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      中國首份AI落地白皮書發(fā)布!地方政府規(guī)模大,金融領域最積極,北京供給超上海深圳總和

      增速全球第一。

      組委會 發(fā)自 凹非寺
      量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

      人工智能落地,有方向可以參考了。

      在MEET2020智能未來大會上,IDC聯(lián)合量子位發(fā)布白皮書,全面展示了2019年中國人工智能應用狀況。

      這也是國內(nèi)首份以人工智能應用為主題的白皮書,也是站在年底對中國人工智能市場的一次梳理與總結。

      IDC中國副總裁鐘振山認為,這份白皮書“駁斥”了人工智能市場遭遇到的一些降溫的觀點。

      他介紹稱,2019年中國在全球市場占比大概12%,是全球第二大單一人工智能市場,雖然比美國還有差距,但增速驚人會達到64%,成為全球第一。

      從而可以看到,中國人工智能市場還是一個充滿活力的市場。

      當然,白皮書中談到的不僅僅如此。作為這一年人工智能產(chǎn)業(yè)中的大趨勢,AI技術與傳統(tǒng)行業(yè)進一步產(chǎn)生了實質(zhì)性融合,整個產(chǎn)業(yè)又有了新變化,比如:

      • 2019年,雖然政府投入規(guī)模持續(xù)擴大,但已不是前幾年的一騎絕塵狀況。
      • 不乏金融行業(yè)的公司在人工智能技術上投入了上億元。
      • 中國AI技術供應商目前重點分布在北京、上海、深圳、杭州這四大城市。
      • 在落地提速的趨勢下,AI帶來的價值,已經(jīng)不僅僅限于降本增效。

      這背后還有哪些新價值涌現(xiàn)?新邊界又拓展到哪些地方?又會有什么樣的新格局?

      現(xiàn)在,我們可以結合這份白皮書,一文看盡。

      金融公司2019投入上億元部署AI

      人工智能技術商業(yè)化之后,“To G”成為一種新的商業(yè)模式,也成為AI公司獲取第一桶金主要來源。

      白皮書數(shù)據(jù)顯示,在2019年地方政府的投入規(guī)模依舊最大,但已不是當初的一騎絕塵。

      隨著近年來AI技術向To B發(fā)力,專業(yè)服務提供商和零售商的投入規(guī)模,已經(jīng)追了上來。

      但最兇猛的還要數(shù)金融行業(yè),技術投入穩(wěn)步增?,不乏有公司在2019年投入了上億元。

      制造、醫(yī)療、電信等領域快速增?,產(chǎn)業(yè)智能化下AI應用場景愈加豐富。

      在落地過程中,關鍵詞是“需求”

      白皮書中顯示,有明確業(yè)務需求的AI應用,已經(jīng)在市場中逐步得到推廣,根據(jù)需求不同,技術的落地程度也有不同。

      2019年,已經(jīng)成熟落地的人工智能應用包括金融領域的反欺詐、生物識別類身份驗證、智能客服等以及服務行業(yè)的內(nèi) 容審核類應用。

      正在規(guī)模推廣的人工智能應用,包括政府的服務機器人、智能終端,以及政務?戶智能化改造等。

      此外,零售行業(yè)的智能貨柜、貨架識別,制造業(yè)的質(zhì)量檢測,醫(yī)療行業(yè)的智能導診以及面對商業(yè)的安防布控應用也正在規(guī)模化推廣。

      面向未來,潛力巨大的人工智能應用包括跨行業(yè)的視頻結構化、 業(yè)務流程自動化,金融領域的智能網(wǎng)點服務機器人,服務領域的營銷互動,零售行業(yè)的供應鏈預測以及醫(yī)療行業(yè)的輔助臨床診斷決策、虛擬智能助理等應用。

