了解現狀，直面挑戰
受到持續的政策驅動影響，2019年 中國人工智慧市場成就斐然:不論是市場規模增長還是行業應用都取得了不錯的成績。IDC看到2019年人工智慧在行業的主流用例已經落地，有明確業務需求的AI應用也在市場中逐步得到推廣，未來隨著人工智慧技術的發展，一些具備潛力的應用場景將會引領業務創新。
2019年AI應用落地效果尚未實際量化或相比前期規劃還有一定的差距，AI項目的投資計劃回歸理性，行業用戶發展人工智慧還存在諸如人才、數據、應用、成本方面的挑戰。
明晰價值，把握機遇
2019年應用人工智慧的新價值主要體現在業務創新方面，用戶普遍認為人工智慧的應用已給組織內的業務帶來了變化或突破。
2019年人工智慧技術邊界在不斷拓展單點人工智慧能力迅猛增長，日趨成熟，用戶使用的A模型工具更加豐富,IDC發現行業用戶在組織內部引入了多項AI能力，技術供應商呈現出將AI技術融合發展的趨勢。
中國人工智慧市場呈現出新格局: AI軟體市場加入了更多的國內外網際網路公司、Al獨 角曾企業以及大數據公司，這些市場參與者都在細分市場的賽道上打磨Al技術，行業用戶需要選擇合適的合作夥伴共建生態。
展望未來，付諸行動
2020年中國人工智慧市場將再續輝煌，井持續保持高速增長。
全球人工智慧市場呈現出人才技能增強，重視數據智能，非結構化數據轉化，超個性化應用、邊緣應用發展，AI按價值收費等趨勢。
2020年用戶需要基於挑戰行動，在人才數據、應用、投入方面加強規劃，形成部署人工智慧的最佳實踐。
中國人工智慧市場成就斐然
2019年全球人二智能市場規模將達到375億美元，中國人二智能市場預計占全球的12%，成為全球第二大人工智慧單一市場，且市場規模保持高速增長。
中國行業企業廣泛採用AI
2019年，中國行業企業對人工智慧的引入持積極態度，人工智慧在各行業中被廣泛采月。許多重點行業基本已經具備1年以上的Al 經驗(採用經驗:尤其是專業服務/網際網路/信息服務行業選擇採用AI更早，具備3年以上經驗的用戶占比突出。
中國企業普遍認為人工智慧的引入能結行業帶來機遇與轉變，所以積極投入AI項目。例如，2019年金融行業用戶不乏有超過千萬元人民幣的投入，製造業企業千萬以上的投資占比也很高。
產業智能化下AI應用百花齊放
中國行業企業在人工智慧市場的持續投入，推動了產業智能化發展。2019年 金融行業技術投入穩步增長，政府、專業服務、零售行業投入規模加大，製造、醫療、電信等領域快速增長，產業智能化AI應用場景愈加豐富。
產業智能化下，行業企業加大了對人工智慧技術的投入。
IDC追蹤的數據顯示:地方政府、專業服務提供向、零售在2019年加大了對人工智慧技術的支出以銀行、保險為代表的金融行業支出穩步增長電信、醫療服務、流程製造等領域，近年來，技術支出高速增長。
IDC認為，地方政府、服務、零售、製造、醫療、電信領域成為未來中國人工智慧市場具有潛力的行業，在這些行業內部會出現更多的應用場景及創新實踐案例。用戶應儘早為企業內部AI應用場景提前規劃。
2019年人工智慧在行業的主流用例大規模落地，有明確業務需求的Al應用也在市場中逐步得到推廣，未來隨著人工智慧技術的發展，一些具備潛力的應用場景會在未來引領業爭創新。AI輻射到了更多行業，碎片化應用也開始廣泛滲透。
2019年已經成熟落地的人工智慧應用包括金融領域的反欺詐、生物識別類身份驗證、智能客服等以及服務行業的內容審核類應用。
2019年正在規模推廣的人工智慧應用包括政府的服務機器人、智能終端，以及政務門門戶智能化改造等，零售行業的智能貨櫃、貨架識別，製造業的質量檢測，醫療行業的智能導診以及面對商業的安防布控應用也正在規模化推廣。
未來潛力巨大的人工智慧應用包括跨行業的視頻結構化、業務流程自動化，金融領域的智能網點服務機器人，服務領域的營銷互動，零售行業的供應鏈預測以及醫療行業的輔助臨床診斷決策、虛擬智能助理等應用。
除此之外，電信行業智能網絡將能夠自動識別網絡故障、潛在攻擊，也是未來充滿潛力的創新應用。 IDC看到越來越多的行業也開始將Al技術應用在生產業務中。比如能源行業的電力巡檢，交通領域的車輛識別，農業的農作物監測等應用在市場中也開始滲透。
探索人工智慧技術新邊界
這得益於機器字習、深度學習算法模型的不斷突破創新，單點入工智能能力在近幾年迅猛增長，日趨豐富和成熟。IDC將這些單點技術定義為圖像、視頻、自然語言處理、語音、知識圖譜、AR與VR等相關細分技術。
2019中國AI技術的發展情況:2019年中國市場的圖像、人體人臉識別等技術已經常成熟，隨著視頻等非結構化信息數量的持續增加，視頻分析技術會迎來進一步發展契機。同時，語音語義技術也會持續發展，多輪對話、情緒感知、認知智能、輔助決策等將是未來技術突破方向。
圖中展示了2019年中國人工智慧技術發展的成熟度情況，縱軸代表了當前市場各種技術生命周期的採納度，從技術在市場的應用情況切分成三種類型的曲線:變革性(此項技術將會徹底重塑市場)、遞增型(此項技術將會提高、優化業務交付體驗)機會型(此項技術的特定應用場景會引起市場爆發)，並結合技術成熟的速度將不同技術進行區分。
