12月8日“小蛮腰科技大会开幕论坛，IDC的助理副总裁Chwee Kan Chua先生为我们带来了“创新、竞争和生产力的下一个前沿”主题演讲。他讲到了技术的演进，其更迭速度往往会超出人们的预期，并对未来几年技术的发展进行了预测，分享了如何让先进的技术转化为生产力，让企业在自己的领域具备竞争力。

重点获益

· 了解前沿技术创新的现状及未来

· 了解如何将高新技术转化为生产力

· 了解在前沿科技领域如何才能具备竞争力

精彩课件

▼认知/人工智能系统中的增长预测：

▼认知/人工智能系统在中国的发展：

图文实录

今天我会给大家介绍一下下一代的创新还有我们的竞争力，今天很多讲者都讲到了人工智能。我们知道新的一代的工业革命，德国人称之为工业4.0。第一次的工业革命是在17世纪，那时候我们知道机器渐渐取代了人工的制作，也取代了生活的各方各面，后来越来越多的一些自动化、智能化，还有各种各样新的技术，我们也能够从中提高了对技术认识的一些精准性，最重要的得益就是这些技术能帮我们解决一些更加不可能解决的问题，用更快、更敏捷的方式。

这个图表是我自己画的，大家可以看一下这里面技术的演进，里面有一个摩尔定律，就是技术最开始会有长足的发展，但是随后的应用当中它的增长会放慢，人们的学习也是一个线性的过程。

技术其实进步的速度非常之快，已经超出了人类的预期，这里面有一些我们可以学习，我刚才说到我们面临最复杂的变化就是学习的东西总是非常快的出现。这里给大家举一个例子，针对这个你可以做黑洞，或者是黑暗物质，或者是做一些精准的测量，它有三个不同的激光，可以有很多不同的校准。还有两个澳大利亚的学生觉得我们之前在设置这个实验的时候花费了太多的时间，为什么不能让人工智能去做呢？后来他们花了一个小时让AI去做，这样就不用花时间设定这个实验，而是真正花时间在研究本身身上。

我们也有一个预测，2018年75%的企业都有机器学习的能力，至少一个领域会用到AI，到2019年的75%的工人他们每天的任务都会包括去利用这些企业的应用程序去得到人工的助手的帮助来去加强他们的技能和专长。我们预计到2019年全球认知系统的开支将会达到310亿美元，其中17%会花在硬件，比如说服务器，还有存储，还有60%会花在软件上，23%会花在服务上。这个行业目前是怎么样做投资呢？银行是19%，医疗是18%，还有零售是11%，还有很多用户的案例。

为什么AI或者或认知的智能非常重要呢？因为我们都来自不同的行业，但是我们都有相似的需求。首先我们希望我们的顾客消费更多，第二我们希望内部的一个运营成本能够降低，第三我们希望更好的去管理成本，我们希望同一时间都能够做到这三样，但是这实际上是不可能的，因为没有一个万能灵，但是我们有一个战略支撑，那就是数据。

这个数据它是没有限制的，但是它并没有被完全利用，我们要怎么做呢？我们现在也看到有很多新的创新，之前都提到了智能的设备，物联网、VR、AR，还有很多驱动因素，都在驱动未来的发展，比如说有大数据，存储、云服务都成为了商业化的产物，同时还有新的框架，还有在平行处理方面的速度也是在不断的增强，这些都能够让我们可以去释放不同数据的价值。

之前说到了CPU、GPU，FPGA，同时我们还会有闪存，它们都是可以实时处理这些数据，我们就可以实现实时决策。同时还有软件方面的创新，比如说MXNET是我非常喜欢的，通过MXNET你可以把它带着走。刚刚高通有人演讲，你可以把MXENT放在他们的产品上，还有一些开源的应用程序，所有这些都带来了一些新的发展。

所以现在有很多新兴的一些技术，我们都是可以用到不同的行业的，这些就是其中一些行业应用的例子。比如说金融行业，它不仅仅是做分析，而且可以使用深度学习做分析，然后去做工程。还有一个边缘计算，现在有很多新的技术，比如说SoC、SoM、SSD，还有很强大的一些存储的能力，很快速的存储能力，还有即插即用的设备，也让很多公司可以进行快速的创新。我们IDG预测到2019年，其中45%的IoT的数据都会是被存储，被分析，还有被加工，所以我们消费者是可以实时做出决策。

再看看下一代的边缘以及云的利用，在日本有一个老王卖瓜的例子，要取决于这个瓜的颜色、大小和尺寸，有些瓜价格可以卖的比较好的，但是要去分捡这些黄瓜很困难，比如说颜色、尺寸很难辨认，农民就需要花很多时间，他们使用了AI，用了深度学习的工具帮助他们去分捡这些黄瓜。你想想，是农民，他们并没有基础设施，并没有这个技术，他们也没有非常大的数据中心去做这个处理，它怎么做的呢？

我们之前说到了SOP，他们通过摄象头来去做，但是他们又没有服务器，我们可以用谷歌的云计算来做计算，当然我们还用了开源的一些软件，所以我们并不是要成为数据的科学家才能做到这些事情。所以他们通过这个人工智能去识别颜色、尺寸，还有形状，通过人工智能就可以节省10个人的劳动力。之前我也给我几个例子，第一个是诺贝尔获奖者的例子，通过人工智能可以增强你的技能。这是农场的例子，他们可以AI帮助他们捡黄瓜，这些博士生和农场主都可以利用人工智能。

大家想想人工智能可以应用于哪些领域？这个没有任何限制，由你决定你要把人工智能应用在哪一个领域，所以现在已经有很多解决方案帮助我们加速学习的进程。

现在的软件的框架也使得现在的门槛越来越低了，同时现在的AI也成为了改进系统性能的第一大选择。而且因为对于这些新的技术的一个利用，我们看到准略性也有大大提高。还有谷歌语音识别率的也大大提高了，没有这些准确率是无法做到的。

这是上个月白宫发布的一个研究报告，中国是排第一的，而且我们在中国也有很多实际应用的例子，比如说智审1.0，现在已经被中国170个法庭去用了，帮助他们做审裁的决定。还有深圳的小安，他们在机场相当于一个警察一样做巡逻。

再看看亚洲其他的地区，他们其实不仅仅是在做赶超的工作，他们也做了很多AI方面的投资。对于我来说，算盘就像第一个电脑一样，人工智能也将会是改变我们创新的方式，同时也会带来新的产品和服务。