2023年中國人工智能行業(yè)概覽

2023/05報告提供的任何內(nèi)容（包括但不限于數(shù)據(jù)、文字、圖表、圖像等）均系頭豹研究院獨(dú)有的高度機(jī)密性文件（在報告中另行標(biāo)明出處者除外）。未經(jīng)頭豹研究院事先書面許可，任何人不得以任何方式擅自復(fù)制、再造、傳播、出版、引用、改編、匯編本報告內(nèi)容，若有違反上述約2023/05報告提供的任何內(nèi)容（包括但不限于數(shù)據(jù)、文字、圖表、圖像等）均系頭豹研究院獨(dú)有的高度機(jī)密性文件（在報告中另行標(biāo)明出處者除外）。未經(jīng)頭豹研究院事先書面許可，任何人不得以任何方式擅自復(fù)制、再造、傳播、出版、引用、改編、匯編本報告內(nèi)容，若有違反上述約為發(fā)生，頭豹研究院保留采取法律措施，追究相關(guān)人員責(zé)任的權(quán)利。頭豹研究院開展的所有商業(yè)活動均使用“頭豹研究院”或“頭豹”的商號、商標(biāo)，頭豹研究院無任何前述名稱之外的其他分支機(jī)構(gòu)，也未授權(quán)或2023年OverviewofChina'sArtificialIntelligenc400-072-5588?2023LeadLeo?人工智能行業(yè)現(xiàn)處于核心硬件發(fā)展階段，數(shù)據(jù)、算力、算法是三大核心發(fā)展要素，推動著人工智能的技術(shù)迭代和商業(yè)化落地。中國人工智能企業(yè)處于發(fā)展初期，大多數(shù)企業(yè)對于人工智能的發(fā)展主要以框架搭建和應(yīng)用解決方案為主，在打造高質(zhì)置于主要位置的特點(diǎn)，能提供更有優(yōu)勢的解決方案，使組織規(guī)?；?、高質(zhì)量、高呈現(xiàn)快速增長態(tài)勢。AI與各產(chǎn)業(yè)深度融合，精準(zhǔn)解決各場景痛點(diǎn)，未來增長潛400-072-5588近期ChatGPT近期ChatGPT的出現(xiàn)掀起了又一波人工智能發(fā)展熱潮，中國人工智能行業(yè)發(fā)展勢頭強(qiáng)勁，市場規(guī)模持續(xù)上升，正逐步進(jìn)入效率化地的重要推動力，重要性愈加凸顯。博瀚智提供豐富的產(chǎn)品精準(zhǔn)解決傳統(tǒng)方案痛點(diǎn)，賦?2023LeadLeoCONTENTSCONTENTS ?人工智能行業(yè)發(fā)展歷程，AI產(chǎn)業(yè)正逐步進(jìn)入效率化生產(chǎn)階段 ?行業(yè)規(guī)模不斷擴(kuò)大，市場以政府端為主帶動企業(yè)端應(yīng)用落地 ?AI技術(shù)賦能各行各業(yè)，落地多種應(yīng)用場景 ?落地需求為市場主要驅(qū)動力，政府的行業(yè)持續(xù)發(fā)展 ?下游行業(yè)量增驅(qū)動人工智能應(yīng)用，需求有望較大提升 uMLOps技術(shù)成為人工智能生產(chǎn)落地重要推動力 ?數(shù)據(jù)為中心的技術(shù)路徑潛力較大，將成未來發(fā)展趨勢 ?AutoML優(yōu)勢與痛點(diǎn)并存，整體表現(xiàn)遜于MLOps ?MLOps有效緩解AI生產(chǎn)過程管理問題，提升AI生產(chǎn)轉(zhuǎn)化率 ?MLOps工具不斷創(chuàng)新，落地實(shí)踐成果頗豐 ?傳統(tǒng)AI模型痛點(diǎn)突出，亟待人工智能協(xié)助轉(zhuǎn)型 ?AI基礎(chǔ)設(shè)施成長迅速，資源整體效能水平不斷進(jìn)化 ?中國AI行業(yè)與開發(fā)平臺市場規(guī)模高速增長 ?人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)眾多下游場景，精準(zhǔn)解決痛點(diǎn) 400-072-5588?2023LeadLeoCONTENTSu國內(nèi)私有云AI平臺第一梯隊服務(wù)商——博瀚智能 ?企業(yè)概況：業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的人工智能綜合平臺和智能化數(shù)據(jù)處理方案提供商 ?經(jīng)營情況：強(qiáng)勁的研發(fā)能力強(qiáng)勁與過硬的產(chǎn)品質(zhì)量支持企業(yè)持續(xù)發(fā)展 ?