      除此之外,電信行業(yè)智能網(wǎng)絡將能夠自動識別網(wǎng)絡故障、潛在攻擊,也是未來充滿潛力的創(chuàng)新應用。

      超七成企業(yè)落地應用多項AI技術

      從企業(yè)視角來看,73%的受訪者表示,企業(yè)為了更好地滿足業(yè)務需求引入了多項AI技術能力。

      例如,金融行業(yè)用戶涉足的AI技術領域非常廣,對人體與人臉識別、OCR、內(nèi)容安全審核等領域都有關注,制造業(yè)用戶則聚焦圖像識別類AI技術。

      專業(yè)服務/互聯(lián)網(wǎng)/信息服務用戶涉足的技術領域也非常廣泛,引入了NLP、機器學習平臺、圖像、語音等多種AI能力。

      這種趨勢之下,技術供應商也在拓展提供AI技術的邊界,語音識別公司攻入視覺領域,視覺創(chuàng)業(yè)公司切入語音和芯片,芯片公司加碼軟件和算法。

      此外,雖然2019年人工智能算法創(chuàng)新的速度雖然減緩,但用戶使用的模型卻更加豐富。

      人工智能開發(fā)者數(shù)量增?迅速,使用的工具也日益豐富。行業(yè)用戶普遍選擇使用TensorFlow、Pytorch等較為成熟的工具。

      除此之外,主流行業(yè)用戶也傾向使用Scikit-learn、Pandas、SciPy、Caffe/Caffe2 及國產(chǎn)技術工具百度飛槳等。

      越來越多的開發(fā)者,也選擇將適配的人工智能模型從本地訓練推理轉(zhuǎn)向云(44%)、邊緣(13%)、端(48%)運行,來提高模型部署的效率。

      北京供應超上海深圳總和

      從地域分布來看,中國AI技術供應商目前重點分布在北京、上海、深圳、杭州這四大城市,其中,北京人工智能企業(yè)數(shù)量547家,比上海和深圳的總和都多,遙遙領先。

      廣州、成都、南京、蘇州、合肥、重慶、西安、青島成為AI技術供應商選擇布局的第二梯隊城市。

      具體到行業(yè)中,2019年中國人工智能軟件市場,加入了更多的國內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)公司、AI獨?獸企業(yè)以及大數(shù)據(jù)公司。

      這些市場參與者,都在細分市場的賽道上打磨AI技術。先說通用軟件平臺,定義是基于深度學習、機器學習的AI應用開發(fā)平臺。

      在2019年,中國形成了以國內(nèi)外云服務商、中國AI獨?獸公司以及傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)公司為主的市場格局。

      然后是對話式人工智能平臺,主要使用內(nèi)容分析、信息發(fā)現(xiàn)以及深層自然語言處理和理解技術與人類進行交流。

      報告中指出,得益于聊天機器人和智能對話終端應用的大規(guī)模落地,企業(yè)級、消費級對話式人工智能平臺市場驅(qū)動了整個人工智能軟件市場的發(fā)展。

      2019年提供對話式人工智能平臺的廠商,已經(jīng)不僅僅限于互聯(lián)網(wǎng)頭部企業(yè),還有更多的AI初創(chuàng)公司加入。

      分析市場中,聚集了眾多頭部互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、AI獨?獸企業(yè)。在白皮書中進一步劃分為了NLP及文本分析、音頻語音分析、圖像視頻分析等子市場。

      2019年,圖像分析市場參與者,大部分已經(jīng)具有能夠提供OCR、人臉、人體識別等熱?AI技術的能力,隨著視頻數(shù)據(jù)的逐步增?,視頻分析市場也已具備增?動力。

      NLP及文本分析軟件方面,主要應用在智能客服、輿情分析、警務情報分析、品牌監(jiān)測、辦公自動化等方面。

      音頻、語音分析軟件仍處于淺層應用階段,多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)及AI公司僅提供一些企業(yè)級、消費級的應用,在技術創(chuàng)新性、價值提升方面還需要加強。

      搜索系統(tǒng)方面,鐘振山介紹稱,有越來越多的企業(yè)級的用戶有相關的需求,但提供解決方案的廠商并不多,主要來源于海外,像IBM、微軟、Google等等。國內(nèi)僅有百度等有相關動作,還處于相對比較初期的階段。

      AI落地價值不限于降本增效

      降本增效,提升服務體驗,是人工智能給企業(yè)帶來的直接效益,也是當前AI落地過程中承擔的核心角色。

      但從白皮書中提供的數(shù)據(jù)來看,人工智能落地帶來的新價值,并不限于此。有26.6%的受訪者認為,價值主要體現(xiàn)在創(chuàng)新業(yè)務方面。

