易觀：盡管2022年人工智能市場發(fā)展活躍度不及預(yù)期，但2022年對人工智能產(chǎn)業(yè)來說無疑是令人激動的一年。年中由DALL-E 2以及其后Stable Diffusion和Midjourney等文本-圖像生成模型引起公眾對人工智能生成內(nèi)容的大量關(guān)注，年末ChatGPT的橫空出世刷新了公眾對人工智能的智能化水平的認(rèn)知。

一系列現(xiàn)象級的事件預(yù)示著人工智能產(chǎn)業(yè)正發(fā)生著深刻的變革，產(chǎn)業(yè)的進(jìn)步縮小了長久以來我們對人工智能的期待與功能間的差距的同時(shí)，也進(jìn)一步拓展了我們對人工智能的想象空間，為更多智能化應(yīng)用走進(jìn)我們的生產(chǎn)生活奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。我們相信變革終將撥開發(fā)展迷霧，消弭技術(shù)堅(jiān)冰，讓人工智能真正成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展新篇章的支柱。

易觀通過產(chǎn)業(yè)界前沿應(yīng)用、學(xué)術(shù)界研究進(jìn)展與投融資市場情況，結(jié)合專家意見、行業(yè)觀點(diǎn)、現(xiàn)象級事件與對人工智能產(chǎn)業(yè)的研究積累，發(fā)布2023年人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢報(bào)告。

這份報(bào)告從人工智能產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施、算法模型、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用三方面出發(fā)分析各類趨勢的關(guān)鍵要素，并深度剖析趨勢的發(fā)展節(jié)點(diǎn)與核心驅(qū)動力。易觀認(rèn)為人工智能將加速走進(jìn)千行百業(yè)，深度參與數(shù)字中國的建設(shè)的同時(shí)成為產(chǎn)業(yè)高端化的核心驅(qū)動力之一，而人工智能產(chǎn)業(yè)格局也將迎來快速的改變。

1.概述

易觀人工智能AMC模型顯示，圖像分類與圖像語義分割類應(yīng)用已經(jīng)較為成熟且有著較為穩(wěn)定的市場空間，文本處理、語音識別與雙模態(tài)等應(yīng)用正逐漸實(shí)現(xiàn)對于市場的滲透。強(qiáng)化學(xué)習(xí)、因果學(xué)習(xí)、語言大模型等相關(guān)應(yīng)用通過技術(shù)的迭代成功走出實(shí)驗(yàn)室，正不斷摸索其商業(yè)模式。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多模態(tài)泛化與自監(jiān)督學(xué)習(xí)等應(yīng)用正加速跨越從試驗(yàn)研發(fā)到產(chǎn)業(yè)落地的難關(guān)，對擴(kuò)散模型、量子AI、具身智能等的研究也將孕育智能程度更高、通用性更強(qiáng)的應(yīng)用。建議短期關(guān)注處于市場啟動期與高速發(fā)展期之間的應(yīng)用成熟情況，長期關(guān)注處于探索期與市場啟動期的應(yīng)用研發(fā)進(jìn)展。

2.基礎(chǔ)設(shè)施篇

趨勢1

人工智能發(fā)展需求將快速提升數(shù)據(jù)眾包產(chǎn)業(yè)規(guī)模與專業(yè)性

易觀認(rèn)為人工智能產(chǎn)業(yè)的整體發(fā)展致使對數(shù)據(jù)的需求快速增長，而這將刺激數(shù)據(jù)眾包產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，同時(shí)其對數(shù)據(jù)質(zhì)量要求的提升也對數(shù)據(jù)眾包產(chǎn)業(yè)的專業(yè)性提出了更高的要求。目前制造業(yè)、醫(yī)療、工程建筑等行業(yè)對智能化應(yīng)用的功能升級需求較大，因此將推動數(shù)據(jù)眾包產(chǎn)業(yè)在相關(guān)行業(yè)率先發(fā)展。

趨勢2

我國將形成芯片-人工智能產(chǎn)業(yè)內(nèi)循環(huán)

我國由龍頭企業(yè)與核心科研機(jī)構(gòu)主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)生態(tài)較為繁榮且頗具韌性，有助于芯片產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展與迭代。目前我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展增速居世界前列，基于人工智能產(chǎn)業(yè)對芯片的巨大需求，易觀預(yù)計(jì)其將驅(qū)動國產(chǎn)芯片需求量的快速增長。相應(yīng)地，人工智能應(yīng)用在電路設(shè)計(jì)與缺陷檢測等環(huán)節(jié)已不可或缺，且對芯片工藝改良、生產(chǎn)過程控制等環(huán)節(jié)具有重大意義，因此易觀認(rèn)為我國將形成“芯片-人工智能”的產(chǎn)業(yè)內(nèi)循環(huán)。

