读客文化称公司目前暂无相关业务接入 AI 系统,公司目前经营现状如何?

2023-09-28 08:22:55 来源 : 网络 作者 : 魔法林财经网

人工智能发展现状是什么样的?

1、市场规模:中国人工智能行业呈现高速增长态势

人工智能产业是智能产业发展的核心,是其他智能科技产品发展的基础,近年来,中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。根据中国信通院数研中心测算,2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币,同比增长15.1%。中国人工智能产业规模增速超过全球。

注:中国信通院的市场规模根据IDC数据测算,统计口径与IDC一致,即包括软件、硬件与服务市场。

2、竞争格局:中国人工智能企业主要分布在应用层 占比超过80%

——中国人工智能企业全产业链布局完善

我国作为全球人工智能领域发展较好的地区,无论是人工智能领域的基础层、技术层、应用层,还是人工智能的硬件产品、软件产品及服务,我国企业都有涉及。在国内,除去讯飞等垂直类企业,真正在人工智能有所长进的巨头依然是百度、阿里、腾讯这三家。

——中国人工智能企业主要分布在应用层,占比超过80%

据中国新一代人工智能发展战略研究院2021年5月发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2021)》数据,截至2020年底,中国人工智能企业布局侧重在应用层和技术层。其中,应用层人工智能企业数占比最高,达到84.05%;其次是技术层企业数,占比为13.65%;基础层企业数占比最低,为2.30%。应用层企业占比高说明中国的人工智能科技产业发展主要以应用需求为牵引。

3、技术分布:中国人工智能企业核心布局的技术主要为大数据和云计算

从人工智能企业核心技术分布看,大数据和云计算占比最高,达到41.13%;其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人,占比分别为7.64%、6.81%、5.64%;紧随其后,物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理、图形图像识别技术的占比依次为5.55%、5.47%、4.76%、4.72%。

4、细分领域:深度神经网络领域为中国AI研究热门

根据清华大学人工智能研究院、与中国工程院知识智能联合研究中心联合发布的《人工智能发展报告2011-2020》,2011-2020年十大AI研究热点分别为深度神经网络、特征抽取、图像分类、目标检测、语义分割、表示学习、生成对抗网络、语义网络、协同过滤和机器翻译。

—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

人工智能的发展前景如何?

当前人工智能技术正处于飞速发展时期,人工智能技术发展过程中催生了许多新兴行业的出现,比如智能机器人、手势控制、自然语言处理、虚拟私人助理等。未来人工智能的就业和发展前景都非常值得期待。

2016年,国际著名的咨询公司对全球超过900家人工智能企业的发展情况进行了统计分析,结果显示,21世纪,人工智能行业已经成为各国重要的创业及投资点,全球人工智能企业总融资金额超过48亿美元。

国内人工智能行业的发展现状

人工智能是继蒸汽技术、电力技术、计算机及信息技术革命之后的第四次科技革命核心驱动力。从20世纪50年代发展至今,人工智能已经形成全新的生产力,对生产结构和生产关系产生了颠覆性的改变和影响。

经历了技术驱动和数据驱动的阶段,人工智能现在已经进入场景驱动阶段,深陷解决各行业中不同场景的问题。这样的行业实践应用也反过来继续优化人工智能核心算法,形成了向前发展的态势。现在,人工智能主要在制造、住宅、金融、零售、交通、安全、医疗、物流、教育等行业广泛使用。

随着工业制造4.0时代的推进,传统制造业对人工智能的需求开始爆发,众多提供智能工业解决方案的企业应势而生,例如智航无人机、祈飞科技等。而在智能家居方面则主要是基于物联网技术,通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整的家居生态圈。用户可以进行远程控制设备,设备间可以互联互通,并进行自我学习等,来整体优化家居环境的安全性、节能性、便捷性等。

人工智能在金融领域的应用也比较广泛,主要包括:智能获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服、金融云等,该行业也是人工智能渗透最早、最全面的行业。

在我国,人工智能在零售领域的应用更是广泛,无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人仓/无人车等等都是的热门方向。目前,我国在ITS方面的应用主要是通过对交通中的车辆流量、行车速度进行采集和分析,可以对交通进行实时监控和调度,有效提高通行能力、简化交通管理、降低环境污染等。

智能安防也是国家在城市智能化建设中投入比重较大的项目,预计2017-2021 年国内智能安防产品市场空间将从 166 亿元增长至 2094 亿元。在医疗方面,在垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已可基本满足医疗行业的需求,市场上出现了众多技术服务商,例如提供智能医学影像技术的德尚韵兴,研发人工智能细胞识别医学诊断系统的智微信科,提供智能辅助诊断服务平台的若水医疗,统计及处理医疗数据的易通天下等。

我国人工智能相关人才缺口超过500万

随着智能技术在制造、金融等领域的深入应用,“机器换人”对劳动力的解放让部分传统劳动密集型产业对用人的需求下降。同时,随着产业智能化升级的推进,各行业中与信息、智能相关岗位对毕业生的需求可能进一步扩大。

