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中国AI开发者应用生态系统调研报告.pptx

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简介:
本报告通过对中国AI开发者的深入调研,全面分析了国内AI开发者应用生态系统的现状、挑战与机遇,旨在为行业提供有价值的参考和建议。 随着技术的不断进步,人工智能(AI)已经进入了生成式AI时代。大语言模型的出现标志着这一转变,并展示了自主学习新知识的能力以及类似人类的创造力与推理能力。在人工智能向生成式人工智能(AGI)发展的过程中,我们可以看到交互革命和技术革命带来的变化。 在AGI 1.0阶段,人机互动方式和知识载体的变化推动了AI独立思考及逻辑判断能力的发展;而在未来的AGI 2.0阶段,硅基与碳基生命的共存将更加普遍。语言作为知识的载体,在此背景下变得更为重要,并且未来模型的应用范围会更广,成为个人知识复制和扩展的关键手段。 商业价值深化探索中,企业持续发展创新是核心议题之一。人工智能技术尤其是大语言模型(LLM)的发展为AI在商业领域的应用带来了新的变革机会。例如ChatGPT等产品的普及推动了用户主动体验的增加,并显著降低了传统定制化开发的需求与复杂度,提升了部署和使用的便捷性。 AI开发者对推动AI应用生态系统发展至关重要。作为技术发展的核心驱动力,他们直接影响着AI技术的发展方向及速度。深入研究这些开发者可以帮助识别最新的技术趋势及其创新点,把握产业动态。了解他们的背景、成长路径和发展方向有助于培养更多的人才,并促进整个生态系统的合作以赋能行业发展。 本报告从中国AI应用生态系统中开发者的视角出发,详细介绍了该领域的现状。企业客户和消费者对AI的兴趣日益增长,在数字化程度较高的行业尤为明显;然而与预期相比,实际的使用规模仍有差距。在应用场景层面,模型-应用一体化使AI技术更好地融入医疗、金融、交通等行业以及营销、产品开发等具体领域。 此次调研由中国领先的数据分析机构易观分析联合中欧国际工商学院AI与管理创新研究中心共同完成。通过大规模问卷调查和对关键行业角色的深入访谈,并结合长期跟踪研究,形成了关于中国AI应用生态系统的详实报告。 该报告由多位专家组成的专业团队编写而成,包括易观创始人、教授等成员。他们凭借专业知识及丰富的实践经验为这份研究报告提供了有力支持,确保了其准确性和深度。 此外,报告还强调激发科技与创新活力的重要性,并为中国AI应用生态系统的发展提出了建议和方向指引。

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    本报告通过对中国AI开发者的深入调研,全面分析了国内AI开发者应用生态系统的现状、挑战与机遇,旨在为行业提供有价值的参考和建议。 随着技术的不断进步,人工智能(AI)已经进入了生成式AI时代。大语言模型的出现标志着这一转变,并展示了自主学习新知识的能力以及类似人类的创造力与推理能力。在人工智能向生成式人工智能(AGI)发展的过程中,我们可以看到交互革命和技术革命带来的变化。 在AGI 1.0阶段,人机互动方式和知识载体的变化推动了AI独立思考及逻辑判断能力的发展;而在未来的AGI 2.0阶段,硅基与碳基生命的共存将更加普遍。语言作为知识的载体,在此背景下变得更为重要,并且未来模型的应用范围会更广,成为个人知识复制和扩展的关键手段。 商业价值深化探索中,企业持续发展创新是核心议题之一。人工智能技术尤其是大语言模型(LLM)的发展为AI在商业领域的应用带来了新的变革机会。例如ChatGPT等产品的普及推动了用户主动体验的增加,并显著降低了传统定制化开发的需求与复杂度,提升了部署和使用的便捷性。 AI开发者对推动AI应用生态系统发展至关重要。作为技术发展的核心驱动力,他们直接影响着AI技术的发展方向及速度。深入研究这些开发者可以帮助识别最新的技术趋势及其创新点,把握产业动态。了解他们的背景、成长路径和发展方向有助于培养更多的人才,并促进整个生态系统的合作以赋能行业发展。 本报告从中国AI应用生态系统中开发者的视角出发,详细介绍了该领域的现状。企业客户和消费者对AI的兴趣日益增长,在数字化程度较高的行业尤为明显;然而与预期相比,实际的使用规模仍有差距。在应用场景层面,模型-应用一体化使AI技术更好地融入医疗、金融、交通等行业以及营销、产品开发等具体领域。 此次调研由中国领先的数据分析机构易观分析联合中欧国际工商学院AI与管理创新研究中心共同完成。通过大规模问卷调查和对关键行业角色的深入访谈,并结合长期跟踪研究,形成了关于中国AI应用生态系统的详实报告。 该报告由多位专家组成的专业团队编写而成,包括易观创始人、教授等成员。他们凭借专业知识及丰富的实践经验为这份研究报告提供了有力支持,确保了其准确性和深度。 此外,报告还强调激发科技与创新活力的重要性,并为中国AI应用生态系统的发展提出了建议和方向指引。
