2019年25个人工智能趋势
穆玛
人工智能的下一步是什么？近日，知名机构CBinsights的分析师分析各个行业，得到了2019年最值得关注的25个人工智能趋势。虽然人工智能正在各个行业蔓延，经常成为头条新闻，但从各类型炒作中挑选出真正重要的新闻仍旧很难。CBinsights的分析师通过分析大量数据，从中确定了今年25种最可能的人工智能趋势。
1.开源框架
由于开源软件的出现，人工智能的门槛比以往任何时候都要低。谷歌在2015年开放其TensorFlow机器学习库时引领了这一潮流，主要技术人员纷纷效仿。现在有许多开源工具可供开发人员选择，包括Keras，Microsoft Cognitive Toolkit和Apache MXNet。
2.边缘AI
对实时决策的需求正在推动AI更接近“边缘”，使设备能够在本地处理信息并更快地做出响应。NVIDIA、苹果和许多新兴创业公司都专注于为人工智能工作负载构建芯片。2019年最值得关注的人工智能趋势之一将是应用程序中边缘AI的增长。
3.人脸识别
从解锁手机到登机航班，面部识别正在成为主流。早期的商业应用正在安全、零售和消费电子领域取得进展，面部识别正迅速成为生物识别的主要形式。
将5%的混合菌群（YJ01）接种至含1.0%（W/V）原油的无机盐培养基中，在30℃、150 r/min下培养7天、14天后，利用气相色谱对残油进行定性和定量分析.
CBinsights的报告中，人脸识别首先提到了中国，并列举了近四年含有“人脸识别”和“中国”2个关键词的新闻，说明人脸识别技术在中国的重视度日益增高，中国对人脸识别技术的需求也越来越多。
而美国的专利申请数目也显示出了该国对人脸识别技术的兴趣也在增高。虽然还不太成熟，但大量的早期应用已经落地。例如苹果在IOS 10系统中加入的人脸识别。
4.医疗成像与诊断
美国食品和药物管理局（FDA）对AI医疗设备开了绿灯。AI软件产品的快速监管审批为AI成像和诊断公司开辟了新的商业途径。在消费者方面，智能手机的渗透和先进的图像识别技术正在将手机变成功能强大的家用诊断工具。最具影响力的AI趋势之一将是AI用于医疗和诊断应用的批准和采用。数据显示，诊断应用是健康类AI应用投资交易的主要驱动。
在其他领域，数字化需要在预测分析之前进行。2019年最重要的人工智能趋势之一将是增加机器人过程自动化的创新和探索。
5.预测性维护
使用独特的本地数据集训练AI可以极大地提高其性能，但用户数据也是隐私的。Google的联合学习方法旨在使用这些丰富的数据集，同时保护敏感数据。2019年将见证在药物发现和其他用例中寻找更多联合学习的应用。
6.电子商务搜索
有闽商的地方就有闽商团队，他们成群结队、抱团经营，用自己的辛勤与智慧构建起密密麻麻的行销网络。福建人会做生意的秘密就在于他们凭借唯福建人所有的这张发达的行销网络，这张网是他们靠着各种社会关系的丝线精心组成的，而其经纬的结合点被人称为是“三缘——血缘、地缘和友缘”。
对搜索术语的语境理解正在逐渐走出“实验阶段”，但广泛采用仍有很长的路要走。尽管面临技术挑战，早期的SaaS初创公司正在兴起，像第三方零售商销售搜索技术。2019年人工智能的主要趋势之一将是对该行业的更多投资，包括主要零售商。
7.胶囊网络
深度学习推动了当今大多数人工智能应用，但胶囊网络很快就会取而代之。与当前的卷积神经网络（CNN）相比，胶囊网络具有许多优点。对胶囊网络的研究还处于起步阶段，但可能会挑战当前最先进的图像识别方法。
西沙群岛分为永乐群岛和宣德群岛，西侧为永乐群岛，东侧为宣德群岛。西沙邮轮停靠的旅游点跟自然环境紧密相关，大多是露出水面面积较大的岛屿，这些岛屿具备必要且稳定的停靠条件。结合自然地理条件和岛屿旅游活动条件，目前西沙群岛开放旅游的岛屿仅有三座，分别为全富岛、银屿岛和鸭公岛。“长乐公主”邮轮与“南海之梦”邮轮行程安排相似，整理“南海之梦”邮轮的行程安排如下表1所示。
