人工知能関連技術の成熟度とさまざまな業界シナリオでのその応用により、人工知能市場はインテリジェントセキュリティ、インテリジェントドライビング、インテリジェントファイナンスの分野で大規模なアプリケーションステージに入りました。
インテリジェンス+セキュリティ：テクノロジーは成熟し、市場規模は着実に増加しています
セキュリティシーンは、ITインフラストラクチャ、データ品質、環境推進力、およびAI開発のその他の基本条件の点で優れています。このシーンは、主に視覚認識技術に基づいており、カメラやセンサーなどのハードウェア設備と組み合わせられ、エッジコンピューティングと3D構造化ライト視覚認識技術は、セキュリティ分野での人工知能の開発も促進します。主にカメラ技術に依存するデータ収集に関しては、従来のセキュリティの蓄積がセキュリティ業界の基礎を築きましたが、画像データは高帯域幅とより多くのメモリを占有し、データ蓄積のコストを増大させます。 2019年のインテリジェントセキュリティ分野の市場規模は123億元に達すると推定されており、その適用シナリオは主に政府地域、公園、建設現場などにあります。
同時に、クラウドインテリジェンスからエッジインテリジェンスへのセキュリティ業界のインテリジェンスの増加に伴い、インターネット企業とクラウドサービス企業も市場競争に参加していますが、現在、高額のアップストリームコストがセキュリティ業界のインテリジェンスの主なボトルネックとなっています。
スマート+ファミリー：爆発的な時期を迎え、新製品がスケールの段階に入ります
ホームシーンでのモノのインターネット技術に基づくハードウェアデバイスのリモートコントロールと相互接続を指します。最後に、ユーザーの行動データを収集および分析して、自己学習を実現し、ユーザーにパーソナライズされたライフサービスを提供し、ホームライフを安全にします。快適、省エネ、効率的、便利。スマートホームシステムは、主にハードウェア（スマート家電、スマートハードウェア、セキュリティ制御機器、スマート家具など）、ソフトウェアシステム、クラウドコンピューティングプラットフォームで構成されます。このシナリオでは、コネクテッドホームのインテリジェントな割合は2022年に4％に達します。モバイルインターネットの時代では、スマート+ファミリー向けに大量のユーザーデータが蓄積され、人工知能消費者製品がホームシーンに最初に登場します。
スマート+ホームには、多数の端末相互接続シナリオと、新しい技術、特に大規模な端末デバイスの接続をサポートする5Gネットワークの開発が含まれます。現在のコネクテッドホームの市場規模は拡大しており、コネクテッドホーム市場は2019年に1,950億に達すると予想されています。元。その中で知能の割合は2％未満です。
インテリジェンス+メディカル：デュアルドライブ、業界のデジタル化によりシーンの実装を加速
スマートセンサー、ニューラルネットワークチップ、オープンソースとオープンプラットフォーム、および医療および健康分野で使用されるその他の技術を含むがこれらに限定されない人工知能技術のアプリケーションを指します。医療分野の大量の医療データでは、より正確で効率的な診断と操作が現実的に求められており、これはAIテクノロジーの実装にとって重要なシナリオです。電子医療記録の実装と普及に伴い、データの標準化が強化され、医療業界に大量の高品質の業界データを提供し、AIの実装を促進しています。現在のスマート+メディシンランディングシーンは、主に医療画像認識や補助的な診断と治療を含む医療従事者を支援し、医薬品開発の効率を大幅に向上させることです。
現在、インテリジェント+医療分野のほとんどの企業は研究開発の初期段階にあり、中国における医療資源の不足と医療資源の不均等な分布は、医療分野での人工知能の着陸を促進する上で大きな役割を果たしています。保健家族計画委員会の統計年鑑によると、2018年の一般病院の市場規模は2兆4,000億であり、インテリジェントな医療の幅広い市場スペースがあります。
インテリジェンス+教育：地上でのインテリジェントな割り当て、発音の最適化、教育支援を主力として
