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    中国人工智能的困局与突破

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    中国人工智能的困局与突破

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    全文字数:3801字,精读时间:10分钟


    本文援引于报告《人工智能系列报告:中国AI企业的困局与突破》,首发于头豹科技创新网(www.leadleo.com)。

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    核心摘要:

    中国人工智能市场的整体发展历史主要由点及面,再由大面积铺设带动细分领域的深入应用。随着核心的深度学习技术取得突破,海量数据提供测试样本和强大计算能力的支持,不断优化人工智能算法与模型,人工智能开始向前高速发展,覆盖领域逐渐由点及面,从单一的点状应用逐渐向整体解决方案和人工智能生态系统、社区环境打造等方向发展,中国人工智能市场徐徐铺呈开来。


    人工智能企业涌入二级市场

    近日,人工智能板块捷报不断。人工智能企业云天励飞科创板IPO事项8月6日接受上交所科创板上市委审议。公司于2020年12月8日递交科创板IPO申请,拟募资约30亿元。同为人工智能企业的云从科技也是2020年12月初递交的科创板IPO申请,该公司已在今年7月20日上会通过,并于8月4日提交注册。北京海天瑞声科技股份有限公司进行网上网下申购。此次发行1070万股,占发行后总股本的比例25%,申购价格36.94元/股。这为上市波波折折的人工智能行业带来信心。


    中国人工智能市场进入规模应用时代

    中国人工智能市场的整体发展历史主要由点及面,再由大面积铺设带动细分领域的深入应用。随着由计算机性能的提升和海量数据的不断积累而推动的人工智能第三次浪潮,中国人工智能在语音识别,图像识别和自然语言学习均取得较大突破。因此,智能语音,基础人工智能图像分析在2010年前后进入市场,主要应用于基础的智能音箱、智能家居和智能手机中。随着核心的深度学习技术取得突破,海量数据提供测试样本和强大计算能力的支持,不断优化人工智能算法与模型,人工智能开始向前高速发展,覆盖领域逐渐由点及面,从单一的点状应用逐渐向整体解决方案和人工智能生态系统、社区环境打造等方向发展,中国人工智能市场徐徐铺呈开来。

    智慧城市是中国人工智能市场占比最大的板块,截至2020年4月初,我国智慧城市试点数量累计已达749个,2020年,政府城市治理运营业务占中国人工智能市场的49%,远高于其他版块。其原因主要有二:(1)中国人工智能市场由政府主导,在人工智能商用化效率不明显的当前市场,中国政府通过顶层设计的框架搭建及基础设施建设数据化转型,从而带动中国人工智能市场整体To B 端和 To C端应用,通过实践推动人工智能行业的学术能力和应用端口,着力将人工智能打造成为科技强国的核心板块;(2)随着中国城市化发展进程的加快,城市的边际亦随着增大,自2010年起,中国的GDP、人均可支配收入、城市人口数量以及机动车保有量均高速发展,在全球数字化浪潮和网络技术优化的宏观因素推动下,中国需要人工智能这一有利抓手,管理幅员辽阔,数据量庞大,系统复杂的现代化中国城市。

    在供需齐升的双重推动下,中国智慧城市发展日渐蓬勃。智慧城市是人工智能现阶段规模最大,最为复杂的应用环境,解决好智慧城市搭建时面临的诸多挑战将极大程度上推动中国人工智能行业上中下游以及底层技术基础研发的进步,因此智慧城市是中国人工智能行业绝佳的发展土壤,对后续细分垂直领域的应用也有较为深远的意义。

     

    数据是人工能发挥作用的基础层,精确完善的训练数据对于人工智能模型的准确与智能程度至关重要。

    智慧城市覆盖的面积、场景均高于大多数人工智能的应用场景,而整个智慧城市处于动态的、快速变换的状态,因此,迅速准确捕捉底层数据是智慧城市得以实现的基础要求,同时其难度较大,主要难点在于对底层硬件设备及网络环境,硬件铺设密度均有较高的要求。从技术和铺设所需要的时间与经济成本而言,智慧城市的底层铺设皆不是一日之功。

    智慧城市数据多源异构,产生机理不同,汇集图像、语音、文字、视频等方面的非结构性数据,数据基数极大,更新极快,数据治理难度较高。有效智慧城市主要涵盖警务、城管、交通、文旅、卫健、房管、农业、环保、应急、基层治理、市场监管等领域,整体层次结构较为复杂,在数据量和数据处理能力上有较高要求,例如一个二线城市的智慧城市应用场景多达近50个,需要百余个数字管理平台保证智慧城市的整体运营。这对于智慧城市项目的底层算法和算力都有极高的要求。

     

