2023中國AI開發(fā)平臺市場報告人工智能、AI2024年01

弗若斯特沙利文咨詢（中國報告說————市場研讀|

研究框中國AI開發(fā)平臺行業(yè)綜中國AI開發(fā)平臺行業(yè)分中國AI開發(fā)平臺行業(yè)產業(yè)鏈分上游分析-上游分析-中游分析-中游分析-下游分析-下游分析-中國AI開發(fā)平臺行業(yè)場景應用分

--------- --------- --------- --------- 中國AI開發(fā)平臺市場競爭分---------中國AI中國AI中國AI------------------3章節(jié) 行業(yè)綜DDDD市場研讀|

中國AI開發(fā)平臺行業(yè)綜述——定義與研究范關鍵發(fā)AI開發(fā)平臺是一個提供整一套AI應用開發(fā)流程支持，幫助開發(fā)者降低開發(fā)門檻，并快速集成數(shù)據(jù)處理、模型搭建和應用部署的一站式服務工具平臺AI開發(fā)平臺的定義框數(shù)據(jù)處 模型搭 模型訓 模型評 模型部IaaS云計算基礎設施：基礎硬件+云原生架構：微服務、容器、Serverless、機器學習框架：Tensorflow、Pytorch、Kersa、Scikit-learn、PaddlePaddle、AI開發(fā)平臺的開發(fā)流程包含數(shù)據(jù)標注、模型建立、模型訓練、模型評估、和模型部署五個基本模塊。通過五個模塊的搭建流程，使用者可以在低代碼且無需擔心底層基礎設施運維的環(huán)境下開發(fā)AI應用。．模塊一：數(shù)據(jù)處數(shù)據(jù)的質量是機器學習算法搭建的重要核心部分，數(shù)據(jù)質量的好壞將直接決定機器學習模型的性能。AI開發(fā)平臺的數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)通常包含數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)分組以及數(shù)據(jù)增強五個功能環(huán)節(jié)。通過這五步，AI開發(fā)平臺的使用者可以實現(xiàn)高質量的數(shù)據(jù)準備和輸出，為下一步的模型建立做好充足的準備。 模型搭建是在數(shù)據(jù)準備好后進行模型篩選和參數(shù)調配的過程，根據(jù)清洗好后的數(shù)據(jù)特征，AI開發(fā)平臺會提供不同的算法模型供開發(fā)者選擇。AI開發(fā)平臺的模型搭建環(huán)節(jié)包括模型選擇和參數(shù)調配。模型選擇可以通過四步來完成：1、匹配模型：AI開發(fā)平臺會通過開發(fā)者提供的數(shù)據(jù)推薦和匹配合適的算法模型。2、設置架構及參數(shù)：選擇好合適的模型后需要對該模型進行特定的參數(shù)調配。以隨機森林算法為例，開發(fā)者需要預設K節(jié)點數(shù)、激活函數(shù)等。3、編譯模型：在訓練開始之前，開發(fā)者還需要確定好要 市場研讀|

