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報告預(yù)測2022年我國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模近300億美元

中國新一代人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模增速平穩(wěn)。在加快推動新一代人工智能應(yīng)用場景落地的政策和市場推動下,預(yù)計到 2022 年,我國人工智能產(chǎn)業(yè)將逼近 300 億美元。


由中國電子學(xué)會組織,中國數(shù)字經(jīng)濟百人會與北京曠視科技有限公司共同編制的《新一代人工智能產(chǎn)業(yè)白皮書(2019 年)——主要應(yīng)用場景研判》12 日發(fā)布。報告認為我國人工智能技術(shù)層和應(yīng)用層產(chǎn)業(yè)發(fā)展齊頭并進,多樣化應(yīng)用引爆技術(shù)層產(chǎn)業(yè)進入快速增長期。



該白皮書全面梳理了全球和我國新一代人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀,詳細分析了基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層的產(chǎn)業(yè)發(fā)展態(tài)勢,并歸納出新一代人工智能產(chǎn)業(yè)的整體發(fā)展趨勢。深入剖析了新一代人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用場景落地在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、應(yīng)用需求、智能化基礎(chǔ)設(shè)施、計算能力、內(nèi)容升級五大關(guān)鍵因素,重點圍繞公共領(lǐng)域的安全防護、金融機構(gòu)的風險控制、在線客服的標準化應(yīng)答、醫(yī)學(xué)影像的診療和預(yù)測性分析、零售門店的營銷和供應(yīng)鏈管理等8個主要應(yīng)用場景。重點從應(yīng)用趨勢、商業(yè)價值及競爭態(tài)勢三個維度進行深入分析和研判,提出了強化共性技術(shù)攻關(guān)、深化拓展應(yīng)用場景、完善創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施、鼓勵開源平臺發(fā)展四大措施。



報告稱,技術(shù)層產(chǎn)業(yè)快速在安防監(jiān)控、智能家居及教育培訓(xùn)等特定領(lǐng)域,逐漸打造出具有應(yīng)用深度的成熟產(chǎn)品和服務(wù),并具備了與國際競爭者一較高下的能力。我國在計算機視覺和語言識別領(lǐng)域,已逐步出現(xiàn)領(lǐng)航者,預(yù)計將推動2022年產(chǎn)業(yè)規(guī)模突破80億美元。



報告認為,資本市場對新一代人工智能的關(guān)注趨向理性。一方面,人工智能企業(yè)獲得投資的難度已大幅攀升;另一方面,具備可落地解決方案供給能力的創(chuàng)新企業(yè)有望引領(lǐng)新一代人工智能生態(tài)體系加速形成。



值得注意的是,報告指出,人才是人工智能發(fā)展的關(guān)鍵。截至2018年底,全球新一代人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)人才數(shù)量超過190萬,來自美國的人才占一半。全球共有367所擁有人工智能研究方向的學(xué)校,其中美國有168所,加拿大、中國、印度、英國居第二梯隊。


據(jù)了解,本白皮書是中國電子學(xué)會在新一代人工智能領(lǐng)域牽頭組織編寫和發(fā)布的第三份年度白皮書。


關(guān)于人工智能的前景和危險,現(xiàn)在有大量的說法,并且越來越多。讓機器能展示與人類相似的認知的 AI 能夠駕駛汽車,也會盜取隱私;能推動企業(yè)的生產(chǎn)力也能加強企業(yè)的偵查能力。人工智能可以將工人從重復(fù)的或者危險的勞動中解放出來,也可能影響到他們的生計。相比 2015 年,2016 年提到人工智能的文章翻了一番,是 2014 年的 4 倍。人們對 AI 抱有相當高的期望。此前,AI 也曾出現(xiàn)過,它的歷史與繁榮和蕭條緊緊相連,充滿動力夸張的承諾和令人沮喪的失敗。這次會和之前的有什么不一樣嗎?分析師給出的答案是肯定的:AI 終于開始帶來現(xiàn)實的商業(yè)利益了。


能促成突破的要素已經(jīng)就位。計算力獲得了顯著的增長,算法變得更加成熟,并且,可能最重要的一點是,整個世界不斷地生成大量的能源來驅(qū)動 AI 的發(fā)展,這些能源便是——數(shù)據(jù)?,F(xiàn)在全世界每天產(chǎn)出的數(shù)字是幾百萬 Gigabytes 。身處數(shù)字化前線的公司,比如線上公司和數(shù)字原生公司,比如谷歌和百度,正在將大量的資金投入到 AI 中。我們預(yù)計,2016 年它們在 AI 上的投入在 200 億到 300 億美元之間,其中包括一些重大的兼并活動。私人投資者也在紛紛涌入,麥肯錫預(yù)計,2016 年,注入 AI 的風險投資額在 40 億到 50 億美元之間,私人股權(quán)投資公司投入的錢在 10 億到 30 億美元之間。這些投入是 2013 年的 3 倍還多。此外,2016 年,政府補助和種子輪的投資額大概在 10 億美元左右。


