风险识别模型 科技‖2018大趋势，15位科学家预言未来(3)

王刚

阿里巴巴AI labs杰出科学家

2018年会是自动驾驶大面积铺开的一年。从应用场景上来看，任意道路上的L4自动驾驶（无人驾驶）仍然面临很大的挑战，而低于L3级的自动驾驶（辅助驾驶），并不能脱离人的接管和操控。因此在限定场景的无人驾驶会在2018年率先落地。由于政策对人工智能行业的大力支持，未来几年内，中国的自动驾驶极有可能超越美国。人类并不是未来车辆的司机，他们是“贵重的货物”。从行业趋势来看，越来越多的研发资源会被投入到改善综合的交通环境中，即感知和理解更广的交通场景的人，车，物，以及它们的行为。

聂再清

阿里巴巴AI labs杰出科学家

2018年一个非常清晰的趋势是，智能语音助手随着智能音箱和IoT设备的普及进入人们的日常生活。过去10年，移动互联网时代带来的最典型的社会现象是低头族变多，智能手机将与离线的界限变得模糊，物理世界通过手机这个入口，开始被数字化重构，这是虚拟世界的“原始积累”阶段。未来10年将是人工智能的时代，智能语音助手会在2018年迅速进入人们的生活，作为用户在虚拟数字世界的”替身”，帮助人类处理大量重复性的工作，让大家有更多的时间来进行创新。2018年，自然语言处理技术还将在与用户的海量交互中自我迭代，使得AI可以更自然的使用人的语言和人类进行交流，并更精确的接受和理解需求，这将进一步带来社会创造力和生产力的解放。未来人类会越来越习惯与物理世界对话，预计五年内人机语音交互频次将超过触控交互频次。

漆远

蚂蚁金服首席数据科学家

2018年，人们对AI会更关注落地，大家的关注点会从下围棋和图像识别等比赛型活动慢慢转移到用AI真正解决世界面临的问题。在这个背景下，不少AI创业公司会面临挑战。但大浪淘沙下会有活下来的创业公司，这些公司和成功转型的“传统”企业可能会成为未来的产业领导。金融行业，作为一个和数据与信息密不可分的行业，会受到AI浪潮的更大更直接的冲击，从风控到理财到贷款等各个业务都会受到AI的巨大影响。数据和算法的结合会逐步重塑金融业。

其次，AI芯片之战会越来越热；在云端和edge端，更快更省电的支持深度学习和其他机器学习的芯片会被研发出来，超越今天的GPU和CPU框架。这个方向上，大小芯片厂商都有机会，但最后会慢慢收敛到个别几个赢家。

第三，在深度学习收购了大数据红利后，AI的技术关注点从深度学习逐步扩展到强化学习，小数据学习，图算法，可解释性，模型压缩等其他方向。更多的机器学习技术会在工业界得到发展与应用。

华先胜

达摩院机器智能实验室副主任

计算机视觉依然会是人工智能的热点方向，除了安防和交通领域，视觉技术在工业、农业、环保等行业的应用将会逐步为更所知晓和认可，也会逐渐变成红海。随着AI在上述行业的大量应用，人机竞争有可能在一定程度上激化，部分相对简单脑力劳动力面临失业或转行，但最终会以人力转向新的产业而得以缓解。

医疗视觉依然会是大家追捧的热点，医疗行业的从业者开始入局，行业经验和扎实技术合力、人机合力的从业者将形成这个方向的壁垒。总的来说， AI将深入各行各业，发掘各个行业的问题和机会，同时带来生产力的改变。但没有迹象表明人类会被AI取代，相反AI会显著提升人类整体的生活和生命质量。

王长虎

今日头条人工智能实验室总监

2018年，信息分发领域将持续蓬勃发展，并进一步呈现出多样化的趋势。新闻、文章、问答、图像、视频、直播、语音等个性化内容，将越来越多的占用用户的碎片化时间。计算机视觉、视频理解、自然语言理解、语音识别等AI技术将深度整合，并深入于多媒体信息流的每个环节，从而显著提升信息生产者和消费者的创作体验和生活质量。细粒度的深度视频理解，将成为计算机视觉领域的重要课题，并将广泛应用于内容辅助创作、敏感内容检测、个性化信息推荐、信息消费与互动、信息流广告等视频分发的每个环节。个性化推荐算法将进一步升级，短时兴趣与长期兴趣共举，经济效益与社会效益并重，从而再次推动整个产业的发展。

金榕

达摩院机器智能实验室主任

如何将大数据的方法与知识图谱及语言学知识有机结合以提升对文本内容的理解在2018年会变得越来越重要。风险识别模型机器视觉方面，提升识别多样性会是一个重要研究方向。语音领域与之类似，需要能对不同口音、方言、噪声，都能自我调节到最佳的识别唤醒精度。在机器学习方面，过去的研究主要集中对硬件端优化以及算法/模型端优化，未来的工作将会对硬件和算法进行更紧密的联合优化，以提升深度模型的推理效率。

任小枫

达摩院机器智能实验室副主任

完

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