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人工智能
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宋鹏
宋鹏·头豹分析师
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行业定义
人工智能研究的对象主要包括智能机器人、语音文字识别与处理、图像识别与处理、计算机视觉等,其核心问题在于建构能够跟人相似甚至超越人脑的推理、知识、规划、学习、工程作业的能力等,进而达到模拟人类的高级思维过程和实现人类的智能行为这一终极目标。人工智能行业发展早已步入大数据和深度学习时代,随着数据、算力、算法等要素逐渐发展,各个研究方向的研究成果不断突破,成熟的AI技术逐渐向代码库、平台和系统发展,将进一步实现产业和商业层面应用落地。
AI访谈
行业分类
依据应用领域不同可将人工智能行业分为决策类人工智能、视觉人工智能、语音及语义人工智能和人工智能机器人等四大类别。
AI访谈
行业特征
数据、算力、算法全面爆发,人工智能驶入星辰大海。近年来,人工智能商业化的应用得到了较好的发展,云侧智能芯片加速提升并行计算能力,满足各领域负载需求;端侧应用探索更多元化的场景,汽车电子和嵌入式消费电子需求激增。随着技术不断地探索,未来整个产业将呈现生态平台化、垂直集中化、开放共享化发展趋势。
AI访谈
发展历程

人工智能行业

目前已达到 3个阶段
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产业链分析
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行业规模
人工智能行业规模
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政策梳理
人工智能行业
相关政策 5篇
AI访谈
竞争格局
互联网及科技巨头为主导,非上市公司为中坚力量,应用领域多元化。当前国内人工智能企业以非上市公司为主,其中第一梯队为阿里、腾讯、百度,金山,海康威视等互联网及科技巨头,其产品深耕人工智能基础设施,投入资本与专利数量远超平均水平,进一步促进其在人工智能领域领导地位;第二梯队为新兴领域技术层及应用层上市公司,如专注于自动驾驶的中科寒武纪,专注于无人机领域的大疆创新,专注于家用智能清洁机器人的石头科技等;第三梯队为其它非上市公司,该类公司通常专注于特定细分领域或研发深度及专利不及平均水平,进入者门槛较低,替代风险较高,如把人工智能与法律相结合的幂律智能,专注于智能客服的智齿科技。
AI访谈数据图表
摘要
2021年中国人工智能领域一共产生融资交易3,996.4亿元,融资事件1,132起,单笔融资金额达到3.53亿元,新增初创企业为57家。尽管近年来市场热度有所降低,但整个产业的融资规模和平均值却在保持增长。一方面随着商业模式和技术路径的逐渐清晰,投资机构趋于理性,出手也更加稳重;另一方面随着优质企业融资轮次的后移,单笔融资额也在变大。与此同时,由于新冠疫情的严重影响,2021年人工智能领域新增公司数量仅为57家,相较于2020年266家断崖式下滑80%,相信随着疫情防控的好转,在政策的加持助推下,中国人工智能领域的发展必然迈入新的阶段。本文将深度剖析人工智能领域产业链核心环节的技术、市场规模、发展脉络等重要维度,并基于市场研究结果对核心标的进行汇总分析。
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AI专家访谈专家访谈
Prompt
人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是指利用计算机技术模拟、延伸和扩展人的智能的一门技术学科。人工智能的研究范围包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、知识表示与推理等多个方面。人工智能的最终目标是使计算机能够像人类一样思考、学习和解决问题。 人工智能的定义在不同的领域和时期有所不同。在早期,人工智能的定义更多的是指计算机系统能够模拟人类的思维能力,例如能够解决某些需要人类思考才能解决的问题。而在现今,随着人工智能技术的不断发展,人工智能的定义更多的是指计算机系统能够自主学习和适应环境,不断提高自身的智能水平。 人工智能的定义还与其应用领域有关。例如,在自然语言处理领域,人工智能的定义更多的是指计算机系统能够理解和生成自然语言;在计算机视觉领域,人工智能的定义更多的是指计算机系统能够识别和理解图像和视频。 总的来说,人工智能的定义是一个不断演变和发展的概念,它随着技术的不断进步和应用的不断拓展而不断变化。
