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伽马数据2024年7月的人工智能行业研究报告

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简介:
本报告由伽马数据于2024年7月发布,全面分析了人工智能行业的最新发展趋势、市场规模及未来前景,为业界提供权威参考。 自2022年ChatGPT发布以来,生成式人工智能(AIGC)和大语言模型(LLM)取得了重大突破。中国政府提出了“人工智能+”行动,推动AI行业快速发展。 目前,AI行业在基础层、技术层、应用层全方位爆发,并广泛应用于医疗、金融、制造和自动驾驶等行业。 宏观环境分析显示: 政策环境方面:70%的政策内容涉及算力建设,算力被视为AI应用的核心基础设施。这些政策包括《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南(2024版)》等文件,明确了国家层面对AI产业的目标和措施。 投资数据表明: 近半年的投资数量创新高,但到7月份时同比减少了3.39%。 在57起融资案例中,超过一半的企业处于早期阶段。投资者更偏向于支持已有产品的企业。 行业数据显示: 中国AI行业的关注度略有下降,但整体上仍呈上升趋势。 流量方面:7月的流量相比6月下降了7.87%,其中Chat助手、虚拟聊天和搜索引擎类产品的降幅最为明显。 新产品数据: 本月增长最快的产品是Meta AI,主要得益于推出Llama 3.1模型。 共有15款新的AI模型上线,包括针对特定行业的模型,如地震波分析和半导体等。

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客服
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  • 20247
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    本报告由伽马数据于2024年7月发布,全面分析了人工智能行业的最新发展趋势、市场规模及未来前景,为业界提供权威参考。 自2022年ChatGPT发布以来,生成式人工智能(AIGC)和大语言模型(LLM)取得了重大突破。中国政府提出了“人工智能+”行动,推动AI行业快速发展。 目前,AI行业在基础层、技术层、应用层全方位爆发,并广泛应用于医疗、金融、制造和自动驾驶等行业。 宏观环境分析显示: 政策环境方面:70%的政策内容涉及算力建设,算力被视为AI应用的核心基础设施。这些政策包括《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南(2024版)》等文件,明确了国家层面对AI产业的目标和措施。 投资数据表明: 近半年的投资数量创新高,但到7月份时同比减少了3.39%。 在57起融资案例中,超过一半的企业处于早期阶段。投资者更偏向于支持已有产品的企业。 行业数据显示: 中国AI行业的关注度略有下降,但整体上仍呈上升趋势。 流量方面:7月的流量相比6月下降了7.87%,其中Chat助手、虚拟聊天和搜索引擎类产品的降幅最为明显。 新产品数据: 本月增长最快的产品是Meta AI,主要得益于推出Llama 3.1模型。 共有15款新的AI模型上线,包括针对特定行业的模型,如地震波分析和半导体等。
  • 2024中国(AI)应用.pdf
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    本报告深入分析了2024年中国AI行业的现状与趋势,涵盖技术发展、市场动态及应用场景,为业界提供全面洞察。 ### 中国人工智能 (AI)2024年各行业应用研究报告 #### 引言 随着科技的进步,人工智能(AI)技术在全球范围内迅速发展,并成为推动经济社会变革的关键力量之一。在中国,人工智能不仅被视为国家战略的重要组成部分,而且在各行各业中得到了广泛应用。本报告旨在综合分析2024年中国人工智能在不同行业的应用现状、发展趋势及其对未来的影响。 #### 二、中国各行业的人工智能应用概览 ##### (一)农林牧渔业 在农业领域内,AI的应用主要体现在以下几个方面: 1. **智慧农业生产管理**: - 利用大数据分析和机器学习算法来预测作物生长情况及病虫害风险。 - 结合无人机与传感器技术进行农田的实时监测与图像识别,快速诊断问题并及时采取措施。 2. **智能农机设备**: - 通过自动驾驶技术和机器学习实现播种、施肥等作业自动化。 - 智能拖拉机和收割机能自动导航,并具备智能控制功能以提高工作效率。 3. **智慧畜牧养殖管理**: - 利用大数据分析预测畜禽生长情况及疾病风险,指导科学饲养与健康管理。 - 通过传感器技术实时监测并分析养殖环境以及动物行为,识别健康状况与异常活动。 4. **智慧渔业管理**: - 借助卫星遥感和AI算法来评估鱼群动态,并优化捕捞策略以减少资源浪费和非法捕鱼现象。 5. **农产品质量检测** - 采用图像识别技术和数据分析确保产品质量符合标准及安全要求。 未来,人工智能技术在农业领域的应用将向以下方向发展: - 结合气象数据进行精准预测支持农业生产管理; - 实现农药使用量的精确控制以提高作物产量和减少环境污染。 ##### (二)制造业 在制造行业里,AI的应用主要包括: 1. **智能制造**:利用机器学习与自动化技术优化生产流程。 2. **设备维护预警系统**:通过物联网(IoT)收集设备运行数据,并运用人工智能预测潜在故障并及时处理以避免停机时间过长。 3. **供应链管理智能化**:借助AI改进库存管理和物流效率,降低运营成本。 ##### (三)医疗健康 在医疗服务方面,AI的应用涉及: 1. **辅助诊断工具**:通过深度学习算法分析医学影像资料帮助医生做出准确判断。 2. **个性化治疗方案制定**:基于患者个体数据提供定制化治疗建议。 3. **远程医疗支持服务**:利用人工智能提高远距离医疗服务的质量和覆盖范围。 ##### (四)金融行业 在金融业中,AI的应用包括: 1. **风险管理工具开发与应用**:通过智能算法评估信贷风险并优化贷款审批流程。 2. **智能化投资顾问系统构建**:运用机器学习为客户提供个性化的理财建议。 3. **反欺诈机制建立和完善**:利用人工智能技术识别潜在的金融诈骗行为,保障交易安全。 ##### (五)其他领域 - 教育行业将通过AI提供个性化学习体验并改善资源分配; - 交通物流业会借助智能调度优化运输路径以提高效率; - 能源管理则可通过AI实现更高效的能源调配和节约能耗,促进可持续发展。 #### 结论 人工智能作为一项前沿技术,在中国的各个行业中展现出了巨大的潜力和发展前景。通过对各行业应用的深入分析可以看出,AI不仅提升了工作效率和服务质量,还促进了资源的有效利用和环境保护。未来随着技术的进步,人工智能将在更多领域展现出更为广阔的应用前景。
  • 2024代理.pdf
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    本报告深入分析2024年人工智能代理行业的现状与趋势,涵盖技术进步、市场动态及未来前景,为业界提供全面洞察。 本段落档深入分析了“AI+职业”趋势,并探讨了人工智能技术如何影响职场环境与工作方式。文档涵盖多个行业中的AI应用案例研究、工作模式的转变以及生产力和创造力的提升等方面的内容。此外,报告还讨论了AI助理的发展、在职场中具备AI技能的重要性、简历面试流程的变化、远程办公的优势强化、新职业岗位的出现及情绪价值对职业生涯的影响。 此份文档适用于所有职场人士,特别是那些希望了解人工智能技术如何影响其职业发展的人群;同时对于人力资源管理者、企业决策者以及研究和学习相关领域的学者学生也具有重要参考意义。 该文件可以应用于多种场合如公司培训课程、个人职业规划指导、学术科研项目及市场趋势分析等。文档的主要目的在于帮助个体与组织理解并适应由AI技术带来的变化,借此提高工作效率,开辟新的职业生涯路径,并最终增强职场竞争力和创新能力。
  • 2024
