2020年は人工知能技術の発展にとって重要な年です。流行の期間中、世界は流行との戦いにおいて人工知能が果たした積極的な役割を目撃しました。今年4月、国家発展改革委員会は人工知能を新たなインフラの重要な分野の一つとして正式に認定した。歴史的な機会の下、AIは「質的・量的変化」を実現し、テクノロジーや産業との融合と革新の重要な段階に入りつつあります。 人工知能技術が成熟するにつれ、テクノロジーや製造などの業界大手は、この変化の波をリードすることを望んで、継続的にレイアウトを深めています。 2015年以降、中国の人工知能市場の規模は年々拡大しています。 「2020~2026年中国人工知能産業市場競争状況及び市場利益予測レポート」によると、2018年の中国の人工知能市場規模は約339億元で、成長率は56.2%でした。 2025年までに、一部の技術とアプリケーションは世界をリードするレベルに達し、コア技術の規模は4000億元を超えると予測されています。 LinkedInが発表した「世界の人工知能人材レポート」によると、この分野の人材需要は過去3年間で8倍に増加した。世界的に見ると、中国は AI 関連の空席が最も多く、数万の関連ポジションが埋まるのを待っています。 今はチャンスと課題に満ちた時代です。人工知能を筆頭とした革新的な技術が、デジタル化の波の中で急速に定着しつつあります。話題の最先端技術を前に、多くの企業や開発者は最先端技術の特急に乗りたがっていますが、同時に実際の開発技術におけるさまざまなボトルネックにも直面しています。このため、10月15日、テンセントクラウドと広州ソフトウェア産業協会が共催するテーマイベント「人材プログラム、企業新技術実践クラウドサロン - 企業における人工知能の応用と人材発掘」がオンラインで開催されました。このイベントは、開発者が AI の高速レーンに容易に乗り、人工知能があらゆる分野でより多くの価値を生み出すのを支援することを目的としています。 3人の技術専門家に従って、一緒にAI進歩の道を歩みましょう! 包括的な産業インターネットには機会と課題の両方がある インダストリアルインターネットは現在最もホットな話題の一つです。消費者向けインターネットとは異なり、そのサービス対象は、個人消費者から独立した法人まで、大きな変化を遂げてきました。また、伝統産業の高度化や新興産業の規模拡大も伴い、その市場空間は巨大です。アクセンチュアによれば、2030年までにインダストリアル・インターネットは世界経済に14万2,000ドルの経済成長をもたらすことができるだろう。中国工業情報化部によれば、中国の産業インターネットは今後20年間で少なくとも3兆米ドルのGDP成長をもたらすだろう。 現在、産業インターネットはあらゆる分野で実践されています。広州ソフトウェア産業協会名誉会長の徐潔氏は、産業インターネットが現在直面している課題は主に短期的な利益が不明確であることと多額の資本が必要であることであり、それに続いて暗黙の知識の明示化とシステムセキュリティがもたらすプレッシャーがあると述べた。さらに、産業用インターネットは革命であり、革命自体が課題であり、その最後の課題が人材不足です。 もちろん、課題に加えて、インダストリアル インターネットはすべての人に開かれており、その中核となる価値観はエコシステム内で自然に多くの機会を生み出すことができます。この点について徐潔氏は、産業インターネットの価値は主に、生産効率を向上させるためのデータの活用という3つの側面に反映されていると述べた。生産と販売を連携させ、市場に迅速に対応します。付加価値空間の拡大に向けたビジネスイノベーション。 最先端の人工知能技術の応用動向と開発展望 ディープラーニング技術がスマート運転、スマート金融、スマート製造、スマート医療などの分野に徐々に応用されるにつれて、人工知能の産業化は、今回の科学技術革命と産業変革をリードする戦略的技術として、顕著な成果を達成し、強力な「先鋒」効果を示しています。 復旦大学コンピュータ科学技術学院の趙衛東准教授は、人工知能の性質、応用、将来について詳しく説明しました。では、人工知能の本質とは何でしょうか?人工知能は、人間の知能をシミュレート、拡張、拡大するための理論、方法、技術、アプリケーション システムを研究および開発する新しい技術科学です。人間の意識と思考の情報処理のシミュレーションです。 趙衛東氏は、人工知能の応用範囲と分野は絶えず拡大しており、一部の業界でその技術を応用することは破壊的イノベーションであり、業界を再構築する力を持っていると強調した。