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    《2020-2021年中国开发者调查报告》全面分析了中国开发者的现状与趋势,涵盖技术偏好、职业发展和行业热点等多个方面。 本报告基于一年一度的开发者大调查数据分析结果编写。自2004年起,每年都会对中国开发者进行大规模调查,这是迄今为止覆盖国内各类开发者人数最多、地域与行业分布最广的一次调研活动。该调查旨在全面深入地了解中国开发者的整体状况、应用开发技术以及工具和平台的现状和发展趋势等信息,为相关行业提供关于中国开发者群体及软硬件服务市场的宝贵参考资料。
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    本报告深入分析了2021年中国AI开发平台市场的现状与趋势,包括市场规模、竞争格局及主要参与者的发展策略。通过详实的数据和案例研究,为行业人士提供决策参考。 2021年中国AI开发平台市场报告指出了一系列关键趋势和发展动态。该报告深入分析了当前市场上主要的AI开发平台,并对其未来前景进行了预测。报告显示,在技术进步与市场需求增长的双重推动下,中国AI开发平台行业正经历快速发展阶段,各企业纷纷加大研发投入以提升自身竞争力。此外,报告还强调了数据安全和隐私保护的重要性,认为这是影响行业发展的重要因素之一。
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    这份《2019-2020年中国开发者调查报告》全面分析了中国软件开发行业的发展趋势、技术应用情况以及开发者的职业发展状况,为业界提供了详实的数据参考。 《2019-2020 中国开发者调查报告》是年度出品的完整版报告。为了更准确地描绘出中国开发者的整体图谱,并为未来IT行业的趋势和发展提供指导,自2004年起,每年都会发起并发布一份关于中国开发者的年度调查报告。这些数据已成为众多企业和专家制定相关策略和预测行业发展趋势的重要依据。 在此次的《2019-2020 中国开发者调查报告》中,从个人信息、基本信息、职业信息、技术与技术文化以及新技术趋势等多个方面进行了详细的问卷征集工作,并最终收集了近万份有效数据。根据这些数据,报告总结出以下重点发现: 1. **年轻化现象显著**:30岁以下的开发者的比例超过了8成;全国大约一半的开发者集中在一线城市。 2. **学习热情高涨**:超过5成的受访者表示他们主要通过自学来掌握新的技能或知识;有约31%的人则接受了在职培训以提升软件开发能力。 3. **编程语言偏好明显**:Java是目前最常用的编程语言,占比达到60%左右;而Python则是开发者近期最为感兴趣的编程语言之一,接近5成的受访者表示他们希望学习这门技术。 4. **大数据技术的应用日益广泛**:尽管如此,其应用场景却呈现出多元化的趋势。 5. **区块链热度不减**:近23%的受访开发人员已经或将要应用这项新兴的技术;然而仍有72%的人处于初步了解阶段或完全不了解的状态。 6. **AI行业的前景广阔但挑战重重**:越来越多的企业开始重视人工智能技术的应用,并对其未来的发展充满期待,尽管实际操作中仍面临不少困难和障碍。 7. **物联网领域内的企业分布及应用情况**:智能设备是目前该产业链上最活跃的环节之一;而在所有应用场景当中,大数据分析被认为是最为重要的组成部分。 《2019-2020 中国开发者调查报告》对上述发现进行了深入探讨,并涵盖了更多关于开发者的现状、薪资状况以及学习特点等方面的内容。此外还特别关注了开源技术的应用情况等主题。 为了获取完整的报告内容,请点击下载按钮以查看完整版文档,希望能为您提供有价值的信息参考和洞察力。同时提醒大家,《2020-2021年度中国开发者大调查》正在策划中,期待您的参与和支持!
