艾瑞連續(xù)第五年發(fā)布《中國人工智能產(chǎn)業(yè)研究報告(V)》,聚焦于2022年,這一歷史上極為重要一年中我國AI產(chǎn)業(yè)參與者的特征表現(xiàn);探討AI產(chǎn)業(yè)在我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的價值與地位;分析預(yù)訓(xùn)練大模型、ChatGPT、AI芯片、決策智能、虛擬數(shù)字人等產(chǎn)業(yè)進(jìn)階突破點;洞察AI各細(xì)分賽道市場現(xiàn)狀及參與者的發(fā)展路徑。希望通過本報告,為讀者呈現(xiàn)人工智能產(chǎn)業(yè)全貌,提供辨析和判斷人工智能行業(yè)未來發(fā)展的方法啟發(fā)。
“道阻且長,行則將至。行而不輟,未來可期。”縱覽人工智能產(chǎn)業(yè)近年發(fā)展,產(chǎn)品及服務(wù)提供商圍繞技術(shù)深耕、場景創(chuàng)新、商業(yè)價值創(chuàng)造、精細(xì)化服務(wù)不斷努力;需求側(cè)企業(yè)也在從單點試驗、數(shù)據(jù)積累到戰(zhàn)略改革的發(fā)展路線上與AI技術(shù)逐漸深度綁定。AI成為企業(yè)數(shù)字化、智能化改革的重要抓手,也是各行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)打造營收護(hù)城河的重要方向。落地AI應(yīng)用對企業(yè)業(yè)務(wù)運(yùn)營的商業(yè)價值與戰(zhàn)略意義越來越明確。供需向好趨勢下,艾瑞預(yù)計2022年我國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到1958億元。
人工智能參與社會建設(shè)的千行百業(yè)
價值性、通用性、效率化為產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略方向
基于軟件服務(wù)、云服務(wù)、硬件基礎(chǔ)設(shè)施等產(chǎn)品形式,結(jié)合消費(fèi)、制造業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)、金融、元宇宙與數(shù)字孿生等各類應(yīng)用場景,人工智能賦能產(chǎn)業(yè)發(fā)展已成為主流趨勢。艾瑞預(yù)計,2022年我國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到1958億元,人工智能的產(chǎn)品形態(tài)和應(yīng)用邊界不斷拓寬;2022年,人工智能產(chǎn)學(xué)研界在通用大模型、行業(yè)大模型等促進(jìn)技術(shù)通用性和效率化生產(chǎn)的方向上取得了一定突破。商業(yè)價值塑造、通用性提升和效率化應(yīng)用是AI技術(shù)助力產(chǎn)業(yè)發(fā)展、社會進(jìn)步和自身造血的要義。
城市算腦建設(shè)推動區(qū)域發(fā)展與產(chǎn)業(yè)升級
各地加速布局區(qū)域智算中心,夯實AI算力基礎(chǔ)設(shè)施
基于對支撐AI應(yīng)用及研發(fā)的智能算力需求擴(kuò)大、以及全國算力樞紐一體化和“東數(shù)西算”的工程建設(shè)方向,近兩年來各地對人工智能計算/超算中心(簡稱智算中心)的關(guān)注度和投資增多。我國目前有超過30個城市建設(shè)或提出建設(shè)智算中心,其中已有近10個城市的智算中心投入運(yùn)營,為當(dāng)?shù)馗餍袠I(yè)領(lǐng)域提供算力支撐。通過智算中心建設(shè),對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級有明顯推動作用,同時可提高城市治理智能化水平和城市競爭力。從政府投資角度看,智算中心產(chǎn)業(yè)發(fā)展尚處于初期階段,建設(shè)、運(yùn)營、應(yīng)用推廣與生態(tài)建設(shè)、節(jié)能環(huán)保要求等投入較大,需結(jié)合地方財政能力合理評估,根據(jù)實際需求適度超前部署機(jī)柜。
人工智能產(chǎn)業(yè)投資熱度仍在
