演算法可視化市場空間億元

㈠ 數據標注有發展前景嗎

目前人工智慧商業化在算力、演算法和技術方面基本達到階段性成熟，想要更加落地，解決行業具體痛點，需要大量經過標注處理的相關數據做演算法訓練支撐，可以說數據決定了AI的落地程度。目前，我國人工智慧行業呈現良好的發展態勢，而作為強關聯性的數據標注行業，隨人工智慧發展而迎來高速增長。

數據決定了AI落地程度，基礎數據服務是商業化過程中重要的一環

人工智慧產業鏈包括三層：基礎層、技術層和應用層。其中，基礎層是人工智慧產業的基礎;技術層是人工智慧產業的核心;應用層是人工智慧面向特定應用場景需求而形成軟硬體產品或解決方案。

人工智慧基礎數據服務指為AI演算法訓練及優化提供的數據採集、清洗、信息抽取、標注等服務，以採集和標注為主。其中，數據標注為人工智慧企業提供了大量帶標簽的數據，供機器訓練和學習，保證了演算法模型的有效性。

AI公司和科技公司佔主要份額，AI應用三大階段對數據標注服務產生差異化需求

從需求方來看，AI數據標注客戶分為AI公司、科技公司、科研機構、行業企業四類。AI公司和科技公司佔主要份額，AI公司更聚焦於視覺、語音等某一類型的基礎數據服務，而科技公司結合集團優勢，向人工智慧整體發力，不同部門會產生多類型數據需求，科研機構需求佔比較小。

此外傳統意義上的行業企業，如汽車廠商、手機品牌商、安防廠商等傳統企業圍繞自身業務進行技術拓展，也開始產生AI基礎數據需求，並且量級逐漸增大，未來將釋放更多市場空間。

從不同階段的AI數據標注服務需求來看，企業應用簡困世人工智慧演算法要經歷研發、訓練和落地三個階段，不同階段對於數據標注服務也有差異化需求。

研發需求是新演算法研發拓展時產生的數據需求，一般量級較大，初期多採用標准數據集產品訓練，中後期則需要專業的數據定製采標服務;

訓練需求是通過標注數據對已有演算法的准確率等能力進行優化，是市場中的主要需求，以定製化服務為主，對演算法的准確性有較高要求;

落地場景的業務需求中演算法較為成熟，涉及的數據採集和標注更貼合具體業務，如飛機保養中的塗料識尺譽別數據等，對於標注能力和供應商主動提出優化意見的服務意識有較強要求。

人工智慧規模近2000億，科技企業AI演算法研發投入規模預計超370億元

2017年7月，國務院印發了《新一代人工智慧發展規劃》，將人工智慧上升到國家戰略層面，受益於國家政策的大力支持，以及資本和人才的驅動，我國人工智慧行業的發展走在了世界前列。根據沙利文的統計預測，2020年中國人工智慧行業市場規模約為1858.2億元。

2019年中國科技企業技術研發投入約為4005億元，其中人工智慧演算法研發投入佔比為9.3%，超370億元，且大部分投入來自互聯網科技公司。主要AI演算法應用領域——計算機視覺、語音識別/語音合成，以及自然語言處理佔比分別為22.5%、2.3%和7.1%，三者中計算機視覺相關演算法研發投入佔比最大，這與視覺相關創業公司數量、產業需求和政策導向呈正相關聯系，計算機視覺目前仍是中國最具代表性的AI應用技術。

人工智慧推動數據標注產業高速發展，以圖像、語音類數據為主

如前文所述，我國人工智慧行業如火如荼地興起，落地化進程大大加速，應用場景逐漸廣泛，數據標注行業作為人工智慧的上游基礎產業也在短短數年間迎來了爆發式的發展。根據iResearch數據顯示，到2019年，數據標注行業市場規模為30.9億元，到2020年行業市場規模突破36億元，預計2025年市場規模將突破100億元，說明我國數據標注行業處於高速發展階段。

