從商界角度看,雖然當(dāng)下一些人工智能企業(yè)已將部分相對成熟的技術(shù)應(yīng)用到社會生活中,但相應(yīng)的商業(yè)化程度仍需增強(qiáng)。如早前將人工智能作為未來業(yè)務(wù)新航向的百度,雖在人工智能業(yè)務(wù)變現(xiàn)方面取得了一些突破,但由人工智能直接帶來的業(yè)績增長潛力尚未全面釋放。百度人工智能引
一、中國人工智能行業(yè)發(fā)展概況及特點
1、產(chǎn)業(yè)鏈布局廣,專業(yè)性強(qiáng)
產(chǎn)業(yè)鏈特征方面,中國人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)中,基于資源能力,大公司的參與布局較廣,在基礎(chǔ)層、技術(shù)層及應(yīng)用層皆有所布局。中國不乏優(yōu)秀的人工智能公司,大部分專業(yè)性較強(qiáng),專注于某一細(xì)分領(lǐng)域的技術(shù)和應(yīng)用研究,其中,計算機(jī)視覺領(lǐng)域集中了大批的優(yōu)秀創(chuàng)業(yè)公司。但是,各應(yīng)用場景之間的人工智能技術(shù)相關(guān)度存在一定的差異。
2、以B端業(yè)務(wù)為主
商業(yè)模式方面,大部分公司的業(yè)務(wù)主要以B端解決方案和服務(wù)為主。一方面,B端業(yè)務(wù)注重與行業(yè)客戶的互動合作,更有利于人工智能技術(shù)和產(chǎn)品的落地;另一方面,行業(yè)客戶對于生產(chǎn)效率的提高有強(qiáng)烈的需求,而C端產(chǎn)品需求仍需挖掘。不過,大公司的C端產(chǎn)品布局依然是相對活躍的。
3、人才成本較大,需求缺口大
技術(shù)方面,以深度學(xué)習(xí)為代表的機(jī)器學(xué)習(xí)算法研究是廣泛的基礎(chǔ)能力,但目前國內(nèi)在此領(lǐng)域的人才供應(yīng)相對緊缺,流通性較弱,因此也導(dǎo)致了高端研究人才的超高成本,同時有部分公司選擇在美國建立研究院或?qū)嶒炇?。這說明,作為知識密集型產(chǎn)業(yè)的典型代表,人工智能產(chǎn)業(yè)存在較大的需求缺口。
4、傳統(tǒng)行業(yè)和技術(shù)給予充分的支持
產(chǎn)品方面,目前仍缺乏一定的革命性產(chǎn)品,更多的是利用人工智能技術(shù)對傳統(tǒng)行業(yè)產(chǎn)品的改良。在這個過程中,醫(yī)療健康、裝備制造、汽車、金融等行業(yè)給予了人工智能產(chǎn)業(yè)充分的支持,通過合作開發(fā)等方式,助力人工智能技術(shù)的應(yīng)用落地和商業(yè)化。
二、中國人工智能行業(yè)發(fā)展存在的問題及對策
1、存在問題分析
從商界角度看,雖然當(dāng)下一些人工智能企業(yè)已將部分相對成熟的技術(shù)應(yīng)用到社會生活中,但相應(yīng)的商業(yè)化程度仍需增強(qiáng)。如早前將人工智能作為未來業(yè)務(wù)新航向的百度,雖在人工智能業(yè)務(wù)變現(xiàn)方面取得了一些突破,但由人工智能直接帶來的業(yè)績增長潛力尚未全面釋放。百度人工智能引擎“百度大腦”,目前正為各大業(yè)務(wù)線提供支撐作用。不過,作為百度人工智能核心的無人車研發(fā)方面,目前僅獲得了美國加州發(fā)布的無人駕駛測試牌照。
過去人工智能發(fā)展緩慢的因素除了計算能力差外,數(shù)據(jù)量也是一個短板?;旧先藗兘裉爝M(jìn)行的每項活動,只要愿意,都能被記錄下來,這都是數(shù)據(jù)。如何把這些數(shù)據(jù)利用起來,讓其幫助人工智能更快、更好地演進(jìn)更加重要。因此,人工智能商業(yè)化難的第一個瓶頸來自于數(shù)據(jù)。
而第二個瓶頸則在于更多應(yīng)用場景的挖掘與構(gòu)建。一些人工智能應(yīng)用確實起到了代替人類工作的作用,有些甚至已高于人類的工作效率。比如,類似AlphaGo這樣的機(jī)器人,已經(jīng)在圍棋對弈方面擁有了可與人媲美的能力。但現(xiàn)有的人工智能應(yīng)用場景并不能滿足社會生活的需求,在更多的專業(yè)領(lǐng)域,比如地質(zhì)勘探、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域,仍需要人類的經(jīng)驗參與評估判斷。
