人工智能产业业态及应用趋势分析

人工智能行业应用及产业发展趋势如何，一起来看下

一、智能基础设施

为各行业提供的人工智能支持计算的智能基础设施，其范围包括智能传感器，智能芯片，分布式计算框架，是人工智能产业发展的重要保证。

1、智能芯片

智能芯片从应用研究角度分析可以发展分为训练和推理两种类型，从部署场景可以分为和设备端两步大类。

因为它涉及到大量的数据和复杂的深度训练神经网络结构的训练过程中，需要大规模的计算，主要采用智能芯片组来完成。与训练的计算量相比，推理的计算量较少。但仍然没有涉及企业大量的矩阵进行运算，目前，训练和推理在云中通常实现的，仅用于恶劣的设备的实时设备侧将被称为处理。

按技术管理架构方面来看，智能控制芯片企业可以发展分为一个通用类芯片（CPU、GPU、FPGA）、基 于 FPGA 的半定制化芯片、全定制化 ASIC 芯片、类脑计算系统芯片（IBM TrueNorth）， 此外，主要的AI处理器是DPU、BPU、NPU、EPU等适合不同场景和功能的AI芯片。

随着互联网用户的快速扩张和数据量大小，人工智能迫切要求计算性能的提高，CPU性能提升的需求计算的发展超过了摩尔定律的增长速度。同时，受限于信息技术主要原因，传统处理器性能也无法完全按照摩尔定律继续不断增长。发展中国下一代智能 芯片势在必行。

2、智能传感器

智能传感器是具有信息处理功能的传感器，具有智能传感器的微处理器包括采集，处理，和交换信息的其他功能，微处理器的组合的传感器集成和产品。

智能传感器属于中国人工智能的神经末梢，用于全面发展感知外界社会环境， 各种传感器的大规模部署和应用，为人工智能的实现创造了不可或缺的条件。不同的应用场景，如：智能安防，智能家居，医疗应用的智能传感器提出了不同的要求。

二、智能信息及数据

信息进行数据是人工智能发展创造企业价值的关键技术要素之一，我国庞大的人口和产业基数带来了数据分析方面的天生优势，以提升格式，计算力的技能水平。各地的数据收集，分析，处理，以产生大量的企业。目前，在人工智能数据信息采集、分析、处理能力方面的企业发展主要有两种。

一是数据集提供方，为需求方提供机器学习等技术所需的不同领域的数据作为其主要业务和数据集；二是数据采集，分析和处理的综合厂商，拥有自己的数据访问权限，并对的数据进行分析处理，最终将处理后的结果提供给需求方使用..对于一些大型企业，企业本身是需求方的数据分析处理结果。

三、智能技术服务

智能信息技术发展服务社会主要关注如何构建人工智能的技术管理平台，并对外提供人工智能 相关的服务，在人工智能的产业链的关键位置，供应商，依托基础设施和大量数据，为所有类型的人工智能应用，解决方案和服务提供了关键的技术平台

四、智能产品

智能企业产品是指将人工智能研究领域的技术发展成果集成化、产品化，

随着制造业强国，网络强国，数字中国建设进程的加快，制造业，家居，金融，教育，交通，安防，医疗。物流等领域对人工智能技术和产品的需求将进一步释放，相关智能产品种类和形式将越来越丰富。

五、人工智能行业应用

在人工智能和产业将改变甚至重塑传统产业领域的深度融合，这部分的重点是人工智能制造，家居，金融，交通，安全，医疗，物流行业的应用，由于篇幅有限，其他许多重要工业应用在这里就不展开论述。

1、智能制造

智能产品制造是基于新一代信息进行通信网络技术与先进制造技术发展深度融合。贯穿于设计、 生产、管理、服务等制造社会活动的各个重要环节，具有自感知、自学、自决策、自执行、自适应等功能的新型农业生产生活方式。

2、智能家居

是指由工业和信息化部颁发的“智能家居建设综合标准化体系指南”，智能家居是八大智能家居场景之一。受产业发展环境、价格、消费者认可度等因素分析影响。 我国人工智能家居设计行业工作经历了漫长的探索期。

到2010年，随着物联网技术的发展和智慧城市概念的出现，智能家居概念逐渐被明确界定。并随之出现各种产品，软件系统也经历了几轮升级。

基于物联网技术，硬件（智能家电，智能硬件，安全控制设备，家具等），软件系统，家庭生态系统云计算平台的互联网智能家居住宅平台之间由遥控装置，互联互通，设备自我实现学习等功能，并通过收集，分析用户行为数据，以提供个性化的生活服务的用户，使家居生活的安全，节能，方便等特点。

以上就是分析内容。

 

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