      白皮書中援引了某AI企業(yè)解決方案主管的說法,“客戶選擇嘗試更多的AI創(chuàng)新應用,除了降本增效,對于業(yè)務創(chuàng)新理念啟發(fā)也非常重要?!?/p>

      當然,降本增效,提升服務體驗,提高運營效率,降低運營風險等直接效益,也是AI落地價值的核心。

      具體的價值獲取方式,是行業(yè)用戶根據(jù)不同的業(yè)務需求,把人工智能應用嵌入到組織內(nèi)的業(yè)務流程中。

      例如,金融行業(yè)企業(yè)把人工智能應用在運營、欺詐?險管理以及IT安全上,制造業(yè)不僅把AI引入物流、供應鏈制造環(huán)節(jié),也在市場營銷環(huán)節(jié)積極采用,專業(yè)服務/互聯(lián)網(wǎng)/信息服務企業(yè),則把AI應用在運營、市場營銷以及IT安全上。

      雖然近年來人工智能一直在談落地與應用,但都是圖像、視頻、自然語言處理、語音、知識圖譜、AR與VR等“單點人工智能能力”在迅猛增長。

      這背后的原因得益于機器學習、深度學習算法模型的不斷突破創(chuàng)新。

      隨著人工智能初步落地帶來了市場反饋,人工智能技術需要進一步提升與深耕,來應對更加廣闊的落地空間,與更加廣闊的邊界。

      這些動向,在2019年已經(jīng)有所顯現(xiàn),比如視頻等非結構化信息數(shù)量的持續(xù)增加,視頻分析技術會迎來進一步發(fā)展契機。

      白皮書中指出,語音語義技術也會持續(xù)發(fā)展,多輪對話、情緒感知、認知智能、輔助決策等將是未來技術突破方向。

      因此,也就形成了AI落地的新格局。

      超六成企業(yè)認為部署AI難

      AI落地過程中也有種種阻力。

      白皮書中指出,有超過60%的受訪者認為,“部署AI真的好難!”

      核心阻力,來自于組織內(nèi)部AI技術人員匱乏、 缺乏質(zhì)量高的數(shù)據(jù)集。

      應用場景不明確、項目成本等也是企業(yè)落地人工智能受阻的重要方面。

      除此之外,AI項目的實際落地效果尚未量化,或并未達到預期,也使企業(yè)落地AI的投資計劃回歸理性。

      這些挑戰(zhàn)雖然是客觀存在,但也從另外一個維度折射出了AI落地新機遇:人才培養(yǎng)、數(shù)據(jù)集打造,以及提供具體場景、可量化效果的AI服務,將成為AI落地中最受歡迎的玩家。

      從人才到數(shù)據(jù),落地四大方法論

      在這份白皮書中,也進一步提煉出了推動AI落地的經(jīng)驗:

      首先,將員工再培訓和發(fā)展視為企業(yè)采用AI的關鍵策略之一。提供技能培訓資源,為內(nèi)部員工 轉(zhuǎn)換為新?色做好準備。

      其次,尋找合適的技術服務供應商作為合作伙伴。

      一個好的合作伙伴可以為企業(yè)提供適用的建議,例如建立合理的AI項目組織架構,引入適配的技術平臺,以及通過知識轉(zhuǎn)移更好地提升企業(yè)內(nèi)部AI能力。

      第三,進行數(shù)據(jù)定義、分類,并記錄存儲位置,保證數(shù)據(jù)的一致性。

      確保數(shù)據(jù)智能平臺嵌入了數(shù)據(jù)安全管理標準。積極獲取并善于利用非結構化數(shù)據(jù),保證信息提取的完整性、精 確性。

      最后,與客戶服務、市場營銷、銷售等業(yè)務團隊加強協(xié)作。了解AI應用場景給業(yè)務帶來的附加價值。

      具體來說,要與企業(yè)內(nèi)部技術和業(yè)務人員共同協(xié)作來評估AI項目收費的具體方案,明晰候選解決方案的優(yōu)勢和不足,對技術供應商實施的AI項目進行結果分析和定量評估,確保解決方案的應用價值實現(xiàn)和業(yè)務目標制定的一致性。

