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[導(dǎo)讀] 10月29日消息,在近日舉行的“2018年IDC中國數(shù)字化轉(zhuǎn)型年度盛典”人工智能與數(shù)字化平臺分論壇上,IDC公司人工智能高級研究經(jīng)理盧言霞表示,2018年人工智能技術(shù)支出將達(dá)到21.86億美金;

10月29日消息,在近日舉行的“2018年IDC中國數(shù)字化轉(zhuǎn)型年度盛典”人工智能與數(shù)字化平臺分論壇上,IDC公司人工智能高級研究經(jīng)理盧言霞表示,2018年人工智能技術(shù)支出將達(dá)到21.86億美金;到2022年人工智能技術(shù)支出將超過75億美金;2017-2022年,這5年間的年負(fù)荷增長率達(dá)到43.7%。

盧言霞指出,相對成熟、可在生產(chǎn)環(huán)境部署的人工智能應(yīng)用場景包括:銀行業(yè)、離散制造業(yè)、教育、政府、醫(yī)療、媒體、流程制造業(yè)、能源行業(yè)、保險(xiǎn)、零售、證券及投資機(jī)構(gòu)、電信行業(yè)、跨行業(yè)通用等。未來值得關(guān)注的兩大趨勢:機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)平臺、端側(cè)智能計(jì)算。

“人工智能系統(tǒng)部署前要考慮的關(guān)鍵問題包括:是否有足夠的數(shù)據(jù)集、該應(yīng)用是否相對成熟、自主開發(fā)還是尋求合作伙伴、部署方式選擇云端還是本地、何時(shí)開始部署,以及如何行動?!北R言霞表示,IDC在評估人工智能應(yīng)用成熟度時(shí),一是要從當(dāng)前愿景、技術(shù)、業(yè)務(wù)、人員出發(fā)去評估當(dāng)前的位置與領(lǐng)先者的差距,去制定計(jì)劃;二是要選擇一些迫切并且可以快速落地的場景,還要求數(shù)據(jù)集比較窄,企業(yè)能夠提供;三是選擇適配的技術(shù)方案,包括硬件和軟件;四是選擇有豐富的應(yīng)用案例的合作伙伴,IDC同時(shí)建議大家持續(xù)建立企業(yè)智能的核心數(shù)據(jù)平臺。

本文來源:C114通信網(wǎng)

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