2017年或许真是名符其实的AI元年, AI技术不管从技术面, 产品面, 乃至社会面, 皆有具体成果, 更引发各界不同的回响. 过去, 电视世代的人们讨论电视对人们生活的影响, 网络与移动世代议论网络世界与移动装置如何改变人们的社交关系, 如今AI时代即将来临, 这样一个比拟, 甚至超越人类智能的技术, 在经历2017年一整年发展后, 在2018年将有更多令人瞩目的进展. 甚至, AI产业也影响中美两国在国力上的较量, 这也是AI与其他科技技术与众不同之处. AI走过半世纪 从科幻题材终成为人类社会一环 AI严格来说并非是新技术, 第二次世界大战战后Alan Turing的若干研究已开启AI技术的先河. 1952年当Turing写下第一套西洋棋程式时, 囿于当时计算机运算能力不足, 所谓AI仍只是计算纸上的猜想. 但65年过后, Deepmind的AlphaGo席卷中韩围棋能手, 以胜利者之姿凸显AI技术已有本事超越人类智能. 今日的AI已从理想化的科幻概念, 转变为付诸实现的实用科技, 而AI在2018年的发展, 将可能从第三方的助理角色(Third person), 转变为主导人们生活情境的第一人(First Person). AI技术演进超过半个世纪, 从原理推导, 硬件性能提升, 最后来到海量数据搜集与演算法的精进, 然而将其部署到市场, 乃至提供实际服务或是真实产品, 其节奏可能超乎许多人的预期, 甚至对于既有的产业结构以及商业模式发动令人意想不到的冲击. AI发展到了2018年, Venture Beat认为其意义从形而上的虚拟智能, 转化为市场上常规性的服务与产品, 换言之, 对于大众而言, AI将褪去神秘的科技名词, 成为平台或是装置中的实质服务与产品; 对于企业而言, AI可转换为更高效率的商业工具, 可洞悉过往遗漏或错失的商机, 甚至创造新的商机, 如智能语音助理, 新的电竞游戏, 自驾车, 或是更独特且吸引消费者的服务与产品, 另一方面企业本身的IT架构也将随着AI芯片与相关开放架构的推出, 出现少见的更新潮. 本文将从消费端的应用与企业端的市场, 推测在2018年将有哪些显著变化. 高端手机抢先展开AI应用 机器视觉成为主要战场 随着智能手机市场的饱和, 移动市场的发展预期不会有太多变化, 特别是在中阶市场上. 但随着大陆手机品牌攻入高端市场, 特别如苹果(Apple)与华为推出AI设计的移动处理器芯片, 为2018年的高端手机市场增添更多话题. ABI Research认为, 智能手机产业随着传统软硬件成长空间缩小, 将进入 '后手机时代' , 未来的手机发展将由AI, 声控, 手势操作, 与实境体验等, 建构未来新世代的手机规格与使用体验标准. ABI Research以此观察2018年后的手机产业, AI或许占有举足轻重的地位, 这对于目前在AI技术投入甚深的Google与亚马逊而言, 将是一大利多. ABI Research认为这两家公司有机会引导新世代的手机发展, 两者不受传统科技产业的硬件包袱限制, 又是在网络世代崛起的科技巨头, 科技能力源自于软件, 对于开发用户体验饶富心得与成就(如YouTube与电商), 特别在于AI领域上, Google在开发资源与神经学习架构上具有举足轻重的地位, 亚马逊则在智能语音助理与人机界面上富有心得. 相较于Google与亚马逊在后手机时代的 '开创者' , ABI Research认为苹果, 三星电子(Samsung Electronics), 微软(Microsoft), 华为等现阶段硬件厂商只能成为后手机时代的 '跟随者' . AI被视为破坏与创造既有市场与体验的利器, 对于传统手机厂商而言, AI固然有着市场话题与技术突破的代表性价值, 但为了保护既有企业投资与组织架构, 其对于具有破坏性的创新技术通常态度较为保留, 投资脚步保守且渐进, 是故在后手机时代, 这些跟随者的地位更易受到开创者的挑战. ABI Research相当有趣, 苹果对于AI的保守态度一直饱受外界质疑, 在重视收集消费者数位足迹的现下, 苹果对于用户隐私的重视与保护, 用户资讯无法离开终端装置, 反倒是Google与Amazon可谓尽情搜集, 成就其在神经网络学习架构与消费者行为分析上最重要的数据来源. 不过, 鉴于苹果, 三星, 华为在目前移动终端装置拥有绝对市占优势, 在制定手机规格与AI硬件上享有话语权, Google与亚马逊或许在创意展现与场景应用能抢得市场话题, 但不见得在2018年对于手机产业有天摇地动的影响, 遑论亚马逊在发展自有品牌手机上的惨痛经验. 手机上的AI应用, 机器视觉无疑是最重要的一环. 随着苹果推出Face ID与A11 Bionic芯片, 总算将手机上的AI软硬件做了完整结合, 但众家厂商对于机器视觉到底如何应用, 有着截然不同的分歧, 此一分歧显现在AI硬件架构上的不同. 根据DIGITIMES Research的观察, AI架构随着各家厂商发展CPU, GPU, DSP(Digital Signal Processor, 数字信号处理器), DLA(Deep Learning Accelerator, 深度学习加速器)的脚步不同而有所差异, 这与作为初阶, 中阶, 高端的影像处理难度有莫大关系, 但也代表众家手机厂商视移动终端装置乃采集与处理机器视觉的第一步, 不管之后的数据资料是存取于装置本身(苹果), 或是云端资料所用(Google), 或作为芯片解决方案的一环(Qualcomm), 2018年移动产业AI技术在机器视觉这块将会是大厂间捉对厮杀的角力战场.
