人工智能技术产业化所需年数-小牛行研(hangyan.co)-AI驱动的行业研究数据服务

人工智能技术产业化所需年数

研究报告节选:

人工智能第三次浪潮带给我们一批能给商业化落地的场景,DNN 算法的出色表现让语音识别与图像识别在安防、教育领域贡献了第一批成功的商业案例。而近年来基于神经网络算法之上的 Transformer 等算法的开发让 NLP(自然语言处理)的商业化也提上了日程,有望在未来 3-5 年看到成熟的商业化场景。
最后更新: 2022-06-23

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图表内容


表1:人工智能技术产业化所需年数
A子领域
技术标签
机器学习
2.5
2-5
2-5
2-5
2-
深度学习
5-10
2-5
深度强化
5-10
5-10
学习
深度神经
5-10
2-5
2-5
2-
机器学习
网络
ASICs
2-5
2-5
2-5
2-
强化学习
5-10
量子计算
>10
之前已被洛
认知计算
5-10
5-10
5-10
5-10
5-10
自然语言
5-10
5-10
5-10
5-10
5-10
5-1
处理
自然语言
自然语言
5-10
2-5
2-5
2-5
处理
生成
自然语言
5-10
问答
知识图谱
知识图谱
5-10
5-10
5-1
计算机视
计算机视
5-10
5-10
2-5
2-5
2-
语音识别
语音识别
<2
<2
<2
<2
<2
决策智能
5-10
可解释AI
5-10
通用机器
>10
>10
智能
通用人工
>10
>10
>10
>1
智能
增强智能
2-5
2-
其他智能
智能机器
5-10
5-10
5-10
5-10
5-10
5-1
无人驾驶
5-10
汽车
>10
>10
>10
>10
增强现实
5-10
5-10
5-10
5-10
技术
数字伦理
5-10
5-10
5-10
5-10
5-1
资料来源:DC
中信证券研究部