IDC发布《中国人工智能生态体系研究报告，2017》-低调大师

IDC发布《中国人工智能生态体系研究报告，2017》

2018-03-18 466

IDC日前发布《中国人工智能市场生态体系研究报告，2017》，报告从AI基础支撑资源、关键技术及应用解决方案层面研究分析了中国市场的进展、机会和挑战。

近五年大数据的发展提高了行业企业的信息化、数字化程度，数据的体量、价值密度不断提升，为人工智能模型训练提供了数据支撑。数据处理、模型训练需要有计算能力的支撑，能够加速数据处理的芯片是人工智能市场发展的重要驱动力。NVIDIA、Intel等芯片厂商提供硬件和软件平台，赋能开发者快速进入应用开发环节，推动了市场的发展。开源框架诸如Tensorflow, Caffe,以及国内BAT的开放平台则提供了大量的算法库，帮助开发者依托已有的积累快速进行优化。数据体量增长、算力快速提高，成为人工智能市场发展最重要的驱动因素。

另外，云计算服务平台不仅提供了AI开发的基础存储资源，也在不断推出云化GPU/FPGA服务器，并通过云平台输出AI服务，是市场发展的重要驱动力之一，同时也是2017年以来发展速度最快的一个细分市场。截至2017年上半年，共有10家云计算服务厂商加入了这一市场，而到2017年底，这一数字可能会翻倍。

在关键技术领域，报告重点解读了包括自然语言处理、智能语音、计算机视觉在内的市场进展，典型的商业模式，应用场景以及典型厂商。

自然语言处理中的语义理解、分析，知识模型生成及预测，是上层应用能否真正实现智能的重要环节。机器需要读懂语言才能与人类实现多轮自然交互，图像、视频结构化后也需要基于知识模型去推理、预测。知识模型的生成离不开大量的语料库和精准的算法模型，当前能够在语义理解、分析领域投资并取得优势的仍以有大量语料库积累的大公司为主。

语义理解+语音交互的人工智能软件平台逐渐被广泛的应用在智能家电、儿童玩具、教育产品、车载系统中，用户既包括传统行业的巨头，又有各种开发者创新团队。这一领域厂商的关注点在于打造包括内容、渠道、开发者在内的整体生态。而终端用户通常会选择2到3家的单点技术合成一套解决方案，给技术提供商带来了更多机会也带来了一定挑战。

计算机视觉场景待深挖。广义的计算机视觉又分机器视觉和计算机图像识别，当前计算机图像识别领域的人脸识别应用最为成熟。在平安城市安防行业解决方案中，已落地多套人脸检测系统，并为公安破案提供了有效的支撑。在航空业，国内也有近20家机场在探索使用人脸识别进行安检。在金融业远程身份认证环节，招商银行预计将于2017年底在所有ATM机使用刷脸取款。澳门今年5月宣布将推出ATM机先人脸识别再取钱的新规，要求中国大陆银联持卡人在澳门ATM机取款必须要先通过人脸识别才能取钱，以此来监控洗钱行为。另外，机器视觉也在不断的应用到机器人的感知系统中。尽管项目在不断落地，应用场景仍然比较单一，企业需克服技术挑战，在场景纵深方向继续发力。

此外，作为底层技术，机器学习逐渐被大数据厂商引入到分析架构中，进行高级预测分析；深度学习则被引入到有大量图像数据需要处理的场景中，如医疗服务业MRI图像等。

未来，所有B2B、B2C的业务都将全面的应用AI来获得更多收益。

AI+企业级运营管理，仍以企业级应用厂商为主，将机器学习融入到企业级解决方案中，以企业级应用厂商为主。未来，AI在企业中将全面应用到IT运营、OT运营自动化中，以数据和智能连接客户，连接产品，连接资产。