教育業界への人工知能技術のエンパワーメントは、本質的に、教育作業のための人工知能の代替と支援であり、教師と生徒を非効率的で反復的なタスクから解放し、それによって教育と学習の効率を改善し、従来の教育の問題を解決します。教師中心の問題は、高コスト、低効率、不公平です。画像認識や音声認識などの関連技術は徐々に成熟していますが、適応学習技術はまだ栽培期間にあります適応学習は、ディープラーニングと知識マップの融合であり、学生の学習プロセスを変換します。教師中心の教育モデルが変更され、学生が教育の中核となり、個別の学習が可能になり、個々の学習体験と学習効率がさらに向上します。
多くの教育およびトレーニング機関は、インテリジェンス+教育を展開しています。その中でも、オンライン教育機関には大量の学生学習データがあり、業界は高度にデジタル化されており、マシンビジョン、知識マップ、および適応学習技術をできるだけ早く教育およびトレーニングに適用するのに役立ちます。シーンの中で、これまでに完了したシーンには、スマートな宿題の修正、段階的な読書、適応学習が含まれます。
現在、人工知能アプリケーションのさまざまなシナリオでは、医療、製造、農業、エンターテイメント、その他のシーン製品はまだ実験室または小規模の大量生産段階にあり、さらなる栽培が必要です。教育、セキュリティ、小売、その他の一般的なシーン製品は基本的に成熟しており、開始されています市場への参入により、市場の認知度は急速に高まりました。金融、自動車、マーケティング、その他のシナリオでの製品の価値が認識され、大規模なアプリケーションが正式に開始され、企業は製品/サービス/ソリューションから対応する収益も受け取ります。
開発動向
「スマート+」は業界の発展において重要なトレンドとなるため、人工知能、ビッグデータ、クラウドコンピューティングの研究開発が「スマート+」の開発の鍵となり、ハードウェアとソフトウェアの両方が「スマート+」とデータドライブによってサポートされます「シナリオは王様」などのキーワードや技術融合も、「スマート+ X」業界の発展を促進するキーワードになっています。
データ駆動
人工知能の性質と前提は、データとシナリオです。人工知能技術は、大量の履歴データを分析し、対応する知識を学習および要約し、過去のデータを解釈し、将来のデータを予測する関連モデルを確立し、企業がコストを削減して効率を改善するのを支援します。業界のデジタル化の度合いは、人工知能技術のエンジンであり、データ人工知能の燃料です。現在、さまざまな業界のデジタル化の程度は不均一であり、モバイルインターネットの影響を受けて、金融、小売、およびコンテンツ業界は高度なデジタル化を行っており、AIシナリオで最初に適用されます。同時に、Internet of Everythingによって促進されるデータコンタクトの指数関数的な増加により、普遍性からロングテールセグメントのセグメンテーションに至るまで、あらゆる分野のデジタル化プロセスが加速しています。
シーンは王様
人工知能の利点は、非構造化情報、大規模なデータ処理、分析、予測を処理し、最終的に高品質の対策を形成する能力にあります。実際のシナリオアプリケーションでは、データ収集をデジタル端末と組み合わせる必要があります。大量のデータの処理は、ビッグデータやクラウドコンピューティングと不可分です。意思決定の最終的な実行には、モノのインターネットとロボットの使用が必要です。これらのプロセスの効率化とコスト削減は、エッジコンピューティングテクノロジーに不可欠です。実際のシナリオアプリケーションでは、テクノロジーを単独で表示することはできず、テクノロジーの開発を実際のニーズやアプリケーションシナリオから分離することはできません。
技術融合
テクノロジーは生産性の向上を促進し、テクノロジーとテクノロジーの統合開発はシステム価値を生み出します。エッジコンピューティングや5G、人間のような頭脳チップなどの新しいテクノロジーは、人工知能に想像力を与えます。金融、小売、製造、教育、および農業における人工知能のさらなる着陸により、さまざまな技術との統合は、人工知能技術の実装のためのより多くの可能性を提供します。
現在、一方では人工知能はアルゴリズムと計算能力のボトルネックによって制限されており、その役割は単純で反復的な労働を置き換えることですが、人間のような頭脳チップの急速な発展は新しいアルゴリズムの出現を促進する可能性があります。おそらく、人工知能の価値も、効率の改善から創造的な仕事へと拡大するでしょう。一方、人工知能市場のさらなる拡大により、規模の需要は、産業チェーンの上流と下流の統合、コストのさらなる削減、AI製品の費用対効果の向上、コンセプトから消費者製品への移行を支援します。主要なヘッドプラットフォームメーカーは、低しきい値または無しきい値の人工知能開発ツールの発売を開始しました。これにより、人工知能技術が祭壇にもたらされ、より多くの分野で人気を獲得しました。
