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IDC《中國人工智能市場生態體系研究報告》

2017/6/2 16:21:57

IDC將人工智能定義為：利用自然語言處理、機器學習、知識圖譜等技術來回答問題，實現洞察并提供建議的技術及應用。圍繞這些核心技術，人工智能生態體系可以分成三層結構：基礎支撐層、核心軟件技術層以及應用層。在即將發布的報告中，我們將從為您解讀人工智能生態系統中的主流玩家、商業模式、潛在商機以及未來趨勢。

基礎支撐層：AlphaGo與柯潔的圍棋大戰讓我們看到了計算能力的提高。如今，NVIDIA、 INTEL的AI芯已經廣泛的應用在數據中心以及前端設備中，讓有限時間內的海量數據處理成為可能。云計算廠商在為人工智能技術提供基礎設施服務的同時，也在不斷輸出自身AI能力，而且加劇了AI市場的整體競爭。不斷增長的數據資源以及數據流通交易平臺為AI模型的訓練提供了數據基礎。這些服務在基礎架構層降低了開發者的門檻以及企業投入的成本，讓幾經起伏的人工智能再次復興。

核心技術層：IDC定義的認知系統/人工智能包括了自然語言處理、知識庫生成、知識圖譜、文本分析、視頻分析、圖像識別、監督式學習、無監督式學習、非關系型數據庫、云服務、等技術。哪些技術應用較為成熟，哪些技術仍有風險，技術應用的利弊何在？包含了語音、圖像以及視頻形式數據的內容平臺將成為企業中的新平臺，技術應用軟件廠商、云計算基礎設施服務商以及行業企業該如何應對新型內容分析平臺的趨勢？在中國市場上，應用最為成熟的無疑是智能語音和計算機視覺這2個領域。在算法獲得的優勢逐漸消失、新玩家陸續加入生態系統、技術趨向融合的今天，軟件廠商如何打造圍繞技術的生態？

應用層：IDC將AI應用分成企業內部管理、行業業務應用、B2B服務以及消費級市場。在企業中，智能助理該如何切入才能做到真正的智能式工作？在消費級設備中，調研數據表明，用戶更偏好移動環境中的語音助手，且可能會選擇至少2-3個虛擬助理工具。在這種消費環境下，智能語音應用廠商該如何圍繞生態布局？在行業應用中，根據IDC監測數據，2016年APeJ市場上，應用最廣泛的即智能客服以及反欺詐。那么在眾所周知的醫療以及金融行業，AI有哪些落地的應用案例？

人工智能技術演進以及競爭格局日新月異，相信參與其中的廠商都會感受到發展的速度，對于行業的發展也會有些疑惑。IDC期望能通過人工智能研究報告，與大家一起探討當下的人工智能以及未來的可能趨勢。查詢進一步信息，請訪問官方網站