L’intelligenza artificiale è una tecnologia ampiamente utilizzata che, con l’aiuto delle macchine, rimodella il processo con cui gli esseri umani integrano le informazioni, analizzano i dati e ottengono approfondimenti, aiutando gli esseri umani a migliorare l’efficienza e a ottimizzare il processo decisionale. Dopo anni di sviluppo e pratica, l’intelligenza artificiale è diventata una tecnologia sempre più ampiamente adottata e si è sviluppata in una nuova infrastruttura che dà potere a tutti i ceti sociali e rimodella il panorama del settore.

Il tasso di penetrazione dell’intelligenza artificiale nell’economia complessiva è in crescita, ma in larga misura deve ancora affrontare molti colli di bottiglia nello sviluppo, tra cui dati insufficienti, costi applicativi relativamente elevati, problemi di sicurezza e governance del sistema e sfide di implementazione. Tuttavia, negli ultimi anni, il mercato e la società nel suo insieme hanno gradualmente riconosciuto il ruolo trasformativo dell’intelligenza artificiale. In particolare, i seguenti progressi nei fattori tecnologici e sociali hanno accelerato l’applicazione commerciale dell’intelligenza artificiale.

Il mondo di oggi ha raggiunto un’ampia digitalizzazione e interconnessione, che ha portato anche a un rapido aumento della quantità di dati. Nel 2021, sono stati creati, acquisiti, copiati e consumati 83ZB di dati a livello globale, un numero aumentato di quasi 30 volte negli ultimi dieci anni e si prevede che crescerà ulteriormente fino a 208ZB nel 2026. Le informazioni importanti contenute nell’enorme quantità di dati hanno creato molte opportunità per ogni organizzazione. Tuttavia, l’aumento del volume dei dati ha portato anche sfide senza precedenti all’analisi dei dati. Gestire manualmente le attività di analisi dei dati è diventato sempre più difficile e costoso. In questo contesto, l’accumulo di dati ha favorito l’applicazione dell’intelligenza artificiale. Allo stesso tempo, l’intelligenza artificiale apprende, si forma e si sviluppa a partire da dati abbondanti, diventando più intelligente e capace di risolvere i problemi del mondo reale in modo più efficace.

Rapido aumento della potenza di calcolo: la potenza di calcolo è strettamente correlata all’iterazione dello sviluppo dei chip. Rispetto alle generazioni precedenti di chip, i prodotti di intelligenza artificiale della maggior parte delle aziende produttrici di chip hanno migliorato significativamente la loro potenza di calcolo. La potenza di calcolo della nuova generazione di chip di intelligenza artificiale dei grandi produttori di chip può essere aumentata fino a dieci volte rispetto alla generazione precedente di prodotti simili.

Tempi e costi ridotti per la formazione dei modelli: l’emergere di nuovi algoritmi e framework ha migliorato l’efficienza della formazione e dell’implementazione dell’intelligenza artificiale nelle industrie. Ad esempio, con l'aiuto della tecnologia di transfer learning, le informazioni acquisite da un modello di intelligenza artificiale possono essere migrate e copiate in nuove aree; con l'aiuto della tecnologia di apprendimento automatico della macchina (AutoML), tutti gli sviluppatori e il personale aziendale possono sviluppare e ottimizzare la macchina modelli di apprendimento, riducendo la dipendenza dagli esperti di machine learning.

L’intelligenza artificiale continua a contribuire a trasformare tutti gli aspetti della vita in tutto il mondo e anche i decisori di varie organizzazioni se ne sono accorti e hanno investito nell’intelligenza artificiale. Nel 2021, la spesa globale per l’intelligenza artificiale raggiungerà i 163,8 miliardi di dollari, rispetto ai 46,2 miliardi di dollari del 2017, con un tasso di crescita composto medio annuo del 37,2%, e si prevede che aumenterà fino a 463,9 miliardi di dollari nel 2026, con una crescita composta media annua. tasso del 23,1%. Si prevede che entro il 2030 l’intelligenza artificiale rappresenterà quasi il 15% del PIL globale.