核心業(yè)務(wù)：形態(tài)豐富、設(shè)計先進(jìn)，構(gòu)建全棧、可擴(kuò)展的云邊端平臺體系 ?企業(yè)生態(tài)：深度合作業(yè)內(nèi)頭部企業(yè)，并擁有百余落地案例 400-072-5588?2023LeadLeoListofFigures ListofFigures 圖表18：以數(shù)據(jù)為中心：MLOps 400-072-5588?2023LeadLeoListofFigures ListofFigures 圖表24：中國人工智能行業(yè)市場規(guī)模及滲透率，2021-2027E 400-072-5588?2023LeadLeo名詞解釋ChatGPT：基于GPT-3.5架構(gòu)訓(xùn)練的大型語言模泛），），的各種理論和方法。主要應(yīng)用于機(jī)器翻譯、輿u算法：算法是計算機(jī)專業(yè)中的一種算法，信息檢索和信息過濾，所謂的基于內(nèi)容的推薦方法就是根據(jù)用戶過去的瀏覽記錄來向用戶推薦用戶沒有接觸過的推薦項(xiàng)。算法是互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)作的基7400-072-5588?2023LeadLeo中國人工智能行業(yè)發(fā)展勢頭強(qiáng)勁，現(xiàn)處于“核心硬件發(fā)展8400-072-5588?2023LeadLeo技術(shù)賦能的產(chǎn)品。設(shè)計過2018-2022年全球企業(yè)應(yīng)用AI產(chǎn)品的平均數(shù)量術(shù)商業(yè)價值不斷增長。據(jù)調(diào)查，2017年企業(yè)應(yīng)用AI技術(shù)比重約占2022年企業(yè)至少在一個業(yè)務(wù)領(lǐng)域采用應(yīng)用數(shù)量提升以外，AI商業(yè)價值不斷增長，企業(yè)部署AI動力顯著。自然語言文本理解已經(jīng)從yy400-072-55889?2023LeadLeo語音等內(nèi)容后，決策式AI對生語音等內(nèi)容后，決策式AI對生容；2022年迎來突破T文本識別T長，企業(yè)部署AI的動力顯采用AI技術(shù)，應(yīng)用的AI產(chǎn)品數(shù)量增加。落地AI應(yīng)400-072-5588?2023LeadLeo代碼生成和理解代碼生成和理解模型訓(xùn)練/AI開發(fā)平臺AI算力基礎(chǔ)AI芯片《數(shù)字中國建設(shè)整體布局規(guī)劃》《生成式人工智能服務(wù)管理辦法（意見稿）》AI大模型規(guī)模的不斷擴(kuò)大，對計算算力基礎(chǔ)和升級迭代的算法模型成為來源：CNKI，百度文心，弗若斯特沙利文，頭豹研究?2023LeadLeo400-072-5588?2023LeadLeo國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)仍處于初步發(fā)展階段，大多數(shù)企業(yè)對于人工智能的發(fā)展主要以框架搭建和應(yīng)用解決方案為主。行業(yè)內(nèi)領(lǐng)先企業(yè)專業(yè)技術(shù)能力過硬，其AI產(chǎn)品在語音語義、翻譯、文字識別等方面有較大優(yōu)勢，能夠在智慧城市、智慧交通、 國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)仍處于初步發(fā)展階段，大多數(shù)企業(yè)對于人工智能的發(fā)展主要以框架搭建和應(yīng)用解決方案為主。行業(yè)內(nèi)領(lǐng)先企業(yè)專業(yè)技術(shù)能力過硬，其AI產(chǎn)品在語音語義、翻譯、文字識別等方面有較大優(yōu)勢，能夠在智慧城市、智慧交通、 投喂本地化云計算邊緣計算數(shù)字孿生感知+交互虛擬現(xiàn)實(shí) ↓3,751億人民幣2020年2019年數(shù)據(jù)方面，中國企業(yè)積極提高訓(xùn)練數(shù)據(jù)標(biāo)記質(zhì)量，提高模型的準(zhǔn)確程度。