【IDC研究精選】值得關注的AI技術趨勢與熱議話題

根據(jù)IDC預測，2021年全年中國人工智能軟件及應用市場規(guī)模達52.8億美元（約330.3億元人民幣），相比2020年漲幅為43.1%。人工智能技術仍在不斷突破創(chuàng)新，新的應用場景層出不窮。行業(yè)情況復雜多變，某些細分賽道依然有機會出現(xiàn)獨角獸類公司。作為推動新一輪技術變革與行業(yè)轉型的重要動力，人工智能借助學科研發(fā)、科學建模、技術創(chuàng)新、軟硬件應用的驅動，將進一步推進我國各行業(yè)由數(shù)字化、網(wǎng)絡化向智能化的轉變。

由AI驅動的智能決策將事后分析轉變?yōu)槭虑暗念A判和主動的執(zhí)行，能夠大大提高企業(yè)的生產(chǎn)力和運營效率。IDC預計，到2025年，超過60%的中國企業(yè)將把人類專業(yè)知識與人工智能、機器學習、NLP和模式識別相結合，做智能預測與決策，以增強整個企業(yè)的遠見卓識，并使員工的工作效率和生產(chǎn)力提高25%。

IDC所定義的AI驅動的智能決策，是指利用機器學習、深度學習、聯(lián)邦學習、運籌學等技術，實現(xiàn)諸如精準營銷、銷量預測、供應鏈管理、風險控制等業(yè)務環(huán)節(jié)的智能決策，在金融、零售、制造、能源等行業(yè)都得到了探索與應用。IDC今年發(fā)布的《IDC PeerScape：智能決策產(chǎn)品同業(yè)洞察》（Doc #CHC48744622）、《中國智能決策解決方案市場份額，2021：價值凸顯，快速發(fā)展》（Doc #CHC48744722），討論了智能決策在不同行業(yè)中的探索應用以及中國智能決策解決方案的市場概況。

人工智能的落地已經(jīng)發(fā)展到一定階段，向前一步的瓶頸在于某一廠商往往不具備足夠的可用于模型訓練的數(shù)據(jù)資源，且缺乏充足的算力，很難將偏通用的AI模型落地到企業(yè)場景中。行業(yè)參與者面對這些挑戰(zhàn)推出多項舉措，包括自動化機器學習、聯(lián)邦學習、提供云端算力等，其中大模型是現(xiàn)階段解決這些挑戰(zhàn)的重要途徑之一。

隨著市場對于大模型的認知逐漸理性和落地，使用大模型的價值也開始凸顯，包括：不要求企業(yè)具備海量的數(shù)據(jù)基礎、應用大模型的效果更優(yōu)、降低AI開發(fā)門檻等。行業(yè)用戶可以優(yōu)先從相對落地的場景開始，例如智能客服、文檔內(nèi)容抽取、知識圖譜、OCR等。

在選擇大模型的時候，可以考慮的因素包括：大模型學習過的數(shù)據(jù)量/知識量、經(jīng)過遷移學習后在本企業(yè)應用場景中落地的效果、對于本地算力的需求。IDC認為，大模型的泛化能力強、模型效果更優(yōu)等特征助力其成為AI開發(fā)新范式，也是現(xiàn)階段AI市場發(fā)展的必然趨勢。IDC于今年7月發(fā)布了《大模型成為AI開發(fā)新范式/市場新趨勢》（Doc #CHC45878520），并將于近期發(fā)布大模型技術生態(tài)圖譜。

人工智能是我國重要的發(fā)展戰(zhàn)略，正在進入應用落地階段。但隨著數(shù)據(jù)的不斷積累，對底層算力的要求也逐漸提升。企業(yè)所面臨的獨立開發(fā)人工智能的成本高、難度大、效率低、且開發(fā)周期長等問題逐漸暴露，制約了中國企業(yè)大規(guī)模應用人工智能技術。AI開放平臺應運而生，幫助企業(yè)將AI能力快速部署到不同行業(yè)，實現(xiàn)降本增效。

IDC認為，AI開放平臺是使開發(fā)者可以通過調(diào)用API或SDK的形式高效使用平臺中開放的AI能力，實現(xiàn)AI產(chǎn)品開發(fā)的平臺。為了通過開放平臺釋放行業(yè)能力，構建行業(yè)生態(tài)，實現(xiàn)合作共贏，《IDC Perspective：人工智能開放平臺市場研究》報告目前已經(jīng)啟動，歡迎關注。