    中国人工智能以智慧城市为起点向外延伸

    智慧城市包罗万象,涉及多场景多业态的内容,涵盖大量主要的人工智能应用场景。解决好智慧城市中各个细分领域的场景应用,对人工智能向B端发展有着重要的先手意义。智慧城市是中国最大的人工智能应用场景,而中国人工智能的市场化应用由智慧城市搭台,逐渐向各个领域拓展和延伸。

    智慧交通也是智慧城市的核心板块之一。智慧交通涵盖的范围较为复杂,主要包括公路、铁路、轨道交通、水路、航空等,管理对象包括交通工具、交通枢纽、路桥、管理系统等。城市智慧交通主要分为两个核心主题,分别为交通管理和自动驾驶。

    交通管理重点在于合理控制城市运输节奏,在汽车保有量快速增长的中国城市,治安治堵,维护城市道路的安全和平稳。但交通管理涉及主体较多,分管部门较多,数据量大且动态规模较大,数据孤岛问题尤为突出。其次,现阶段对人工的依赖程度仍然较高,信号降效、标志标线模糊等识别存在盲点,交通问题的解决方案比较依赖于专家经验。

    中国人工智能市场现阶段最重要的目的之一,是切实将研发的新技术合理的应用到场景中。但人工智能的建设者和使用者都没有很好的把握人工智能落地的根本。使用者不明确自我需求,一味相信人工智能可以提高效率或带来收益,开发者没有切实的考虑客户的需求,商业敏感度较差,而是一味的堆砌产品,认为越大越好,越多越有用。在这样的信息不对称的情况下,一方不明确需求,一方不了解技术,人工智能没有能够很好地发挥其效能,反而浪费了成本与资源。

    中国企业主要以模仿和发展为主,在原有底层技术的层面上进一步拓展,使之更加完善和适用于商用化场景,这是中国人工智能行业的优势,也是中国人工智能行业的劣势。一方面,强有力的复制能力和拓展能力有效的推动了人工智能的普及程度,量变推动人工智能软硬件两方面的成本不断降低,在中低端市场上,中国人工智能企业远超其他企业,有着物美价廉的独特竞争优势。另一方面,中国存在原创研发动力不足,人才短缺的问题,在更深更远的AI领域中,如通用人工智能、低代码等,尚未耕耘出一片天地。而热钱纷纷涌入人工智能的应用赛道,中国人工智能将在复制和优化道路上越走越远,而忽略了原始技术的精进和研发,这将不利于中国人工智能行业的发展。

     

    双力推动人工智能发展

    人工智能在发展之中面临了数据、研发成本、商业化、技术层面的诸多瓶颈,行业不断寻求路径解决行业解决现有问题,力争突破现有的产业桎梏。而近5到10年,中国乃至世界在互联网和基础设施建设、网络环境架构方面飞速发展,全球信息化智慧化浪潮推动中国人工智能向前的脚步。在双重作用力的推动下,中国人工智能在技术侧和市场侧均展现出不同的趋势形态。

    2020年6月,OpenAI发布GPT-3,具有1,750亿个参数的自然语言深度学习超大模型,是自AlphaGo之后人工智能领域最具突破性研究成果,能进行原始类比、生成配方、甚至完成基本代码编写。这一技术突破极大地推动了人工智能行业的发展,人工智能有望变得更聪明,更智能。但于此同时,庞大的数据分析量也对算力提出了更高的要求,从2008年至今,计算机的数据处理能力不断增加,但数据算力需求的增速则远高于计算机所提供的算力增速。随着深度学习进一步的发展,大模型的核心背后在于超大数据、超大算力和超大模型的支持,一个模型可以针对多种任务,具有非常强的通用性。更重要的是要在大模型的基础上推出大平台,大数据和大生态。

    人工智能大模型解决了人工智能现有应用的部分问题。首先,人工智能大模型意在打造成为变革性产业基础建设设施,是通过一个巨大的模型通用式的解决各个场景的人工智能解决方案,与弱人工智能时代为单个产品提供单个解决方案模型的运作方式有着本质上的区别,相比于传统的人工智能解决方案,大模型不需要针对不同场景研制层出不穷的场景模型,不需要从头开始训练,规模化的人工智能模型生产形成成本的边际效应,极大地提高的了人工成本的应用效率,节约人工智能应用成本。

     

    深度见解:鲲鹏之志,志在千里

    近年来,一批勇立潮头的中国人工智能企业力争上游,在技术和市场做出大胆的尝试与实践,卧薪尝胆,志在做时代的弄潮儿。当困境与趋势交汇,中国人工智能企业利用技术研发和市场布局突出重围,寻找发展之路。在人工智能领域,中国企业还有很长的道路要走,但鲲鹏之志,志在千里,保持坚守和创新是中国人工智能行业的进步动力。

     

    大力鸣谢

    鸣谢AI视觉科技创新企业「瑞为技术」对于本文的支持与帮助,感谢企业的分享。

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