算法可视化市场空间亿元

㈠ 数据标注有发展前景吗

目前人工智能商业化在算力、算法和技术方面基本达到阶段性成熟，想要更加落地，解决行业具体痛点，需要大量经过标注处理的相关数据做算法训练支撑，可以说数据决定了AI的落地程度。目前，我国人工智能行业呈现良好的发展态势，而作为强关联性的数据标注行业，随人工智能发展而迎来高速增长。

数据决定了AI落地程度，基础数据服务是商业化过程中重要的一环

人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础;技术层是人工智能产业的核心;应用层是人工智能面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。

人工智能基础数据服务指为AI算法训练及优化提供的数据采集、清洗、信息抽取、标注等服务，以采集和标注为主。其中，数据标注为人工智能企业提供了大量带标签的数据，供机器训练和学习，保证了算法模型的有效性。

AI公司和科技公司占主要份额，AI应用三大阶段对数据标注服务产生差异化需求

从需求方来看，AI数据标注客户分为AI公司、科技公司、科研机构、行业企业四类。AI公司和科技公司占主要份额，AI公司更聚焦于视觉、语音等某一类型的基础数据服务，而科技公司结合集团优势，向人工智能整体发力，不同部门会产生多类型数据需求，科研机构需求占比较小。

此外传统意义上的行业企业，如汽车厂商、手机品牌商、安防厂商等传统企业围绕自身业务进行技术拓展，也开始产生AI基础数据需求，并且量级逐渐增大，未来将释放更多市场空间。

从不同阶段的AI数据标注服务需求来看，企业应用简困世人工智能算法要经历研发、训练和落地三个阶段，不同阶段对于数据标注服务也有差异化需求。

研发需求是新算法研发拓展时产生的数据需求，一般量级较大，初期多采用标准数据集产品训练，中后期则需要专业的数据定制采标服务;

训练需求是通过标注数据对已有算法的准确率等能力进行优化，是市场中的主要需求，以定制化服务为主，对算法的准确性有较高要求;

落地场景的业务需求中算法较为成熟，涉及的数据采集和标注更贴合具体业务，如飞机保养中的涂料识尺誉别数据等，对于标注能力和供应商主动提出优化意见的服务意识有较强要求。

人工智能规模近2000亿，科技企业AI算法研发投入规模预计超370亿元

2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，将人工智能上升到国家战略层面，受益于国家政策的大力支持，以及资本和人才的驱动，我国人工智能行业的发展走在了世界前列。根据沙利文的统计预测，2020年中国人工智能行业市场规模约为1858.2亿元。

2019年中国科技企业技术研发投入约为4005亿元，其中人工智能算法研发投入占比为9.3%，超370亿元，且大部分投入来自互联网科技公司。主要AI算法应用领域——计算机视觉、语音识别/语音合成，以及自然语言处理占比分别为22.5%、2.3%和7.1%，三者中计算机视觉相关算法研发投入占比最大，这与视觉相关创业公司数量、产业需求和政策导向呈正相关联系，计算机视觉目前仍是中国最具代表性的AI应用技术。

人工智能推动数据标注产业高速发展，以图像、语音类数据为主

如前文所述，我国人工智能行业如火如荼地兴起，落地化进程大大加速，应用场景逐渐广泛，数据标注行业作为人工智能的上游基础产业也在短短数年间迎来了爆发式的发展。根据iResearch数据显示，到2019年，数据标注行业市场规模为30.9亿元，到2020年行业市场规模突破36亿元，预计2025年市场规模将突破100亿元，说明我国数据标注行业处于高速发展阶段。

按数据类型划分，中国人工智能数据标注市场以语音、图像、NLP领域的标注服务为主。从前文中人工智能算法研发投入来看，计算机视觉、语音识别/语音合成等为主要研发领域，因此对图像类、语音类的数据标注需求占据主要比重。2019年，图像类、语音类、NLP类数据需求规模占比分别为49.7%、39.1%和11.2%。

一线及新一线城市数据标注需求旺盛，其中北京地区排名第一

从数据标注需求企业地区分布情况来看，截至2020年12月，北京、上海、成都、深圳、杭州为数据标注企业分布TOP5城市，企业数量分别达到185家、84家、68家、63家、46家;其中北京、上海、成都、深圳企业数量均较2020年4月有所上升，杭州企业数量较2020年4月有所下降。

分类型来看，大部分公司存在多种需求，如音频标注的不同语音，图片标注的不同方式等。在有数据标注需求的公司中，北拦肢京地区遥遥领先，占全国需求的30%左右，随后依次为上海、深圳、杭州、广州。各个类型标注在TOP城市中的占比情况如下：

