2023年中国人工智能行业概览.pdf
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1、2023年年中国人工智能行业概览中国人工智能行业概览Overview of Chinas Artificial Intelligence Industry in 20232023年中国人工知能業界概要年中国人工知能業界概要报告报告标签:标签:人工智能、工业质检、自动驾驶、人工智能、工业质检、自动驾驶、MLOps、AutoML、博瀚智能、博瀚智能2人工智能行业现处于核心硬件发展阶段,数据、算力、算法是三大核心发展要素,推动着人工智能的技术迭代和商业化落地。中国人工智能企业处于发展初期,大多数企业对于人工智能的发展主要以框架搭建和应用解决方案为主,在打造高质量产品和降低成本方面持续创新。政策环境的
2、优化,也将助力 AI 产业高速发展。中国人工智能行业发展势头强劲中国人工智能行业发展势头强劲,赋能千行百业赋能千行百业01对比以模型为中心的 AutoML,以数据为中心的 MLOps 具有把数据的质量和数量置于主要位置的特点,能提供更有优势的解决方案,使组织规模化、高质量、高效率、可持续地生产机器学习模型,有效缓解 AI 生产过程的管理问题,提升 AI生产的转化效率。目前,MLOps 行业应用稳步推进,落地实践成果颇丰。02近年来,中国人工智能开发平台市场规模持续增长。在应用场景端,传统 AI 模型痛点突出,亟待人工智能协助转型,中国制造业人工智能解决方案的市场规模呈现快速增长态势。AI 与各
3、产业深度融合,精准解决各场景痛点,未来增长潜力巨大,尤其在制造行业和交通行业,AI 的渗透率有较大增长空间。MLOps 以数据为中心的技术成为人工智能生产落地的重要推动力以数据为中心的技术成为人工智能生产落地的重要推动力03乘人工智能行业发展东风乘人工智能行业发展东风摘要摘要2023 LeadL400-072-5588近期近期 ChatGPT 的出现掀起了又一波人工智的出现掀起了又一波人工智能发展热潮能发展热潮,中国人工智能行业发展势头强中国人工智能行业发展势头强劲劲,市场规模持续上升市场规模持续上升,正逐步进入效率化正逐步进入效率化生产阶段生产阶段。MLOps 技术作为人工智能生产落技术作为
4、人工智能生产落地的重要推动力地的重要推动力,重要性愈加凸显重要性愈加凸显。博瀚智博瀚智能作为国内私有云能作为国内私有云 AI 平台第一梯队服务商平台第一梯队服务商,采用数据闭环驱动采用数据闭环驱动+MLOps 的技术路线的技术路线,提供丰富的产品精准解决传统方案痛点提供丰富的产品精准解决传统方案痛点,赋赋能人工智能行业发展能人工智能行业发展,未来前景相当广阔未来前景相当广阔。中国人工智能行业市场规模持续上升中国人工智能行业市场规模持续上升,与各产业深度融合与各产业深度融合国内私有云国内私有云AI 平台第一梯队服务商平台第一梯队服务商博瀚智能博瀚智能04博瀚智能是业内领先的人工智能综合平台和智能
5、化数据处理方案提供商,近几年营收增速较快,研发能力强劲,公司坚持以数据为中心的技术路线,精准解决传统方案痛点。其打造的多维度数据 AI 管理平台 AIstudio 是业内领先的轻量级私有化平台,实现用户友好的深度学习和模型快速部署,合作生态十分繁荣。32023LeadL400-072-5588名词解释名词解释-07中国人工智能行业发展概述中国人工智能行业发展概述-08 人工智能行业发展历程,AI 产业正逐步进入效率化生产阶段-09 行业规模不断扩大,市场以政府端为主带动企业端应用落地-10 AI 技术赋能各行各业,落地多种应用场景-11 落地需求为市场主要驱动力,政府的行业持续发展-12 下游
6、行业量增驱动人工智能应用,需求有望较大提升-13 政策环境持续优化,助力AI 产业创新发展-14MLOps 技术成为人工智能生产落地重要推动力技术成为人工智能生产落地重要推动力-15 数据为中心的技术路径潜力较大,将成未来发展趋势-16 以数据为中心的 MLOps 提供优质解决方案,助力组织保障生产质量-17 AutoML优势与痛点并存,整体表现逊于 MLOps-18 MLOps 有效缓解AI 生产过程管理问题,提升AI 生产转化率-19 MLOps 工具不断创新,落地实践成果颇丰-20中国人工智能行业市场规模持续上升,与各产业深度融合中国人工智能行业市场规模持续上升,与各产业深度融合-21
