2023年中國AI開發(fā)平臺市場報(bào)告

2023中國AI開發(fā)平臺市場報(bào)告人工智能、AI2024年01

弗若斯特沙利文咨詢（中國報(bào)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(chǎn)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(yīng)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(guān)鍵發(fā)AI開發(fā)平臺是一個(gè)提供整一套AI應(yīng)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(yīng)用部署的一站式服務(wù)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(xùn) 模型評 模型部IaaS云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施：基礎(chǔ)硬件+云原生架構(gòu)：微服務(wù)、容器、Serverless、機(jī)器學(xué)習(xí)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(biāo)注、模型建立、模型訓(xùn)練、模型評估、和模型部署五個(gè)基本模塊。通過五個(gè)模塊的搭建流程，使用者可以在低代碼且無需擔(dān)心底層基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)維的環(huán)境下開發(fā)AI應(yīng)用。．模塊一：數(shù)據(jù)處數(shù)據(jù)的質(zhì)量是機(jī)器學(xué)習(xí)算法搭建的重要核心部分，數(shù)據(jù)質(zhì)量的好壞將直接決定機(jī)器學(xué)習(xí)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(biāo)注、數(shù)據(jù)分組以及數(shù)據(jù)增強(qiáng)五個(gè)功能環(huán)節(jié)。通過這五步，AI開發(fā)平臺的使用者可以實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和輸出，為下一步的模型建立做好充足的準(zhǔn)備。 模型搭建是在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好后進(jìn)行模型篩選和參數(shù)調(diào)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(huì)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(diào)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(huì)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(shè)置架構(gòu)及參數(shù)：選擇好合適的模型后需要對該模型進(jìn)行特定的參數(shù)調(diào)配。以隨機(jī)森林算法為例，開發(fā)者需要預(yù)設(shè)K節(jié)點(diǎn)數(shù)、激活函數(shù)等。3、編譯模型：在訓(xùn)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(guān)鍵發(fā)在AI開發(fā)平臺開發(fā)AI應(yīng)用可以分為五個(gè)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(yīng)用。開發(fā)者通過使用AI開發(fā)平臺可以增強(qiáng)AI應(yīng)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(zhǔn)備好數(shù)據(jù)和匹配好模型之后，便可開始投入模型訓(xùn)練。模型訓(xùn)練通常會(huì)將數(shù)據(jù)集切分為兩組，一組為訓(xùn)練集，一組為驗(yàn)證集。訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)用來訓(xùn)練模型，通常由80%的數(shù)據(jù)量組成；驗(yàn)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(xùn)練這一步通常會(huì)進(jìn)行多次的重復(fù)迭代。根據(jù)每次的訓(xùn)練結(jié)果，損失函數(shù)會(huì)度量模型預(yù)測結(jié)果和檢驗(yàn)結(jié)果的差距，優(yōu)化器會(huì)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(jì)算環(huán)境。開發(fā)者無需自行構(gòu)建模型或搭建計(jì)算資源，大幅降低模型訓(xùn)練的門檻。 經(jīng)過模型訓(xùn)練的多輪迭代，開發(fā)者可以通過預(yù)設(shè)的評估指標(biāo)對模型的質(zhì)量和性能進(jìn)行評估。不同的訓(xùn)練模型需要用不同的指標(biāo)進(jìn)行評估，常見的評估指標(biāo)有準(zhǔn)確率、召回率等，復(fù)雜的評估指標(biāo)包括AUC-ROC、F1分?jǐn)?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(jìn)行全面的質(zhì)量評估。 當(dāng)模型的性能達(dá)到可以應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)后，開發(fā)者便可以將訓(xùn)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?jiǎng)?chuàng)建部署設(shè)置，將訓(xùn)練模型轉(zhuǎn)換成為AI應(yīng)用。隨后，AI開發(fā)平臺會(huì)將AI應(yīng)用部署為容器實(shí)例并注冊外部可訪問的推理API，以便開發(fā)者隨時(shí)調(diào)用和運(yùn)營。相比于獨(dú)立運(yùn)營，在AI開發(fā)平臺上部署AI應(yīng)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(qiáng)大的計(jì)算資源、存儲能力、分布式架構(gòu)、以及專業(yè)的運(yùn)維團(tuán)隊(duì)。這些功能可以幫助AI應(yīng)用的啟動(dòng)部署速度更快、運(yùn)行的穩(wěn)定性更高以及針對客流變化的應(yīng)變能力更強(qiáng)。因此，AI開發(fā)平臺成為了眾多企業(yè)進(jìn)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(jià)值效關(guān)鍵發(fā)AI開發(fā)平臺的核心價(jià)值點(diǎn)可以提煉為兩個(gè)方面。一方面，AI開發(fā)平臺可以大幅縮短企業(yè)部署AI應(yīng)用的時(shí)間，幫助企業(yè)更好地應(yīng)對變幻莫測的市場。另一方面，AI開發(fā)平臺可以提高各獨(dú)立環(huán)節(jié)間的合作效率■31-90企業(yè)模型上線時(shí)限要0-30■大■31-90企業(yè)模型上線時(shí)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(diào)查，超過64%的企業(yè)需要在90天的周期內(nèi)上線部署AI有5%因此，AI開發(fā)平臺成為了眾多AI應(yīng)用開發(fā)者的首要選擇，AI開發(fā)平臺的內(nèi)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(biāo)注時(shí)間，綜合提高AI率超80%，極大程度地縮短了不同企業(yè)AI應(yīng)用的部署周期。