趨勢3

加速對邊緣智能的探索需不同類型參與方進(jìn)行緊密合作

易觀認(rèn)為邊緣算力的發(fā)展對人工智能產(chǎn)業(yè)具有積極影響， 但發(fā)展部署在邊緣側(cè)的人工智能應(yīng)用仍需面對適配與優(yōu)化的問題。由于產(chǎn)業(yè)對智能化應(yīng)用的多樣化需求與人工智能應(yīng)用開發(fā)的工程化需求，需要來自不同行業(yè)的、擁有不同核心技術(shù)的廠商們形成更加緊密的產(chǎn)業(yè)生態(tài)才能加速其探索的進(jìn)程。另外，若想更好地利用邊緣算力帶來的閑置算力，需要人工智能產(chǎn)業(yè)界與計(jì)算機(jī)、通信等學(xué)術(shù)界進(jìn)行更加緊密的合作，形成研究-研發(fā)-檢驗(yàn)-應(yīng)用的產(chǎn)學(xué)研用閉環(huán)。

3.算法模型篇

趨勢4

文本-圖像生成模型將出現(xiàn)針對細(xì)分領(lǐng)域需求的定制化產(chǎn)品

易觀認(rèn)為構(gòu)建文本-圖像生成類應(yīng)用可持續(xù)發(fā)展的商業(yè)模式，應(yīng)當(dāng)積極探索向上游圖庫分潤的機(jī)制。在工業(yè)設(shè)計(jì)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)等領(lǐng)域存在大量專業(yè)屬性非常明顯的細(xì)分需求，因此在2年內(nèi)會出現(xiàn)針對細(xì)分需求的文本-圖像類應(yīng)用，定制化開發(fā)也有可能成為下一階段產(chǎn)業(yè)界主流的商業(yè)模式。

趨勢5

大規(guī)模語言模型在專業(yè)領(lǐng)域的商業(yè)化方向仍需持續(xù)探索

易觀認(rèn)為未來2年內(nèi)由于搜索與推薦對通用領(lǐng)域與眾多專業(yè)領(lǐng)域知識的要求，大規(guī)模語言模型在文本內(nèi)容生產(chǎn)與編程方面應(yīng)用的商業(yè)模式或?qū)⒃缬谒阉髋c推薦成熟。大規(guī)模語言模型在概念的精準(zhǔn)與模糊映射、概念間的邏輯關(guān)系、概念的推理等方面已具備在多領(lǐng)域進(jìn)行應(yīng)用的功能基礎(chǔ)，但大規(guī)模語言模型在未來3到5年的商業(yè)化方向仍需持續(xù)探索。易觀認(rèn)為至少需要5年時(shí)間來探索大規(guī)模語言模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)與參數(shù)量級間關(guān)系的最優(yōu)路徑，而最優(yōu)路徑可以更好地平衡大語言模型的功能與成本，有利于大語言模型的商業(yè)化探索。

趨勢6

強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用或?qū)⒃诳蒲信c產(chǎn)業(yè)研發(fā)領(lǐng)域率先商業(yè)化

易觀認(rèn)為ChatGPT對強(qiáng)化學(xué)習(xí)的應(yīng)用為其商業(yè)化應(yīng)用帶來了新的視角，即從對能力的需求出發(fā)，探索強(qiáng)化學(xué)習(xí)的應(yīng)用方向。基于科學(xué)研究與產(chǎn)業(yè)研發(fā)對強(qiáng)化學(xué)習(xí)在規(guī)則、策略、博弈與類人決策方面能力的旺盛需求，易觀認(rèn)為強(qiáng)化學(xué)習(xí)的商業(yè)化應(yīng)用將轉(zhuǎn)向相關(guān)市場。雖然科學(xué)研究與產(chǎn)業(yè)研發(fā)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)對專業(yè)性要求較高，但由于應(yīng)用價(jià)值更高，因此在3年內(nèi)將進(jìn)行商業(yè)化推廣。

趨勢7

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各類應(yīng)用的商業(yè)價(jià)值均將大幅提升

易觀認(rèn)為由于功能的大幅提升，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將加速應(yīng)用滲透。圖的學(xué)習(xí)方面，通用的模型-任務(wù)匹配評估方法與更具表達(dá)性的深度圖網(wǎng)絡(luò)（DGN）可以提升如營銷人群匹配、三維空間分類分割、輿論影響預(yù)測與復(fù)合型任務(wù)設(shè)計(jì)等方面的應(yīng)用效果。圖的生成方面，圖循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GraphRNN）與圖卷積策略網(wǎng)絡(luò)（GCPN）在構(gòu)建知識圖譜、分子結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)等領(lǐng)域應(yīng)用效果提升顯著。由于在功能方面有很大可能出現(xiàn)質(zhì)的飛躍，易觀預(yù)計(jì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)應(yīng)用將逐漸推進(jìn)商業(yè)化進(jìn)程。

