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人工智能將持續升溫深入產業落地仍存挑戰
分類:創新創業      發布日期:2020-01-10

近年來,隨著人工智能相關政策持續落地、核心技術不斷突破、產業融合逐步形成,我國人工智能發展舉世矚目。目前,經歷了爆發式發展之后,我國人工智能行業開始回歸理性,更多地關注產業落地場景。然而,在深入產業落地的過程中,人工智能仍然面臨挑戰。

國家工業信息安全發展研究中心近日發布的《人工智能中國專利技術分析報告》顯示,截至2019年10月,中國人工智能(AI)專利申請量累計44萬余件,成為這一領域專利申請量最多的國家。百度、騰訊、浪潮、華為專利申請數量名列前茅。

近年來,隨著全球經濟發展進入深度調整期,各國對于日益崛起的人工智能等前沿技術越發重視,美國、歐盟、日本、韓國、中國等國家和地區紛紛將人工智能上升為國家戰略,相繼出臺了一系列戰略規劃與政策舉措,力圖搶占產業化發展的主導權。目前,我國已有19個省份先后發布人工智能專項政策。業內人士表示,我國在人工智能領域有望領先全球。

在政策推動及產業界的努力下,人工智能經歷了爆發式發展階段,同時也出現了一些泡沫。在剛剛過去的2019年,我國人工智能經歷了明顯的泡沫降溫,行業開始回歸理性,更多地關注產業落地場景。然而,在近日舉行的2019愛分析·中國人工智能高峰論壇上,業內人士表示,在深入產業落地的過程中,人工智能仍然面臨挑戰。

人工智能將持續升溫

近年來,隨著人工智能相關政策持續落地、核心技術不斷突破、產業融合逐步形成,中國人工智能發展舉世矚目。據國際數據公司(IDC)統計,2019年全球人工智能市場規模達到375億美元,中國AI市場預計占全球的12%,成為全球第二大AI單一市場,且市場規模保持高速增長。

目前,人工智能已經在互聯網、金融和安防等領域逐步落地,未來人工智能將與更多傳統產業相結合,幫助傳統產業轉型升級。中國社科院人口與勞動經濟研究所、社會科學文獻出版社近日聯合發布的《人口與勞動綠皮書:中國人口與勞動問題報告No.20》預測,“十四五”時期,機器人和人工智能將全面影響勞動力市場。根據課題組研究估算顯示,新技術應用對中國制造業普通勞動力崗位替代率為19.6%。

而未來隨著5G的大規模商業化,中國AI發展也將迎來新的機遇。據總部位于倫敦的行業組織GSMA預測,到2025年,中國預計將擁有6億5G用戶,占全球總數的40%。中國巨大的用戶規模產生的海量數據,將為AI技術提供更新迭代的必備“養料”。

賽迪顧問在其整理的《2019-2021年中國人工智能與智能制造市場預測與展望數據》中也預測,未來三年,中國人工智能市場將持續升溫,市場規模將保持30%左右的增長速度。到2021年,人工智能市場規模將突破800億元,中國智能制造系統集成市場規模將達到2948.9億元。

賽迪預計,未來三年,人工智能市場行業結構分布基本保持不變,人工智能技術在互聯網、金融和安防領域仍舊擁有較高的市場占比。預計到2021年,人工智能在互聯網行業的市場規模達到161.1億元,占比為19.68%;在金融領域的市場應用規模達到155.66億元,占比為19.01%;智能安防市場規模達到123.61億元,占比為15.10%。

深入產業落地仍存挑戰

然而,在深入產業落地的過程中,人工智能仍然面臨挑戰。業內人士表示,當用人工智能的眼光看待傳統行業的時候就會發現,數據采集往往還不夠。有關數據的采集、數據的傳輸等會大大影響人工智能的落地和產業升級。

“好的落地場景一定要有數據支撐,能夠清楚地描述場景是什么樣子的。”百分點CTO劉譯璟表示,AI如果想要落地場景的話,企業首先要能講清楚自己的業務價值,并有數據作支撐。

云測數據總經理賈宇航也認為,目前人工智能正在逐漸落地的進程中,數據是非常重要的一環,現階段AI落地缺乏數據支持,尤其欠缺“小數據”。“小場景數據的缺乏增加了真正落地的困難度。比如,關于人的行為姿態的數據非常多,但人跌倒的數據非常少,而我們恰恰就是要檢測跌倒,識別跌倒并及時給出警示。很多行業和很多領域應用人工智能技術時,其痛點也是小數據。”

“數據是AI的生產力,但每個行業的數據標準都不一樣,所以在算法實際落地到場景時,因為數據不一樣,導致有價值的數據不能用,只能重新積累相關數據。”快商通執行董事肖龍鵬在談到AI落地的困境時也談及數據。他稱,在AI助力企業數字化這一塊,需要從產品和交付能力兩個維度來看,分別是數據運營能力和生態建設能力。比如,生物識別技術落地于保險領域,剛開始提供的是技術能力,當技術產生了價值,產生了數據之后,新的問題又來了,那就是客戶并不會做數據的運營,人工智能技術提供方要配合客戶做數據的價值化挖掘,從數據挖掘再反推到數據上,這是人工智能技術提供方需要提升的地方。

除此之外,肖龍鵬認為,人工智能落地還需要下游客戶的包容。在他看來,客戶的期望值和與人工智能技術的成熟度很多時候是處于兩個階段,客戶期望用人工智能技術發現業務場景中的痛點并完美解決,但現實是人工智能很多時候還無法做到這一點。這個時候就需要客戶對技術具有一定的包容度,愿意讓技術在實際業務場景中訓練并提升產品的成熟度。“這是目前人工智能技術落地場景的一個難點,如果無法得到很好的協調和解決,技術落地和業務周期就會拉長。”

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