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拓墣产业研究院:AI已大量渗入广告服务与金融,扩大数据使用权是国际大厂布局关键

Thursday , 04 / 27 / 2017 [ 分析师: 林贞妤 ]

近年在深度学习(Deep Learning)模型技术的导入下,让人工智能(AI)大放异彩,吸引众多云端平台与芯片厂商的关注和投入。拓墣产业研究院最新研究指出,深度学习的发展重点除了软件模型架构的改善,还须仰赖强大的硬件运算能力,以及大量的有效数据才能达成。其中数据直接攸关AI模型训练完毕的识别精准度水平如何,成为国际大厂角逐AI应用市场的重点所在。

拓墣统计,从目前AI机器学习的应用发展来看,以金融与信息安全、数字广告科技比重最高,分别达20%与18%,其他产业的应用也正快速发展中。

大厂积极掌握重要数据或获取数据使用权

观察目前布局AI应用市场的厂商,主要为谷歌、AWS、脸书、IBM、微软、苹果、百度、腾讯、阿里巴巴等云端或软件平台大厂,其共同优势是拥有大量用户数据库使用权,利于发展AI相关API、SDK等软件工具。

拓墣分析师林贞妤指出,数据库的拥有者与数据库使用权未必画上等号,厂商有时只是获得数据的使用权,却不拥有数据本身。AWS、谷歌或微软的Azure,同时提供公有云与私有云的服务,但通常都不拥有客户的数据,只在用户为特定目的使用云端API等工具输入数据,厂商才一面提供服务,一面使用这些数据进行自家云端API工具的效能优化。

林贞妤也表示,由于深度学习的实践仰赖丰富的数据资源,厂商为发展出更多元的AI服务,也将开源框架(Open Source Framework)视为重要战略之一。因为若能掌握软件开发环境,就有机会拓展后续软硬件服务,所以无论是谷歌的TensorFlow、脸书的Torch、微软的CNTK,或英特尔并购开发Neon的Nervana Systems,越来越多厂商都试图稳固自有的软件开发环境,透露其中潜在的角力关系。

发展专业领域AI系统,专业知识(Domain Knowledge)与数据是关键

若希望利用数据训练出符合某项专业领域的需求且具高信赖度的AI系统,掌握该领域的专业知识(Domain Knowledge)便成为系统发展的关键。举例而言,若要训练AI系统透过影像识别找出病灶,就必须先取得足量且攸关的病灶影像数据进行AI系统训练才能达成。因此,掌握专业领域关键资料的厂商重要性将日益增加。

就以集邦咨询为例,作为专业调研机构,除了累积过去逾十多年的数据库能量外,仍持续累积科技产业各领域的关键信息,在产业全面迈向人工智能数据化的同时,未来期能提供客户更高的价值。

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