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IDC《中国人工智能市场生态体系研究报告》

2017/6/2 16:21:57

IDC将人工智能定义为：利用自然语言处理、机器学习、知识图谱等技术来回答问题，实现洞察并提供建议的技术及应用。围绕这些核心技术，人工智能生态体系可以分成三层结构：基础支撑层、核心软件技术层以及应用层。在即将发布的报告中，我们将从为您解读人工智能生态系统中的主流玩家、商业模式、潜在商机以及未来趋势。

基础支撑层：AlphaGo与柯洁的围棋大战让我们看到了计算能力的提高。如今，NVIDIA、 INTEL的AI芯已经广泛的应用在数据中心以及前端设备中，让有限时间内的海量数据处理成为可能。云计算厂商在为人工智能技术提供基础设施服务的同时，也在不断输出自身AI能力，而且加剧了AI市场的整体竞争。不断增长的数据资源以及数据流通交易平台为AI模型的训练提供了数据基础。这些服务在基础架构层降低了开发者的门槛以及企业投入的成本，让几经起伏的人工智能再次复兴。

核心技术层：IDC定义的认知系统/人工智能包括了自然语言处理、知识库生成、知识图谱、文本分析、视频分析、图像识别、监督式学习、无监督式学习、非关系型数据库、云服务、等技术。哪些技术应用较为成熟，哪些技术仍有风险，技术应用的利弊何在？包含了语音、图像以及视频形式数据的内容平台将成为企业中的新平台，技术应用软件厂商、云计算基础设施服务商以及行业企业该如何应对新型内容分析平台的趋势？在中国市场上，应用最为成熟的无疑是智能语音和计算机视觉这2个领域。在算法获得的优势逐渐消失、新玩家陆续加入生态系统、技术趋向融合的今天，软件厂商如何打造围绕技术的生态？

应用层：IDC将AI应用分成企业内部管理、行业业务应用、B2B服务以及消费级市场。在企业中，智能助理该如何切入才能做到真正的智能式工作？在消费级设备中，调研数据表明，用户更偏好移动环境中的语音助手，且可能会选择至少2-3个虚拟助理工具。在这种消费环境下，智能语音应用厂商该如何围绕生态布局？在行业应用中，根据IDC监测数据，2016年APeJ市场上，应用最广泛的即智能客服以及反欺诈。那么在众所周知的医疗以及金融行业，AI有哪些落地的应用案例？

人工智能技术演进以及竞争格局日新月异，相信参与其中的厂商都会感受到发展的速度，对于行业的发展也会有些疑惑。IDC期望能通过人工智能研究报告，与大家一起探讨当下的人工智能以及未来的可能趋势。查询进一步信息，请访问官方网站