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IDC预测2022为中国AI市场转折年 打响企业AI场景化落地角逐赛
2020-01-21 18:53 来源:网络整理 点击

日前,权威咨询机构IDC发布报告《场景化AI 让智能触手可及》。据IDC预测,随着AI算法模型趋于成熟,AI推理市场支出将从2022年开始超越AI训练市场,这也意味着未来两年内,中国AI市场将迎来从模型训练主导向AI推理应用主导的转变。

IDC预测2022为中国AI市场转折年 打响企业AI场景化落地角逐赛

在落地应用主导的AI市场中,企业间的比拼将不再是技术层面的单一较量,而更加考验对场景需求的理解,以及构建生态的能力。在报告中,IDC以新锐厂商嘉楠为样本,剖析了其在智能园区、智能能耗两个典型场景的项目案例,并描述其作为一家AI芯片企业在生态构建上的努力。

AI进入场景化落地阶段

随着AI推理市场爆发,AI开始步入大规模落地阶段。IDC报告指出,根据市场对AI的实际需求划分,AI领域的落地领域主要有商业智能和生活智能。其中,商业智能集中于企业级市场。报告指出,未来五年至少有90%的企业应用将嵌入AI,届时,AI将成为商业社会的基础设施。

从落地场景来看,智慧园区、智慧零售、智慧交通和智慧医疗在未来五年的年复合增长率均超越30%。以智慧园区为例,IDC指出楼宇的智能化管控、门禁系统的升级以及安防系统的智能化是主要方向。到2023年,中国智慧园区AI支出将达到6.5亿美元,未来5年的年复合增长率将达34.5%。

AI落地的另一个领域是生活智能。其中智能家居和智能驾驶是当前AI消费级市场的主阵地。这两者有着相似的智能化应用逻辑,均以设备智能化为开始,并为用户提供个性化的服务体验。IDC预测到2023年,中国智能家居设备市场规模将达883.2亿美元。正成为未来3-5年AI落地的先导产业。

此外,智慧零售、智能驾驶等场景也将随着5G商用等外部条件的成熟进入爆发期。

AI落地关键在于终端智能化

无论是商业智能还是生活智能,AI的落地逻辑均是以终端设备的智能化为基础,通过数据交互横向串联不同的设备,进而带动整个应用场景的智能化升级。

与传统的终端设备不同,智能终端不但具有感知环境的能力,而且能够理解用户指令,并根据现场环境进行符合指令要求的机器决策,同时执行指令并将结果反馈给用户。

IDC认为,终端设备的智能化有两个方向。其一是存量设备的智能化的升级,例如传统社区的水电气表、部署于工业园区的仪表和传感设备,以及道路、管网等基础设施中的传统设备。其二是终端设备的智能化创新,典型用例是AI摄像头,以实时决策、简易部署的方式拓展了智能园区、零售门店、安防等多个场景。

作为终端智能化的核心载体,AI芯片是算力与算法部署在边缘侧领域的关键。IDC预测未来三年中,全球边缘AI芯片出货量达16亿片,占边缘芯片出货量41.4%。

嘉楠边缘AI侧落地案例剖析

作为一家AI芯片厂商,嘉楠于2016年开始AI芯片研发,其第一代芯片勘智K210专为边缘侧场景设计,具备低功耗、视听多模态识别等特点。本次报告也剖析了K210在智能园区、智能能耗场景的落地情况。

存量设备智能化升级案例——亚洲最大社区表计智能化升级项目

贵州花果园社区的表计系统智能化升级是一个绝佳案例。花果园社区是全国最大的棚户区改造项目,也是亚洲最大的社区。花果园社区项目总规划面积 10 平方公里,总建筑面积 1830 万平方米。

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用户存在以下痛点:

? 抄表工作量巨大:社区内住宅和商业楼宇合计近 300 栋,多数为高层建筑,水表、电表的 抄表量巨大。

? 抄表周期长:目前社区为人工抄表,每次抄表耗时半个月。

? 抄表误差率较高:由于目前为人工抄表和纸质记录,容易出现水电表读数记录错误。

解决方案:

社区现有水表、电表加装基于嘉楠AI芯片的智能抄表组件,实现智能抄表,其执行任务的逻辑如下:

IDC预测2022为中国AI市场转折年 打响企业AI场景化落地角逐赛

价值实现:

? 加速部署实施:与新装智能水电表相比,加装智能抄表配件的效率提升了3至4倍。

? 减少对居民生活影响:工程实施不需要停水停电,对居民生活的影响显著减少。

? 缩短抄表周期:抄表周期由原来的半个月缩短到现在的几小时。

? 提升供水供电效率:抄表频次由每月一次提升至每人一次,抄表数据更具时效性,使得水 务公司和电力公司能够更准确预测水电需求量、更有效规划供水供电。

? 降低数据传输成本:抄表仅传输从水电表表盘照片中提取的读数,数据传输量不足照片传 输的百分之一。

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