文陳一墨 來源：易觀分析 

易觀：盡管2022年人工智能(néng)市場發(fā)展活躍度不及預期，但2022年對(duì)人工智能(néng)産業來說無疑是令人激動的一年。年中由DALL-E 2以及其後(hòu)Stable Diffusion和Midjourney等文本-圖像生成(chéng)模型引起(qǐ)公衆對(duì)人工智能(néng)生成(chéng)内容的大量關注，年末ChatGPT的橫空出世刷新了公衆對(duì)人工智能(néng)的智能(néng)化水平的認知。

一系列現象級的事(shì)件預示著(zhe)人工智能(néng)産業正發(fā)生著(zhe)深刻的變革，産業的進(jìn)步縮小了長(cháng)久以來我們對(duì)人工智能(néng)的期待與功能(néng)間的差距的同時，也進(jìn)一步拓展了我們對(duì)人工智能(néng)的想象空間，爲更多智能(néng)化應用走進(jìn)我們的生産生活奠定了堅實的基礎。我們相信變革終將(jiāng)撥開(kāi)發(fā)展迷霧，消弭技術堅冰，讓人工智能(néng)真正成(chéng)爲産業發(fā)展新篇章的支柱。

易觀通過(guò)産業界前沿應用、學(xué)術界研究進(jìn)展與投融資市場情況，結合專家意見、行業觀點、現象級事(shì)件與對(duì)人工智能(néng)産業的研究積累，發(fā)布2023年人工智能(néng)産業發(fā)展趨勢報告。

這(zhè)份報告從人工智能(néng)産業的基礎設施、算法模型、産業應用三方面(miàn)出發(fā)分析各類趨勢的關鍵要素，并深度剖析趨勢的發(fā)展節點與核心驅動力。易觀認爲人工智能(néng)將(jiāng)加速走進(jìn)千行百業，深度參與數字中國(guó)的建設的同時成(chéng)爲産業高端化的核心驅動力之一，而人工智能(néng)産業格局也將(jiāng)迎來快速的改變。

1.概述

易觀人工智能(néng)AMC模型顯示，圖像分類與圖像語義分割類應用已經(jīng)較爲成(chéng)熟且有著(zhe)較爲穩定的市場空間，文本處理、語音識别與雙模态等應用正逐漸實現對(duì)于市場的滲透。強化學(xué)習、因果學(xué)習、語言大模型等相關應用通過(guò)技術的叠代成(chéng)功走出實驗室，正不斷摸索其商業模式。圖神經(jīng)網絡、多模态泛化與自監督學(xué)習等應用正加速跨越從試驗研發(fā)到産業落地的難關，對(duì)擴散模型、量子AI、具身智能(néng)等的研究也將(jiāng)孕育智能(néng)程度更高、通用性更強的應用。建議短期關注處于市場啓動期與高速發(fā)展期之間的應用成(chéng)熟情況，長(cháng)期關注處于探索期與市場啓動期的應用研發(fā)進(jìn)展。

2.基礎設施篇

趨勢1 人工智能(néng)發(fā)展需求將(jiāng)快速提升數據衆包産業規模與專業性

易觀認爲人工智能(néng)産業的整體發(fā)展緻使對(duì)數據的需求快速增長(cháng)，而這(zhè)將(jiāng)刺激數據衆包産業蓬勃發(fā)展，同時其對(duì)數據質量要求的提升也對(duì)數據衆包産業的專業性提出了更高的要求。目前制造業、醫療、工程建築等行業對(duì)智能(néng)化應用的功能(néng)升級需求較大，因此將(jiāng)推動數據衆包産業在相關行業率先發(fā)展。

趨勢2 我國(guó)將(jiāng)形成(chéng)芯片-人工智能(néng)産業内循環

我國(guó)由龍頭企業與核心科研機構主導的産業生态較爲繁榮且頗具韌性，有助于芯片産業的快速發(fā)展與叠代。目前我國(guó)人工智能(néng)産業發(fā)展增速居世界前列，基于人工智能(néng)産業對(duì)芯片的巨大需求，易觀預計其將(jiāng)驅動國(guó)産芯片需求量的快速增長(cháng)。相應地，人工智能(néng)應用在電路設計與缺陷檢測等環節已不可或缺，且對(duì)芯片工藝改良、生産過(guò)程控制等環節具有重大意義，因此易觀認爲我國(guó)將(jiāng)形成(chéng)“芯片-人工智能(néng)”的産業内循環。

