人工智能发展关键

作为人工智能产业的内部驱动力,数据、算法和算力三大要素对人工智能技术的升级发展一直至关重要。数据作为人工智能技术实践的基石,伴随着整个AI产业的发展,成为人工智能发展的关键战略要素。伴随着人工智能技术与各产业融合加深,AI数据市场规模不断扩大,催生更多垂向领域数据需求。如自动驾驶、AIGC、医疗影像识别、智能语音交互等

人工智能进入深度学习和技术开源时代,正在从以模型为中心向以数据为中心(Data-centric AI)转变,数据成为了本轮人工智能技术发展的中心。人工智能的模型开发与优化需要高质量的数据资源,对数据设计、数据管理、数据集评估测试等多方面能力提出了要求。与此同时,人工智能行业也面临着高质量训练数据供给不足、训练数据治理水

人工智能（AI）作为当今科技领域最受关注的话题之一，其中自然语言处理（NLP）的技术演进和应用一直是最热门的赛道。然而，在AI演进的过程中，英语作为世界通用语言，占据了这个领域优势地位。就如同GPT3，英文占比为92.7%、法语1.8%、德语1.5%而中文语料只占0.1%。这意味着，英文之外的语料匮乏，会导致使用这些语

近年来,随着新技术模型出现、各行业应用场景价值打磨与海量数据积累下的产品效果提升,人工智能应用已从消费、 互联网 等泛C端领域,向制造、能源、电力等传统行业辐射。麦肯锡全球研究所(McKinsey Global Institute)的一项预测显示,随着人工智能技术越来越成熟,能力越来越强,预计

人工智能行业主要上市公司：目前国内人工智能行业的上市公司主要有百度百度 ( BAIDU ) 、腾讯 ( TCTZF ) 、阿里巴巴 ( BABA ) 、科大讯飞 ( 002230 ) 等。本文核心数据： 人工智能技术层重点分类 , 计算机视觉发展历程 , 计算机视觉市场规模 , 语音识别发展历程 , 语音识别市

自 2006 年深度学习算法被提出、2012 年开始大数据爆发式增长以来，人工智能领域的各项技术分支也在不断发展，人工智能相关的产业化落地方案和商业化模式逐渐清晰，人工智能的细分领域技术分支的代表性企业及其竞争格局也逐渐形成。近日，中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室发布了《 2019 年人工智能发展白皮书》， 对

当前，中国的AI市场发展阶段和市场特性，与美国是完全不同的。美国的AI技术应用最广的还是语音、IOT、智能客服等方面，但其 图像识别 等才刚刚起步。而中国的图像识别技术应用更加广泛，中国的人口规模庞大，因此人口规模到了一定程度之后，做应用的时候会有不同的优先级。目前，网上一直对国内的AI发展并