セキュリティシーンは、ITインフラストラクチャ、データ品質、環境推進力、およびAI開発のその他の基本条件の点で優れています。このシーンは、主に視覚認識技術に基づいており、カメラやセンサーなどのハードウェア設備と組み合わせられ、エッジコンピューティングと3D構造化ライト視覚認識技術は、セキュリティ分野での人工知能の開発も促進します。主にカメラ技術に依存するデータ収集に関しては、従来のセキュリティの蓄積がセキュリティ業界の基礎を築きましたが、画像データは高帯域幅とより多くのメモリを占有し、データ蓄積のコストを増大させます。 2019年のインテリジェントセキュリティ分野の市場規模は123億元に達すると推定されており、その適用シナリオは主に政府地域、公園、建設現場などにあります。
同時に、クラウドインテリジェンスからエッジインテリジェンスへのセキュリティ業界のインテリジェンスの増加に伴い、インターネット企業とクラウドサービス企業も市場競争に参加していますが、現在、高額のアップストリームコストがセキュリティ業界のインテリジェンスの主なボトルネックとなっています。
スマート+ファミリー：爆発的な時期を迎え、新製品がスケールの段階に入ります
ホームシーンでのモノのインターネット技術に基づくハードウェアデバイスのリモートコントロールと相互接続を指します。最後に、ユーザーの行動データを収集および分析して、自己学習を実現し、ユーザーにパーソナライズされたライフサービスを提供し、ホームライフを安全にします。快適、省エネ、効率的、便利。スマートホームシステムは、主にハードウェア（スマート家電、スマートハードウェア、セキュリティ制御機器、スマート家具など）、ソフトウェアシステム、クラウドコンピューティングプラットフォームで構成されます。このシナリオでは、コネクテッドホームのインテリジェントな割合は2022年に4％に達します。モバイルインターネットの時代では、スマート+ファミリー向けに大量のユーザーデータが蓄積され、人工知能消費者製品がホームシーンに最初に登場します。
スマート+ホームには、多数の端末相互接続シナリオと、新しい技術、特に大規模な端末デバイスの接続をサポートする5Gネットワークの開発が含まれます。現在のコネクテッドホームの市場規模は拡大しており、コネクテッドホーム市場は2019年に1,950億に達すると予想されています。元。その中で知能の割合は2％未満です。
インテリジェンス+メディカル：デュアルドライブ、業界のデジタル化によりシーンの実装を加速
スマートセンサー、ニューラルネットワークチップ、オープンソースとオープンプラットフォーム、および医療および健康分野で使用されるその他の技術を含むがこれらに限定されない人工知能技術のアプリケーションを指します。医療分野の大量の医療データでは、より正確で効率的な診断と操作が現実的に求められており、これはAIテクノロジーの実装にとって重要なシナリオです。電子医療記録の実装と普及に伴い、データの標準化が強化され、医療業界に大量の高品質の業界データを提供し、AIの実装を促進しています。現在のスマート+メディシンランディングシーンは、主に医療画像認識や補助的な診断と治療を含む医療従事者を支援し、医薬品開発の効率を大幅に向上させることです。
現在、インテリジェント+医療分野のほとんどの企業は研究開発の初期段階にあり、中国における医療資源の不足と医療資源の不均等な分布は、医療分野での人工知能の着陸を促進する上で大きな役割を果たしています。保健家族計画委員会の統計年鑑によると、2018年の一般病院の市場規模は2兆4,000億であり、インテリジェントな医療の幅広い市場スペースがあります。
インテリジェンス+教育：地上でのインテリジェントな割り当て、発音の最適化、教育支援を主力として
教育業界への人工知能技術のエンパワーメントは、本質的に、教育作業のための人工知能の代替と支援であり、教師と生徒を非効率的で反復的なタスクから解放し、それによって教育と学習の効率を改善し、従来の教育の問題を解決します。教師中心の問題は、高コスト、低効率、不公平です。画像認識や音声認識などの関連技術は徐々に成熟していますが、適応学習技術はまだ栽培期間にあります適応学習は、ディープラーニングと知識マップの融合であり、学生の学習プロセスを変換します。教師中心の教育モデルが変更され、学生が教育の中核となり、個別の学習が可能になり、個々の学習体験と学習効率がさらに向上します。