7、传统AI 模型痛点突出,亟待人工智能协助转型-22 AI 基础设施成长迅速,资源整体效能水平不断进化-23 中国AI 行业与开发平台市场规模高速增长-24 人工智能基础数据服务众多下游场景,精准解决痛点-25目录目录CONTENTS42023LeadL400-072-5588目录目录CONTENTS国内私有云国内私有云AI 平台第一梯队服务商平台第一梯队服务商博瀚智能博瀚智能-26 企业概况:业内领先的人工智能综合平台和智能化数据处理方案提供商-27 经营情况:强劲的研发能力强劲与过硬的产品质量支持企业持续发展-28 核心业务:形态丰富、设计先进,构建全栈、可扩展的云边端平台体系-29 企业生
8、态:深度合作业内头部企业,并拥有百余落地案例-30方法论方法论-31法律声明法律声明-32企业介绍及宣传页企业介绍及宣传页-3352023LeadL400-072-5588图表1:人工智能行业定义及特征-09图表2:2018-2022 年全球企业应用 AI 产品的平均数量-09图表3:人工智能行业落地场景-09图表4:人工智能行业发展历程-10图表5:中国人工智能技术架构-11图表6:AI 技术三大核心底层基础-12图表7:中国人工智能企业突破与创新-12图表8:AI 在各个行业的渗透情况-13图表9:2016-2022 年人工智能产业相关政策梳理-14图表10:以数据为中心将成行业发展方向-
9、16图表11:平台对于数据驱动的AI 重要性-16图表12:AutoML 和 MLOps 技术路径对比-17图表13:数据为中心与模型为中心的不同-17图表14:AutoML的特征及痛点-18图表15:AutoML 发展历程-18图表16:MLOps 的特征及价值-19图表17:MLOps 发展历程-19图表18:以数据为中心:MLOps-20图表19:MLOps 发展现状-20图表20:MLOps 的意义和价值-20图表图表目录目录List of Figures and Tables62023LeadL400-072-5588图表21:AI 模型落地的痛点-22图表22:人工智能基础层进阶之
10、路-23图表23:一站式基础层资源平台-23图表24:中国人工智能行业市场规模及渗透率,2021-2027E-24图表25:AI 开发平台市场规模-24图表26:人工智能应用场景-25图表27:博瀚智能公司介绍-27图表28:博瀚智能团队背景-27图表29:博瀚智能发展历程-27图表30:公司经营状况-28图表31:AI 质检解决的痛点问题-28图表32:博瀚智能的主要产品-29图表33:AIStudio:一站式 AI 开发+大数据分析平台-29图表34:博瀚智能各领域合作伙伴-30图表图表目录目录List of Figures and Tables72023LeadL400-072-5588
11、人工智能:人工智能:Artificial Intelligence,英文缩写为 AI。它是研究、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新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。DevOps:一种软件开发和运维的文化、方法和实践,旨在通过自动化、协作和跨职能团队的整合,实现更快、更可靠和更高效的软件开发、测试、部署和运维。生成式生成式AI:AI-Generated Content,人工智能生成内容,是指基于人工智能技术,通过已有数据寻找规律,并通过适当的泛化能力生成相关内容的技术,可以
12、生成常见的如图像、文本、音频、视频等内容。ChatGPT:基于GPT-3.5架构训练的大型语言模型,由 OpenAI 开发。可以进行对话、回答问题、生成文本等任务。利用自然语言处理和机器学习技术,可以处理广泛的语言任务,包括文本分类、语义理解、文本生成、对话建模等。MLOps:通过构建和运行机器学习流水线(Pipeline),统一机器学习(ML)项目研发(Dev)和运营(Ops)过程的一种方法。目的是提高 AI 模型生产质效。AutoML:一种机器学习过程,旨在通过一系列算法和启发式方法实现从数据选择到建立模型的自动化。DataOps:一种数据运营(Data Operations)的方法论,其