按數據類型劃分，中國人工智慧數據標注市場以語音、圖像、NLP領域的標注服務為主。從前文中人工智慧演算法研發投入來看，計算機視覺、語音識別/語音合成等為主要研發領域，因此對圖像類、語音類的數據標注需求占據主要比重。2019年，圖像類、語音類、NLP類數據需求規模佔比分別為49.7%、39.1%和11.2%。

一線及新一線城市數據標注需求旺盛，其中北京地區排名第一

從數據標注需求企業地區分布情況來看，截至2020年12月，北京、上海、成都、深圳、杭州為數據標注企業分布TOP5城市，企業數量分別達到185家、84家、68家、63家、46家;其中北京、上海、成都、深圳企業數量均較2020年4月有所上升，杭州企業數量較2020年4月有所下降。

分類型來看，大部分公司存在多種需求，如音頻標注的不同語音，圖片標注的不同方式等。在有數據標注需求的公司中，北攔肢京地區遙遙領先，佔全國需求的30%左右，隨後依次為上海、深圳、杭州、廣州。各個類型標注在TOP城市中的佔比情況如下：

定製化需求成為主流，數據服務市場步入需求常態化

監督學習下的深度學習演算法訓練十分依賴人工標注數據，近年來人工智慧行業不斷優化演算法增加深度神經網路層級，利用大量的數據集訓練提高演算法精準性，ImageNet開源的1400多萬張訓練圖片和1000餘種分類在其中起到重要作用，為了繼續提高精準度，保持演算法優越性，市場中產生了大量的標注數據需求。

時至今日，人工智慧從業公司的演算法模型經過多年的打磨，基本達到階段性成熟，隨著AI行業商業化發展，更具有前瞻性的數據集產品和高定製化數據服務需求成為了主流。

據了解，目前一個新研發的計算機視覺演算法需要上萬張到數十萬張不等的標注圖片訓練，新功能的開發需要近萬張圖片訓練，而定期優化演算法也有上千張圖片的需求，一個用於智慧城市的演算法應用，每年都有數十萬張圖片的穩定需求;語音方面，頭部公司累計應用的標注數據集已達百萬小時以上，每年需求仍以20%-30%的增速上升。

不僅如此，隨著1oT設備的普及，語音交互場景越來越豐富，每年都有更多的新增場景和新需求方出現，對於標注數據的需求也是逐步增長。結合市場來看，隨著AI商業化發展，AI數據標注服務需求步入常態化，存量市場具有較為穩定的需求源頭，而增量市場隨著應用場景的豐富，以及新型演算法的誕生，擁有更廣闊的想像空間。

更多數據來請參考前瞻產業研究院《中國數據標注行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。

㈡ 「手機多攝」蘊育巨大市場空間 AI廠商紛紛布局「搶食」

自2000年全球第一部拍照手機誕生，手機攝像頭經歷了一輪輪的迭代升級，廠商對手機拍照媲美相機質感的追求從未停止。

在今年的「金九銀十」，蘋果公司在推出新一代iPhone的同時，宣稱iPhone13、13mini擁有該公司「有史以來最先進的雙攝攝像頭系統」,iPhone 13 Pro、Pro Max擁有該公司「最強大的三攝攝像頭系統」。

AI 演算法：多攝像頭的協作紐帶

在後置多個攝像頭出現之前，智能手機的單個攝像頭在硬體參數的比拼已逼近「天花板」，隨著短視頻的快速流行，用戶對手機拍攝的需求已不再拘泥於簡單的高清圖像，開始利用手機進行專業級別影像創作。但是有目共睹的是，手機設備尺寸小，且需要封裝很多的硬體和系統。與此同時，手機上的攝像頭大部分是定焦攝像頭，要想實現像單反相機那樣隨時變焦功能，就需要多個攝像頭去模擬變焦過程，因此手機多攝技術應運而生。