融資向中后期過渡,視覺賽道上市浪潮涌動
統(tǒng)計時間內(nèi),Pre-B~B輪+及以后輪次的人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)投數(shù)量逐漸成長,資本流向穩(wěn)定發(fā)展企業(yè),融資逐漸向中后期過渡。繼2021年底商湯科技上市后,格靈深瞳、云從科技、創(chuàng)新奇智等在2022年也實現(xiàn)了上市目標(biāo),部分計算機(jī)視覺賽道企業(yè)已完成交表動作。雖然,相較2021年,2022年我國人工智能產(chǎn)業(yè)資本市場投資金額整體縮水,但投資標(biāo)的更加豐富,孵化出AIGC、元宇宙、虛擬數(shù)字人等新投資賽道,認(rèn)知與決策智能類企業(yè)也吸引更多關(guān)注,智能機(jī)器人、自動駕駛兩類無人系統(tǒng)是融資的熱門賽道。
人工智能產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模
2022年市場平穩(wěn)向好,市場規(guī)模近2000億元
艾瑞定義我國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模涵蓋AI應(yīng)用軟件、硬件及服務(wù):主要包括AI芯片、智能機(jī)器人(商用)、AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)、面向AI的數(shù)據(jù)治理、計算機(jī)視覺、智能語音與人機(jī)交互、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識圖譜和自然語言處理等核心產(chǎn)業(yè)。據(jù)測算,2022年中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)1958億元,年增長率7.8%,整體平穩(wěn)向好。2022年的業(yè)務(wù)增長主要依靠智算中心建設(shè)以及大模型訓(xùn)練等應(yīng)用需求拉動的AI芯片市場、無接觸服務(wù)需求拉動的智能機(jī)器人及對話式AI市場,除此之外的增長動力將在第三章詳細(xì)闡述。目前中國大型企業(yè)基本都已在持續(xù)規(guī)劃投入實施人工智能項目,未來隨著中小型企業(yè)的普遍嘗試和大型企業(yè)的穩(wěn)健部署,在AI成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代核心生產(chǎn)力的背景下,AI芯片、自動駕駛及車聯(lián)網(wǎng)視覺解決方案、智能機(jī)器人、智能制造、決策智能應(yīng)用等細(xì)分領(lǐng)域增長強(qiáng)勁。2027年人工智能產(chǎn)業(yè)整體規(guī)?蛇_(dá)6122億元,2022-2027年的相關(guān)CAGR=25.6%。
人工智能產(chǎn)業(yè)圖譜
本節(jié)內(nèi)容選取預(yù)訓(xùn)練大模型、AI芯片、決策智能和虛擬數(shù)字人作為2022年度AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有代表性的模型架構(gòu)、硬件產(chǎn)品、解決方案和軟件產(chǎn)品進(jìn)行分析,闡述四者對未來AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要意義。
預(yù)訓(xùn)練大模型范式加速落地
提速AI工業(yè)化生產(chǎn)進(jìn)程,規(guī);逃萌孕柰黄
