人工智能报告

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计算机和软件行业专题报告:小样本学习,类人智能算法的初级形态,加速垂直场景下的AI普惠化

类人智能学习是 AI 界始终追逐的终极目标。自 2006 年以来,深度学习的出现极大的推动了人工智能的研究进展,人类似乎找到了解决“抽象概念”的方法。人工智能借助深度学习的力量,已可以在多个应用场景落地,特别是互联网领域。但就总体发展而言,目前的人工智能距离类人类智能还有很长的路要走。类人智能学习是 AI界始终追逐的终极目标。类人智能的小样本学习。如果用形象的比喻来说,深度学习(DL)是解决计算机“运筹帷幄”的问题(大量数据形成规律和抽象概念),而小样本学习是解决计算机“照猫画虎”的问题(少量数
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2022_2023中国人工智能计算力发展评估报告

算力是数字经济时代的核心生产力,智算力则是数字化创新的源动力。人工智能已在国家经济建设、科技实力提升、推动生产力发展等方面呈现出举足轻重的作用。人工智能算力正在为国家创造力的发展带来实质性推进,为企业带来切实的创新成效,加速驱动新业态的形成。
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2023年中国AIoT产业全景图谱报告

AIoT 作为人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合,伴随着人工智能技术不断提升在 IoT 设备端的渗透率,正逐渐成为传统行业智能化升级的重要通道和物联网产业未来发展的大趋势。AIoT 在家居、汽车、智慧城市、公共事业等行业和领域的需求正在逐步放大,应用场景进一步拓展,产业发展前景可期。《2023 年中国 AIoT 产业全景图谱报告》《2023年中国 5G 产业全景图谱报告》包含 AIoT 及 5G 发展的最新研判,有助于前瞻 AIoT 时代的发展红利。
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人工智能行业2023年投资策略报告:AI大时代,把握赋能、创新与安全三条主线

人工智能本质上是工具,要结合算法成熟度、数据积累和算力情况等多方面去判断其在不同领域的应用情况,同时下游行业发展的不同周期也一定程度上影响 AI 的应用,我们认为明年 AI 投资方向主要来自四个方面:赋能:算法相对比较成熟,数据训练也达到商业化要求,处于从1 到 N 渗透的阶段,典型的如深度学习算法在金融、教育、工业等领域的应用,重点关注教育行业复苏以及工业领域的 AI 应用。深度学习在视觉、自然语言处理均属于发展多年且成熟度较高的算法,随着数据的不断积累和硬件边际成本的降低,在一些领域渗透率不
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2023AI行业投资策略,AI系列深度之七:大模型技术突破,AI多场景落地

结论:大模型的出现促进底层技术迭代,衍生出AIGC应用受到关注;大小模型路线分化加剧,传统深度学习关注下游场景落地情况回顾:AI传统领军全面下跌,行业多方面挑战,宏观经济下行初期需求增量释放缓慢。• 落地场景需探索,人脸等已经红海,工业、医疗等尚在早期,AI独角兽IPO后股价表现较弱,与收入-薪酬匹配度仍然较低有关。行业热点在大模型:大规模预训练+无监督,大幅提升AI效率• 以GPT-3为代表的大模型,可以从大量未标记的数据中捕获知识,极大扩展模型的泛化能力。• 但仍存在缺陷:对逻辑理解欠缺,训
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腾讯数字孪生云白皮书:全真互联,孪生先行

当前数字浪潮奔涌而来,数实融合成为每个行业的“必答题”,促进数字化转型驱动生产和生活方式的变革,在此背景下把握好数字空间和物理空间融合、交互与协同成为重要的行业命题。 数字化转型让数字空间与物理空间的交互越加普遍和频繁,通过数字空间的计算、分析、推演来优化物理空间,已经成为数字化转型的重要方法论,数字孪生是数字化转型的深化阶段和未来愿景,其发展恰逢其时。数字孪生是对物理实体的数字化表达,其全息映射、仿真推演、分析预测、实时交互等能力,能够适配各个行业数字化转型的降本增效需求,为建立以数
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机器人行业深度研究报告:孕育人类“奇点”时刻

