百度&IDC：百度大腦領導力白皮書（附下載地址）

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IDC觀點

? 把握市場趨勢為制定AI戰略提供參考。?技術走向方面，機器學習平臺、多模態計算、多模型數據庫將開始走向市場。落地實施方面，AI部署過程將更加自動化，AI也將從主要在數據中心進行計算擴展至邊緣計算。應用價值方面，業務流程自動化、人機交互智能化將是優先受益領域。市場生態方面則體現出兩大明顯趨勢：軟件及應用引領基礎計算架構、生態資源整合制勝。（原文來自皮匠網，關注“三個皮匠”微信公眾號，每天分享最新行業報告）

? 辨識從技術到應用的路徑驅動AI落地。機器學習、深度學習作為最基礎最關鍵的核心技術，驅動圖像、視頻、語音、語義、知識圖譜等技術的應用，未來還將向融合語音、語義、視頻圖像等多模態計算發展。而從技術到應用，IDC在本次研究中也追蹤了16個行業的應用場景。要將這些應用在企業中落地并發揮效能，需要行業參與者共同解決數據資源、硬件適配、云端協同、工程化等諸多環節的要求。

? 評估AI應用效能促進商業模式重構。全面分析所有AI應用場景可以看到：人工智能對企業的影響深遠，從產品服務側，到中間的生產模式、運營模式，再到決策端，人工智能將從降低人力成本、縮短流程所需時間、降低風險損失、帶來增值收入、提高生產效率等方面發揮效能。人工智能在不同行業不同企業發揮的效能并不均衡，本著“早投資早評估早受益”的原則，AI系統的早期投資者基本可在6-24個月內收回投資成本，甚至獲得更多投資回報。

? 共建合作伙伴網絡幫助各方輕松拓展業務。人工智能生態系統正在經歷高度集中-各自為政-各司其職的演化進程。為充分發揮應用效能，行業參與者不應止步于單純的采用這些技術，而應積極構建和啟用有助于促進各方合作的平臺與服務，從而提升整個生態系統的效率。

? 百度大腦：簡單易用、全面開放。百度大腦經過兩年多的開放和迭代，目前已經升級到3.0版本，開放超140項AI能力。百度大腦始終致力于為用戶提供最豐富最開放、簡單易用的AI能力。

? 最后，AI行動計劃可以分為六步走：1-10天——制定AI行動計劃；11-20天——選擇合適的啟動場景；21-40天——成立項目小組，準備數據并落實預算；41-60天——開始測試AI系統；61-80天——正式開始部署AI系統；81-100天——復制成功實踐，擴大部署規模。

把握趨勢?2019年AI市場展望

過去兩年間，人工智能在中國的發展速度可謂一日千里、遍地開花：從企業單個業務場景試用到復制推廣到更多部門，從先行者的小范圍探索到行業企業全面入局，從語音控制、人臉識別、OCR等單點應用到將機器學習應用在各種細分領域。先行者正在將成功的人工智能系統實踐復制到更多領域，技術與應用雙重創新驅動中國人工智能市場高速發展。展望2019年以及其后的3年，預計人工智能市場將再續輝煌，新技術的滲透率將進一步提高，將從智能流程自動化、人機交互智能化等方面變革性地提升人類生活與工作效率。與此同時，市場生態也將更加高度整合。

展望一：機器學習/深度學習開始走進傳統企業。機器學習/深度學習將走進企業內部，為企業提供以決策為中心的服務。同時，深度學習也將繼續廣泛應用在圖像、音頻、文本等非結構化數據處理中。尤其是傳統行業中的大中型企業，采用機器學習平臺開發人工智能應用將逐漸成為主流。IDC預計到2020年行業前15%的企業都將采用機器學習。

展望二：融合視覺、語音、語義等多模態計算開始落地。僅能夠看清聽清的機器智能已經不能滿足人類需求，融合視覺、語音、語義及情感的多模態計算成為實現真正智能的迫切剛需。預計未來三年多模態計算將在實際應用中開始落地。

展望三：多模型數據庫開始走向市場。隨著物聯網的投資以及企業數字化轉型的進程，企業內各種非結構化數據高速增長，使得能夠支持多種格式數據管理的多模型數據庫成為迫切需求。IDC預計到2023年，多模型數據庫的支出將達到NoSQL數據庫支出的30%。

展望四：低代碼量開發平臺降低AI技術使用門檻。低代碼量/無代碼開發平臺促進AI部署自動化，降低技術使用門檻，使中小企業也能平等使用AI，實現普惠AI。用戶可以上傳圖片、音頻、文本等原始數據，系統即可自動訓練出合適的模型。典型的案例—谷歌AutoML，百度EasyDL。

展望五：人工智能從云端部署向邊緣計算擴展?；A架構開始向靠近數據源的邊緣位置以及端側設備轉移，而人工智能將成為最先受益于邊緣計算的應用程序。邊緣設備將包含AI算法并將驅動計算能力的交付。IDC預計至2022年，25%的物聯網端設備都將運行AI算法模型。

展望六：業務流程智能化、自動化水平達到新高度。機器學習驅動的人工智能將推動新一輪的業務流程重構的浪潮，眾多應用程序將被高度簡化。典型的案例如財務流程自動化、核保自動化等眾多流程自動化水平將達到新高度。IDC預計至2023年，人工智能將取代50%的IT業務工作量，節省20%以上的運營成本。

展望七：人機交互界面趨向智能化。一方面語音賦能的程序越來越廣泛--語音對話能力將嵌入到硬件以及應用程序軟件中。另一方面融合語音、圖像、視頻以及語義理解能力的AI將成為人類與應用程序交互的主流方式。IDC預計到2023年，支持AI 的人機交互接口將取代目前50%的基于屏幕的B2B和B2C的應用程序。

展望八：六大行業全面采用AI。? 政府行業、金融業、互聯網行業在經過近年的應用實踐后將全面擴展AI的應用。而新零售、新制造、醫療領域也將成為AI市場的新增長點。IDC預計未來這六大行業應用AI的3年復合增長率將超過30%。

展望九：軟件及應用引領基礎架構。軟件定義計算已成為芯片廠商的重要戰略之一。軟件及應用驅動AI專用芯片的階段也將到來。未來，機器學習應用的普及程度、機器學習是否始終需要大量的數據集、深度學習神經網絡的演化，都會影響加速計算類硬件的發展路線。機器學習技術演進、AI應用趨勢對基礎架構供應商日益重要。

展望十：生態資源整合成為制勝關鍵。人工智能技術正在向端側智能滲透，成功的應用離不開硬軟件的高度適配，這使得技術型廠商與傳感器、攝像頭、模組等細分產業的整合愈加重要。能夠整合解決方案中的各種生態要素并構建合作伙伴網絡平臺成為制勝關鍵。