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【行业研究报告】36Kr-人工智能商业化-2019终版 报告摘要 宏观环境、政策、数据和技术是人工智能商业化的四大驱动力 • 商业化是相对于实验室产品而言。人工智能商业化，即：企业利用人工智能技术来解决 实际的问题，并通过市场进行规模化变现的行为。 • 目前，七类人工智能技术已经进入商业化阶段，商业化路径大致可分为两种。一种是人 工智能技术公司主动去探索并推动产品和技术在实际场景中的落地；另一种是实体产业 积极的思考人工智能是否可应用于相关的业务场景来协助降本增效。 • 宏观环境变化、政策、数据和技术是人工智能进入商业化探索阶段的四大驱动力。 • 资本趋于理性，人工智能早期项目融资难度增加，B轮及以后独角兽融资热度不减。 中国人工智能产业链快速完善，大致可分为基础层、技术层和应用层 人工智能与实体产业深度结合的商业化时代已经到来，未来潜力巨大 • 中国人工智能产业链快速完善，各环节合作模式逐渐成型，并呈现出精细化发展的趋势 。根据产品和业务侧重的不同，人工智能产业链可大致分为基础层、技术层和应用层。 • 基础层资本注入稳定，各环节技术、产品和商业模式上均有不同程度的突破。 • 技术层早期大量研发投入带来的技术优势，转化为商业化的先发优势，进而带来市场机 会和规模优势。 • 应用层深入到各行各业，行业呈现“一专多能”的趋势，即：专注于某一领域的技术公 司，同时也关注更多的行业和场景机会。 • 各类人工智能技术都已进入在实体产业应用场景中落地的阶段，受政策和市场环境驱动 ，人工智能商业化的进程加快，未来，将在带动行业创造新的增长点上发挥巨大潜力。 • 随着开源算法、开放平台的应用，人工智能的使用门槛在逐渐降低，这将使得更多的企 业可以利用人工智能技术来为场景和行业赋能。 • 在探索技术边界的过程中，人工智能所能解决的问题更加精细化，对应的产品和服务也 更加专业化。 • 整合上下游产业，健全商业生态，是人工智能企业构筑更高壁垒的一种重要方式。

1、人工智能的兴起 2、深度学习大变革 3、深度学习商业化 4、深度学习的研究与应用案例

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