同時，中國人工智能企業(yè)加強(qiáng)與政府及相關(guān)事業(yè)單位的合作，取得權(quán)威的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)孿生等方式解決小樣本數(shù)據(jù)不足等問題。算力方面，政府積極支持AI相關(guān)硬件的國產(chǎn)化，華為、寒武紀(jì)、商湯科技、地平線等國內(nèi)企業(yè)推出自主研發(fā)的人工智能芯片，目前整體市場對海外的人工智能芯片依賴程度略有降低。國產(chǎn)化算力的逐步升高，能夠有效支撐AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。算法方面，國內(nèi)人工智能企業(yè)在自然語言處理、智能語音、視覺計算等領(lǐng)域均有所突破，能夠根據(jù)細(xì)分場景的痛點(diǎn)持續(xù)進(jìn)行算法優(yōu)化迭代。中國人工智能企業(yè)創(chuàng)新能力不斷提升，具備優(yōu)質(zhì)的工程成本控制能力，并能夠結(jié)合自身業(yè)務(wù)特點(diǎn)和場景的理解沉淀，為下游行業(yè)提供高效智能的解決方案，幫助企業(yè)降本增效。中國企業(yè)能夠響應(yīng)新型工業(yè)化建設(shè)的需求，結(jié)合具體的場景加快融合創(chuàng)新，目前在智慧城市、智慧安防的落地率和普及率較高。com400-072-5588?2023LeadLeo2021年中國制造業(yè)增加值高達(dá)4.87萬億美元，占全球的29.8%，已連續(xù)13年居世界首位。從2021年到2026年，中國制造業(yè)IT市場投資規(guī)模將從7,841.12億元人民幣增長至1.586萬億元，將成為全球主要經(jīng)濟(jì)體中制造業(yè)IT支出增長速度最高的國家在制造業(yè)，中國正從低成本的玩具和服裝制造中心，轉(zhuǎn)型成為處理器、芯片、發(fā)動機(jī)和其他高端零部件等精密制造領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，人工智能有利于促進(jìn)制造業(yè)從生產(chǎn)執(zhí)行向制造創(chuàng)新轉(zhuǎn)型，創(chuàng)造超過千億美元*的經(jīng)濟(jì)價值，其中1,000億美元來自于流程設(shè)計研發(fā)，利用數(shù)字孿生和機(jī)器學(xué)習(xí)模擬、測試和驗(yàn)證生產(chǎn)流程的結(jié)果，150億美元來自于產(chǎn)品研發(fā)，驗(yàn)證新產(chǎn)品設(shè)計，快速預(yù)測設(shè)計結(jié)果2022年中國新能源汽車產(chǎn)銷分別完成了705.8萬輛和688.7萬輛，同比增長了96.9%和93.4%，連續(xù)8年保持全球第一；新能源汽車新車的銷量占汽車新車總銷量的25.6%新能源車的持續(xù)滲透為人工智能在交通領(lǐng)域的滲透的占提供了一片沃土，人工智能有望創(chuàng)造超過3,800億美元的經(jīng)濟(jì)價值，主要來自于三個方面：自動駕駛（3,350億）、智能座艙（300億美元）、運(yùn)行管理優(yōu)化（150億美元） 麥肯錫、頭豹研究院編輯整理400-072-5588?2023LeadLeo《關(guān)于規(guī)范和加強(qiáng)人工智能司法應(yīng)用的意見》支持。到2030年，簡稱具有規(guī)則引領(lǐng)和應(yīng)用示范效應(yīng)的司法人工智能技術(shù)公正司法提供全流程高水平智能輔助支持，應(yīng)用效能充分《中國共產(chǎn)黨第十九次全國代表大會-十九大報告》推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，建設(shè)數(shù)字中國、智慧社會。推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，打造具有國際競爭力的數(shù)《關(guān)于支持建設(shè)新一代人工智能示范應(yīng)用場景的通知》圍繞構(gòu)建全鏈條、全過程的人工智能行業(yè)應(yīng)用生態(tài)，支持一批基礎(chǔ)較好的人工智能應(yīng)用場景，加強(qiáng)研發(fā)上《關(guān)于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)強(qiáng)化主題培育，加大應(yīng)用示范，創(chuàng)新體制機(jī)制、完善場景生態(tài)，…探索人工智能發(fā)展新模式新路徑。