細分領域市場格局：
按照技術領域，IDC目前將公有云服務分為圖像視頻、人臉人體、智能語音、對話式AI、NLP以及機器學習平臺6個細分市場。目前大部分廠商均選擇不同的細分市場重點發(fā)力。
包括圖像視頻、人臉人體在內的計算機視覺市場：應用場景在于泛安防下的身份認證，互娛場景中的人像美顏、互動、內容審核，以及在各行各業(yè)均廣泛應用的OCR。在公有云能力之外，智慧交通、智慧園區(qū)、智能媒體中的圖像視頻相關場景也是廠商的發(fā)力點所在。
包括智能語音、對話式AI、NLP在內的語音語義市場：應用場景在于智能客服、會議轉錄、機器翻譯、短文本分析、語音識別等。其中對話式AI技術最為成熟，市場機會也分布在各行各業(yè)。智能語音技術成熟度次之，NLP成熟度最低，在該領域主要靠大項目來形成市場規(guī)模，同時靠碎片化場景來培育潛在市場機會。
機器學習平臺市場：作為人工智能的關鍵基礎技術，機器學習平臺支撐了諸多尚未有成熟軟件產品的應用，用戶可以在平臺上針對場景訓練模型并部署應用。而這一市場的長期持續(xù)發(fā)展也需要依托數據科學與AI人才隊伍的擴展以及數據資源的不斷豐富。
回歸技術本身尋求長期突破
人工智能市場已經跨越了“講故事、概念包裝”的階段，回到理性發(fā)展軌道。尤其是以公有云廠商為代表的AI公司，開始重新重視AI科研。典型的研究攻關領域包括AI求解器、數字孿生、文檔型AI、大數據分析與AI一體化、超大預訓練模型，以及其他暫未公開的前沿技術。
IDC中國助理研究總監(jiān)盧言霞表示：“云服務廠商是AI市場的重要創(chuàng)新力量，然而AI公有云服務仍然處于早期階段。主流廠商在追求商業(yè)變現的同時，也在回歸技術本身尋求長期機會。著眼遠期的技術探索和投資將有助于廠商抓住長遠的市場機遇”。
