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人工智慧行業發展趨勢

2018-06-07 09:42:15報告大廳(www.chinabgao.com) 字號:T| T

  人工智慧技術在科技企業不斷地深度學習和技術創新等方面的推動之下,在不斷地取得突破。隨著人工智慧在移動網際網路智能家居等領域的發展,我國的人工智慧產業也將持續性、高速地成長。那麼人工智慧行業發展趨勢會是怎樣的呢?

  通過對人工智慧行業發展趨勢分析,人工智慧產業鏈的主要包含三個核心環節——基礎技術、人工智慧技術和人工智慧應用。其中,基礎技術主要包括數據平台、數據存儲以及數據挖掘等,人工智慧技術包括語音識別、自然語言處理、圖像識別和生物識別等,人工智慧應用有工業4.0、無人駕駛汽車、智能家居、智能金融、智慧醫療、智能營銷、智能教育以及智能農業等。

  科技企業對開源技術和深度學習等方面的推動,人工智慧技術不斷突破。交通、醫療、教育、製造業等場景的應用需求和切合確定場景的商業模式出現推動人工智慧快速發展。隨著人工智慧在我國移動網際網路、智能家居等領域的發展,我國人工智慧產業將持續高速成長。預計到2022年,國內中國人工智慧行業市場規模將達到680億元。

  智慧城市的發展將在安防、交通監控、醫療、智能社區等多個領域全面刺激人工智慧產業發展。未來,各行業的應用需求以及消費者升級發展的需要將有效激活人工智慧產品的活躍度,促進人工智慧技術和產業發展。2015年已經有大量企業在服務機器人領域展開相關布局。從中國人工智慧市場結構上看,服務機器人市場規模達到60億元,占比29.4%,服務機器人基於日常生活中的廣泛需求,有著廣闊的市場空間。

  通過對人工智慧行業發展趨勢分析,未來人工智慧晶片的應用大體有兩個方向:其一是用於雲端伺服器的的晶片,對於雲端的高運算需求來說,預計將以CPU+GPU 搭配為主, 主要特點是高功耗、 高計算能力以及通用性,雲端人工智慧運算對於具體應用場景的要求較少,通用晶片即可滿足要求;其二是用於終端(例如手機及其他智能硬體) 的人工智慧晶片,由於終端運算空間有限,所以對於晶片的要求主要在於其低功耗,並針對不同場景有所區分,因此定製及半定製化的 FPGA、 ASIC 及類腦晶片有望成為主流。

  「CPU+GPU 並行」 在人工智慧雲端中被廣泛運用: 計算能力的限制曾經是人工智慧研究跌入低谷的原因。隨著摩爾定律的發展,計算能力逐步得到解放。CPU 性能飛速提升,被最初用來訓練深度學習。但不久發現擁有出色的浮點計算性能的 GPU 更適合做深度學習訓練。提高了深度學習兩大關鍵活動:分類和卷積的性能,同時又達到所需的精準度,相對傳統 CPU 的方式, GPU 擁有更快的處理速度、更少的伺服器投入和更低的功耗。

  中國 AI 市場規模增速高於全球增速: 2015 年國內人工智慧市場為 12 億元,其中語音識別占 60%,計算機視覺占據 12.5%,其他識別部分為 27.5%。在只考慮語音識別、計算機視覺,不包括硬體產品銷售收入、信息搜索、資訊分發、精準廣告推送等的情況下, BBC 預計全球人工智慧總體市場規模 2020 年將達到 1190 億元,複合增長率約為 19.7%;預測國內人工智慧市場規模 2020 年將達到 91 億,年複合增長率約 50%。以上便是人工智慧發展趨勢的所有分析了。

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