數據猿基于長期的產業觀察、深入的分析和大量的調研，推出《2021中國數據智能產業發展報告》，報告從數據和技術進展、業務場景、行業應用、未來趨勢四個方面梳理數據智能產業近期的發展情況，致力于厘清數據智能產業的發展脈絡，總結產業實踐，為業界了解數據智能行業發展情況提供一份有價值的借鑒。
數據成為新的生產要素，正在成為競爭力之一，隨著算力和技術發展，大數據和AI技術融合下的數據智能，逐漸在商業環境中應用，并間接創造價值。
數據智能在各行業中呈現從業務數據化到最終改變行業格局的態勢，特別在互聯網、金融行業和醫療行業中的應用更為普遍和深入，都有較為成熟業務案例。
數據智能逐步重構企業商業邏輯，目前價值主要體現在營銷、運營和產品研發三個方面。
數據智能未來趨勢：企業層面，數據資產化管理，釋放更多數據價值；技術層面，與云計算、深度學習的結合更為緊密；個體層面，加強隱私保護。
附件：數據猿推出《2021中國數據智能產業發展報告》
覆蓋了百年以來人工智能的總體情況，目標是基于數據來推動人工智能的廣泛交流和有效對話，從多個角度觀察和解讀了人工智能領域的動態和進展
不斷強化無監督/弱監督學習由量變到質變，將助推企業從前期的迅速擴張到穩定期高效化運作的新階段；AI與數字內容產業的深度耦合，構筑數字內容生成新范式
隨著人工智能時代的到來，智能化也成為家電業發展的一大趨勢，智能電視占比最大達55%，智能空調、智能洗衣機、智能冰箱，分別占比24%
發展和應用人工智能首先要體現出四大價值,即尊重,保護和提升人權及人類尊嚴,構建和平,公正與相互依存的人類社會
AI創新的步伐正在加速;AI研發工具傳播更加廣泛;AI正在改變人機關系;AI帶來的顛覆性創新;機器與人的關系方面都將面臨現實的倫理挑戰
大模型的更新迭代速度不斷加快,開始從“可用”的基礎大模型轉向為“好用”的行業大模型,為支撐應用方更便捷地開發和部署大模型,多家頭部企業發布了行業大模型及開發工具
生成式AI借助生成對抗學習等技術,能夠生成更加真實,更有創意,更有趣味的內容,生成式AI既是生產要素,也是生產工具,在寫作和編程等方面也取得進展。
AI與傳統科學領域的深度融合,極大拓展該領域解決問題的能力;傳統科學領域的進步和對AI技術的需求加速了AI本身的發展;AI4S的研究范圍也擴展到了更多基礎問題領域
知識和數據雙輪驅動的人工智能技術路線展現了強勁的發展潛力,知識的融合應用有效地提升了智能問答,智能推薦,大規模預訓練模型等人工智能技術中的效果
器人流程自動化,智能流程管理,低代碼應用平臺,流程挖掘等工具和平臺,銜接起了企業級各類復雜業務場景,其綜合應用,互使能是超級自動化發揮效能的重要手段
規模化是指整合了豐富的人工智能開發,部署,測試,運維等能力,標準化是指將異構的軟硬件環境封裝為標準化的界面,可擴展是指可以不斷適配新的技術和工具
到端的MLOps一體化工具和細分場景的專項工具都非�；馃�,端到端工具追求大而全的功能集,專項工具在局部或某些場景下功能和性能較好