中國AI開發(fā)平臺行業(yè)綜述——定義與研究范關鍵發(fā)在AI開發(fā)平臺開發(fā)AI應用可以分為五個步驟，分別為數(shù)據(jù)處理、模型搭建、模型評估、以及模型部署應用。開發(fā)者通過使用AI開發(fā)平臺可以增強AI應用部署的效率、穩(wěn)定性以及彈性伸縮能力AI開發(fā)平臺的定義框 在準備好數(shù)據(jù)和匹配好模型之后，便可開始投入模型訓練。模型訓練通常會將數(shù)據(jù)集切分為兩組，一組為訓練集，一組為驗證集。訓練集的數(shù)據(jù)用來訓練模型，通常由80%的數(shù)據(jù)量組成；驗證集的數(shù)據(jù)用來監(jiān)控模型的性能，通常由20%的數(shù)據(jù)量組成。模型訓練這一步通常會進行多次的重復迭代。根據(jù)每次的訓練結果，損失函數(shù)會度量模型預測結果和檢驗結果的差距，優(yōu)化器會根據(jù)損失函數(shù)的值來更新模型的參數(shù)，以使損失值最小化。AI開發(fā)平臺提供了豐富的模型庫以及計算環(huán)境。開發(fā)者無需自行構建模型或搭建計算資源，大幅降低模型訓練的門檻。 經過模型訓練的多輪迭代，開發(fā)者可以通過預設的評估指標對模型的質量和性能進行評估。不同的訓練模型需要用不同的指標進行評估，常見的評估指標有準確率、召回率等，復雜的評估指標包括AUC-ROC、F1分數(shù)等。AI開發(fā)平臺為開發(fā)者提供了方便的用戶界面和API，開發(fā)者無需自行編寫評估代碼便可對模型進行全面的質量評估。 當模型的性能達到可以應用的標準后，開發(fā)者便可以將訓練好的模型打包上傳至AI開發(fā)平臺的模型庫中。上傳至庫后，開發(fā)者需要創(chuàng)建部署設置，將訓練模型轉換成為AI應用。隨后，AI開發(fā)平臺會將AI應用部署為容器實例并注冊外部可訪問的推理API，以便開發(fā)者隨時調用和運營。相比于獨立運營，在AI開發(fā)平臺上部署AI應用最主要的優(yōu)勢在于AI開發(fā)平臺提供的彈性和穩(wěn)定性。AI開發(fā)平臺普遍具備強大的計算資源、存儲能力、分布式架構、以及專業(yè)的運維團隊。這些功能可以幫助AI應用的啟動部署速度更快、運行的穩(wěn)定性更高以及針對客流變化的應變能力更強。因此，AI開發(fā)平臺成為了眾多企業(yè)進行AI開發(fā)的首要選擇方式。 市場研讀|

中國AI開發(fā)平臺行業(yè)綜述——價值效關鍵發(fā)AI開發(fā)平臺的核心價值點可以提煉為兩個方面。一方面，AI開發(fā)平臺可以大幅縮短企業(yè)部署AI應用的時間，幫助企業(yè)更好地應對變幻莫測的市場。另一方面，AI開發(fā)平臺可以提高各獨立環(huán)節(jié)間的合作效率■31-90企業(yè)模型上線時限要0-30■大■31-90企業(yè)模型上線時限要0-30■大于191-36531-90縮短企業(yè)AI模型的根據(jù)企業(yè)調查，超過64%的企業(yè)需要在90天的周期內上線部署AI有5%因此，AI開發(fā)平臺成為了眾多AI應用開發(fā)者的首要選擇，AI開發(fā)平臺的內置流程規(guī)劃化模塊可以幫助開發(fā)者縮短超70%的數(shù)據(jù)標注時間，綜合提高AI率超80%，極大程度地縮短了不同企業(yè)AI應用的部署周期。提高不同AI應用開發(fā)中不同角色協(xié)同 章節(jié) 行業(yè)分DDDD市場研讀|

中國AI開發(fā)平臺行業(yè)發(fā)展分析——發(fā)展趨關鍵發(fā)中國AI開發(fā)平臺行業(yè)未來的發(fā)展趨勢有四個方向，分別是基礎硬件的國產化、國資企業(yè)的市場主流化、AI應用場景加速拓寬以及開發(fā)流程持續(xù)的解耦化基礎硬件國產國資企業(yè)基礎硬件國產國資企業(yè)主流應用場景拓開發(fā)流程持解AI開發(fā)平臺的基礎硬件會更多地使用國產化硬件，推動國產硬件的發(fā)國資背景企業(yè)在AI開發(fā)平臺的市場表現(xiàn)會更國資背景企業(yè)短期內的市場表現(xiàn)會更優(yōu)秀，主要原因是數(shù)據(jù)安全問題持續(xù)受到高度關注。隨著不斷出現(xiàn)國家機密和隱私數(shù)據(jù)泄露的事件發(fā)生，涉及政府和大型商業(yè)企業(yè)的業(yè)務監(jiān)管變得更加嚴厲。由于AI開發(fā)平臺涉及到大量的隱私數(shù)據(jù)輸入和產出，將來更多的政府和大型企業(yè)會尋求國資背景的AI開發(fā)平臺企業(yè)展開合作。AI開發(fā)平臺的應用場景在未來數(shù)年內有望迎來爆發(fā)式拓大模型的突破讓AI應用的潛力得到進一步釋放。結合大模型開發(fā)能力的AI開發(fā)平臺將在政務、交通、醫(yī)療、教育、泛娛樂等多個行業(yè)拓寬應用場景，打通創(chuàng)新式的業(yè)務，幫助企業(yè)更好地服務客戶和推動業(yè)務增長。AI開發(fā)平臺的協(xié)作方式將繼續(xù)加強解耦AI開發(fā)的項目難度很大，通常原因是一套完整的AI開發(fā)流程涉及多個任務角色，包括架構師、BI分析師、企業(yè)負責人、數(shù)據(jù)科學家、ML模型專家等。傳統(tǒng)的AI開發(fā)流程多為緊耦合，一環(huán)的問題會影響到其它環(huán)節(jié)，從而導致項目推進速度和完成難度很大。云原生架構的出現(xiàn)讓AI開發(fā)平臺的解耦性得到進一步加強，不同環(huán)節(jié)的工作可以更加獨立的運行。未來，隨著云原生技術進一步滲透，AI開發(fā)平臺的協(xié)作方式將會以更加解耦的方式呈現(xiàn)。 市場研讀|