AI的認(rèn)知與應(yīng)用是沒有邊界的,僅靠極少量的AI科學(xué)家和AI技術(shù)企業(yè)無法推動整個物理世界和數(shù)字世界的智能化。因此,如何為AI開發(fā)效率加杠桿,倍數(shù)釋放AI生產(chǎn)力,成為了AI產(chǎn)學(xué)研界關(guān)注的核心問題之一。近年來,依托智能算力基建化、海量數(shù)據(jù)積累與治理、深度學(xué)習(xí)算法突破等,作為一種新興的AI計算范式,超大規(guī)模智能模型(又稱預(yù)訓(xùn)練大模型)的泛化性和通用性提升,可應(yīng)用到更廣闊的下游任務(wù)及場景中解決AI應(yīng)用的長尾問題;并且能夠?qū)崿F(xiàn)AI模型研發(fā)-部署-應(yīng)用的流程標(biāo)準(zhǔn)化提升,提升AI研發(fā)效率。2022年,語言大模型與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的銜接也日漸緊密,行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)積極推出適合具體業(yè)務(wù)場景的行業(yè)大模型。通過提供算力、核心算子庫和軟件平臺一體服務(wù),幫助企業(yè)將基礎(chǔ)模型能力與生產(chǎn)流程融合,與頭部客戶合作推廣落地案例。但縱觀整個AI產(chǎn)業(yè),大模型的規(guī)模化商用仍需突破算力基建的承載能力、業(yè)務(wù)場景目標(biāo)明確及適配、投入產(chǎn)出比、模型開源及交互等問題。
ChatGPT熱潮
ChatGPT產(chǎn)品價值與落地挑戰(zhàn)
2022年AIGC創(chuàng)業(yè)浪潮席卷國內(nèi)外,但國外一批早期成立的AI繪畫產(chǎn)品公司已因為用戶付費(fèi)無法覆蓋成本,于年底宣布關(guān)閉平臺。邁入2023年,OpenAI的ChatGPT產(chǎn)品所帶來的搜索與問答功能提升和類人的交互體驗,使AIGC技術(shù)的商業(yè)落地開啟了新的征程;國內(nèi)廠商也緊隨其后公布了類ChatGPT的產(chǎn)品研發(fā)或者上線計劃。但無論AI技術(shù)革新引發(fā)的關(guān)注與討論多熱烈,最終仍需回到技術(shù)產(chǎn)品化的主線上:生成速度、調(diào)用成本、內(nèi)容質(zhì)量的安全可控及版權(quán)歸屬等問題仍是AIGC面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。對于我國企業(yè)來說還需解決:大模型技術(shù)迭代和AIGC產(chǎn)品訓(xùn)練都會受到智能算力制約,芯片“卡脖子”問題擺在面前;國內(nèi)廠商的預(yù)訓(xùn)練大模型技術(shù)水平仍落后于海外頭部企業(yè),應(yīng)用側(cè)基于國外廠商的API調(diào)用進(jìn)行模型訓(xùn)練也面臨限制。但對于國內(nèi)AI芯片公司、手握海量數(shù)據(jù)資源的互聯(lián)網(wǎng)巨頭、具備“數(shù)據(jù)飛輪”的解決方案商、瞄準(zhǔn)AIGC賽道的創(chuàng)業(yè)企業(yè),是挑戰(zhàn)也是機(jī)會,ChatGPT的熱潮也帶來了資本市場和消費(fèi)者對AI產(chǎn)業(yè)熱情的再次迸發(fā)。
中國AI芯片產(chǎn)業(yè)的逆風(fēng)而行
互聯(lián)網(wǎng)與創(chuàng)業(yè)廠商積極入局,基于切入點選擇不同芯片架構(gòu)
面對國外廠商的壟斷壓力,國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)廠商與AI芯片創(chuàng)業(yè)廠商積極入局,選擇ASIC-DSA或GPGPU等細(xì)分產(chǎn)品架構(gòu)切入中國AI芯片市場。從產(chǎn)品進(jìn)展來看,互聯(lián)網(wǎng)廠商依托于持續(xù)研發(fā)投入、雄厚技術(shù)實力與內(nèi)部應(yīng)用場景進(jìn)展領(lǐng)跑,以華為海思與百度昆侖為代表的云端AI芯片產(chǎn)品現(xiàn)已達(dá)到數(shù)萬片量級的落地規(guī)模,在實現(xiàn)自身應(yīng)用的同時完成部分對外的銷售落地。中國ASIC初創(chuàng)廠商多已完成產(chǎn)品迭代,與互聯(lián)網(wǎng)短視頻,泛安防廠商或車企達(dá)成聯(lián)盟協(xié)作,有序進(jìn)入產(chǎn)品驗證、小規(guī)模銷售或規(guī);瘧(yīng)用階段;中國GPGPU廠商產(chǎn)品也在今年陸續(xù)完成點亮發(fā)布。綜合來看,中國AI芯片廠商已脫離早期的愿景情懷階段,產(chǎn)品實現(xiàn)切實落地,未來將更強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)集群與軟件生態(tài)的建設(shè),自主可控基底不斷加厚。
