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2021年中國人工智能行業發展觀察

2021年中國人工智能行業發展觀察

  • 分類:趨勢分析
  • 作者:
  • 來源:
  • 發布時間:2022-02-14 08:40
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【概要描述】

2021年中國人工智能行業發展觀察

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2021年中國人工智能行業發展觀察

 

自2010年人工智能在語音和視覺兩個領域產生突破性進展以來,技術突破工業紅線就成為社會的共同期待。經過了近年來的高速發展,中國人工智能產品技術已經廣泛出現在決定企業產生經濟效益的各個環節,推動傳統行業啟動效率變革、動能轉換之路。人工智能作為創業企業標簽的屬性在變弱,而越來越成為千行百業的經營主體都在積極嘗試和運用的生產要素。2021年,中國人工智能產業繼續大踏步前進,計算機視覺核心產品市場規模接近千億元,智能語音市場亦保持高速增長。在未來的發展中,如何像人類一樣將多模態信息融合分析、突破依賴數據輸入的局限、與知識和常識結合解決高層次問題以及主動感知與適應復雜變化等都將是人工智能技術可期待的下一次拐點。

 

一、2021年中國人工智能發展概述

1. 人工智能將成為數字經濟時代的核心生產力

數字經濟是以數據為關鍵生產要素、以現代信息網絡為重要載體、以數字技術應用為主要特征的經濟形態。發展數字經濟,微觀上可能重塑傳統的企業經營模式和經營理念;宏觀上,數據作為生產要素的重要性不斷提升,將對現有基于要素比較優勢而形成的國際分工格局帶來影響。近年來,我國數字經濟發展迅速,2020年我國數字經濟規模為39.2萬億元,占GDP比重達到38.6%,較2019年提升2.4個百分點,對整體經濟產值的影響進一步加大。發展數字經濟,將打通供應鏈上下游、產業鏈的不同環節與服務鏈的各個節點,通過產業的數字化升級,實現效率變革、動力變革、質量變革,助力新發展格局的形成與發展。2021年3月我國十四五規劃綱要出臺,提出“打造數字經濟新優勢”的建設方針并強調了人工智能等新興數字產業在提高國家競爭力上的重要價值。人工智能作為關鍵性的新型信息基礎設施,被視為拉動我國數字經濟發展的新動能。

2. 人工智能于各環節提升經濟生產活動效能

人工智能技術及產品在企業設計、生產、管理、營銷、銷售多個環節中均有滲透且成熟度不斷提升。同時,隨著新技術模型出現、各行業應用場景價值打磨與海量數據積累下的產品效果提升,人工智能應用已從消費、互聯網等泛C端領域,向制造、能源、電力等傳統行業輻射。以計算機視覺技術主導的人臉識別、光學字符識別(OCR)、商品識別、醫學影像識別和以對話式AI技術主導的對話機器人、智能外呼等產品的商業價值已得到市場充分認可;且除感知智能技術外,機器學習、知識圖譜、自然語言處理等技術主導的決策智能類產品也在客戶觸達、管理調度、決策支持等企業業務核心環節體現價值。

3. 資本回暖,過會企業二級市場融資通道即將打開

經過2020年新冠疫情的行業洗牌后,2021年以來,資本回暖,資金流入更為成熟的企業(C輪及以后)的同時,也流入了眾多A+輪及以前的初創企業,投資者重拾對人工智能創業回報的信心。此外,多家AI企業集中進行IPO使得行業融資實現了跨越,云從科技、曠視科技、格林深瞳、云天勵飛均順利過會,并擬在科創板上市,其人工智能融資即將打開二級市場的通道。

二、中國計算機視覺賽道發展現狀及發展趨勢

1. 市場規模:市場規模接近千億元,計算機視覺賽道仍是AI商業化主陣地

自人工智能第三次浪潮興起以來,計算機視覺一直是商業化落地進程最快的賽道,近年來,在深度學習算法的加持與帶動下,計算機視覺技術及軟硬件產品在泛安防、金融、互聯網、醫療、工業、政務等領域得到廣泛應用。通過對下游行業需求統計測算,2021年,中國計算機視覺核心產品的市場規模達到990億元,已接近千億元大關。此外,與計算機視覺相關的計算機通信設備銷售、工程建設、傳統業務效益轉化等帶動相關產業規模超過3000億元。

2. 投融資市場:隨著賽道逐漸趨于成熟,投融資熱度出現下滑

2017年至2021年11月,計算機視覺類相關融資事件共計282起,涉及融資總金額達820億元。2018年是計算機視覺賽道的融資爆發期,融資金額高達273億元。而2019年以來,受疫情影響以及市場飽和度不斷提升,賽道融資熱度有所降低,融資輪次與金額再未達到2018年的水平。2021年,計算機視覺賽道融資金額下滑至75億元,但融資次數較2020年明顯提升。計算機視覺頭部廠商在部分應用領域深耕多年,市場格局趨于穩定,留給初創企業的機會逐漸減少,因此新進入廠商嘗試進入工業、醫療等想象空間大且技術成熟度相對較低的市場,預計新一輪的融資熱潮有望在未來2-3年到來。