消費者在選購手機時，容易對拍攝存在一些認知的偏差，比如並不是攝像頭越多，拍照功能越強；同樣，像素越高，不一定代表畫質越好；還有副攝像頭的成像效果並不一唯緩定不如主攝像頭。「手機拍攝成像，需要整個系統的搭配和組合，即計算攝影。它能夠從整個影像系統設計出發，配合智能手機的光學滲山羨系統以及感測系統，借力人工智慧演算法，通過圖像識別、融合、增強、分割等方式，優化拍攝能力、豐富拍攝功能、升級成像質量，帶來指數級的效果提升。」范浩強指出，「在手機後置攝像頭從雙攝逐漸升級到三攝、四攝的過程中，AI演算法已成為多攝像頭聯動不可或缺的紐帶。」

艾媒咨詢在《中國人工智慧手機白皮書》報告中提出了「AI重新定義光感知」的叢拍觀點。AI+光感知系統主要分為軟硬體兩部分，硬體包括屏幕、鏡頭組、晶元，軟體主要是AI演算法。目前在硬體領域，大屏、全面屏成為主流趨勢，手機鏡頭數量趨近飽和，組合優化和結構升級成為競爭焦點。而軟體層面，AI演算法豐富了機型種類，發展空間廣闊，高畫質成為計算攝影發展的焦點。

AI 公司「分食」，手機廠商仍佔主導

根據曠視 科技 9月30日更新的招股說明書中顯示，該公司在2018年、2019年、2020年來自移動終端類消費互聯網解決方案的營收分別為9184萬元、1.16億元、8709萬元。今年上半年，這一數字為5198萬元，在總營收中的貢獻佔比為7.76%。而據虹軟 科技 10月29日公布的三季報顯示，今年第三季度，智能手機視覺解決方案業務營收為1.37億元，同比下降19.80%，今年前三季度，該業務營收為4.17億元，同比下降5.59%。國金證券在研報中指出，因華為中高端手機業務幾近清零，增速放緩，目前虹軟 科技 在向車載業務戰略轉型，以提升營收。

曠視 科技 在招股書中指出，AI 技術與光感知系統相結合在智能手機等移動終端的典型應用包括計算攝影解決方案與設備解鎖方案。產業鏈由整機廠商、演算法公司、模組廠、攝像頭晶元廠、攝像頭馬達廠、鏡頭廠等共同組成，手機廠商作為產業鏈下游，占據著相對主導的地位。演算法公司在手機攝像頭製作過程中，主要與產業鏈上下游廠商緊密結合，負責單攝驅動與雙攝演算法植入、同步調試等環節。

從盈收模式來看，AI演算法廠商與終端合作方先行簽訂框架協議，約定為特定型號智能設備提供計算攝像解決方案，之後另行訂立授權協議，約定具體的收費模式，主要包括許可費和按相關型號季度出貨量計算的授權費。

旭日數據董事長、深圳市攝像頭協會秘書長孫燕飈指出，手機廠商將AI演算法「變」成ISP晶元，實際就是將AI拍照「變」成標准品，這樣做的好處是，能夠提升拍攝智能化、專業化程度的同時，降低手機的功耗。在計算影像領域，ISP晶元可以視為標准品，AI演算法軟體是迭代型的，從商業模式來看，ISP晶元明顯比純售賣AI演算法要更為穩定，因為對於需求方來說，采購多少晶元是比較清晰的，可以按數量計算成本和結算。

不難看出，從手機拍攝功能吸納AI技術參與的大趨勢來看，AI技術公司在其中扮演的是手機廠商集成軟體、或者專用晶元的前置演算法供應商，充當產業鏈上的「分食者」，主導者仍然是手機廠商。對於AI演算法廠商來說，智能手機攝像頭的AI解決方案在整體營收中的貢獻佔比仍比較有限，因此我們可以看到，AI演算法廠商向智能安防、智慧城市、供應鏈物聯網、智能駕駛等其他更多的場景 探索 商業化，以拓展營收來源。

㈢ 實用金融知識分享-行業分析-空間維度

實用金融知識：行業分析，空間維度

空間維度--選擇市場空間大的行業非常重要。市場空間的概念:市場空間其實就是需求量，或者說是預期的銷售總量。市場空間的意義:對於行業內的企業來說,市場空間代表著它們生意可能的最大邊界,這在一定程底;止影響著它們的經營策略。