2022年10月7日,美國對中國半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的禁令管制再一步升級,海外英偉達(dá)、AMD等大算力AI訓(xùn)練芯片產(chǎn)品受到管制禁售,同樣,國內(nèi)在閾值范圍內(nèi)的AI芯片廠商將受到代工廠的供貨限制,這為中國AI芯片廠商帶來挑戰(zhàn)與機(jī)遇。面對代工產(chǎn)能限制,中國AI芯片廠商將積極推動上下游創(chuàng)新,完善中國半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈工藝,或通過調(diào)整產(chǎn)品參數(shù)的方式繞過代工限制。而海外產(chǎn)品禁售后的參數(shù)調(diào)整期也給中國AI芯片廠商帶來窗口機(jī)遇期,在產(chǎn)品切實落地并得到客戶驗證許可的商業(yè)化基礎(chǔ)上,我國廠商將持續(xù)進(jìn)行下游應(yīng)用拓展,同時加重對AI芯片的軟硬件建設(shè),通過場景需求理解與軟件生態(tài)培育加速實現(xiàn)AI芯片的國產(chǎn)化應(yīng)用。
決策智能驅(qū)動數(shù)據(jù)與知識價值釋放
深度學(xué)習(xí)、運(yùn)籌優(yōu)化、NLP、知識圖譜等技術(shù)的高度產(chǎn)品化整合
決策智能一詞由谷歌于2019年成立同名部門后逐漸為人熟知,這并非是一個底層技術(shù)層面的確切定義,而是從商業(yè)價值的視角,強(qiáng)調(diào)AI需要在輔助和替代人進(jìn)行各類決策方面發(fā)揮實際效果。當(dāng)前市場對決策智能的理解范圍和側(cè)重各不相同,狹義的決策智能最貼近“決策”一詞的原始含義,僅指在多種可能的方案和路徑中做最佳選擇的優(yōu)化類問題。這類問題在現(xiàn)實中滲透極廣。但落地應(yīng)用技術(shù)難度高,大多以運(yùn)籌學(xué)為根基、融合AI能力、在解決大規(guī)模復(fù)雜問題時需使用求解器,商業(yè)應(yīng)用尚處于起步階段。廣義的決策智能泛指能夠指導(dǎo)人更科學(xué)和準(zhǔn)確地做出判斷及決策的AI產(chǎn)品,基于規(guī)則、診斷、預(yù)測的結(jié)果,疊加對環(huán)境動態(tài)的把握形成最終決策,主要使用機(jī)器學(xué)習(xí)、NLP、知識圖譜技術(shù),輔以計算機(jī)視覺、智能語音等技術(shù)形成高度場景化的解決方案。在實際應(yīng)用中,靜態(tài)決策如何進(jìn)一步提升行業(yè)場景滲透,復(fù)雜動態(tài)決策如何脫離仿真環(huán)境,仍需產(chǎn)學(xué)研各界長期探索和努力。
虛擬數(shù)字人產(chǎn)業(yè)供需分析
以服務(wù)產(chǎn)業(yè)與泛娛樂場景為核心應(yīng)用,產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同仍需優(yōu)化
從落地產(chǎn)業(yè)來看,虛擬數(shù)字人的應(yīng)用場景可分為服務(wù)產(chǎn)業(yè)與泛娛樂產(chǎn)業(yè)。從落地效果與應(yīng)用效益的甲方角度出發(fā),虛擬數(shù)字人率先在非交互場景開展規(guī)模化落地。而虛擬數(shù)字人產(chǎn)業(yè)鏈仍存在割裂現(xiàn)象,人物制作、驅(qū)動表達(dá)、內(nèi)容生產(chǎn)、運(yùn)營服務(wù)等產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)分散在各個主體之間,生產(chǎn)制作難以達(dá)到高效協(xié)同,極大限制虛擬數(shù)字人產(chǎn)業(yè)在成本、效率、交付的迭代調(diào)優(yōu)。具備全棧集成能力的大型互聯(lián)網(wǎng)廠商正嘗試通過生態(tài)開放、平臺建設(shè)集成各環(huán)節(jié)資源,為客戶提供覆蓋全流程、低成本、短周期的虛擬數(shù)字人平臺,降低虛擬數(shù)字人產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用門檻。