提高不同AI應(yīng)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(guān)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(gè)方向，分別是基礎(chǔ)硬件的國產(chǎn)化、國資企業(yè)的市場主流化、AI應(yīng)用場景加速拓寬以及開發(fā)流程持續(xù)的解耦化基礎(chǔ)硬件國產(chǎn)國資企業(yè)基礎(chǔ)硬件國產(chǎn)國資企業(yè)主流應(yīng)用場景拓開發(fā)流程持解AI開發(fā)平臺的基礎(chǔ)硬件會(huì)更多地使用國產(chǎn)化硬件，推動(dòng)國產(chǎn)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(huì)更國資背景企業(yè)短期內(nèi)的市場表現(xiàn)會(huì)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(guān)注。隨著不斷出現(xiàn)國家機(jī)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(wù)監(jiān)管變得更加嚴(yán)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(chǎn)出，將來更多的政府和大型企業(yè)會(huì)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(yīng)用場景在未來數(shù)年內(nèi)有望迎來爆發(fā)式拓大模型的突破讓AI應(yīng)用的潛力得到進(jìn)一步釋放。結(jié)合大模型開發(fā)能力的AI開發(fā)平臺將在政務(wù)、交通、醫(yī)療、教育、泛娛樂等多個(gè)行業(yè)拓寬應(yīng)用場景，打通創(chuàng)新式的業(yè)務(wù)，幫助企業(yè)更好地服務(wù)客戶和推動(dòng)業(yè)務(wù)增長。AI開發(fā)平臺的協(xié)作方式將繼續(xù)加強(qiáng)解耦A(yù)I開發(fā)的項(xiàng)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(gè)任務(wù)角色，包括架構(gòu)師、BI分析師、企業(yè)負(fù)責(zé)人、數(shù)據(jù)科學(xué)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(huì)影響到其它環(huán)節(jié)，從而導(dǎo)致項(xiàng)目推進(jìn)速度和完成難度很大。云原生架構(gòu)的出現(xiàn)讓AI開發(fā)平臺的解耦性得到進(jìn)一步加強(qiáng)，不同環(huán)節(jié)的工作可以更加獨(dú)立的運(yùn)行。未來，隨著云原生技術(shù)進(jìn)一步滲透，AI開發(fā)平臺的協(xié)作方式將會(huì)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(chǎn)業(yè)鏈中游分析——競爭研關(guān)鍵發(fā)中國AI開發(fā)平臺的第一梯隊(duì)為云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施成熟且具備豐富行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的企業(yè)，第二梯隊(duì)為云計(jì)算廠商或在細(xì)分AI業(yè)務(wù)場景領(lǐng)先的平臺型企業(yè)，第三梯隊(duì)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(shù)基礎(chǔ)建設(shè)能力和市場開拓理解是評判AI開發(fā)平臺廠商實(shí)力的核心素． 企業(yè)在云計(jì)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(guān)業(yè)務(wù)總營收，不只限于AI開發(fā)平臺單一業(yè)務(wù)。由于AI開發(fā)平臺是企業(yè)從數(shù)據(jù)標(biāo)注清洗、模型訓(xùn)練搭建、模型評估、模型推理和云端邊部署的多業(yè)務(wù)集成式體現(xiàn)，用戶通過使用AI開發(fā)平臺可以帶動(dòng)多項(xiàng)公司其它AI相關(guān)業(yè)務(wù)板塊的發(fā)展。其它AI業(yè)務(wù)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(yàn)。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(wù)多模態(tài)協(xié)同能力更強(qiáng)。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(guān)鍵發(fā)AI開發(fā)平臺通過打造三個(gè)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(gè)方面分別是平臺基礎(chǔ)設(shè)施完善度、適配類型豐富度以及平臺使用的簡易程度基礎(chǔ)設(shè)施壁壘速度、資源性價(jià)比適配豐富度壁基礎(chǔ)設(shè)施壁壘速度、資源性價(jià)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(chǔ)設(shè)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(chǔ)設(shè)施端分析，AI開發(fā)平臺通過基礎(chǔ)計(jì)算能力、數(shù)據(jù)調(diào)用速度與安全性與算法庫的成熟度打造完善的基礎(chǔ)設(shè)施生態(tài)環(huán)境，并依托云原生的技術(shù)特性幫助AI開發(fā)者以更少的成本進(jìn)行更大規(guī)模的開發(fā)。因此，AI開發(fā)平臺服務(wù)的性價(jià)比是衡量基礎(chǔ)設(shè)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(jià)格方案是行業(yè)中最低的，完善的基礎(chǔ)設(shè)施成為這些企業(yè)的強(qiáng)大競爭壁壘。 AI開發(fā)者在部署AI應(yīng)用時(shí)，從產(chǎn)品開發(fā)到終端部署的過程中會(huì)遇到多種不同的環(huán)境和協(xié)議，需要手動(dòng)進(jìn)行修改調(diào)試或變更環(huán)境，導(dǎo)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(dān)心環(huán)境差異，專注在AI應(yīng)用本身的開發(fā)。例如，百度BML支持市面99.9%的AI服務(wù)協(xié)議。亞馬遜云SageMaker則支持市面上99%的主流AI計(jì)算框架，幫助開發(fā)者不受開發(fā)環(huán)境的限制，在不同應(yīng)用場景中可進(jìn)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(chǎn)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(nèi)公認(rèn)的標(biāo)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(fēng)格，AI開發(fā)者可以迅速上手并直觀地了解每一個(gè)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(chǎn)業(yè)鏈分DDDDDDD市場研讀|

