Künstliche Intelligenz ist eine weit verbreitete Technologie, die mit Hilfe von Maschinen den Prozess der Integration von Informationen, der Analyse von Daten und der Gewinnung von Erkenntnissen durch Menschen neu gestaltet und so den Menschen dabei hilft, die Effizienz zu verbessern und die Entscheidungsfindung zu optimieren. Nach Jahren der Entwicklung und Praxis hat sich künstliche Intelligenz zu einer immer weiter verbreiteten Technologie entwickelt und zu einer neuen Infrastruktur entwickelt, die alle Lebensbereiche stärkt und die Branchenlandschaft neu gestaltet.

Die Durchdringungsrate der künstlichen Intelligenz in der Gesamtwirtschaft hat zugenommen, aber in großem Umfang gibt es immer noch viele Entwicklungsengpässe, darunter unzureichende Daten, relativ hohe Anwendungskosten, Probleme bei der Systemsicherheit und -governance sowie Herausforderungen bei der Bereitstellung. Doch in den letzten Jahren haben der Markt und die Gesellschaft insgesamt allmählich die transformative Rolle der künstlichen Intelligenz erkannt. Insbesondere die folgenden Fortschritte bei technologischen und sozialen Faktoren haben die kommerzielle Anwendung künstlicher Intelligenz beschleunigt.

Die heutige Welt hat eine umfassende Digitalisierung und Vernetzung erreicht, was auch zu einem rasanten Anstieg der Datenmengen geführt hat. Im Jahr 2021 wurden weltweit 83 ZB an Daten erstellt, erfasst, kopiert und konsumiert, was im letzten Jahrzehnt um fast das Dreißigfache gestiegen ist und im Jahr 2026 voraussichtlich weiter auf 208 ZB anwachsen wird. Die in den riesigen Datenmengen enthaltenen wichtigen Informationen haben für jedes Unternehmen viele Möglichkeiten geschaffen. Der Anstieg des Datenvolumens hat jedoch auch beispiellose Herausforderungen für die Datenanalyse mit sich gebracht. Die manuelle Bearbeitung von Datenanalyseaufgaben ist immer schwieriger geworden. Vor diesem Hintergrund hat die Anhäufung von Daten den Einsatz künstlicher Intelligenz vorangetrieben. Gleichzeitig lernt, trainiert und entwickelt sich künstliche Intelligenz aus einer Fülle von Daten, wird intelligenter und kann reale Probleme effektiver lösen.

Rasanter Anstieg der Rechenleistung: Die Rechenleistung hängt eng mit der Iteration der Chipentwicklung zusammen. Im Vergleich zu früheren Chipgenerationen haben die Chipprodukte der meisten Chiphersteller mit künstlicher Intelligenz ihre Rechenleistung erheblich verbessert. Die Rechenleistung der neuen Generation von Chips für künstliche Intelligenz großer Chiphersteller kann im Vergleich zur Vorgängergeneration derselben Produktserie um das bis zu Zehnfache gesteigert werden.

Reduzierter Zeit- und Kostenaufwand für das Modelltraining: Das Aufkommen neuer Algorithmen und Frameworks hat die Effizienz des Trainings und Einsatzes künstlicher Intelligenz in der Industrie verbessert. Mithilfe der Transfer-Learning-Technologie können beispielsweise die aus einem Modell der künstlichen Intelligenz gewonnenen Erkenntnisse migriert und in neue Bereiche kopiert werden. Mit Hilfe der Technologie des automatischen maschinellen Lernens (AutoML) können alle Entwickler und Geschäftsmitarbeiter Maschinen entwickeln und optimieren Lernmodelle, wodurch die Abhängigkeit von Experten für maschinelles Lernen verringert wird.

Künstliche Intelligenz trägt weiterhin dazu bei, alle Lebensbereiche auf der ganzen Welt zu verändern, und auch Entscheidungsträger in verschiedenen Organisationen haben dies erkannt und in künstliche Intelligenz investiert. Im Jahr 2021 werden die weltweiten Ausgaben für künstliche Intelligenz 163,8 Milliarden US-Dollar erreichen, verglichen mit 46,2 Milliarden US-Dollar im Jahr 2017, mit einer durchschnittlichen jährlichen durchschnittlichen Wachstumsrate von 37,2 %, und es wird erwartet, dass sie im Jahr 2026 auf 463,9 Milliarden US-Dollar steigen, mit einem durchschnittlichen jährlichen durchschnittlichen Wachstum Steuersatz von 23,1 %. Es wird erwartet, dass künstliche Intelligenz bis 2030 fast 15 % des globalen BIP ausmachen wird.