从现在的大发展趋势来看,人工智能确实全面重构了整个社会的资源配置结构,很多产业领域的生产运营模式也发生了很大的变化。这个过程促进人才结构的调整。有些职位被智能体取代,有些职位被升级,同时增加一些新职位。这些新增加的工作岗位往往有很大的价值空间,如果能及时把握这些新的工作岗位,很有可能掌握新时代的奖金。

在智能化的时代,普通人依然有把握很多发展机会的能力,但是要把握这些机会,除了提高自己的行业认知度外,还可以找到自己发展的力量。在智能化时代,普通人的发展能力可以用三种方法来寻找。一个是追逐热点本身就有一定的风险,而在热点领域发展本身也面临着更大的竞争。

大数据时代与人工智能相关的技术越来越受到关注。市场对人工智能产品的呼声越来越高,很多科技公司开始在人工智能领域实施战略部署。另外,由于相关人才数量少、培训时间长,人工智能人才今后也会有一定的差距。

这是一个属于人工智能的时代,世界各国都在加紧人工智能发展布局,人工智能、移动终端、云计算、大数据等相关专业人才倍受关注。数据显示,我国人工智能相关人才缺口超过500万,而国家提出的人工智能三步走的发展战略,更是将人工智能上升到国家战略层面。

智能化是未来的重要趋势之一

随着互联网的发展,大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用,在这个大背景下,智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用,然后陆续普及到其他行业。所以,从大的发展前景来看,人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。

随着智能逐步进入生产环境,未来的职场人在工作过程中频繁地进行大量智能和交流与合作。这对职场人提出了新的要求。将来有必要掌握有关人工智能的技术。从这个角度来看,未来掌握人工智能技术是必然的趋势,相关技能的教育市场也将迎来巨大的发展机会。

为了人工智能的发展,展示了人工智能的效率和服从。在未来,当人工智能的发展进入全新的领域时,很多人会暂时休息。对全世界的经济和社会来说,影响很大。

在人工智能研究过程中,机器学习是行业研究的核心,也是实现人工智能目标的最根本途径。是现在人工智能发展的主要瓶颈。关于机械学习的研究是业界研究的重点,无论是融资金额还是公司数量都明显超过了其他研究内容。人工智能属于全球科研发展的尖端技术,在发展过程中与信息技术、计算机技术、精密制造技术、互联网技术密切相关。对各行业、各领域的发展有一定影响。在人工智能发展过程中,必须认真、深入地研究其未来的发展方向。

人工智能发展现状和趋势如何?

人工智能塑造国家竞争新优势 作者:工信部赛迪研究院互联网研究所 陆峰博士 互联网的发展构建了地球村,人工智能的发展正在点亮智慧地球村。作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力,人工智能正在叠加释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,快速催生新产品、新服务、新业态,培育经济发展新动能,重塑经济社会运行模式,改变人类生产和生活方式,促进经济社会发展的大幅整体跃升。党的十八大以来,党和国家高度重视和大力扶持新一代信息技术发展,移动互联网、云计算、大数据、物联网等技术加速交叉融合发展,有效地推动人工智能技术快速成熟、产业快速发展和经济社会领域广泛应用。 一是确立了人工智能发展国家战略。党的十八以来,

目前 RPA (机器人流程自动化)在国内发展的现状如何?

在企业数字化转型浪潮下,RPA的出现为企业的技术架构、应用实施提供了新思路。其非侵入性和AI可拓展性等特点在大量重复、有规则的劳动中可代替人类劳动,为企业减少错误率、提高效率,成为数字化转型最基础的数据抓手和能干的数字员工,由此形成的RPA市场正在快速爆发。

RPA最早的业务需求来自BPO业务(业务流程外包),尤以BPO中呼叫中心场景为多,其工作特点是大量、简单且重复,导致人员操作效率低下、易出错。

2019年国内RPA进入爆发期

2011年,技术外包公司DeskOver(UiPath前身)发现外包公司对自动化降本的商业需求和商机,开发了第一代自动化产品,即早期的UiPath Studio。

由于需求持续增多且日趋多元,RPA从简单的工具、软件延伸成解决方案,以该软件和解决方案为主营业务的RPA公司开始出现。 2016~2018年期间,国内在金融行业率先完成试点和概念验证,2019年上半年快速增长并形成共识,国内RPA进入爆发期。

2020年,COVID-19(新型冠状病毒肺炎)给各行各界带来了经济冲击,被称为“数字员工”的RPA又一次占据人们视野,RPA快速增长及爆发可归因于传统自动化局限、BPO降本需求、AI的出现以及全球企业面临数字化转型。

随着大企业客户进入RPA市场,单一的解决方案无法满足其多元化、复杂需求,RPA供应商开始研发规模化部署的RPA和云端RPA,并结合AI技术,实现非结构化数据的处理等功能。