定制化需求成为主流，数据服务市场步入需求常态化

监督学习下的深度学习算法训练十分依赖人工标注数据，近年来人工智能行业不断优化算法增加深度神经网络层级，利用大量的数据集训练提高算法精准性，ImageNet开源的1400多万张训练图片和1000余种分类在其中起到重要作用，为了继续提高精准度，保持算法优越性，市场中产生了大量的标注数据需求。

时至今日，人工智能从业公司的算法模型经过多年的打磨，基本达到阶段性成熟，随着AI行业商业化发展，更具有前瞻性的数据集产品和高定制化数据服务需求成为了主流。

据了解，目前一个新研发的计算机视觉算法需要上万张到数十万张不等的标注图片训练，新功能的开发需要近万张图片训练，而定期优化算法也有上千张图片的需求，一个用于智慧城市的算法应用，每年都有数十万张图片的稳定需求;语音方面，头部公司累计应用的标注数据集已达百万小时以上，每年需求仍以20%-30%的增速上升。

不仅如此，随着1oT设备的普及，语音交互场景越来越丰富，每年都有更多的新增场景和新需求方出现，对于标注数据的需求也是逐步增长。结合市场来看，随着AI商业化发展，AI数据标注服务需求步入常态化，存量市场具有较为稳定的需求源头，而增量市场随着应用场景的丰富，以及新型算法的诞生，拥有更广阔的想象空间。

更多数据来请参考前瞻产业研究院《中国数据标注行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

㈡ “手机多摄”蕴育巨大市场空间 AI厂商纷纷布局“抢食”

自2000年全球第一部拍照手机诞生，手机摄像头经历了一轮轮的迭代升级，厂商对手机拍照媲美相机质感的追求从未停止。

在今年的“金九银十”，苹果公司在推出新一代iPhone的同时，宣称iPhone13、13mini拥有该公司“有史以来最先进的双摄摄像头系统”,iPhone 13 Pro、Pro Max拥有该公司“最强大的三摄摄像头系统”。

AI 算法：多摄像头的协作纽带

在后置多个摄像头出现之前，智能手机的单个摄像头在硬件参数的比拼已逼近“天花板”，随着短视频的快速流行，用户对手机拍摄的需求已不再拘泥于简单的高清图像，开始利用手机进行专业级别影像创作。但是有目共睹的是，手机设备尺寸小，且需要封装很多的硬件和系统。与此同时，手机上的摄像头大部分是定焦摄像头，要想实现像单反相机那样随时变焦功能，就需要多个摄像头去模拟变焦过程，因此手机多摄技术应运而生。

消费者在选购手机时，容易对拍摄存在一些认知的偏差，比如并不是摄像头越多，拍照功能越强；同样，像素越高，不一定代表画质越好；还有副摄像头的成像效果并不一唯缓定不如主摄像头。“手机拍摄成像，需要整个系统的搭配和组合，即计算摄影。它能够从整个影像系统设计出发，配合智能手机的光学渗山羡系统以及传感系统，借力人工智能算法，通过图像识别、融合、增强、分割等方式，优化拍摄能力、丰富拍摄功能、升级成像质量，带来指数级的效果提升。”范浩强指出，“在手机后置摄像头从双摄逐渐升级到三摄、四摄的过程中，AI算法已成为多摄像头联动不可或缺的纽带。”

艾媒咨询在《中国人工智能手机白皮书》报告中提出了“AI重新定义光感知”的丛拍观点。AI+光感知系统主要分为软硬件两部分，硬件包括屏幕、镜头组、芯片，软件主要是AI算法。目前在硬件领域，大屏、全面屏成为主流趋势，手机镜头数量趋近饱和，组合优化和结构升级成为竞争焦点。而软件层面，AI算法丰富了机型种类，发展空间广阔，高画质成为计算摄影发展的焦点。

AI 公司“分食”，手机厂商仍占主导

根据旷视 科技 9月30日更新的招股说明书中显示，该公司在2018年、2019年、2020年来自移动终端类消费互联网解决方案的营收分别为9184万元、1.16亿元、8709万元。今年上半年，这一数字为5198万元，在总营收中的贡献占比为7.76%。而据虹软 科技 10月29日公布的三季报显示，今年第三季度，智能手机视觉解决方案业务营收为1.37亿元，同比下降19.80%，今年前三季度，该业务营收为4.17亿元，同比下降5.59%。国金证券在研报中指出，因华为中高端手机业务几近清零，增速放缓，目前虹软 科技 在向车载业务战略转型，以提升营收。

