人工智能的未来发展方向怎么样 探索未来科技发展的新趋势？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2023-10-16 06:50 标签： 人工智能的未来发展方向
2018-11-02 09:34
来源:
小白人俱乐部
人工智能研究论文分布趋势
2013-2016年间，中国、美国、加拿大、日本、英国、德国、澳大利亚等国所发表的人工智能研究论文数量快速增长。其中中美两国的人工智能研究论文产出增速最快、并连续4年保持领先。
全球人工智能研究论文从2013的不足百篇增长到2016的1400余篇。2014年，中国发表了近150篇人工智能研究论文，产量在该年占比最多，并持续占据鳌头。
人工智能全球投资趋势
资本支持对行业发展至关重要。过去几年，人工智能已成为全球风险投资的热门领域，并促使着大量人工智能初创企业诞生。智能技术迅猛的发展也使得资本逐渐抛开区域化的限制，转向全球化投资发展。
人工智能全球投资额从2013的约10亿美元增至2017的约140亿美元。人工智能全球创投事件从2013的250余笔增至2017的1200余笔。
人工智能战略国家时间线
近年来，全球多个国家都相继发布了政府层面的官方人工智能白皮书和战略以明确人工智能发展的优先级。这些白皮书和战略多以加强合作，建立研究院，资助相关研究以及鼓励创业为主。
人工智能话题热度趋势
古人云“先行其言，而后从之”，战略往往是在公司进行铺垫后所产生。换言之，我们可以通过目标公司针对人工智能年度新闻发布量的统计，推测出行业以及公司对人工智能战略的关注程度。从图4.1可以看出，人工智能相关新闻发布量一直在逐年递增，截止至2017年，我们可以推测出人工智能战略已逐渐成为公司所考量实施策略中的重点。
2013-2017人工智能话题新闻量年均增长率为144.5%。
2015、2016年增长率分别为159.5%和161.5%。
2017人工智能新闻发布量增速有所放缓，年增长率变化为-22.0%。
2017人工智能话题新闻发布量占近五年新闻发布总量近60.0%。
人工智能行业关注热度
机器之心观察发现，目标公司大多分布在《财富》全球500强企业中占据主导地位的行业，如金融、科技、汽车等。但就采用率而言，企业服务、酒店餐饮&娱乐、科技行业相对占优。目标公司所在17个行业的平均行业转化率为22.7%。
金融、科技、汽车行业在目标公司中占比分别为37.2%、17.2%、11.0%。
服装、食品饮料&烟草、日用品、媒体、贸易、垃圾管理等行业没有发现采用人工智能的公司。
企业服务、酒店餐饮&娱乐、科技行业人工智能采用率较为领先，分别为100.0%、60.0%、58.1%。
自动化&优化、用户交互是较热门的人工智能策略应用领域，占比分别为25.1%、23.1%。
人工智能战略采用趋势
何时采用人工智能战略是所有公司必须思考的问题，机器之心以目标公司的官方公告为基础构建了目标公司采用人工智能策略的时间节点图。
2011-2017采用人工智能战略的公司年均增长率为91.9%。
2011-2013采用人工智能战略公司数为8家，仅占目标公司总数5.5%
2014-2017目标公司数量有明显增幅，年均增长率为125.3%。
2015-2017有126家趋势报告目标公司采用人工智能战略，占目标公司总数86.9%。
2016新增采用人工智能战略公司占到2011-2017间采用人工智能总数的37.2%，在新增量上达到峰值。
2017年新增采用人工智能战略公司为49家，新增量相比上年有所回落。
人工智能战略行动决策
当一家企业采用人工智能战略时，机器之心希望能解析该企业战略的侧重方向。我们根据麦肯锡针对人工智能策略方向的分类，划分了目标范围内145家公司的策略行动决策，并构建了热点图得到以下结果。
大部分行动决策都集中于产品开发、智能战略投入、用户体验，占比分别为14.6%、14.4%和12.6%。
供应链分销受关注较少，占比为3.6%。
金融、科技行业偏向于采用更全面的行动决策。
企业服务、交通行业偏向于采用更简单的行动决策。
进一步评估与结论
本次调研针对145家目标上市公司在实施人工智能战略后的业务表现进行定量评估和专家分析，并根据采用人工智能战略后公司的商业、运营等多方面成果的表现，将目标公司分为：
人工智能高适应性公司：该分类包含实施人工智能策略后，实现业务增长的公司。
人工智能低适应性公司：该分类包含实施人工智能策略后，出现业务迟滞的公司。
人工智能适应性较复杂公司：该类别包括难以通过单一数据指标进行业务评估的公司。
趋势报告于每个类别分别引入两个精选案例分析以帮助从业者与管理者更好地认识人工智能策略所带来的业务影响。这些精选案例包括英国石油，亚马逊，通用电气，IBM，上汽集团和富国银行共6家来自不同领域的知名公司人工智能战略实例。
趋势报告不仅希望能够向人工智能从业者与管理者呈现世界领先公司如何实施和落地人工智能战略，还结合官方数据与专家分析对各公司实施后的适应性趋势进行总结，希望能够帮助从业者与管理者的AI视野构建。
· 重 · 点 · 来 · 啦 ·
2018挣钱好项目！
新时代，新经济，新未来！
“大人物”（大数据、人工智能、物联网）项目！
打造中国首家餐桌智媒体！
一个市场，行业蓝海！
一次投资，终身受益！
一种合作，六大支持！
文章来源于网络
如有侵权请联系删除返回搜狐，查看更多
责任编辑：

