隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)迎來了前所未有的發(fā)展機遇。
艾瑞咨詢最新發(fā)布的《2024年中國AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)研究報告》顯示，2023年中國AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)市場規(guī)模達到45億元，預(yù)計未來五年復(fù)合增長率將達到30.4%。報告指出，多模態(tài)大模型、長文本處理能力的提升以及大模型小型化技術(shù)成為AI領(lǐng)域的熱點研究方向，推動了對高質(zhì)量數(shù)據(jù)的大量需求。
盡管市場需求旺盛，行業(yè)也面臨著諸如數(shù)據(jù)標(biāo)注工程師門檻提升、項目管理復(fù)雜性增加、信息安全問題等挑戰(zhàn)。大模型對數(shù)據(jù)集的要求更加復(fù)雜，對標(biāo)注者的邏輯能力、知識體系提出了更高的要求。同時，高質(zhì)量數(shù)據(jù)獲取困難，版權(quán)政策或授權(quán)模式不明朗成為行業(yè)發(fā)展的制約因素。
報告強調(diào)，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集成為數(shù)據(jù)服務(wù)供應(yīng)商的核心競爭力，多模態(tài)數(shù)據(jù)集的需求日益增長。數(shù)據(jù)服務(wù)軟件平臺的精細(xì)流水分工和AI算法的精準(zhǔn)應(yīng)用，有效提升了數(shù)據(jù)處理的效率和質(zhì)量，為行業(yè)應(yīng)對挑戰(zhàn)提供了強有力的支持。
AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)正站在新的發(fā)展起點上，面對挑戰(zhàn)與機遇，行業(yè)需要不斷創(chuàng)新和優(yōu)化服務(wù)，以滿足AI技術(shù)日益增長的數(shù)據(jù)需求，推動整個行業(yè)的健康可持續(xù)發(fā)展。
附件：2024年中國AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)研究報告-市場規(guī)模達到45億元,增長率30.4%
預(yù)計到2030年，技能將發(fā)生50%的變化，生成式AI技術(shù)可能加速這一變化,人工智能技術(shù)超級用戶通過頻繁嘗試和學(xué)習(xí)不同的AI工具使用方法獲得顯著的工作效益
白皮書進一步提出了“工業(yè)智能體”參考架構(gòu)，作為工業(yè)企業(yè)開展數(shù)字化規(guī)劃和落地部署的指引，闡述了在工業(yè)智能體參考架構(gòu)指導(dǎo)下的實踐應(yīng)用
科技引擎重塑運營管理模式，加速智能決策；加速新能源轉(zhuǎn)型應(yīng)對成本變化的不確定性；綠色供應(yīng)鏈促進物流生態(tài)可持續(xù)發(fā)展；全鏈路倉配一體化助力全球品牌敏捷降本
報告深入分析了智能駕駛行業(yè)的現(xiàn)狀和未來趨勢，強調(diào)技術(shù)進步和政策支持是推動行業(yè)發(fā)展的雙重動力,智能駕駛端到端大模型是重要的垂直類模型
英偉達通過構(gòu)建硬件、軟件和應(yīng)用的三重壁壘，形成了強大的產(chǎn)品矩陣和生態(tài)系統(tǒng)，包括CUDA、DOCA、Omniverse等平臺和工具;達已成為全球圖形加速、AI算力的龍頭企業(yè)
生成式AI技術(shù)正迅速發(fā)展并對企業(yè)產(chǎn)生重大影響，但企業(yè)在人才、治理和風(fēng)險管理方面準(zhǔn)備不足;企業(yè)主要依賴現(xiàn)成的生成式AI解決方案，而非定制化或私有模型
大模型在通用和行業(yè)特定領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用，如搜索引擎、語言翻譯、內(nèi)容推薦、醫(yī)療診斷、法律分析等;AI智能體和文生視頻大模型是未來的重要發(fā)展方向
提供及時專業(yè)的行情點評,詳細(xì)解讀市場波動對持倉的影響,通過引入AI的智能服務(wù)能力在忙時托管,拓展一線接觸外延;支持總分行用戶靈活配置、發(fā)布 AI智能財富顧問的對話流程
AI聊天機器人、搜索、寫作、圖像、視頻、音頻及教育應(yīng)用領(lǐng)域均呈現(xiàn)增長，其中ChatGPT和中國產(chǎn)品表現(xiàn)突出，預(yù)計專業(yè)化和輕量化將成為未來趨勢
人工智能技術(shù)與先進制造技術(shù)正在深度融合,包含了數(shù)字化制造、數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化制造和新一代智能制造三種基本范式,實現(xiàn)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化升級
Transformer模型是一種采用自注意力機制的深度學(xué)習(xí)模型，大模型訓(xùn)練的目標(biāo)是最大化模型性能，通過增加數(shù)據(jù)集大小和增加模型中的參數(shù)量兩種途徑來提升模型性能
Matter協(xié)議的普及使得不同品牌的設(shè)備實現(xiàn)更好的互操作性，提升了消費者體驗；消費者需求正從基礎(chǔ)的家居自動化向高度智能化、個性化的方向轉(zhuǎn)變