Tra i pionieri nell’applicazione dell’intelligenza artificiale, il mercato interno è molto attivo e sta ora guidando lo sviluppo del settore globale dell’intelligenza artificiale con innovazioni di intelligenza artificiale che continuano a superare i confini esistenti ed emergono rapidamente. Dal lato della domanda, l’intelligenza artificiale è considerata uno strumento facilmente accessibile e facile da usare che può consentire a entità di tutte le dimensioni di ottenere miglioramenti dell’efficienza operativa e del successo aziendale nell’era digitale di oggi. L'enorme scala economica del Paese e il notevole livello di attività sociale hanno dato vita a una varietà di scenari applicativi che possono essere integrati con l'intelligenza artificiale. C’è un’enorme richiesta di soluzioni di intelligenza artificiale nel mercato cinese e devono essere personalizzate per scenari di vita reale diversi e dinamici, il che incoraggia anche l’innovazione nella tecnologia e nei modelli di business nel settore dell’intelligenza artificiale. Dal lato dell’offerta, i fornitori nazionali di IA beneficiano della grande e crescente quantità di dati generati dalle dimensioni dell’economia e dei livelli di attività sociale, da un forte pool di talenti, da capacità di ricerca leader e da attori dinamici sul campo dell’IA. Inoltre, si prevede che le politiche e le normative di sostegno del governo per promuovere la tecnologia dell’intelligenza artificiale, la formazione dei talenti dell’intelligenza artificiale e l’applicazione di soluzioni di intelligenza artificiale promuoveranno ulteriormente il rapido sviluppo dell’industria cinese dell’intelligenza artificiale.

Nel 2021, la spesa cinese per l'intelligenza artificiale ha raggiunto i 198,7 miliardi di yuan e si prevede che crescerà fino a 846,6 miliardi di yuan nel 2026, con un tasso di crescita composto medio annuo del 33,6%. Secondo il "2022 Artificial Intelligence Index Report", la Cina è un importante mercato dell'intelligenza artificiale con una crescente influenza globale, il che è confermato anche dai seguenti fatti:

L'industria cinese dell'intelligenza artificiale può essere suddivisa in quattro categorie principali in base ai campi di applicazione: intelligenza artificiale decisionale, intelligenza artificiale visiva, intelligenza artificiale vocale e semantica e robot di intelligenza artificiale. Di seguito vengono riportate le definizioni e gli scenari applicativi tipici di ciascuna delle quattro categorie:

Tra le categorie di cui sopra, si prevede che l’intelligenza artificiale decisionale sarà quella in più rapida crescita. Nel 2021, la portata della spesa del mercato cinese dell'intelligenza artificiale decisionale ha raggiunto i 47,1 miliardi di RMB e si prevede che crescerà fino a 284,1 miliardi di RMB nel 2026, con un tasso di crescita composto medio annuo del 43,3%.

Per sfruttare appieno il valore contenuto nei dati, molte organizzazioni hanno adottato un approccio basato sui dati per supportare il processo decisionale nelle operazioni quotidiane. A fronte di quantità di dati sempre crescenti, l’analisi dei dati da parte delle macchine piuttosto che degli esseri umani ha effetti diversi.

Prima dell’avvento e dell’eventuale applicazione commerciale dell’intelligenza artificiale, anche se ci sono dati sufficienti, le aziende devono ancora fare affidamento sulla percezione artificiale, sull’esperienza, sul giudizio e talvolta anche sull’intuizione per prendere decisioni. Il mondo in cui viviamo oggi sta cambiando rapidamente. È difficile prevedere i rischi connessi al prendere decisioni importanti basandosi solo sul buon senso e sull’esperienza accumulata, né possiamo sopportare le conseguenze di prendere decisioni sbagliate. Allo stesso tempo, nell’era digitale, l’elaborazione e l’analisi manuale di enormi quantità di dati è diventata sempre più difficile, costosa e poco pratica.