中國AI開發(fā)平臺行業(yè)產業(yè)鏈中游分析——競爭研關鍵發(fā)中國AI開發(fā)平臺的第一梯隊為云計算基礎設施成熟且具備豐富行業(yè)經驗的企業(yè)，第二梯隊為云計算廠商或在細分AI業(yè)務場景領先的平臺型企業(yè)，第三梯隊為AI垂直賽道的創(chuàng)業(yè)型公司收規(guī)模綜合考慮，最終評判具備提供AI 技術基礎建設能力和市場開拓理解是評判AI開發(fā)平臺廠商實力的核心素． 企業(yè)在云計算和人工智能的營收規(guī)模是反映企業(yè)在AI開發(fā)平臺競爭的 部分體現(xiàn)

營收范圍包括提高AI開發(fā)平臺企業(yè)的相關業(yè)務總營收，不只限于AI開發(fā)平臺單一業(yè)務。由于AI開發(fā)平臺是企業(yè)從數(shù)據(jù)標注清洗、模型訓練搭建、模型評估、模型推理和云端邊部署的多業(yè)務集成式體現(xiàn)，用戶通過使用AI開發(fā)平臺可以帶動多項公司其它AI相關業(yè)務板塊的發(fā)展。其它AI業(yè)務板塊的成熟度也將影響到該企業(yè)AI開發(fā)平臺整體的使用體驗。因此，綜合營收更高的企業(yè)代表著客戶資源更雄厚、研發(fā)投入更高、且多業(yè)務多模態(tài)協(xié)同能力更強。因此，對企業(yè)在AI開發(fā)平臺的競爭能力有一定的影響力。 市場研讀|

中國AI開發(fā)平臺行業(yè)發(fā)展分析——競爭壁關鍵發(fā)AI開發(fā)平臺通過打造三個方面的競爭壁壘來提高企業(yè)的市場競爭力和持續(xù)獲客留存的能力。這三個方面分別是平臺基礎設施完善度、適配類型豐富度以及平臺使用的簡易程度基礎設施壁壘速度、資源性價比適配豐富度壁基礎設施壁壘速度、資源性價比適配豐富度壁使用簡易度壁 AI開發(fā)平臺通過打造三方面的競爭壁壘來提高企業(yè)的市場競爭力和持續(xù)獲客留存的能力，分別是平臺基礎設施完善度、適配類型豐富度以及平臺使用的簡易程度。從基礎設施端分析，AI開發(fā)平臺通過基礎計算能力、數(shù)據(jù)調用速度與安全性與算法庫的成熟度打造完善的基礎設施生態(tài)環(huán)境，并依托云原生的技術特性幫助AI開發(fā)者以更少的成本進行更大規(guī)模的開發(fā)。因此，AI開發(fā)平臺服務的性價比是衡量基礎設施完善度壁壘的重要因素，例如，華為云、阿里云與亞馬遜云的價格方案是行業(yè)中最低的，完善的基礎設施成為這些企業(yè)的強大競爭壁壘。 AI開發(fā)者在部署AI應用時，從產品開發(fā)到終端部署的過程中會遇到多種不同的環(huán)境和協(xié)議，需要手動進行修改調試或變更環(huán)境，導致成本高昂。優(yōu)秀的AI開發(fā)平臺則可以幫助AI開發(fā)者無需擔心環(huán)境差異，專注在AI應用本身的開發(fā)。例如，百度BML支持市面99.9%的AI服務協(xié)議。亞馬遜云SageMaker則支持市面上99%的主流AI計算框架，幫助開發(fā)者不受開發(fā)環(huán)境的限制，在不同應用場景中可進行隨意切換。 由于AI開發(fā)平臺面對的群體非專業(yè)AI工程師，其產品的交互能力和使用簡易程度將提高客群留存度并向下開拓更多客群。在使用簡易度方面，亞馬遜云Sagemaker的AIstudio是業(yè)內公認的標桿。SageMakerstudio基于Web的可視化界面，為開發(fā)者提供AI開發(fā)所有步驟的訪問工具，配合其清潔簡易的操作風格，AI開發(fā)者可以迅速上手并直觀地了解每一個開發(fā)步驟的狀態(tài)，成為眾多AI開發(fā)者的首要選擇。 章節(jié) 產業(yè)鏈分DDDDDDD市場研讀|

