AI开发平台 头豹词条报告系列

Leadleo.com 客服电话：400-072-5588 AI开发平台头豹词条报告系列 常乔雨 2023-03-15未经平台授权，禁止转载版权有问题？点此投诉 信息传输、软件和信息技术服务业/软件和信息技术服务业/信息系统集成和物联网技术服务 行业： 信息科技/软件服务 行业定义 AI开发平台是一个软件平台，旨在为开发人员提供机器学… AI访谈 行业分类 AI开发平台主要分为传统的AI基础软件平台和集成式AI开… AI访谈 行业特征 AI开发平台行业存在以下特征：1.上游人才供给稀缺；… AI访谈 发展历程 AI开发平台行业 目前已达到3个阶段 AI访谈 产业链分析 上游分析中游分析下游分析 AI访谈 行业规模 2021年中国AI开发平台营收规模为226.7亿元，预计未… AI访谈数据图表 政策梳理 AI开发平台行业相关政策5篇 AI访谈 竞争格局 中国AI开发平台行业的参与者少，行业准入门槛高，竞争… AI访谈数据图表 摘要AI开发平台是一种软件平台，旨在为开发人员提供人工智能应用开发所需的各种资源和工具，包括机器学习、深度学习和自然语言处理等算法、计算能力和开发工具等。该平台可以帮助开发人员快速构建和部署人工智能应用程序，降低开发成本和技术门槛。AI开发平台的优势在于提供一整套解决方案，包括从数据处理到模型部署全流程实现自动化的工具，丰富的算法和模型库，多种编程语言和开发环境，以及云计算和容器化支持。此外，可视化和分析工具也能帮助开发人员更方便的了解模型的进程，降低模型黑箱特质的不便性。目前，AI开发平台的下游应用覆盖领域广泛，包括智慧金融、智慧医疗、智慧教育、智慧工业、智慧政务、智慧零售和智慧互娱等，企业对人工智能的需求大，但是上游供给缺乏人才支持和生态供给系统还未完全成熟。因此，中国需要加快人才培养的速度和规模，以支持人工智能产业的发展。同时，需要加强生态系统建设，提供更多的数据资源、算力资源和算法开发资源。 AI开发平台行业定义 AI开发平台是一个软件平台，旨在为开发人员提供机器学习、深度学习、自然语言处理等人工智能应用开发所需的各种资源和工具。它集成了人工智能算法、计算能力和开发工具，为开发人员提供了一系列开发框架、工具和接口，以帮助开发人员快速构建和部署人工智能应用程序。AI开发平台的目标是帮助开发人员快速、高效地构建人工智能应用，降低开发成本和技术门槛。AI开发平台的优势在于提供了一整套解决方案，帮助开发人员从 数据处理到模型部署全流程实现自动化，降低了人工智能应用开发的门槛和成本。同时，AI开发平台还能提供丰富的算法和模型库，满足不同场景的需求，并支持多种编程语言和开发环境。此外，AI开发平台还能提供云计算和容器化支持，让开发人员可以更加方便地部署和管理自己的应用程序。最后，可视化和分析工具也能帮助开发人员更方便的了解模型的进程，降低模型黑箱特质的不便性。[1] [1]1：弗若斯特沙利文、头豹… AI开发平台行业分类 AI开发平台主要分为传统的AI基础软件平台和集成式AI开发平台。AI基础软件为工程师提供了轻量级、易上手的开发环境；集成式AI开发平台集成了人工智能算法、计算能力和开发工具，并开放了机器学习、深度学习、训练模型等开发架构。此外、集成式AI开发平台还提供了开发所需的计算能力支持，并使开发人员能够通过接口 调用有效地使用平台中的人工智能能力进行人工智能产品开发或增强。 AI基础软件平台 使用AI基础软件平台进行AI开发时，用户根据实际的使用需求配置功能模块，例如数据准备功能包、模型部署插件或者计算引擎；AI基础软件平台工具对数据科学家和算法工程师而言更易上手、更加轻量。典型的AI基础软件平台有Databricks数据与AI平台、机器学习开源工具集Kubeflow、GoogleColab和JupyterLab等。 