从落地范式与护城河构建潜析AI应用投资机会20240519 摘要 · AI技术的落地可以分为三个阶段：辅助人工、代理人工和超越人工。 · AI大模型的出现提升了软件开发市场的效率和降低了成本。 ·AI 技术的发展面临的主要挑战是盈利能力。 AI研究范式的变化带来了方向性的提升，预训练加微调的迁移学习模式能够降低研发 成本。 · 深度学习技术在物体识别领域取得了显著进步，识别率已超过95%。 ·智能驾驶技术的发展与感知算法能力的提升呈现正相关关系。 Q&A AI技术在实际应用中的落地方式有哪些？如何在应用端构建护城河？AI应用在投资领域的思 考是什么？ 升图像识别率方面起到了关键作用，新技术的落地颠覆了传统 AI技术，并扩大了市场规模。 深度学习技术在物体识别领域的发展情况如何？ 深度学习技术在物体识别领域取得了显著的进步。以队列竞赛为例，2012年之前，物体识别 率的提升速度非常慢，持续低于70%。然而，自 2012年深度学习技术被引入后，识别率迅速 跃升至80%，并且现在已经超过了95%。这一变化表明深度学习已经取代了传统的视觉算法， 成为物体识别技术的主流。 智能驾驶技术的发展与感知算法能力提升之间的关系 ...