Der heimische Markt gehört zu den Pionieren bei der Anwendung künstlicher Intelligenz und ist äußerst aktiv. Mit Innovationen im Bereich künstlicher Intelligenz, die weiterhin bestehende Grenzen überschreiten und schnell entstehen, ist er führend in der Entwicklung der globalen Branche der künstlichen Intelligenz. Auf der Nachfrageseite gilt KI als leicht zugängliches und benutzerfreundliches Tool, das es Unternehmen jeder Größe ermöglicht, im heutigen digitalen Zeitalter betriebliche Effizienzsteigerungen und Geschäftserfolg zu erzielen. Die enorme wirtschaftliche Größe und das hohe soziale Aktivitätsniveau des Landes haben eine Vielzahl von Anwendungsszenarien hervorgebracht, die mit künstlicher Intelligenz integriert werden können. Auf dem chinesischen Markt besteht eine große Nachfrage nach Lösungen für künstliche Intelligenz, und diese müssen an vielfältige und dynamische Szenarien im realen Leben angepasst werden, was auch Innovationen bei Technologie und Geschäftsmodellen in der Branche der künstlichen Intelligenz fördert. Auf der Angebotsseite profitieren inländische KI-Anbieter von der großen und wachsenden Datenmenge, die aufgrund der Größe der Wirtschaft und des gesellschaftlichen Aktivitätsniveaus, eines starken Talentpools, führender Forschungskapazitäten und dynamischer KI-Akteure generiert wird. Darüber hinaus wird erwartet, dass die unterstützenden Richtlinien und Vorschriften der Regierung zur Förderung der Technologie der künstlichen Intelligenz, der Ausbildung von Talenten im Bereich der künstlichen Intelligenz und der Anwendung von Lösungen der künstlichen Intelligenz die schnelle Entwicklung der chinesischen Industrie der künstlichen Intelligenz weiter fördern werden.

Im Jahr 2021 beliefen sich die Ausgaben Chinas für künstliche Intelligenz auf 198,7 Milliarden Yuan und sollen im Jahr 2026 auf 846,6 Milliarden Yuan ansteigen, mit einer durchschnittlichen jährlichen Gesamtwachstumsrate von 33,6 %. Laut „2022 Artificial Intelligence Index Report“ ist China ein wichtiger Markt für künstliche Intelligenz mit zunehmendem globalen Einfluss, was auch durch folgende Fakten bestätigt wird:

Chinas Industrie für künstliche Intelligenz lässt sich je nach Anwendungsgebiet in vier Hauptkategorien einteilen: künstliche Intelligenz zur Entscheidungsfindung, visuelle künstliche Intelligenz, sprachliche und semantische künstliche Intelligenz sowie Roboter mit künstlicher Intelligenz. Im Folgenden werden die Definitionen und typischen Anwendungsszenarien jeder der vier Kategorien aufgeführt:

Unter den oben genannten Kategorien dürfte die Kategorie der künstlichen Entscheidungsfindung die am schnellsten wachsende Kategorie sein. Im Jahr 2021 erreichte der Ausgabenumfang des chinesischen Entscheidungsmarktes für künstliche Intelligenz 47,1 Milliarden RMB und soll im Jahr 2026 auf 284,1 Milliarden RMB anwachsen, mit einer durchschnittlichen jährlichen Gesamtwachstumsrate von 43,3 %.

Um den in Daten enthaltenen Wert voll auszuschöpfen, haben viele Unternehmen einen datengesteuerten Ansatz zur Unterstützung der Entscheidungsfindung im täglichen Betrieb übernommen. Angesichts immer größerer Datenmengen hat die Datenanalyse durch Maschinen statt durch Menschen unterschiedliche Auswirkungen.

Selbst wenn genügend Daten vorhanden sind, müssen sich Unternehmen vor dem Aufkommen und der schließlichen kommerziellen Anwendung künstlicher Intelligenz immer noch auf künstliche Wahrnehmung, Erfahrung, Urteilsvermögen und manchmal sogar Intuition verlassen, um Entscheidungen zu treffen. Die Welt, in der wir heute leben, verändert sich rasant. Es ist schwierig, die Risiken vorherzusagen, die mit wichtigen Entscheidungen verbunden sind, wenn man sich nur auf den gesunden Menschenverstand und die gesammelten Erfahrungen verlässt, und wir können auch nicht die Konsequenzen falscher Entscheidungen tragen. Gleichzeitig ist die manuelle Verarbeitung und Analyse riesiger Datenmengen im digitalen Zeitalter immer schwieriger, kostspieliger und unpraktischer geworden.