但是,現(xiàn)在大多數(shù)的新聞都是關(guān)于 AI 技術(shù)提供商。并且許多新用戶都還處于實驗階段。市場上幾乎沒有能夠即刻采用并獲得大范圍歡迎的產(chǎn)品,目前看來也沒有可能會很快出現(xiàn)。因此,分析師們對 AI 發(fā)展的潛力仍然存在分歧:一些人對 AI 的潛力形成了一個樂觀的共識,而其他人對 AI 能帶來的真正經(jīng)濟利益保持謹慎。目前的市場預(yù)測出現(xiàn)巨大差異,以 2025 年為時間點,低增長的預(yù)期是 6.44 億美元,高增長的預(yù)期則達到了 1260 億美元。鑒于對 AI 投資規(guī)模非常大,數(shù)字較低的預(yù)測可能顯示了這樣一個信號:我們將迎來下一個繁榮與蕭條的交替期。以麥肯錫在 AI 商業(yè)上的經(jīng)驗來看,這種泡沫的景象不太可能會出現(xiàn)。


為了提供一個更有啟示意義的視角,他們決定研究用戶是如何采納 AI 技術(shù)的。麥肯錫的研究提供了對當下迅速發(fā)展的 AI 產(chǎn)業(yè)的一張快照,通過鏡頭,我們可以看到供應(yīng)商和用戶的實際情況,進而總結(jié)出關(guān)于 AI 潛力的一個更加可信的觀點。首先,研究投資環(huán)境,包括公司在研發(fā)和部署方面的內(nèi)部投資,大型企業(yè)并購以及風險投資(VC)和私募股權(quán)(PE)公司的融資。然后,再看看需求方面,結(jié)合使用案例分析和對 3,000 多家公司的 C 級管理人員的調(diào)查,了解公司如何使用 AI 技術(shù),是什么在推動他們采用人工智能,部署的過程中有什么障礙,AI 對市場,財務(wù)和機構(gòu)的影響。


AI 一般指的是機器表現(xiàn)出和人一樣的智能的能力,比如,在不使用包含了各種細節(jié)指導(dǎo)的手寫編碼程序的情況下能夠接近問題。對于 AI 技術(shù)的分類,目前有很多方法,但是,現(xiàn)在很難有一個互相排斥和共同窮舉的列表,因為人們經(jīng)?;旌虾推ヅ涠喾N技術(shù)來創(chuàng)建個別問題的解決方案。這種創(chuàng)建方式有時會被看成是一個獨立的技術(shù),有時則是其他技術(shù)的附屬,有時又變成了應(yīng)用。有一些框架將 AI 技術(shù)通過基本的功能進行劃分,比如文本、語音、圖像識別;其他則使用商業(yè)應(yīng)用進行區(qū)分,比如商業(yè)或者網(wǎng)絡(luò)安全。


試圖更精確地定義這個術(shù)語的原因有以下幾個:AI 涵蓋了廣泛的技術(shù)和應(yīng)用,其中一些僅僅是早期技術(shù)的擴展,而另一些則是全新的。此外,正在人們習(xí)慣于以前的進步時,當前并沒有一個被普遍接受的“智能”理論和機器“智能”的定義。


計算機科學(xué)家拉里·特斯勒(Larry Tesler)的定理,斷言“人工智能還沒有完成?!蔽覀冊诒疚闹姓劶暗娜斯ぶ悄芗夹g(shù)是所謂的“狹義”人工智能,它執(zhí)行一個狹義的任務(wù),其反面是通用人工智能或 AGI,旨在能夠執(zhí)行人類可以做的任何智力任務(wù)。我們專注于狹義 AI,因為它具有短期的商業(yè)潛力,而 AGI 尚未到達。AI 的應(yīng)用已經(jīng)開始成熟,而認真采取前瞻性策略的公司將得到顯著的競爭優(yōu)勢。


人工智能技術(shù)近年來取得了顯著的進步。然而,其采納仍處于初步階段。這使得評估 AI 對企業(yè)和業(yè)務(wù)真正的潛在影響不容易。我們知道許多沒有采用 AI 的企業(yè)說,他們在做 AI 投資的業(yè)務(wù)方面有困難,但是采用了 AI 的那些公司呢?通過案例研究和調(diào)查,麥肯錫發(fā)現(xiàn)早期規(guī)?;捎?AI 的企業(yè)實現(xiàn)了有吸引力的回報。這些案例展示了 AI 將如何重塑整個價值鏈以及各領(lǐng)域的不同職能。這些案例對許多利益相關(guān)者,包括跨國公司、初創(chuàng)公司、政府以及社會機構(gòu)都有著廣泛的影響。結(jié)合強大的數(shù)字能力、穩(wěn)健的 AI 采用,以及前瞻性的 AI 戰(zhàn)略的企業(yè),將實現(xiàn)巨大的財務(wù)業(yè)績。


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