ほとんどの業界において、人工知能は単に改善に基づくイノベーションであり、業界に補助的なツールを提供し、業界の進歩を促進します。人工知能技術の主な応用分野は、金融、自動車、ヘルスケア、セキュリティ、小売、教育などの業界です。人工知能技術の発展はこれまでにない成果を上げていますが、ディープラーニング技術の応用が継続的に深まり、産業化が徐々に加速するにつれて、人工知能技術の発展は多くの課題にも直面しています。 しかし、人工知能の広範な応用が、いくつかの伝統的な分野の研究方法に多くの革新をもたらしたことは否定できない。ビッグデータ時代の関連分野の研究成果は、人工知能の理論や方法にも影響を与え、人工知能と他分野との連携イノベーションを促進することができます。 機械学習プラットフォームの商業的価値と応用の実践 機械学習は人工知能の分野の一員として、詳細なプログラミングなしでコンピュータがタスクを実行することを学習できるようにします。技術の進歩と新しいアーキテクチャにより、この技術は多くの一般的な技術の中でも非常に人気があり、すぐに主流になるでしょう。同時に、ツールプラットフォームアプリケーションとして、機械学習プラットフォームは、パブリッククラウドの顧客のコストを削減し、効率を高め、民営化シナリオにおけるAIテクノロジーミドルプラットフォームの形で顧客のビジネスを強化することで商業価値を生み出しました。 続く共有では、テンセントクラウドAI基本製品の専門製品マネージャーであるGao Pingが、機械学習プラットフォームのコア機能と関連事例を開発者に詳しく紹介しました。 Gao Ping 氏は、コンピューティングの最適化は機械学習プラットフォームの中核機能の中でも永遠のテーマであると強調しました。高度なコンピューティング グラフ言語の需要は、言語が人間に近づくほどコンピューティング効率が低下することです。経済的価値の要求は、コンピューティングパワーが高価であり、人工知能コンピューティングがビジネスのボトルネックになる可能性があること、そして実際のビジネスニーズの背景もあります。コンピューティング アーキテクチャに対する要求は、フォン ノイマン アーキテクチャのストレージ帯域幅がコンピューティング能力の発展に追いつけないことであり、汎用 CPU/GPU と AISC の統合により専用の AI コンピューティング機能が生まれます。 同時に、市場投入までの時間要件とモデルのトレーニング時間の間の矛盾がますます顕著になってきており、反復時間を短くすることが成功の基盤となります。この目的のために、Gao Ping は、業界をリードするインテリジェント チタン 機械学習プラットフォーム TI-ONE のトレーニング機能を開発者に具体的に紹介しました。まず、Tencent Cloud は 128 枚の ImageNet トレーニングを 2 分 31 秒で完了するという新記録を樹立しました。さらに、MLPerfが発表した最新のトレーニングパフォーマンスデータによると、Tencent Cloudのシングルマシン8カードTransformerのトレーニング時間は2位よりも30%高速です。インテリジェントチタン機械学習プラットフォームのおかげで、Tencent Cloud のビデオ分類サービスは、インテリジェントチタン弾性モデル推論サービス TIEMS を使用して推論サービスのコストを 62% 削減したと報告されています。インターネット企業のコミュニティログサービス推奨サービスでは、Intelligent Titanium TIEMS を使用することで推論サービスのコストを 68% 削減しました。 概要: このイベントでは、オンライン上の若者たちが注意深く耳を傾け、熱心に交流しました。業界の専門家の指導の下、参加者は人工知能分野の業界知識を目の当たりにし、学び、テンセントクラウドのさまざまなツール、プラットフォーム、サービスの不思議な魅力を体感しました。強力な技術力を持つテンセントは、常にオープンで協力的な姿勢を維持しています。 Tencent Cloud は、知識の共有と技術交流を通じて、開発者を支援し続け、さらに多くの企業と開発者を支援します。これにより、開発者は安心して成功への道を歩むことができるだけでなく、あらゆる面で人工知能時代の新たな発展が促進されます。 |
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