I modelli decisionali guidati dall’intelligenza artificiale superano i limiti della limitata razionalità umana e dei pregiudizi cognitivi e ora stanno gradualmente liberando e migliorando le capacità umane. In alcuni casi, possono persino sostituire il lavoro umano nei tradizionali modelli di flusso di lavoro per migliorare l’affidabilità delle decisioni. realizzazione ed efficienza. Poiché l’intelligenza artificiale viene applicata a scenari sempre più diversificati, l’intelligenza artificiale decisionale può ottimizzare quasi tutti i componenti delle operazioni aziendali dall’alto verso il basso, incluso ma non limitato all’espansione della scala aziendale, al miglioramento degli effetti di marketing e al miglioramento dell’efficienza operativa. Ad esempio, nel contesto del marketing intelligente, le soluzioni basate sull’intelligenza artificiale possono favorire la crescita dei ricavi per le aziende di e-commerce migliorando l’accuratezza della consegna del marketing. Il processo decisionale basato sull’intelligenza artificiale sta cambiando anche il sistema di gestione del rischio nel settore finanziario. Ad esempio, l’utilizzo di modelli di rischio di credito basati sull’intelligenza artificiale può ridurre significativamente i tassi di default. Sempre più industrie sono felici di vedere l’enorme impatto portato dalla tecnologia avanzata di intelligenza artificiale decisionale.

A differenza di altre categorie di soluzioni di intelligenza artificiale che si concentrano principalmente sulla percezione e sul riconoscimento di modelli di dati, l'intelligenza artificiale decisionale fornisce analisi predittive e raccomandazioni per supportare e guidare le azioni aziendali. Viene utilizzato in vari scenari della vita reale come il marketing di precisione, la gestione del rischio e l'ottimizzazione delle operazioni quotidiane. Secondo le informazioni di Chishi Consulting, si prevede che la spesa per l’intelligenza artificiale in Cina nei processi decisionali aumenterà in modo significativo nei prossimi cinque anni e rappresenterà una percentuale maggiore della spesa complessiva per l’intelligenza artificiale.

Sebbene il contesto di mercato cinese sia favorevole alla promozione dello sviluppo dell’intelligenza artificiale decisionale, diverse organizzazioni spesso si trovano ancora ad affrontare diverse sfide importanti che rendono difficile sviluppare e adottare autonomamente applicazioni di intelligenza artificiale: Carenza di esperti di intelligenza artificiale: mancanza di esperti di intelligenza artificiale gli esperti di intelligence e i data scientist sono sempre stati un ostacolo chiave per le aziende nella creazione di team interni di intelligenza artificiale e nello sviluppo e nella gestione autonoma delle infrastrutture di intelligenza artificiale. Per molte aziende, la carenza di talenti rappresenta un grave ostacolo al successo dello sviluppo interno dell’intelligenza artificiale.

Elevato costo totale di proprietà e ROI incerto: costruire un sistema di intelligenza artificiale proprietario o integrare soluzioni applicative software di intelligenza artificiale a più punti è proibitivo per la maggior parte delle aziende. Ad esempio, secondo le stime di Chishi Consulting, un'azienda generalmente necessita di un investimento iniziale di circa 500 milioni di RMB per sviluppare internamente un set completo di sistemi di intelligenza artificiale di livello aziendale, e successivamente dovrà sostenere costi di manutenzione continua di circa 50 milioni di RMB all'anno. Di conseguenza, il costo totale di proprietà è molto più elevato della spesa annuale dell’azienda per l’approvvigionamento esterno di un sistema di intelligenza artificiale dello stesso standard (da circa 50 milioni di RMB a 100 milioni di RMB). Inoltre, a causa della mancanza di competenze in materia di intelligenza artificiale e di formazione dei modelli, il sistema di intelligenza artificiale sviluppato internamente potrebbe richiedere maggiori investimenti e impiegare più tempo per la valutazione, e il miglioramento dell'efficacia e dell'efficienza del sistema potrebbe non soddisfare le aspettative, con conseguente elevato ritorno sull'investimento. investimento.

