2017—2018中国人工智能产业路线图.pptx

联合发布;开篇语;Business Value;2017-2018 中国人工智能产业路线图 V1.0;;;;~;;2017-2018 中国人工智能产业路线图 V1.0;时间 2015年5月;2017-2018 中国人工智能产业路线图 V1.0;;2017-2018 中国人工智能产业路线图 V1.0; 其他 金融 制造业 电商;;;30;; 2017-2018 中国人工智能产业路线图 V1.0 目前，按行业划分，对AI人才需求最大的依然是互联网行业，占比超过73%，其次是电子、汽车、金 融等领域。对AI人才需求最少的则是政府、农林牧渔这些领域。;2017-2018 中国人工智能产业路线图 V1.0 第2章 AI基础资源现状分析 2.1 AI基础资源 纵观人工智能的发展历程，几次起落很大程度上受到业界对人工智能的认知变化及市场预期的影 响，但究其根本还是在于技术的局限性。没有基础设施的供给，人工智能的所有设想将沦为幻想。 人工智能;;2017-2018 中国人工智能产业路线图 V1.0 另一方面，更多的从业者其实面临着数据短缺的尴尬境地。这些从业者主要分为两类：传统企业和AI 创业公司。 传统企业由于在其所在的行业深耕多年，拥有大量的原始数据。但它们往往并不注重数字资产治理，这 些宝贵的数据往往像待开采的矿石一般被低效地利用，并未被结构化。对于此类企业，我们建议其与平 台或技术社区合作，将已有的数据充分利用起来。例如，作为中国最大的图片提供商，视觉中国拥有海 量的已标注数据资源，这些数据在过去很长一段时间都是人工标注的。如今，视觉中国已经与CSDN的 一站式AI服务平台——TinyMind（）展开合作，以寻求更加快速的解决方案。 比起传统企业，AI创业公司对数据的渴求更加强烈，对于此类公司，目前较为常见的训练数据来源主 要有三种： 学术界和大公司对外开放的免费数据库。以计算机视觉为例，其中最为知名的是斯坦福大学李飞 飞副教授创立的ImageNet。经过多年的积累，ImageNet通过众包的方式积累了2万多种类别的1400 多万张图片，是目前世界上最大的图片数据库。另外，Google作为开源大户，于2016年相继对外开放 了自然语言数据库、视频数据库、图片数据库。;;2017-2018 中国人工智能产业??线图 V1.0;2017-2018 中国人工智能产业路线图 V1.0;2017-2018 中国人工智能产业路线图 V1.0;2017-2018 中国人工智能产业路线图 V1.0;2017-2018 中国人工智能产业路线图 V1.0;2017-2018 中国人工智能产业路线图 V1.0;;;;2017-2018 中国人工智能产业路线图 V1.0;;;2017-2018 中国人工智能产业路线图 V1.0;;2017-2018 中国人工智能产业路线图 V1.0;;; 2017-2018 中国人工智能产业路线图 V1.0 第4章 AI技术主要应用领域分析 4.0 产业升级关键要素及路线图 在大数据、云计算等技术升级的共同推动下，人工智能技术已经日趋成熟。国务院在2017年7月印发 的《新一代人工智能发展规划》指出，“人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，将重构生产、 分配、交换、消费等经济活动各环节，并有望形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技 术、新产品、新产业、新业态、新模式，引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维 模式，实现社会生产力的整体跃升。” 可以预计，继“互联网+”之后，“AI+”也将成为业界趋势。目前人工智能的应用已经在金融、医疗、 汽车、文娱、媒体、制造等行业的某些领域暂露头脚。我们认为，在AI对各行业进行智能化赋能的过 程中，关键要素主要体现在数据、计算力、算法、应用场景这四个方面。为了更清晰地展示目前各阶 段智能化改造的可行性，我们对多个主要行业的智能化关键要素进行了评分，由于计算力已经属于 基础设施，故不再对其进行分项评分。;; 2017-2018 中国人工智能产业路线图 V1.0 AIMM 3级 算法模型：企业运用机器学习算法建立模型，预测和优化决策 AIMM 4级 AI采用：在业务中使用AI为基础的解决方案，实现创新和效率的提升 AIMM 5级 AI驱动：以AI为核心的全新企业形态和商业模式 在企业智能化转型的过程中，关键要素体现在数据、计算力、算法、应用场景等四方面。传统企业首 先应该思考好公司的哪些业务可以成为AI应用的场景，好的应用场景表现在待解决的问题有清晰明 确的定义。然后再根据确定的场景来明确需要采集哪些关键的数据。这个步骤中除了公司引入AI技 术专家来制定策略外，还可以引入第三方的技术公司来共同解决。 在特定的业务中，只有采