人工智能的发展前景如何？2021年，中国人工智能市场收支规模达到82亿美元，占全球市场规模的9.6%，在全球人工智能产业化地区中仅次于美国及欧盟，位居全球第三。
人工智能的发展前景如何？
全球∶2021年，全球人工智能市场收支规模（含硬件、软件及服务）达850亿美元。IDC预测，2022年该市场规模将同比增长约20%至1017亿美元，并将于2025年突破2000亿美元大关，CAGR达24.5%，显示出强劲的产业化增长势头。
中国∶2021年，中国人工智能市场收支规模达到82亿美元，占全球市场规模的9.6%，在全球人工智能产业化地区中仅次于美国及欧盟，位居全球第三。IDC预测，2022年该市场规模将同比增长约24%至102亿美元，并将于2025年突破160亿美元。
大数据分析需求的增长、云服务”普及率的不断提高以及市场对智能决策助手不断增长的需求，是推动Al行业发展的关键因素。
据GrandView Research，在全球人工智能产业应用方面，受益于信息流广告及内容推荐算法“在互联网行业的快速崛起，广告及传媒领域应用占市场规模的21%，是目前Al市场化应用规模最大的行业金融保险（17%）、医疗（13%）、零售（11%）也是人工智能应用较为成熟的行业。同时，伴随着自动驾驶及智慧制造“解决方案的快速发展，汽车（10%）及工业制造（9%）也成为发展最快的Al应用领域。
人工智能产业化性价比显著提高∶从行业角度看，在Al模型表现进步的同时，训练成本在逐步降低。自2018年以来，以图像分类为例，训练图像分类系统的成本下降了63.6%，而训练次数提高了94.4%，这将有效促进Al产业化落地。训练时间全面缩短。
自2018年，Al模型训练呈现出两个关键趋势∶
1、几乎所有Al领域（语音识别22、图像分割等）的训练时间均显著缩短；
2、Al硬件鲁棒性得到实质提升。根据MLPerf竞赛数据，目前，推荐、目标检测“、图像分类和自然语言处理”的训练时间已
经可以缩短至1分钟以内。
训练成本显著下降∶根据MLPerf竞赛数据，在93%准确率下，22017/2021年图像分类模型最低训练成本分别为1112.6/4.6美元。短短四年时间内，训练成本降至仅为原来的1/242。
低代码/零代码A开发资源不断丰富国内外越来越多的A服务商开始提供各种各样的低代码“/零代码“Al开发平台，这将使得小公司有更多机会使用之前大公司才能够使用的复杂技术进行应用程序的创建，进而使得A开发的技术门槛及成本将进一步降低。
微软∶2022年Build开发者大会上公布了新的OpenAl服务，这使得开发者可以使用GPT-3自然语言模型，此外还推出自动转换编程语言、自动补写代码、查错等能力，甚至为其 Power Apps 平台新增了一项Al快速设计功能，反映了微软打造低代码/无代码Al开发平台的决心。
Al行业应用落地加速∶技术侧算法与硬件的提升为A开发所带来的降本增效极大地加快了Al行业与传统行业的融合以及在新兴行业的应用，新的Al使用场景在全球范围内不断落地。
传统行业的融合∶在数字化转型背景下，金融、工业、医药、教育与政务等传统领域对数据的应用逐渐加深，在拥有有有一定的数字化积累的基础上，为机器学习在内的Al产品发挥价值提供了天然土壤。
新兴行业∶元宇宙、自动驾驶、机器人、VR、AR、虚拟人等新兴行业对人工智能技术拥有天然需求，在其市场规模飞速攀升的同时已成为人工智能产业的重点布局板块。
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