IDC：百度大脑领导力白皮书：洞察AI趋势 激发产业新效能（40页）.pdf

1、百 度大脑领导力白皮书洞 察 A I 趋 势 激 发 产 业 新 效 能230405081528363839IDC 观点把握趋势2019年AI市场展望辨识路径从技术到应用激发潜能让AI应用发挥效能直面挑战共建AI生态行动计划规划100天AI部署计划结语AI带来万亿美金新机会关于百度AI产业研究中心内容目录4IDC 观点 把握市场趋势为制定AI战略提供参考。 技术走向方面， 机器学习平台、 多模态计算、 多模型数据库将开始走向市场。 落地实施方面， AI部署过程将更加自动化， AI也将从主要在数据中心进行计算扩展至边缘计算。 应用价值方面， 业务流程自动化、 人机交互智能化将是优先受益领域。 市

2、场生态方面则体现出两大明显趋势： 软件及应用引领基础计算架构、 生态资源整合制胜。 辨识从技术到应用的路径驱动AI落地。 机器学习、 深度学习作为最基础最关键的核心技术， 驱动图像、 视频、 语音、 语义、 知识图谱等技术的应用， 未来还将向融合语音、 语义、 视频图像等多模态计算发展。 而从技术到应用， IDC在本次研究中也追踪了16个行业的应用场景。 要将这些应用在企业中落地并发挥效能， 需要行业参与者共同解决数据资源、 硬件适配、 云端协同、 工程化等诸多环节的要求。 评估AI应用效能促进商业模式重构。 全面分析所有AI应用场景可以看到： 人工智能对企业的影响深远， 从产品服务侧， 到中

3、间的生产模式、 运营模式， 再到决策端， 人工智能将从降低人力成本、 缩短流程所需时间、 降低风险损失、 带来增值收入、 提高生产效率等方面发挥效能。 人工智能在不同行业不同企业发挥的效能并不均衡， 本着 “早投资早评估早受益” 的原则， AI系统的早期投资者基本可在6-24个月内收回投资成本， 甚至获得更多投资回报。 共建合作伙伴网络帮助各方轻松拓展业务。 人工智能生态系统正在经历高度集中-各自为政-各司其职的演化进程。 为充分发挥应用效能， 行业参与者不应止步于单纯的采用这些技术， 而应积极构建和启用有助于促进各方合作的平台与服务， 从而提升整个生态系统的效率。 百度大脑： 简单易用、 全

4、面开放。 百度大脑经过两年多的开放和迭代， 目前已经升级到3.0版本，开放超140项AI能力。 百度大脑始终致力于为用户提供最丰富最开放、 简单易用的AI能力。 最后， AI行动计划可以分为六步走： 1-10天制定AI行动计划； 11-20天选择合适的启动场景； 21-40天成立项目小组， 准备数据并落实预算； 41-60天开始测试AI系统； 61-80天正式开始部署AI系统； 81-100天复制成功实践， 扩大部署规模。5过去两年间， 人工智能在中国的发展速度可谓一日千里、 遍地开花： 从企业单个业务场景试用到复制推广到更多部门， 从先行者的小范围探索到行业企业全面入局， 从语音控制、 人脸

5、识别、 OCR等单点应用到将机器学习应用在各种细分领域。 先行者正在将成功的人工智能系统实践复制到更多领域， 技术与应用双重创新驱动中国人工智能市场高速发展。 展望2019年以及其后的3年， 预计人工智能市场将再续辉煌， 新技术的渗透率将进一步提高， 将从智能流程自动化、 人机交互智能化等方面变革性地提升人类生活与工作效率。 与此同时， 市场生态也将更加高度整合。把握趋势2019年AI市场展望技术走向机器学习深度学习 开始走进传统企业 业务流程智能化自动化水平达到新高度低代码开发平台降低AI技术使用门槛软件及应用引领基础架构人工智能从云端部署向边缘计算扩展生态资源整合成为制胜关键融合视觉语音语

6、义等多模态计算开始落地人机交互趋向全面智能化落地实施应用价值市场生态多模型数据库开始走向市场六大行业全面采用AI01020304090605100708图1 2019年中国人工智能市场展望来源: IDC, 20186展望一： 机器学习/深度学习开始走进传统企业。 机器学习/深度学习将走进企业内部， 为企业提供以决策为中心的服务。 同时， 深度学习也将继续广泛应用在图像、 音频、 文本等非结构化数据处理中。 尤其是传统行业中的大中型企业， 采用机器学习平台开发人工智能应用将逐渐成为主流。 IDC预计到2020年行业前15%的企业都将采用机器学习。展望二： 融合视觉、 语音、 语义等多模态计算开始