1.人工智能的发展现状
江苏尧承投资管理有限公司旗下通用人工智能产业投资平台(General AI Industry Investment Platform,简称:GAIIP)致力于人工智能相关产业融合、孵化培育、创业投资、股权投资等支持AI研发与应用及实业投资、项目投资、AI产业投资、专精特新企业投资、高新技术项目风险投资、投资与资产管理等,推动AI产业发展,加速AI生态构建和产业链完善的创新创业项目的集聚、投资与发展。
现在,人工智能正发挥着“先锋”作用,成为引领新一轮科技革命和产业变革的战略技术。据悉,从2017年至2020年,安徽每年投入2亿元,合肥市每年投入6亿元,支持智能语音和人工智能产业的发展和推广。事实上,我国人工智能产业的市场规模越来越大。根据《中国人工智能产业市场前瞻与投资战略规划分析报告》的数据,2016年中国人工智能市场规模达142亿元,比上年增长27%。截止2017年,中国人工智能市场规模已达217亿元,同比增长53%。据初步计算,2018年中国人工智能市场规模约为339亿元,同比增长56%,远高于17%的全球增速。预计到2019和2020年,中国人工智能市场的规模将分别达到500亿元和710亿元。
今天,人工智能对各行各业产生了深远的影响,有人称其为“第四次产业革命”。人工智能不仅能显著提高工业效率,而且能有效促进人类劳动的替代。并能加速产业结构的变革,促进新兴产业取代传统产业,优化产业结构。另外,还可以产生新的产业和新的职业,比如机器人操作员,数据科学家等等,引导人们从事更有意义的工作,创造更多的社会价值。
2.人工智能13个细分行业有哪些
人工智能的应用已经遍地开花。“中国移动互联网发展报告(2019)”指出,人工智能与产业融合带动了互联网的爆发式增长,是中国移动互联网未来发展的主要趋势之一。AI可望成为一种基础技术,为各行各业提供支持,形成新一轮的高速发展浪潮。当前,人工智能的市场规模不断扩大,应用领域不断拓展。随着人工智能技术不断成熟及其在各细分行业的商业化落地,多元化成为人工智能应用中必然的趋势,智能化驾驶、智能语音、计算机视觉、智慧城市等企业内部对细分领域应用的各个企业之间也将展开激烈竞争。
具体地说,目前,计算机视觉、智能驾驶领域最热,机器人、智能芯片、智能医疗等领域潜力最大。在这些领域中,计算机视觉已成为企业最集中、市场最大、商业模式最成熟的领域。在机器人、智能医疗等领域,获投企业虽多,但投入金额不大,项目多处于初期,随着企业的不断成长和市场需求的不断拓展,机器人、智能医疗等领域发展潜力巨大。
人工智能产业的市场空间是巨大的,无论是智能驾驶、工业智能,还是计算机视觉、语音识别,都是相当可观的。但同时,也出现了资本市场参与度较高的情况,造成一定程度的过热。往往只有大企业才有足够的人力、财力支持基础架构人工智能技术的研发扩展。对刚起步的人工智能企业来说,从应用切入,把人工智能技术与具体场景结合起来,是一种更理性、更实际的选择。随着人工智能在医疗、交通、通信等领域的应用落地,人工智能不断积累应用数据,优化人工智能算法,形成行业解决方案。
以人工智能为代表的新兴产业为我国高质量发展注入了新的动力。人工智能是世界上新一代信息技术创新的焦点和主战场,是高质量经济发展的新机遇和强大动力。中国人工智能快速发展的驱动力主要来自计算力的显著提升、多方位的政策支持、大规模多频率投资和用户需求逐渐清晰。与此同时,科技巨头的全产业链布局正在展开,创业公司纷纷布局垂直行业,力图打造自己的业务护城河。
中国的人工智能产业处于世界领先地位,但与美国相比,在基础理论、芯片设计、制造等方面仍有差距。总体来看,中国已成为全球人工智能产业发展的高地,在人才储备、数据资源、市场需求等方面具有潜在优势,完全有可能实现弯道超车,但仍需经过长期的理论、技术积累,才能与顶尖人才形成集聚。但是目前中国人工智能产业发展如火如荼,具有大数据、算法等优势。他说:“目前我国的硬件基础还比较薄弱,芯片、处理器、高端半导体等基础硬件与发达国家相比还有明显的差距。弯道超车必须走的一条路,就是加强基础硬件建设。
人工智能产业包括软硬件两个方面。就软件而言,目前国内人工智能所涉及到的算法、芯片设计和具体应用都不亚于国外。例如无人驾驶、计算机视觉、语音识别等,都已经走在了前列。但是,在硬件技术方面,与国外还有一定的差距。以下是人工智能的13个细分行业:
1. 基础层:
AI芯片:为人工智能提供数据和算力支撑,包括CPU(中央处理器)、GPU(图像处理器)等。
智能传感器:用于感知和采集环境中的各种信息,如温度、压力、图像、声音等。
云计算:提供强大的计算资源和存储能力,支持人工智能的大规模运算和数据处理。
数据类服务:包括数据采集、标注、清洗、存储等服务,为人工智能模型训练提供高质量的数据。
5G通信:提供高速、低延迟的网络连接,保障人工智能应用中大量数据的传输和实时交互。
2. 技术层:
机器学习:使计算机能够自动从数据中学习和改进,包括监督学习、无监督学习、强化学习等算法。
计算机视觉:帮助计算机“看到”并理解数字图像内容,如图像识别、目标检测、图像分割等。
算法理论:研究人工智能算法的原理、性能和优化方法,为实际应用提供理论支持。
智能语音:涉及语音识别、语音合成、语音理解等技术,实现人与计算机之间的语音交互。
自然语言处理:让计算机能够理解、生成和处理人类自然语言,如文本分类、情感分析、机器翻译等。
3. 应用层:
机器人:具备感知、决策和执行能力,可在工业、医疗、服务等领域执行各种任务。
无人机:用于航拍、物流配送、农业植保、测绘等领域,通过人工智能技术实现自主飞行和任务执行。
智慧医疗:应用人工智能技术辅助医疗诊断、疾病预测、药物研发、医疗影像分析等。
无人驾驶汽车:依靠计算机视觉、传感器融合和智能决策等技术实现自动驾驶。
智能家居:通过智能设备和系统实现家居设备的自动化控制和智能化管理,如智能音箱、智能家电等。
智慧教育:利用人工智能技术提供个性化学习方案、智能辅导、教育资源推荐等服务。