旷视 科技 在招股书中指出，AI 技术与光感知系统相结合在智能手机等移动终端的典型应用包括计算摄影解决方案与设备解锁方案。产业链由整机厂商、算法公司、模组厂、摄像头芯片厂、摄像头马达厂、镜头厂等共同组成，手机厂商作为产业链下游，占据着相对主导的地位。算法公司在手机摄像头制作过程中，主要与产业链上下游厂商紧密结合，负责单摄驱动与双摄算法植入、同步调试等环节。

从盈收模式来看，AI算法厂商与终端合作方先行签订框架协议，约定为特定型号智能设备提供计算摄像解决方案，之后另行订立授权协议，约定具体的收费模式，主要包括许可费和按相关型号季度出货量计算的授权费。

旭日数据董事长、深圳市摄像头协会秘书长孙燕飚指出，手机厂商将AI算法“变”成ISP芯片，实际就是将AI拍照“变”成标准品，这样做的好处是，能够提升拍摄智能化、专业化程度的同时，降低手机的功耗。在计算影像领域，ISP芯片可以视为标准品，AI算法软件是迭代型的，从商业模式来看，ISP芯片明显比纯售卖AI算法要更为稳定，因为对于需求方来说，采购多少芯片是比较清晰的，可以按数量计算成本和结算。

不难看出，从手机拍摄功能吸纳AI技术参与的大趋势来看，AI技术公司在其中扮演的是手机厂商集成软件、或者专用芯片的前置算法供应商，充当产业链上的“分食者”，主导者仍然是手机厂商。对于AI算法厂商来说，智能手机摄像头的AI解决方案在整体营收中的贡献占比仍比较有限，因此我们可以看到，AI算法厂商向智能安防、智慧城市、供应链物联网、智能驾驶等其他更多的场景 探索 商业化，以拓展营收来源。

㈢ 实用金融知识分享-行业分析-空间维度

实用金融知识：行业分析，空间维度

空间维度--选择市场空间大的行业非常重要。市场空间的概念:市场空间其实就是需求量，或者说是预期的销售总量。市场空间的意义:对于行业内的企业来说,市场空间代表着它们生意可能的最大边界,这在一定程底;止影响着它们的经营策略。

对于投资者而言,“海阔凭鱼跃”和“烂升螺狮壳里做道场”是有着巨大区别的。选择一个市场空间大的行业是很重要的，毕竟鱼多的地方好钓鱼嘛。

怎么分析市场空间大小?分析一个行业的市场空间决不能只看当前的市场存量，务必要从存量和增量两个角度出发。而且从某种意义上来说,分析增量市场可能更加重要。存量和增量的概念即是相对的又是绝对的,它们既代表着绝对数量,又代表着与替代行业对比的相对数量。

无论行业的生意模式是to G、to B还是toC,最终都是为了人所服务的,不同地区的睁历碰风俗习惯、人口数量、年龄结构、收入结构都是影响市场空间的关键因素。所以说,市场空间不是静态的,它会随着时间与空间的变化而变化。

分析市场空间的方法

分析市场空间的方法一般可以分为自上而下和自下而上两大类,两类方法的不同点在于自上而下测算法是从宏观角度出发,其主要测算方法有源推算法悉谈和相关数据推算法。

而自下而上测算法是从微观角度出发,具体包括需求测算法和业内反推法。

㈣ 如何实现大数据可视化

基本概念：

1.数据空胡州间

数据空间是由n维属租做行性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间。

2.数据开发

数据开发是指利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算。

3.数据分析

数据分析指对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据，从而能多角度多侧面观察数据。

4.数据可视化

数据可视化是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。

数据可视化优点：

1.接受更快

人脑对视觉信息的处理要比书面信息容易得多。使用图表来总结复杂的数弊哗据，可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快。节省接受时间。

2.增强互动

数据可视化的主要好处是它及时带来了风险变化。与静态图表不同，可视化的应用可以是流动性的操作，更有力的了解数据信息。

3.强化关联

数据可视化的应用可以使数据之间的各种联系方式紧密关联。以数据图表的形式描绘各组数据之间的联系。

4.美化数据

可视化从视觉的角度来描绘数据，可根据技术工具对数据的表现形式进行美化，以达到观看数据的同时对于视觉也是一种享受的效果。

㈤ 虚拟人市场规模或达2700亿元，虚拟数字人概念股还有多少想象空间

中央广播电视总台新增了央视新闻AI手语虚拟主播，不仅能报道冬奥新闻，还能进行准确及时地进行赛事手语直播。将自北京奥会开始起，用“AI”智慧为听障朋友提供手语橘盯服务。

㈥ 人工智能对未来教育行业的发展有着怎样的影响呢

——2021年中国人工智能市场现状与发展前景分析 智慧教育成黄金赛道、学习机趋于刚需

人工智能行业主要上市公司：目前国内人工智能行业的上市公司主要有网络网络(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。

