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國內(nèi)企業(yè)人臉識別算法縮小差距 人才競爭還全面落后

算法也被認(rèn)為是人工智能的靈魂,它是AI針對不同行業(yè)建立的對應(yīng)的模型,有具體算法才能實(shí)現(xiàn)人工智能的落地應(yīng)用。目前來看,大體上把AI算法分為幾大類:機(jī)器學(xué)習(xí)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、人臉識別、圖像識別、語音識別。

國內(nèi)企業(yè)在人臉識別算法縮小差距

谷歌AI在人機(jī)圍棋比賽中戰(zhàn)勝柯潔,依靠的正是人工智能算法,在算法領(lǐng)域美國仍有很大的優(yōu)勢,但中國在某些領(lǐng)域例如深度學(xué)習(xí),圖像以及語音識別算法領(lǐng)域正迅速縮小算法差距。

在2018年早些時(shí)候的AI閱讀理解測試中,人工智能的新玩家阿里巴巴與老牌勁旅微軟(Microsoft)分享最高榮譽(yù)。

另外,2018年底美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院(NIST)公布了有工業(yè)界黃金標(biāo)準(zhǔn)之稱的全球人臉識別算法測試(FRVT)結(jié)果,排名前五的算法被中國包攬。

依圖科技(yitu)繼續(xù)保持全球人臉識別競賽冠軍,在千萬分之一誤報(bào)下的識別準(zhǔn)確率超過99%,排名第二的算法也來自依圖科技。

商湯科技(sensetime)摘得第三名和第四名,中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院(siat)排名第五,曠視科技(megvii)排名第八。在排名前十的算法中,出自中國團(tuán)隊(duì)的超過半數(shù)。

與此同時(shí),國內(nèi)的眾多安防企業(yè)在人臉識別算法領(lǐng)域也不輸于其他企業(yè),大華股份人臉識別團(tuán)隊(duì)曾向國際權(quán)威人臉識別公開測試集LFW(Labeled Faces in the Wild)提交了測試結(jié)果,通過一系列的技術(shù)改進(jìn),大華Dahua-FaceImage人臉識別率不僅繼續(xù)領(lǐng)先Google、Facebook、百度、騰訊,排名第一,并且刷新了LFW的新記錄。

人才競爭還全面落后

算法的競爭說到底就是人才的競爭,雖然在某些算法領(lǐng)域國內(nèi)能夠保持領(lǐng)先,但從人才對比上,目前美國在AI人才領(lǐng)域仍處于主導(dǎo)性地位。據(jù)一份騰訊研究院與BOSS直聘聯(lián)合發(fā)布的《全球人工智能產(chǎn)業(yè)人才白皮書》,目前全球人工智能精英人才約30萬人。大分布在各國AI產(chǎn)業(yè)的公司和科技巨頭中,其中許多AI精英都集中在美國。

美國產(chǎn)業(yè)人才總量約是中國的兩倍。美國人工智能企業(yè)約有78000名員工,中國公司中約有39000位員工,約為美國的50%。

美國基礎(chǔ)層人才數(shù)量是中國的13.8倍。美國團(tuán)隊(duì)人數(shù)在處理器/芯片,機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用,自然語言處理,智能無人機(jī)4大熱點(diǎn)領(lǐng)域全面壓制中國。

不過,在研究領(lǐng)域,近年來中國在人工智能領(lǐng)域的論文和專利數(shù)量保持高速增長,已進(jìn)入第一梯隊(duì)。相較而言,中國在人工智能需要在研發(fā)費(fèi)用和研發(fā)人員規(guī)模上的持續(xù)投入,加大基礎(chǔ)學(xué)科的人才培養(yǎng),尤其是算法領(lǐng)域。

另外,在人工智能領(lǐng)域大學(xué)排行榜上,全球大學(xué)前20名,美國共有16所高校入圍,排名靠前的學(xué)校依次是MIT(麻省理工)、卡內(nèi)基·梅隆、斯坦福、哈佛等傳統(tǒng)名校,毫無意外,美國大學(xué)占據(jù)該榜單大多數(shù)位置.基于美國完備的人工智能相關(guān)學(xué)科高校體系以及更為先進(jìn)的研發(fā)類企業(yè),美國AI人才主要集中在基礎(chǔ)層和技術(shù)層,尤其是處理器/芯片和AI技術(shù)平臺方面。中國在這些方面人才儲備是比較薄弱的,更多的是應(yīng)用層的人才。

還需要指出目前國內(nèi)高校還不具備成體系的AI高等教育,國內(nèi)擁有人工智能學(xué)科設(shè)置的院校所占比例依然較小,國內(nèi)首個(gè)人工智能技術(shù)學(xué)院成立也只是2017年5月的事情。

當(dāng)然,AI產(chǎn)業(yè)的競爭,本質(zhì)上就是人才和技術(shù)的競爭。只有投入更多的科研人員和資金,不斷加強(qiáng)基礎(chǔ)研究,才會獲得更多的智能技術(shù)。

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報(bào)。

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