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在新一代信息技術的引領下,數據快速積累,運算能力大幅提升,算法模型持續演進,行業應用快速興起,人工智能發展環境發生了深刻變化,跨媒體智能、群體智能、自主智能系統、混合型智能成為新的發展方向,人工智能第三次站在了科技發展的浪潮之巔。

  近日,深圳前瞻產業研究院結合人工智能行業的產業鏈結構、市場發展現狀、投資情況及典型案例,對人工智能行業的發展前景和趨勢做出前瞻性分析,并發布《2019年人工智能行業現狀與發展趨勢報告》。

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簡介: 當前正處于能源革命和數字革命的交匯期,人工智能是引領這一輪革命的戰略性技術。人工智能與電力系統的結合,必將對電力系統發展和技術進步產生巨大的推動作用。為分析凝練人工智能在電力系統的主要應用場景 和應用現狀、發展趨勢和未來愿景,推進人工智能與電力系統各專業融合發展,特編制電力人工智能發展報告。 電力人工智能發展報告編制由專委會主任委員孫正運任主編,由專委會副主任委員王繼業任副主編,集合相關專家力量,歷時八個月,完成編制。

孫正運,男,漢族,河北滄縣人,1961年12月出生,研究生學歷 ,1984年12月參加工作,1984年12月加入中國共產黨,曾任河北省電力公司總經理、黨組副書記。 現任國家電網公司總信息師。

王繼業,國家電網公司信息化部副主任,國網能源互聯網技術研究院院長.

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德勤發布中國人工智能產業白皮書,內容關于人工智能行業綜述,人工智能商業化應用,以及中國主要人工智能產業發展區域及定位。

主要發現

  1. 中國人工智能產業發展迅速, 但整體實力仍落后于美國。中國人工智能產業發展迅速, 2018年中國人工智能市場規模有望超過300億元人民幣。人工智能企業數量超過1000家,位列全球第二。本次人工智能浪潮以從實驗室走向商業化為特征, 其發展驅動力主要來自計算力的顯著提升、 多方位的政策支持、 大規模多頻次的投資以及逐漸清晰的用戶需求。與此同時,中國處于人工智能發展初期, 基礎研究、 芯片、 人才方面的多項關鍵指標與美國差距較大。

  2. 中國企業價值鏈布局側重技術層和應用層, 對需要長周期的基礎層關注度較小。人工智能產業鏈分為基礎層(芯片、 算法框架)、 技術層(計算機視覺、自然語義理解、 語音識別、 機器學習) 和應用層(垂直行業/精確場景)。中國企業布局比較偏好技術相對成熟、 應用場景清晰的領域, 對基礎層關注度較小。瞄準AI專用芯片或將為中國企業另辟蹊徑。

3.科技巨頭生態鏈博弈正在展開,創業企業則積極發力垂直行業解決方案,深耕巨頭的數據洼地, 打造護城河。科技巨頭構建生態鏈, 已經占據基礎設施和技術優勢。創業企業僅靠技術輸出將很難與巨頭抗衡, 更多的創業企業將發力深耕巨頭的數據洼地(金融、 政府事務、 醫療、 交通、 制造業等),切入行業痛點, 提供解決方案, 探索商業模式。

  1. 政府端是目前人工智能切入智慧政務和公共安全應用場景的主要渠道,早期進入的企業逐步建立行業壁壘, 未來需要解決數據割裂問題以獲得長足發展。各地政府的工作內容及目標有所差異, 因而企業提供的解決方案并非是完全標準化的,需要根據實際情況進行定制化服務。由于政府一般對于合作企業要求較高,行業進入門檻提高, 強者恒強趨勢明顯。

  2. 人工智能在金融領域的應用最為深入, 應用場景逐步由以交易安全為主向變革金融經營全過程擴展。傳統金融機構與科技企業進行合作推進人工智能在金融行業的應用, 改變了金融服務行業的規則, 提升金融機構商業效能,在向長尾客戶提供定制化產品的同時降低金融風險。

  3. 醫療行業人工智能應用發展快速,但急需建立標準化的人工智能產品市場準入機制并加強醫療數據庫的建設。人工智能的出現將幫助醫療行業解決醫療資源的短缺和分配不均的眾多民生問題。但由于關乎人的生命健康, 醫療又是一個受管制較嚴的行業。人工智能能否如預期廣泛應用, 還將取決于產品商業化過程中如何制定醫療和數據監管標準。

  4. 以無人駕駛技術為主導的汽車行業將迎來產業鏈的革新。傳統車企的生產、 渠道和銷售模式將被新興的商業模式所替代。新興的無人駕駛解決方案技術公司和傳統車企的行業邊界將被打破。隨著共享汽車概念的興起。無人駕駛技術下的共享出行將替代傳統的私家車的概念。隨著無人駕駛行業規范和標準的制定, 將衍生出更加安全和快捷的無人貨運和物流等新興的行業。

  5. 人工智能在制造業領域的應用潛力被低估,優質數據資源未被充分利用。制造業專業性強, 解決方案的復雜性和定制化要求高, 所以人工智能目前主要應用在產品質檢分揀和預測性維護等易于復制和推廣的領域。然而, 生產設備產生的大量可靠、 穩定、 持續更新的數據尚未被充分利用, 這些數據可以為人工智能公司提供優質的機器學習樣本, 解決制造過程中的實際問題。

  6. 人工智能加速新零售全渠道的融合,傳統零售企業與創業企業結成伙伴關系, 圍繞人、 貨、 場、 鏈搭建應用場景。人工智能在各個零售環節多點開花, 應用場景碎片化并進入大規模實驗期。傳統零售企業開始布局人工智能, 將與科技巨頭在應用大數據和人工智能領域同臺競技, 意味零售商將更加積極與創業公司建立伙伴關系。

  7. 政策與資本雙重驅動推動人工智能產業區域間競賽, 京滬深領跑全國, 杭州發展逐步加速。京津冀、 珠三角、長三角以及西部川渝地區成為人工智能企業聚集地區。北京、 上海、 深圳牢牢占據人工智能城市實力第一梯隊的位置, 廣州的大型企業與初創企業數量較少, 杭州主要依靠阿里巴巴,因而屬于第二梯隊, 重慶則受到技術與人才基礎限制處于第三梯隊。

  8. 各地政府以建設產業園的方式發揮人工智能產業在推動新舊動能轉換中的作用。人工智能產業園呈現多點開花、 依托原有高科技產業園以及與原有園區企業產生聯動效應的特點。但由于建設速度過快, 園區也出現了空心化與人才缺口的問題。

12.杭州未來科技城抓住人工智能產業快速發展的機會并取得顯著成績,未來可以從人才、 技術、 創新三要素入手進一步打造產業競爭力。推出培養、 吸引、 保留人才的具體措施, 建立具有成長性的人才庫;通過完善產業鏈布局, 發現高價值技術企業并了解企業訴求。提高對技術型企業的招商效率;從創新主體、創新資源和創新環境三個層次聚集創新要素, 打造利于企業創新創業的有利條件。

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