人工智能是当今最热门的技术领域之一，也是中国互联网公司的重要战略方向。本报告基于对9位来自中国Al科技团队的产业人士问卷调研，分析了中国Al产业在资源投入、模型发展、数据隐私保护和行业合作等方面的表现，以及面临的挑战和机遇。用科学数据证据给读者提供全面的视角洞察中国Al产业的发展现状和未来趋势。
>亿级资金有望注入，团队扩容力度加大。根据公司战略定位和发展重点，在技术研发、算力资源投入、数据采集与标注以及市场推广与商业化扩展方面存在投入差异。同时，Al人力资源也在不断扩张，采取多元化的策略来吸引和培养人才。
>Al模型新发布可期，复杂数据处理升级。下半年有多个Al模型发布计划，涵盖自然语言处理、计算机视觉和跨模态领域。在模型发布中，Transformer架构是主流选择。数据挑战、模型优化和商业化仍是A团队面临的瓶颈。虽然大模型在应用场景中扩展，并非模型规模越大越好，也需综合考虑数据和模型的质量。
>数据多样性、数据合作和数据隐私保护是中国AI公司在数据领域的关键关注点。数据多样性与合作是关键，共享数据合作是重要趋势。图像和自然语言数据集普及度高，物体检测数据集应用较少。中国AI公司重视数据安全与隐私保护，采取多层防护措施、动态处理与隐私保护并重，以用户为中心保护用户数据。
>Al硬件投入将继续保持强劲的发展势头。服务器部署反映算力需求，大部分公司有服务器扩张计划。不同公司在计算资源的使用量、成本和供应商选择上存在差异，反映出它们在A技术发展上的投入和战略规划。中国本土公司在半导体领域的发展也不容忽视。>Al商业化需要持续投入和优化，而营销策略中突出大模型的创新性和应用价值是至关重要的。按交易量费和定制开发费是中国AI科技团队主要的收费模式，显示出对需求敏感性和灵活盈利模式的重视。调研结果还揭示了A服务费用反映了模型复杂性、服务质量和市场竞争的因素，需要综合评估选择。
>Al的跨行业应用和行业合作是推动技术发展和创新的关键。Al应用有广阔的发展空间，需要各行业积极与Al公司合作推动数字化和智能化转型，同时加强数据隐私保护。我们认为，未来行业整合、竞争加剧和新兴创业公司崛起的可能性较大。
中国AI科技公司在技术研发、算力资源投入、数据采集及标注以及市场推广与商业化扩展方面的投入比重差异，体现了他们的战略定位和发展重点。技术研发与创新是A公司持续顿先的核心驱动力，占据资源投入的最大比重(avg34%)。算力资源投入(avg32%)则是Al研发的基础设施，云计算、分布式计算、Al芯片等在支撑大数据处理和模型训练方面发挥着关键作用。阿里巴巴的阿里云，百度的百度云，华为的云服务等，都在扩充算力资源，以满足AI应用的需求，比如，百度开发了百度机器学习BML(Baidu Machine Learning)平台，提供从开发到部署一站式服务，阿里云为用户提供了阿里云机器学习PAI平台，华为云ModelArts是面向Al开发者的一站式开发平台。
数据采集与标注则是A1算法训练的关键(avg19%)。一些科技公司利用自身的生态系统进行大量的数据采集，并通过人工或半人工方式进行数据标注。例如百度EasyData智能数据服务平台提供便捷的数据采集方案，丰富的数据标注模板及工具，支持将采集、标注、加工等处理后的高质量数据直接对接至EasyDL、BML等百度A开发平台，服务于后续的模型训练输出
更高精度的模型效果。市场推广与商业化扩展则是A技术走向市场、实现价值的关键环节。
本文来自知之小站
PDF报告已分享至知识星球，微信扫码加入立享3万+精选资料，年更新1万+精选报告
（星球内含更多专属精选报告.其它事宜可联系zzxz_88@163.com）