RPA技术发展路径

弘玑Cyclone认为,从RPA的技术发展路线上看可以分为三个阶段:

RPA1.0,工具,解决工作流自动化

RPA2.0,平台,解决业务流程智能自动化

RPA3.0,智能中枢,具备自适应能力的数字化企业

未来,传统的大型静态业务系统将会把越来越多的业务扩展能力和业务自适应能力交给像RPA这样灵活、非侵入式、易创建易管控的业务实现方式。RPA将成为成为下一代企业软件的主流架构方式之一。

RPA在国内外的应用

据麦肯锡的《数字时代:人工智能将改变企业命运》调查报告显示,“世界500强”中超过70%的企业都在使用RPA机器人,如亚马逊、通用汽车、宝洁公司、花旗集团、安联保险、谷歌等。

据亿欧智库不完全统计,RPA主要应用领域为金融、制造、医药和零售电商。截至2020年10月,国内采用RPA企业金融业占比最高,为54.55%,77.78%的金融机构为银行。其中,浦发银行和招商银行为首批使用RPA的银行,分别于2016和2017年率先在国内金融业引入RPA技术,以提高运营自动化水平。

亿欧智库:国内企业RPA主要应用领域分布

根据亿欧智库数据显示,在2017~2019年期间,全球RPA市场以49.10%的年复合增长率迅速发展,2019年全球RPA市场规模达到118.33亿元;2020~2022年增率长稍有减缓,但仍以42.89%的年复合增长率保持上升,预计2022年将达到400亿元规模。

中国RPA行业尚处于中早期阶段。2017年中国RPA市场规模仅为3.1亿元。从整体上看,中国的RPA市场规模与全球RPA市场规模均在上升,预计2022年规模为26.16亿元。

Gartner预测全球有高达9成大企业会在2022年前采用RPA,试图以数字转型提升商业流程的适应力和规模,同时调整人力配置。

RPA与超自动化

超自动化是一个为了交付工作、涵盖了多种机器学习、套装软件和自动化工具的集合体。超自动化不但包含了丰富的工具组合,还包含自动化本身的所有步骤(发现、分析、设计、自动化、测量、监控和再评估)。

该趋势由机器人流程自动化(RPA)开始。但仅机器人流程自动化还称不上超自动化,它需要组合多种工具来帮助复制任务流程中人类所参与的部分。

Gartner定义的超自动化,是将RPA、智能业务管理(IBMPS)、人工智能(AI)及高级分析(AA:Advanced analytics)集合到一起。

Gartner预测,到2022年,全球超级自动化软件市场规模将达到5,966亿美元,相比2020年增加1,150多亿美元(增长近24%),今年市场规模预计为5,320亿美元。到2024年,通过将超自动化技术与重新设计的操作流程相结合,企业将降低30%的运营成本。

2015年成立的弘玑Cyclone,是国内最早感知到RPA(机器人流程自动化)这一风向的企业之一,也是国内最早将RPA提升到Hyper Automation的企业。

弘玑Cyclone能够为企业提供基于自动化需求的全生命周期管理能力,通过对需求的发现、设计、管理和运行这四大阶段管理,实现:

  • 协助CoE部门挖掘自动化价值点,助力RPA在集团内部快速推广

  • 基于桌面端和移动端,提供跨平台、跨操作系统的流程设计器,可基于服务器、IoT和私有云等各种环境下跨平台部署

  • 全面管理、调度、监控不同岗位的机器人,确保它们高效、稳定地执行流程任务

  • 覆盖有人值守场景、无人值守场景以及移动自动化场景,提升企业关键业务流程的可视性,让流程变得更加智能

同时,Cyclone RPA结合大量AI模型算法,赋予机器人读懂文档、看懂屏幕、理解对话等能力,极大扩展了机器人看、读、理解的边界。

数字经济发展现状及趋势是怎么样的?

近些年来,我国数字经济迅猛发展,创新创业活跃,新业态、新模式层出不穷,成为推动中国经济高质量发展的新引擎。目前,数字技术与实体经济融合深入推进,数字经济正在加快向其他产业融合渗透,提升经济发展空间。

在数字经济领域,中美两国处于领跑地位。据浪潮信息联合国权威机构IDC发布的《2020全球计算力指数评估报告》显示,计算力与经济增长关系十分密切,调查显示,计算力指数平均提高1个百分点,数字经济和GDP将分别增长3.3%和1.8%。

并且AI计算占整体计算市场的比例每年都在提高,从2015年的7%增长到2019年的12%,专家预测到2024年将达到23%。而中国在全球对于数字经济的拉动作用最为明显,尤其是2015-2019年期间,在样本国家的AI计算市场支出增长中,有近50%来自于中国的贡献。

数字经济给经济发展带来了前所未有的机遇,因为它能够打破阻碍经济发展的瓶颈,突破障碍,充分证明了“科学技术是第一生产力”这一真理。虽然中国没有抓住前三次工业革命的机会,但是幸运的是,我国抓住了第四次工业革命的机遇。

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