由上海數(shù)字大腦研究院發(fā)布的《2022上半年度人工智能行業(yè)報告》，該報告從學(xué)術(shù)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、資本市場、政策及趨勢預(yù)測五個方面深度展示與分析人工智能行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、企業(yè)競爭格局與發(fā)展前景。
: 2021年,人工智能市場收支規(guī)模(含硬件。軟件及服務(wù))達850廳美元。 IDC 預(yù)測,2022年該市場規(guī)模將同比增長約20%至 1017廳美元,并將于2025年突破2000廳美元大關(guān), CAGR 達24.5%,顯示出強勁的產(chǎn)業(yè)化增長勢頭。
務(wù)國: 2021年,務(wù)國人工智能市場收支規(guī)模達到82廳美元,占市場規(guī)模的9.6%,在人工智能產(chǎn)業(yè)化地區(qū)務(wù)僅次于美國及歐盟, 位居第三。 IDC 預(yù)測,2022年該市場規(guī)模將同比增長約24%至102廳美元,并將于2025年突破160廳美元。
大數(shù)研分析需求的增長。云服務(wù)19 普及率的割斷提G以及市場對智能決策助手割斷增長的需求,是推動 AI 行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素。
據(jù) GrandViewResearch, 在人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用方面,受益于信息流廣告及內(nèi)容推薦算法20 在匹聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的快速崛起,廣告及傳媒L域 應(yīng)用占市場規(guī)模的21%,是目前 AI市場化應(yīng)用規(guī)模大的行業(yè);金融保險(17%)。醫(yī)療(13%)。零售(11%)也是人工智能應(yīng)用較為 成熟的行業(yè)。同時,伴隨著自動駕駛及智慧制造21 解決方案的快速發(fā)展,汽車(10%)及工業(yè)制造(9%)也成為發(fā)展快的 AI 應(yīng)用L域。
附件：上海數(shù)字大腦研究院發(fā)布《2022上半年度人工智能行業(yè)報告》
調(diào)度決策外賣調(diào)度系統(tǒng)困住騎手;個性化推薦電商場景下的信息繭房和馬太效應(yīng);內(nèi)容治理如何守護清朗健康的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境;人工智能可以放心使用嗎
數(shù)據(jù)不完備和濫用風(fēng)險突出而損害用戶的權(quán)益;人工智能算法存在固有缺陷在可解釋性魯棒性偏見歧視等方面尚存在局限;企業(yè)人工智能管理體系不完善
企業(yè)作為落實人工智能治理原則的重要主體,形成覆蓋人工智能產(chǎn)品全生命周期的風(fēng)險管理機制,提出了面向可持續(xù)發(fā)展的人工智能治理基本框架
構(gòu)建面向可持續(xù)發(fā)展的人工智能技術(shù)體系,推動人工智能技術(shù)可用、可靠、可信，其內(nèi)涵包括提升技術(shù)安全和構(gòu)建技術(shù)管理機制兩個層面工作
在規(guī)劃設(shè)計階段機器學(xué)習(xí)場景中固有的不可預(yù)測性,傳達實施偏差會進一步加劇;在研發(fā)部署階段模型運行之后的動態(tài)更新缺乏足夠驗證等挑戰(zhàn)
G增長:未來五年人工智能市場規(guī)模平均增速將超過20%;G集中:軟件占比近40%硬件產(chǎn)品占比接近35%;G壁壘:滲透率還不到4%
我國新一代人工智能治理工作框架應(yīng)整合社會各界對AI社會技術(shù)復(fù)合體的離散性認(rèn)知,突破AI包容審慎實踐的探索,建立基于“邏輯-秩序-監(jiān)管“的人工智能治理工作框架
多模態(tài)數(shù)據(jù)具有異構(gòu)性 多模態(tài)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)難度表示較大 多模態(tài)知識融合困難 多模態(tài)問答大多只能處理簡單的問題 多模態(tài)知識問答推理能力弱 可解釋性差
谷歌CVPR 2022擁有18億參數(shù),并使用30億的 標(biāo)注圖像進行訓(xùn)練,在ImageNet上取得了新的記錄90.45%,證明了視覺大模型（30億參數(shù)）在廣泛視覺問題上的有效性
OpenAI提出DALLE模型,可以根據(jù)用戶輸入的文本生成對應(yīng)的圖像,Imagen模型,CogView,VQ-Diffusion 模型以及 NUWA-infinity 等效果同樣出色
告立足于算法的技術(shù)趨勢和行業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀,從法律監(jiān)管,倫理治理,技術(shù)治理三個層面梳理總結(jié)國內(nèi)外在算法治理方面的實踐做法,保障算法技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用健康
受基層影像醫(yī)師學(xué)歷偏低和經(jīng)驗不足等因素影響,基層影像設(shè)備診療能力并未被完全釋放,為人工智能醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品在基層落地提供巨大市場機遇