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人工智能研究的对象主要包括智能机器人、语音文字识别与处理、图像识别与处理、计算机视觉等,其核心问题在于建构能够跟人相似甚至超越人脑的推理、知识、规划、学习、工程作业的能力等,进而达到模拟人类的高级思维过程和实现人类的智能行为这一终极目标。人工智能行业发展早已步入大数据和深度学习时代,随着数据、算力、算法等要素逐渐发展,各个研究方向的研究成果不断突破,成熟的AI技术逐渐向代码库、平台和系统发展,将进一步实现产业和商业层面应用落地。
[1]
1:https://web.ctbu.edu.cn/webvpn/LjE1My4yMTUuMjEzLjE2MC4xNzA=/LjE1Ni4yMDkuMjEyLjk0LjE1NC4yMTEuMjA0LjE1OS45NS4yMTAuMTk4LjIxOA==/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CJFD&dbname=CJFDLAST2022&filename=ZJTG202208006&uniplatform=NZKPT&v=lNC__VMuNLrHTfEElR_b_f0J9XgF7-NBTA7KXky7zsqabdswP_PQmCQCkbYX7YAU
2:来源:中国集体经济、头豹研究院
来源:中国集体经济、头豹研究院
行业分类
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在人工智能行业中,最主流的分类标准是根据应用领域和技术领域进行分类。根据应用领域,可以将人工智能行业分为以下几类: 1. 语音和语言处理:包括语音识别、自然语言处理、语音合成等技术,应用于智能助手、智能客服、智能翻译、语音导航等领域。 2. 计算机视觉:包括图像识别、目标检测、人脸识别、图像生成等技术,应用于智能监控、智能驾驶、智能安防、虚拟现实等领域。 3. 机器学习:包括监督学习、无监督学习、强化学习等技术,应用于金融风控、医疗诊断、智能推荐、自动驾驶等领域。 4. 自动化和机器人:包括自动化控制、机器人视觉、机器人运动控制等技术,应用于工业制造、物流配送、医疗护理等领域。 5. 人工智能芯片:包括GPU、ASIC、FPGA等芯片,用于加速机器学习、计算机视觉等人工智能算法的运算。 根据技术领域,可以将人工智能行业分为以下几类: 1. 传统机器学习:包括支持向量机、决策树、朴素贝叶斯等算法,需要人工对特征进行提取和选择。 2. 深度学习:包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等算法,能够自动学习特征和模式。 3. 自然语言处理:包括词向量、循环神经网络、注意力机制等技术,可以提高机器对自然语言的理解和生成能力。 4. 计算机视觉:包括卷积神经网络、目标检测、图像生成等技术,可以提高机器对图像的分析和理解能力。 5. 机器人技术:包括运动控制、机器人视觉、语音识别等技术,可以提高机器的自主决策和执行能力。 这些分类标准的特点和差异在于,应用领域主要关注人工智能技术在不同领域的应用和解决方案,技术领域主要关注人工智能技术的发展和应用范围。此外,不同的应用领域和技术领域之间也存在相互关联和交叉,比如自然语言处理和计算机视觉在智能安防和智能监控领域中都有应用。因此,在实际应用中,人工智能行业的分类往往是多维度和交叉的。
开通头豹会员
依据应用领域不同可将人工智能行业分为决策类人工智能、视觉人工智能、语音及语义人工智能和人工智能机器人等四大类别。
人工智能分类
决策类人工智能
是指通过识别数据中的隐藏规律,指导基于数据洞察的决策过程,并解决与核心业务运营密切相关的问题,主要应用于智慧营销、风险管理及供应链管理优化等领域,国内代表企业为第四范式、阿里、百度
视觉人工智能
是指基于视觉数据识别、追踪和测量物体,并将这些信息转化为洞察和判断,主要应用于智能门禁、公共安全监控、光学字符识别等领域,国内代表企业为旷视科技、云从科技、依图科技
语音及语义人工智能
是指与人类识别、生成和交换语音、文本等语言信息,在某些重复的沟通场景中节省人力,主要应用于智能客服、智慧转录、交互式语音应答等领域,国内代表企业为科大讯飞
人工智能机器人
是指代替人类执行某些重复性高或危险的任务,主要应用于工业无人机、自动导引车、手术机器人等领域,国内代表企业为大疆创新
[2]
1:https://www.hanghangcha.com/pdf.html
2:来源:第四范式聆讯资料、招商证券、头豹研究院
来源:第四范式聆讯资料、招商证券、头豹研究院
行业特征