Auf künstlicher Intelligenz basierende Entscheidungsmodelle überwinden die Einschränkungen menschlicher begrenzter Rationalität und kognitiver Vorurteile und setzen nun schrittweise menschliche Fähigkeiten frei und verbessern sie. In einigen Fällen können sie sogar menschliche Arbeit in traditionellen Arbeitsablaufmodellen ersetzen, um die Zuverlässigkeit von Entscheidungen zu verbessern. Herstellung und Effizienz. Da künstliche Intelligenz auf immer vielfältigere Szenarien angewendet wird, kann künstliche Intelligenz bei der Entscheidungsfindung fast alle Komponenten des Unternehmensbetriebs von Grund auf optimieren, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die Erweiterung des Geschäftsumfangs, die Verbesserung von Marketingeffekten und die Verbesserung der betrieblichen Effizienz. Im Zusammenhang mit intelligentem Marketing können KI-gesteuerte Lösungen beispielsweise das Umsatzwachstum von E-Commerce-Unternehmen steigern, indem sie die Genauigkeit der Marketingbereitstellung verbessern. Die durch künstliche Intelligenz gesteuerte Entscheidungsfindung verändert auch das Risikomanagementsystem in der Finanzbranche. Beispielsweise können durch den Einsatz von KI-Kreditrisikomodellen die Ausfallraten deutlich gesenkt werden. Immer mehr Branchen freuen sich über die enormen Auswirkungen, die die fortschrittliche Technologie der künstlichen Intelligenz bei der Entscheidungsfindung mit sich bringt.

Im Gegensatz zu anderen KI-Lösungskategorien, die sich hauptsächlich auf die Wahrnehmung und Erkennung von Datenmustern konzentrieren, bietet Entscheidungs-KI prädiktive Analysen und Empfehlungen zur Unterstützung und Steuerung von Geschäftsaktivitäten. Es wird in verschiedenen realen Szenarien wie Präzisionsmarketing, Risikomanagement und täglicher Betriebsoptimierung eingesetzt. Nach Angaben von Chishi Consulting wird erwartet, dass Chinas Ausgaben für künstliche Intelligenz in der Entscheidungsfindung in den nächsten fünf Jahren erheblich steigen und einen höheren Anteil an den Gesamtausgaben für künstliche Intelligenz ausmachen werden.

Obwohl Chinas Marktumfeld die Entwicklung von künstlicher Intelligenz zur Entscheidungsfindung fördert, stehen verschiedene Organisationen immer noch häufig vor mehreren großen Herausforderungen, die es schwierig machen, Anwendungen für künstliche Intelligenz selbst zu entwickeln und einzuführen: Mangel an Experten für künstliche Intelligenz: Mangel an erfahrenen künstlichen Intelligenz Intelligenzexperten und Datenwissenschaftler waren schon immer ein großes Hindernis für Unternehmen, interne Teams für künstliche Intelligenz aufzubauen und selbst eine Infrastruktur für künstliche Intelligenz zu entwickeln und zu betreiben. Für viele Unternehmen stellt der Fachkräftemangel ein großes Hindernis für eine erfolgreiche interne KI-Entwicklung dar.

Hohe Gesamtbetriebskosten und ungewisser ROI: Der Aufbau eines proprietären KI-Systems oder die Integration mehrerer punktueller KI-Softwareanwendungslösungen ist für die meisten Unternehmen unerschwinglich teuer. Nach Schätzungen von Chishi Consulting benötigt ein Unternehmen beispielsweise im Allgemeinen eine Vorabinvestition von etwa 500 Millionen RMB, um intern einen kompletten Satz künstlicher Intelligenzsysteme auf Unternehmensebene zu entwickeln, und muss anschließend laufende Wartungskosten von etwa 50 Millionen RMB pro Jahr tragen. Dadurch sind die Gesamtbetriebskosten deutlich höher als die jährlichen Ausgaben des Unternehmens durch die externe Beschaffung eines künstlichen Intelligenzsystems gleichen Standards (ca. 50 Mio. RMB bis 100 Mio. RMB). Darüber hinaus erfordert das intern entwickelte System der künstlichen Intelligenz aufgrund des Mangels an Fachwissen über künstliche Intelligenz und Modellschulung möglicherweise mehr Investitionen und dauert länger für die Evaluierung, und die Verbesserung der Wirksamkeit und Effizienz des Systems entspricht möglicherweise nicht den Erwartungen, was zu einer hohen Rendite führt Investition ungewiss.