本文核心数据：智能语音在教育领域的主要应用,中国智能在线教育市场规模,智能在线教育市场规模级同比增长,学习机出货量市场份额,中国学习机市场空间预测

1、 智慧教育成为黄金赛道

智能语音在线教育领域主要有四个应用，分别为语音转录、语音算法助力课堂质量检测、虚拟教师互动教学、口语测评。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

㈦ 蓝胖子机器智能：核心算法促物流提效丨强链补链在行动

手指轻轻一动、鼠标轻轻一点，快递就能准时送货上门。不少人都在感叹：“现在的快递真方便！”确实，不管是要求“鲜、快、优”的生鲜产品，还是需要精准温控的各种药物，抑或是“大块头”的家电家具和工业配件，都成了快递运输的主要品种。在电商行业迅速发展的当下，物流行业的自动化与智能化已经成为必然。

核心算法让物流环节更高效

现阶段，物流行业发展迅速，在自动化与智能化方面有很大的优化空间。在嗅到其中的市场机会后，不少公司瞄准了这一赛道，对智能物流领域进行布局。

在将机器人、人工智能技术与实际物流环节相结合的过程中，算法是其中绕不开的关键词。目前，蓝胖子在算法方面的布局有四大方向。

第一个方向是计算机视觉。换句话说，就是让机器人的眼睛能够识别不同物品，尤其是在物品重叠时候的分割。

第二个方向是机械臂的控制和运动规划。针对这点，张羽雪也给出了进一步解释。“比如我已经识别到某个包裹了，我要把它从a点抓到b点。”她说，“这个三维空间里其实是有无数条运动轨迹的，我们要找到最快、最短的这一条路径，这就是运动规划。”

第三个方向是移动和多机协作。移动机器人在给定的区域里自主移动、自主导航、自主避障、自主充电。“如果我有10台、20台、50台甚至100台移动机器人，我应该怎么调动每一台机器人，使它们在运作过程中不会相互碰撞？当一台机器人在运作的时候，如何缩短另一台机器人的等待时间？这就需要多机调度技术。”张羽雪说。

第四个就是人工智能技术的应用。在遇到新场景后，机器人需要通过深度学习进行视觉训练，以快速识别新的场景。装箱的规划也是人工智能技术的应用之一。“这里面（装箱）用到了时空优化技术，就是去优化装箱，让所用的时间最少，所用的空间最大。”张羽雪表示。

技术与物流业务需要紧密结合

机器视觉、深度学习等技术应用需要积累大量的数据，也需要较多的试错过程。这个过程的成本很高，对包括蓝胖子在内的所有人工智能企业都提出了不小的挑战。

在张羽雪看来，应对此类挑战的方法主要有两个，一方面需要算力的提升、海量的数据以及更快的通信，另一方面就是需要技术与业务的紧密结合。

从第一个方面来看，算力的提升与整个行业底层技术的提高息息相关，数据的获取则离不开企业与客户的相互合作。客户提供的数据能够训练和测试算法。张羽雪表示，“客户的数据对算法的积累和机器人的训练会起到很好的作用。”

通信速度的提升对机器人的应用也有着极大助力。当前，5G的使用让机器人计算的速度更快，数据传输更快，延时更低，协作更高效。

事实上，机器人的控制系统与客户的各个数据系统，包括ERP（企业资源计划）系统、仓储管理系统和生产规划系统的连接与打通其实是非常难的一点。在实验室里面，很多技术问题都是可以解决的，但并不是所有的技术都能解决业务问题。

张羽雪还呼吁市场应该多给智能机器人行业一些成长的时间。智能机器人的技术积累需要一定时间，从技术到应用需要不断地进行试错，还要在各种场景中不断地训练机器人，使机器人达到更高的作业精度和准确度。在这点上，政府引导基金和民间资本都需要给科创企业更多的时间和更大力度的支持，传统企业也需要逐步转变思维，将目光放长远，采用新兴技术来解决当前以及未来的挑战。

生态的构建对每个行业的发展都非常关键。张羽雪认为，政府是构建生态的一大主体，通过发挥主导作用，政府能够建立本地的相关企业集群。此外，德勤、凯捷等IT服务及咨询公司是连接新兴企业与传统大企业的桥梁，将大客户的需求与新型企业的技术充分对接，也是构建产业生态的一大力量“如果某个大客户有需求，咨询公司就去寻找哪一个初创企业可以提供给他们相应的技术，为客户设计一个整体解决方案。”张羽雪说，“很多大企业已经开始在搭建这样的AI生态了，这也是未来产业的发展趋势。”

编辑丨赵晨

美编丨马利亚