虛擬數(shù)字人商業(yè)化路徑探討
打造虛擬世界基礎(chǔ)設(shè)施,深層變現(xiàn)渠道仍在探索
本節(jié)內(nèi)容選取計算機(jī)視覺、智能語音和人機(jī)交互、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識圖譜、自然語言處理、AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)、面向AI的數(shù)據(jù)治理和智能機(jī)器人細(xì)分賽道,進(jìn)行投融資、市場規(guī)模、典型產(chǎn)品及細(xì)分應(yīng)用領(lǐng)域、產(chǎn)業(yè)鏈玩家、技術(shù)趨勢等分析。判斷各個細(xì)分賽道業(yè)務(wù)增長動力以及為廠商發(fā)展路徑提供思考。
計算機(jī)視覺依然是AI產(chǎn)業(yè)規(guī)模的主戰(zhàn)場
軟硬一體產(chǎn)品和AI公有云趨勢助推近千億級大賽道
賽道參與廠商眾多,包括AI視覺軟件算法廠商、傳統(tǒng)安防廠商、云服務(wù)廠商、視覺模組等硬件廠商和承擔(dān)項目實施的集成商。各家以應(yīng)用場景、產(chǎn)品類型(軟硬一體、純軟標(biāo)準(zhǔn)化平臺/定制化軟件解決方案、硬件)、渠道經(jīng)驗等為市場切入點,選擇一個或多個垂直業(yè)務(wù)領(lǐng)域。據(jù)艾瑞測算,2022年我國AI視覺產(chǎn)品的市場規(guī)模占整個人工智能行業(yè)的42.4%,達(dá)到830億元。2027年相應(yīng)規(guī)?蛇_(dá)到1644億元,2022-2027年的相關(guān)CAGR=14.6%。聚焦2022年分行業(yè)情況,泛安防市場基于軟硬一體的產(chǎn)品形態(tài)與豐富的長尾需求場景,市場規(guī)模占比最高,達(dá)到56.5%;AI公有云趨勢也助推API形式的CV技術(shù)應(yīng)用增多,互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域營收占比位居第二,達(dá)到11.0%;占比較高的行業(yè)領(lǐng)域還有金融、工業(yè)、醫(yī)療等,工業(yè)領(lǐng)域占比有逐年走高趨勢。
計算機(jī)視覺落地行業(yè)賽道特征及競爭策略探討
營收增長和業(yè)務(wù)持續(xù)是核心生命力
(1)針對泛安防(公安交通、社區(qū)樓宇)、金融等主管部門釋放了明確利好信號或大額持續(xù)投資的成熟賽道,主要機(jī)遇在于將產(chǎn)品打磨到足夠精準(zhǔn)、魯棒性足夠強(qiáng),以便進(jìn)入高門檻的準(zhǔn)入供應(yīng)池,同時通過解決高難度識別需求的硬實力卡位;(2)針對醫(yī)療、能源和工業(yè)等具有戰(zhàn)略意義、發(fā)展空間極大,但或陷入長審批周期、或限于審慎性難以快速釋放市場需求的行業(yè),主要機(jī)遇在于搶先進(jìn)入行業(yè)生態(tài)圈,謀劃通過政府、核心集團(tuán)企業(yè)等途徑,積極參與公共服務(wù)平臺建設(shè),建立從上向下拓展的先發(fā)優(yōu)勢,獲得大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)與場景理解,形成產(chǎn)品提升的護(hù)城河;(3)針對零售、農(nóng)業(yè)等長尾需求頻發(fā)或數(shù)字化水平較低且對價格敏感的行業(yè),主要機(jī)遇在于優(yōu)化產(chǎn)品成本、降低部署及運(yùn)維難度、打通渠道以占領(lǐng)市場份額;(4)針對機(jī)器人(AGV/AMR/機(jī)械臂)和自動駕駛等技術(shù)融合應(yīng)用領(lǐng)域,除算法開發(fā)的硬實力外,視覺識別技術(shù)提供商也需具備聯(lián)合開發(fā)的軟能力。
人機(jī)交互領(lǐng)域-市場規(guī)模
2022年規(guī)模超百億,關(guān)注元宇宙/多模態(tài)AI驅(qū)動的C端應(yīng)用
