算⼒+⽣态中国⼈⼯智能迈向产业AI化2019年8⽉3内容⽬录核⼼观点....................................................................⼀、前⾔......................................................................1.1⼈⼯智能的定义及核⼼技术1.2国家政策引领中国⼈⼯智能⾼速发展1.3数据、算法、算⼒⽇益成熟，为⼈⼯智能发展提供富饶的⼟壤⼆、中国⼈⼯智能算⼒及应⽤的发展现状..................2.1算⼒基础架构的发展2.2算⼒是推动产业AI化前进的源动⼒2.3⽣态是产业AI化前进的必经之路三、中国⼈⼯智能算⼒发展评估..................................3.1评估体系框架3.2评估结果分析四、⾏动建议...............................................................4.1对⾏业⽤户的建议4.2对⼈⼯智能解决⽅案提供商的建议04050818294▪计算⼒是承载和推动⼈⼯智能⾛向实际应⽤的基础平台和决定性⼒量，根据IDC全球DataSphere的研究，全球新创建的数据量将从2018年的33ZB增⻓到2025年的175ZB。随着数据持续爆炸性增⻓及算法的不断演进，未来算⼒仍有很⼤的发展空间。▪预计2022年，⼈⼯智能推理市场占⽐将超过训练市场，GPU依然是数据中⼼加速的⾸选，随着边缘、端侧需求的快速增⻓，⼈⼯智能芯⽚市场将迎来多元化发展。▪预计2023年，中国⼈⼯智能基础架构市场将超过80亿美⾦，未来五年年复合增⻓率达到33.8%，增速是中国整体基础架构市场的三倍以上。▪5G和物联⽹将推动边缘、端侧⼈⼯智能基础架构的快速发展，性能、灵活性和能效将成为⽤⼾未来重点考量因素。▪计算⼒的快速发展极⼤促进了各⾏业应⽤场景的成熟，AI产业化加速向产业AI化迈进。互联⽹、智慧城市、⾦融⾏业产业AI化已经⾛在了前⾯。未来五年，制造、零售等⾏业也有望逐步实现智能化。▪互联⽹依然是⼈⼯智能算⼒投资最⼤的⾏业，占据中国62.4%的⼈⼯智能算⼒投资市场份额；排名前五的⾏业中，政府和⾦融⾏业增⻓最迅速，2018年同⽐增⻓均超过100.0%。▪⼈⼯智能与云的融合将进⼀步加速，未来五年，AIaaS市场规模的年复合增⻓率为66.0%，将成为推动云计算市场增⻓的重要细分领域。▪软件框架市场TensorFlow和PyTorch凭借性能、灵活性及⽣态优势依然占据主导地位；百度的深度学习开源平台PaddlePaddle是国内⾃主开发软件框架的代表。▪越来越多的⼈⼯智能领军企业参与到⾏业性能评测基准建设中，但总的来说业界⽬前缺少统⼀的基准，⼤多数现有的深度学习性能基准相对单⼀...
