分析: 2022 年の人工知能市場の発展は予想よりも活発ではありませんが、2022 年は間違いなく人工知能業界にとってエキサイティングな年になるでしょう。今年の半ばには、DALL-E 2 以降の Stable Diffusion や Midjourney などのテキスト画像生成モデルが、人工知能によって生成されたコンテンツに大きな注目を集めました. 年末には、ChatGPT の出現により、人工知能の知性レベルに対する一般の人々の認識。
一連の驚異的な出来事は、人工知能産業が深刻な変化を遂げていることを示しています.産業の進歩は、人工知能に対する私たちの期待とその機能の間の長年のギャップを狭め、同時に人工知能に対する私たちの想像力をさらに広げました. 、よりインテリジェントなアプリケーションが私たちの生産と生活に入るための強固な基盤を築きます。私たちは、改革が最終的に開発の霧を取り除き、技術の氷を取り除き、人工知能を真に産業開発の新しい章の柱にすると信じています。
Analysys は、専門家の意見、業界の見解、現象レベルのイベント、および人工知能産業に関する研究蓄積。
このレポートは、人工知能業界のインフラストラクチャ、アルゴリズム モデル、および産業用アプリケーションの 3 つの側面からさまざまなトレンドの主要な要素を分析し、開発ノードとトレンドの主要な原動力を深く分析しています。Analysys は、人工知能が数千の産業への参入を加速し、デジタル中国の構築に深く関与し、ハイエンド産業の中核的な原動力の 1 つになり、人工知能産業構造も急速な変化をもたらすと考えています。
1。概要
Analysys の人工知能 AMC モデルは、画像分類および画像セマンティック セグメンテーション アプリケーションが比較的成熟しており、比較的安定した市場スペースを持っていることを示しています。また、テキスト処理、音声認識、デュアル モダリティなどのアプリケーションが徐々に市場浸透を実現しています。強化学習、因果学習、大規模な言語モデルなどの関連アプリケーションは、技術の反復を通じて実験室から抜け出し、ビジネス モデルを常に模索しています。グラフ ニューラル ネットワーク、マルチモーダル汎化、自己教師あり学習などのアプリケーションは、実験的研究開発から産業実装への困難を加速させています. 拡散モデル、量子 AI、および体現知能に関する研究も、より高い知性と汎用性を生み出します. . 短期的には市場立ち上げ期から高速開発期までのアプリケーションの成熟度に注目し、探索期や市場立ち上げ期にはアプリケーションの研究開発の進捗状況に注目することをお勧めします。長期的に。
2. インフラ
トレンド 1
人工知能開発の需要は、データ クラウドソーシング業界の規模と専門性を急速に高めます
Analysys は、人工知能産業の全体的な発展がデータに対する需要の急速な増加をもたらし、データ クラウドソーシング産業の活発な発展を刺激すると考えています。現在、製造、医療、土木建設などの業界では、インテリジェントアプリケーションの機能アップグレードに対する大きな需要があるため、データクラウドソーシング業界は、関連業界の発展をリードするために推進されます。
トレンド 2
私の国は、チップ人工知能産業の内部サイクルを形成します
主要企業と中核的な科学研究機関が支配する私の国の産業生態系は比較的繁栄しており、回復力があり、チップ産業の急速な発展と反復を助長しています。現在、我が国の人工知能産業の成長率は世界トップクラスであり、Analysys は、人工知能産業におけるチップの巨大な需要に基づいて、国内のチップ需要の急速な成長を牽引すると予測しています。それに対応して、人工知能の適用は回路設計や欠陥検出に不可欠であり、チッププロセスの改善、生産プロセスの制御などに大きな意味を持ち、アナリシスはわが国が「チップ-人工知能」産業を形成すると信じています。サイクル。
トレンド 3
エッジ インテリジェンスの探索を加速するには、さまざまなタイプの参加者間の緊密な協力が必要です