电脑热点：探索未来科技发展的新趋势
分类：常见问题 回答于：2023-07-30简介：本文将探讨未来科技发展的新趋势，以电脑热点为切入点，介绍了相关的话题，并强调了这一话题的重要性和价值。
工具原料：品牌型号：苹果 MacBook Pro操作系统版本：macOS Big Sur软件版本：Adobe Creative Cloud 2021一、虚拟现实技术的突破1、虚拟现实技术的应用领域扩展2、虚拟现实技术的沉浸式体验3、虚拟现实技术的硬件设备创新二、人工智能的发展趋势1、人工智能在医疗领域的应用2、人工智能在智能家居中的角色3、人工智能与自动驾驶的结合三、区块链技术的前景展望1、区块链技术在金融领域的应用2、区块链技术的去中心化特点3、区块链技术的安全性和可信度总结：通过对电脑热点的探索，我们可以看到未来科技发展的新趋势。虚拟现实技术的突破将带来更广泛的应用领域和沉浸式体验；人工智能的发展将在医疗、智能家居和自动驾驶等领域发挥重要作用；区块链技术的前景展望显示出其在金融领域的应用潜力和安全性。未来的研究方向可以进一步探索虚拟现实技术、人工智能和区块链技术的结合，以及它们在其他领域的应用。
标签：电脑热点 热点电脑 电脑新闻Win10 教程热门搜索
win10激活工具
win10重装系统
小马激活工具
系统激活工具
万能激活工具
硬盘重装系统
office激活工具
win10系统下载
雨林木风系统
电脑重装系统
win7旗舰版激活
联想重装系统
win7旗舰版密钥
win10系统激活
WIN7旗舰版密钥
重装win10系统
激活工具下载
win7 激活工具
win10 激活系统
忘记开机密码
首先让我们把时间维度拉长到无限随着AI算法的完美化以及算力的无限化AI将不再只是解决某一专业问题的工具而应是一套可用于所有问题的工具集但目前而言AI距离它的终极形态还是太远太远了比如在生物领域——我们在上面这篇文章提过如今AI在制药上的作用基本都是“人工”没有“智能”来自a16z的Dr Vijay Pande在他的文章《AI is Too Dumb… For Now》里提过假如未来的AI不能变得比现在“聪明”更多那么它在生物领域的潜力将是极其有限的戳此了解：背景人工智能是当前人工智能领域的前沿技术，备受关注。2022年，OpenAI发布了ChatGPT，该模型在应用层面取得了重要突破，仅两个月内用户数量突破1亿，成为史上用户增长最快的消费级应用。在这一趋势下，全球许多科技企业纷纷加大在人工智能研发方面的投入，不断推出重要成果，推动人工智能的创新和商业化进程，也带动了相关产业链的快速发展。报告发布得益于中国互联网协会、中国软件行业协会的指导，天津市人工智能学会、至顶科技和至顶智库联合发布了《2023年全球人工智能产业研究报告》。该报告从全球视角出发，对人工智能的产业概况、基础设施、算法模型、场景应用、机遇和挑战等方面进行了综合梳理，全面展现了人工智能产业的发展情况，为政府部门、行业从业者、教育工作者以及社会公众提供了参考。1. 人工智能概念和发展阶段生成式人工智能（Generative AI）是指利用人工智能技术进行内容生成的新型生产方式，包括专业生成内容（PGC）和用户生成内容（UGC）后的自动生成内容。人工智能依赖于海量训练数据和大规模预训练模型，能够自动生成文本、音频、图像、视频和跨模态信息。