8.新一代假肢
早期的研究是将生物学、物理学和机器学习结合起来解决假肢中最棘手的问题之一：灵巧性。研究人员正在使用机器学习解码来自身体感官的信号，并将其转化为移动假肢装置的命令。2019年，该行业将寻求更多发展，包括面向消费者产品的试验。
9.AI临床试验
翻译的自然语言处理是一项挑战，也是一个尚未开发的市场机遇。像百度和谷歌这样的大型科技公司开始在这个领域掀起波澜。由于各公司致力于改进翻译框架，因此效率和语言能力将得到提高，各行业的采用率也将会提高。
很少有创业公司直接在临床试验领域与客户合作，但像苹果这样的科技巨头正在大踏步前进。自2015年以来，Apple推出了2个开源框架，以帮助临床试验招募患者并远程监控他们的健康状况。
2.2.2.3 ALL患者首次CR后12个月 此阶段11份标本，MRD阳性4例，其中3例分别在MRD阳性后2个月内复发；MRD阴性7例，均未复发。MRD阳性组复发率高于MRD阴性组(P=0.024)。MRD阳性组及阴性组的中位RFS分别为1.5个月(0～3个月)、10.0个月(3～25个月)，两组差异有统计学意义(P<0.05)，见图6。
10.生成式对抗网络GANs
GAN采用“AI对抗AI”的概念，包括生成器和鉴别器。生成器创建伪图像，而鉴别器将其与真实世界图像进行比较，并向生成器提供反馈。最终结果是一个恒定的反馈回路，产生越来越复杂的图像。随着研究的扩大，它将改变新闻、媒体、艺术乃至网络安全的未来。2019年最重要的AI趋势之一将是GAN的进一步发展和其他应用的溢出效应。
（三）茶旅融合不紧。长期以来，永川茶产业发展偏重于茶叶基地建设和一般的生产、加工、营销，对特色茶旅游产品开发和茶文化的挖掘、培育、宣传亟待加强。游客对永川旅游的认知仍停留在“走马观花”的表浅旅游，参与互动式旅游和深度文化体验等旅游形式和项目开发不足。两年一届的茶旅节，基本成为以招商为主的商贸洽谈会。茶旅融合度低，直接导致茶产业的发展一直徘徊在最基础的第一产业层次，附加值远远未得到提升。
11.联合学习
从制造商到设备保险公司，AI物联网可以为现有企业节省数百万美元的意外故障。预测性维护算法使用持续数据收集来预测设备故障。由于降低了传感器成本，人工智能的进步以及对边缘计算的推动，预测性维护已经变得更加广泛。我们将见证2019年及以后该行业投资的增加。
12.高级医疗保健生物学
利用神经网络，研究人员开始研究和测量以前难以量化的非典型风险因素。从视网膜扫描到分析皮肤颜色变化，AI正在从无数来源解锁新的医学见解。AI将继续解锁新的诊断方法并识别以前未知的风险因素。
13.自动索赔处理
到目前为止，亚马逊Go是唯一成功的无人零售商店，但该公司一直盯着定义“成功”。在其他问题中，防盗取决于运营的规模，以及可用的产品类型。在短期内，还存在着部署成本和潜在的技术故障导致的库存、损失和成本等问题。
对我院肿瘤科2016年2月—2018年2月诊治的25例原发性脑膜瘤患者的临床资料进行回顾性分析，均经临床症状、影像学及手术病理等检查确诊，符合《临床肿瘤内科学》相关诊断标准[5]。临床表现为头痛、头晕、肢体麻木等症状，伴恶心、视物模糊、记忆下降等。其中，男患者15例，女患者10例；35～52岁，平均（38.4±2.3）岁；病程8个月～4年，平均（1.4±0.3）年。
14.假货识别
假货越来越难以发现，网上购物比以往任何时候都更容易买到假货。为了反击，品牌和典当商开始尝试人工智能技术。在线和实体商务中，AI被用于识别仿冒产品和欺诈性商标侵权。
本研究不足之处为，第一是观察组都是轻度缺氧缺血性脑损伤，缺少中、重度脑损伤病例。第二是收集观察组及对照组数量偏少，第三是还有许多影响患儿缺氧缺血性脑损伤预后因素没有严格考虑进去，如患儿除窒息以外基础性疾病情况，生长过程中喂养、锻炼、阳光沐浴情况等等；第四是课题时间较紧，追踪随访患儿预后时间明显偏短。因此，今后会增加病例数、病例程度级别、增加预后因素及延长追踪时间来求证。
