2023-03-08-易观分析-2023年中国人工智能产业趋势报告_18页_1mb
报告摘要
中国人工智能产业趋势报告2023 总结
核心内容概述
2022年，尽管人工智能市场发展活跃度未达预期，但仍是技术突破与应用探索的重要一年。文本-图像生成模型和ChatGPT等现象级产品推动了公众对人工智能的认知提升，加速了技术从实验室走向产业应用的进程。易观分析从基础设施、算法模型和产业应用三个维度，总结了2023年人工智能产业的主要发展趋势，为行业参与者提供了前瞻性的参考。
基础设施趋势
趋势1：人工智能发展需求将快速提升数据众包产业规模与专业性
- 数据是人工智能发展的核心基础，随着大语言模型和扩散模型的发展，数据需求将快速增长。
- 特别是制造业、医疗、工程建筑等行业对高质量、专业性数据的需求将推动数据众包产业的升级。
- “数据二十条”政策将促进数据资产化，为数据众包产业提供制度保障。
- 未来数据众包产业将形成更完善的利益分配机制，以解决版权归属和商业模式问题。
趋势2：我国将形成芯片-人工智能产业内循环
- 我国芯片产业在关键技术上与国际存在差距，但“芯片法案”将推动国产芯片的发展。
- 预计3年后我国将实现12nm工艺芯片量产，形成芯片-人工智能的内循环生态。
- 人工智能对芯片的需求将促使国产芯片在性能、成本和应用方面实现突破。
- 产业界与学术界需加强合作，构建产学研用闭环，以加速技术迭代与应用落地。
趋势3：加速对边缘智能的探索需不同类型参与方进行紧密合作
- 边缘算力的发展有助于降低云端通信需求，满足低延迟、高并发的应用场景。
- 边缘侧人工智能应用需解决适配与优化问题，需开发框架支持多环境兼容。
- 产业界与学术界应加强协作，推动边缘智能生态的成熟。
- 生产端对边缘智能的需求更大，且更敏感于成本与功能，需更紧密的合作生态支撑。
算法模型趋势
趋势4：文本-图像生成模型将出现针对细分领域需求的定制化产品
- 文本-图像生成模型在2022年实现快速推广，未来将出现更多针对工业设计、产品设计等领域的定制化产品。
- 商业模式可能从按需付费和订阅制向上游图库分润发展。
- 随着扩散模型与辐射神经场模型等研究的深入，模型将具备从文字到三维建模的能力，拓展应用边界。
趋势5：大规模语言模型在专业领域的商业化方向仍需持续探索
- LLM在通用领域已展现强大能力，但在专业领域仍需大量数据与算力支持。
- 未来2年内，LLM可能更多作为辅助工具用于搜索与推荐，而文本内容生产与编程等方向可能更快实现商业化。
- 由于技术门槛和人才缺口，LLM的商业化进程将较为缓慢，预计5年后在先进制造业、航空航天等领域实现快速渗透。
趋势6：强化学习应用或将在科研与产业研发领域率先商业化
- 强化学习在类人决策、自主策略制定方面具有巨大潜力，未来将优先应用于科研与产业研发领域。
- 科研方面可用于替代重复性任务、辅助新规则发现；产业研发可用于新工艺开发与复杂设备操控。
- 强化学习的商业化将依赖于高专业性的应用开发，预计3年内将进入商业化推广阶段。
趋势7：图神经网络各类应用的商业价值均将大幅提升
- 图神经网络（GNN）在图学习、图生成等任务中表现优异，未来将加速应用渗透。
- GNN在营销匹配、三维空间分类、舆论预测、分子结构发现等领域具有显著优势。
- 通过结合图结构与深度神经网络，可进一步优化模型设计与应用效率。
- 数据众包的升级也将降低GNN应用的技术使用成本，推动其商业化发展。
趋势8：扩散模型将在年内应用于设计、建筑、广告等行业
- 扩散模型作为文本-图像生成的主流模型，未来将扩展至文本-语音生成、超分辨率、图像修复等领域。
- 5年后，语义分割、异常检测等应用将具备商业化条件，而视频生成则需3年后小范围应用。
- 扩散模型在数字孪生、元宇宙、web3等新兴技术中将发挥更大价值。
产业应用趋势
趋势9：产业界将出现更多结合算法模型原理进行设计的智能化应用
- 产业应用应从底层原理出发，借鉴科研成果进行智能化设计。
- 如利用图神经网络优化流程、大语言模型辅助工艺设计等。
- 该类应用市场空间远大于当前人工智能市场规模，但需跨学科人才支撑。
趋势10：科研人工智能作为国家战略其重要性将进一步提升
- 人工智能在多个科研领域展现潜力，如数学、物理、生物、材料学等。
- 科研智能化将成为国家战略重点，预计3年后形成可观市场。
- 但技术门槛高，需探索更合理的市场机制与准入标准。
趋势11：智能设备在工业领域的应用渗透率将快速提升
- 工业数字化转型将推动智能设备在生产制造环节的普及。
- AGV、工业机器人等设备成本下降，应用价值提升。
- 云边端协同与工业通信预计5年后普及，届时工业智能设备市场将迎来拐点。
趋势12：消费领域对行动辅助的需求或将促进相关智能设备先行发展
- 自动驾驶、人工外骨骼、人型机器人等行动辅助设备将在5年后因技术成熟而成本下降。
- 医疗、康养、养老等领域对高客单价设备的接受度较高，将推动其商业化发展。
- 大众对行动辅助设备的接受度提升将促进人工外骨骼在更多领域的应用。
关键信息总结
- 数据众包：需求增长、专业性提升、政策支持、商业模式探索。
- 芯片-人工智能：内循环形成、国产芯片发展、产学研闭环构建。
- 边缘智能：算力优化、生态合作、生产端需求驱动。
- 文本-图像生成：定制化发展、版权问题、技术拓展。
- 大规模语言模型：商业化探索、专业领域渗透、人才与成本瓶颈。
- 强化学习：科研与产业应用优先、技术门槛高、未来3年商业化。
- 图神经网络：功能提升、成本下降、跨领域应用拓展。
- 扩散模型：多领域应用、技术成熟周期、商业价值凸显。
- 产业应用：原理驱动设计、科研赋能、智能设备普及、行动辅助先行。
参考资料
报告引用了多篇国内外学术论文与行业研究报告，涵盖深度学习、自然语言处理、强化学习、图神经网络、扩散模型等多个方向，为趋势分析提供了理论支持与实践验证。
易观分析版权声明
- 报告内容受中国及国际版权法保护，未经授权不得复制、修改、发布、转发或用于商业目的。
- 正版用户需获得书面授权并注明出处。
- 易观分析保留对侵权行为的追责权利。
关于易观分析
易观分析是中国数智化领域领先的科技与市场分析机构，专注于为客户提供专业、独立、客观的数据与商业分析服务，助力企业在数字化转型中实现技术与商业模式的创新与落地。
展开完整摘要
试读结束，高清完整版pdf/doc/ppt,请点下载
