概览择要

人工智能（AI）技能，指利用打算机程序使人造机器呈现类人类智能的技能。
基于实现功能，人工智能技能可分为演习层、感知层及认知层，分别仿照人类学习能力、信息获取能力及逻辑推演能力。
由于工业细分行业数量较多，且同行业内工艺、生产线、产品的差异性较高，基于海量样本实现的深度学习技能难以在工业领域实现落地。
中国工业领域AI渗透率较低，AI技能运用规模较小。
2020年，中国智能制造行业市场规模估量将达到2.7万亿元，同比增长12.6%。

GPU芯片市场地位稳固，ASIC芯片未来市场需求空间充足

GPU凭借较强的运用通用性、较强的处理能力及较低的量产本钱等上风，成为支配于数据中央的AI算法演习处理器主流选择。
从短期来看，GPU产品在数据中央领域中的地位较为稳固，市场需求估量将稳定增长。
具备目前最强处理能力及最低量产本钱的ASIC将成为端侧AI芯片办理方案的主流选择。
从短期来看，ASIC产品持续升级将进一步降落芯片单颗本钱，促进ASIC规模化运用落地，推动ASIC市场需求进一步开释。

消费、政务及金融领域AI行业发展推动工业领域AI算法实现创新打破

消费、金融及政务领域AI运用的快速拓展，助力AI算法开拓平台行业发展进入快车道。
从短期来看，工业领域样本量的匮乏导致AI技能难以快速实现运用落地。
而在消费、政务及金融领域，AI技能的运用将持续深化，推动AI算法开放平台行业发展，促进AI技能迭代创新。
从长期来看，AI技能的打破及运用履历的积累或将推动AI技能向工业领域渗透加速.

小样本学习算法将成为推动工业领域智能化转型的关键技能

对样本量哀求较低的小样本学习算法将是推进工业领域智能化转型的核心。
相较于深度学习算法，小样本学习算法通过预归类样本实现对算法学习过程的简化，减少对样本数量的依赖。
小样本学习算法在处理少种别任务时表现较好，但仍需办理多种别任务时所面临的过拟合问题。
小样本学习算法的成熟将成为推动工业领域人工智能技能渗透加速的关键。

报告全文

报告作者：谢子博

报告来源：头豹研究院

转载自"大众年夜众号前辈制造业

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2021年

中国人工智能在工业领域的运用研究报告

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