AI开发平台分类 集成式AI开发平台 集成式机器学习平台是以算法开发全流程为导向的软件平台，它集成了数据准备、模型开发、模型训练和部署等环节的相应工具或子产品集。这些工具或子产品集都在同一平台环境中，以满足企业算法开发与生产的全生命周期需求。例如，百度BML全功能AI开发平台、阿里云机器学习平台PAI、华为云ModelArts、腾讯云TI平台等。相对于AI基础软件平台，集成式AI开发平台显著降低了AI应用门槛，推动了算法模型的共享和交易并加速业务落地。 [2]1：头豹研究院、Segmentf…2：https://segmentfault.c… AI开发平台行业特征 AI开发平台行业存在以下特征：1.上游人才供给稀缺；2.深度学习框架市场呈垄断式；3.行业迅速崛起，百花齐放。 1上游人才供给稀缺 中国AI开发平台对人才的需求大，市场供给端面临缺口问题。 根据相关统计，中国在AI开发领域面临人才供给不足的困境。据报道，到2018年底，中国面临着超过100万的人工智能人才缺口，而到2020年，这一数字将进一步攀升至226万。尽管中国有367所高校开设了人工智能研究方向，但每年该领域毕业的学生仅约2万人，这远远不能满足市场需求。因此，中国在人工智能领域的迅猛发展需要大量的人才支持。为了满足国内人工智能产业的发展需求，中国必须采取措施加快人才培养的速度和规模。 [3 2深度学习框架市场呈垄断式 全球深度学习框架超90%的份额由谷歌开发的TensorFlow与Meta开发的Pytorch占领。 TensorFlow是现阶段最热门的深度学习框架，拥有可视化、性能强悍、多用途等特点。TensorFlow自带tensorboard可视化工具，能够让用户实时监控观察训练过程，同时支持多GPU、分布式训练，跨平台运行能力强。TensorFlow具备不局限于深度学习的多种用途，还拥有支持强化学习和其他算法的工具。Meta的PyTorch（合并Caffe2）凭借其易用性迅速突起，应用数量大幅提升，在各大顶级学术会议论文中占比超过50%。两家企业的开源深度学习框架在市场上呈垄断态势，市场份额合计超90%。 3行业迅速崛起，百花齐放 AI开发平台近年来迅速崛起，随着不断增加的功能和服务，平台间竞争激烈，开放合作成为主流趋势，以促进商业化和提高用户体验。 在AI技术的普及和商业化进程中，AI开发平台正在经历一个高速发展期。这一时期，各种AI开发平台不断涌现，为越来越多的行业提供AI解决方案，同时也促进了AI技术的商业化进程。随着时间的推移，这些平台的功能也越来越丰富，支持更多的算法和模型，并提供更加便捷、易用的开发环境和服务。竞争也越来越激烈，平台之间开始加强合作、整合资源，提高用户体验。开放合作成为AI开发平台的主流趋势。例 如，由百度公司开发的“百度AI开放平台”，于2017年正式上线。该平台涵盖了包括语音识别、自然语言处理、人脸识别、图像识别等在内的多个AI领域，提供了丰富的API和SDK，以及数据处理、模型训练等全方位的AI开发支持。通过合作，不同平台可以共享技术、资源和用户群体，从而实现互利共赢。同时，这 种合作也有助于降低开发成本，提高开发效率和质量。在这一高速发展期，AI开发平台正在不断探索创新和突破，以应对不断变化的市场需求和技术挑战。 [3]1：弗若斯特沙利文、头豹… AI开发平台发展历程 AI开发平台的萌芽期可以追溯到20世纪50年代至80年代，当时由于AI技术尚未得到广泛应用和发展，因此AI开发平台的需求也相对较小。随着AI技术的快速发展，AI开发平台的启动期大约可以追溯到2000年。此时，AI技术刚刚开始受到广泛关注，开发人员可以使用这些平台来快速创建和训练模型，提供可视化的工具和易于使用的API，降低了AI开发门槛。在启动期，AI开发平台面临着基础设施不够完善、标准化程度不高、面向的主要是专业开发人员等问题。随着AI技术应用逐渐普及，AI开发平台进入了高速发展期，各种AI开发平台迅速涌现，为各行各业提供了AI解决方案，同时也加速了AI技术的商业化进程。