人工智能概念近幾年開始面向大眾普及,但是距離全面的應(yīng)用仍較遠(yuǎn)。圍繞人的行為軌跡,如可穿戴、車載、家居等應(yīng)用場景,打造面向大眾的,有自主品牌的軟硬結(jié)合的AI產(chǎn)品,并形成一定的規(guī)模,將是目前人工智能從技術(shù)到產(chǎn)品,并實現(xiàn)商業(yè)化的靠譜之路。
此外,第三個瓶頸主要是技術(shù)研發(fā)水平。人工智能技術(shù)研發(fā)水平能滿足部分商業(yè)化發(fā)展的需求,但存在極大的拓展深化和發(fā)展空間。
在人工智能的商業(yè)化應(yīng)用上,尤其在移動市場上的應(yīng)用,目前的普遍現(xiàn)實是:對于硬件開發(fā),需要性價比更高的芯片及系統(tǒng)設(shè)計架構(gòu);對于軟件開發(fā),需要對更多領(lǐng)域的算法訓(xùn)練做探索以挖掘需求,同時在具體的算法實現(xiàn)上需要軟硬件及應(yīng)用協(xié)同結(jié)合的人才。
2、對策分析
應(yīng)以深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為核心,全面開展計算機(jī)視覺、語音識別和自然語言等人工智能產(chǎn)品的開發(fā)與大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。這需要大數(shù)據(jù)、計算平臺/計算引擎、人工智能算法、應(yīng)用場景等飛速發(fā)展,另外還需要資源、資金、人才。在方法上,選定垂直細(xì)分領(lǐng)域最重要。
面向若干細(xì)分垂直領(lǐng)域,建立大數(shù)據(jù)中心。實現(xiàn)大數(shù)據(jù)采集、清洗、標(biāo)簽、存儲、管理與交易,建立大數(shù)據(jù)源公共基礎(chǔ)設(shè)施與垂直領(lǐng)域知識庫。專有大數(shù)據(jù)是人工智能產(chǎn)業(yè)制勝的關(guān)鍵和法寶。中國企業(yè)必須開始特別關(guān)注大數(shù)據(jù)的采集與利用。其重要性如同原油一樣,跨國企業(yè)視之為戰(zhàn)略資源!
強(qiáng)力開展人工智能芯片與硬件平臺的研發(fā)。包括基于FPGA的深度學(xué)習(xí)芯片;類腦芯片與憶阻器件;建立國家級人工智能超算中心。
布局通用人工智能與認(rèn)知智能前沿技術(shù)探索。加強(qiáng)與腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、心理學(xué)等的多學(xué)科交叉融合創(chuàng)新,推動原創(chuàng)性基礎(chǔ)研究,為中國人工智能的應(yīng)用與產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供支撐。
創(chuàng)新體制機(jī)制,搶占人工智能戰(zhàn)略制高點。加強(qiáng)國家科技創(chuàng)新體系建設(shè),改革學(xué)術(shù)與科研投入產(chǎn)出評估體系。面向國家重大戰(zhàn)略需求與經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展急需,通過體系的創(chuàng)新來保障技術(shù)與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的實現(xiàn),打通“政、產(chǎn)、學(xué)、研、用”各個環(huán)節(jié)。例如建立國家DARPA(美國國防高級研究計劃局)和中國的阿拉莫國家實驗室。
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2024-2028年中國人工智能行業(yè)全景調(diào)研與投資戰(zhàn)略咨詢報告
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