以人2016年2017年2018年400-072-5588?2023LeadLeoMLOps以數(shù)據(jù)為中心的技術(shù)路線是人工智能生產(chǎn)落地的重要推動力，為行業(yè)締造更多商業(yè)價值400-072-5588?2023LeadLeo將成為“如何獲取、開發(fā)所需要的數(shù)據(jù)”。同時，基于平臺的解決方案是目前模型驅(qū)動的AI通常此為應(yīng)對不斷變化的需求，使用新數(shù)據(jù)更促進(jìn)成功實(shí)施數(shù)據(jù)驅(qū)動AI解決方案所必需的協(xié)作環(huán)境。促進(jìn)成功實(shí)施數(shù)據(jù)驅(qū)動AI解決方案所必需的協(xié)作環(huán)境。將AI解決方案納入現(xiàn)有工作流程和流程的過程。簡化AI有助于管理數(shù)據(jù)驅(qū)動AI解決方案的可擴(kuò)展性。允許用戶擴(kuò)展數(shù)數(shù)據(jù)驅(qū)動的AI側(cè)重于使用高質(zhì)量數(shù)據(jù)來使簡單模型實(shí)現(xiàn)相似甚至數(shù)據(jù)驅(qū)動的AI使通過擴(kuò)充或優(yōu)化用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)來微調(diào)模型更容數(shù)據(jù)驅(qū)動的AI鼓勵遷移學(xué)習(xí)，在大型數(shù)據(jù)集預(yù)訓(xùn)練的模型為較小400-072-5588?2023LeadLeo通常涉及數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)工程，以確保數(shù)據(jù)的可通常涉及數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)工程，以確保數(shù)據(jù)的可側(cè)重于用于訓(xùn)練和評估ML模型的數(shù)據(jù)。這種方法優(yōu)先考慮收集、清理和組織高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，作為建立有效的ML模型的基礎(chǔ)。在這種方法中，數(shù)據(jù)被認(rèn)為是ML模型準(zhǔn)確性和性能的主要驅(qū)動力，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量被超參數(shù)調(diào)整和模型選擇專注于建立最佳的ML模型架構(gòu)。這種方法優(yōu)先考慮尋找最佳算法或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)來解決手頭的問題，而數(shù)據(jù)被視為模型設(shè)計的次要因素。在這種方法中，模型的準(zhǔn)確性和性能被認(rèn)為比用于訓(xùn)練它的數(shù)據(jù)的質(zhì)量或數(shù)量模型試驗(yàn)流水線模型試驗(yàn)流水線模型訓(xùn)練模型評估服務(wù)開發(fā)模型導(dǎo)出模型倉庫模型部署模型倉庫模型部署模型監(jiān)控······模型評估模型生成模型生成企業(yè)仍需要在研發(fā)過程中嘗試更多的解決方案；其次，AutoML在提升處理復(fù)雜400-072-5588別的AutoMLVision，語言翻譯的AutoML），模型驅(qū)動的AI痛點(diǎn)模型驅(qū)動的AI通常依賴具模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)合這使得用戶難以了解模型是如何做出預(yù)測的400-072-5588），發(fā)（Dev）和運(yùn)營（Ops）過程的一種方法，目的是為了提高AI模型生產(chǎn)質(zhì)效，推動AI從滿足MLMLDevOps 時間與開發(fā)成本是搭建AI應(yīng)用程序的主要考慮指標(biāo)。運(yùn)營團(tuán)隊等）緊密合作。