AI開AI開發(fā)平臺供應中國AI開發(fā)平臺行業(yè)產業(yè)鏈分析——產業(yè)鏈圖關鍵發(fā)中國AI開發(fā)平臺的產業(yè)鏈上游為支撐AI開發(fā)平臺運行的基礎設施組成，中游為提供AI開發(fā)平臺服務的云計算廠商和人工智能企業(yè)，下游為使用AI開發(fā)平臺的企業(yè)級和消費級用戶聲明式云計聲明式云計算基礎設施供應商AI芯片供應商上游中游下游企業(yè)級的用戶主要通過使用AI開發(fā)平臺進行業(yè)務拓展和升級。通常情況下，迭代速度快、模型參數(shù)需要不斷調優(yōu)的業(yè)務場景對AI開發(fā)平臺的需求更大，例如反欺詐、廣告推送、行為預測等業(yè)務場景。 市場研讀|

中國AI開發(fā)平臺行業(yè)產業(yè)鏈上游分析——算法與算關鍵發(fā)機器學習框架和AI芯片是AI開發(fā)平臺的核心組成部分。機器學習框架為AI開發(fā)提供工具庫，幫助開發(fā)者更輕松的搭建模型。AI芯片是專為AI計算任務設計的低功耗、高處理能力的硬件，可以提高建模效率中國AI開發(fā)平臺底層基礎架構——算法

機器學習框架是AI開發(fā)平臺的算法基 其它, 其它,OPyTorchTensorflow和國內的百度飛槳、昇思組中國機器學習框架的使用率排名依次由Meta開發(fā)的（34%）、谷歌開發(fā)的Tensorflow（30%）、百度開發(fā)的飛（12%）、和華為開發(fā)的昇思（12%）排在前列。除了OneFlow憑借其優(yōu)異的操作性獲得3%的市占率以外，其余的機器學習框架在中國的使用率不足1%。片大廠,16%

獸,4%頭,80%

AI芯片是AI開發(fā)平臺算力基礎的重要底座，市場由傳的芯片巨頭主導，市占率達到80%。國產芯片雖然目前只有20%的市占率，但隨著國家大力發(fā)展硬件國產化，國產AI芯 市場研讀|

中國AI開發(fā)平臺行業(yè)產業(yè)鏈中游分析——商業(yè)模關鍵發(fā)AI開發(fā)平臺的商業(yè)模式分為按需付費和按包周期付費。按需付費更為靈活，適用于不可預測的場景；按包周期付費性價比更高，適用于長期使用的用戶。存儲、計算、監(jiān)控是三個通用的付費觸發(fā)場景按需付按包周期付中國AI按需付按包周期付AI開發(fā)平臺的計費方式1AIAI開發(fā)平臺的計費方式2——按包周期（包年/包月）AI開發(fā)平臺的第二種收費方式為按包周期計費。目前中國的AI開發(fā)平臺普遍的計費周期為按月付費或按年付費。這種計費方式更適用于可預估資源使用周期的場景，價格在同樣的資源量使用場景下更優(yōu)惠，更適合長期使用者購買。內容存內容存計算資消息通不同的AI開發(fā)平臺擁有不同的定制化計費方式，但經過橫向對比，中國的AI開發(fā)平臺通常會擁有3息通知費用計費觸發(fā)節(jié)點1——存儲費AI開發(fā)平臺的存儲服務方式一般分為三種，第一種為對象存儲，如百度智能云BOS華為云OBS，提供簡單可擴展的多類型存儲適應能力；第二種為云數(shù)據(jù)庫服務，如百度智能云DocDB、華為RDSforMySQL，提供可靠的數(shù)據(jù)管理服務；第三種為云硬盤服務，如華為云EVS等，提供持久穩(wěn)定性的存儲服務。計費觸發(fā)節(jié)點2——資源費當用戶在開發(fā)AI類AI計費觸發(fā)節(jié)點3——消息通知費 市場研讀|