據(jù)艾瑞測算中國人機(jī)交互產(chǎn)業(yè)規(guī)模核心包括消費(fèi)級硬件、對話式AI兩類產(chǎn)品。其中,消費(fèi)級硬件產(chǎn)品即為加載智能對話系統(tǒng)的消費(fèi)級智能硬件,以語音助手、智能穿戴、智能音箱、智能家居、智能車載、服務(wù)機(jī)器人(實體)等為典型產(chǎn)品代表,規(guī)模口徑為硬件產(chǎn)品中的AI語音軟件應(yīng)用。對話式AI產(chǎn)品即為將智能對話系統(tǒng)加載在服務(wù)場景的對話機(jī)器人,以文本機(jī)器人、語音機(jī)器人、多模態(tài)數(shù)字人等為典型產(chǎn)品代表,廣泛應(yīng)用于客服、營銷、內(nèi)部問答、泛娛樂等對話交互場景。2022年,中國人機(jī)交互領(lǐng)域的消費(fèi)級硬件產(chǎn)品規(guī)模與對話式AI產(chǎn)品規(guī)模分別為43億元與65億元,總規(guī)模達(dá)到109億元。未來,受元宇宙、物聯(lián)網(wǎng)、5G、多模態(tài)AI等融合技術(shù)驅(qū)力推動,預(yù)計2027年中國人機(jī)交互領(lǐng)域的消費(fèi)級硬件產(chǎn)品規(guī)模與對話式AI產(chǎn)品規(guī)模分別達(dá)到177億元與107億元,總規(guī)模達(dá)到285億元,2022-2027總規(guī)模CAGR=21.2%。
人機(jī)交互領(lǐng)域-技術(shù)創(chuàng)新
期待開放域與封閉域的有機(jī)結(jié)合,讓人機(jī)交互無邊界
2022年末,ChatGPT模型爆火出圈,以流暢的語言組織能力,超擬人化的文本水平與超強(qiáng)的邏輯能力驚艷亮相,迅速獲得全球關(guān)注。相較于其他語言模型,雖然ChatGPT做到了“多輪交互”、“分辨不正確前提”、“承認(rèn)錯誤”等智能化表現(xiàn),但還會出現(xiàn)回答內(nèi)容有誤等情況,因此未來像ChatGPT一樣的大模型在開放域?qū)υ挼纳虡I(yè)化落地場景與內(nèi)容確定邊界還需進(jìn)一步討論;蚩上茸鳛檩o助性工具,在一些對內(nèi)容精確度及所有權(quán)歸屬要求較低的場景率先嘗試應(yīng)用。另外,人機(jī)交互的應(yīng)用突破還可期待于開放域與封閉域的有機(jī)結(jié)合。因封閉域?qū)υ挻嬖谥R邊界,在知識庫內(nèi)出現(xiàn)難以回答、答非所問的情形時,客戶會覺得未獲取到自己想要的回答而降低對AI的認(rèn)可度。而開放域的發(fā)展突破可拓寬封閉域的對話邊界,兩者可各司其事,在封閉域內(nèi)滿足內(nèi)容專業(yè)度,在開放域滿足交互需求,助力人機(jī)交互更多應(yīng)用到營銷對話等半標(biāo)場景。
機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品核心指標(biāo)表現(xiàn)與建設(shè)現(xiàn)狀
業(yè)務(wù)知識儲備普遍欠缺,項目幫帶為業(yè)務(wù)建設(shè)核心環(huán)節(jié)
綜合供需兩側(cè),艾瑞將機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)平臺拆解出:IT基礎(chǔ)支持與架構(gòu)設(shè)計、產(chǎn)品功能設(shè)計、業(yè)務(wù)知識儲備三個核心一級評價指標(biāo),一級指標(biāo)各對應(yīng)相應(yīng)的二級指標(biāo)。在硬件資源支持、平臺模塊封裝等二級指標(biāo)的表現(xiàn)上,供給側(cè)技術(shù)強(qiáng)項指標(biāo)都超過了需求側(cè)側(cè)重的技術(shù)指標(biāo),這意味著供應(yīng)商比較難以憑借這些同質(zhì)化、未擊中客戶關(guān)鍵業(yè)務(wù)痛點的指標(biāo)形成產(chǎn)品差異化優(yōu)勢。而在行業(yè)知識積累、數(shù)據(jù)治理等二級指標(biāo)的表現(xiàn)上,供給側(cè)技術(shù)的表現(xiàn)較弱,這恰好反映了當(dāng)前供應(yīng)商在開發(fā)層面的短板,補(bǔ)足這些短板是打造產(chǎn)品核心競爭力的關(guān)鍵。