人工智慧開發者數量增長迅速:使用的工具也日益豐富。
行業用戶普遍遍選擇使用TensorFlow. Pytorch等較為成熟的工具，除此之外，主流行業用戶，傾向使用Scikit learns Pandas,SciPy,Caffe/Caffe2及國產技術工具等。
2019年人工智慧算法創新的速度雖然減緩，但用戶使用的模型卻更加豐富。越末越多的開發者也選擇將適配的人工智慧模型從本地訓練推理轉向雲、邊緣端運行，提高模型部署的效率。
洞察人工智慧市場新格局
2019年中國人工智慧軟體市場加入了更多的國內外寫聯網公司、Al獨角獸企中以及大數據公司，這些市場參與者都在細分市場的賽道上打磨A技術。用戶應選擇其備成功案例、支術實刀強且具有創新性思維的技術供應商作為合作夥伴，技術賣方也需找准自己的市場定位，為終端用戶提供更好的服務。
1，通用軟體平台是基於深度學習、機器學習的AI應用開發平台。2019年中國人工智慧通用軟體平台市場形成了以國內外雲服務商，中國AI獨角獸公司以及傳統大數據公司為主的市場格局。
2，對話式人工智慧平台使用內容分析、信息發現以及深層自然語言處理和理解技術與人類進行交流。得益於聊天機器人和智能
對話終端應用的大規模落地，企業級、消費級對話式人工智慧平台市場驅動了整個人工智慧軟體市場的發展。2019年 提供對話式人工智慧平台的廠商已從網際網路頭部企業進行擴展，並加入了更多的AI初創公司。
3，分析市場聚集了眾多頭部網際網路企業、AI獨角獸企業，可進一步劃分為NLP及文本分析、音頻語音分析、圖像視頻分析等子市場。2019年圖像分析市場參與者大部分已經具有能夠提供OCR、人臉、人體識別等熱JAI技術的能力，隨著視頻數據的逐步增長，視頻分析市場也已具備增長動力。
NLP及文本分析軟體主要應用在智能客服、輿情分析、警務情報分析、品牌監測、辦公自動化等方面;音頻、語音分析軟體仍處於淺層應用階段，多數網際網路及Al公司僅提供些企業級、 消費級的應用，在技術創新性、價值提升方面還需要加強。
中國人工智慧市場規模預測
IDC預計，到2023年，中國人工智慧市場觀摸將達到119億美金，2018-2023年復 合增長率達46.6%。2020年中國人工智慧方場將再續輝煌，市場規模將達到42.5億美金，預計年增長率將達到51.5%。
1，人才技能增強
到2024年，將有75%的企業投資於員工再培訓和發展以滿足AI採用常來的新技能需求和工作方式轉變。
人工智慧的採用將使企業改變其運營方式，培訓和組織變更管理將是企業內部AI人才投資的關鍵領域。
雖然AI項目的成功在很大程度上取決企業的內部人才投資和組織策略，但在內部人才技能極度短缺的情況下，也可以考慮第三方服務，第三方技術供應商已經為更好地實施AI項目提供人才技能基礎，更好的服務於AI終端用戶。
2，數據智能
到2023年，60%的組織將選擇數據智能來統一數據獲取，探索，和分析流程中的數據，從而提高應用開發過程和業務結果統計過程中數據的透明度和可信度。
數據智能平台可以幫助技術業務人員快速尋找到構建AI應用、分析過程中將要使用的數據。
數據智能也將成為數據訪問和授權控制的一個點，保證在分布式數據倉庫中實現有效地數據保護和一-致性應用。也會提升企業內部人員數據素養，實現數字化運營、轉型的企業戰略。
3 非結構化數據轉化
到2021年，將有25%的數據驅動型組織會將30%的非結構化數據轉化為離散因子，從而推動自適應決策和數據驅動工作流的自動化。(例如自然語言處理和計算機視覺)的採用促進了非結構化和半結構化的數據轉換過程。AI正幫助釋放非結構化數據的全部潛力。
4，超個性化應用發展
到2021年，將有15%的客戶體驗應用將通過持續結合各種數據和創新的強化學習算法實現超個性化。
個性化是未來提供產品和服務的企業競爭的核心。
個性化推薦、定價甚至根據個人的特定需求量身定製產品將是未來發展方向，客戶體驗成為AI應用的重點領域。數據和先進的Al算法(例如強化學習)的出現使模型的自學習過程隨著時間的推移變得更好、更精準，極大地促進了超個性化應用的發展。
5，Al邊緣應用趨勢
到2024年，將有50%的計算機視覺和語音識別模型將在邊緣端運行。
越來越多的連通性設備的出現、隱私和安全方面的考慮等使AI邊緣應用成為趨勢。
隨著邊緣基礎設施的發展，邊緣AI應用的用例也將不斷擴展。
6，Al按價值收費
到2024年，人工智慧將成為各個業務環節不可或的一部分，25%的人工智慧解決方案支出將按價收費，可推動大規模創新並實現巨大的商業價值。
2019年人工智慧技術已被眾多企業接受並認可。2024年，數字經濟下以AI為驅動的企業將全面地采人工智慧技術來開展業務，人工智慧將成為各個業環節中不可或缺的一部分。
不斷拓展的Al技術將推動AI解決方案的革新，組織內部採用人工智慧將會顯著提升業務效果，未來人工智解決方案支出按價值收費是大勢所趨。
按價值收費的人工智慧解決方案給企業帶來了巨大業務價值，例如提高業務流程的準確性和有效性，提升客戶滿意度，加快響應時間，改善合規性等。
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