Analysys は、エッジ コンピューティング能力の開発が人工知能業界にプラスの影響を与えると考えていますが、エッジ側での人工知能アプリケーションの開発と展開には、依然として適応と最適化の問題に直面する必要があります。インテリジェントアプリケーションに対する業界の多様なニーズと人工知能アプリケーション開発のエンジニアリングニーズにより、さまざまな業界のさまざまなコアテクノロジーを持つメーカーが、より緊密な産業エコロジーを形成して探索プロセスを加速する必要があります。さらに、エッジコンピューティングパワーによってもたらされるアイドルコンピューティングパワーをより有効に活用したい場合は、人工知能業界やコンピューター、通信、その他の学界とより緊密に協力して、研究のクローズドループを形成する必要があります-開発テスト アプリケーション。
3. アルゴリズムモデル
トレンド 4
テキスト画像生成モデルは、細分化された分野のニーズに合わせてカスタマイズされた製品があります
Analysys は、テキスト画像生成アプリケーションの持続可能なビジネス モデルを構築するには、アップストリーム ギャラリーと利益を共有するメカニズムを積極的に検討する必要があると考えています。インダストリアルデザインやプロダクトデザインの分野では、専門性が明確な細分化ニーズが多く、2年以内に細分化ニーズ向けの文字・画像アプリが登場し、カスタマイズ開発も次期ビジネスの主流となる可能性があります。業界の舞台モデルです。
トレンド 5
専門分野における大規模な言語モデルの商用化の方向性は、引き続き検討する必要があります
Analysys は、今後 2 年間で、一般および多くの専門分野の知識に対する検索と推奨の要件により、テキスト コンテンツの作成とプログラミングにおける大規模な言語モデル アプリケーションのビジネス モデルが、検索と推奨よりも早く成熟する可能性があると考えています。大規模言語モデルは、概念の正確でファジーなマッピング、概念間の論理的関係、および概念的推論の観点から、複数の分野に適用するための機能的基盤をすでに持っています. しかし、次の3つの大規模言語モデルの商用化の方向性. 〜5年はまだまだ探求を続けます。Analysys は、大規模な言語モデルのトレーニング データとパラメーター レベルの間の関係の最適なパスを探索するには、少なくとも 5 年かかると考えています。大規模な言語モデルの開発 商業的探査。
トレンド 6
集中学習アプリケーションは、科学研究および産業研究開発の分野で最初に商品化される可能性があります
Analysys は、ChatGPT の強化学習のアプリケーションが、その商用アプリケーションに新しい視点をもたらしたと考えています。つまり、機能の需要から始めて、強化学習のアプリケーションの方向性を探っています。Analysys は、ルール、戦略、ゲーム、および人間のような意思決定に関する強化学習の機能に対する科学的研究および産業研究開発の強い需要に基づいて、強化学習の商用アプリケーションが関連する市場に向けられると考えています。科学研究と産業研究開発のための集中学習は、より高い専門的要件がありますが、その応用価値が高いため、3 年以内に商業化される予定です。
トレンド 7
グラフニューラルネットワークのさまざまなアプリケーションの商品価値が大幅に向上します
Analysys は、機能の大幅な改善により、グラフ ニューラル ネットワークがアプリケーションの普及を加速すると考えています。グラフ学習に関しては、一般的なモデルとタスクのマッチング評価方法とより表現力豊かなディープ グラフ ネットワーク (DGN) により、マーケティング クラウド マッチング、3 次元空間の分類とセグメンテーション、世論の影響予測、および複合タスク設計の適用効果を向上させることができます。など。グラフ生成に関しては、知識グラフの構築と分子構造の発見におけるグラフ再帰型ニューラル ネットワーク (GraphRNN) とグラフ畳み込みポリシー ネットワーク (GCPN) の適用効果が大幅に改善されました。機能面での質的な飛躍の可能性が大きいため、Analysys では、グラフ ニューラル ネットワークの関連アプリケーションが徐々に製品化プロセスを促進することを期待しています。
トレンド 8
普及モデルは、今年中にデザイン、建築、広告などの業界に適用されます