趨勢3 加速對(duì)邊緣智能(néng)的探索需不同類型參與方進(jìn)行緊密合作

易觀認爲邊緣算力的發(fā)展對(duì)人工智能(néng)産業具有積極影響， 但發(fā)展部署在邊緣側的人工智能(néng)應用仍需面(miàn)對(duì)适配與優化的問題。由于産業對(duì)智能(néng)化應用的多樣(yàng)化需求與人工智能(néng)應用開(kāi)發(fā)的工程化需求，需要來自不同行業的、擁有不同核心技術的廠商們形成(chéng)更加緊密的産業生态才能(néng)加速其探索的進(jìn)程。另外，若想更好(hǎo)地利用邊緣算力帶來的閑置算力，需要人工智能(néng)産業界與計算機、通信等學(xué)術界進(jìn)行更加緊密的合作，形成(chéng)研究-研發(fā)-檢驗-應用的産學(xué)研用閉環。

3.算法模型篇

趨勢4 文本-圖像生成(chéng)模型將(jiāng)出現針對(duì)細分領域需求的定制化産品

易觀認爲構建文本-圖像生成(chéng)類應用可持續發(fā)展的商業模式，應當積極探索向(xiàng)上遊圖庫分潤的機制。在工業設計、産品設計等領域存在大量專業屬性非常明顯的細分需求，因此在2年内會(huì)出現針對(duì)細分需求的文本-圖像類應用，定制化開(kāi)發(fā)也有可能(néng)成(chéng)爲下一階段産業界主流的商業模式。

趨勢5 大規模語言模型在專業領域的商業化方向(xiàng)仍需持續探索

易觀認爲未來2年内由于搜索與推薦對(duì)通用領域與衆多專業領域知識的要求，大規模語言模型在文本内容生産與編程方面(miàn)應用的商業模式或將(jiāng)早于搜索與推薦成(chéng)熟。大規模語言模型在概念的精準與模糊映射、概念間的邏輯關系、概念的推理等方面(miàn)已具備在多領域進(jìn)行應用的功能(néng)基礎，但大規模語言模型在未來3到5年的商業化方向(xiàng)仍需持續探索。易觀認爲至少需要5年時間來探索大規模語言模型訓練數據與參數量級間關系的最優路徑，而最優路徑可以更好(hǎo)地平衡大語言模型的功能(néng)與成(chéng)本，有利于大語言模型的商業化探索。

趨勢6 強化學(xué)習應用或將(jiāng)在科研與産業研發(fā)領域率先商業化

易觀認爲ChatGPT對(duì)強化學(xué)習的應用爲其商業化應用帶來了新的視角，即從對(duì)能(néng)力的需求出發(fā)，探索強化學(xué)習的應用方向(xiàng)。基于科學(xué)研究與産業研發(fā)對(duì)強化學(xué)習在規則、策略、博弈與類人決策方面(miàn)能(néng)力的旺盛需求，易觀認爲強化學(xué)習的商業化應用將(jiāng)轉向(xiàng)相關市場。雖然科學(xué)研究與産業研發(fā)的強化學(xué)習對(duì)專業性要求較高，但由于應用價值更高，因此在3年内將(jiāng)進(jìn)行商業化推廣。