15.无人零售
保险公司和初创公司正在使用人工智能来计算车主的“风险评分”，分析事故图像并监控驾驶员行为。人工智能的进步正在改变以前缓慢的、人为主导的过程，并允许更快的索赔结算。
16.后台办公自动化
AI正在自动化管理工作，但数据的不同性质和格式使其成为一项具有挑战性的任务。尽管每个行业和应用都有其独特的挑战，但不同的行业正在逐步采用基于机器学习的工作流程解决方案。
谷歌DeepMind的算法已经可以判断出乳房活检照片中肿瘤存在的可能性。
17.翻译
临床试验中最大的瓶颈之一就是招募合适的患者。理想情况下，AI可以从医疗记录中提取信息，与正在进行的研究进行比较，并向医生和患者提出相关研究建议。
重庆万州公交车坠江事故发生后，“女司机逆行”的说法与事故发生的消息几乎同时出现在网络和微信平台上，很多人对女司机口诛笔伐。虽然在真实情况公布之后很多人反思“欠女司机一个道歉”，但如果没有这个反转，如果确实是逆行导致了如此惨烈的车祸，批评一下逆行者其实并无不可。尽管批评声中不乏对“女司机”群体的嘲讽，但更多还是表达了对导致严重事故造成重大伤亡的违章者的义愤。
18.综合训练数据
访问大型标记数据集是训练AI算法的必要条件。但对于某些应用程序，访问足够的真实数据却又可能不可行。现实的假数据或合成数据集可以解决瓶颈问题。现实世界数据还可以通过混合AI生成的模拟数据来增强，以创建更大，更多样化的数据集。
19.增强学习
研究人员正在通过增强学习推动AI的能力界限，但对大量数据集的需求限制了实际应用。尽管存在挑战者，但主要参与者正在对该技术进行更多投资，对RL应用的研究正在增加。
政社共建。各级团组织通过自身的组织优势和相应工作职能，搭建孵化平台，扶持社会志愿服务团队，不断探寻合理有效对接方式，充实和扩大了“希望来吧”的志愿服务力量。“什么才是流动儿童的真实需求？”有着十余年志愿服务经历的南京市云谷山庄社区“希望来吧”负责人马连平开设“四点半课堂”和类型丰富的兴趣课程，供孩子们自由选择。
20.网络优化
从促进频谱共享到监控资产以及为天线提供最佳设计，AI正在改变电信业。对于通信服务提供商而言，优化意味着更好的客户体验。电信运营商也在准备将基于AI的解决方案集成到5G无线技术中。2019年及以后的人工智能关键趋势之一将是更多地融入全球电信网络。
21.自动驾驶
尽管自动驾驶汽车具有巨大的市场机会，但完全的自动驾驶时间表仍不明确。一些如物流等行业的应用可以看到早期采用自动驾驶的车辆。即使部署时间表仍不明确，各行各业都在积极投资并采用自主技术。
22.作物监测
初创公司和现有企业正在接受作物监测AI来管理驱虫、发现问题，并预测天气变化如何影响农业。
23.网络安全识别
对网络攻击做出反应已经不够了。计算能力和算法的进步正在将以前的理论攻击变成真正的安全问题。作为回应，使用机器学习主动“搜寻”威胁正在网络安全中获得支持。2019年最重要的人工智能趋势之一将是跨越不同业务类型的威胁猎手的新兴需求。
24.对话AI
对于许多企业来说， 聊天机器人成了人工智能的代名词，但承诺并没有跟上现实。尽管它们被广泛采用，但聊天机器人一直在努力分析衡量情况的紧迫性——在健康和保险等复杂领域。AI可以改善聊天机器人在这些领域的功能，但它对于算法来说它仍然是特别艰巨的任务。
25.药物研发
随着AI生物技术创业公司的兴起，传统制药公司正在寻求人工智能创业公司缩短长期药物研发周期。虽然这些创业公司中的许多仍处于资助的早期阶段，但他们已经拥有一批制药客户。2019年人工智能的最大趋势之一将是领先的制药企业增加对该领域的投资。
从CBinsights的分析中可以看出，AI对各行各业的影响是显而易见的，AI的爆发点也许已经不远了。