人工智能产生于1956年在美国达特茅斯学院举行的“人工智能夏季研讨会”,至今已有60年的发展历史,大致经历了三次浪潮。在人工智能的前两次浪潮当中,由于技术未能实现突破式进展,相关应用始终难以达到预期效果,无法支撑起大规模商业化应用,最终在经历过两次高潮与低谷之后归于沉寂。近年来,随着计算机视觉、语音识别、知识图谱等技术快速发展,以2016年AlphaGo战胜人类棋手为标志,人工智能浪潮迈入新的发展阶段。2021年DeepMind团队开源AlphaFold2数据集,利用人工智能技术解决蛋白质结构预测问题,这一于生物领域取得的前瞻性进展表明AI算力提升及算法的不断突破创新。人工智能算力和算法的不断突破创新为其规模商用奠定了坚实的基础,“AI+行业应用”是未来AI发展的重点。
与全球机器视觉行业相比,国内机器视觉行业起步晚,1999-2003年是我国机器视觉发展的启蒙阶段,开始出现跨专业的机器视觉人才,2004年后进入发展初期,机器视觉企业开始探索与研发自主技术和产品,同时取得一定的突破。经历十年,中国机器视觉产业逐步迈向高速发展阶段。目前,中国有近百家机器视觉相关企业,从事半导体、食品、安防、医疗及金融等各个领域。
目前AI四小龙都处于亏损状态,分析其财务表现报表来看,主要问题在于研发投入较高等原因所导致的亏损问题。从财务视角来看,实现盈利的路径主要来自于收入端的快速增长与费用端显著下降,反映在业务层面,可以重点关注以下两个方面的变化:关注一:客户拓展与模式创新带来的收入增长。从收入端的增长来看,一方面需要企业能够深耕应用场景与产业链上下游,为服务的客户提供精细化的能力,打造标杆性案例,并通过客户口碑传播不断拓展新的客户资源;另一方面可以通过商业模式的创新,找到更契合公司核心竞争力的盈利模式,比如目前主流的收入模式为项目制或者软件销售,未来是否有可能演化出咨询模式、平台模式等。关注二:规模效应逐步显现推动费用率显著下降。人工智能行业的最大的成本与费用主要来自于人员成本,背后的原因在于:一方面自研算法框架需要投入大量人员进行基础研究,以保证技术的持续领先;另一方面是由于场景复杂性所导致的底层模型的复用率不高。提高模型的复用性,减少个性化研发的需求数量,从而降低对研发人员的需求,是未来人工智能企业扭亏为盈的关键之一。
数据、算法与算力的进步极大的促进了人工智能技术的发展,部分技术已接近、超越人类水平。尤其是以深度学习为代表的机器学习算法,及以计算机视觉、智能语音、自然语言处理、生物特征识别为代表的关键技术取得重要突破,部分技术已接近、甚至超越人类水平。在计算机视觉方面,2015 年基于深度学习的计算机视觉算法在ImageNet 数据库上的识别准确率首次超过人类。
人工智能的商业模式还在不断摸索与丰富,尚未形成定局。AI企业的商业模式有项目解决方案交付、一站式产品方案、软件销售、硬件销售、算法授权许可费、AI云端服务(单项AI能力或模型)、免费API结合广告分成等多种模式,仍然处于变化当中。
人工智能行业的产业链可分为基础层、技术层、应用层:基础层:包括芯片、软件框架、传感器、服务器、数据(集)等软硬件及服务,为技术层提供算力、数据等底层支撑。技术层:通过进行海量模拟训练和机器学习建模,为人工智能提供包括以深度学习为代表的算法模型,以及计算机视觉、智能语音、机器学习、生物特征识别、知识图谱等关键技术。应用层:基于基础层与技术层,面向特定应用场景需求而形成的软硬件产品或解决方案。
随着人工智能技术的不断进步与发展,部分技术进入产业化发展阶段。与此同时,人工智能正与生产生活的各个领域相融合,有效提升各领域的智能化水平,在带动新产业兴起的同时也为传统领域带来变革机遇,从而拥有极为广阔的市场前景。根据艾瑞咨询的数据,2019年,我国人工智能核心产业及带动产业规模分别为1,088.6 亿元和3,821.5 亿元,预计至2025 年将分别达到4,532.6 亿元和16,648.3 亿元,年均复合增长率分别为26.8%和27.8%。
人工智能属于十四五规划的国家战略性创新领域,我国出台了一系列支持的相关政策支持人工智能产业,其中,《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035 年远景目标纲要》(以下简称“纲要”)明确指出要瞄准人工智能等前沿领域,实施一批具有前瞻性、战略性的国家重大科技项目。