多くの教育およびトレーニング機関は、インテリジェンス+教育を展開しています。その中でも、オンライン教育機関には大量の学生学習データがあり、業界は高度にデジタル化されており、マシンビジョン、知識マップ、および適応学習技術をできるだけ早く教育およびトレーニングに適用するのに役立ちます。シーンの中で、これまでに完了したシーンには、スマートな宿題の修正、段階的な読書、適応学習が含まれます。
現在、人工知能アプリケーションのさまざまなシナリオでは、医療、製造、農業、エンターテイメント、その他のシーン製品はまだ実験室または小規模の大量生産段階にあり、さらなる栽培が必要です。教育、セキュリティ、小売、その他の一般的なシーン製品は基本的に成熟しており、開始されています市場への参入により、市場の認知度は急速に高まりました。金融、自動車、マーケティング、その他のシナリオでの製品の価値が認識され、大規模なアプリケーションが正式に開始され、企業は製品/サービス/ソリューションから対応する収益も受け取ります。
開発動向
「スマート+」は業界の発展において重要なトレンドとなるため、人工知能、ビッグデータ、クラウドコンピューティングの研究開発が「スマート+」の開発の鍵となり、ハードウェアとソフトウェアの両方が「スマート+」とデータドライブによってサポートされます「シナリオは王様」などのキーワードや技術融合も、「スマート+ X」業界の発展を促進するキーワードになっています。
データ駆動
人工知能の性質と前提は、データとシナリオです。人工知能技術は、大量の履歴データを分析し、対応する知識を学習および要約し、過去のデータを解釈し、将来のデータを予測する関連モデルを確立し、企業がコストを削減して効率を改善するのを支援します。業界のデジタル化の度合いは、人工知能技術のエンジンであり、データ人工知能の燃料です。現在、さまざまな業界のデジタル化の程度は不均一であり、モバイルインターネットの影響を受けて、金融、小売、およびコンテンツ業界は高度なデジタル化を行っており、AIシナリオで最初に適用されます。同時に、Internet of Everythingによって促進されるデータコンタクトの指数関数的な増加により、普遍性からロングテールセグメントのセグメンテーションに至るまで、あらゆる分野のデジタル化プロセスが加速しています。
シーンは王様
人工知能の利点は、非構造化情報、大規模なデータ処理、分析、予測を処理し、最終的に高品質の対策を形成する能力にあります。実際のシナリオアプリケーションでは、データ収集をデジタル端末と組み合わせる必要があります。大量のデータの処理は、ビッグデータやクラウドコンピューティングと不可分です。意思決定の最終的な実行には、モノのインターネットとロボットの使用が必要です。これらのプロセスの効率化とコスト削減は、エッジコンピューティングテクノロジーに不可欠です。実際のシナリオアプリケーションでは、テクノロジーを単独で表示することはできず、テクノロジーの開発を実際のニーズやアプリケーションシナリオから分離することはできません。
技術融合
テクノロジーは生産性の向上を促進し、テクノロジーとテクノロジーの統合開発はシステム価値を生み出します。エッジコンピューティングや5G、人間のような頭脳チップなどの新しいテクノロジーは、人工知能に想像力を与えます。金融、小売、製造、教育、および農業における人工知能のさらなる着陸により、さまざまな技術との統合は、人工知能技術の実装のためのより多くの可能性を提供します。
現在、一方では人工知能はアルゴリズムと計算能力のボトルネックによって制限されており、その役割は単純で反復的な労働を置き換えることですが、人間のような頭脳チップの急速な発展は新しいアルゴリズムの出現を促進する可能性があります。おそらく、人工知能の価値も、効率の改善から創造的な仕事へと拡大するでしょう。一方、人工知能市場のさらなる拡大により、規模の需要は、産業チェーンの上流と下流の統合、コストのさらなる削減、AI製品の費用対効果の向上、コンセプトから消費者製品への移行を支援します。主要なヘッドプラットフォームメーカーは、低しきい値または無しきい値の人工知能開発ツールの発売を開始しました。これにより、人工知能技術が祭壇にもたらされ、より多くの分野で人気を獲得しました。
