2022 年人工智能产业变革：缩小期待与功能差距，拓展想象空间
易观智库：虽然2022年人工智能市场的发展活跃度不及预期，但2022年对于人工智能行业来说无疑是令人兴奋的一年。年中，DALL-E 2 和后续的文本图像生成模型吸引了大量公众对人工智能生成内容的关注。它们在年底的出现，刷新了大众对人工智能智能水平的认知。一系列现象级事件表明，人工智能产业正在发生深刻变革。产业进步缩小了我们对人工智能的期望与功能之间的长期差距，同时也进一步拓展了我们对人工智能的想象。 ，为更多智能应用进入我们的生产生活奠定坚实的基础。我们相信，变革终将拨开发展迷雾，消除技术坚冰，让人工智能真正成为产业发展新篇章的支柱。
易观智库根据行业前沿应用、学术界研究进展、投融资市场状况，结合专家观点、行业观点、现象级事件以及研究积累，发布了《2023人工智能产业发展趋势报告》。人工智能产业。
本报告从人工智能产业的基础设施、算法模型、产业应用三个方面分析了各类趋势的关键要素，深入分析了趋势的发展节点和核心驱动力。易观认为，人工智能将加速进入千行百业，深度参与数字中国建设并成为高端产业的核心驱动力之一，人工智能产业格局也将迎来快速变革。
1. 概述
易观人工智能AMC模型显示，图像分类和图像语义分割应用已经相对成熟，拥有相对稳定的市场空间。文本处理、语音识别和双模态等应用正在逐渐渗透市场。强化学习、因果学习、大语言模型等相关应用已经通过技术迭代成功走出实验室，并在不断探索其商业模式。图神经网络、多模态泛化、自监督学习等应用正在加速克服从实验研发到产业实施的困难。扩散模型、量子人工智能、具身智能等研究也将孕育更高的智能和多功能性。更强大的应用。建议短期关注市场启动期和快速发展期之间应用的成熟度，探索期和市场启动期之间关注应用研发进展从长远来看。
2. 基础设施
趋势1
人工智能的发展需求将快速提升数据众包行业的规模和专业度
易观认为，人工智能行业的整体发展带动了数据需求的快速增长，将刺激数据众包行业的蓬勃发展。同时，其对数据质量要求的提高，也对数据众包行业的专业性提出了更高的要求。要求。目前，制造、医疗、工程建筑等行业对智能化应用的功能升级有较大需求。因此，将推动数据众包产业在相关产业中占据领先地位。
趋势2
我国将形成芯片-人工智能产业内循环
我国以龙头企业和核心科研机构为主导的产业生态较为繁荣、富有韧性，有利于芯片产业的快速发展和迭代。目前，我国人工智能产业增速全球最高。基于人工智能行业对芯片的巨大需求，易观预测将带动国内芯片需求快速增长。相应地，人工智能的应用在电路设计、缺陷检测等方面已变得不可或缺，对芯片工艺改进、生产过程控制等方面具有重要意义。因此，易观认为，我国将形成“芯片-人工智能”产业。循环。
趋势3
加速边缘智能探索需要不同类型参与者密切合作
易观认为，边缘算力的发展对人工智能产业产生积极影响，但部署在边缘的人工智能应用的发展仍需面临适配和优化问题。由于行业对智能应用的多样化需求以及人工智能应用开发的工程化需求，来自不同行业、拥有不同核心技术的厂商需要形成更加紧密的产业生态，以加速探索的进程。此外，想要更好地利用边缘算力带来的闲置算力，还需要人工智能产业与计算机、通信等学术界进行更密切的合作，形成产学研用的闭环。研究、开发、测试和应用。
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3. 算法模型
趋势4
文图生成模式将针对细分领域的需求推出定制化产品。
易观认为，要构建文本图像生成应用的可持续商业模式，应积极探索与上游图片库的利润分成机制。在工业设计、产品设计等领域，存在大量专业属性非常明显的细分需求。因此，2年内，针对细分需求的文字图像应用将会出现。定制开发也可能成为下一阶段行业的主流业务。模型。
趋势5
专业领域大规模语言模型的商业化方向仍需不断探索。