中國AI開發(fā)平臺行業(yè)產業(yè)鏈下游分析——業(yè)務場關鍵發(fā)中國AI開發(fā)平臺的業(yè)務場景聚焦在數(shù)據(jù)準備、模型搭建、模型訓練評估、和模型推理四個業(yè)務層面。不同行業(yè)對AI開發(fā)平臺的細分業(yè)務場景有不同的側重點，例如工業(yè)領域更關注數(shù)據(jù)的管理中國AI開發(fā)平臺開發(fā)平臺業(yè)務場景AI開發(fā)平01.數(shù)據(jù)準 02.AI開發(fā)平

04.模型推 03訓練

技 金 醫(yī) 交 教 電 政 工 消費電 物 泛娛AI開發(fā)平臺的業(yè)務場景聚焦在數(shù)據(jù)準備、模型搭建、模型訓練評估、和模型推理四個業(yè)務層面不同行業(yè)對AI開發(fā)平臺業(yè)務場景的需求側重不 市場研讀|

中國AI開發(fā)平臺行業(yè)產業(yè)鏈下游分析——行業(yè)應關鍵發(fā)AI開發(fā)平臺在多個行業(yè)有不同程度的滲透。在金融、泛娛樂、教育領域的滲透率高，應用較為成熟，在交通、醫(yī)療、電商、和物流未來的增長潛力高。隨著大模型的突破，AI開發(fā)平臺在行業(yè)的應用將會拓寬中國AI開發(fā)平臺行業(yè)滲透情況·金融、泛娛樂、教育 AI開發(fā)平臺的核心行業(yè) 用領域可 ·交通、醫(yī)療、和電商是 來增長潛力較大的行業(yè)·由于數(shù)據(jù)安全和AI技術落 當前的滲透率較低 技術成熟 AI開發(fā)平臺在數(shù)據(jù)量龐大、業(yè)務變更迭代快的場景滲透AI開發(fā)平臺對數(shù)據(jù)量大、業(yè)務場景更新頻繁的行業(yè)應用程度高。例如，金融行業(yè)的理財產品智能推薦對AI開發(fā)平臺的需求度較高，公司需要時刻根據(jù)新的市場動向和信息進行數(shù)據(jù)、模型參數(shù)等調整。而當新的理財產品出現(xiàn)時，公司根據(jù)產品特性重新搭建模型，并自動推薦給適合的用戶。例如2021年中國房地產投資信托基金（Reits）首次公開發(fā)行招募，金融企業(yè)需要根據(jù)Reits的風險特征和過往收益預測比將其擬合在新的模型中，從而更好地將該產品推薦給適合的用戶。在泛娛樂行業(yè)，公司需要根據(jù)客戶的喜好、市場熱度追蹤、和新的產品或商業(yè)形態(tài)去更新和迭代模型。例如，2018年王者榮耀成為手游MOBA類游戲的新星，在短時間內帶動了實時手機回合制游戲的浪潮。為了更好地應對突增的流量和業(yè)務模式的變更，企業(yè)需要在短時間內根據(jù)手游用戶特征去開發(fā)新的AILLM大模型的突破有望加速拓寬AI開發(fā)平臺的應用場大規(guī)模模型的突破性進展為人工智能應用開辟了更廣闊的發(fā)展空間?；谶@一突破，結合大規(guī)模模型開發(fā)能力的人工智能開發(fā)平臺在政務、交通、醫(yī)療、教育、娛樂等多個行業(yè)的應用場景中展現(xiàn)出巨大潛力。這些平臺將為企業(yè)打通創(chuàng)新的業(yè)務途徑，助力其更好地服務客戶、推動業(yè)務增長。 章節(jié) 場景分市場研讀|

