關(guān)于人工智能的定義 我國(guó)AI產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)狀

洪泰智造行研團(tuán)隊(duì)在宏觀層面上對(duì)我國(guó)當(dāng)前的人工智能產(chǎn)業(yè)鏈進(jìn)行了梳理，并在此基礎(chǔ)上分析了我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的基本特征。

一、人工智能的定義

目前，人工智能的定義主要集中于對(duì)人類思考的模擬以及理性的思考兩方面，尚無(wú)統(tǒng)一的定義。但從產(chǎn)業(yè)發(fā)展來(lái)看，當(dāng)前人工智能都是立足于計(jì)算機(jī)的優(yōu)勢(shì)，以人智能的部分特征（如事物分辨、語(yǔ)音對(duì)話等）為參照，研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)，并運(yùn)用于各行各業(yè)之中。綜合來(lái)看，當(dāng)前人工智能產(chǎn)業(yè)的主流是弱人工智能，以計(jì)算與感知為核心支撐技術(shù)。

關(guān)于人工智能的定義

二、人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈包括三層：基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層。其中，基礎(chǔ)層為人工智能產(chǎn)業(yè)奠定網(wǎng)絡(luò)、算法、硬件鋪設(shè)、數(shù)據(jù)獲取等基礎(chǔ)；技術(shù)層以模擬人的智能相關(guān)特征為出發(fā)點(diǎn)，構(gòu)建技術(shù)路徑；應(yīng)用層集成一類或多類人工智能基礎(chǔ)應(yīng)用技術(shù)，面向特定應(yīng)用場(chǎng)景需求而形成的軟硬件產(chǎn)品或解決方案。

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

（一）基礎(chǔ)層

基礎(chǔ)層主要涉及數(shù)據(jù)的收集與運(yùn)算，這是人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)，主要包括AI芯片、傳感器、大數(shù)據(jù)與云計(jì)算。其中，傳感器及大數(shù)據(jù)主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的收集，而AI芯片和云計(jì)算負(fù)責(zé)運(yùn)算。

1. AI芯片

AI芯片是人工智能的“大腦”，市場(chǎng)規(guī)模呈快速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。早期人工智能運(yùn)算主要借助云計(jì)算平臺(tái)和傳統(tǒng)CPU相互結(jié)合的方式。但隨著深度學(xué)習(xí)等對(duì)大規(guī)模并行計(jì)算需求的提升，開(kāi)始了針對(duì)AI專用芯片的研發(fā)。目前AI 芯片主要類型有GPU（圖形處理器）、FPGA（現(xiàn)場(chǎng)可編輯門陣列）、ASIC（專用定制芯片）和類人腦芯片四種。預(yù)計(jì)至 2021 年，人工智能芯片市場(chǎng)有望達(dá)到 111 億美元，CAGR 達(dá) 20.99%。

AI芯片市場(chǎng)規(guī)模

AI芯片技術(shù)發(fā)展呈現(xiàn)功能模仿與結(jié)構(gòu)逼近兩個(gè)方向。GPU、FPGA 及ASIC是從功能層面模仿大腦能力，而類腦芯片則是從結(jié)構(gòu)層面去逼近大腦。雖然在結(jié)構(gòu)上模仿大腦運(yùn)算是AI 芯片終極目標(biāo)，但受制于技術(shù)上的限制，當(dāng)前AI 芯片主流產(chǎn)品是在功能層面上的模仿。

目前，GPU 和 FPGA 等通用芯片是人工智能領(lǐng)域的主要芯片，但由于它們起初并非針對(duì)深度學(xué)習(xí)而設(shè)計(jì)，在性能與功耗等方面存在天然的缺陷。因此，針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的專用芯片 ASIC正被Intel、Google、英偉達(dá)和眾多初創(chuàng)公司陸續(xù)推出，有望在今后數(shù)年內(nèi)取代當(dāng)前的通用芯片成為人工智能芯片的主力。