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    本报告全面剖析2024年全球人工智能发展趋势,涵盖技术创新、产业应用及政策导向等多方面内容,为业界提供深度洞察。 由李飞飞联合领导的斯坦福大学以人为本人工智能研究所(Stanford HAI)发布了《2024年人工智能指数报告》。 这份长达300多页的报告是Stanford HAI发布的第7份AI Index研究,追踪了2023年全球人工智能的发展趋势。据该机构官方介绍,“这是我们迄今为止最全面的报告,并且是在人工智能对社会的影响从未如此明显的重要时刻发布的。”
  • 2024发展.pptx
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    本报告深入分析了2024年人工智能产业的发展趋势、技术突破和市场动态,为行业从业者提供战略参考。 2024年人工智能产业研究报告.pptx涵盖了对当前人工智能产业发展趋势、技术进步以及未来前景的全面分析。报告详细探讨了AI在不同行业中的应用案例,并对未来几年内可能出现的技术突破进行了预测,为读者提供了深入了解这一快速发展的领域的宝贵资源。
  • 2022座舱
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    本报告深入剖析了2022年智能座舱行业的现状与趋势,涵盖技术创新、市场竞争和用户需求变化等关键领域。 智能座舱或将成为汽车智能化趋势下最先迎来快速发展的方向之一,并具有广阔的市场空间。从硬件领域来看,诸如座舱芯片、域控制器、车载显示屏以及HUD(抬头显示)等细分市场的增长前景十分明确;而在软件方面,则为整个智能座舱行业开辟了新的蓝海,成为未来价值的核心所在,吸引着各类厂商积极布局。 本分析报告将围绕发展背景、产业格局及未来趋势等方面对智能座舱市场的机会与挑战进行深入探讨,并剖析其智能化进程如何影响供应链的结构和布局。该内容共包含33页PPT,预计阅读时间约为15分钟。 在汽车行业向更高级别的智能化迈进的大背景下,智能座舱正逐渐成为推动变革的关键领域之一,展现出巨大的市场潜力。它不再仅仅局限于传统的驾驶环境范畴内,而是不断演进为一个融合了智能化和个性化元素的“第三生活空间”,旨在提供给用户更加高效且充满科技感的独特体验。 构成智能座舱的核心要素包括硬件与软件两大板块。在硬件层面,随着域控制器技术的应用推广,“一芯多屏”模式逐渐成为主流趋势——即通过单一芯片控制多个显示屏的方式极大提升了整个系统的性能和价值;同时车载显示屏、HUD及各类传感器等均被视为当前市场上重要的增长点。而在软件方面,则以满足用户的多样化需求为目标,借助于汽车进入的“软件定义”的新时代,智能座舱正逐步发展成为一个新型的竞争焦点。 具体而言,在智能座舱的概念框架内,它包含了诸如座舱芯片、抬头显示装置、电子后视镜等硬件设备以及包括语音识别和人脸识别在内的多种交互技术。这些要素共同推动了人车关系从单纯的工具性向更为亲密的伙伴关系转变的过程,并且通过提供安全、舒适、娱乐及个性化体验来满足用户在驾驶过程中多样化的需求。 智能座舱的技术架构可以分为五个层级:首先是底层硬件设备,包括传感器与处理器等;其次是系统软件层处理基本任务;再往上是功能软件层负责实现各种智能驾驶功能和服务;接下来的服务层面则涵盖了诸如语音识别和数据安全的云服务内容;最后支撑层提供快速开发所需的工具和平台。这样的架构体系使得在线场景、算法模型训练及语音管理等功能得以顺利实施,并且可以通过OTA(空中下载)方式对系统进行软件更新,从而持续优化用户的使用体验。 回顾智能座舱的发展历程可以发现其经历了从电子座舱到智能助理再到人机共驾以及最后的智能移动空间四个阶段。目前行业正处于由智能助理向人机共驾过渡的关键时期,主要特征包括单芯片驱动多屏互动、多种交互方式(如语音、手势和生物识别)的应用普及、车联网技术的大规模推广等,并通过软件定义汽车的方式实现持续的功能升级。 随着这些技术和应用的不断进步与发展,智能座舱对整个供应链格局产生了深远的影响。新的产业链参与者正在逐渐崭露头角,传统制造商的角色也在逐步弱化;而专注于智能化领域的供应商则变得越来越重要。未来竞争的关键将在于产业两端——即前端创新能力和后端集成能力之间的比拼。 综上所述,《2022智能座舱行业研究报告》深入分析了作为汽车智能化趋势下关键方向之一的智能座舱,其市场规模、技术进步以及市场参与者的转变情况,并为投资者、制造商及相关从业者提供了宝贵的洞见与指导建议。