Schwierigkeiten bei der Umsetzung: Aufgrund ihres technologie- und kapitalintensiven Charakters benötigen Unternehmen möglicherweise viele Ressourcen, um KI-Lösungen in großem Maßstab einzusetzen, um ihre maßgeschneiderten Anwendungen zu entwickeln und interne Prozesse (z. B. Entscheidungsfindung) intelligent zu machen. In den meisten Fällen müssen Unternehmen selbst entwickelte Anwendungen für künstliche Intelligenz oder ausgelagerte Einzellösungen nach dem Prinzip „Trial and Error“ entwickeln und bereitstellen, um die beste Anwendungskombination zu finden, die am besten zu ihrem Unternehmen passt. Nach Schätzungen von Chishi Consulting wird es mit der bestehenden Teamkonfiguration für künstliche Intelligenz durchschnittlich etwa drei Jahre dauern, bis Unternehmen den internen Aufbau einer groß angelegten Infrastruktur für künstliche Intelligenz und Fähigkeiten für künstliche Intelligenz abgeschlossen haben.

Daten- und Systeminkompatibilität: Der Einsatz von extern beschafften Single-Point-Lösungen für künstliche Intelligenz birgt das Risiko einer Inkompatibilität zwischen Single-Point-Lösungsanwendungen und/oder zwischen Single-Point-Lösungsanwendungen und intern entwickelten Anwendungen für künstliche Intelligenz. Darüber hinaus wird ein erhöhtes Bewusstsein für Datensicherheit, Datenschutz und zentralisierte Daten- und Systemverwaltung den Einsatz unterschiedlicher Punktlösungen und die Aggregation mehrerer Datenquellen erschweren.

Mit dem rasanten Aufstieg plattformzentrierter KI-Lösungen in China können die oben genannten Herausforderungen identifiziert und angemessen angegangen werden. Im Gegensatz zu Punktlösungen bieten plattformzentrierte Lösungen für künstliche Intelligenz, die Entscheidungen treffen, Endbenutzern zusätzlich zu Anwendungen für künstliche Intelligenz und einer grundlegenden Computerinfrastruktur auch eine Entwicklungsplattform für künstliche Intelligenz. Diese Entwicklungsplattform für künstliche Intelligenz bietet Endbenutzern einheitliche Entwicklungsstandards, hohe Kompatibilität und die Möglichkeit, Anwendungen entsprechend den tatsächlichen Anforderungen flexibel zu erweitern. Ihre Plug-and-Play-Funktionen und Infrastruktur, mit denen Lösungen für spezifische Anwendungsszenarien weiterentwickelt und betrieben werden können, machen die Plattform für künstliche Intelligenz zur Entscheidungsfindung flexibler, skalierbarer, kompatibler und einfacher zu verwalten.

Auf dem Markt für künstliche Intelligenz zur Entscheidungsfindung wächst Chinas plattformzentriertes Marktsegment für künstliche Intelligenz zur Entscheidungsfindung ständig. Im Jahr 2021 erreichte die Größe des plattformzentrierten Entscheidungsfindungsmarktes für künstliche Intelligenz 9,4 Milliarden RMB in Bezug auf die Ausgaben für künstliche Intelligenz und wird bis 2026 schätzungsweise auf 84,5 Milliarden RMB anwachsen, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 55,0 % über die Entscheidung hinaus -machend Die Gesamtwachstumsrate der Branche der künstlichen Intelligenz. Der Hauptunterschied zwischen nicht plattformzentrierten und plattformzentrierten KI-Lösungen für die Entscheidungsfindung besteht im Potenzial der KI-Entwicklung und -Bereitstellung, um sich ändernden Anforderungen gerecht zu werden, d. h. mehr KI-Anwendungen in anderen Skalierbarkeit in Anwendungsszenarien und Kompatibilität solcher Anwendungen der künstlichen Intelligenz. Bei den meisten entscheidungsrelevanten KI-Anwendungen, die nicht plattformorientiert sind, handelt es sich um feste und einmalige Leistungen. Es ist schwierig, den zusätzlichen Bedarf der Benutzer an der Erweiterung der ursprünglichen Lösungen zu decken, vor allem aufgrund der für unterschiedliche Arbeitsabläufe konzipierten künstlichen Intelligenz Auch ihre grundlegenden Rahmenbedingungen, die zugehörige Data-Governance-Infrastruktur oder die Verarbeitungsregeln können unterschiedlich sein, was zu Inkompatibilitäten in Systemen der künstlichen Intelligenz führt. Im Gegensatz dazu bietet eine plattformzentrierte Entscheidungs-KI-Lösung, die auf einer Entscheidungs-KI-Plattform basiert, eine Betriebsumgebung und Tools, die eine flexible KI-Entwicklung ermöglichen, mit Modulen und Modulen, die auf ähnliche oder benachbarte Anwendungsszenarien migriert und repliziert werden können. Es vereinheitlicht außerdem die Entwicklungsumgebung und die Regeln, auf denen alle Anwendungen basieren. Dieser einheitliche Ansatz eliminiert die Umstellungskosten für die Integration unabhängig entwickelter, nicht plattformzentrierter KI-Anwendungen zur Entscheidungsfindung und macht KI-Systeme vollständig miteinander kompatibel. In dieser Hinsicht können plattformzentrierte Lösungen für künstliche Intelligenz zur Entscheidungsfindung Unternehmen mehr Raum für eine reibungslose und vollständige Entwicklung und Bereitstellung künstlicher Intelligenz in der Zukunft bieten.

