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人工智能商业化研究报告(2019)
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数据简介
1.人工智能商业化背景；2.人工智能商业化驱动力；3.人工智能投融资分析：4.人工智能基础层发展现状；5.人工智能技术层发展现状；6.人工智能应用层主要场景：安防、金融、教育、医疗、交通、零售、广告营销、农业、机器人、商务服务；7.人工智能商业化总结、未来趋势和潜在风险。
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人工智能商业化研究报告(2019) 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 ●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。 【更多详情，请下载：人工智能商业化研究报告(2019)】
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