AI开发平台的功能越来越丰富，支持更多算法和模型，并提供更便捷、易用的开发环境和服务。竞争激烈，开放合作成为AI开发平台的主流趋势，各平台开始加强合作、整合资源，提高用户体验。在高速发展期，AI开发平台对行业的影响日益深远，为各行各业提供了 更多解决方案，促进了AI技术的应用和发展。 [4 萌芽期1950~1989 1.1956年夏季，一场历史性的会议在美国达特茅斯学院举行，这次会议被称为AI领域的“创世纪”之会。参会的学者和科学家对AI的基础理论和算法进行了深入讨论，为AI技术的发展奠定了基础。 2.LISP语言诞生：是AI领域的标志性语言之一，是由美国麻省理工学院（MIT）的JohnMcCarthy在20世纪50年代发明的。LISP语言的出现为AI算法的实现提供了支持，LISP语言具有灵活、强大和可扩展性等特点，至今仍被广泛使用。 3.Symbolics公司是一个专门从事AI算法研究的公司，它在20世纪70年代研制出了LISP机器，是专门用于AI算法研究的硬件设备。LISP机器具有极高的计算能力和存储容量，被广泛用于AI研究和开发。 在AI开发平台的萌芽期（20世纪50年代至80年代），AI技术尚未得到广泛应用和发展。AI技术行业缺乏标准化的开发平台、硬件资源有限、缺乏实际的应用场景、算法的理论基础也不够成熟。因此，开发平台的需求也较为有限。在这个阶段，主要是在计算机硬件和软件领域进行研究。 启动期1990~2009 1.1993年，MathWorks公司推出了MATLAB软件MathWorks公司推出了MATLAB软件，这是一款专业的数学计算软件，为AI开发提供了更为便捷的环境和工具。MATLAB支持矩阵计算、图形绘制和数据可视化等功能，可以帮助AI研究者进行模型训练和实验。 2.NVIDIA公司在1996年推出了第一款GPU显卡，这种新型显卡的并行处理能力非常强，成为AI计算和训练的重要工具。GPU的高性能和低成本使得AI技术得以更加广泛地应用，开发平台也得以快速发展。 3.2002年，Python编程语言的发布。Python编程语言是一种简单易学、高效灵活的编程语言，也成为了AI开发的重要工具之一。Python语言具有丰富的库和模块，支持常用的AI算法和技术，如神经网络、机器学习、自然语言处理等。 AI开发平台的启动期大约可以追溯到2000年，当时AI技术刚刚开始受到广泛关注。AI开发平台的出现为AI技术的发展提供了基础设施和工具支持。开发人员可以使用这些平台来快速创建和训练模型，通过提供可视化的工具和易于使用的API，降低了AI开发的门槛，使更多的人可以参与到AI开发中来。AI开发平台在启动初期也面临着诸多困难。例如，AI开发平台的基础设施不够完善，很多功能需要开发人员自己实现；AI开发平台的标准化程度不高，各平台之间的兼容性和互操作性存在一定的问题；AI开发平台面向的主要是专业开发人员，对于非专业人士来说使用起来较为困难。 高速发展期2010~2023 1.2006年，谷歌推出了MapReduce和GoogleFileSystem。MapReduce和GoogleFileSystem是谷歌公司开发的分布式计算和存储系统，为大规模数据处理提供了基础。这些技术的出现使得AI开发平台可以更好地处理大规模数据，支持更加复杂和深度的AI应用。 2.2015年，谷歌发布了TensorFlow深度学习框架。TensorFlow深度学习框架是谷歌公司发布的开源AI平台，具有高效、灵活和可扩展的特点，可以支持各种类型的AI算法和技术。TensorFlow的出现推动了AI开发平台技术的进一步发展，也促进了AI技术的广泛应用。 3.由百度公司开发的“百度AI开放平台”，于2017年正式上线。该平台涵盖了包括语音识别、自然语言处理、人脸识别、图像识别等在内的多个AI领域，提供了丰富的API和SDK，以及数据处理、