Difficoltà di implementazione: a causa della loro natura ad alta intensità di tecnologia e di capitale, le imprese potrebbero aver bisogno di molte risorse per implementare soluzioni di intelligenza artificiale su larga scala per sviluppare le loro applicazioni personalizzate e rendere intelligenti i processi interni (come il processo decisionale). Nella maggior parte dei casi, le aziende devono sviluppare e implementare applicazioni di intelligenza artificiale sviluppate autonomamente o soluzioni puntuali in outsourcing in modo "prova ed errore" per trovare la migliore combinazione di applicazioni che meglio si adatta alla loro attività. Secondo le stime di Chishi Consulting, con l’attuale configurazione del team di intelligenza artificiale, le imprese impiegheranno in media circa tre anni per completare la costruzione interna di infrastrutture e capacità di intelligenza artificiale su larga scala.

Incompatibilità di dati e sistemi: l'utilizzo di soluzioni applicative di intelligenza artificiale a punto singolo acquistate esternamente crea il rischio di incompatibilità tra applicazioni di soluzioni a punto singolo e/o tra applicazioni di soluzioni a punto singolo e applicazioni di intelligenza artificiale sviluppate internamente. Inoltre, una maggiore consapevolezza della sicurezza dei dati, della privacy dei dati e della gestione centralizzata dei dati e dei sistemi complicherà l’implementazione di soluzioni puntuali disparate e l’aggregazione di più fonti di dati.

Con il rapido aumento delle soluzioni di intelligenza artificiale incentrate sulla piattaforma in Cina, le sfide di cui sopra possono essere identificate e affrontate in modo appropriato. A differenza delle soluzioni puntuali, oltre alle applicazioni di intelligenza artificiale e all'infrastruttura informatica di base, le soluzioni di intelligenza artificiale decisionale incentrate sulla piattaforma forniscono agli utenti finali anche una piattaforma di sviluppo dell'intelligenza artificiale. Questa piattaforma di sviluppo dell'intelligenza artificiale fornisce agli utenti finali standard di sviluppo unificati, elevata compatibilità e la capacità di espandere in modo flessibile le applicazioni in base alle esigenze effettive. Le sue funzionalità plug-and-play e l'infrastruttura che possono essere utilizzate per sviluppare e gestire ulteriormente soluzioni per scenari applicativi specifici rendono la piattaforma decisionale di intelligenza artificiale più flessibile, scalabile, compatibile e più facile da gestire.

Nel mercato dell’intelligenza artificiale decisionale, il segmento di mercato cinese dell’intelligenza artificiale decisionale incentrato sulla piattaforma è in costante espansione. Nel 2021, la dimensione del mercato dell'intelligenza artificiale con processi decisionali incentrati sulla piattaforma ha raggiunto 9,4 miliardi di RMB in termini di spesa per l'intelligenza artificiale e si stima che crescerà fino a 84,5 miliardi di RMB nel 2026 con un tasso di crescita annuo composto del 55,0%, oltre la decisione. -making Il tasso di crescita complessivo del settore dell’intelligenza artificiale. La differenza fondamentale tra le soluzioni di intelligenza artificiale decisionale non incentrate sulla piattaforma e quelle incentrate sulla piattaforma è il potenziale di sviluppo e implementazione dell'intelligenza artificiale per soddisfare le mutevoli esigenze, ovvero più applicazioni di intelligenza artificiale in altri scenari applicativi di scalabilità e compatibilità di tali applicazioni di intelligenza artificiale. La maggior parte delle applicazioni di intelligenza artificiale decisionale che non sono incentrate sulla piattaforma sono prodotti fissi e una tantum. È difficile soddisfare la domanda aggiuntiva degli utenti di espandere le soluzioni originali, principalmente a causa dell'intelligenza artificiale progettata per flussi di lavoro diversi , anche i loro quadri di base, la relativa infrastruttura di governance dei dati o le norme di trattamento possono essere diversi, con conseguenti incompatibilità nei sistemi di intelligenza artificiale. Al contrario, una soluzione di intelligenza artificiale decisionale incentrata sulla piattaforma basata su una piattaforma di intelligenza artificiale decisionale fornisce un ambiente operativo e strumenti che consentono lo sviluppo flessibile dell’intelligenza artificiale, con moduli e moduli che possono essere migrati e replicati in scenari simili o adiacenti. Unifica inoltre l'ambiente di sviluppo e le regole su cui sono costruite tutte le applicazioni. Questo approccio unificato elimina i costi di passaggio derivanti dall’integrazione di applicazioni di intelligenza artificiale decisionale non incentrate sulla piattaforma sviluppate in modo indipendente e rende i sistemi di intelligenza artificiale pienamente compatibili tra loro. A questo proposito, le soluzioni di intelligenza artificiale decisionale incentrate sulla piattaforma possono offrire alle imprese più spazio per uno sviluppo e un’implementazione fluida e completa dell’intelligenza artificiale in futuro.