隨著人工智能等新興技術越來越多的賦能社會和企業(yè)，技術使用的底層數(shù)據(jù)安全性也越來越受到國家的關注。隨之而來的《數(shù)據(jù)安全法》、《個人隱私保護法》也提出了新的數(shù)據(jù)使用要求，讓人工智能可信已經(jīng)從可選變成必選。目前，可信AI研究已經(jīng)從理論探索逐步走向工程化落地實踐。為了更好的，在可信的前提下挖掘人工智能技術的潛力，隱私計算日益成為克服數(shù)據(jù)安全與開放共享之間沖突的關鍵技術方向。可信聯(lián)邦學習的出現(xiàn)，則有助于改善了隱私計算面臨安全、效率、性能三者均衡的問題。

可以預見，全域隱私計算技術將在安全和隱私性上有新的突破，聯(lián)邦學習與可信AI也將迎來新的機遇和挑戰(zhàn)。在此背景下，IDC預計將在10月啟動《IDC Perspective：聯(lián)邦學習和可信AI市場研究》報告，歡迎關注。

2021年，有20家以上的數(shù)字人企業(yè)獲得新一輪的融資，且都在數(shù)千萬元人民幣以上的規(guī)模。2022年開年以來，數(shù)字人更是幾乎成為AI第一熱門賽道，在諸多應用場景大放光彩。

IDC在今年6月份發(fā)布了《中國AI數(shù)字人市場現(xiàn)狀與機會分析，2022》（Doc #CHC48744822），針對中國AI數(shù)字人市場現(xiàn)狀、典型案例、技術進展進行了研究，總結當前AI數(shù)字人的技術構成、產(chǎn)業(yè)生態(tài)、典型行業(yè)實踐以及市場格局，并對未來發(fā)展趨勢做出預測且提供發(fā)展建議。IDC預計，到2026年中國AI數(shù)字人市場規(guī)模將達到102.4億元人民幣，保持高速增長。當然，目前AI數(shù)字人整體上還處于起步階段，距離市場成熟還有較長的距離，市場參與者大多為差異化競爭，分別在已有客戶群體的領域依托自身技術優(yōu)勢進行深耕。

根據(jù)IDC預測，2021年工業(yè)質檢解決方案（不包含硬件）整體市場規(guī)模達到了2.1億美元，較2020年增長了近48.4%。AI工業(yè)質檢領域場景碎片化導致市場持續(xù)碎片化，大部分廠商都在逐步尋找自身優(yōu)勢的細分行業(yè)場景。在2021年自身重點市場取得規(guī)?；瘡椭频耐瑫r，開始向更多場景領域拓展布局。3C、汽車、消費品和原材料四大行業(yè)中很多AI質檢場景實現(xiàn)規(guī)模化復制，成為驅動市場發(fā)展的主要動力。

IDC《中國AI賦能的工業(yè)質檢解決方案市場分析，2021》（Doc #CHC47360321）已于今年8月正式發(fā)布，并將于近期發(fā)布市場分析報告，歡迎關注。

我國中央和地方政府相繼出臺政策，要求加快人工智能促進科學研究創(chuàng)新發(fā)展，形成具有未來競爭優(yōu)勢的戰(zhàn)略性前沿方向。AI for Science作為重點路徑，應用場景覆蓋生命科學、自然環(huán)境、數(shù)學推理、材料工程、量子計算、物理化學等重要方向。

IDC認為，AI for Science是指以機器學習、深度學習等人工智能技術分析處理多維度、多模態(tài)、多場景下的模擬和真實數(shù)據(jù)，解決復雜推演計算問題，加快基礎科學和應用科學的發(fā)現(xiàn)、驗證、應用，打造新一代科研范式。當前，AI for Science正處于發(fā)展上升期，未來將從基礎學科、技術研發(fā)、產(chǎn)品創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)服務等維度深度賦能傳統(tǒng)科學領域，而如何更好地挖掘人工智能技術潛力，解決重大挑戰(zhàn)，提升創(chuàng)新活力成為新的命題。目前，《IDC Perspective：AI for Science市場研究》已正式啟動，歡迎關注。