近日，華為重磅發布了全球最快AI訓練集群Atlas900，加速科學研究與商業創新的智能化進程。

Atlas900匯聚了華為幾十年的技術沉淀，是當前全球最快的AI訓練集群，也是之前任正非所說的，是目前全世界最快的人工智能平臺，由數千顆昇騰處理器組成。

那么Atlas900到底有多快呢?在衡量AI計算能力的金標準ResNet-50模型訓練中，Atlas900只用了59.8秒就完成了訓練，這比原來的世界記錄還快了10秒。

這是什么概念?相當于短跑冠軍跑完終點，喝完一瓶水才等到第二名。

Atlas900AI集群主要為大型數據集神經網絡訓練提供超強算力，可廣泛應用于科學研究與商業創新，讓研究人員更快地進行圖像、視頻和語音等AI模型訓練，在自動駕駛、氣象預測以及石油勘探等特定領域，有望為行業賦能。

讓人類更高效地探索宇宙奧秘、預測天氣、勘探石油和加速自動駕駛的商用進程。

從此次華為發布的AI訓練集群來看，我國人工智能的技術與應用水平已發展至世界先進水平。

最近兩年，人工智能確實在全球都是一個非常熱門的行業，發展前景極其廣闊。

在這個智能時代，人工智能確實可以幫助人類解決很多力不能及或者是難以解決的問題。

在人工智能的賦能下，無論的新興行業還是傳統行業，都能“改頭換面”，重新煥發活力，從而迸發上千乃至萬億市場!國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》提出，到2020年人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步，核心產業規模超過1500億元，到2025年人工智能核心產業規模超過4000億元，到2030年人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平，核心產業規模超過1萬億元。

隨著政策的進一步推動以及技術的進一步成熟，人工智能產業落地速度將明顯提速。

艾媒咨詢最近發布的《2019上半年中國人工智能產業研究報告》數據顯示，2018年中國人工智能領域共融資1311億元，增長率超過100%，投資者看好人工智能行業的發展前景，資本將助力行業更好地發展。

隨著人工智能技術的進一步成熟，未來企業商業應用能力將成為資本重要考核因素。

同時隨著5G商用時代的逐漸來臨，人工智能技術連接效率也將進一步提升，深度學習、數據挖掘、自動程序設計等領域也將在更多的應用領域得到實現，人工智能技術產業化發展前景向好。

就像華為發布的Atlas900也在為加速科學研究與商業創新的智能化進程，而人工智能與無人駕駛、物流、安防、教育、零售等行業相結合，為行業賦能，均解決了一定行業痛點，推動行業高速發展。

如在時下大熱的無人駕駛。

無人駕駛汽車主要依靠遙感、定位、人工智能等技術，實現車輛的路線規劃，自主情景判斷等。

它的發展將會從根本解決因操作失誤導致的交通事故，交通安全得到提升。

艾媒咨詢大數據顯示，我國預計在2020年左右實現無人駕駛，銷量可達6萬輛，隨后會出現大幅度增長。

預計到2030年，中國無人駕駛汽車銷量將達190萬輛;到2035年，估計銷量可達400萬輛，將在全球無人駕駛市場占據較大份額。

自動駕駛技術的發展可以極大的改善人的出行體驗以及安全性，自動駕駛技術分為六個級別L0-L5(無自動化、駕駛支援、部分自動化、有條件自動化、高度自動化、完全自動化)。

中國目前的無人車技術剛到L4級別，未來還有較長路要走。

另外，短期來看，行業整體處于內部測試階段，難以實現大面積推廣，但前景可期，未來或將迎來無人駕駛汽車的大面積爆發。

隨著人工智能技術的發展以及5G時代來臨，未來無人車市場前景廣闊。

第二是安防行業。

人工智能技術的發展正推動著安防領域向更智能、更可靠、更個性化的方向發展。

安防行業中，攝像設備的技術是行業智能化水平提高的重要保障，數據顯示，2018年在機器視覺領域市場構成中，安防行業以67.9%占據大部分份額。

得益于近年來計算機視覺行業的快速發展，人工智能在安防行業已實現較高的智能化落地。

數據顯示，中國安防行業總收入將于2020年達到8000億元。

艾媒咨詢分析師認為，人工智能與安防技術的結合將使安防產品更加便捷可靠，智慧安防將成為安防市場的主流產品。

隨著人工智能技術與安防產品的進一步結合，智慧安防市場有巨大的發展空間。

人工智能目前的發展現狀是如火如荼，那么未來發展趨勢又如何，是否仍是一片向好呢?未來人工智能將朝著以下三大方向高速發展。

第一是人工智能未來熱度持續。

目前中國整個人工智能產業規模仍在保持增長，同時國家也在不斷出臺各類人工智能產業扶持政策，資本市場對人工智能行業的投資熱情不減，技術方面不斷突破是產業增長的核心驅動力。

未來人工智能產業的走向取決于算法的進步，由于算法的技術突破是決定人工智能上限的，所以未來人工智能企業拉開差距就在算法的技術突破上，誰能先在算法上取得成功，誰就能取得資本市場青睞，同時產業落地也會進一步提速。

在算法方面，目前已經有深度學習和神經網絡這樣優秀的模型，但就目前國內人工智能算法的總體發展而言，工程學算法雖已取得階段性突破，但基于認知層面的算法水平還亟待提高，這也是未來競爭的核心領域。

第二是與大數據的協同發展。

人工智能的發展離不開大數據的支持。

只有以足夠的數據作為支撐，人工智能才有可能實現對相應場景做出判斷。

如今人工智能的深度學習是以深度(多層)神經網絡為基礎的，需要海量的數據用于優化模型。

隨著大數據的發展和計算機運算能力的提升，深層神經網絡的作用得到了很好的發揮。

大數據、高速運算和更優的算法已經使得人工智能的發展得到突破。

未來，隨著大數據的發展，人工智能將對人類社會產生更深刻的改變。

最后是未來人工智能企業將逐漸形成產業分工。

目前中國的人工智能企業部分還處在各自為營的態勢，還未完全形成產業分工。

但是目前市場已經逐漸顯現出細產業分工的態勢，在底層基礎構建方面，騰訊、阿里巴巴、百度、華為等企業依托自身數據、算法、技術和服務器優勢為行業鏈條的各公司提供基礎資源支持;而科大訊飛、格靈深瞳、融合現實和曠視科技為代表的企業將主要以計算機視覺和語音識別為方向;在硬件方面則有深蘭科技、地平線機器人、華為、小米等企業深入研發。

未來隨著各項技術逐漸成熟，有些企業將會退出某些方向的競爭，專項研發自身優勢方向，整個人工智能行業會形成一個產業分工、合作大于競爭的局面。

總的來說，人工智能的未來仍是步步趨好，特別是如今5G已經到來，人工智能技術連接效率也將進一步提升。

未來人工智能賦能行業，“人工智能+”的影響范圍將越來越廣，例如“人工智能+教育、人工智能+企業服務、人工智能+可穿戴設備”等等，行業還大有可為，未來市場規模不止千億，萬億也是逐步實現的事情，早入場早收獲!