中國AI開發(fā)平臺行業(yè)應用——金關鍵發(fā)金融行業(yè)作為AI開發(fā)平臺使用的成熟行業(yè)之一，擁有豐富的應用場景和商業(yè)落地能力。大型金融企業(yè)更傾向于私有化部署，利用AI開發(fā)平臺進行后期的測試和部署；中小型公司會更廣泛的使用平臺服務NLPNLP金融行業(yè)是AI開發(fā)平臺使用場金融是AI開發(fā)平臺使用場景中相對較為成熟的行業(yè)，擁有非常豐富的應用場景，且商業(yè)落地能力成熟。首先，金融行業(yè)在運營中會產出大量的結構化數(shù)據(jù)，使其與人工智能相關研發(fā)有著天然的契合性。金融行業(yè)可以通過使用AI金融行業(yè)的大型公司在AI開發(fā)平臺的應用偏后期，前期數(shù)據(jù)標注和模型訓練應用較少。小型公司更注重AI開發(fā)平臺全鏈路的使用金融行業(yè)的大型公司如大型商業(yè)銀行，地產保險等對AI開發(fā)平臺的使用更偏后期。由于數(shù)據(jù)是金融行業(yè)的命脈，大型企業(yè)更偏向進行私有化部署，將數(shù)據(jù)和模型訓練在私有服務器上進行，在AI開發(fā)的前期使用AI開發(fā)平臺服務較少，更多是在后期依托AI開發(fā)平臺的算力環(huán)境進行測試和部署。中小型公司受制于其規(guī)模體量，更注重AI開發(fā)的性價比。因此，中小型公司在AI開發(fā)平臺的使用覆蓋面更廣更平均。 市場研讀|

中國AI開發(fā)平臺行業(yè)應用——泛娛關鍵發(fā)AI開發(fā)平臺在泛娛樂行業(yè)中應用廣泛，涉及電影、音樂、游戲、文學、直播和短視頻等領域。感知類AI在泛娛樂行業(yè)中應用較為成熟，基于大模型的決策類AI的市場份額將迎來快速增長中國AI開發(fā)平臺在泛娛樂行業(yè)的應

音樂鑒權、AIAI創(chuàng)作、AI 感知類AI是泛娛樂行業(yè)的成熟應用，決策類AI在行AI開發(fā)平臺在泛娛樂行業(yè)中應用廣泛，在電影、音樂、游戲、文學、直播、和短視頻行業(yè)均有深度應用。目前。AI的感知類技術是泛娛樂行業(yè)中較為成熟的應用，如視覺、語音、文字識別等技術在電影視頻剪裁、字幕翻譯、人臉美顏、物體視頻等。這些應用經過過去數(shù)年的打磨，可滿足大部分應用場景，是泛娛樂行業(yè)生產力重要的支柱。隨著語言大模型的技術突破，決策類AI在泛娛樂行業(yè)的市場份額有望迎來高速增長。首先，語言大模型可以提高內容審核的效率，通過概率和推算更快速精準地識別違規(guī)內容。其次，語言大模型促成的生成式AI已經在劇本、音樂、圖像生成領域帶來行業(yè)極大震撼。例如，AI生成的音樂“HeartOnMySleeve”在一個月模型構建與訓練將成為泛娛樂行業(yè)在AI開發(fā)平臺應用的重要發(fā)展場在大模型技術得到突破之前，泛娛樂在AI開發(fā)平臺的應用更多停留在感知層面。經過數(shù)年的發(fā)展，行業(yè)對模型訓練和構建的需求已得到滿足，擁有大量成熟的應用解決方案。未來，隨著決策式AI在泛娛樂領域應用拓寬，AI開發(fā)平臺將迎來更多底層模型搭建和訓練需求，幫助生成式和決策類功能在泛娛樂行業(yè)中愈發(fā)完善。游戲行業(yè)中的虛擬人、NPC、和游戲設計系統(tǒng)有望成為最先發(fā)力點，將率先帶動決策類AI在泛娛樂行業(yè)的進一步深化。 市場研讀|