3. 發展特征:工業與醫療成為近年來計算機視覺最受關注領域

2017年至2021年11月,國內共有198家計算機視覺企業獲得投資,其業務領域遍布公安、交通、金融、工業、醫療等各行各業。近年來,計算機視覺產品技術在工業與醫療領域的應用受到極大關注,制造業是國民經濟的支柱,對計算機視覺的使用包括智慧現場安監、智能輔助運輸、工業視覺質檢以及智能工業機器人等方向,鏈條長且場景多樣,孕育了一批新興AI企業;醫療領域,以計算機視覺為核心技術的醫學影像輔助診斷產品已經由實驗室走進各大醫院之中,AI醫學影像輔助診斷的普及對于減輕醫生負擔、提升基層醫療機構診斷水平有著重要意義與價值,也是近期資本市場關注的焦點。

4. 發展趨勢:多模態信息融合分析以及主動感知將是計算機視覺實現飛躍的下個關口

計算機視覺作為商業化程度最高、應用場景最廣的人工智能賽道,從技術層面來看,在分類、定位、檢測、分割等基本語義感知研究任務上已經取得很好的表現,在真實場景中也能夠較好應對實戰考驗。在未來的發展中,如何像人類一樣將多模態信息融合分析、適應三維世界、突破依賴數據輸入的局限、與知識和常識結合解決高層次問題以及主動感知與適應復雜變化等都將是計算機視覺技術可期待的下一次拐點。

從未來市場發展來看,通用技術的平臺化輸出以及公安、金融等具備明確政策支持且產品普及度已經較高的領域目前已基本被互聯網巨頭、安防頭部企業以及AI上市企業或獨角獸等玩家占據,市場格局已逐步明朗;而工業、醫療和能源等極具戰略意義的新興領域還擁有極大的發展空間,但對于上述或陷入長審批周期、或限于審慎性難以快速釋放需求的行業,計算機視覺企業的主要機遇則在于搶先打通產品進入行業生態圈的渠道和鏈條,以及謀劃通過政府、行業生態圈的核心集團企業等途徑,積極參與公共服務平臺建設,建立從上向下拓展的先發優勢,搶先獲得大量訓練數據與場景理解,形成產品提升的護城河。

三、中國智能語音賽道發展現狀及發展趨勢

1. 市場規模:垂類語音核心產品規模近60億,AI語音助手算法產值約24億

智能語音技術可通過聲音信號的前端處理、語音識別(ASR)、自然語言處理(NLP)、語音合成(TTS)等形成完整的人機語音交互。智能語音技術落地分為三類應用場景,分別為以語音識別、語音合成和語音轉寫為主的垂類應用、消費級智能硬件中加載的語音助手和ChatBot對話機器人產品。2020年,垂類語音核心產品規模約為58億,AI語音助手算法產值約為24億。未來隨著疫情催化和產業的數智化轉型加速,垂類語音應用在教育、公安和醫療等領域加速場景落地,且智能硬件搭載AI語音助手的功能性定位讓其隨著智能終端的規模擴大具備強需求增長動能。兩類智能語音應用未來增長態勢趨顯,2021年至2026年的五年CAGR將分別達到21.3%和35.4%。

2. 投融資市場:資本市場回歸平穩,2021年垂類初創企業較為活躍

2018年至2021年11月,智能語音類相關融資事件共計120起,涉及融資總金額達153億元。從融資熱度來看,智能語音賽道在2018年進入快速發展期,2019年進入融資爆發期,而后進入平穩發展階段。從融資輪次來看,智能語音企業融資階段多集中在A+輪及以前和PreB到B+輪,兩者占比高達72%。2021年,切分垂類場景的智能語音初創企業較為活躍,新進入廠商紛紛瞄準以醫療、招聘、工業等為代表的智能語音市場,期望獲取行業經驗和細分場景加成下的競爭性優勢。

3. 發展特征:智能語音與語義理解、知識圖譜、行業應用的創新發展

在技術側,智能語音行業發展仍然面臨著聲紋識別的不穩定性、語音識別的魯棒性以及訓練場景的長尾性的落地挑戰;而在應用側,智能語音技術已逐步從純技術形式應用,轉向“語音+AI技術+行業“的創新式發展。受供給側的業務增長突破和需求側的客戶訴求推動,智能語音技術調用不僅是單純為轉寫“人說了什么”或者輸出“機器要說什么”,而是正逐步與語義理解、知識圖譜等AI技術融合,讓使用智能語音技術的機器本體更加具備認知性和行業關聯性,結合行業Know和甲方需求輸出整體性、結果導向性的實用解決方案。