AI開AI開發(fā)平臺供應(yīng)中國AI開發(fā)平臺行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈分析——產(chǎn)業(yè)鏈圖關(guān)鍵發(fā)中國AI開發(fā)平臺的產(chǎn)業(yè)鏈上游為支撐AI開發(fā)平臺運(yùn)行的基礎(chǔ)設(shè)施組成，中游為提供AI開發(fā)平臺服務(wù)的云計(jì)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(fèi)級用戶聲明式云計(jì)聲明式云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)商AI芯片供應(yīng)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(jìn)行業(yè)務(wù)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(diào)優(yōu)的業(yè)務(wù)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(yù)測等業(yè)務(wù)場景。 市場研讀|

中國AI開發(fā)平臺行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈上游分析——算法與算關(guān)鍵發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)框架和AI芯片是AI開發(fā)平臺的核心組成部分。機(jī)器學(xué)習(xí)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(jì)算任務(wù)設(shè)計(jì)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(chǔ)架構(gòu)——算法

機(jī)器學(xué)習(xí)框架是AI開發(fā)平臺的算法基 其它, 其它,OPyTorchTensorflow和國內(nèi)的百度飛槳、昇思組中國機(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)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(chǔ)的重要底座，市場由傳的芯片巨頭主導(dǎo)，市占率達(dá)到80%。國產(chǎn)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(chǎn)化，國產(chǎn)AI芯 市場研讀|