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人工智能产生于1956年在美国达特茅斯学院举行的“人工智能夏季研讨会”,至今已有60年的发展历史,大致经历了三次浪潮。在人工智能的前两次浪潮当中,由于技术未能实现突破式进展,相关应用始终难以达到预期效果,无法支撑起大规模商业化应用,最终在经历过两次高潮与低谷之后归于沉寂。近年来,随着计算机视觉、语音识别、知识图谱等技术快速发展,以2016年AlphaGo战胜人类棋手为标志,人工智能浪潮迈入新的发展阶段。2021年DeepMind团队开源AlphaFold2数据集,利用人工智能技术解决蛋白质结构预测问题,这一于生物领域取得的前瞻性进展表明AI算力提升及算法的不断突破创新。人工智能算力和算法的不断突破创新为其规模商用奠定了坚实的基础,“AI+行业应用”是未来AI发展的重点。
与全球机器视觉行业相比,国内机器视觉行业起步晚,1999-2003年是我国机器视觉发展的启蒙阶段,开始出现跨专业的机器视觉人才,2004年后进入发展初期,机器视觉企业开始探索与研发自主技术和产品,同时取得一定的突破。经历十年,中国机器视觉产业逐步迈向高速发展阶段。目前,中国有近百家机器视觉相关企业,从事半导体、食品、安防、医疗及金融等各个领域。
目前AI四小龙都处于亏损状态,分析其财务表现报表来看,主要问题在于研发投入较高等原因所导致的亏损问题。从财务视角来看,实现盈利的路径主要来自于收入端的快速增长与费用端显著下降,反映在业务层面,可以重点关注以下两个方面的变化:关注一:客户拓展与模式创新带来的收入增长。从收入端的增长来看,一方面需要企业能够深耕应用场景与产业链上下游,为服务的客户提供精细化的能力,打造标杆性案例,并通过客户口碑传播不断拓展新的客户资源;另一方面可以通过商业模式的创新,找到更契合公司核心竞争力的盈利模式,比如目前主流的收入模式为项目制或者软件销售,未来是否有可能演化出咨询模式、平台模式等。关注二:规模效应逐步显现推动费用率显著下降。人工智能行业的最大的成本与费用主要来自于人员成本,背后的原因在于:一方面自研算法框架需要投入大量人员进行基础研究,以保证技术的持续领先;另一方面是由于场景复杂性所导致的底层模型的复用率不高。提高模型的复用性,减少个性化研发的需求数量,从而降低对研发人员的需求,是未来人工智能企业扭亏为盈的关键之一。
数据、算法与算力的进步极大的促进了人工智能技术的发展,部分技术已接近、超越人类水平。尤其是以深度学习为代表的机器学习算法,及以计算机视觉、智能语音、自然语言处理、生物特征识别为代表的关键技术取得重要突破,部分技术已接近、甚至超越人类水平。在计算机视觉方面,2015 年基于深度学习的计算机视觉算法在ImageNet 数据库上的识别准确率首次超过人类。
人工智能的商业模式还在不断摸索与丰富,尚未形成定局。AI企业的商业模式有项目解决方案交付、一站式产品方案、软件销售、硬件销售、算法授权许可费、AI云端服务(单项AI能力或模型)、免费API结合广告分成等多种模式,仍然处于变化当中。
人工智能行业的产业链可分为基础层、技术层、应用层:基础层:包括芯片、软件框架、传感器、服务器、数据(集)等软硬件及服务,为技术层提供算力、数据等底层支撑。技术层:通过进行海量模拟训练和机器学习建模,为人工智能提供包括以深度学习为代表的算法模型,以及计算机视觉、智能语音、机器学习、生物特征识别、知识图谱等关键技术。应用层:基于基础层与技术层,面向特定应用场景需求而形成的软硬件产品或解决方案。
随着人工智能技术的不断进步与发展,部分技术进入产业化发展阶段。与此同时,人工智能正与生产生活的各个领域相融合,有效提升各领域的智能化水平,在带动新产业兴起的同时也为传统领域带来变革机遇,从而拥有极为广阔的市场前景。根据艾瑞咨询的数据,2019年,我国人工智能核心产业及带动产业规模分别为1,088.6 亿元和3,821.5 亿元,预计至2025 年将分别达到4,532.6 亿元和16,648.3 亿元,年均复合增长率分别为26.8%和27.8%。
人工智能属于十四五规划的国家战略性创新领域,我国出台了一系列支持的相关政策支持人工智能产业,其中,《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035 年远景目标纲要》(以下简称“纲要”)明确指出要瞄准人工智能等前沿领域,实施一批具有前瞻性、战略性的国家重大科技项目。
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