Опубликован: 30.05.2023 | Уровень: для всех | Доступ: свободно
Лекция 4:
ИИ как экосистема, бизнес и рынок
< Лекция 3 || Лекция 4: 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647 || Лекция 5 >
Экосистема компаний, занятых в создании ИИ - попытки классификации
Существует целый ряд аналитических компаний, которые пытаются структурировать и классифицировать провайдеров товаров и услуг, так или иначе участвующих в создании ИИ-решений.
Повсей видимости, самое общее и высоко уровневое деление компаний, участвующих в создании ИИ, дают специалисты компании CB Insights (табл. 3.2). Они предлагают разделить всех поставщиков ИИ на три группы по уровням технологического стека: нижний уровень - инфраструктурные и сервисные решения (специализированные вычислительные средства, средства обработки данных, средства развертывания приложений, разметка данных); средний уровень - горизонтальные решения (кроссотраслевые приложения) и верхний уровень - отраслевые (вертикальные приложения, уникальные для каждой индустрии).
| Отраслевые ИИ-приложения (вертикальные решения) | |
|
|
| Кросс-отраслевые ИИ-приложения (горизонтальные решения) | |
|
|
| Вычислительные средства, средства обработки данных и развертывания ИИ-приложений (инфраструктурные решения) | |
|
|
Логика данной иерархии исходит из того, что нижний слой является фундаментом для подавляющего большинства решений. Горизонтально ориентированные могут использоваться в разных вертикально ориентированных продуктах, и последние (вертикальные) "заточены" под конкретную узкую отрасль.
Компания Cognilytica дает более подробную структуру подобной иерархии (см. табл. 3.3), при этом выделяет не три, а четыре слоя в технологическом стеке: инфраструктура и сервисы для поддержки ИИ-проектов, опорные технологии для ИИ-проектов, кросс-отраслевые (горизонтальные) приложения и отраслевые (вертикальные) приложения.
Cognilytica заявляет, что в рамках данной классификации она отслеживает деятельность более 5 тысяч компаний. И несмотря на то, что таксономия, используемая в табл. 3.3, не является общепринятой, она дает хорошее представление о структуре ИИ-поставщиков, и на этой классификации и толковании типов поставщиков следует остановиться подробнее.
| Наименование раздела | Наименование подраздела |
|---|---|
| Отраслевые (вертикальные) приложения | |
| Финансы | Корпоративные финансы. Персональные финансы. Умные платежи. Умный трейдинг. Банкинг и кредитование и т. п. |
| Здравоохранение и медицина | Диагностика и лечение. Цифровая хирургия. Распознавание изображений и диагностика и т. п. |
| Розничная торговля и электронная коммерция | Автономная розничная торговля. Управление товарами. Оптимизация запасов и цен и т. п. |
| Другое | |
| Кросс-отраслевые (горизонтальные) приложения | |
| Интеллектуальные ассистенты | Персональные помощники и помощники по планированию. |
| Автономные машины и роботы | Логистические. Домашние. Производственные. Военные дроны и БПЛА |
| Разговорные ИИ-системы | Чат-боты общего назначения. Интеллектуальные сообщения. Голосовые помощники. Разговорный интеллект. Платформы для разработки разговорных интерфейсов. |
| Интеллектуальная обработка документов | Интеллектуальный анализ договоров. Интеллектуальное управление документами. |
| Операционный интеллект | Интеллектуальная оптимизация бизнеса. Когнитивная автоматизация. Агрегация данных и их анализ. |
| Интеллектуальные ассистенты | Персональные помощники. Помощники по планированию. |
| Предиктивная аналитика и поддержка принятия решений | Предиктивная аналитика. Поддержка принятия решений. Моделирование. Обеспечение ситуационной осведомленности |
| Опорные технологии для ИИ-проектов | |
| Умная робототехника | Аппаратное обеспечение. ОС и системы управления |
| Беспилотные средства | Аппаратные средства. Системы управления |
| Контентные ИИ-технологии | Обобщение контента. Захват данных и анализ документов. Анализ неструктурированных данных |
| Понимание естественного языка | Понимание здравого смысла. Генерация естественного языка. Машинный перевод. Обработка естественного языка |
| Компьютерное зрение | Комплексные платформы для построения систем компьютерного зрения. Распознавание лиц и жестов. Распознавание изображений и объектов. Анализ и поиск изображений. Оцифровка реального мира / 3D |
| Платформы машинного обучения | Облачные платформы с ИИ-функционалом. Периферийные устройства с ML-функционалом. ИИ как услуга. Платформы для разработки ML-приложений. Платформы для автоматизации разработки ML-приложений |
| Инфраструктура и сервисы для поддержки ИИ-проектов | |
| Подготовка и обработка данных для ИИ/ML-проектов | Подготовка данных. Разметка данных |
| Дата-сайнс-платформы с поддержкой искусственного интеллекта | Дата-сайнс-платформы. Системы управления проектами |
| Big Data-платформы, оптимизированное для ИИ-проектов | Big Data-платформы, включающие ИИ/ML функциональность. Решения класса Big Data по визуализации данных |
| Аппаратное обеспечение, оптимизированное под проекты в области ИИ/ML | Аппаратное обеспечение (серверы, сетевое оборудование, СХД). Процессоры. Периферийные устройства. Нейроинтерфейсы "мозг-компьютер" |
Поскольку при описании стека технологий пункты, как правило, рассматривают снизу вверх, мы последуем этому принципу и будем описывать компании, отмеченные в таблице 3.3, начиная с нижнего уровня.
< Лекция 3 || Лекция 4: 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647 || Лекция 5 >
