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人工智能是数智时代的“血红细胞”。

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出品 | 科技智谷
国内首部人工智能法规正式公布。据深圳特区报,《深圳经济特区人工智能产业促进条例》正式公布并拟于2022年11月1日起实施。《条例》从技术角度对人工智能的概念作出了规定——利用计算机或者其控制的设备,通过感知环境、获取知识、推导演绎等方法,对人类智能的模拟、延伸或扩展。同时明确了人工智能产业的边界,将人工智能相关的软硬件产品研究、开发和生产、系统应用、集成服务等核心产业,以及人工智能技术在民生服务、社会治理、经济发展等各领域融合应用带动形成的相关产业都纳入人工智能产业范畴。在明确人工智能内涵与外延的基础上,《条例》还率先建立人工智能统计与监测制度,为促进人工智能产业发展提供精准统一的数据支撑和政策支持。
据悉,这是国内首次立法明确人工智能概念和产业边界的政策法规,这对我国蒸蒸日上的人工智能产业具有重大意义。IDC数据显示,2021年,中国人工智能市场收支规模为82亿美元,占全球市场规模的9.6%,在人工智能产业化地区中仅次于美国及欧盟,位居全球第三,预计2022年该市场规模将同比增长约24%至102亿美元,并将于2025年突破160亿美元,中国人工智能产业正进入发展快车道。
01
人工智能融入各行各业
近年来,人工智能已逐渐进入人们日常生活的方方面面。
据Grand View Research,在全球人工智能产业应用方面,受益于信息流广告及内容推荐算法在互联网行业的快速崛起,广告及传媒领域应用占市场规模的21%,是目前AI市场化应用规模最大的行业;金融保险(17%)、医疗(13%)、零售(11%)也是人工智能应用较为成熟的行业。同时,伴随着自动驾驶及智慧制造解决方案的快速发展,汽车(10%)及工业制造(9%)也成为发展最快的AI应用领域。
值得注意的是,技术测算法与硬件的提升为AI开发所带来的将本增效是加快A行业与传统行业融合以及在新兴行业的应用与落地是根本原因。其中医疗、影音娱乐、学术研究、元宇宙等领域,人工智能落地应用的速度尤甚。
其中金融、工业、医疗、教育与政务等传统领域由于拥有一定的数字化积累的基础,所以为机器学习在内的AI产品发挥价值提供了天然土壤;而元宇宙、自动驾驶、机器人、VR、AR、虚拟人等新兴行业则由于对人工智能拥有天然的需求,在其市场规模快速攀升的同时已经成为人工智能产业的重点布局板块。
以人脸识别与语音识别这两项人工智能技术为例,你可以回忆一下,早晨8点智能音响通过语音的方式换你起床,你醒后拿起来手机,通过人脸识别功能瞬间解锁,当年洗漱完后急冲冲的跑到地铁站,你调整一下姿势又通过人脸识别刷脸扫码进入地铁站,由此便可窥见人工智能对各行各业的渗透。
02
人工智能产业趋势
当前人工智能正在经历从消费互联网到工业互联网的重心下沉趋势。受益于消费互联网在过去20年的快速发展,一大批重视人工智能技术的消费互联网公司(谷歌、微软、苹果、阿里等)均在人工智能技术发展早期即加入技术与产业化研究,并成功将人工智能技术应用在电商、影音娱乐、社交、搜索、智慧硬件等消费互联网相关产业,在许多细分领域已出现非常完备的人工智能解决方案。而未来人工智能产业的重心则将向工业靠拢,其实当前业内已经出现了众多聚焦于汽车、医药、IoT、物流等细分领域的AI应用创新,想必在未来一段时间内,人工智能产业将继续向工业互联网下沉,创新性的解决方案将更多出现在助力企业数字化转型的场景中。
同时,人工智能产业也将向泛化能力更强、效果更优的AI大模型发展。大语言模型已在过去的两年内取得长足发展,在2022年上半年,大型模型的潜力基于已经达成共识。一方面,以PenAI、谷歌、微软、Facebook、NVIDIA等机构为代表,布局大规模智能模型已成为全球引领性趋势,并形成了GPT-3、Switch Transformer等大参数量的基础模型;另一方面,许多参与构建这些大型AI模型的顶级研究人员和产品经理离开了他们待遇优渥的大公司(如OpenAI、Google、DeepMind、Meta),并成立了自己的初创公司,专注于为大型语言模型寻找新的商业场景,典型的创业场景包括自动化软件工具、人机交互及安全可信可控的大模型等,这种行业内的流动趋势印证了大模型商业化的潜力与活力。
而人工智能产业随着对应用安全性日益高涨的背景下,还将向安全关键型产业靠拢。人工智能致力于使生产更加灵活、设计生产维护计划、优化货物流动流程,同时实现物流和质量控制流程的自动化,但是目前许多传统工业公司依旧只信任“绝对安全”、“零风险”的自动化方案、对历史生产具有极高的“可追溯性”,对人工智能技术在安全上仍保有疑虑,因此在甲方需求的刺激下,人工智能产业也将更加向安全关键型靠拢,例如Fraunhofer Institute在日前发布的安全关键型产业AI应用白皮书中提出了五点:第一,所有基于算法的决策都必须对人类进行解释;第二,在使用算法之前,必须使用形式验证方法检查算法的功能;第三;需要进行统计验证,通过具有大量数据或单位卷的测试运行来检查;第四,神经网络决策所基于的不确定性也必须确定和量化;最后,在操作过程中,必须对系统进行监视。
最后,深圳本次首次在国内推出人工智能法规,破解人工智能产品落地难问题,未来中国在人工智能产业上发展将会更加如鱼得水,而人工智能技术也将像“血红细胞”一样为我国的经济源源不断的输送着“氧气”。
END
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