此外,機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品當(dāng)前在架構(gòu)建設(shè)上仍以大數(shù)據(jù)中下層建設(shè)為主,上層應(yīng)用開發(fā)主要局限在金融行業(yè);在業(yè)務(wù)建設(shè)上以供應(yīng)商對客戶進(jìn)行幫帶學(xué)習(xí)為核心環(huán)節(jié),旨在培養(yǎng)客戶的自主開發(fā)與學(xué)習(xí)使用能力,逐步擺脫傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式與過度依賴乙方的窘境。
機(jī)器學(xué)習(xí)參與者在產(chǎn)業(yè)鏈核心環(huán)節(jié)表現(xiàn)
AI企業(yè)具備模型開發(fā)優(yōu)勢,將強(qiáng)化決策智能布局;數(shù)據(jù)平臺服務(wù)商、互聯(lián)網(wǎng)大廠具備數(shù)據(jù)能力優(yōu)勢,將深入應(yīng)用開發(fā)
AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)廠商及產(chǎn)品發(fā)展趨勢
科技巨頭自建標(biāo)注團(tuán)隊趨勢萌芽;合成數(shù)據(jù)將迎來發(fā)展
(1)AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)商主要有眾包平臺服務(wù)商和自建外包一體化服務(wù)商兩大類,兩者之間也存在交叉。隨著科技巨頭對高精度訓(xùn)練數(shù)據(jù)集需求的增強(qiáng),自建團(tuán)隊的趨勢也愈發(fā)明顯,以保證標(biāo)注人員對數(shù)據(jù)集產(chǎn)品的理解和訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量把控,F(xiàn)階段自建多為初步嘗試,致力于垂直細(xì)分場景的數(shù)據(jù)集合、敏感數(shù)據(jù)集開發(fā)、以AI技術(shù)反哺提高標(biāo)注智能化水平等。但基于成本及規(guī);б婵紤],自建巨頭仍會外采基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)品;
(2)現(xiàn)象級應(yīng)用ChatGPT的出現(xiàn)以及席卷全球的對話大模型開發(fā)浪潮為AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來助力——對于互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)需要運(yùn)用文本分類標(biāo)注、對話語料構(gòu)建等標(biāo)注類型幫助模型調(diào)優(yōu),避免惡意和偏見內(nèi)容等AI倫理問題。目前服務(wù)商普遍AI視覺和智能語音數(shù)據(jù)集產(chǎn)品的占比較高,NLP相關(guān)業(yè)務(wù)占比較低。此輪產(chǎn)業(yè)機(jī)會需要服務(wù)商加深對NLP數(shù)據(jù)集和相關(guān)標(biāo)注平臺的開發(fā)優(yōu)化;
(3)現(xiàn)階段高質(zhì)量、易監(jiān)督數(shù)據(jù)存量見底,基于AIGC技術(shù)的合成數(shù)據(jù)或逐步成為AI訓(xùn)練的數(shù)據(jù)來源之一,解決AI模型訓(xùn)練中所需數(shù)據(jù)的“量、質(zhì)與成本”限制。當(dāng)然目前合成數(shù)據(jù)技術(shù)也在技術(shù)精度、人才匹配等上有自身局限,未來將與真實數(shù)據(jù)集產(chǎn)品合力成為AI產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)基石。
智能機(jī)器人行業(yè)融資熱度及輪次分布
無人化趨勢引爆智能機(jī)器人融資,資本逐漸青睞頭部廠商