中國AI開發(fā)平臺行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈中游分析——商業(yè)模關(guān)鍵發(fā)AI開發(fā)平臺的商業(yè)模式分為按需付費(fèi)和按包周期付費(fèi)。按需付費(fèi)更為靈活，適用于不可預(yù)測的場景；按包周期付費(fèi)性價(jià)比更高，適用于長期使用的用戶。存儲、計(jì)算、監(jiān)控是三個(gè)通用的付費(fèi)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(jì)費(fèi)方式1AIAI開發(fā)平臺的計(jì)費(fèi)方式2——按包周期（包年/包月）AI開發(fā)平臺的第二種收費(fèi)方式為按包周期計(jì)費(fèi)。目前中國的AI開發(fā)平臺普遍的計(jì)費(fèi)周期為按月付費(fèi)或按年付費(fèi)。這種計(jì)費(fèi)方式更適用于可預(yù)估資源使用周期的場景，價(jià)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(nèi)容存內(nèi)容存計(jì)算資消息通不同的AI開發(fā)平臺擁有不同的定制化計(jì)費(fèi)方式，但經(jīng)過橫向?qū)Ρ龋袊腁I開發(fā)平臺通常會(huì)擁有3息通知費(fèi)用計(jì)費(fèi)觸發(fā)節(jié)點(diǎn)1——存儲費(fèi)AI開發(fā)平臺的存儲服務(wù)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(kuò)展的多類型存儲適應(yīng)能力；第二種為云數(shù)據(jù)庫服務(wù)，如百度智能云DocDB、華為RDSforMySQL，提供可靠的數(shù)據(jù)管理服務(wù)；第三種為云硬盤服務(wù)，如華為云EVS等，提供持久穩(wěn)定性的存儲服務(wù)。計(jì)費(fèi)觸發(fā)節(jié)點(diǎn)2——資源費(fèi)當(dāng)用戶在開發(fā)AI類AI計(jì)費(fèi)觸發(fā)節(jié)點(diǎn)3——消息通知費(fèi) 市場研讀|

中國AI開發(fā)平臺行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈下游分析——業(yè)務(wù)場關(guān)鍵發(fā)中國AI開發(fā)平臺的業(yè)務(wù)場景聚焦在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型搭建、模型訓(xùn)練評估、和模型推理四個(gè)業(yè)務(wù)層面。不同行業(yè)對AI開發(fā)平臺的細(xì)分業(yè)務(wù)場景有不同的側(cè)重點(diǎn)，例如工業(yè)領(lǐng)域更關(guān)注數(shù)據(jù)的管理中國AI開發(fā)平臺開發(fā)平臺業(yè)務(wù)場景AI開發(fā)平01.數(shù)據(jù)準(zhǔn) 02.AI開發(fā)平

04.模型推 03訓(xùn)練

技 金 醫(yī) 交 教 電 政 工 消費(fèi)電 物 泛娛AI開發(fā)平臺的業(yè)務(wù)場景聚焦在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型搭建、模型訓(xùn)練評估、和模型推理四個(gè)業(yè)務(wù)層面不同行業(yè)對AI開發(fā)平臺業(yè)務(wù)場景的需求側(cè)重不 市場研讀|

中國AI開發(fā)平臺行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈下游分析——行業(yè)應(yīng)關(guān)鍵發(fā)AI開發(fā)平臺在多個(gè)行業(yè)有不同程度的滲透。在金融、泛娛樂、教育領(lǐng)域的滲透率高，應(yīng)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(yīng)用將會(huì)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(lǐng)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(shù)落 當(dāng)前的滲透率較低 技術(shù)成熟 AI開發(fā)平臺在數(shù)據(jù)量龐大、業(yè)務(wù)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(wù)場景更新頻繁的行業(yè)應(yīng)用程度高。例如，金融行業(yè)的理財(cái)產(chǎn)品智能推薦對AI開發(fā)平臺的需求度較高，公司需要時(shí)刻根據(jù)新的市場動(dòng)向和信息進(jìn)行數(shù)據(jù)、模型參數(shù)等調(diào)整。而當(dāng)新的理財(cái)產(chǎn)品出現(xiàn)時(shí)，公司根據(jù)產(chǎn)品特性重新搭建模型，并自動(dòng)推薦給適合的用戶。例如2021年中國房地產(chǎn)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(fēng)險(xiǎn)特征和過往收益預(yù)測比將其擬合在新的模型中，從而更好地將該產(chǎn)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(chǎn)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(shí)間內(nèi)帶動(dòng)了實(shí)時(shí)手機(jī)回合制游戲的浪潮。為了更好地應(yīng)對突增的流量和業(yè)務(wù)模式的變更，企業(yè)需要在短時(shí)間內(nèi)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(yīng)用場大規(guī)模模型的突破性進(jìn)展為人工智能應(yīng)用開辟了更廣闊的發(fā)展空間?；谶@一突破，結(jié)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(wù)、交通、醫(yī)療、教育、娛樂等多個(gè)行業(yè)的應(yīng)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(wù)途徑，助力其更好地服務(wù)客戶、推動(dòng)業(yè)務(wù)增長。 章節(jié) 場景分市場研讀|