自OpenAI于2022年发布ChatGPT以来，人工智能迅速流行，许多科技企业相继推出了人工智能模型、产品和基础设施及服务。2. 人工智能产业发展的驱动力人工智能产业的快速发展得益于以下几个关键驱动因素：全球数据规模持续扩大，提供了大量的数据资源供人工智能模型进行训练。据IDC预测，到2025年全球数据规模将达到175ZB。高性能AI芯片的引入为大规模预训练模型提供了重要的计算支持。当前，英伟达Tensor Core GPU芯片被广泛应用于大规模人工智能模型的训练。AI计算集群为人工智能训练提供了大规模的算力资源，提高了算力利用效率和数据处理能力。英伟达DGX SuperPOD、百度智能云高性能计算集群EHC、腾讯新一代高性能计算集群HCC等是当前典型的AI计算集群。AI云服务为人工智能模型的开发提供了平台支持，以降低开发成本和产品开发周期。亚马逊SageMaker和百度飞桨EasyDL等是典型的AI云服务平台。3. 人工智能模型发展概览3.1 语言类生成主流模型OpenAI先后发布了一系列语言类生成式预训练模型，包括GPT-1、GPT-2、GPT-3、ChatGPT和最新的GPT-4等。这些模型基于Transformer架构，不断进行迭代优化，实现了在语言生成方面的重要突破。其中，GPT-4拥有更强大的多模态能力，支持图文多模态输入并生成应答文字，具备出色的应答能力。3.2 图像类生成主流模型Diffusion Model是图像生成方面的重要研究成果，该模型通过前向和反向过程生成高质量的图像。相比传统的对抗性训练方法，Diffusion Model无需大量数据即可实现高质量图像的生成。Diffusion Model在图像生成方面具有明显的优势，尤其在数据需求和生成效果方面表现出色。4. 人工智能场景应用人工智能在不同领域有广泛的应用，主要包括文本生成、图像生成、音频生成和视频生成。下面是这些领域的主要应用概览： 文本生成：包括内容续写、文本风格迁移、摘要/标题生成和整段文本生成等应用，有望在个性化文本生成和实时文本交互领域有更广阔的应用。 图像生成：包括图像属性编辑、图像局部生成和端到端的图像生成。图像编辑工具已广泛应用，创意图像生成和功能性图像生成也呈现出较大发展空间。 音频生成：主要包括语音合成和音乐创作。语音合成包括特定语音（TTS）和语音克隆领域，音乐创作涉及作词、作曲和编曲等方面。 视频生成：包括视频属性编辑、视频自动剪辑和视频部分生成。视频属性编辑已广泛应用于视频创作领域，视频自动剪辑和视频部分生成技术尚处于尝试阶段。 数字人：数字人生成分为数字人视频生成和数字人实时互动。前者已是当前较为广泛应用的领域，后者主要应用于智能客服等实时交互功能领域。5. 人工智能机遇和挑战5.1 就业影响与新职业机会人工智能对就业市场既带来了机遇也带来了挑战。一方面，人工智能的智能自动化能够提高工作效率并降低运营成本，可能会替代部分传统工作岗位。据高盛分析，人工智能有能力替代四分之一的工作岗位。另一方面，人工智能也将创造一些新的职业机会，例如"问客"（Prompt Engineer）等新兴岗位。5.2 生成物版权分配问题人工智能作品的版权归属问题尚存在争议。由于法律只承认具有主体身份的人拥有版权，当前认为人工智能软件的开发者和所有者具有主体身份，因此人工智能作品的版权主要分配给软件所有者和使用者。

我要回帖

更多关于 人工智能的未来发展方向 的文章

 

随机推荐