Analysys は、テキスト画像生成タスクの現在の主流の基本モデルとして、拡散モデルのパフォーマンスと機能が急速に向上すると考えています。Analysys は、テキスト画像生成に加えて、テキスト音声生成、超解像、画像復元などのアプリケーションが、音響などのデザイン、建築、広告、映画、医療業界で 1 年以内に商品化されると予想しています。信号処理、点群の完了と生成、時系列の完了と予測などの拡散モデルの適用は、3 年以内に徐々に成熟します; セマンティック セグメンテーションや異常検出などのより大きな商業スペースを伴う拡散モデルの適用については、コストと効率5 年後には予備レベルに達し、商品化の基本要件を満たします。
4.産業用途
トレンド 9
業界では、アルゴリズム モデルの原則と組み合わせて設計された、よりインテリジェントなアプリケーションが登場します。
Analysys は、科学研究におけるアルゴリズム モデルの基本原理から設計されたインテリジェント アプリケーションは、業界で人工知能を適用する方法について強力な参考値を持つと考えています。同様の方法で設計された産業用インテリジェントアプリケーションの潜在的な市場空間は、現在の人工知能の市場規模よりもはるかに大きく、産業用インテリジェンスの開発を深めるための需要は、そのようなアプリケーションの開発を促進しますが、同時に、多数のその開発をサポートするには、高度な学際的な才能が必要です。
トレンド 10
国家戦略としての科学研究用人工知能の重要性がさらに高まる
Analysys は、科学研究の分野における人工知能の応用は、国家の発展にとって明らかな戦略的重要性を持ち、今後も増加し続けると考えています。Analysys は、開発戦略における科学研究インテリジェンスの基盤と重要性により、人工知能対応の科学研究サービスが 3 年以内にかなりの市場空間を形成すると予想していますが、科学研究サービスの組み合わせによってもたらされる技術的な限界のためです。関連市場への参入は極めて困難であり、より合理的な市場メカニズムの模索を加速させる必要がある。
トレンド 11
産業分野におけるスマートデバイスのアプリケーション普及率が急速に高まる
現在、産業分野におけるスマートデバイスの需要は着実に伸びていますが、産業用スマートデバイスの平均単価は徐々に低下しています。Analysys は、クラウド エッジ デバイス コラボレーションと産業用通信が 5 年以内に普及し、産業用スマート デバイスのインテリジェンス レベルも大幅に向上し、産業用スマート デバイスのアプリケーション価値が急速に高まると予測しています。今後5年間で市場規模は着実に拡大し、5年後には成長の変曲点を迎えます。
トレンド 12
消費者部門におけるモビリティ支援の需要は、関連するスマートデバイスの開発を促進する可能性があります
Analysys は、5 年後には、運動姿勢推定や付加製造などの技術が徐々に成熟することにより、義肢、スポーツ リハビリテーション機器、老朽化機器などの移動支援機器のコストが徐々に減少すると予想しています。また、関連分野での高い顧客単価の受け入れが比較的高いため、他の消費者分野のモバイルスマートデバイスと比較して、モビリティアシストスマートデバイスの商用化が最初に発展します。
免責事項: この記事で Analysys が引用するサード パーティのデータおよびその他の情報はすべて公開チャネルからのものであり、Analysys はこれについて一切の責任を負いません。いずれにせよ、この記事は参照用であり、根拠にはなりません。この記事の著作権は発行者に属します. Analysys Analysis の許可なしに、Analysys Analysis によってリリースされたコンテンツを複製、引用、または使用することは固く禁じられています. 承認後のメディア、ウェブサイト、または個人的な使用は、元のテキストを引用し、ソースを示す必要があります。分析の観点は、Analysys Analysis によってリリースされた公式コンテンツ、およびあらゆる形式の削除、追加、結合、控除、歪曲の対象となります。など。Analysys は、不適切な使用に起因する紛争について一切の責任を負わず、関連する責任当事者に対して責任を追及する権利を留保します。