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人工智能行业研究报告 36氪研究院

类型: PPT课件  作者: 端庄的阿憨
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人工智能行业研究报告 2人工智能行业研究报告 36氪研究院 36Kr-人工智能行业研究报告 2017年2月 定义与研究范围 涵盖AI基础技术及终端产品 研究范围: 人工智能是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。凡 是使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能,均可认 为使用了人工智能技术。作为一种基础技术,人工智能在很多行业 都有用武之地。既有人工智能+基础行业的概念(如人工智能+金融 =Fintech),也有其具体应用行业的概念(比如机器人)。 按照技术应用的不同场景,可以将人工智能分为基础技术类及终端 产品类,本报告研究范围涵盖以下领域: 研究目的: 本报告将集中探讨:  人工智能行业整体的发展现状与技术发展趋势  各细分领域投融资热度与技术成熟度  巨头在人工智能领域的布局与策略  各应用领域市场规模、竞争格局、进入壁垒、产业链上下游构成  行业标杆的商业模式、核心竞争力、未来发展预期 语义识别 芯片 计算机视觉 语音识别 机器人 智能金融 智能医疗 智能安防 智能家居 终 端 产 品 基 础 技 术 注释:自动驾驶行业是AI的一个重要分支,关于该领域的研究讨论请参见36氪研究院系列报告《自动 驾驶行业研究报告》。 行业分析师 曹婷 caoting@36kr.com 相关研究报告: 《自动驾驶行业研 究报告》2017.2 《机器之眼,看懂 世界:计算机视觉 行业研究报告》 2016.9 《科技炼金,融汇 未来:金融科技行 业研究报告》 2016.8 目 录 Contents 一、人工智能行业驱动力 1. 行业驱动——数据量、运算力、算法技术 2. 政策法规 3. 投资热度 国际投资热度分析 国内投资热度分析 国内公司运营数据分析 二、人工智能产业链与巨头布局分析 1. 产业链构成 2. 巨头布局 开源平台布局 芯片布局 技术布局 一、人工智能行业概述 三、人工智能基础应用介绍与典型公司分析 1. 语音识别 2. 语义识别 3. 计算机视觉 目 录 Contents 五、人工智能在各行业的应用介绍与典型公司分析 1. 机器人 2. AI+金融 3. AI+医疗 4. AI+安防 5. AI+家居 六、人工智能芯片介绍与典型公司分析 六、人工智能行业趋势展望 1. 人工智能各行业综述 2. 人工智能当前发展瓶颈 四、人工智能芯片介绍与典型公司分析 1. 人工智能芯片适用性分析 GPU FPGA人工智能行业研究报告 36氪研究院 ASIC 2. 人工智能芯片产业链分析 3. 人工智能芯片典型公司分析 人工智能行业概述 CHAPTER 1 • 行业驱动——数据量、运算力、算法技术 • 政策法规 • 投资热度 国际投资热度分析 国内投资热度分析 国内公司运营数据分析 6 36Kr-人工智能行业研究报告 2017年2月 数据量、运算力和算法模型是影响人工智能行业发展的三大要素。 2000年之后,数据量的上涨、运算力的提升和深度学习算法的出现 极大的促进了人工智能行业的发展。 • 海量数据为人工智能发展提供燃料 要理解数据量的重要性,得先从算法说起。数据量和算法可以分别 比作人工智能的燃料和发动机。算法是计算机基于所训练的数据集 归纳出的识别逻辑,好的算法模型可以实现精准的物体和场景识别 。数据集的丰富性和大规模性对算法训练尤为重要。因此可以说, 实现机器精准视觉识别的第一步,就是获取海量而优质的应用场景 数据。以人脸识别为例,训练该算法模型的图片数据量至少应为百 万级别。 2000年以来,得益于互联网、社交媒体、移动设备和廉价的传感器 ,这个世界产生并存储的数据量急剧增加,这为通过深度学习的方 法来训练计算机视觉技术提供很好的土壤。IDC数据显示,从2011 年起,全球所产生的数据量已达到ZB级别(1ZB约为10亿GB ),海 量的数据将为计算机视觉算法模型提供远远不断的素材。而关于数 据量对提高算法准确率方面的重要性,更有学者提出:“It’s not who has the best algorithm that wins. It’s who has the most data. ” 行业驱动力 · 数据量 海量数据为人工智能发展提供燃料 大数据 训练模型 应用于具体场景 算法模型 场景应用 0 10 20 30 40 50 来源:IDC,36氪研究院 2020 数据量与准确率之间的关系2009 -2020年全球总体数据量(单位:ZB) 2009 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 准确率 测试字符数量 Window Memory-Based Perceptron Naïve Bayes 说明:window、memory-based、perceptron、naive bayes 均为不同算法 来源:Stanford机器学习公开课,36氪研究院 1.1行业驱动--数据量 运算力 算法技术 1.2 政策法规 1.3 投资热度 全球投资热度 国内投资热度 国内公司运营数据分析 7 36Kr-人工智能行业研究报告 2017年2月 人工智能领域是一个数据密集的领域,传统的数据处理技术难以满 足高强度、大数据的处理需求。 AI芯片的出现让大规模的数据效率 大大提升,加速了深层神经网络的训练迭代速度,极大的促进了人 工智能行业的发展。 AI算法的处理需要大量的矩阵计算操作,因此特别适合使用并行运 算芯片进行数据处理。而传统的CPU一次只能同时做一两个加减法 运算,无法满足并行运算的需求。目前,出现了GPU、NPU、 FPGA和各种各样的AI-PU专用人工智能行业研究报告 36氪研究院
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