趨勢8

擴(kuò)散模型將在年內(nèi)應(yīng)用于設(shè)計(jì)、建筑、廣告等行業(yè)

作為目前文本-圖像生成類任務(wù)的主流底層模型，易觀認(rèn)為擴(kuò)散模型的性能與功能均有望快速提升。除文本-圖像生成外，易觀認(rèn)為文本-語音生成、超分辨率、圖像修復(fù)等應(yīng)用有望在1年內(nèi)實(shí)現(xiàn)在設(shè)計(jì)、建筑、廣告、電影、醫(yī)療等行業(yè)的商業(yè)化探索；如聲波信號處理、點(diǎn)云補(bǔ)全與生成、時(shí)間序列補(bǔ)全與預(yù)測等擴(kuò)散模型的應(yīng)用在3年內(nèi)將逐漸成熟；對于語義分割、異常檢測等商業(yè)空間更大的擴(kuò)散模型應(yīng)用， 5年后其成本與效率可以初步滿足商業(yè)化的基本要求。

4.產(chǎn)業(yè)應(yīng)用篇

趨勢9

產(chǎn)業(yè)界將出現(xiàn)更多結(jié)合算法模型原理進(jìn)行設(shè)計(jì)的智能化應(yīng)用

易觀認(rèn)為科研中從算法模型底層原理出發(fā)進(jìn)行設(shè)計(jì)的智能化應(yīng)用，對產(chǎn)業(yè)界如何應(yīng)用人工智能具有很強(qiáng)的參考價(jià)值。采用相似方法進(jìn)行設(shè)計(jì)的產(chǎn)業(yè)智能化應(yīng)用其潛在市場空間遠(yuǎn)大于目前人工智能市場規(guī)模，且產(chǎn)業(yè)智能化深化發(fā)展的需求將促進(jìn)此類應(yīng)用的開發(fā)，但同時(shí)也需要大量高水平跨學(xué)科人才以支撐其發(fā)展。

趨勢10

科研人工智能作為國家戰(zhàn)略其重要性將進(jìn)一步提升

易觀認(rèn)為人工智能在科研領(lǐng)域的應(yīng)用對于國家發(fā)展的戰(zhàn)略意義已經(jīng)十分明顯且仍將不斷增強(qiáng)。由于科研智能化在發(fā)展戰(zhàn)略中的基礎(chǔ)性與重要性，易觀預(yù)計(jì)人工智能賦能的科研服務(wù)將在3年后形成可觀的市場空間，但由于科研服務(wù)與人工智能結(jié)合帶來的技術(shù)門檻，進(jìn)入相關(guān)市場的難度極高，因此需要加速探索更加合理的市場機(jī)制。

趨勢11

智能設(shè)備在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用滲透率將快速提升

目前工業(yè)領(lǐng)域?qū)χ悄茉O(shè)備的需求穩(wěn)步增長，同時(shí)工業(yè)智能設(shè)備平均單價(jià)逐漸下降。易觀預(yù)計(jì)云邊端協(xié)同與工業(yè)通信將在5年后實(shí)現(xiàn)普及，工業(yè)智能設(shè)備的智能化水平也將有大幅度提升，工業(yè)智能設(shè)備的應(yīng)用價(jià)值將迅速放大，因此易觀預(yù)計(jì)工業(yè)領(lǐng)域智能設(shè)備的市場規(guī)模將在未來5年內(nèi)穩(wěn)步增長，而5年后將迎來增長拐點(diǎn)。

趨勢12

消費(fèi)領(lǐng)域?qū)π袆虞o助的需求或?qū)⒋龠M(jìn)相關(guān)智能設(shè)備先行發(fā)展

易觀預(yù)計(jì)5年后因行動姿態(tài)估計(jì)、增材制造等技術(shù)的逐漸成熟，如義肢、運(yùn)動康復(fù)設(shè)備與助老設(shè)備等行動輔助設(shè)備的成本將逐漸降低，而在醫(yī)療、康養(yǎng)、養(yǎng)老等方面的相關(guān)需求也將出現(xiàn)明顯增長，且相關(guān)領(lǐng)域?qū)Ω呖蛦蝺r(jià)的接受度相對較高，因此相較于其他消費(fèi)領(lǐng)域行動智能設(shè)備，行動輔助智能設(shè)備的商業(yè)化將先行發(fā)展。

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