4. 發展趨勢:智能語音加速產業落地融合,硬件中語音交互入口的功能性定位帶來強需求增長動能

目前,智能語音的語音識別、語音合成和語音轉寫能力已落地應用在互聯網、醫療健康、司法、教育和工業等多行業領域?;谥悄苷Z音技術實現文本到語音、語音到文本的快速轉換,在各產業應用中實現語音文本的信息同步,讓資料整理和信息檢索都更加方便快捷,讓機器與人類的交互更加快速直接。從規模占比來看,互聯網、司法和教育仍占據三大頭部應用領域。從業務增長性來看,國家頒布教育“雙減”政策,課后服務學生的自主閱讀學習給智能語音應用產品帶來較大市場;另外在醫療信息化背景下,醫療加速智能應用體系建設,以語音應用為入口切入電子語音病歷、導診機器人、輔助診斷治療等領域,已從三甲醫院逐步向下滲透。未來,消費級硬件所搭載的AI語音算法將成為硬件智能化的基礎標配門檻,隨著物聯網和5G的技術發展,智能硬件帶來強大增長動能,AI語音助手的算法產值也將不斷升高。

四、中國AI企業典型案例解析

1. 易道博識:聚焦文字、人臉與圖像識別的AI技術研究與應用開發服務商,以一站式機器學習訓練平臺為底座,打造高效的AI模型應用

易道博識由來自中科院、清華大學、北京大學等的多名頂尖人工智能專家共同組建,是國家級高新技術企業及專精特新企業,擁有發明專利、實用新型專利50余項,計算機軟件著作權35項,商標知識產權30余個。公司致力于人工智能領域的技術研究與應用開發,基于自主研發的賽博(CyberBot)機器學習平臺,實現文字識別、人臉識別、圖像識別三大核心技術功能,為證券、銀行、保險、互聯網、汽車金融、地產多個行業量身打造AI+智能OCR識別解決方案,現已與600多家知名企業和機構建立合作。

賽博(CyberBot)學習平臺是易道博識自主研發的一站式機器學習訓練平臺,集智能數據管理、數據標注、模型訓練和模型部署應用功能于一身,提供計算機視覺、OCR和NLP等領域數據驅動模型應用的高效解決方案。該平臺可有效緩解B端、G端逐漸增長的、從感知到認知多類型的AI應用模型開發、訓練到部署的完整需求,輸出AI技術服務能力,提高AI應用模型在各行業的滲透速率與價值空間。賽博平臺可以根據客戶需求整體部署到客戶的私有化環境里,實現內部循環,一方面保證了數據安全性,一方面大大降低了編程工作量和使用門檻、節約了AI開發時間、減輕了對專業數據科學家與算法工程師的依賴,按需柔性匹配生產。

2. 慧算賬:以平臺為內部開發管理工具,對外提供AI智慧財稅服務,助力客戶實現數字化轉型

慧算賬致力于使用AI工具為中小微企業提供AI智慧財稅服務,以改善并解決數字經濟背景下國內財稅服務市場面臨的業務痛點即中小企業需記賬報稅、但外聘會計成本高,部分代理記賬公司數字化程度低且記賬服務專業性差等問題?;鬯阗~SaaS財稅服務平臺集成了記賬報稅、知識庫、智能客服與CRM等模塊,采用了RPA的自動化技術與OCR、ML、KG、NLP等AI技術,針對財稅服務市場的業務痛點做通用與定制化的應用開發,目前已開發出票據識別、智能記賬等應用。從服務模式看,慧算賬以SaaS財稅服務平臺為內部開發管理工具,對外輸出AI智慧財稅服務與工具,助力記賬報稅的自動化、釋放人力,為中小微企業的數字化與智能化轉型提供了便捷靈活的創新型財稅服務。

以票據識別與記賬、智能會計核算、知識圖譜問答為例,慧算賬提供了便捷高效的AI智慧財稅服務。票據識別方面,可實現自動化的格式統一與圖像質量矯正,識別出票據類型(發票、回單、交通票、費用票等),并自動導入數據信息。智能會計核算方面,可自動將文字轉化為詞向量、實現數據歸一,并根據輸入信息搭建業務模型,輸出指定的結果。知識圖譜方面,可自動提取問題中的關鍵詞,更新知識存儲,基于知識庫回答會計問題,提升記賬的專業性。從效果上看,慧算賬為下游的中小企業提供的智慧財稅服務覆蓋數百個科目、近千個業務場景,業務自動化能力超95%,助力客戶實現數字化轉型;同時,慧算賬也為其他代理記賬公司提供AI工具,提升其記賬服務的數字化與智能化水平。

作者:劉志麟 來源:艾瑞咨詢

相關鏈接:未來50年-中國人工智能產業全景前瞻

 

 

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