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| 2021年中国人工智能基础层行业研究报告 | 浏览：468 回复：0 |
fro123
发表于：2021/7/21 21:24:51 |
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算力、算法、数据是人工智能产业发展的三大要素。基于此，艾瑞定义人工智能基础层是支撑AI应用模型开发及落地的必要资源，主要包括智能计算集群、智能模型敏捷开发工具、数据基础服务与治理平台三大模块。发展人工智能基础层可多环节提效AI技术价值的释放，解决需求方人工智能生产力稀缺问题，且依托AI基础层资源，AI企业可有效应对下游客户的长尾应用需求，将其高频应用转化为新主营业务，寻找业务增长突破点。此外，基础层工具属性标志着AI产业社会化分工的出现，AI产业正逐步进入各产业深度参与、双向共建的效率化生产阶段。据艾瑞测算，2020年人工智能基础层市场规模为497亿元，为AI产业总规模的33%，AI芯片的高增长是产业规模增长的主要拉动力。未来，伴随各行业智能化转型的迫切需求，艾瑞认为人工智能基础层的各模块工具有望走向集约型的生产模式，更多企业将自研开源框架，国产的操作系统与数据库等软件配套设施将稳步崛起，算力模块的智能服务器国产化率也将逐步提升。 支撑各类人工智能应用开发与运行的资源和平台 算力、算法、数据是人工智能产业发展的三大要素。据此，人工智能实验室人工智能基础层主要包括智能计算集群、智能模型敏捷开发工具、数据基础服务与治理平台三个模块。智能计算集群提供支撑AI模型开发、训练或推理的算力资源，包括系统级AI芯片和异构智能计算服务器，以及下游的人工智能计算中心等；智能模型敏捷开发工具模块主要实现AI应用模型的生产，包括开源算法框架，提供语音、图像等AI技术能力调用的AI开放平台和AI应用模型效率化生产平台；数据基础服务与治理平台模块则实现AI应用所需的数据资源生产与治理，提供AI基础数据服务及面向AI的数据治理平台。AI基础层企业通过提供AI算力、开发工具或数据资源助力人工智能应用在各行业领域、各应用场景落地，支撑人工智能产业健康稳定发展。 AI基础层是支撑AI应用模型开发及落地的必要资源 开发一项人工智能模型并上线应用大致需经历从业务理解、数据采标及处理、模型训练与测试到运维监控等一系列流程。过程中需要大量的AI算力、高质量数据源、AI应用算法研发及AI技术人员的支持，但大部分中小企业用户并不具备在“算力、数据、算法”三维度从0到1部署的能力，而财力雄厚的大型企业亦需高性价比的AI开发部署方案。依靠AI基础层资源，需求企业可降低资源浪费情况、规避试错成本、提高部署应用速度。作为支撑AI模型开发及落地的必要资源，AI基础层可在多环节提效AI技术价值的释放；其工具属性也标志着AI产业社会化分工的出现，AI产业正逐步进入低技术门槛、低部署成本、各产业深度参与双向共建的效率化生产阶段。 随着人工智能技术需求增加，与此同时教育界正在面临着人工智能实验室建设要求。一直致力于人工智能技术的研发的广州飞瑞敖电子科技股份有限公司沉淀了强大的建设能力，凭借完善的产品体系，为用户提供人工智能一体化解决方案，并配套自主编辑的人工智能教材以及硬件软件，现已有湖北黄冈中学、广州东圃中学等成功案例。教育革命已经来临，它与我们每个人息息相关。在人工智能时代，如何让孩子们抢占竞争的先机，这正是飞瑞敖正在努力的方向。 | |