團(tuán)隊工作為溝通、協(xié)等方法和工具保障AI工作流程和模型的可重復(fù)性，開發(fā)者可隨時《ContinuousDeliveryfor73%的商業(yè)領(lǐng)袖相信MLOps的使用將使他們保持競爭力24%的專家認(rèn)為MLOps的使用會使他們成為行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者M(jìn)LOps市場規(guī)模有望從2019年的3.5億美元快速增長到2025年的40億美元400-072-5588?2023LeadLeo應(yīng)用MLOps后，土耳其某水泥制造公應(yīng)用MLOps后，土耳其某水泥制造公應(yīng)用MLOps后，美國某IT公司將開發(fā)和部署新AI服務(wù)的時間應(yīng)用MLOps后，荷蘭某酒店預(yù)定網(wǎng)站能力，逐步推進(jìn)AI規(guī)?；涞亍＝y(tǒng)一管理AI統(tǒng)一管理AI資產(chǎn)?2023LeadLeo400-072-5588?2023LeadLeo中國人工智能行業(yè)市場規(guī)模持續(xù)上升，AI落地各行業(yè)場景，與各產(chǎn)業(yè)深度融合400-072-5588?2023LeadLeo2134模型生產(chǎn)過程無標(biāo)準(zhǔn)化管理，2134模型生產(chǎn)過程無標(biāo)準(zhǔn)化管理，揮。原因在于生產(chǎn)過程冗長難管理，重復(fù)造輪子現(xiàn)象普遍；AI資產(chǎn)無集中共享機(jī)制，優(yōu)秀AI模型落地的痛點(diǎn)問題：項(xiàng)目整體周期較長普遍缺乏部署敏捷性，機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目生命周期中涉及業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)、間缺乏相同的技術(shù)和業(yè)務(wù)背景知識作為協(xié)作基礎(chǔ)，從而帶來溝通屏400-072-5588服務(wù)體系逐步完善段服務(wù)體系逐步完善段對AI基礎(chǔ)層資源的需求增加。企業(yè)對教據(jù)質(zhì)量、模型生產(chǎn)周期、模型自學(xué)習(xí)水平、模型可解釋性云邊端多樣部署方式、人力成本及資金投入、投展的共同推動下，AI基礎(chǔ)層資源的整體效能水平也在不斷進(jìn)化求企業(yè)的AI開發(fā)成本。算力/教據(jù)各模塊多為粗放式的單點(diǎn)工具，新興產(chǎn)展期，各賽道活躍度顯著提升，參與者積極探索在人工智能由技術(shù)落地應(yīng)用階段向效率化生產(chǎn)階段轉(zhuǎn)變的背景下，人 400-072-55880+34%202120222023E2024E2025E人工智能7.7%10.2%13.9%18.5%24.6%32.7%39.5%人工智能能夠賦能經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展各領(lǐng)域，下游各個領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)升級對大模型的需求持續(xù)走高。據(jù)測算，2022年中國人工智能行業(yè)市場規(guī)模為3醫(yī)療等多領(lǐng)域不斷滲透，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模落地應(yīng)用。下游行業(yè)對人工智能需求呈現(xiàn)出碎片化、多樣化的特點(diǎn)，從開發(fā)、精調(diào)、優(yōu)化、迭代到應(yīng)用都需要投入巨大的人力和財力，成本極高。而大模型能夠向外賦能，包括通過開放API !20192020202120222023E中國AI開發(fā)平臺營收為234.8億元。在政策紅利、行業(yè)滲透率以及芯片性能穩(wěn)步提升的背景下，預(yù)計2025年中國AI開發(fā)平臺市場規(guī)模將達(dá)365.0億元。