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    本报告全面分析了2021年中国信息技术创新与应用(信创)领域的市场现状、技术趋势及行业生态,并对未来发展进行了展望。 近日,《2021年中国信创生态研究报告》由中国软件网、中国软件行业协会及海比研究院联合发布。报告内容详实,涵盖数百页的技术分析,并深入探讨了信创产业环境、生态系统、市场需求侧与供应侧以及未来发展趋势等方面的内容。 该报告的核心观点指出:市场驱动力主要源自技术和政策两方面。其中73%的用户是技术驱动型,17%则是受政策影响较大的群体;这意味着信创市场的健康发展需要同时考虑技术进步和政府支持两个因素的影响。此外,为了打破中国市场上长期存在的重应用轻技术的传统格局,报告强调了市场转型进入以技术创新为主导的新阶段的重要性。 在战略环节布局方面,52%的参与者认为基础软件是关键领域之一;其次是安全(43%)及企业应用程序(同样为43%)。这些领域的用户认知水平相对较低,比厂商的认知度低4分。特别是对于企业应用软件和解决方案而言,两者之间的差距分别达到了7分和6分。 供需平衡方面,报告指出信创生态的供给与需求之间存在11%的巨大差异,这表明当前市场中存在着严重的供不应求现象。特别是在安全、基础设施及底层硬件层面的问题尤为突出,供需失衡的比例分别为17%、16%和13%。 最后,在主要短板部分,超过三分之一的厂商和用户都将兼容性、可扩展性和产品性能视为现阶段信创生态面临的主要挑战;虽然双方在技术和价格问题上存在一定的共识,但在应用范围及通用性的认知上则出现了较大的分歧。
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    简介:Gartner近日发布了关于生成式人工智能技术在中国应用现状与趋势的最新研究报告,深入分析了各行业采用情况及未来展望。 生成式人工智能(GenAI),特别是大型语言模型(LLM)如ChatGPT,在许多业务流程创新中扮演了早期角色。在中国,越来越多的企业开始利用第三方的GenAI应用程序或自行开发此类应用,尤其是在制造、电子与半导体、能源和银行等行业。然而,这一快速发展也带来了一系列安全和法律挑战。 尽管生成式人工智能的应用前景广阔,但在网络安全领域中的实际案例并不多见——无论是用于防御还是攻击手段,这表明在短期内GenAI可能不会显著提升网络安全性。 面对这些挑战时,中国企业的安全团队面临的主要问题包括:不成熟的GenAI安全控制以及技术环境的快速变化。为了确保GenAI的安全合法使用,企业需要建立和完善人工智能治理机制,这是长期成功的关键所在。 针对如何应对由生成式人工智能带来的影响,CIO和安全团队可以采取以下策略: 1. **加强防护措施**:随着AI应用攻击面扩大,调整现有的应用程序安全实践以适应新型风险。 2. **管理和监控使用方式**:企业需要探索将GenAI集成到现有系统中的方法,并理解这些系统的独特安全需求。 3. **利用生成式网络安全AI进行防御**:通过采用生成式人工智能技术来优化风险管理、资源分配和新兴威胁的应对策略,从而提高安全性并降低成本。 4. **准备对抗新型攻击**:鉴于恶意行为者可能使用GenAI工具和技术发起新的网络攻击手段,企业需要对这些潜在的新风险保持警惕。 中国的人工智能大模型研究显示,自然语言处理是当前最活跃的研发领域之一。这预示着未来将会有更多的生成式人工智能应用场景被开发出来,并且部署方式会更加多样化(例如集成现有系统、创建AI助手、数据生成等)。 为了有效管理和控制GenAI的使用,CIO和安全团队需要与法务、合规性和业务部门紧密合作,制定确保AI应用的安全使用的标准。同时,在低风险环境中逐步试用这些新技术是建立信任并积累管理新威胁经验的有效方法。 总的来说,随着中国企业在生成式人工智能的应用上进入快速增长阶段,它们必须谨慎地平衡技术创新和风险管理之间的关系,并构建全面的AI安全治理框架以应对这一新兴技术所带来的机遇与挑战。
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    该PPT模板专为研究生开题报告设计,包含清晰的结构和专业的版式,帮助学生系统地呈现研究课题、目的、方法及预期成果等内容。适用于学术汇报与答辩场景。 本段落介绍了一款2017年研究生开题报告PPT模板,该模板旨在帮助研究生们更好地展示自己的研究成果。文章还介绍了公司在过去一年的工作中取得的成绩以及对未来的展望和计划,并提供了目录和前言等内容,方便读者快速了解报告的结构和主题。
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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。
  • AI大模型展的白皮书
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    本报告深入分析了中国在AI大模型领域的最新进展与挑战,旨在为科研人员、政策制定者及行业从业者提供全面参考。 本段落旨在撰写一份关于中国AI大模型发展状况的白皮书研究报告,重点探讨该领域的发展现状及未来趋势。本报告适用于所有对中国AI技术和市场感兴趣的人群以及投资者。 使用场景与目标:通过提供准确的市场预测和战略规划,帮助用户把握住AI大模型领域的机遇。具体应用场景包括: - 对于技术开发者而言,可以通过分析了解产业未来的走向和发展重点,并据此进行技术创新及商业模式创新。 - 投资者则可以参考报告中的数据来制定投资策略以及风险控制方案,以期获得更高的收益。 该白皮书将涵盖以下主要内容: 1. AI大模型的技术发展历程及其当前状态; 2. 未来的发展趋势与面临的挑战(瓶颈); 3. 当前中国AI大模型产业链的构成及未来的走向,包括数据集、计算能力、算法和应用场景等方面的情况; 4. 各个领域内应用实例以及市场规模分析,比如自然语言处理、计算机视觉等技术的应用现状及其市场潜力; 5. 产业价值链上的关键参与者和技术要点(如芯片设计制造、软件开发)。 6. 对未来行业竞争态势的预测,并给出相应的投资建议及风险提示。