由上海數字大腦研究院發(fā)布的《2022上半年度人工智能行業(yè)報告》,該報告從學(xué)術(shù)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、資本市場(chǎng)、政策及趨勢預測五個(gè)方面深度展示與分析人工智能行業(yè)發(fā)展現狀、企業(yè)競爭格局與發(fā)展前景。
: 2021年,人工智能市場(chǎng)收支規模(含硬件。軟件及服務(wù))達850廳美元。 IDC 預測,2022年該市場(chǎng)規模將同比增長(cháng)約20%至 1017廳美元,并將于2025年突破2000廳美元大關(guān), CAGR 達24.5%,顯示出強勁的產(chǎn)業(yè)化增長(cháng)勢頭。
務(wù)國: 2021年,務(wù)國人工智能市場(chǎng)收支規模達到82廳美元,占市場(chǎng)規模的9.6%,在人工智能產(chǎn)業(yè)化地區務(wù)僅次于美國及歐盟, 位居第三。 IDC 預測,2022年該市場(chǎng)規模將同比增長(cháng)約24%至102廳美元,并將于2025年突破160廳美元。
大數研分析需求的增長(cháng)。云服務(wù)19 普及率的割斷提G以及市場(chǎng)對智能決策助手割斷增長(cháng)的需求,是推動(dòng) AI 行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素。
據 GrandViewResearch, 在人工智能產(chǎn)業(yè)應用方面,受益于信息流廣告及內容推薦算法20 在匹聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的快速崛起,廣告及傳媒L域 應用占市場(chǎng)規模的21%,是目前 AI市場(chǎng)化應用規模大的行業(yè);金融保險(17%)。醫療(13%)。零售(11%)也是人工智能應用較為 成熟的行業(yè)。同時(shí),伴隨著(zhù)自動(dòng)駕駛及智慧制造21 解決方案的快速發(fā)展,汽車(chē)(10%)及工業(yè)制造(9%)也成為發(fā)展快的 AI 應用L域。
附件:上海數字大腦研究院發(fā)布《2022上半年度人工智能行業(yè)報告》

調度決策外賣(mài)調度系統困住騎手;個(gè)性化推薦電商場(chǎng)景下的信息繭房和馬太效應;內容治理如何守護清朗健康的網(wǎng)絡(luò )環(huán)境;人工智能可以放心使用嗎
數據不完備和濫用風(fēng)險突出而損害用戶(hù)的權益;人工智能算法存在固有缺陷在可解釋性魯棒性偏見(jiàn)歧視等方面尚存在局限;企業(yè)人工智能管理體系不完善
企業(yè)作為落實(shí)人工智能治理原則的重要主體,形成覆蓋人工智能產(chǎn)品全生命周期的風(fēng)險管理機制,提出了面向可持續發(fā)展的人工智能治理基本框架
構建面向可持續發(fā)展的人工智能技術(shù)體系,推動(dòng)人工智能技術(shù)可用、可靠、可信,其內涵包括提升技術(shù)安全和構建技術(shù)管理機制兩個(gè)層面工作
在規劃設計階段機器學(xué)習場(chǎng)景中固有的不可預測性,傳達實(shí)施偏差會(huì )進(jìn)一步加劇;在研發(fā)部署階段模型運行之后的動(dòng)態(tài)更新缺乏足夠驗證等挑戰
G增長(cháng):未來(lái)五年人工智能市場(chǎng)規模平均增速將超過(guò)20%;G集中:軟件占比近40%硬件產(chǎn)品占比接近35%;G壁壘:滲透率還不到4%
我國新一代人工智能治理工作框架應整合社會(huì )各界對AI社會(huì )技術(shù)復合體的離散性認知,突破AI包容審慎實(shí)踐的探索,建立基于“邏輯-秩序-監管“的人工智能治理工作框架
多模態(tài)數據具有異構性 多模態(tài)數據的關(guān)聯(lián)難度表示較大 多模態(tài)知識融合困難 多模態(tài)問(wèn)答大多只能處理簡(jiǎn)單的問(wèn)題 多模態(tài)知識問(wèn)答推理能力弱 可解釋性差
谷歌CVPR 2022擁有18億參數,并使用30億的 標注圖像進(jìn)行訓練,在ImageNet上取得了新的記錄90.45%,證明了視覺(jué)大模型(30億參數)在廣泛視覺(jué)問(wèn)題上的有效性
OpenAI提出DALLE模型,可以根據用戶(hù)輸入的文本生成對應的圖像,Imagen模型,CogView,VQ-Diffusion 模型以及 NUWA-infinity 等效果同樣出色
告立足于算法的技術(shù)趨勢和行業(yè)應用現狀,從法律監管,倫理治理,技術(shù)治理三個(gè)層面梳理總結國內外在算法治理方面的實(shí)踐做法,保障算法技術(shù)創(chuàng )新與應用健康
受基層影像醫師學(xué)歷偏低和經(jīng)驗不足等因素影響,基層影像設備診療能力并未被完全釋放,為人工智能醫學(xué)影像產(chǎn)品在基層落地提供巨大市場(chǎng)機遇