400-072-5588?2023LeadLeo技術(shù)逐步解放駕駛員，實(shí)現(xiàn)車輛的自步階段，未來技術(shù)與功能迭代、場景拓展將帶動數(shù)據(jù)需求量幾何級增利用計算機(jī)視覺技術(shù)高效準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)瑕工業(yè)視覺是行業(yè)增長主要驅(qū)動力，伴隨國家對工業(yè)領(lǐng)域數(shù)字化智能化的重投入，未來行業(yè)需求量有望放進(jìn)出樓宇與園區(qū)時采用指紋或人臉識采用語音識別、語義切割、圖像識別等方式對內(nèi)容數(shù)據(jù)進(jìn)行識別分類，高行業(yè)快速技術(shù)迭代驅(qū)動數(shù)據(jù)迭代需求增長，但由于技術(shù)路徑正向無監(jiān)督訓(xùn)練傾斜，未來長期看數(shù)據(jù)標(biāo)注智能影像識別可以通過自動讀片快速AI制藥能夠以更低成本高效發(fā)現(xiàn)藥物靶點(diǎn)、篩選化合物大幅提升新藥研中國老齡化明顯，醫(yī)療行業(yè)AI應(yīng)用發(fā)展旺盛，帶動基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)需400-072-5588?2023LeadLeo04博瀚智能是國內(nèi)私有云AI平臺第一梯隊的服務(wù)商，具備行業(yè)領(lǐng)銜的產(chǎn)品方案與高效交付能力400-072-5588?2023LeadLeo?清華大學(xué)&加拿大維多利亞大學(xué)，電?清華大學(xué)&加拿大維多利亞大學(xué)，電?為微軟貢獻(xiàn)了30?北京大學(xué)物理學(xué)學(xué)士，耶魯大學(xué)物理?摩根斯坦利和摩根大通等20余年從業(yè)?擅長平臺技術(shù)，數(shù)o博瀚智能（深圳）有限公司是一家成立于深圳的人工智能企業(yè)。公司依托自研的AI+大數(shù)據(jù)平臺以及深度學(xué)習(xí)算法，支持全類型數(shù)據(jù)全維度分析，提供完整硬件一體解決方案。公司一系列人工智能產(chǎn)品已在教育科研、工業(yè)制造、醫(yī)療、落地案例，共同推進(jìn)行業(yè)AI創(chuàng)新建設(shè)，助力行業(yè)智能升級。華為海思生態(tài)合作項(xiàng)目昇騰異構(gòu)AI平臺1.0商業(yè)部署英偉達(dá)生態(tài)合作項(xiàng)目華為昇騰智造合作項(xiàng)目2020.0620202020.062020華為昇騰智造核心平臺合作伙伴通過英偉達(dá)SolutionAdvisor平臺認(rèn)證華為昇騰通用平臺合作項(xiàng)目行業(yè)首先發(fā)布華為昇騰智造核心平臺合作伙伴通過英偉達(dá)SolutionAdvisor平臺認(rèn)證華為昇騰通用平臺合作項(xiàng)目行業(yè)首先發(fā)布AI通用異構(gòu)平臺深圳孔雀團(tuán)隊PreA輪融資方案落地美的、海爾、長江計算…自駕AI平臺落地行業(yè)頭部客戶行業(yè)率先實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)AI行業(yè)率先實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)AI質(zhì)檢系統(tǒng)并檢落行業(yè)頭部客戶鵬城實(shí)驗(yàn)室云腦IIMLOpsAI平臺項(xiàng)目AI自駕研發(fā)中心（與行業(yè)頭部友商競爭中勝出）共同承擔(dān)重大科研項(xiàng)目研究工作A輪融資2022.082022.062022.08自適應(yīng)AI質(zhì)檢方案落地頭部客戶自動駕駛AI平臺發(fā)布400-072-5588自適應(yīng)AI質(zhì)檢系統(tǒng)?2023LeadLeo90%以上運(yùn)維成本，80%以上采集本地數(shù)據(jù)后，進(jìn)行人工標(biāo)注，可離線開發(fā)模型，模型訓(xùn)練、部署、監(jiān)控及數(shù)據(jù)回傳形成完整閉環(huán)，同時模型可持續(xù) 400-072-5588?2023LeadLeo?公司擁有豐富的產(chǎn)品與解決方案序列，滿足多行業(yè)用戶需求。其打造的多維度數(shù)據(jù)AI博瀚通用AI平臺博瀚AI科研平臺博瀚AI科研一體機(jī)博瀚AI通用平臺AIStudio主要客戶主要客戶············安安靈活集成：400072-5588?2023LeadLeo方法論u頭豹研究院布局中國市場，深入