AI+行业，以金融、医疗最多。其中医疗行业处于A轮以上的创新企业最多，多以结合云计算、大数据、机器学习进行诊疗图像处理、辅助诊断应用为主，未来将从就诊前交互环节向下延伸至临床诊疗、精准用药，向上拓展至新药研发环节。金融行业应用场景以风险监测、反欺诈、信用评估为主，如SAS、国内的金融科技厂商同盾科技，明略数据等，智能投顾的落地应用相对较少。在制造行业，工业物联网+实时数据分析用于故障诊断、个性化定制为主，目前市面上厂商多处于探索阶段。

AI+B2B服务，包括跨行业通用的B2B产品或服务，如法律服务、服务机器人等。在这一分类下，应用案例相对较多的还是仓储及物流环节的无人车、社区摆渡车等。

AI+B2C产品，包括智能硬件、智能家居、消费级机器人、智能驾驶汽车等。在这一分类下，企业已经推出众多AI增强的产品，未来多模态的人机交互方式也将带来更多商机。

人工智能的应用，不仅是人工智能技术提供商的机会，也是众多IT厂商的机会：非结构化数据存储和处理为大数据厂商带来新机会；边缘计算为云计算、物联网的数据传输以及分析提供了新模式。对于传统行业，人工智能更是重要的数字化转型加速器，结合大数据、人工智能，企业能够为用户提供智能增强的产品、服务，促进数字化运营流程，改进用户体验。

IDC中国研究经理卢言霞认为：“未来，所有的企业都将是与AI相关的企业。新的人机交互方式、增强的数字化流程，将直接或间接的影响到组织当前的业务流程、产品服务客户的形式。所有的企业，不论是IT企业还是传统行业，都需要积极的评估人工智能的发展带来的影响、挑战和机会。”

本文出处：畅享网

本文来自云栖社区合作伙伴畅享网，了解相关信息可以关注vsharing.com网站。

微信关注我们

原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/574140

转载内容版权归作者及来源网站所有！

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。

从起源到具体算法，这篇深度学习综述论文送给你

近年来，深度学习作为机器学习的新分支，其应用在多个领域取得巨大成功，并一直在快速发展，不断开创新的应用模式，创造新机会。深度学习方法根据训练数据是否拥有标记信息被划分为监督学习、半监督学习和无监督学习。实验结果显示了上述方法在图像处理、计算机视觉、语音识别、机器翻译、艺术、医学成像、医疗信息处理、机器人控制和生物、自然语言处理（NLP）、网络安全等领域的最新成果。本报告简要概述了深度学习方法的发展，包括深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）（包括长短期记忆（LSTM）和门控循环单元（GRU））、自编码器（AE）、深度信念网络（DBN），生成对抗网络（GAN）和深度强化学习（DRL）。此外，本文也涵盖了深度学习方法前沿发展和高级变体深度学习技术。此外，深度学习方法在各个应用领域进行的探索和评估也包含

2018-03-19

625

外媒报道，近日Canalys发布2017年第二季度报告，报告指出，云计算基础设施市场同比增长47%，达到140亿美元。亚马逊、微软、谷歌、IBM等四大服务提供商占整个云基础设施服务市场的55%。其中，亚马逊同比增长42%;微软同比增长97%;谷歌同比增长92%，IBM增长23%，位列前四。Canalys指出对主要云基础架构服务的需求，比如按需计算和存储是驱动云计算基础设施市场增长的主要动力，未来的驱动力是由云服务提供商开发的人工智能平台。据悉，亚马逊网络服务开发出一种人工智能服务，可以理解语言、语音识别、视觉搜索、文本到语音转换和机器学习技术。今年一月份，微软收购Maluuba，着重讲人工智能视为公司未来增长战略的一部分，在人工智能方面，微软更多关注机器阅读。谷歌宣布了名为Cloud TPU的人工智能芯片，运行与谷歌的人工智能服务。IBM推出的Watson是一种人工智能平台，可以通过应用程序编程接口(API)，将被用于安全智能和联络中心。Liu先生表示：“领先的芯片组供应商也加大了这方面的力度，如Nvidia的数据中心GPU业务增长了近300%。AMD与微软、谷歌和百度合作为其人...

2018-03-19

538

资源下载

更多资源

优质分享App

近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。