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报告编委
报告指导人
金建华 爱分析 创始人&CEO
张 扬 爱分析 联合创始人&首席分析师
报告执笔人
李 喆 爱分析 合伙人&首席分析师
黄 勇 爱分析 高级分析师
外部专家(按姓氏拼音排序)
方 磊 九章云极 创始人&CEO
胡 健 一览群智 CEO
贾宇航 云测数据 总经理
栗浩洋 松鼠AI 1对1 创始人&首席教育技术科学家
乔 昕 深睿医疗 联合创始人&CEO
孙 悦 芯盾时代 联合创始人&CTO
杨永智 阿博茨科技 CEO
尹子杰 加和科技 CEO
赵杰辉 滴普科技 董事长&CEO
特别鸣谢
前言
过去的2019年,2020/0214/14559.html">人工智能进入了技术成熟度曲线的低谷期,技术炒作的泡沫破裂,行业关注重心开始转变为2020/0214/14559.html">人工智能如何落地产业。
然而,由于技术与业务需求之间的鸿沟,人工智能在走向产业落地的过程中面临一系列的挑战。企业在应用人工智能技术推进业务转型升级的过程中,必须要了解这些问题并加以有效应对。
为了分析上述问题,报告回顾了人工智能的行业概况,并结合实践案例分析了人工智能技术给产业带来的具体价值创造和各行业落地进展和未来应用趋势。同时,报告系统性地分析了人工智能落地产业过程中,在数据、算法模型、业务场景理解、服务方式、投入产出比等方面面临的挑战和应对方式,希望帮助企业推动人工智能的价值落地。
目录
一. 人工智能走向产业应用
二. 人工智能助力企业数字化转型
三. 人工智能落地挑战与应对
四. 人工智能应用趋势展望
结语
关于爱分析
法律声明
1.人工智能走向产业应用
人工智能是计算机科学的分支,是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。
人工智能的基础理论由来已久,由深度学习引爆的第三次人工智能浪潮,以及算力的进步和数据的爆发,使得人工智能技术快速走向成熟,并逐步落地产业应用。
1.1 人工智能行业图谱
从底层基础技术到上层行业应用,可以把人工智能行业划分为基础层、通用层和应用层三部分。基础层为图像、语音等人工智能基础技术提供芯片、计算框架等计算能力支持,通用层提供感知、认知计算等通用技术,而应用层则是人工智能通用技术与各行业深度融合产生应用价值的产品和服务。
基础层:为计算机视觉、语音识别等人工智能基础技术提供计算能力支持,是人工智能的基础设施,包括AI芯片、AI平台以及AI计算框架等,摩托600c赛车视频,主要以谷歌、微软、亚马逊、英特尔、IBM、百度、腾讯、华为、京东等大型互联网公司和行业巨头公司为主。
通用层:基于基础设施开发出的通用性人工智能技术和产品,如计算机视觉算法、机器人系统等,主要分为两大部分:以感知计算和认知计算技术为代表的软件通用技术,和无人机、机器人等软硬一体化通用产品。
通用层的技术和产品主要是模拟人的各项能力。与人类的感知、认知和执行能力相对应,通用层可以分为感知层计算机视觉、语音识别和自然语言处理,认知层的知识图谱和自然语言处理的深入应用,以及执行层的机器人等。
应用层:人工智能通用技术与各行业应用深度融合的领域,以垂直行业的人工智能应用公司为主。应用层人工智能企业将通用技术封装成能够落地的产品,包括软硬件一体化产品以及针对具体应用场景的端到端解决方案。随着通用技术走向成熟,行业应用价值凸显,2019国内上市侉子摩托,大量通用层的公司也在基于基础技术能力向各行业应用层延伸。
1.2人工智能的商业模式
人工智能走向产业应用的过程中,从向企业和个人用户提供人工智能产品服务的角度,人工智能公司的商业模式主要分为四种类型:API调取、产品订阅/License、“产品+服务”解决方案及效果付费。
API调取:常见于基础层厂商和通用层厂商,通过API形式输出自身的技术能力,如计算机视觉领域的商汤科技、自动驾驶领域的百度Apollo平台、语音识别领域的科大讯飞等,都是通过将人工智能技术输出给应用厂商,由应用厂商完成最后一步产品及方案的封装。这种模式的优势在于模式较轻,规模化复制能力强。
产品订阅/License:主要是以机器人、APP等方式面向个人用户的产品,以标准SaaS模式面向互联网客户和传统行业中小型客户的产。例如,大疆、松鼠AI等公司主要采取这种方式服务个人用户。
“产品+服务”解决方案:主要是面向传统行业中大型客户,这类客户的应用场景相对复杂,单一产品很难解决其需求,因此需要一定程度的定制化服务。例如旷视科技、明略科技等公司服务公安领域客户,需要提供端到端的解决方案。
按效果付费:人工智能与业务场景结合后,按照其产生的可衡量的实际业务价值进行收费。人工智能公司与客户更多是类似合作模式,按照业务量收取一定费用,目前在应用较为成熟的金融、智能客服领域有一些早期落地。例如,智能客服厂商根据帮助企业客户节省多少人力成本来衡量效果,可以按照工作量和坐席数量进行收费。
2.人工智能助力企业数字化转型
发展至今,2万左右的重机车,人工智能经历了明显的泡沫降温,进入了技术成熟度曲线的低谷期。行业开始回归理性,更多地关注人工智能如何落地产业,推动企业的数字化转型。
本章,我们将分析人工智能在企业数字化转型中创造的价值,以及人工智能在各个行业的落地进展和实践案例。
2.1人工智能价值创造的三个层次
人工智能落地产业带来的价值创造,可以分为自动化、智能化、创新化三个层次,每个层次创造的价值度逐步提升。
自动化,是依靠人工智能技术提升业务的自动化程度。自动化并不改变原有业务流程,摩托车高速400飙车视频,而是由机器替代人来自动执行业务流程,从而提升效率,降低成本。
典型的场景,例如工业机器人取代工人进行分拣、组装等重复性劳动;医学影像领域,人工智能系统辅助阅片,一万左右的重机车,提升医生诊断效率;广告营销领域的程序化广告投放等。多数场景下,自动化涉及的是业务链条中的单个环节。
智能化,是基于知识图谱等认知智能技术,让机器具备分析和决策能力,可以完成人力无法实现的工作,对业务流程进行改造,创造增量价值。
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