数据猿基于长期的产业观察、深入的分析和大量的调研，推出《2021中国数据智能产业发展报告》，报告从数据和技术进展、业务场景、行业应用、未来趋势四个方面梳理数据智能产业近期的发展情况，致力于厘清数据智能产业的发展脉络，总结产业实践，为业界了解数据智能行业发展情况提供一份有价值的借鉴。
数据成为新的生产要素，正在成为竞争力之一，随着算力和技术发展，大数据和AI技术融合下的数据智能，逐渐在商业环境中应用，并间接创造价值。
数据智能在各行业中呈现从业务数据化到最终改变行业格局的态势，特别在互联网、金融行业和医疗行业中的应用更为普遍和深入，都有较为成熟业务案例。
数据智能逐步重构企业商业逻辑，目前价值主要体现在营销、运营和产品研发三个方面。
数据智能未来趋势：企业层面，数据资产化管理，释放更多数据价值；技术层面，与云计算、深度学习的结合更为紧密；个体层面，加强隐私保护。
附件：数据猿推出《2021中国数据智能产业发展报告》
覆盖了百年以来人工智能的总体情况，目标是基于数据来推动人工智能的广泛交流和有效对话，从多个角度观察和解读了人工智能领域的动态和进展
不断强化无监督/弱监督学习由量变到质变，将助推企业从前期的迅速扩张到稳定期高效化运作的新阶段；AI与数字内容产业的深度耦合，构筑数字内容生成新范式
随着人工智能时代的到来，智能化也成为家电业发展的一大趋势，智能电视占比最大达55%，智能空调、智能洗衣机、智能冰箱，分别占比24%
发展和应用人工智能首先要体现出四大价值,即尊重,保护和提升人权及人类尊严,构建和平,公正与相互依存的人类社会
AI创新的步伐正在加速;AI研发工具传播更加广泛;AI正在改变人机关系;AI带来的颠覆性创新;机器与人的关系方面都将面临现实的伦理挑战
大模型的更新迭代速度不断加快,开始从“可用”的基础大模型转向为“好用”的行业大模型,为支撑应用方更便捷地开发和部署大模型,多家头部企业发布了行业大模型及开发工具
生成式AI借助生成对抗学习等技术,能够生成更加真实,更有创意,更有趣味的内容,生成式AI既是生产要素,也是生产工具,在写作和编程等方面也取得进展。
AI与传统科学领域的深度融合,极大拓展该领域解决问题的能力;传统科学领域的进步和对AI技术的需求加速了AI本身的发展;AI4S的研究范围也扩展到了更多基础问题领域
知识和数据双轮驱动的人工智能技术路线展现了强劲的发展潜力,知识的融合应用有效地提升了智能问答,智能推荐,大规模预训练模型等人工智能技术中的效果
器人流程自动化,智能流程管理,低代码应用平台,流程挖掘等工具和平台,衔接起了企业级各类复杂业务场景,其综合应用,互使能是超级自动化发挥效能的重要手段
规模化是指整合了丰富的人工智能开发,部署,测试,运维等能力,标准化是指将异构的软硬件环境封装为标准化的界面,可扩展是指可以不断适配新的技术和工具
到端的MLOps一体化工具和细分场景的专项工具都非常火热,端到端工具追求大而全的功能集,专项工具在局部或某些场景下功能和性能较好
