人工智能报告

伴随着人工智能（artificial intelligence, AI）三大驱动力——算力、算法和数据相关技术的不断发展，AI 技术正在人类社会中掀起新一轮的技术革命。特别地，作为 AI 技术的一个重要研究方向，机器学习（machine learning, ML）利用了深度神经网络（deep neural network，DNN）的非线性处理能力，成功地解决了一系列从前难以处理的问题，在图像识别、语音处理、自然语言处理、游戏等领域甚至表现出强于人类的性能，因此近来受到了越

随着人工智能、大数据、物联网、云计算等新兴科技发展，全球制造业开始进入新一轮变革浪潮。从18世纪60年代蒸汽机的发明引爆第一次工业革命以来，制造业己经历机械化、电气自动化和数字化三个阶段,正进入以网络化。智能化为代表的工业4.0发展阶段。甲国己发展成为制造大国，正向制造强国迈进，制造业转型升级,特别是在新兴技术应用方面己形成了较好的发展基础，但与美国、德国、日本等主要国家相比仍有一定的差距，甲美贸易摩擦以来全球产业链的深刻调整和变化，进一步凸显了中国把握本轮制造业网络化、智能化发展机遇的紧迫性和

我们认为，数字化长期推动科技产业发展，当前产业数字化向纵深方向演进，智能化逐渐开始落地，将持续带来发展红利和投资机会。行业机会方面，互联网行业在产业互联网、云、AI 等领域布局扎实，预计是产业数字化转型的重要参与者，我们看好互联网在 2022 年的投资机会；云计算、工业软件、信息安全领域基本面支撑较强，企业端数字化转型加速发展，推荐重点关注。AloT、高性能半导体、物联网、运营商亦将持续受益于数字化深入发展带来的红利。建议重点关注互联网、云计算、工业软件、信息安全、高性能半导体、消费电子、物联网

行业背景：近年来，国内人工智能技术成熟度持续提升、服务种类不断丰富，在企业经营管理各环节的价值已得到市场的初步验证。然而，当前国内甲方企业在进行人工智能开发和应用时仍然面临着技术人才储备不足、AI应用部署存在困难、投入产出比不达预期等问题，亟需能够帮助企业解决这一问题的高效AI开发和应用工具。 产品&关键技术：云原生AI开发平台融合了成熟的人工智能开发框架以及云原生工具灵活调用云资源、高效部署云应用的能力，一方面帮助企业开发者提高算法模型的开发效率，另一方面提升交付、部署、运维环节的效

1、在人工智能时代，终端AI芯片针对特定场景实现优化方案 AI芯片主要承担推断任务，通过将终端设备上的传感器（麦克风阵列、摄像头等）收集的数据代入训练好的模型推理得出推断结果。由于终端场景多种多样各不相同，对于算力和能耗等性能需求也有大有小，应用于终端芯片需要针对特殊场景进行针对性设计以实现最优解方案，最终实现有时间关联度的三维处理能力，这将实现更深层次的产业链升级，是设计、制造、封测和设备材料，以及软件环境的全产业链协同升级过程。  2、GPU服务器渗透率提升，自动驾驶等级提升推

经过几十年的科学幻想，AI（AI）已经跃升到了现实，并迅速成为竞争的必需品。然而，在当前AI发展和应用的狂潮中，许多领导者和决策者仍然对AI能为他们的企业做些什么存在重大的疑问。 本文重点介绍了六大行业中数十个最引人注目、可应用的AI案例。每个案例都归纳了关键业务问题和机会、AI如何提供帮助以及可能的益处。本文还包括每个行业的几个新兴AI案例，这些案例预计将在未来产生重大影响。 当然，AI的最佳应用因组织而异，除了这里强调的应用外，AI还有许多引人注目的用途。然而，通读本文可以使您更清楚地了

目前人工智能已经成为了通用型技术，以深度学习为代表的机器学习加速渗透到各行各业，产生了非常丰富的应用。作为引领AI技术加速变革的重要法宝，机器学习是一把双刃剑。 一方面，以深度学习为主要技术模型的机器学习可以帮助AI摆脱对人为干预和设计的依赖，形成AI的自主学习、自我创造以及自动迭代机制，使得AI在学习思维上无限接近于人类大脑。 另一方面，机器学习又日益暴露出AI在自动化决策（Automated decision-making）中无可回避的难解释性和黑箱性。基于人工神经网络结构的复杂层级，在

AI 助力当前经济社会步入智能经济时代。世界正在进入以新一代信息技术驱动发展的重塑时期，人工智能（AI，Artificial Intelligence）作为其中重要的使能技术，对激活实体经济具有溢出带动性很强的“头雁效应”，对构筑国家科技影响力具有举足轻重的意义。人工智能成为了全球各国新的科技热点，人工智能基础设施建设也成为重要抓手与着力点。未来十年是全球发展数字经济、迈入智能经济社会的黄金发展期，着力发展人工智能基础设施，将为我国人工智能产业发展壮大、数字经济蓬勃发展提

“数据中心正在转变成‘AI工厂’，它们处理大量数据，以实现智能。”3月22日晚，NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋在2022 NVIDIA GTC大会上表示。在GTC大会的主题演讲中，黄仁勋多次提到“AI工厂”（AI factory）这个词，“AI数据中心处理海量且连续的数据以训练和完善AI模型，原始数据进来，经过提炼，然后智能输出——企业正在制造智能并运营大型AI工厂。”从曾经介绍Omniverse时说的“数字虫洞”

AI发展历经 60 余年，经历三次发展浪潮，当前正处于第三次发展浪潮之中。2011 年至今，大数据、云计算、互联网和物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，人工智能场景多元化。目前AI发展处于第三代，即认知智能时代。AI从技术阶段上主要分为运算智能、感知智能和认知智能三个层次。运算智能，即快速计算和记忆存储能力；感知智能即视觉、听觉、触觉等感知能力；认知智能即具有推理、可解释性的能力。目前AI在认知智能领域还处于初级阶段。[Nea

随着市场火热期的消退，人工智能创业公司新增数量也随之减少并出现大幅度下滑，2018 年新增数量为752 家，2019 年是上一年的一半为326 家，2020 年为266 家，2021年在疫情打击下新增公司数量为57 家，仅为2020 年的1/5。

元宇宙概念持续火爆，互联网巨头们争相入局借势打造数字人，品牌也通过虚实互联进行营销上的创新。《2022 AI营销白皮书》数据显示，44%的企业认为AI营销是未来2年最期待的营销方式；63.3%的广告主在选择代理公司时更看重AI技术实力；元宇宙和数字人的出现打开了AI营销的全新大门，成为用户和企业的“新贵”注意力。4月1日，百度2022 AI营销创想季第五季正式启动，同步发布“2022 AI营销十大洞察”，从这些对AI营销新模式的探索和洞察中，或许可以看到一些营销未来的样子。