AI 产业上游产品标准化程度趋高,市场集中度提高趋势初显;中下游定制化开发占比较大,市场分散。以 AI 芯片和系统开发框架为主的上游具有通用性特征,容易形成标准化产品,且产品技术壁垒高。在行业中下游,由于场景碎片化,软硬件产品定制化开发占比较大,商业模式以项目制为主,但随着场景普适化,在算法和硬件方面也逐步模块化。前端设备预计将呈现出软硬件融合发展的趋势,后台设备中的软件和硬件预计将向更加专业化的方向发展。前端设备中,不同硬件搭载的软件功能各异,接口不一,AI 算法针对特定设备的定制化程度较高。
人工智能(AI),从其问世以来,一直深受关注。近年来,AI技术的发展虽然如火如荼,但在实施环节也会存在一些“断点”。NLP(自然语言处理)技术是 AI 技术中最困难的问题之一,被比尔•盖茨誉为“人工智能皇冠上的明珠”。它就好似机器人的大脑,可以处理有关逻辑判断与分析的工作。聊天机器人(Chatbot)是NLP技术在业界落地最热门的风向之一。有不少企业已开始将聊天机器人作为客户服务的“第一梯队”,去处理相对简单的、重复的问题。进入2022年,人工智能还有哪些新的趋势值得我们关注?
经历过去 70 年的“三起两落”,伴随底层芯片、算力、数据等基础设施的完善&进步,全球 AI 产业正逐步从运算智能走向感知智能、认知智能,并相应形成“芯片、算力设施、AI 框架&算法模型、应用场景”的产业分工、协作体系。2019年以来,AI 大模型带来问题泛化求解能力大幅提升,“大模型+小模型”逐步成为产业主流技术路线,驱动全球 AI 产业发展全面加速,并形成“芯片+算力基础设施+AI 框架&算法库+应用场景”的稳定产业价值链结构。近年来众多 AI 相关企业亦先后登陆资本
本报告依托科技情报大数据挖掘与服务系统平台 AMiner、新闻事件分析挖掘和搜索系统 NewsMiner,以及人工智能主流新闻网站及公众号,从 AI 学术会议、重大科研进展、人物动态、最新报告发布等角度,分析挖掘了每月人工智能领域所发生的、对 AI 领域技术发展产生重大推动作用的事件,旨在帮助 AI 领域研究人员和业内人士及时追踪最新科研动态、洞察前沿热点。
Artificial intelligence (AI) has been accelerating across sectors. It has great potential to benefit society but the technology’s full potential can only be realized if it includes the diversity of the populations it represents throughout every step