中國AI開發(fā)平臺行業(yè)應用——政關鍵發(fā)AI開發(fā)平臺在政務端的應用通過AI賦能政務科學決策、便民服務和信息標準化管理。數(shù)據(jù)安全是政務應用的核心聚焦點，強數(shù)據(jù)安全屬性將是AI開發(fā)平臺未來服務政務行業(yè)的必備特質中國AI開發(fā)平臺在政務行業(yè)的應現(xiàn)政府網(wǎng)站、政務APP

AI開發(fā)平臺在政務行業(yè)的應用散落在各類信息管理和公共服務場景中，目的AI開發(fā)平臺在政務端的主要應用可以細分為智能問答、智能檢索、智慧大廳、會議管理、遠程認證以及與政務相關的大數(shù)據(jù)分析六個落地業(yè)務場景。通過計算機視覺、智能語音、機器學習、深度學習等一系列人工智能技術幫助實現(xiàn)：1.便民自動化。國民在政務辦理場景中等待時間更低、審批效率更快；2.信息管理標準化。各行各業(yè)信息收納整理標準化，降低信息整合難度，提高信息挖掘價值；3.政務決策科學化。政務決策依托大數(shù)據(jù)和AI算法分析，降低實行阻力，提高政策實際效應。AI開發(fā)平臺在政務行業(yè)的應用核心聚焦點是數(shù)據(jù)AI開發(fā)平臺在政務的應用較為廣泛，從數(shù)據(jù)、建模、部署等全鏈路環(huán)節(jié)滲透在政務信息系統(tǒng)的各個角落。政務在使用AI開發(fā)平臺的關鍵核心關注點是數(shù)據(jù)隔離、數(shù)據(jù)銷毀、數(shù)據(jù)監(jiān)管等安全功能。政務信息的泄露關乎國家的安危，因此在政務場景中應用廣泛的AI開發(fā)平臺多是擁有深度國資背景的上市企業(yè)，海外AI開發(fā)平臺在相關業(yè)務的應用較少。從過去數(shù)年提供AI開發(fā)平臺服務企業(yè)的營收來看，中國電信的天翼云、中國移動的移動云在過去三年的年均復合增長率超過100%，披露的新增客戶群體中，70%以上為國資背景企業(yè)。隨著嚴峻的國際形勢，未來，具備強數(shù)據(jù)安全屬性是服務政務行業(yè)的AI開發(fā)平臺企業(yè)的必須具備的特質。 市場研讀|

中國AI開發(fā)平臺行業(yè)應用——工關鍵發(fā)AI開發(fā)平臺在工業(yè)領域有豐富的應用場景，包括良品率檢測、預測性維護、故障檢測、圖像檢測和園區(qū)管理等八類場景。目前AI開發(fā)平臺在工業(yè)領域滲透率低，但在未來具備一定增長空間中國AI開發(fā)平臺在工業(yè)行業(yè)的應

AI開發(fā)平臺在工業(yè)中的應用覆蓋八大場景，質檢是核心的應AI開發(fā)平臺在工業(yè)中的應用包括良品率檢測、預測性維護、故障檢測、生產排程、工藝優(yōu)化、缺陷檢測、圖像檢測、和園區(qū)管理八類場景。其中，質檢和監(jiān)測是工業(yè)中最成熟，業(yè)務量最大的使用場景。依托計算機視覺和深度學習算法，AI視覺可以準確識別設備故障和生產產品的瑕疵，幫助優(yōu)化生產環(huán)境、提高良品率、降低機器運行故障次數(shù)、綜合提高工業(yè)生產的效率和質量。AI視覺還可以通過監(jiān)測員工行為和園區(qū)人員出入，提高生產環(huán)境的安全性和可靠性，降低因人為失誤導致的巨額財產損失概率。此外，知識圖譜可通過知識庫，根據(jù)制造工藝的參數(shù)進行優(yōu)化，從而提高工藝水平。綜上所述，AI開發(fā)平臺在工業(yè)的使用場景豐富，計算機視覺是工業(yè)AI的核心驅動技術。AI開發(fā)平臺在工業(yè)領域滲透率低，但在未來具備一定增盡管AI開發(fā)平臺在工業(yè)領域具備廣泛的應用潛力，但目前其實際滲透率和