人工智能-零帕网

随着市场火热期的消退，人工智能创业公司新增数量也随之减少并出现大幅度下滑，2018 年新增数量为752 家，2019 年是上一年的一半为326 家，2020 年为266 家，2021年在疫情打击下新增公司数量为57 家，仅为2020 年的1/5。

2021人工智能发展白皮书，主要围绕人工智能这个主题词汇分别展开讲述了人工智能和人工智能企业的定义和其产业生态。该白皮书界定的人工智能是指研究、模拟人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学，其使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，本质是对人的意识和思想的信息过程的模拟。

数字科技正逐渐渗透到经济、商业、社会生活方式等方方面面，人们对于数据智能时代的来临充满了期待。然而，从现阶段的发展来看，我们距离真正的大数据时代仍有距离，各行各业的数字化转型进程未能如期落地。数据的力量究竟该如何激发？带着这样的疑惑，我们把视角对准了人工智能竞赛这一载体，以期为行业提供启发。通过全面的调研、分析，我们得到了寻找创新路径和探索最佳实践的总结，形成这份《人工智能竞赛白皮书》分享给大家。 全球人工智能竞赛已经历了 20 余年的探索，其发展起点可追溯至 1997 年由国际顶级学

行业背景：近年来，国内人工智能技术成熟度持续提升、服务种类不断丰富，在企业经营管理各环节的价值已得到市场的初步验证。然而，当前国内甲方企业在进行人工智能开发和应用时仍然面临着技术人才储备不足、AI应用部署存在困难、投入产出比不达预期等问题，亟需能够帮助企业解决这一问题的高效AI开发和应用工具。 产品&关键技术：云原生AI开发平台融合了成熟的人工智能开发框架以及云原生工具灵活调用云资源、高效部署云应用的能力，一方面帮助企业开发者提高算法模型的开发效率，另一方面提升交付、部署、运维环节的效

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。

元宇宙概念持续火爆，互联网巨头们争相入局借势打造数字人，品牌也通过虚实互联进行营销上的创新。《2022 AI营销白皮书》数据显示，44%的企业认为AI营销是未来2年最期待的营销方式；63.3%的广告主在选择代理公司时更看重AI技术实力；元宇宙和数字人的出现打开了AI营销的全新大门，成为用户和企业的“新贵”注意力。4月1日，百度2022 AI营销创想季第五季正式启动，同步发布“2022 AI营销十大洞察”，从这些对AI营销新模式的探索和洞察中，或许可以看到一些营销未来的样子。

从2017年以来，中国一直在大力发展人工智能产业，从政策及资本上给予行业很大的支持，人工智能也与5G、大数据、工业互联网等新兴技 术产业一起被列入新基建范围。2020-2022年，是中国人工智能商业化较快的时期，AI进入了深度融合的发展期，开始运用于各行各业。回看近几年AI的发展，行业大环境 与快速发展的趋势未改变。

机器人指具有一定程度的自主能力，可在其环境内运动以执行预期的任务的执行机构。目前机器人市场整体仍处于发展早期，预计市场渗透率将快速提升。

在前述研究结果的基础上进行归并，首先确定当前全球科技发展中较为集中的领域，即：信息技术，生命与健康，材料，能源，空间及交通运输，气候、生态与环境，以及先进制造及其他等 7 个行业。其次，筛选 5 个方面交叉较多的科技领域，再逐项筛选其中的具体技术或科学热点；最后，参考各领域的科技情报专家以及部分领域的研发人员的意见。本轮研究最终确定的“2022 全球前沿科技热点”，列表如下

硬件公司正在改进他们的方法。在SVB，我们见证了硬件即服务（HaaS）的出现，这是一种公司用来在一个包中提供硬件、软件、维护和其他服务的模型，按月收费。数字化转型正在提高硬件行业对技术的期望。硬件，如工业机器人，现在只是整体产品的一部分，为实时监控、预测诊断和人工智能分析等附加服务提供平台。HaaS公司正在通过更适合其客户的商业模式来应对这些挑战。HaaS模型无需大量的前期资本支出，而是将其转变为更容易作为运营费用的经常性付款。对于HaaS公司来说，这提供了更可预测的收入和更具粘性的客户关系。硬

最近很火的智能问答聊天机器人 ChatGPT 再一次将 AI（人工智能）技术推向了风口浪尖，其背后的开发商 OpenAI 是美国一家知名的人工智能独角兽公司，曾获 10 亿美元投资。GPT-3 的出现表明经过多年的发展，AI 技术在全球范围内已取得了突破性地进步。而最近五六年来，人工智能也一直是国内创投圈里的热门赛道之一。在 2022 年的岁末之际，国内 AI 行业的融资情况如何？我们试图从数据层面，作一些总结和回顾。

StartofAI发布了“2022年AI报告”。凭借文本到图像的生成能力，扩散模型席卷了计算机视觉世界。人工智能解决了更多的科学问题，包括塑料回收、核聚变反应堆控制和自然产品发现。比例法则重新聚焦于数据：也许模型比例并不是您所需要的全部。朝着单一模式的方向发展，以统领所有模式。社区驱动的大型模型开源正以以极快的速度进行，使团队能够与大型实验室竞争。在神经科学的启发下，人工智能研究的方法开始看起来像认知科学。工业与NVIDIA相比，AI半导体初创公司是否取得了进步？人工智能研究中使用的统计数据显示