在Gartner的《數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)平臺魔力象限》報告中，MathWorks連續(xù)兩年都被評為年度領(lǐng)導(dǎo)者 。該報告主要針對全球有影響力的機器學(xué)習(xí)、人工智能平臺進行評估，MathWorks 作為數(shù)學(xué)計算軟件開發(fā)商，主要有MATLAB 和Simulink兩大類產(chǎn)品平臺 。MATLAB 被稱為“科學(xué)家和工程師的語言”，是一個集算法開發(fā)、數(shù)據(jù)分析、可視化和數(shù)值計算于一體的編程環(huán)境；Simulink 則是一個模塊化建模環(huán)境，面向多域和嵌入式工程系統(tǒng)的仿真和基于模型的設(shè)計 。目前，這兩類產(chǎn)品平臺被廣泛用于軍工、航空、航天、半導(dǎo)體等20幾個行業(yè)，用于人工智能、大數(shù)據(jù)處理、仿真設(shè)計等工作 。
作為全球領(lǐng)先的數(shù)學(xué)計算軟件開發(fā)商，2020年起每年追蹤并發(fā)布全球人工智能發(fā)展趨勢，已經(jīng)成為MathWorks的慣例 。日前，MathWorks最新發(fā)布了對2022年以后的十大人工智能趨勢預(yù)測，MathWorks中國區(qū)行業(yè)市場經(jīng)理李靖遠(yuǎn)（Jason）接受了等媒體采訪 。
趨勢一：人工智能在工程和科學(xué)學(xué)科、整個行業(yè)和學(xué)術(shù)界廣泛普及
盡管落地應(yīng)用、發(fā)展現(xiàn)狀有一定區(qū)別，但人工智能確實已經(jīng)在很多行業(yè)蓬勃發(fā)展 。在智能家居、自動駕駛、機器人、網(wǎng)絡(luò)安全、醫(yī)療設(shè)備等新興行業(yè)中，得益于良好的數(shù)字化技術(shù)基礎(chǔ)，人工智能的發(fā)展和落地較為領(lǐng)先 。在數(shù)字化基礎(chǔ)相對落后一些的傳統(tǒng)行業(yè)，例如電力、化工等領(lǐng)域，人工智能、大數(shù)據(jù)、數(shù)字化的普及與轉(zhuǎn)型可以說正處在起步階段，還需要大量的數(shù)字化積累 。
趨勢二：AI將工程、計算機科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)和IT部署整合起來
人工智能可以將工程、計算科學(xué)、數(shù)字科學(xué)和IT部署聯(lián)合起來，而之前這些是彼此相對獨立的 。包括傳統(tǒng)意義所指的開發(fā)流程、部署流程和企業(yè)運營流程，它們將通過人工智能、無代碼、低代碼等趨勢緊密結(jié)合在一起，形成有機整體 。低代碼、無代碼的工具在進行建模仿真之后，可以自動地生成代碼，然后再部署到CPU/MCU/GPU/FPGA等多種類型的邊緣設(shè)備之上 。
趨勢三：模型可解釋性有助于增強在安全關(guān)鍵系統(tǒng)中使用人工智能的信心
在航空航天、軍工等安全關(guān)鍵領(lǐng)域中，對于機械模型設(shè)計、虛擬仿真技術(shù)的要求，是所涉及到的模型必須具備清晰的可解釋性，才會導(dǎo)入應(yīng)用 。但一直以來，人工智能通過機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法生成的模型，在可解釋性方面不如直接建模清晰，被視作一種黑盒式的系統(tǒng)建模方法 。隨著人工智能的發(fā)展，模型的可解釋性也在不斷提高，也將在更多的注重高安全的關(guān)鍵領(lǐng)域得以應(yīng)用 。
趨勢四：仿真和測試將邁入三維時代且更加逼真
仿真和測試不只是局限于自動駕駛、機器人、虛擬現(xiàn)實等環(huán)節(jié)，甚至醫(yī)療行業(yè)等應(yīng)用場景中，人工智能會推動更多的3D仿真和測試技術(shù)的應(yīng)用，使得場景更加真實、可靠、具體 。
趨勢五：將有更多的AI模型部署到更多低功耗、低成本的嵌入式設(shè)備中
將有更多的人工智能模型部署到更低功耗、更低成本的系統(tǒng)設(shè)備中 。日常生活中，大到飛機、汽車，小到家用電器，都內(nèi)置著大量的嵌入式系統(tǒng) 。在2014年前后，大部分的人工智能算法都需要基于GPU甚至GPU集群進行訓(xùn)練，受限于硬件算力，之前部署到這些設(shè)備上較為困難 。但是隨著越來越多的方法可以將AI整合到更多邊緣系統(tǒng)，從FPGA到MCU，更多低成本、低功耗設(shè)備得到了廣泛的硬件支持，并為工程師所用 。
借助量化和剪枝等方法減小要部署的模型，并采用深度學(xué)習(xí)社區(qū)提供的高效預(yù)訓(xùn)練模型，可以實現(xiàn)AI的高效部署，并能夠讓基于AI的系統(tǒng)在今后得到更為廣泛的應(yīng)用 。
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