开发工具。

实时回应:由于不需要将数据传输至云端进行处理,消除了影响实时决策正确性的延迟问题。对于制造、医 疗成像及自动驾驶等多种应用,实时响应至关重要,其中基于人工智能的决定了IoT 机器的实时性能。

微软可以支持TensorFlow、CNTK等业界主流的深度学习平台,同时,微软还发起了开放神经网络交换项目,旨在推动人工智能研究的互操作性,让任何深度学习框架在任何芯片与任何设备上都能运行。

更可靠的营运:与流程、机器状态及营运相关的决策都在本地进行,对连接性的顾虑较少。实时信息可确保过程 不会因设备故障或突然失效等问题而中断。IoT 解决方案中还集成了用于识别何时进行预测性维 护的参数。

东芝

强化安全防护:边缘计算将敏感数据储存在本地IT生态系统中, 避免了公共云的安全性问题。如果网络攻击者尝 试透过IoT设备访问网络,具备人工智能的解决 方案也能侦测到网络边缘的异常情形,并迅速采 取缓解措施。风险分析负责判定所有可能的攻击 入侵点,并建立预防性方案以缓解安全问题。

去年11月,日本东芝宣布了一项五年计划,东芝预计还将投入超过1500亿美元用于设备、研发、物联网和人工智能等技术的开发。到2023年,物联网将占据83%的AI芯片组市场,而嵌入式物联网设备的全球AI市场将达到262亿美元。

降低计算成本:由于边缘计算是在本地汇集数据而非将其送往云 端,因此可减少昂贵的连接带宽需求。

·电装和东芝已达成一项基础协议,将共同开发一种名为深层神经网络-知识产权的人工智能技术。DNN是一种以人类大脑神经网络为模型的算法,有望执行与人脑一样精确或更精确的识别处理任务

人工智能提供的优势相当具有吸引力,有助于推动企业实现数字化转型。随着部署的 IoT 设备增加,对于有边缘计算能力且具备人工智能的解决方案的需求呈指数成长。依靠云端进行数据处理和分析来推动实时决策的作法已不可行。边缘计算能够在本地处理 AI 算法和机器学习,并且没有云端计算固有的延迟问题, 将能提供更有效推动营运及提升生产力的见解。

·东芝将把DNN-IP技术划分为专用的硬件组件,并应用于车载图像识别处理器中,以提高其图像处理性能,使这些处理器在识别图像时耗费的功率少于配备了数字信号处理器或图形处理单元的其它图像处理系统。

三星

在今年的消费电子展上,三星展示了八个在视频内容创作和香水制作中利用人工智能技术的新项目。2018年5月,三星在英国、加拿大和俄罗斯开设了AI研究中心,与美国和韩国现有的研究中心互为补充。

·三星建立了7个全球人工智能中心,并在其产品和服务中搭载了专利技术。为了确保三星与该领域领先、顶尖的企业合作,三星NEXT以及三星战略与创新中心在过去五年中投资了20多家人工智能领域的初创企业。

NEC

·洛克希德·马丁公司开始使用日本NEC公司开发的人工智能软件分析由太空传感器收集的数据。人工智能将彻底改变太空信息利用方式,无论是在轨飞行还是深空探测任务。洛马公司和NEC公司分别是太空和系统开发领域的专家,此次合作将探索人工智能改进太空产品的潜力。

·日本NEC公司正在为2020年东京夏季奥运会和残奥会提供面部识别系统,该系统建立在公司的NeoFace AI引擎之上,旨在通过由认可人员携带的集成电路卡内的照片数据来识别约30万名运动员、媒体和其他工作人员。

富士通

·富士通参与了由日本理化学研究所的科学家领导的研究项目,该项目使用人工智能自动检测胎儿心脏的异常情况,这对医生检测出患有严重先天性心脏异常的婴儿,并及时为它们提供治疗非常有帮助。理化学研究所项目开发了一个可以使用较小数据集,来分辨正常和异常心脏的图像的人工智能。

·富士通为FinSec项目提供人工智能技术支持,FinSec是一个新的欧盟地平线2020项目,致力于依靠数据分析来预测和检测在线或离线安全事件。它的成像人工智能通过分析闭路电视监控,来发现银行等敏感区域周边的异常情况。这个人工智能算法可运用于自动取款机以及如警局或边境巡逻之类的闭路电视监视检测。

日立

·日立宣布开发出一种新的图像分析系统,利用人工智能对人物进行实时跟踪和监测。人工智能通过结合100多个外部特征实时检测到个人,然后使用广域安全和监视系统跟踪。

·日立在图像大数据的研发历史可以追溯至20世纪70年代初,当时日立就开始了图像分析与图像对比的研究。截至目前,在该领域日立已经拥有近200项专利。

松下

·松下将今后的研发将把重点放在“IoT/机器人领域”与“能源领域”。IoT/机器人领域方面,将大力研发人工智能及传感技术,能源领域方面,将致力于蓄电池及氢气的利用。由于人工智能技术有可能应用于多种产品,在2018年,相关研发人员将增加到300人的规模。

·日本电器制造商松下发布了HomeX智能家居控制器,不仅可以与人沟通,还可以让设备相互通信。

佳能

·2020年之前,佳能将在人工智能领域最多投入4000亿日元、约合33.6亿美金的资金,投入人工智能领域,业务拓展具体采取的方式是企业并购。而接下来,佳能将把该投资业务视为现有主要业务之外的另一个核心业务。

·佳能AiCE使用深度学习,具有可以重构CT图像中的信号成分以及杂音成分识别出来。在不损伤分解能的同时,有选择地将杂音成份去除掉的技术特征。

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