中國AI開發(fā)平臺行業(yè)應(yīng)用——金關(guān)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(yīng)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(jìn)行后期的測試和部署；中小型公司會(huì)更廣泛的使用平臺服務(wù)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(yīng)用場景，且商業(yè)落地能力成熟。首先，金融行業(yè)在運(yùn)營中會(huì)產(chǎn)出大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，使其與人工智能相關(guān)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(yīng)用偏后期，前期數(shù)據(jù)標(biāo)注和模型訓(xùn)練應(yīng)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(chǎn)保險(xiǎn)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(jìn)行私有化部署，將數(shù)據(jù)和模型訓(xùn)練在私有服務(wù)器上進(jìn)行，在AI開發(fā)的前期使用AI開發(fā)平臺服務(wù)較少，更多是在后期依托AI開發(fā)平臺的算力環(huán)境進(jìn)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(jià)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(yīng)用——泛娛關(guān)鍵發(fā)AI開發(fā)平臺在泛娛樂行業(yè)中應(yīng)用廣泛，涉及電影、音樂、游戲、文學(xué)、直播和短視頻等領(lǐng)域。感知類AI在泛娛樂行業(yè)中應(yīng)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(yīng)

音樂鑒權(quán)、AIAI創(chuàng)作、AI 感知類AI是泛娛樂行業(yè)的成熟應(yīng)用，決策類AI在行AI開發(fā)平臺在泛娛樂行業(yè)中應(yīng)用廣泛，在電影、音樂、游戲、文學(xué)、直播、和短視頻行業(yè)均有深度應(yīng)用。目前。AI的感知類技術(shù)是泛娛樂行業(yè)中較為成熟的應(yīng)用，如視覺、語音、文字識別等技術(shù)在電影視頻剪裁、字幕翻譯、人臉美顏、物體視頻等。這些應(yīng)用經(jīng)過過去數(shù)年的打磨，可滿足大部分應(yīng)用場景，是泛娛樂行業(yè)生產(chǎn)力重要的支柱。隨著語言大模型的技術(shù)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(nèi)容審核的效率，通過概率和推算更快速精準(zhǔn)地識別違規(guī)內(nèi)容。其次，語言大模型促成的生成式AI已經(jīng)在劇本、音樂、圖像生成領(lǐng)域帶來行業(yè)極大震撼。例如，AI生成的音樂“HeartOnMySleeve”在一個(gè)月模型構(gòu)建與訓(xùn)練將成為泛娛樂行業(yè)在AI開發(fā)平臺應(yīng)用的重要發(fā)展場在大模型技術(shù)得到突破之前，泛娛樂在AI開發(fā)平臺的應(yīng)用更多停留在感知層面。經(jīng)過數(shù)年的發(fā)展，行業(yè)對模型訓(xùn)練和構(gòu)建的需求已得到滿足，擁有大量成熟的應(yīng)用解決方案。未來，隨著決策式AI在泛娛樂領(lǐng)域應(yīng)用拓寬，AI開發(fā)平臺將迎來更多底層模型搭建和訓(xùn)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(shè)計(jì)系統(tǒng)有望成為最先發(fā)力點(diǎn)，將率先帶動(dòng)決策類AI在泛娛樂行業(yè)的進(jìn)一步深化。 市場研讀|

