人工智能產(chǎn)業(yè)鏈向技術(shù)、智能家居、機器人和安防是目前AI應(yīng)用的主要方向
1月6日,字節(jié)跳動旗下稀土掘金技術(shù)社區(qū)發(fā)布的《2022中國開發(fā)者生態(tài)報告》顯示,隨著人工智能的發(fā)展,越來越多的企業(yè)開始擁抱人工智能。企業(yè)專注的人工智能產(chǎn)業(yè)鏈以基礎(chǔ)層為主,逐漸向技術(shù)層、應(yīng)用層延伸。在應(yīng)用層方面,智能家居、機器人和安防是目前AI應(yīng)用的主要方向。
不過,報告還認為,人工智能產(chǎn)業(yè)在發(fā)展過程中仍面臨不少挑戰(zhàn),主要體現(xiàn)在知識和技術(shù)層面。
具體來看,報告顯示,從企業(yè)在人工智能領(lǐng)域涉足情況看,有41.2%的開發(fā)者所在企業(yè)已經(jīng)進入人工智能的實踐階段,其中大部分是有一個或多個試點項目(29.0%),另有12.2%開發(fā)者所在企業(yè)已經(jīng)將人工智能廣泛使用到流程和產(chǎn)品中,同時還有部分企業(yè)正在測試階段,或者計劃未來使用,可見企業(yè)對人工智能的態(tài)度較為積極。
與此同時,在人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中,以基礎(chǔ)層的大數(shù)據(jù)企業(yè)開發(fā)者居多,為50.2%,其次是技術(shù)層的機器學(xué)習(xí)(43.7%)。從應(yīng)用層來看,智能家居、機器人和安防是目前AI應(yīng)用的主要方向。
在人工智能技術(shù)演進方面,報告顯示,有45.2%的企業(yè)開發(fā)者表示企業(yè)應(yīng)用“機器學(xué)習(xí)”技術(shù),應(yīng)用最廣泛;其次是深度學(xué)習(xí)(41.4%)和計算機視覺(40.6%)。
從人工智能技術(shù)架構(gòu)來看,成熟的通用芯片仍占市場主導(dǎo),有45.2%的開發(fā)者所在企業(yè)使用GPU,占比最高,其次是傳統(tǒng)CPU(40.8%)。報告認為,隨著深度學(xué)習(xí)、計算機視覺等人工智能技術(shù)的應(yīng)用,定制芯片也得到較好的發(fā)展。
值得一提的是,報告還認為,人工智能產(chǎn)業(yè)在快速發(fā)展的同時,在知識層面、技術(shù)層面、數(shù)據(jù)層面等仍面臨一些挑戰(zhàn),43.0%開發(fā)者認為困難來自于知識層面,專業(yè)知識匱乏,以及從業(yè)人員數(shù)量少、培養(yǎng)周期長等;其次是技術(shù)層面(41.8%),面臨機器學(xué)習(xí)算法缺乏可解釋性,模型生產(chǎn)流程長等問題
商湯科技高級系統(tǒng)研究員許志耿表示,人工智能發(fā)展和落地過程中,AI系統(tǒng)人才方面面臨的問題首先是對人員能力的要求,有一定的門檻;第二是從業(yè)人員數(shù)量較少;第三是人才培養(yǎng)周期長。從技術(shù)層面看,模型部署和應(yīng)用上線的過程鏈條比較長,同時面臨長尾問題,導(dǎo)致單個模型的生產(chǎn)成本升高,需要建設(shè)規(guī)模化、標(biāo)準(zhǔn)化、高效率的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施。
1月6日,字節(jié)跳動旗下稀土掘金技術(shù)社區(qū)發(fā)布的《2022中國開發(fā)者生態(tài)報告》顯示,隨著人工智能的發(fā)展,越來越多的企業(yè)開始擁抱人工智能。企業(yè)專注的人工智能產(chǎn)業(yè)鏈以基礎(chǔ)層為主,逐漸向技術(shù)層、應(yīng)用層延伸。在應(yīng)用層方面,智能家居、機器人和安防是目前AI應(yīng)用的主要方向。
不過,報告還認為,人工智能產(chǎn)業(yè)在發(fā)展過程中仍面臨不少挑戰(zhàn),主要體現(xiàn)在知識和技術(shù)層面。
具體來看,報告顯示,從企業(yè)在人工智能領(lǐng)域涉足情況看,有41.2%的開發(fā)者所在企業(yè)已經(jīng)進入人工智能的實踐階段,其中大部分是有一個或多個試點項目(29.0%),另有12.2%開發(fā)者所在企業(yè)已經(jīng)將人工智能廣泛使用到流程和產(chǎn)品中,同時還有部分企業(yè)正在測試階段,或者計劃未來使用,可見企業(yè)對人工智能的態(tài)度較為積極。
與此同時,在人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中,以基礎(chǔ)層的大數(shù)據(jù)企業(yè)開發(fā)者居多,為50.2%,其次是技術(shù)層的機器學(xué)習(xí)(43.7%)。從應(yīng)用層來看,智能家居、機器人和安防是目前AI應(yīng)用的主要方向。

在人工智能技術(shù)演進方面,報告顯示,有45.2%的企業(yè)開發(fā)者表示企業(yè)應(yīng)用“機器學(xué)習(xí)”技術(shù),應(yīng)用最廣泛;其次是深度學(xué)習(xí)(41.4%)和計算機視覺(40.6%)。
從人工智能技術(shù)架構(gòu)來看,成熟的通用芯片仍占市場主導(dǎo),有45.2%的開發(fā)者所在企業(yè)使用GPU,占比最高,其次是傳統(tǒng)CPU(40.8%)。報告認為,隨著深度學(xué)習(xí)、計算機視覺等人工智能技術(shù)的應(yīng)用,定制芯片也得到較好的發(fā)展。
值得一提的是,報告還認為,人工智能產(chǎn)業(yè)在快速發(fā)展的同時,在知識層面、技術(shù)層面、數(shù)據(jù)層面等仍面臨一些挑戰(zhàn),43.0%開發(fā)者認為困難來自于知識層面,專業(yè)知識匱乏,以及從業(yè)人員數(shù)量少、培養(yǎng)周期長等;其次是技術(shù)層面(41.8%),面臨機器學(xué)習(xí)算法缺乏可解釋性,模型生產(chǎn)流程長等問題
商湯科技高級系統(tǒng)研究員許志耿表示,人工智能發(fā)展和落地過程中,AI系統(tǒng)人才方面面臨的問題首先是對人員能力的要求,有一定的門檻;第二是從業(yè)人員數(shù)量較少;第三是人才培養(yǎng)周期長。從技術(shù)層面看,模型部署和應(yīng)用上線的過程鏈條比較長,同時面臨長尾問題,導(dǎo)致單個模型的生產(chǎn)成本升高,需要建設(shè)規(guī)模化、標(biāo)準(zhǔn)化、高效率的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施。