對於投資者而言,「海闊憑魚躍」和「爛升螺獅殼里做道場」是有著巨大區別的。選擇一個市場空間大的行業是很重要的，畢竟魚多的地方好釣魚嘛。

怎麼分析市場空間大小?分析一個行業的市場空間決不能只看當前的市場存量，務必要從存量和增量兩個角度出發。而且從某種意義上來說,分析增量市場可能更加重要。存量和增量的概念即是相對的又是絕對的,它們既代表著絕對數量,又代表著與替代行業對比的相對數量。

無論行業的生意模式是to G、to B還是toC,最終都是為了人所服務的,不同地區的睜歷碰風俗習慣、人口數量、年齡結構、收入結構都是影響市場空間的關鍵因素。所以說,市場空間不是靜態的,它會隨著時間與空間的變化而變化。

分析市場空間的方法

分析市場空間的方法一般可以分為自上而下和自下而上兩大類,兩類方法的不同點在於自上而下測演算法是從宏觀角度出發,其主要測算方法有源推演算法悉談和相關數據推演算法。

而自下而上測演算法是從微觀角度出發,具體包括需求測演算法和業內反推法。

㈣ 如何實現大數據可視化

基本概念：

1.數據空胡州間

數據空間是由n維屬租做行性和m個元素組成的數據集所構成的多維信息空間。

2.數據開發

數據開發是指利用一定的演算法和工具對數據進行定量的推演和計算。

3.數據分析

數據分析指對多維數據進行切片、塊、旋轉等動作剖析數據，從而能多角度多側面觀察數據。

4.數據可視化

數據可視化是指將大型數據集中的數據以圖形圖像形式表示，並利用數據分析和開發工具發現其中未知信息的處理過程。

數據可視化優點：

1.接受更快

人腦對視覺信息的處理要比書面信息容易得多。使用圖表來總結復雜的數弊嘩據，可以確保對關系的理解要比那些混亂的報告或電子表格更快。節省接受時間。

2.增強互動

數據可視化的主要好處是它及時帶來了風險變化。與靜態圖表不同，可視化的應用可以是流動性的操作，更有力的了解數據信息。

3.強化關聯

數據可視化的應用可以使數據之間的各種聯系方式緊密關聯。以數據圖表的形式描繪各組數據之間的聯系。

4.美化數據

可視化從視覺的角度來描繪數據，可根據技術工具對數據的表現形式進行美化，以達到觀看數據的同時對於視覺也是一種享受的效果。

㈤ 虛擬人市場規模或達2700億元，虛擬數字人概念股還有多少想像空間

中央廣播電視總台新增了央視新聞AI手語虛擬主播，不僅能報道冬奧新聞，還能進行准確及時地進行賽事手語直播。將自北京奧會開始起，用「AI」智慧為聽障朋友提供手語橘盯服務。

㈥ 人工智慧對未來教育行業的發展有著怎樣的影響呢

——2021年中國人工智慧市場現狀與發展前景分析 智慧教育成黃金賽道、學習機趨於剛需

人工智慧行業主要上市公司：目前國內人工智慧行業的上市公司主要有網路網路(BAIDU)、騰訊(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大訊飛(002230)等。

本文核心數據：智能語音在教育領域的主要應用,中國智能在線教育市場規模,智能在線教育市場規模級同比增長,學習機出貨量市場份額,中國學習機市場空間預測

1、 智慧教育成為黃金賽道

智能語音在線教育領域主要有四個應用，分別為語音轉錄、語音演算法助力課堂質量檢測、虛擬教師互動教學、口語測評。

以上數據參考前瞻產業研究院《中國人工智慧行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。

㈦ 藍胖子機器智能：核心演算法促物流提效丨強鏈補鏈在行動

手指輕輕一動、滑鼠輕輕一點，快遞就能准時送貨上門。不少人都在感嘆：「現在的快遞真方便！」確實，不管是要求「鮮、快、優」的生鮮產品，還是需要精準溫控的各種葯物，抑或是「大塊頭」的家電傢具和工業配件，都成了快遞運輸的主要品種。在電商行業迅速發展的當下，物流行業的自動化與智能化已經成為必然。

