人工智能產(chǎn)業(yè)鏈向技術(shù)、智能家居、機(jī)器人和安防是目前AI應(yīng)用的主要方向
1月6日，字節(jié)跳動(dòng)旗下稀土掘金技術(shù)社區(qū)發(fā)布的《2022中國開發(fā)者生態(tài)報(bào)告》顯示，隨著人工智能的發(fā)展，越來越多的企業(yè)開始擁抱人工智能。企業(yè)專注的人工智能產(chǎn)業(yè)鏈以基礎(chǔ)層為主，逐漸向技術(shù)層、應(yīng)用層延伸。在應(yīng)用層方面，智能家居、機(jī)器人和安防是目前AI應(yīng)用的主要方向。
不過，報(bào)告還認(rèn)為，人工智能產(chǎn)業(yè)在發(fā)展過程中仍面臨不少挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在知識和技術(shù)層面。
具體來看，報(bào)告顯示，從企業(yè)在人工智能領(lǐng)域涉足情況看，有41.2%的開發(fā)者所在企業(yè)已經(jīng)進(jìn)入人工智能的實(shí)踐階段，其中大部分是有一個(gè)或多個(gè)試點(diǎn)項(xiàng)目（29.0%），另有12.2%開發(fā)者所在企業(yè)已經(jīng)將人工智能廣泛使用到流程和產(chǎn)品中，同時(shí)還有部分企業(yè)正在測試階段，或者計(jì)劃未來使用，可見企業(yè)對人工智能的態(tài)度較為積極。
與此同時(shí)，在人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中，以基礎(chǔ)層的大數(shù)據(jù)企業(yè)開發(fā)者居多，為50.2%，其次是技術(shù)層的機(jī)器學(xué)習(xí)（43.7%）。從應(yīng)用層來看，智能家居、機(jī)器人和安防是目前AI應(yīng)用的主要方向。
在人工智能技術(shù)演進(jìn)方面，報(bào)告顯示，有45.2%的企業(yè)開發(fā)者表示企業(yè)應(yīng)用“機(jī)器學(xué)習(xí)”技術(shù)，應(yīng)用最廣泛；其次是深度學(xué)習(xí)（41.4%）和計(jì)算機(jī)視覺（40.6%）。
從人工智能技術(shù)架構(gòu)來看，成熟的通用芯片仍占市場主導(dǎo)，有45.2%的開發(fā)者所在企業(yè)使用GPU，占比最高，其次是傳統(tǒng)CPU（40.8%）。報(bào)告認(rèn)為，隨著深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺等人工智能技術(shù)的應(yīng)用，定制芯片也得到較好的發(fā)展。
值得一提的是，報(bào)告還認(rèn)為，人工智能產(chǎn)業(yè)在快速發(fā)展的同時(shí)，在知識層面、技術(shù)層面、數(shù)據(jù)層面等仍面臨一些挑戰(zhàn)，43.0%開發(fā)者認(rèn)為困難來自于知識層面，專業(yè)知識匱乏，以及從業(yè)人員數(shù)量少、培養(yǎng)周期長等；其次是技術(shù)層面（41.8%），面臨機(jī)器學(xué)習(xí)算法缺乏可解釋性，模型生產(chǎn)流程長等問題
商湯科技高級系統(tǒng)研究員許志耿表示，人工智能發(fā)展和落地過程中，AI系統(tǒng)人才方面面臨的問題首先是對人員能力的要求，有一定的門檻；第二是從業(yè)人員數(shù)量較少；第三是人才培養(yǎng)周期長。從技術(shù)層面看，模型部署和應(yīng)用上線的過程鏈條比較長，同時(shí)面臨長尾問題，導(dǎo)致單個(gè)模型的生產(chǎn)成本升高，需要建設(shè)規(guī)?；?、標(biāo)準(zhǔn)化、高效率的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施。
1月6日，字節(jié)跳動(dòng)旗下稀土掘金技術(shù)社區(qū)發(fā)布的《2022中國開發(fā)者生態(tài)報(bào)告》顯示，隨著人工智能的發(fā)展，越來越多的企業(yè)開始擁抱人工智能。企業(yè)專注的人工智能產(chǎn)業(yè)鏈以基礎(chǔ)層為主，逐漸向技術(shù)層、應(yīng)用層延伸。在應(yīng)用層方面，智能家居、機(jī)器人和安防是目前AI應(yīng)用的主要方向。
不過，報(bào)告還認(rèn)為，人工智能產(chǎn)業(yè)在發(fā)展過程中仍面臨不少挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在知識和技術(shù)層面。
具體來看，報(bào)告顯示，從企業(yè)在人工智能領(lǐng)域涉足情況看，有41.2%的開發(fā)者所在企業(yè)已經(jīng)進(jìn)入人工智能的實(shí)踐階段，其中大部分是有一個(gè)或多個(gè)試點(diǎn)項(xiàng)目（29.0%），另有12.2%開發(fā)者所在企業(yè)已經(jīng)將人工智能廣泛使用到流程和產(chǎn)品中，同時(shí)還有部分企業(yè)正在測試階段，或者計(jì)劃未來使用，可見企業(yè)對人工智能的態(tài)度較為積極。
與此同時(shí)，在人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中，以基礎(chǔ)層的大數(shù)據(jù)企業(yè)開發(fā)者居多，為50.2%，其次是技術(shù)層的機(jī)器學(xué)習(xí)（43.7%）。從應(yīng)用層來看，智能家居、機(jī)器人和安防是目前AI應(yīng)用的主要方向。
在人工智能技術(shù)演進(jìn)方面，報(bào)告顯示，有45.2%的企業(yè)開發(fā)者表示企業(yè)應(yīng)用“機(jī)器學(xué)習(xí)”技術(shù)，應(yīng)用最廣泛；其次是深度學(xué)習(xí)（41.4%）和計(jì)算機(jī)視覺（40.6%）。
從人工智能技術(shù)架構(gòu)來看，成熟的通用芯片仍占市場主導(dǎo)，有45.2%的開發(fā)者所在企業(yè)使用GPU，占比最高，其次是傳統(tǒng)CPU（40.8%）。報(bào)告認(rèn)為，隨著深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺等人工智能技術(shù)的應(yīng)用，定制芯片也得到較好的發(fā)展。
值得一提的是，報(bào)告還認(rèn)為，人工智能產(chǎn)業(yè)在快速發(fā)展的同時(shí)，在知識層面、技術(shù)層面、數(shù)據(jù)層面等仍面臨一些挑戰(zhàn)，43.0%開發(fā)者認(rèn)為困難來自于知識層面，專業(yè)知識匱乏，以及從業(yè)人員數(shù)量少、培養(yǎng)周期長等；其次是技術(shù)層面（41.8%），面臨機(jī)器學(xué)習(xí)算法缺乏可解釋性，模型生產(chǎn)流程長等問題
商湯科技高級系統(tǒng)研究員許志耿表示，人工智能發(fā)展和落地過程中，AI系統(tǒng)人才方面面臨的問題首先是對人員能力的要求，有一定的門檻；第二是從業(yè)人員數(shù)量較少；第三是人才培養(yǎng)周期長。從技術(shù)層面看，模型部署和應(yīng)用上線的過程鏈條比較長，同時(shí)面臨長尾問題，導(dǎo)致單個(gè)模型的生產(chǎn)成本升高，需要建設(shè)規(guī)?；?、標(biāo)準(zhǔn)化、高效率的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施。
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