前言:在2007年初的冬天,苹果创始人史蒂夫·乔布斯发布了iPhone,不仅重新定义了手机,并且以此改变了世界,推动了移动互联网的普及,如今,在智能制造时代,特斯拉制定了机器化大生产智能汽车的游戏规则,利用AI技术和机器自动化技术重塑了传统汽车的制造模式和商业模式,定义了新能源汽车,也带来了人形机器人“Optimus”原型机,这也意味着机器人智能时代下人形机器人规模化普及的可能性。我们认为,机器人从模仿人类到超越人类,未来将突破人类生物能力边界,利用软件+平台升级实现全场景覆盖。➢ 工业机器人:
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脑机技术专题研究报告:人机交互的新通路

脑机是通过采集生物电信号识别解读并驱动外部设备的技术,主要有侵入式、半侵入式和非侵入式三种形式脑机是依托高性能的生物电信号采集装备和计算机算法,实时记录脑电波,再通过一定的技术手段对采集到的脑电波进行解读,最后利用计算机语言将其转换成控制语言或命令以驱动外部设备,是人和外部设备间的全新通讯通路。基于接入的脑部位置脑机技术分为侵入式、半侵入式和非侵入式三种。侵入式采集信号最稳定但创伤最大,非侵入式危险性最低、技术成熟、成本较低但信号稳定性最弱,半侵入式则介于前两者之间。当前脑机技术应用主要集中在医
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工业机器人行业专题研究:从零部件国产化看产业链协同发展

产业链条:核心零部件是带动产业链发展的关键。工业机器人产业链主要由零部件(上游)、机器人本体(中游)、系统集成(下游)以及行业应用等几个环节组成。成本结构中,上游技术壁垒较高的核心零部件占比较高,伺服系统、控制器与减速器成本占比超 70%,其中减速器则占到一半,而本体制造仅占 15%。而我国工业机器人的核心零部件仍处于不能完全自给自足的局面,进口依赖度仍然不低。近年来,随着工业机器人、高端数控机床等智能制造领域的快速发展,谐波与RV 减速器已成为高精密传动领域广泛使用的精密减速器。随着国家对智能
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人工智能行业全场景智能视频篇:“云智一体”技术与应用解析系列白皮书

当前,我们正处在科技创新和产业发展最好的时代,以人工智能、大数据、云计算、5G 等为代表的新一代信息技术蓬勃发展,驱动新一轮科技革命和产业变革。在产业应用新兴技术和数据资源转型升级的过程中,数字化是基础;而随着人工智能等新一代信息技术的发展,以及数据的爆发式增长,产业加快应用智能技术,从海量数据中发现规律、训练模型、提炼知识,促进产出增加和效率提升,实现企业生产经营的智能化,进而实现整个产业的智能化升级。因此,数字经济既包括数字化转型,也包括智能化升级,产业智能化是数字经济发展的新阶段。[Nea
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人工智能行业成熟之道:从实践到实效

在中国提升全要素生产率、推动高质量发展的历程中,人工智能正在发挥重要作用。“十四五”规划亦将其作为重点议题,提出加快人工智能创新成果的转化应用,以期驱动经济高质发展、建设创新型国家。人工智能(以下简称AI)已经成为企业的新竞争力。2021年全球市值最大的2000家公司中,近半数的首席执行官都在财报会议上提及AI及其相关概念。埃森哲的调研显示,近75%的企业已将AI整合至自身业务战略当中,而且几乎一半企业已看到了AI应用带来的成效。埃森哲连续追踪AI的应用之道。2019年,我们发现AI规模化应用比
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中国全栈AI市场研究报告

➢ 大数据:大数据是指具有数据量大、数据种类多样、数据实时性强以及商业价值大的特征的数据,其规模大到在获取、存储、管理、分析方面超过了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。➢ 机器学习:机器学习是使计算机自身具有学习能力,它与脑科学、神经心理学、计算机视觉、计算机听觉等都有密切联系,依赖这些学科的共同发展。➢ 计算机视觉:计算机视觉是使计算机“看到”的科学。它采用一个或者多个摄像机,经过模数转换(Analog to digital converter)和数字信号处理(Digital signal
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