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2019年，AI技術(shù)繼續(xù)發(fā)展，AI五大發(fā)展趨勢(shì)分別是定制AI芯片、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）與AI在邊緣計(jì)算的融合、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的互操作性、自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)和AIOps。亞馬遜、蘋果、Facebook、谷歌、IBM和微軟等公司正在投資研發(fā)AI技術(shù)，這將會(huì)把AI更貼近消費(fèi)者，促進(jìn)整體生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展。

回顧2018年，基于機(jī)器學(xué)習(xí)和AI的平臺(tái)、工具和應(yīng)用程序急劇增長(zhǎng)。這些技術(shù)不僅影響了軟件和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，還影響了其他垂直行業(yè)，如醫(yī)療保健、法律、制造業(yè)、汽車和農(nóng)業(yè)。

以下是2019年值得關(guān)注的五大AI趨勢(shì)：

與其他軟件不同，AI嚴(yán)重依賴專用處理器來補(bǔ)充CPU的功能。即使是最快和最先進(jìn)的CPU也可能無法提高AI模型的速度。AI模型在運(yùn)行的時(shí)候，需要額外的硬件來執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算，以加速對(duì)象檢測(cè)和面部識(shí)別等任務(wù)。

2019年，英特爾、NVIDIA、AMD、ARM和高通等芯片制造商將推出專用芯片，加速AI應(yīng)用的執(zhí)行。

這些芯片將針對(duì)計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理和語音識(shí)別的特定用例和場(chǎng)景，并進(jìn)行優(yōu)化。醫(yī)療保健和汽車行業(yè)的新一代應(yīng)用將會(huì)依賴這類芯片，為最終用戶提供智能服務(wù)。

2019年，亞馬遜、微軟、谷歌和Facebook等超大規(guī)?；A(chǔ)設(shè)施公司將會(huì)增加投資基于現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列（FPGA）和專用集成電路（ASIC）的定制芯片。

這些芯片將進(jìn)行大量?jī)?yōu)化，針對(duì)AI和高性能計(jì)算（HPC）運(yùn)行的計(jì)算工作。其中一些芯片還將協(xié)助下一代數(shù)據(jù)庫，加速查詢處理和預(yù)測(cè)分析。

目前的用例有亞馬遜的Nitro項(xiàng)目、谷歌的Cloud TPU、微軟的Project Brainwave、英特爾的Myriad X VPU。

在2019年，AI在邊緣計(jì)算會(huì)跟物聯(lián)網(wǎng)融合。在公共云中運(yùn)行的大多數(shù)模型將部署在邊緣計(jì)算層面。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是AI的最佳用例，可以執(zhí)行異常檢測(cè)、根本原因分析和設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù)。

基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)模型將進(jìn)行優(yōu)化，以在邊緣運(yùn)行。他們將能夠處理視頻幀、語音合成、時(shí)間序列數(shù)據(jù)和由攝像機(jī)、麥克風(fēng)和其他傳感器等設(shè)備生成的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

物聯(lián)網(wǎng)將成為企業(yè)中AI的最大驅(qū)動(dòng)力。邊緣設(shè)備將會(huì)配備基于FPGA和ASIC的特制AI芯片。

早期用例包括AWS Greengrass支持邊緣機(jī)器學(xué)習(xí)、Azure IoT Edge的AI工具包、谷歌的Cloud IoT Edge、FogHorn Lightning Edge Intelligence和蒂布可的Project Flogo。

開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的關(guān)鍵之一在于選擇正確的框架。數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)人員必須從眾多選擇中選擇合適的工具，包括Caffe2、PyTorch、Apache MXNet、Microsoft Cognitive Toolkit和TensorFlow。

一旦模型在特定框架中進(jìn)行了調(diào)試和評(píng)估，就很難將調(diào)試好的模型移植到另一個(gè)框架中。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具包之間缺乏互操作性阻礙了AI的進(jìn)一步采用。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，AWS、Facebook和微軟合作構(gòu)建了開放式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換（ONNX），這使得在多個(gè)框架中可以再次使用經(jīng)過調(diào)試的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

在2019年，ONNX將成為該行業(yè)的重要技術(shù)，從研究人員到邊緣設(shè)備制造商、生態(tài)系統(tǒng)的所有關(guān)鍵參與者都將依賴ONNX運(yùn)行環(huán)境。

早期用例包括Windows 10系統(tǒng)附帶ONNX運(yùn)行環(huán)境，而英特爾的OpenVINO工具包可支持ONNX。

從根本上改變基于機(jī)器學(xué)習(xí)的解決方案的趨勢(shì)就是自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）。它將使業(yè)務(wù)分析師和開發(fā)人員能夠發(fā)展可以解決復(fù)雜場(chǎng)景的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，而不用經(jīng)過機(jī)器學(xué)習(xí)模型傳統(tǒng)的調(diào)試過程。

使用自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)時(shí)，業(yè)務(wù)分析師可以專注于業(yè)務(wù)問題，而不是陷入程序和工作流程問題中。

自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)完全適用認(rèn)知API（應(yīng)用編程接口）和自定義機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)。它提供了合適的自定義功能，開發(fā)人員可以不用完成傳統(tǒng)的工作流程。

跟認(rèn)知API不同的是，自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)具有相同程度的靈活性，但又結(jié)合了自定義數(shù)據(jù)與可轉(zhuǎn)移性。

早期用例包括DataRobot、谷歌的Cloud AutoML、微軟的自定義認(rèn)知API，Amazon Comprehend的自定義對(duì)象（Custom Entities）。

現(xiàn)代應(yīng)用程序和基礎(chǔ)架構(gòu)正在生成為索引、搜索和分析的日志數(shù)據(jù)。從硬件、操作系統(tǒng)、服務(wù)器軟件和應(yīng)用軟件獲得的海量數(shù)據(jù)集可以進(jìn)行聚合和關(guān)聯(lián)，然后形成方案和模式。當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型應(yīng)用到這些數(shù)據(jù)集時(shí)，IT操作就可以從被動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)轭A(yù)測(cè)層面。

DevOps（Development和Operations的組合詞）是一種重視“軟件開發(fā)人員（Dev）”和“IT運(yùn)維技術(shù)人員（Ops）”之間溝通合作的文化、運(yùn)動(dòng)或慣例。

當(dāng)AI的強(qiáng)大功能在運(yùn)行的時(shí)候發(fā)揮作用時(shí)，AI將重新定義基礎(chǔ)架構(gòu)的管理方式。機(jī)器學(xué)習(xí)和AI在IT和DevOps中的應(yīng)用將會(huì)帶來更加智能的模式，幫助運(yùn)營團(tuán)隊(duì)進(jìn)行精準(zhǔn)的根本原因分析。

AIOps（AI和Operations的組合詞）將在2019年成為主流，這將會(huì)有助于公共云供應(yīng)商和企業(yè)的發(fā)展。

早期用例包括Moogsoft AIOps、亞馬遜的EC2 Predictive Scaling、微軟的Azure VM resiliency、亞馬遜的S3 Intelligent Tiering。

機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能將成為2019年的關(guān)鍵技術(shù)趨勢(shì)。從業(yè)務(wù)應(yīng)用到IT支持，AI將對(duì)行業(yè)產(chǎn)生重大影響。