中國AI開發(fā)平臺行業(yè)應(yīng)用——政關(guān)鍵發(fā)AI開發(fā)平臺在政務(wù)端的應(yīng)用通過AI賦能政務(wù)科學(xué)決策、便民服務(wù)和信息標(biāo)準(zhǔn)化管理。數(shù)據(jù)安全是政務(wù)應(yīng)用的核心聚焦點(diǎn)，強(qiáng)數(shù)據(jù)安全屬性將是AI開發(fā)平臺未來服務(wù)政務(wù)行業(yè)的必備特質(zhì)中國AI開發(fā)平臺在政務(wù)行業(yè)的應(yīng)現(xiàn)政府網(wǎng)站、政務(wù)APP

AI開發(fā)平臺在政務(wù)行業(yè)的應(yīng)用散落在各類信息管理和公共服務(wù)場景中，目的AI開發(fā)平臺在政務(wù)端的主要應(yīng)用可以細(xì)分為智能問答、智能檢索、智慧大廳、會(huì)議管理、遠(yuǎn)程認(rèn)證以及與政務(wù)相關(guān)的大數(shù)據(jù)分析六個(gè)落地業(yè)務(wù)場景。通過計(jì)算機(jī)視覺、智能語音、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等一系列人工智能技術(shù)幫助實(shí)現(xiàn)：1.便民自動(dòng)化。國民在政務(wù)辦理場景中等待時(shí)間更低、審批效率更快；2.信息管理標(biāo)準(zhǔn)化。各行各業(yè)信息收納整理標(biāo)準(zhǔn)化，降低信息整合難度，提高信息挖掘價(jià)值；3.政務(wù)決策科學(xué)化。政務(wù)決策依托大數(shù)據(jù)和AI算法分析，降低實(shí)行阻力，提高政策實(shí)際效應(yīng)。AI開發(fā)平臺在政務(wù)行業(yè)的應(yīng)用核心聚焦點(diǎn)是數(shù)據(jù)AI開發(fā)平臺在政務(wù)的應(yīng)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(wù)信息系統(tǒng)的各個(gè)角落。政務(wù)在使用AI開發(fā)平臺的關(guān)鍵核心關(guān)注點(diǎn)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(wù)信息的泄露關(guān)乎國家的安危，因此在政務(wù)場景中應(yīng)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(guān)業(yè)務(wù)的應(yīng)用較少。從過去數(shù)年提供AI開發(fā)平臺服務(wù)企業(yè)的營收來看，中國電信的天翼云、中國移動(dòng)的移動(dòng)云在過去三年的年均復(fù)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(yán)峻的國際形勢，未來，具備強(qiáng)數(shù)據(jù)安全屬性是服務(wù)政務(wù)行業(yè)的AI開發(fā)平臺企業(yè)的必須具備的特質(zhì)。 市場研讀|

中國AI開發(fā)平臺行業(yè)應(yīng)用——工關(guān)鍵發(fā)AI開發(fā)平臺在工業(yè)領(lǐng)域有豐富的應(yīng)用場景，包括良品率檢測、預(yù)測性維護(hù)、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(lǐng)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(yīng)

AI開發(fā)平臺在工業(yè)中的應(yīng)用覆蓋八大場景，質(zhì)檢是核心的應(yīng)AI開發(fā)平臺在工業(yè)中的應(yīng)用包括良品率檢測、預(yù)測性維護(hù)、故障檢測、生產(chǎn)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(zhì)檢和監(jiān)測是工業(yè)中最成熟，業(yè)務(wù)量最大的使用場景。依托計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)算法，AI視覺可以準(zhǔn)確識別設(shè)備故障和生產(chǎn)產(chǎn)品的瑕疵，幫助優(yōu)化生產(chǎn)環(huán)境、提高良品率、降低機(jī)器運(yùn)行故障次數(shù)、綜合提高工業(yè)生產(chǎn)的效率和質(zhì)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(chǎn)環(huán)境的安全性和可靠性，降低因人為失誤導(dǎo)致的巨額財(cái)產(chǎn)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(jìn)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(jì)算機(jī)視覺是工業(yè)AI的核心驅(qū)動(dòng)技術(shù)。AI開發(fā)平臺在工業(yè)領(lǐng)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(lǐng)域具備廣泛的應(yīng)用潛力，但目前其實(shí)際滲透率和