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百度联合清华大学发布《产业智能化白皮书》

时间:2019-04-11 15:38 来源:未知  手机版

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中新网4月10日电 说起时下科技圈的热词,“产业智能化”风头无两。随着“智能+”在2019年首次被写入政府工作报告,加速产业的智能化升级已成为国家战略,互联网巨头们也纷纷摩拳擦掌、响应号召,在实验室研究与产业应用方面动作频频。

4月9日,百度联合清华大学发布了《产业智能化白皮书——人工智能产业化发展地形初现端倪》(以下简称《白皮书》),这是国内首个基于AI实践,从产业演进视角探讨AI与产业融合历程和现状的行业报告。

经历60多年发展,人工智能技术发展近况如何?

人工智能技术如何从实验室走向广泛的产业应用?

如何评估新兴技术产业化成熟度的?

从商业实践角度,AI、云计算、5G等新技术如何在智慧出行、智能家居、智慧城市等领域发挥价值?如何推动产业智能化升级?

这份长达80页、两万余字的《白皮书》,针对上述问题逐一进行了深度剖析,全面阐述对产业智能化的战略思考和商业实践方法论。以下送上新鲜出炉的报告精选干货。

《白皮书》全书分为研究篇和商业实践篇两大部分。

研究篇讨论了人工智能的发展历程,并提出独创的TUMC 模型。这是一个从产业演进视角研究新产业成熟度和新兴技术产业化成熟度的工具。

实践篇则深入调研了人工智能走出实验室后的产业应用,全面展现AI技术与产业的融合程度。通过百度和合作伙伴的多个AI落地示范级案例,重点覆盖了智慧出行、智慧金融、智慧城市、智能家居、智能客服等5大垂直领域。

研究篇:人工智能产业化成熟度研究报告

1、人工智能概述:从实验室到产业应用

从20世纪50年代起,人工智能的方法、研究路径经历了好几次重大变化,行业发展也经历了好几次兴衰循环。当前新一轮快速发展,人工智能正从实验室走向广泛的产业应用。

当前人工智能技术在很多产业和领域中已经得到广泛应用,人工智能产业化发展的地形已经初现端倪。

从产业角度看,人工智能技术按照结构划分为基础层、算法层、技术层和应用层。

当前人工智能发展浪潮主要有4个驱动因素:

全球数据量爆发性增长

计算能力提升

算法的进步

政策支持、科技巨头和资本追逐

中美两国是人工智能发展最领先的国家,也是推动人工智能产业化最活跃的国家。人工智能技术的产业化将是中国的重要机遇。AI技术在医疗健康、金融、商业、教育、工业和安防各个领域得到越来越多的广泛应用。中国巨大的市场,人工智能有着异常丰富的应用前景。

2、TUMC模型:新兴技术产业化成熟度的评估框架

目前,人工智能的增长不断加速,正在逼近产业化应用爆发的“临界点”。衡量人工智能技术的产业化成熟度,无论对于企业家、研究者还是国家相关产业政策的制定者都具有重要意义。

TUMC模型是一个基于战略节奏理论,从产业演进视角研究新产业成熟度和新兴技术产业化成熟度的工具。

战略节奏理论将产品市场的发展分为小众市场、大众市场、分众市场和杂合市场4个阶段。TUMC模型将AI技术应用的研究焦点放在“尚未进入小众市场”到“即将开启大众市场”的阶段上。

TUMC模型综合考察技术、用户效用、市场以及产业链4个维度:

技术:实现商业化的性能阈值

用户效用:特定场景中的特定价值

市场:市场起飞的关键规模

产业链:新的分工协作系统

每个维度又根据成熟程度分为2个节。

3、人工智能热点技术及应用场景产业化成熟度评估

在《白皮书》的这一部分,研究应用TUMC模型,从技术和应用场景两个角度,分别讨论智能推荐、计算机视觉、智能语音语义技术、智能家居、智慧城市的产业化成熟度。

(1)技术角度

智能推荐、计算机视觉、智能语音语义等AI的主要热点技术目前的产业化成熟度较高。这些AI相关技术与产品能够很好地融合到已有产业链中,新的产业要素和产业链结构正在形成。

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