关键要点
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新产品市场已经发展到相当手大学全球产业研究院Aipha学院百度大学大学全家研究院表3 TUMC模型的4个维度， 8个节点
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实现商业化的性能阈值技术(Technology)
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达到持续扩散的用户数量
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完成从"极客产品到u1 满足特定场景中的用户需求特定场景中的特定价值用户效用 ( user Utility)
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中国联通致力于成为人工智能商业化产业生态中重要的一环，既是AI技术的使用者，更是AI生态构建的重要推动者和服务提供者。
产业智能化白皮书：人工智能产业化发展初露端倪
这一章节主要介绍了清华大学全球产业研究院Inutitule for Global Industry所发布的《2019年3月产业智能化白皮书》。该白皮书涵盖了人工智能产业化发展的地形初现端倪，旨在为从业者、投资者和研究人员提供有意义的启发。该白皮书分为两大部分，第一部分讨论了人工智能的发展情况，并探讨了不同人工智能技术的产业化发展历程，深入分析产业化发展状况，发现了人工智能技术正在穿越产业化的重要节点。第二部分则通过企业的具体实践，分析了智能推荐、计算机视觉、模型等人工智能技术在智慧出行、智能家居、智慧城市、智能制造等领域中的产业化发展情况。总体来说，该白皮书对人工智能产业化的发展趋势进行了较为全面的分析和展望。
人工智能产业化成熟度研究报告
这一章节主要是关于人工智能产业化的研究和发展方向的探讨。文章提到了一些关键技术和应用场景，如算法技术、大数据、云技术、物联网等，这些都是智能产业革命通用技术的关键部分。同时，也指出了当前人工智能产业化过程中存在的问题和挑战，例如需要更加深入地理解具体需求，催化技术发展，以及开拓性综合应用场景等等。最后，文章还给出了一些成功案例和建议，希望能够对致力于发展人工智能的企业提供帮助和指导。
人工智能发展历程及产业化应用
这一章节主要介绍了人工智能的发展历程和现状。人工智能是从实验室走向广泛产业应用的过程，经历了多次兴衰循环。当前新一轮快速发展，人工智能正在迎来前所未有的发展机遇。人工智能技术按照结构划分为基础层、算法层、技术层和应用层，其中应用层是最具商业价值的部分。未来几年，人工智能产业化将迎来爆发性增长，应用场景也将更加多样化。
人工智能发展的四个驱动因素与未来展望
这一章节主要讲述了人工智能发展的四个驱动因素以及计算能力和数据量对人工智能的影响。其中，计算能力的提升将突破exaFLOPs级别，而数据量的爆炸式增长则为人工智能技术在更多产业应用提供了可能。同时，该章节还介绍了人工智能技术的产业化历程和发展现状，包括一些应用案例和相关机构的研究成果。
人工智能发展的四大驱动力
这一章节主要介绍了人工智能发展的四个驱动因素，分别是计算能力的提升、数据规模的增长、算法的进步以及政策支持、科技巨头和资本追逐。其中，算法的进步是推动人工智能技术应用的重要驱动力之一，多层神经网络、深度学习、强化学习等算法在智能推荐、计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域得到广泛应用，并取得了显著的成果。此外，各国政府也将人工智能列为了国家发展战略，出台了一系列的战略文件和产业政策，以推动人工智能产业化快速发展。同时，高科技巨头、投资公司、股权市场也对人工智能产业化落地持有乐观态度，这也在一定程度上促进了人工智能技术的应用和发展。