13、目的是改进和加速数据管道(Data Pipeline)的开发、测试、部署和运行,以确保数据在组织内部流动的可靠性、一致性和质量。自然语言处理:自然语言处理:Natural Language Processing(NLP),是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面。算法:算法:算法是计算机专业中的一种算法,就是利用用户的一些行为,通过一些数学算法,推测出用户可能喜欢的东西。基于内容的信息推荐方法的理论依据主要来自信
14、息检索和信息过滤,所谓的基于内容的推荐方法就是根据用户过去的浏览记录来向用户推荐用户没有接触过的推荐项。算法是互联网运作的基础,是大数据、人工智能、云计算等一切网络活动的内部规则,是电子商务、信息传播、互动交流、游戏活动、未成年人权益保护等网络运营的起点。名词解释名词解释82023LeadL400-072-558801中国人工智能行业发展势头强劲,现处于“核心硬件发展中国人工智能行业发展势头强劲,现处于“核心硬件发展阶段”阶段”时期,应用前景广阔时期,应用前景广阔概况与特点概况与特点92023LeadL400-072-55881.1 行业概况行业概况 人工智能技术为千行百业赋能,实现各类应用场
15、景落地,现阶段已发展成为主流趋势,人工智能技术为千行百业赋能,实现各类应用场景落地,现阶段已发展成为主流趋势,AI 技术商业价值不断技术商业价值不断增长,产品形态和应用边界也在持续拓宽。增长,产品形态和应用边界也在持续拓宽。1.92.33.13.93.8201820192020202120222018-2022 年全球企业应用年全球企业应用AI 产品的平均数量产品的平均数量 企业应用企业应用 AI 技术比重持续提升技术比重持续提升,AI 技技术商业价值不断增长术商业价值不断增长。据调查,2017年企业应用 AI 技术比重约占 20%,2022 年企业至少在一个业务领域采用AI 技术比率增至 5
16、0%。2018 年应用 AI产品平均仅 1.9 个,2022 年增至 3.8 个。应用数量提升以外,AI 商业价值不断增长,企业部署AI 动力显著。机器人流程自动化机器人流程自动化(RPA)和计算机视和计算机视觉是人工智能领域每年最常用的技术觉是人工智能领域每年最常用的技术,自然语言文本理解已经从 2018 年的中间位置上升到仅次于计算机视觉的第三位。算力算力算法算法数据数据人工智能基础层人工智能基础层数据基础服务与治理平台数据基础服务与治理平台智能模型敏捷开发工具智能模型敏捷开发工具智能计算集群智能计算集群发展三大要素发展三大要素来源:头豹研究院编辑整理人工智能人工智能行业定义及特征行业定义
17、及特征人工智能定义:人工智能定义:人工智能产业是指以人工智能关键技术为核心的、由基础支撑和应用场景组成的、覆盖领域极为广阔的行业群。智能产品是指用人工智能技术赋能的产品。设计过程中需要具备较强的仿真能力和失效模式分析能力。价值性、通用性、效率化为产业发展战略方向价值性、通用性、效率化为产业发展战略方向 人工智能赋能产业发展已成为主流趋势,下游应用场景丰富。人工智能赋能产业发展已成为主流趋势,下游应用场景丰富。基于软件服务、云服务、硬件基础设施等产品形式,结合消费、制造业、互联网、金融、元宇宙与数字孪生等各类应用场景,人工智能赋能各个产业发展。人工智能的产品形态和应用边界不断拓宽人工智能的产品形
18、态和应用边界不断拓宽;2022 年,人工智能产学研界在通用大模型、行业大模型等促进技术通用性和效率化生产的方向上取得了一定突破。商业价值塑造、通用性提升和效率化应用是 AI 技术助力产业发展、社会进步和自身造血的要义。AI+农业农业AI+泛安防泛安防AI+制造制造AI+政务政务AI+教育教育AI+医疗医疗AI+互联网互联网AI+交通交通AI+能源能源人工智能人工智能行业落地场景行业落地场景102023LeadL400-072-55881.2 行业发展历程行业发展历程 人工智能行业现处于“核心硬件发展阶段,算力、数据、算法全面突破”人工智能行业现处于“核心硬件发展阶段,算力、数据、算法全面突破”
19、时期,产业未来发展将基于大规模时期,产业未来发展将基于大规模数据识别、预测、学习和决策,逐步进入效率化生产阶段。数据识别、预测、学习和决策,逐步进入效率化生产阶段。始于 1970s,分析之后,进行智能决策;近年来才开始真正兴盛始于 1980s,起源于分析式 AI,生成新的内容;2022 年迎来突破生成式生成式 AI分析式分析式 AI人工智能人工智能行业发展历程行业发展历程规则导向规则导向机器学习机器学习深度学习深度学习自主学习自主学习1950s1980s感知机、专家系统感知机、专家系统1980s21 世纪初期世纪初期支持向量机、神经网络、决策树支持向量机、神经网络、决策树21 世纪初期至今世纪
