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IDC：2022年上半年中国人工智能整体市场规模约23亿美元******

　　【环球网科技综合报道】1月4日消息，据行业分析机构IDC报告显示，2022年上半年中国人工智能整体市场规模约23亿美元，相比去年同期市场整体放缓。但在数字经济、智慧城市、数字孪生、数字化转型、元宇宙、AIGC等概念加持下，人工智能加快与千行百业融合创新，有望带来下一波快速增长。

　　具体来看，2022年上半年计算机视觉市场规模达到9.76亿美元。市场驱动力主要来源于智慧城市、工业质检、智慧商业以及疫情防控带来的视觉场景需求。

　　2022年上半年语音语义市场规模达到10.54亿美元。市场驱动力主要来源于语音语义产品应用的进一步规模化落地，以及基于智能对话、自然语言处理在新场景新需求创造新的发展空间。

　　2022年上半年机器学习市场规模达到2.75亿美元。拉动本期市场规模高速增长的驱动力主要来源于企业数字化转型需求，以及制造、能源、新零售等场景的进一步升级。

　　IDC中国新兴科技研究组高级分析师李浩然表示，当前人工智能技术加快与千行百业融合创新，涌现出新的市场需求和产品服务，整体生态呈现出横向扩展和纵向深入的繁荣景象，资本市场也逐渐回归理性，有利于整体产业健康有序发展。面向未来，技术的演进升级和应用范式的颠覆创新，将培育出新的独角兽企业和发展空间，企业需要明确长短期战略发展路线，积极开拓与人工智能相关的软件服务，积累行业资源并打造标杆案例，逐步抢占并扩大市场份额。

提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）