易观认为，未来两年，由于通用领域和众多专业领域对知识搜索和推荐的需求，文本内容生产和编程中大规模语言模型应用的商业模式可能会比搜索和推荐更早成熟。大规模语言模型在概念的精确和模糊映射、概念之间的逻辑关系、概念推理等方面已经具备了在许多领域应用的功能基础。不过，未来3到5年大规模语言模型的商业化方向仍需要不断探索。易观认为，大规模语言模型训练数据与参数量级关系的最优路径至少需要5年时间探索，且最优路径能够更好地平衡大型语言模型的功能和成本，有利于大型语言模型的开发。商业探索。
趋势6
强化学习应用可能首先在科学研究和产业研发领域实现商业化
易观认为，强化学习的应用为其商业应用带来了新的视角，即从能力需求出发，探索强化学习的应用方向。基于科学研究和产业研发对强化学习在规则、策略、博弈和类人决策能力方面的强烈需求，易观认为强化学习的商业应用将向相关市场转移。虽然强化学习在科学研究和产业研发方面对专业性要求较高，但由于其较高的应用价值，3年内就会实现商业化。
趋势7
图神经网络各种应用的商业价值将显着提升
易观认为，由于功能的大幅提升，图神经网络将加速应用渗透。在图学习方面，通用的模型-任务匹配评估方法和更具表现力的深度图网络（DGN）可以提高在营销人群匹配、三维空间分类与分割、舆情影响力预测等领域的应用效果。和复合任务设计。 。在图生成方面，图递归神经网络（Graph ）和图卷积策略网络（GCPN）在构建知识图、发现分子结构等领域的应用效果显着提升。由于功能上有质的飞跃的可能性很大，易观预计图神经网络的相关应用将逐步推进商业化进程。
趋势8
扩散模型年内将应用于设计、建筑、广告等行业
作为目前文本图像生成任务的主流底层模型，易观认为扩散模型的性能和功能有望快速提升。除了文本图像生成之外，易观认为文本语音生成、超分辨率、图像修复等应用有望在一年内在设计、建筑、广告、电影、医疗等行业实现商业化探索；如声学信号处理、点云补全和生成、时间序列补全和预测等扩散模型的应用将在3年内逐渐成熟；对于语义分割、异常检测等商业空间较大的扩散模型应用，5年内可初步提升成本和效率。满足商业化的基本要求。
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4.工业应用
趋势9
业界将会出现更多基于算法模型原理设计的智能应用。
易观认为，基于科研算法模型底层原理设计的智能应用对于行业如何应用人工智能具有很强的参考价值。采用类似方法设计的工业智能应用潜在市场空间远大于当前人工智能市场规模，工业智能深化发展的需要将促进此类应用的发展，但同时也需要大量高层次复合型人才支撑其发展。
趋势10
作为国家战略，人工智能科学研究的重要性将进一步提升
易观认为，人工智能在科学研究中的应用对于国家发展具有非常明显的战略意义，并将不断增强。由于智能科研在发展战略中的基础性和重要性，易观预计三年内人工智能赋能的科研服务将形成可观的市场空间。但由于科研服务与人工智能结合带来的技术门槛，进入相关市场难度极大，因此需要加快探索更加合理的市场机制。
趋势11
智能设备在工业领域的应用渗透率将快速提升
目前，工业领域智能设备的需求稳步增长，同时工业智能设备的平均单价逐渐下降。易观预测五年后云边协同和工业通信将得到普及。工业智能装备的智能化水平也将大幅提升。工业智能装备的应用价值将快速放大。因此，易观预测智能设备在工业领域将得到广泛应用。未来五年市场规模将稳步增长，五年后将迎来增长拐点。
趋势12
消费领域对移动辅助的需求或将推动相关智能设备的发展。
易观预测，五年后，由于运动姿势估计、增材制造等技术的逐渐成熟，假肢、运动康复设备、老年辅助设备等行动辅助设备的成本将逐渐下降，并且在医疗、保健、养老等领域，相关需求也会出现明显增长，相关领域对高客单价的接受度也比较高。因此，与其他消费领域的移动智能设备相比，移动辅助智能设备的商业化将首先发展。
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