冰山数据带您了解2023年主流AI发展趋势

每一年， AI都变得越来越智能，这背后的主要原因之一是对于许多企业而言，人工智能被视为许多不确定性的最佳解决方案，通过人工智能应用可以达到降本增效的目标，并有效避免由于人为因素导致的失误操作。尽管 2023 年的整体经济环境我们还不能准确地预测，但对于希望推动自动化的企业而言，人工智能肯定会成为一个重要的关注和投资领域，在本文中，我们将探讨 2023 年一些主流的 AI 发展趋势，以及现实这些AI应用所需的数据标注。

用于文本、语音和视觉的人工智能将开始成为主流

ZOOM（在线会议软件）实时字幕翻译

企业可以通过增加对文本，语音和视觉 AI 的使用从而实现业务增长。例如，当您公司的销售代表通过 zoom、腾讯会议或其他在线视频会议软件与其他公司的客户在网上对话时，会议软件会录制通话记录， 并且，背后的AI可以通过分析这些对话来提供一些改进销售方法的见解。客服电话也是如此，因为人工智能可以帮助公司汇总客户的常见问题并为在日后为客户们分配准确的自助服务渠道，增加客户体验感并识别强意向的客户，从而获得大量的潜在客户。

在自然语言AI方面，我们已经可以看到ChatGPT疯狂地登上科技热榜，我们可以预见诸如此类的模型会变得更加智能（虽然它已经十分强大了），因为研究人员们还在不断地提出新的解决方案，提升语意理解、上下文关系分析，文本摘要、翻译准确性、情感分析，甚至能够帮助程序员们通过文字描述直接生成代码。

在计算机视觉领域的企业和科研机构正在开发用于目标检测、语义分割、目标跟踪等更强大的模型，这些模型提供了以前无法达到的准确度，在强大的 GPU 加持下，这些模型将变得越来越普遍。

生成式AI将在艺术领域发挥更大作用

通过漂亮的插图和有趣的文案吸引和留住客户是许多公司都在努力解决的难题，毕竟我们很难批量制作出引人入胜的高质量内容，专业人士的内容创作服务又十分昂贵，这是生成式 AI 可以提供很大帮助的地方，因为它可以快速并且低成本地帮助公司批量生产艺术作品和文案，生成式 AI 模型的使用方式是：向AI用文字描述出你脑海中的画面，无论这些画面多抽象，AI模型都能生成出你想要的画面，因此我们有理由期待生成式 AI 成为未来企业创造内容的主要手段。

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人机协作的发展

在世界各地，自主机器人的使用正在增加，在一些特定的园区中，货物的配送都是通过自动巡航的机器人实现的，以满足大量的运输需求并降低人工搬运的成本。机器人监控超市货物的缺货情况，以及在生产线上与人类一起工作的机器人手臂，这些智能机器正变得越来越普遍。Gartner的研究表明，由于智能机器人在智能、社交互动和人类增强能力方面的进步，到 2030 年，80% 的人类将每天与智能机器人互动，而目前这一比例还不到 10%。

通过 AI 提升线下和线上的客户体验

借助AI的能力，电商企业不仅可以根据消费者曾经的购买记录预测他可能喜欢什么，还可以通过用户的浏览行为或社交网络中获得的信息来为每位客户提供个性化推荐，这就是为什么你在观看短视频或逛购物网站的时候经常看到喜欢的产品。人工智能在电子商务中的作用是在营销、客户服务和销售领域为企业提供支持。人工智能、智能机器、计算机视觉、图像分类、深度学习和人脸识别正在改变电子商务的格局。

在线下购物方面，门店将专注于基于计算机视觉和基于边缘计算的人工智能系统提升消费者的购物体验，减少消费者的排队等待时间将是一个主要的发展领域。未来的零售店还将能够提供高度个性化的建议，并通过店内的摄像头分析消费者的行为并给出个性化的推荐，以此提升消费者的购物体验并有效提高销售额。

边缘AI的增长

边缘 AI 是在整个物理世界的设备中部署 AI 应用程序，之所以称为“边缘 AI”，是因为边缘 AI 的算力是通过用户附近的设备完成的，靠近数据所在的位置，而不是通过非常遥远的云端服务器或私有数据中心。到目前为止，人工智能几乎完全在云端运行。但是，边缘传感器全天候生成越来越多样化的数据流，这些需要实时计算，这导致更多的 AI 部署转向边缘计算。对于机场、商店、医院等，人工智能带来了更高的效率、自动化，甚至降低了成本，这就是边缘人工智能在近些年被大量采用的原因。

对自动驾驶汽车的需求增加

根据最近的数据，从 2023 年到 2032 年，汽车市场中的人工智能将以超过 55% 的复合年增长率增长。自动驾驶汽车的日益普及将推动该行业的发展。如今，越来越多的消费者意识到自动驾驶汽车带来的好处，一些世界领先的汽车制造商正在开发自动驾驶技术，除此之外，世界各地的政府和汽车制造商已经开始采取措施促进自动驾驶汽车领域的创新。对自动驾驶汽车的所有这些需求也将导致对训练 AI 车辆所需的数据标注场景的需求增加，包括基础的2D目标检测标注、语义分割标注、车道线标注、点云标注等等。

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道德和非偏见的人工智能将受到更多关注

随着人工智能技术的不断进步，企业们开始考虑这些技术的道德影响，IBM 的一项研究表明，85% 的消费者表示，企业在使用 AI 解决社会问题时考虑道德因素很重要，此前，一些企业为了训练AI模型使用了大量的用户隐私数据，在AI道德更加受到关注和监管后，这种情况将有所好转。另外，无偏见的数据集是 AI 模型做出可靠和非歧视性预测的重要基础。例如，人工智能模型正被银行用于信用评分、简历筛选和一些司法系统，然而，人们注意到，在某些情况下，数据集在肤色、年龄和性别方面存在一些固有偏见，比如说如果在训练人脸识别模型时使用了大量的白肤色，那么在黑肤色人种上的表现将会十分差劲。

未来的 AI 应用需要哪些类型的数据标注？

我们在本文中谈到的 AI 应用的准确性取决于用于训练它们的训练数据的质量。例如，如果我们看一下在文本、语音和视觉 AI 方面看到的第一个发展趋势，就会发现这些 AI应用中的每一种类型都需要许多不同场景的数据标注。对于文本 AI，训练数据需要使用实体提取等方法进行标注，实体标注将各种标签附加到引用概念和实体（例如人物、地点或主题）的文本。

文本实体提取标注

对于语音 AI，一定会用到音频训练数据，这意味着需要人工对音频和语音数据进行标注，比如在AI客服系统中，将客户的声音与话务员的声音分开，并按照既定规则对语言进行转写。语音标注有助于开发执行特定重复任务的聊天机器人。

语音标注

对于计算机视觉，需要更多复杂类型的数据标注，从较为简单的目标检测说起，数据标注员需要识别图像中一个或多个目标的存在、位置和数量，并准确地用2D包围框紧紧地标注，稍微复杂一些的语义分割也将是必要的，通过多边形工具对目标的边缘进行标注将使AI模型能够更准确地识别图像中的每一个像素。近些年，随着自动驾驶和计算机视觉技术的发展，我们开始涉足多传感器融合标注，这对于标注工具的开发和标注员的素质都提出了更高的要求。

点云融合标注

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