  • 2023(138页).pdf
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    本报告深入分析了2023年全球及中国人工智能企业的现状与趋势,涵盖市场格局、技术创新和应用场景等多方面内容,为读者提供全面洞察。 【人工智能企业研究报告-2023】深入解析 在当今的信息技术革命浪潮中,人工智能(AI)已成为引领新时代的关键力量。从PC互联网、移动互联网到物联网、车联网,再到AI时代,每个阶段都有其独特的技术架构与商业逻辑,并且硬件层、软件层和应用层是这些时代的共同特征。 进入AI领域后,英伟达(NVIDIA)迅速崛起成为领头羊之一。该公司成功的关键在于其图形处理器(GPU)在大规模并行计算中的优势,特别是在处理非结构化数据及高计算需求的任务上表现突出。例如,在2012年谷歌大脑识别猫的实验中,从使用16,000个CPU核心减少到仅需64个GPU便能完成相同任务,这充分展示了GPU在AI计算中的效率提升。 英伟达不仅在硬件层面上占据重要地位,还积极布局软件生态系统。正如微软通过操作系统成为PC时代的主导者一样,英伟达也在探索如何构建适用于未来AI环境的操作系统以期掌控整个生态体系。安迪-比尔定律揭示了硬件进步与软件创新之间的关系——即随着硬件性能的提升,相应的软件也会消耗这些资源来提高自身功能,因此拥有操作系统意味着能够掌握利润的核心。 人工智能涵盖让机器模仿人类决策的各种方式和技术分支,包括但不限于机器学习、强化学习、监督学习、非监督学习和深度学习等。通过上述技术的应用,机器可以实现类似人的感知能力(如语音识别)、推理能力和记忆存储等功能,并广泛应用于不同行业解决方案中,例如基于大量数据训练的大型语言模型ChatGPT。 中国在人工智能应用层面上展现出了强大的实力与潜力;然而,在基础层尤其是芯片及算法领域仍存在差距。英伟达不仅保持了其GPU芯片领域的领先地位,还在自动驾驶、推荐系统和元宇宙等多个AI相关领域积极布局,并因此股价在过去一段时间内持续上涨,在2023年三月成为美国第五大上市公司。 对于投资者而言,理解人工智能技术的三个层次(基础层、技术层与应用层)有助于识别有潜力的人工智能企业。同时中国公司如科大讯飞等也受到英伟达发展的影响和挑战;尽管目前存在一定的代差,但中国的举国体制可能为追赶提供条件。 这份报告揭示了英伟达在AI时代的战略地位,并强调技术、硬件及软件对于推动人工智能发展的关键作用。然而,在商业策略分析方面仍有待深入探讨,当前主要关注点在于技术层面的研究与讨论。未来研究将更加注重多角度审视人工智能企业的发展态势,为投资者提供更为全面的信息参考和投资建议。
  • 在自适应教育
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    本报告深入探讨了人工智能技术如何革新自适应教育行业,分析其应用现状、挑战及未来趋势。 Knewton成立于2008年,总部位于美国纽约。起初主要为SAT、GMAT等标准化考试提供在线自适应测评服务。从2011年起,该公司逐渐向机构和学校提供自适应学习的底层引擎。 其核心运行机制是:教育机构或学校可以在Knewton平台的基础上嵌套自己的学习系统,并将课程材料数字化成符合Knewton体系的形式。通过持续评估学生对这些材料的理解程度,为每位学生推荐个性化的学习路径和内容,以满足他们的个性化需求并预测未来的学习进展。 如今,Knewton在全球范围内被广泛应用于从幼儿园到高中的数学、英语、生物等科目的教育(即K12教育)、高等教育以及语言培训等领域。此外,在企业培训方面也取得了显著成效。其客户包括剑桥大学出版社、微软和惠普等知名机构。融资历程同样引人注目,展现了公司的强劲发展势头。