工業(yè)生產(chǎn)、公共服務(wù)等領(lǐng)域自動化和無人化全速推進(jìn),引發(fā)了一輪智能機(jī)器人賽道的投資熱潮。2021-2022年,智能機(jī)器人賽道融資事件共83起,2022年融資筆數(shù)相比2021年增加一倍,融資金額多為億級,總體呈爆發(fā)增長態(tài)勢。從融資輪次看, 2022年B輪及以前的融資數(shù)量占比保持在60%左右,反映出這一賽道新勢力仍在不斷涌現(xiàn),市場格局尚未形成;C輪及后續(xù)輪次占比明顯增加,資本已經(jīng)初步顯現(xiàn)出向頭部集中的趨勢。值得關(guān)注的是,2022年戰(zhàn)略投資顯著增長,這主要源于智能機(jī)器人下游應(yīng)用企業(yè)開始踴躍進(jìn)行戰(zhàn)略布局,如富士康投資工業(yè)機(jī)器人,首旅集團(tuán)投資配送機(jī)器人等。
智能機(jī)器人廠商表現(xiàn)
檻內(nèi)做深場景,檻外加強(qiáng)合作,產(chǎn)業(yè)生態(tài)日趨豐富完善
不同行業(yè)應(yīng)用場景的高度差異化導(dǎo)致各場景使用的AI解決方案都需要單獨開發(fā),這也決定了智能機(jī)器人領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)企業(yè)普遍采用深耕垂直場景的發(fā)展戰(zhàn)略。從規(guī)模最大的工業(yè)和自主移動機(jī)器人兩大市場來看,工業(yè)智能機(jī)器人產(chǎn)業(yè)成熟度略遜一籌,少數(shù)具備AI算法能力、專注垂直場景的軟件算法公司正在成為核心力量,解決方案的進(jìn)一步產(chǎn)品化也幫助算法公司和集成商各自歸位,產(chǎn)業(yè)鏈分工進(jìn)一步清晰和細(xì)化。自主移動機(jī)器人產(chǎn)業(yè)相對成熟,集中度較高,頭部機(jī)器人廠商自己掌握AI算法能力,并以此作為護(hù)城河,獨立算法廠商生存空間尚小,這也構(gòu)成了移動機(jī)器人與非移動機(jī)器人產(chǎn)業(yè)鏈的主要差異。此外,由于結(jié)合機(jī)械臂和移動底盤的復(fù)合機(jī)器人市場需求越來越大,多關(guān)節(jié)機(jī)器人廠商和自主移動機(jī)器人廠商紛紛開始通過外采或合作方式開發(fā)復(fù)合機(jī)器人,產(chǎn)業(yè)合作進(jìn)一步深化,長期來看利好整個機(jī)器人市場的高質(zhì)量發(fā)展。
AI產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)發(fā)展概況
AI進(jìn)入良性循環(huán)帶動期,產(chǎn)業(yè)鏈逐步成熟
隨著人工智能在數(shù)據(jù)、算力、算法、工具、模型等方面的技術(shù)推進(jìn),AI已實現(xiàn)由實驗室到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的層級躍升,更廣范圍、更深層次地影響著中國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生產(chǎn)生活方式變革。
AI產(chǎn)業(yè)趨勢洞察
技術(shù)革新的原生驅(qū)力下致力產(chǎn)品化與規(guī);
作為可承擔(dān)發(fā)展引擎功能的新興技術(shù),AI已成為國際科技競爭的焦點。順應(yīng)生成式AI、預(yù)訓(xùn)練大模型、國產(chǎn)AI芯片商業(yè)化落地、虛擬數(shù)字人等技術(shù)熱潮,中國將持續(xù)加強(qiáng)人工智能布局,發(fā)揮政府及市場的積極性,共同推動普惠AI高質(zhì)量發(fā)展。如何在AI新一輪發(fā)展熱潮中搶抓機(jī)遇,是AI產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)企業(yè)關(guān)注的核心議題。從業(yè)務(wù)持續(xù)的角度考慮,把握技術(shù)變革與產(chǎn)品應(yīng)用的融合界限,致力解決質(zhì)量、ROI、安全可信等核心瓶頸;根據(jù)企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈角色和應(yīng)用場景特點,定位各類型廠商的差異化路徑深耕實踐,或是AI企業(yè)的制勝之路。
來源:艾瑞咨詢、騰訊網(wǎng),人工智能 | 研究報告