核心演算法讓物流環節更高效

現階段，物流行業發展迅速，在自動化與智能化方面有很大的優化空間。在嗅到其中的市場機會後，不少公司瞄準了這一賽道，對智能物流領域進行布局。

在將機器人、人工智慧技術與實際物流環節相結合的過程中，演算法是其中繞不開的關鍵詞。目前，藍胖子在演算法方面的布局有四大方向。

第一個方向是計算機視覺。換句話說，就是讓機器人的眼睛能夠識別不同物品，尤其是在物品重疊時候的分割。

第二個方向是機械臂的控制和運動規劃。針對這點，張羽雪也給出了進一步解釋。「比如我已經識別到某個包裹了，我要把它從a點抓到b點。」她說，「這個三維空間里其實是有無數條運動軌跡的，我們要找到最快、最短的這一條路徑，這就是運動規劃。」

第三個方向是移動和多機協作。移動機器人在給定的區域里自主移動、自主導航、自主避障、自主充電。「如果我有10台、20台、50台甚至100台移動機器人，我應該怎麼調動每一台機器人，使它們在運作過程中不會相互碰撞？當一台機器人在運作的時候，如何縮短另一台機器人的等待時間？這就需要多機調度技術。」張羽雪說。

第四個就是人工智慧技術的應用。在遇到新場景後，機器人需要通過深度學習進行視覺訓練，以快速識別新的場景。裝箱的規劃也是人工智慧技術的應用之一。「這裡面（裝箱）用到了時空優化技術，就是去優化裝箱，讓所用的時間最少，所用的空間最大。」張羽雪表示。

技術與物流業務需要緊密結合

機器視覺、深度學習等技術應用需要積累大量的數據，也需要較多的試錯過程。這個過程的成本很高，對包括藍胖子在內的所有人工智慧企業都提出了不小的挑戰。

在張羽雪看來，應對此類挑戰的方法主要有兩個，一方面需要算力的提升、海量的數據以及更快的通信，另一方面就是需要技術與業務的緊密結合。

從第一個方面來看，算力的提升與整個行業底層技術的提高息息相關，數據的獲取則離不開企業與客戶的相互合作。客戶提供的數據能夠訓練和測試演算法。張羽雪表示，「客戶的數據對演算法的積累和機器人的訓練會起到很好的作用。」

通信速度的提升對機器人的應用也有著極大助力。當前，5G的使用讓機器人計算的速度更快，數據傳輸更快，延時更低，協作更高效。

事實上，機器人的控制系統與客戶的各個數據系統，包括ERP（企業資源計劃）系統、倉儲管理系統和生產規劃系統的連接與打通其實是非常難的一點。在實驗室裡面，很多技術問題都是可以解決的，但並不是所有的技術都能解決業務問題。

張羽雪還呼籲市場應該多給智能機器人行業一些成長的時間。智能機器人的技術積累需要一定時間，從技術到應用需要不斷地進行試錯，還要在各種場景中不斷地訓練機器人，使機器人達到更高的作業精度和准確度。在這點上，政府引導基金和民間資本都需要給科創企業更多的時間和更大力度的支持，傳統企業也需要逐步轉變思維，將目光放長遠，採用新興技術來解決當前以及未來的挑戰。

生態的構建對每個行業的發展都非常關鍵。張羽雪認為，政府是構建生態的一大主體，通過發揮主導作用，政府能夠建立本地的相關企業集群。此外，德勤、凱捷等IT服務及咨詢公司是連接新興企業與傳統大企業的橋梁，將大客戶的需求與新型企業的技術充分對接，也是構建產業生態的一大力量「如果某個大客戶有需求，咨詢公司就去尋找哪一個初創企業可以提供給他們相應的技術，為客戶設計一個整體解決方案。」張羽雪說，「很多大企業已經開始在搭建這樣的AI生態了，這也是未來產業的發展趨勢。」

編輯丨趙晨

美編丨馬利亞