随着人工智能的广泛应用 ， 具有学习能力的图像识别系统正在越来越多的手机组装工厂“上岗” 。 它们不仅能精准定位缺陷位置 ， 还能通过对大量图片的深度学习 ， 形成自主分析的能力 ， 帮助使用者留存生产数据、回溯问题原因 ， 从而“举一反三” ， 不断改进工艺 。
哪些行业拥有“最强大脑”？从人工智能行业应用渗透度排名来看 ， 互联网仍然保持第一 ， 电信和制造行业的应用场景更加丰富 ， 市场潜力预计将有较大的提升 。 在2020年上半年 ， 医疗行业在新冠肺炎疫情防控的背景下加速了人工智能应用的落地 ， 在多方面取得了显著的成效 ， 也促使医疗行业人工智能应用渗透度超过教育行业位列第七 。
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《报告》重点分析了人工智能在智能制造方面的应用 。 很多制造业企业通过无人化、自动化实现了复工复产 ， 引入人工智能支撑业务 ， 在生产、质检、物流、供应链等环节 ， 提供了丰富的应用场景 。 此外包括物联网、工业互联网及一些已经部署到边缘端的产品 ， 也开始利用人工智能发挥作用 。
除了投入相对集中的行业之外 ， 人工智能也开始被应用在很多碎片化应用领域 ， 如媒体娱乐、现代农业、智能家居、智慧电力等 。 包括生物识别、智能客服、精准营销在内的应用场景已经具有相当的成熟度 ， 人工智能的产业化已经从点到面 ， 从通用应用场景渗透到更多行业特定场景 ， 产业AI化已经逐渐成为企业发展和生存的刚需 。
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计算力就是生产力 ， 中国人工智能产业有望驶入“快车道”
随着更多规模化、普惠型的人工智能基础设施平台建成 ， 企业需求将决定人工智能发展的速度 ， 中国的人工智能产业有望驶入“快车道” 。 IDC调研显示 ， 超过九成的国内企业正在或计划在未来三年内使用人工智能 ， 74.5%的企业期望采用人工智能公共算力基础设施 。
不久前 ， 国家信息中心信息化和产业发展部等机构发布的《智能计算中心规划建设指南》也指出 ， 新型算力公共基础设施是促进AI产业化和产业AI化的重要引擎 ， 将在赋能实体经济实现新旧动能转换 ， 推动人工智能战略实施等方面发挥作用 。 在国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广看来 ， 在智慧时代 ， 计算力就是生产力 。 通过构建领先的人工智能算力基础设施来承载人工智能技术创新 ， 将进一步促进数据开放共享 ， 加速智能生态建设 ， 带动智能产业聚合 。
“算力将成为驱动社会数字化、网络化、智能化向前发展的动力 。 ”浪潮信息副总裁刘军打了个比方 ， “过去 ， 我们看一个地方的经济发展情况 ， 可能首先要去看它的电力供应情况如何 ， 未来我们衡量它的一个重要指标可能将是人工智能的算力怎么供给 ， 怎么更加普惠 ， 支撑这个地方的产业和创新升级 。 ”
另外 ， IDC在本次研究中也针对企业在人工智能应用中普遍存在的需求和挑战进行了调研 ， 其中缺乏模型训练所需的数据、算力基础设施存在不足、以及人工智能应用方案的成本过高等因素是大部分企业目前面临的主要挑战 。
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