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中国人工智能行业的特征 人工智能是近年来全球关注的热门技术。中国人工智能行业在全球范围内也逐渐崭露头角,引起了广泛关注。本文将从商业模式、竞争环境、用户画像等维度,分析中国人工智能行业的特征。 商业模式 中国人工智能行业的商业模式主要包括企业内部应用、技术服务和平台服务三种类型。企业内部应用主要针对企业自身的业务需求,利用人工智能技术提高效率和降低成本。技术服务主要提供人工智能技术的研发和应用咨询服务。平台服务则是基于人工智能技术,提供各类应用服务的平台,如智能客服、智能翻译、智能投顾等。 根据艾瑞咨询的数据,2017年中国人工智能行业营收达到237亿元,其中技术服务占比最高,达到了45.4%。其次是平台服务,占比达到了36.7%。企业内部应用的占比最低,只有17.9%。 竞争环境 中国人工智能行业的竞争环境主要表现为两个方面,一是竞争激烈,二是集中度高。竞争激烈表现在行业内有很多企业争夺市场份额,各家企业都在积极投入研发和营销。集中度高则表现在行业的头部企业拥有了行业的绝对话语权,行业格局呈现出明显的寡头垄断现象。 根据艾瑞咨询的数据,2017年中国人工智能市场前五名企业占据了市场份额的60.5%。其中,百度、腾讯、阿里巴巴三家企业占据了市场份额的45%以上。行业集中度较高,头部企业的竞争力较强。 用户画像 中国人工智能行业的用户画像主要分为三类:企业用户、个人用户和政府用户。企业用户主要是各类企业,包括制造业、金融业、零售业等,这些企业在运营过程中需要人工智能技术的支持。个人用户主要是普通消费者,他们可以利用人工智能技术改善生活质量,如智能音箱、智能家居等。政府用户主要是政府部门和公共机构,他们可以利用人工智能技术提高效率和服务质量,如智慧城市、智慧医疗等。 根据艾瑞咨询的数据,2017年中国人工智能市场主要应用领域为智能客服、智能安防和智能制造。智能客服和智能安防主要是企业用户的应用,智能制造则是制造业的应用。个人用户的应用主要是智能家居和智能音箱等。 结论 综上所述,中国人工智能行业的商业模式以技术服务和平台服务为主,竞争激烈,但集中度高
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数据、算力、算法全面爆发,人工智能驶入星辰大海。近年来,人工智能商业化的应用得到了较好的发展,云侧智能芯片加速提升并行计算能力,满足各领域负载需求;端侧应用探索更多元化的场景,汽车电子和嵌入式消费电子需求激增。随着技术不断地探索,未来整个产业将呈现生态平台化、垂直集中化、开放共享化发展趋势。
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生态平台化
从单点技术的极致向场景化综合生态发展。单项技术的准确率已逐渐逼近极限,企业将在具体的应用场景下寻求实质性应用转化。人工智能企业更愿意和传统企业一道将行业特有数据、专业知识、业务流程做智能化转型升级。人工智能平台发展速度加快,生态规模不断扩大,云服务厂商也积极参与主导AI研发平台的发展。
2
垂直集中化
科技巨头生态系统垂直整合引领产业整体发展,开发框架竞争格局趋于集中。由于人工智能产业发展在数据、算力、算法等方面都有着较高的要求,Google、微软、百度等科技巨头在产业垂直一体化的整合势头越发明显,计算支撑、软件框架、研发平台等核心环节都为老牌科技巨头掌握。以谷歌TensorFlow、脸书PyTorch为代表的开源框架格局已经掌握了业界开源开发主导权;国内百度飞桨、旷视MegEngine、清华大学Jittor等国产框架加速升级。
3
开放共享化
数据差异化加大,选择性共享开放机制终成未来。不同行业、企业所掌握的数据不尽相同,全面、精准的训练数据量是人工智能模型有效的必备前提。随着行业标准和隐私安全的逐步规范,跨领域数据合作也将成为热点。
[3]
1:http://scdsjzx.cn/scdsjzx/ziliaoxiazai/2021/4/28/370ffb7f1bce450384d1ceca44081780/files/6578986386934ade85223e5934f6affc.pdf
2:来源:信通院,头豹研究院
来源:信通院,头豹研究院
“人工智能已关联1篇产业链
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宋鹏·头豹分析师
2024-05-20
修改“人工智能”词条报告
宋鹏·头豹分析师
2024-05-20
发布“人工智能”词条报告
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