Anbieter von KI-Lösungen streben in der Regel danach, mit ausgewählten Kunden, insbesondere Branchenführern, als Ausgangspunkt für die Branchenentwicklung zu beginnen. Anbieter werden zunächst gegenseitiges Vertrauen und kooperative Beziehungen zu „Benchmark“-Kunden in verschiedenen Branchen oder Bereichen aufbauen, „Benchmark-Benutzern“ dabei helfen, wichtige Probleme zu identifizieren, Lösungen anzubieten und Kunden dabei zu helfen, ihren Geschäftswert zu steigern. Anbieter von KI-Lösungen werden ihre Bereitstellungen skalieren, indem sie inkrementelle Kundenbedürfnisse erfassen. Diese Fälle von „Benchmark-Nutzern“ künstlicher Intelligenz werden weiterhin potenzielle Kunden in entsprechenden Branchen und Bereichen anziehen. Daher ist es für Entscheidungs-KI-Unternehmen von entscheidender Bedeutung, Werte zu schaffen und Kunden zu nachhaltigem Erfolg zu verhelfen, um zu Branchenpionieren zu werden.

Nachdem sie „Benchmark-Benutzern“ dabei geholfen haben, einen höheren Geschäftswert zu erzielen, können entscheidungsbefugte KI-Anbieter ihr Branchenwissen und ihre praktische Erfahrung nutzen, um andere Kunden in der Zielbranche zu gewinnen und zu bedienen. Der First-Mover-Vorteil ist ein wichtiger Erfolgsfaktor in der Branche der künstlichen Intelligenz. Pioniere der Branche profitieren von umfassenden Anwendungsszenarien, intensiven Beziehungen zu „Benchmark-Anwendern“ und einem schnellen Aufbau von Branchenwissen und können so eine schnellere Geschäftsausweitung erreichen und einen positiven geschlossenen Kreislauf etablieren. Dadurch sind sie in der Lage, auf eine intelligentere KI umzusteigen und schnell effektive KI-Lösungen einzuführen, um den sich ändernden Benutzeranforderungen gerecht zu werden.

Technische Fähigkeiten sind für Anbieter von KI-Lösungen von entscheidender Bedeutung, um erfolgreich zu sein. Angesichts der rasanten Veränderungen in der Branche der künstlichen Intelligenz ist die Fähigkeit, kontinuierlich fortschrittliche Technologien einzuführen und innovative Lösungsdienste einzuführen, der Schlüssel zur Aufrechterhaltung eines Wettbewerbsvorteils.

Die Nachfrage nach Talenten im Bereich der künstlichen Intelligenz ist in den letzten Jahren rasant gestiegen. Da sich die Branche schnell verändert und KI-Lösungen weit verbreitet sind, sind sich Unternehmen mit unterschiedlichen KI-Fähigkeiten der Technologielücken bewusst und arbeiten daran, diese zu schließen. Der technologieintensive Charakter des Künstliche-Intelligenz-Geschäfts erfordert auch erfahrene und technisch versierte Talente. Daher ist die Fähigkeit, kontinuierlich Talente zu gewinnen und zu halten, zu einem wichtigen Faktor für den Unternehmenserfolg geworden.