I fornitori di soluzioni AI in genere cercano di iniziare con clienti selezionati, in particolare leader del settore, come punto di partenza per lo sviluppo del settore. I fornitori stabiliranno innanzitutto fiducia reciproca e rapporti di cooperazione con i clienti "benchmark" in vari settori o campi, aiuteranno gli "utenti benchmark" a identificare i problemi chiave, fornire soluzioni e aiutare i clienti a migliorare il loro valore aziendale. I fornitori di soluzioni AI scaleranno le loro implementazioni acquisendo le esigenze incrementali dei clienti. Questi casi di "utenti benchmark" dell'intelligenza artificiale continueranno ad attrarre potenziali clienti nei settori e nei campi corrispondenti. Pertanto, essere in grado di creare valore e aiutare i clienti a raggiungere un successo continuo è fondamentale affinché le aziende che prendono decisioni nel campo dell’intelligenza artificiale diventino pioniere del settore.

Dopo aver aiutato gli "utenti del benchmark" a ottenere un maggiore valore aziendale, i fornitori di intelligenza artificiale con poteri decisionali possono utilizzare la propria conoscenza del settore e la propria esperienza pratica per attrarre e servire altri clienti nel settore target. Il vantaggio della prima mossa è un fattore importante per il successo nel settore dell’intelligenza artificiale. Beneficiando di ricchi scenari applicativi, relazioni approfondite con gli "utenti di riferimento" e un rapido accumulo di conoscenze del settore, i pionieri del settore possono ottenere un'espansione aziendale più rapida e stabilire un circolo chiuso virtuoso. Di conseguenza, sono in grado di ripetere un’intelligenza artificiale più intelligente e di adottare rapidamente soluzioni di intelligenza artificiale efficaci per soddisfare le mutevoli esigenze degli utenti.

Le capacità tecniche sono fondamentali affinché i fornitori di soluzioni IA possano prosperare. Considerati i rapidi cambiamenti nel settore dell’intelligenza artificiale, la capacità di adottare continuamente tecnologie avanzate e lanciare servizi di soluzioni innovative è la chiave per mantenere un vantaggio competitivo.

La domanda di talenti nel campo dell’intelligenza artificiale è cresciuta rapidamente negli ultimi anni. Poiché il settore cambia rapidamente e le soluzioni di intelligenza artificiale sono ampiamente diffuse, le aziende con diverse capacità di intelligenza artificiale sono consapevoli delle lacune tecnologiche e lavorano per colmarle. La natura ad alta intensità tecnologica del business dell’intelligenza artificiale richiede anche talenti esperti e tecnicamente competenti. Pertanto, la capacità di attrarre e trattenere continuamente i talenti è diventata un fattore importante per il successo aziendale.