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十安咨询发布《2020年中国人工智能行业发展及趋势研究》报告

2020-11-20 20:20互联网 人已围观

简介11月20日18:30,由十安自媒体咨询主办的“2020亚太新经济大会”正式开播。 本次大会以“继往开来,新火燎原”为主题,聚焦人工智能、人群经济、智能驾驶等前沿话题,汇聚各行业精...

  11月20日18:30,由十安自媒体咨询主办的“2020亚太新经济大会”正式开播。

  本次大会以“继往开来,新火燎原”为主题,聚焦人工智能、人群经济、智能驾驶等前沿话题,汇聚各行业精英领袖、专家学者共同畅谈前瞻观点,探寻新经济行业新的增长动能和发展路径。

  直播现场,十安自媒体咨询资深分析师刘杰豪发布了《2020年中国人工智能行业发展及趋势研究》报告,聚焦人工智能的发展背景、产业规划、行业热点,以及赋能传统行业的角度为大家做出具体的解读。

  国家战略性行业,数据量、算法、算力持续增长

  我国政府高度重视人工智能的技术进步与产业发展,人工智能已上升国家战略。《新一代人工智能发展规划》提出“到2030年,使中国成为世界主要人工智能创新中心”。

  截至2020年6月底,全国已有24个省市发布了人工智能产业发展规划,其中有18个制定了具体的产业规模发展目标。这18个省市2020年的核心产业规模目标达到近4000亿,远远超过国家制定的1500亿的目标。产业规模目标排名前五的地区为上海市、北京市、浙江省、广东省以及四川省。

  中国人工智能产业在政策、经济、社会、技术等方面共同推动下市场发展潜力巨大。iiMediaResearch(十安自媒体咨询)数据显示,2019年中国人工智能核心产业规模超过510亿元,预计在2020年超过1500亿元,未来呈现爆发式发展趋势。

  人工智能的技术基础是数据、算力和算法。互联网的广泛应用使得可得数据量大量增加,为人工智能的进步提供了基础条件。芯片的处理速度遵循摩尔定律、IDC等数字基础设施增加使得人工智能算力提升迅速。同时,小样本学习、无监督学习等算法的进步使得人工智能能满足更多人的需要。

  赋能传统行业,AI与经济逐渐深度融合

  自然语言处理技术和知识图谱技术的发展,使人工智能的理解更进一步。同时,5G、新基建、IoT和VR/AR技术的发展推动万物互联的实现,与人工智能技术相结合,创造出更多元的应用场景,服务于人类的生活。

  如AI+金融,传统的金融行业沉淀了大量的数据,因此中国人工智能在金融业的应用较早,应用范围比较广泛。典型的应用主要为贷款公司的风险控制和资金回收、面向个人投资者的智能投顾、面向二级市场的智能投研等,另外,金融机构(如银行等)网点的引导机器人也受到市场关注。

  如AI+安防,安防是中国人工智能商业化落地最快、最成熟的行业,人工智能在安防行业主要应用的是计算机视觉技术和知识图谱技术,商业化应用场景多样化,主要分为公共安全及民用安防两类。

  AI+娱乐,VR和AR作为智能娱乐的主要技术,在国内娱乐领域应用越来越广泛。目前,视频游戏和视频娱乐是VR和AR最大的应用场景。AR核心技术之一就是SLAM算法,这种算法可以实现对每一帧画面实现定位和构图,目前有前沿研究把深度学习引入到SLAM算法之中,使得AR能够理解更多信息。

  再如AI+教育,人工智能在教育领域的应用处在从教学辅助向价值创造的过渡时期,目前在备课、教学、练习、测试、课程评价和教学管理等教学流程均有应用。未来人工智能将覆盖教学流程的更多方面,承担更核心的教学任务。

  刘杰豪认为,作为全球最大的人工智能应用市场,中国人工智能技术落地迅速,已经广泛赋能传统行业高质量发展,未来将在现有行业更深入应用,并触达更多行业场景。

  与数字经济相辅相成,应用趋于复杂化、综合化

  数字经济的发展加速人工智能全面产业化的到来,数据是人工智能的基础,人工智能的发展依赖企业的数字化进程,企业数字化产生的大量数据能够用于人工智能训练,有利于提高人工智能准确度的提高,推动其商业化应用。随着数字经济时代的到来,企业的数字化会催生出对人工智能更多的需求,同时也为人工智能的应用提供了基础条件。

  当前的人工智能应用主要是智能语音、人脸识别等单一场景。随着智能家居、智慧物流等新的应用场景的成熟,人工智能的应用将会呈现出复杂化和综合化的特点,使得人工智能的价值也得以提高。

  分享的最后,刘杰豪对人工智能产业发展趋势提出了两点预测:

  一,人工智能加速向纵横拓展,不断催生新产品、新模式、新业态。纵向上,算法、算力的突破带来的人工智能技术的跃升;横向上,人工智能与新、老产业的加速融合,协同发展。技术和应用的交替上升,逐步强化人工智能的基础设施地位,加速其贯穿重构社会生产生活,不断催生新产品、新模式、新业态。

  二,人工智能落地场景更加细分垂直,高质量数据积淀是关键。人工智能产业逐渐迈入成熟化发展的新阶段,部分通用化、浅层化的人工智能产品和服务将难以较好地满足各行业日益垂直化、专业化、场景化、细分化的赋能需求。人工智能企业需要更精细化、高质量的数据去优化产品和服务,以加速其技术的商业化应用。

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