【IDC研究精選】值得關(guān)注的AI技術(shù)趨勢與熱議話題

根據(jù)IDC預(yù)測，2021年全年中國人工智能軟件及應(yīng)用市場規(guī)模達(dá)52.8億美元（約330.3億元人民幣），相比2020年漲幅為43.1%。人工智能技術(shù)仍在不斷突破創(chuàng)新，新的應(yīng)用場景層出不窮。行業(yè)情況復(fù)雜多變，某些細(xì)分賽道依然有機(jī)會(huì)出現(xiàn)獨(dú)角獸類公司。作為推動(dòng)新一輪技術(shù)變革與行業(yè)轉(zhuǎn)型的重要?jiǎng)恿?，人工智能借助學(xué)科研發(fā)、科學(xué)建模、技術(shù)創(chuàng)新、軟硬件應(yīng)用的驅(qū)動(dòng)，將進(jìn)一步推進(jìn)我國各行業(yè)由數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化向智能化的轉(zhuǎn)變。

由AI驅(qū)動(dòng)的智能決策將事后分析轉(zhuǎn)變?yōu)槭虑暗念A(yù)判和主動(dòng)的執(zhí)行，能夠大大提高企業(yè)的生產(chǎn)力和運(yùn)營效率。IDC預(yù)計(jì)，到2025年，超過60%的中國企業(yè)將把人類專業(yè)知識(shí)與人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、NLP和模式識(shí)別相結(jié)合，做智能預(yù)測與決策，以增強(qiáng)整個(gè)企業(yè)的遠(yuǎn)見卓識(shí)，并使員工的工作效率和生產(chǎn)力提高25%。

IDC所定義的AI驅(qū)動(dòng)的智能決策，是指利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、運(yùn)籌學(xué)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)諸如精準(zhǔn)營銷、銷量預(yù)測、供應(yīng)鏈管理、風(fēng)險(xiǎn)控制等業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的智能決策，在金融、零售、制造、能源等行業(yè)都得到了探索與應(yīng)用。IDC今年發(fā)布的《IDC PeerScape：智能決策產(chǎn)品同業(yè)洞察》（Doc #CHC48744622）、《中國智能決策解決方案市場份額，2021：價(jià)值凸顯，快速發(fā)展》（Doc #CHC48744722），討論了智能決策在不同行業(yè)中的探索應(yīng)用以及中國智能決策解決方案的市場概況。

人工智能的落地已經(jīng)發(fā)展到一定階段，向前一步的瓶頸在于某一廠商往往不具備足夠的可用于模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)資源，且缺乏充足的算力，很難將偏通用的AI模型落地到企業(yè)場景中。行業(yè)參與者面對這些挑戰(zhàn)推出多項(xiàng)舉措，包括自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、提供云端算力等，其中大模型是現(xiàn)階段解決這些挑戰(zhàn)的重要途徑之一。

隨著市場對于大模型的認(rèn)知逐漸理性和落地，使用大模型的價(jià)值也開始凸顯，包括：不要求企業(yè)具備海量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、應(yīng)用大模型的效果更優(yōu)、降低AI開發(fā)門檻等。行業(yè)用戶可以優(yōu)先從相對落地的場景開始，例如智能客服、文檔內(nèi)容抽取、知識(shí)圖譜、OCR等。

在選擇大模型的時(shí)候，可以考慮的因素包括：大模型學(xué)習(xí)過的數(shù)據(jù)量/知識(shí)量、經(jīng)過遷移學(xué)習(xí)后在本企業(yè)應(yīng)用場景中落地的效果、對于本地算力的需求。IDC認(rèn)為，大模型的泛化能力強(qiáng)、模型效果更優(yōu)等特征助力其成為AI開發(fā)新范式，也是現(xiàn)階段AI市場發(fā)展的必然趨勢。IDC于今年7月發(fā)布了《大模型成為AI開發(fā)新范式/市場新趨勢》（Doc #CHC45878520），并將于近期發(fā)布大模型技術(shù)生態(tài)圖譜。

人工智能是我國重要的發(fā)展戰(zhàn)略，正在進(jìn)入應(yīng)用落地階段。但隨著數(shù)據(jù)的不斷積累，對底層算力的要求也逐漸提升。企業(yè)所面臨的獨(dú)立開發(fā)人工智能的成本高、難度大、效率低、且開發(fā)周期長等問題逐漸暴露，制約了中國企業(yè)大規(guī)模應(yīng)用人工智能技術(shù)。AI開放平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生，幫助企業(yè)將AI能力快速部署到不同行業(yè)，實(shí)現(xiàn)降本增效。

IDC認(rèn)為，AI開放平臺(tái)是使開發(fā)者可以通過調(diào)用API或SDK的形式高效使用平臺(tái)中開放的AI能力，實(shí)現(xiàn)AI產(chǎn)品開發(fā)的平臺(tái)。為了通過開放平臺(tái)釋放行業(yè)能力，構(gòu)建行業(yè)生態(tài)，實(shí)現(xiàn)合作共贏，《IDC Perspective：人工智能開放平臺(tái)市場研究》報(bào)告目前已經(jīng)啟動(dòng)，歡迎關(guān)注。