      明年增長超50%,未來六大趨勢

      在白皮書的最后,也提供了對未來AI落地的展望,介紹了全球范圍內(nèi)AI市場六大趨勢:

      第一,人才技能增強。人工智能的落地采用,將使企業(yè)改變其運營方式,員工培訓和組織變更管理,將是未來企業(yè)內(nèi)部AI人才投資的關鍵領域。

      到2024年,將有75%的企業(yè)投資于員工再培訓和發(fā)展,包括第三方服務,以滿足AI采用帶來的新技能需求和工作方式轉(zhuǎn)變。

      第二,數(shù)據(jù)智能。能幫助技術業(yè)務人員快速尋找到構建AI應用、分析過程中將要使用的數(shù)據(jù),將成為數(shù)據(jù)訪問和授權控制的一個點,保證在分布式數(shù)據(jù)倉庫中實現(xiàn)有效地數(shù)據(jù)保護和一致性應用,也會提升企業(yè)內(nèi)部人員數(shù)據(jù)素養(yǎng),實現(xiàn)數(shù)字化運營、轉(zhuǎn)型的企業(yè)戰(zhàn)略。

      到2023年,60%的組織將選擇數(shù)據(jù)智能來統(tǒng)一數(shù)據(jù)獲取、探索、和分析流程中的數(shù)據(jù),從而提高應用開發(fā)過程和業(yè)務結果統(tǒng)計過程中數(shù)據(jù)的透明度和可信度。

      第三,非結構化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化。人工智能技術(例如自然語言處理和計算機視覺)的采用,促進了非結構化和半結構化的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換過程。AI正幫助釋放非結構化數(shù)據(jù)的全部潛力,來提升決策和構建工作流程的準確度和效率。

      到2021年,將有25%的數(shù)據(jù)驅(qū)動型組織會將30%的非結構化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為離散因子,從而推動自適應決策和數(shù)據(jù)驅(qū)動工作流的自動化。

      第四,超個性化應用發(fā)展。個性化是未來提供產(chǎn)品和服務的企業(yè)競爭的核心。個性化推薦、定價甚至根據(jù)個人的特定需求量身定制產(chǎn)品將是未來發(fā)展方向,客戶體驗成為AI應用的重點領域。

      到2021年,將有15%的客戶體驗應用將通過持續(xù)結合各種數(shù)據(jù)和創(chuàng)新的強化學習算法實現(xiàn)超個性化。

      第五,AI邊緣應用趨勢。越來越多的連通性設備的出現(xiàn)、隱私和安全方面的考慮等使AI邊緣應用成為趨勢。隨著邊緣基礎設施的發(fā)展,邊緣AI應用的用例也將不斷擴展。

      到2024年,將有50%的計算機視覺和語音識別模型將在邊緣端運行。

      第六,AI按價值收費。2019年人工智能技術已被眾多企業(yè)接受并認可。不斷拓展的AI技術將推動AI解決方案的革新,組織內(nèi)部采用人工智能將會顯著提升業(yè)務效果,未來人工智能解決方案支出按價值收費是大勢所趨。

      到 2024年,數(shù)字經(jīng)濟下以AI為驅(qū)動的企業(yè)將全面地采用 人工智能技術來開展業(yè)務,人工智能將成為各個業(yè)務環(huán)節(jié)中不可或缺的一部分。

      按價值收費的人工智能解決方案,也能給企業(yè)帶來巨大的業(yè)務價值,例如提高業(yè)務流程的準確性和有效性,提升客戶滿意度,加快響應時間,改善合規(guī)性等。

      到2024年,人工智能將成為各個業(yè)務環(huán)節(jié)不可或 的一部分, 25%的人工智能解決方案支出將按價值收費,可推動大規(guī)模創(chuàng)新并實現(xiàn)巨大的商業(yè)價值。

      聚焦到中國市場上,IDC預計2020年中國人工智能市場將再續(xù)輝煌,市場規(guī)模將達到42.5億美金, 預計年增?率將達到51.5%。到2023年,規(guī)模將達到119億美金,2018-2023年復合增?率達46.6%。

      市場紅利良多,依舊藍海一片,天地廣闊,仍舊大有可為。

      最后,如果需要完整版報告,可以在量子位公眾號后臺回復“AI落地白皮書”獲取下載鏈接。

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