報告：人工智能的頂級應用及實時功能發(fā)展

報告：人工智能的頂級應用及實時功能發(fā)展

金融服務和醫(yī)療保健機構(gòu)在人工智能應用上居于領先地位，企業(yè)在多個行業(yè)正加速構(gòu)建實時機器學習（ML）應用程序，以實現(xiàn)人機實時交互并提升業(yè)務效率。Databricks近期發(fā)布的一項分析顯示，企業(yè)對實時機器學習的需求正在不斷增長，這種趨勢主要基于來自該企業(yè)全球超過10000名客戶的見解和數(shù)據(jù)。

頂級AI應用趨勢：NLP、地理空間分析和圖形數(shù)據(jù)庫

分析顯示，自然語言處理（NLP）已連續(xù)第二年成為最熱門的數(shù)據(jù)科學和機器學習應用。四分之三（75%）的企業(yè)已在生產(chǎn)系統(tǒng)中應用NLP，其次是55%的企業(yè)采用地理空間技術，44%使用圖形數(shù)據(jù)庫。此外，時間序列數(shù)據(jù)分析和計算機視覺技術也逐漸被廣泛應用，分別占企業(yè)應用的42%和34%。這些技術支撐了企業(yè)在文本理解、空間數(shù)據(jù)分析、關系結(jié)構(gòu)探索以及視覺識別等多個領域的深度應用，極大增強了企業(yè)的實時數(shù)據(jù)處理能力。

無服務器架構(gòu)：實時機器學習應用的核心基礎

隨著企業(yè)對實時機器學習需求的增加，無服務器架構(gòu)成為了搭建實時應用的核心基礎。無服務器模型服務能夠根據(jù)需求動態(tài)擴展，企業(yè)僅需為實際消耗的資源付費，從而顯著降低了運營成本。該架構(gòu)為企業(yè)提供了快速響應傳入數(shù)據(jù)、即時生成預測和采取行動的能力，有效支撐了從個性化推薦到欺詐檢測等多種實時應用。無服務器架構(gòu)還廣泛應用于大型語言模型（LLM）的用戶交互，為AI應用提供了穩(wěn)定、靈活的基礎架構(gòu)。

調(diào)查指出，金融服務行業(yè)成為無服務器產(chǎn)品的最大應用者，過去六個月中該行業(yè)的無服務器使用量增長了131%。金融機構(gòu)利用實時預測提升市場分析能力，提高了市場洞察的精準度。此外，醫(yī)療保健和生命科學領域在無服務器產(chǎn)品上的使用量也有顯著增長，反映了各行業(yè)對實時AI技術的高度重視。

人工智能從概念驗證向生產(chǎn)階段全面轉(zhuǎn)型

調(diào)查顯示，人工智能應用已逐步從概念驗證階段轉(zhuǎn)向生產(chǎn)化。2023年投入生產(chǎn)的人工智能模型數(shù)量相比上一年增加了11倍，表明企業(yè)在模型落地上的成熟度顯著提升。企業(yè)在記錄實驗模型的數(shù)量上同比增長56%，而注冊模型增長了210%。調(diào)查顯示，企業(yè)正加速將模型投入生產(chǎn)，優(yōu)化資源分配，減少在實驗模型上過多的資源投入。

2023年初，客戶中實驗模型與注冊模型的比例為16:1，即每16個實驗模型中，約有一個模型投入生產(chǎn)。近期數(shù)據(jù)顯示，這一比例已降至5:1，表明企業(yè)在模型生產(chǎn)效率上顯著提升，優(yōu)化了模型的落地流程，將更多資源投入實際價值的生產(chǎn)模型中。

總結(jié)

隨著人工智能技術的發(fā)展，企業(yè)對AI的應用已從實驗和驗證階段走向生產(chǎn)，廣泛應用于金融服務、醫(yī)療保健等行業(yè)。實時機器學習和無服務器架構(gòu)的采用使企業(yè)能更靈活地響應數(shù)據(jù)需求、提高生產(chǎn)效率，并為市場預測和個性化服務提供了強有力的支持。隨著AI技術在生產(chǎn)階段的加速落地，行業(yè)的創(chuàng)新能力和業(yè)務競爭力將持續(xù)提升。

CIBIS峰會

由千家網(wǎng)主辦的2024年第25屆CIBIS建筑智能化峰會即將開啟，本屆峰會主題為：“匯智提質(zhì)：開啟未來新篇章”。屆時，我們將攜手全球知名智能化品牌及業(yè)內(nèi)專家，共同探討物聯(lián)網(wǎng)、AI、云計算、大數(shù)據(jù)、智慧建筑、智能家居、智慧安防等熱點話題與最新技術應用，分享如何利用更智慧、更高效、更安全、更低碳的智慧技術，共同開啟未來美好智慧生活。

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報名方式

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