趨勢7 圖神經(jīng)網絡各類應用的商業價值均將(jiāng)大幅提升

易觀認爲由于功能(néng)的大幅提升，圖神經(jīng)網絡將(jiāng)加速應用滲透。圖的學(xué)習方面(miàn)，通用的模型-任務匹配評估方法與更具表達性的深度圖網絡（DGN）可以提升如營銷人群匹配、三維空間分類分割、輿論影響預測與複合型任務設計等方面(miàn)的應用效果。圖的生成(chéng)方面(miàn)，圖循環神經(jīng)網絡（GraphRNN）與圖卷積策略網絡（GCPN）在構建知識圖譜、分子結構發(fā)現等領域應用效果提升顯著。由于在功能(néng)方面(miàn)有很大可能(néng)出現質的飛躍，易觀預計圖神經(jīng)網絡的相關應用將(jiāng)逐漸推進(jìn)商業化進(jìn)程。

趨勢8 擴散模型將(jiāng)在年内應用于設計、建築、廣告等行業

作爲目前文本-圖像生成(chéng)類任務的主流底層模型，易觀認爲擴散模型的性能(néng)與功能(néng)均有望快速提升。除文本-圖像生成(chéng)外，易觀認爲文本-語音生成(chéng)、超分辨率、圖像修複等應用有望在1年内實現在設計、建築、廣告、電影、醫療等行業的商業化探索；如聲波信号處理、點雲補全與生成(chéng)、時間序列補全與預測等擴散模型的應用在3年内將(jiāng)逐漸成(chéng)熟；對(duì)于語義分割、異常檢測等商業空間更大的擴散模型應用， 5年後(hòu)其成(chéng)本與效率可以初步滿足商業化的基本要求。

4.産業應用篇

趨勢9 産業界將(jiāng)出現更多結合算法模型原理進(jìn)行設計的智能(néng)化應用

易觀認爲科研中從算法模型底層原理出發(fā)進(jìn)行設計的智能(néng)化應用，對(duì)産業界如何應用人工智能(néng)具有很強的參考價值。采用相似方法進(jìn)行設計的産業智能(néng)化應用其潛在市場空間遠大于目前人工智能(néng)市場規模，且産業智能(néng)化深化發(fā)展的需求將(jiāng)促進(jìn)此類應用的開(kāi)發(fā)，但同時也需要大量高水平跨學(xué)科人才以支撐其發(fā)展。

趨勢10 科研人工智能(néng)作爲國(guó)家戰略其重要性將(jiāng)進(jìn)一步提升

易觀認爲人工智能(néng)在科研領域的應用對(duì)于國(guó)家發(fā)展的戰略意義已經(jīng)十分明顯且仍將(jiāng)不斷增強。由于科研智能(néng)化在發(fā)展戰略中的基礎性與重要性，易觀預計人工智能(néng)賦能(néng)的科研服務將(jiāng)在3年後(hòu)形成(chéng)可觀的市場空間，但由于科研服務與人工智能(néng)結合帶來的技術門檻，進(jìn)入相關市場的難度極高，因此需要加速探索更加合理的市場機制。

趨勢11 智能(néng)設備在工業領域的應用滲透率將(jiāng)快速提升

目前工業領域對(duì)智能(néng)設備的需求穩步增長(cháng)，同時工業智能(néng)設備平均單價逐漸下降。易觀預計雲邊端協同與工業通信將(jiāng)在5年後(hòu)實現普及，工業智能(néng)設備的智能(néng)化水平也將(jiāng)有大幅度提升，工業智能(néng)設備的應用價值將(jiāng)迅速放大，因此易觀預計工業領域智能(néng)設備的市場規模將(jiāng)在未來5年内穩步增長(cháng)，而5年後(hòu)將(jiāng)迎來增長(cháng)拐點。

趨勢12 消費領域對(duì)行動輔助的需求或將(jiāng)促進(jìn)相關智能(néng)設備先行發(fā)展

易觀預計5年後(hòu)因行動姿态估計、增材制造等技術的逐漸成(chéng)熟，如義肢、運動康複設備與助老設備等行動輔助設備的成(chéng)本將(jiāng)逐漸降低，而在醫療、康養、養老等方面(miàn)的相關需求也將(jiāng)出現明顯增長(cháng)，且相關領域對(duì)高客單價的接受度相對(duì)較高，因此相較于其他消費領域行動智能(néng)設備，行動輔助智能(néng)設備的商業化將(jiāng)先行發(fā)展。