20、初期至今多层圣经网络模型多层圣经网络模型未来发展方向未来发展方向基于大规模数据识别、预测、学习、决策基于大规模数据识别、预测、学习、决策感知式感知式 AI运营营销决策、金融风险评估、医疗诊断等生成式生成式 AI 生成各种数据、图像、生成各种数据、图像、语音等内容后,决策式语音等内容后,决策式AI 对生对生成内容进行分析和决策,实现成内容进行分析和决策,实现更加全面和智能的应用更加全面和智能的应用 AI 产生的商业价值不断增产生的商业价值不断增长,企业部署长,企业部署AI 的动力显的动力显著。著。企业在业务领域扩大采用AI 技术,应用的AI 产品数量增加。落地AI 应用对企业业务运营的商业价值与
21、战略意义越来越明确。人工智能的产品形态和应人工智能的产品形态和应用边界不断拓宽用边界不断拓宽;2022 年,人工智能产学研界在通用大模型、行业大模型等促进技术通用性和效率化生产的方向上取得了一定突破。自然语言生成图像生成音乐生成等文本识别语音识别图像识别等理论发展理论发展硬件奠基,算法发展硬件奠基,算法发展核心硬件发展,算法突破核心硬件发展,算法突破算力、数据、算法全面突破算力、数据、算法全面突破决策式决策式 AI始于 1960s,利用逻辑推理等方法进行分析和解决;兴盛于机器学习、数字挖掘技术兴起始于 1950s,让计算机感知和理解现实世界,兴盛于计算机硬件发展与大数据出现来源:智东西、头豹研
22、究院编辑整理2022 年年 11 月,月,ChatGPT 发布点发布点燃燃AI 浪潮。浪潮。2023 年年 3 月月 OpenAI发布发布 GPT-4,直接升级,直接升级 ChatGPT多模态能力。多模态能力。112023LeadL400-072-5588能力层能力层应用层应用层终端层终端层企业级用户政府机构用户大众消费者用户文字生成音频生成图像生成视频生成虚拟人/场景生成代码生成策略生成多模态生成政策规划政策规划基础层基础层生成式人工智能服务管理办法(意见稿)“十四五”数字经济发展规划数字中国建设整体布局规划其他企业服务零售电商传媒/影视教育/科研工业游戏医疗政务金融服务数据资源数据资源硬件
23、设施硬件设施技术层技术层人工智能人工智能智能语音机器学习计算机视觉知识图谱自然语言理解多模态大模型多模态大模型智能文档理解视觉-语言语音-语言多模态检测与分割CVCV大模型大模型图像生成图像表征视频表征视频生成图像分类图像与物体检测语义分割因果推断NLPNLP大模型大模型语音语义理解多语言模型语言理解与生成多模态对话文本语义与图结构开放域对话信息抽取与检索代码生成和理解AIAI模型生产工具模型生产工具深度学习框架/开源模型模型训练/AI开发平台预训练大模型AIAI算力基础算力基础外部合规数据数据标注结构化数据整合第三方合规数据网络资源安全资源算力资源储存资源AI芯片云计算与云服务智能计算平台智
24、能服务器 在人工智能相关政策规划支撑下在人工智能相关政策规划支撑下,技技术架构链条逻辑上可分为基础层术架构链条逻辑上可分为基础层、技技术层术层、能力层能力层、应用层应用层、终端层五大终端层五大板块板块。基础层:基础层:涉及硬件基础设施和数据、算力、算法模型三大核心要素。随着AI 大模型规模的不断扩大,对计算资源的需求也在增加。因此,高性能的硬件设备、海量场景数据、强大的算力基础和升级迭代的算法模型成为了支持AI 大模型发展的关键。技术层:技术层:主要涉及模型构建。目前,Transformer 架构在 AI 大模型领域占据主导地位,如 BERT、GPT 系列等。能力层能力层、应用层及终端层:应用
25、层及终端层:在基础层和技术层的支持下,AI 大模型拥有了文字、音频、图像、视频、代码、策略、多模态生成能力等,具体应用于金融、电商、传媒、教育、游戏、医疗、工业、政务等多个领域,为企业级用户、政府机构用户、大众消费者用户提供产品和服务。中国人工智能技术架构中国人工智能技术架构1.3 行业应用场景行业应用场景 人工智能技术架构逻辑上分为基础层、技术层、能力层、应用层、终端层五大板块,其中核心技术层涵盖人工智能技术架构逻辑上分为基础层、技术层、能力层、应用层、终端层五大板块,其中核心技术层涵盖 AI 技术群和模型的融合创新,为各行业领域提供相关产品及服务。技术群和模型的融合创新,为各行业领域提供相
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