隨著人工智能等新興技術(shù)越來越多的賦能社會(huì)和企業(yè)，技術(shù)使用的底層數(shù)據(jù)安全性也越來越受到國家的關(guān)注。隨之而來的《數(shù)據(jù)安全法》、《個(gè)人隱私保護(hù)法》也提出了新的數(shù)據(jù)使用要求，讓人工智能可信已經(jīng)從可選變成必選。目前，可信AI研究已經(jīng)從理論探索逐步走向工程化落地實(shí)踐。為了更好的，在可信的前提下挖掘人工智能技術(shù)的潛力，隱私計(jì)算日益成為克服數(shù)據(jù)安全與開放共享之間沖突的關(guān)鍵技術(shù)方向。可信聯(lián)邦學(xué)習(xí)的出現(xiàn)，則有助于改善了隱私計(jì)算面臨安全、效率、性能三者均衡的問題。

可以預(yù)見，全域隱私計(jì)算技術(shù)將在安全和隱私性上有新的突破，聯(lián)邦學(xué)習(xí)與可信AI也將迎來新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。在此背景下，IDC預(yù)計(jì)將在10月啟動(dòng)《IDC Perspective：聯(lián)邦學(xué)習(xí)和可信AI市場研究》報(bào)告，歡迎關(guān)注。

2021年，有20家以上的數(shù)字人企業(yè)獲得新一輪的融資，且都在數(shù)千萬元人民幣以上的規(guī)模。2022年開年以來，數(shù)字人更是幾乎成為AI第一熱門賽道，在諸多應(yīng)用場景大放光彩。

IDC在今年6月份發(fā)布了《中國AI數(shù)字人市場現(xiàn)狀與機(jī)會(huì)分析，2022》（Doc #CHC48744822），針對中國AI數(shù)字人市場現(xiàn)狀、典型案例、技術(shù)進(jìn)展進(jìn)行了研究，總結(jié)當(dāng)前AI數(shù)字人的技術(shù)構(gòu)成、產(chǎn)業(yè)生態(tài)、典型行業(yè)實(shí)踐以及市場格局，并對未來發(fā)展趨勢做出預(yù)測且提供發(fā)展建議。IDC預(yù)計(jì)，到2026年中國AI數(shù)字人市場規(guī)模將達(dá)到102.4億元人民幣，保持高速增長。當(dāng)然，目前AI數(shù)字人整體上還處于起步階段，距離市場成熟還有較長的距離，市場參與者大多為差異化競爭，分別在已有客戶群體的領(lǐng)域依托自身技術(shù)優(yōu)勢進(jìn)行深耕。

根據(jù)IDC預(yù)測，2021年工業(yè)質(zhì)檢解決方案（不包含硬件）整體市場規(guī)模達(dá)到了2.1億美元，較2020年增長了近48.4%。AI工業(yè)質(zhì)檢領(lǐng)域場景碎片化導(dǎo)致市場持續(xù)碎片化，大部分廠商都在逐步尋找自身優(yōu)勢的細(xì)分行業(yè)場景。在2021年自身重點(diǎn)市場取得規(guī)?；瘡?fù)制的同時(shí)，開始向更多場景領(lǐng)域拓展布局。3C、汽車、消費(fèi)品和原材料四大行業(yè)中很多AI質(zhì)檢場景實(shí)現(xiàn)規(guī)?；瘡?fù)制，成為驅(qū)動(dòng)市場發(fā)展的主要?jiǎng)恿Α?/p>

IDC《中國AI賦能的工業(yè)質(zhì)檢解決方案市場分析，2021》（Doc #CHC47360321）已于今年8月正式發(fā)布，并將于近期發(fā)布市場分析報(bào)告，歡迎關(guān)注。

我國中央和地方政府相繼出臺(tái)政策，要求加快人工智能促進(jìn)科學(xué)研究創(chuàng)新發(fā)展，形成具有未來競爭優(yōu)勢的戰(zhàn)略性前沿方向。AI for Science作為重點(diǎn)路徑，應(yīng)用場景覆蓋生命科學(xué)、自然環(huán)境、數(shù)學(xué)推理、材料工程、量子計(jì)算、物理化學(xué)等重要方向。

IDC認(rèn)為，AI for Science是指以機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)分析處理多維度、多模態(tài)、多場景下的模擬和真實(shí)數(shù)據(jù)，解決復(fù)雜推演計(jì)算問題，加快基礎(chǔ)科學(xué)和應(yīng)用科學(xué)的發(fā)現(xiàn)、驗(yàn)證、應(yīng)用，打造新一代科研范式。當(dāng)前，AI for Science正處于發(fā)展上升期，未來將從基礎(chǔ)學(xué)科、技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)品創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)服務(wù)等維度深度賦能傳統(tǒng)科學(xué)領(lǐng)域，而如何更好地挖掘人工智能技術(shù)潛力，解決重大挑戰(zhàn)，提升創(chuàng)新活力成為新的命題。目前，《IDC Perspective：AI for Science市場研究》已正式啟動(dòng)，歡迎關(guān)注。