2023中国人工智能成熟度模型报告-38页.pdf

这份报告是 InfoQ 研究中心发布的《2023 中国人工智能成熟度模型报告》。报告旨在通过对技术专利、技术发展时间、技术舆论指数等核心指标的分析,评估中国人工智能领域的技术成熟度,并为行业发展提供参考。
**研究方法与数据来源:**
* **研究方法:**包括桌面研究、技术模型和专家访谈。桌面研究分析公开信息,技术模型基于专利、技术诞生时间等数据,专家访谈则对技术模型生成结果进行讨论和指导。
* **数据来源:**主要来自技术专利检索及分析系统、知网论文库、InfoQ 中文站和 CSDN 社区等技术媒体。
**核心指标:**
* **技术专利数量:**根据技术领域关键词检索专利数据。
* **技术发展时间:**统计技术最早收录年份。
* **技术舆论指数:**通过关键词搜索相关文章数量计算。
**报告主要内容:**
1. **人工智能技术发展历程:**
* 回顾了人工智能发展的四个阶段:逻辑推理、知识推理、机器学习、自主学习。
* 从 1956 年的达特茅斯会议到 2010 年代深度学习的兴起,再到如今的通用人工智能的探索,展现了人工智能技术不断进步的过程。
2. **中国人工智能技术成熟度模型:**
* **研究说明:**基于技术专利、发展时间、舆论指数等,结合市场规模和融资事件绘制了中国人工智能技术成熟度评估曲线。
* **中国人工智能技术成熟度模型三大核心指标气泡图:**基于技术专利、发展时间、舆论指数,将人工智能技术分为前沿技术、早期推广技术、准成熟技术和成熟技术四大阶段。
3. **关键发现:**
* **专利累积:** 随着技术成熟,企业申请专利数量不断增加。
* **核心申请人:** 成熟技术领域中,企业作为核心申请人的比例上升。
* **发展时间与讨论度:** 技术平均发展时间与讨论度均不断提升。
* **讨论重点变化:** 讨论重点从技术实现和风险伦理转向解决方案与产品标准。
* **技术难点与应用受限:** 技术难点和应用受限是限制技术走向成熟的两大关键因素。
* **各阶段特点:**
* **前沿技术:**专利积累薄弱,集中于近 10 年,多由科研院所申请,讨论度快速提升。
* **早期推广技术:**平均发展时间较长,但应用尚未大规模普及。
* **准成熟技术:**发展时间长,专利数量形成一定规模。
* **成熟技术:** 存在更多应用落地,讨论热点更关注成功案例和方法论。
* **大模型:** 大模型相关舆论短期内迅速累积,但专利数量仍有待积累。
* **应用现状:** 现阶段,对大模型的期待与应用现状出现短期错配。
4. **中国人工智能技术厂商生态图谱:** 展示了人工智能领域各类厂商的分布,涵盖自动化、计算机视觉、NLP、自动驾驶、工业机器人等多个细分领域。
5. **附录:** 人工智能技术企业名录,包括北京、杭州、广州、深圳等地的人工智能企业。
**报告的价值:**
报告为中国人工智能技术发展提供了全面的评估,洞察了技术发展趋势,有助于企业、研究机构和投资者了解行业发展动态,把握发展机遇,同时也为政策制定者提供了重要的参考。
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