我國(guó)AI芯片產(chǎn)業(yè)處于起步階段，但已呈現(xiàn)崛起之勢(shì)。目前我國(guó)專注于AI芯片的企業(yè)較少，且總體技術(shù)水平與發(fā)達(dá)國(guó)家有較大差距，高端芯片還主要依賴國(guó)外進(jìn)口。但目前也涌現(xiàn)了景嘉微、寒武紀(jì)科技等一批明星創(chuàng)業(yè)企業(yè)。國(guó)產(chǎn)AI芯片的崛起不僅帶來(lái)計(jì)算能力的提升，同樣可以起到降低成本的作用。

我國(guó)典型AI芯片企業(yè)

　　2.云計(jì)算

　　傳統(tǒng)實(shí)現(xiàn)移動(dòng)終端人工智能的方法是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)把終端數(shù)據(jù)傳送至云端，云端計(jì)算后再把結(jié)果發(fā)回終端，例如蘋果的Siri服務(wù)。當(dāng)前人工智能主要的計(jì)算平臺(tái)還是云計(jì)算。根據(jù)部署模式或服務(wù)形式的不同，云計(jì)算可分為基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IAAS）、平臺(tái)即服務(wù) （PAAS）、軟件即服務(wù) （SAAS）三類。

　　IAAS，分為公有云、私有云和混合云三種形態(tài)，提供給客戶的服務(wù)是對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施的使用，包括處理器、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)等基本計(jì)算資源，用戶能夠部署和運(yùn)行操作系統(tǒng)、應(yīng)用軟件等程序。

　　PAAS，將軟件研發(fā)的平臺(tái)作為一種服務(wù)，用戶可以在此平臺(tái)研發(fā)、存儲(chǔ)各種軟件或應(yīng)用程序。

　　SAAS，提供給客戶的服務(wù)是運(yùn)行在基礎(chǔ)設(shè)施上的應(yīng)用程序，用戶可以在各種設(shè)備上通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)訪問(wèn)，如瀏覽器。

　　

　　云計(jì)算種類及代表性企業(yè)

　?。ǘ┘夹g(shù)層

　　技術(shù)層是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心。技術(shù)層主要依托基礎(chǔ)層的運(yùn)算平臺(tái)和數(shù)據(jù)資源進(jìn)行海量識(shí)別訓(xùn)練和機(jī)器學(xué)習(xí)建模，以開(kāi)發(fā)面向不同領(lǐng)域的應(yīng)用技術(shù)，包括感知智能和認(rèn)知智能。

　　其中，感知智能通過(guò)傳感器、搜索引擎和人機(jī)交互等實(shí)現(xiàn)人與信息的連接，獲得建模所需數(shù)據(jù)，如語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)音處理和生物識(shí)別等；認(rèn)知智能對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模運(yùn)算，利用深度學(xué)習(xí)等類人腦的思考功能得出結(jié)果。可見(jiàn)，只有在技術(shù)層基礎(chǔ)上，人工智能才能夠掌握“看”與“聽(tīng)”的基礎(chǔ)性信息輸入與處理能力，才能面向用戶演變出更多的應(yīng)用型產(chǎn)品。

　　國(guó)內(nèi)的人工智能技術(shù)層主要聚焦于計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理以及機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。

　　在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，動(dòng)靜態(tài)圖像識(shí)別和人臉識(shí)別是主要研究方向，目前由于動(dòng)態(tài)檢測(cè)與識(shí)別的技術(shù)門檻限制，靜態(tài)圖像識(shí)別與人臉識(shí)別的研究暫時(shí)處于領(lǐng)先位置，代表企業(yè)如百度、曠視科技、格靈深瞳等。

　　自然語(yǔ)言處理包括語(yǔ)音與語(yǔ)義識(shí)別兩方面。語(yǔ)音識(shí)別的關(guān)鍵是基于大量樣本數(shù)據(jù)的識(shí)別處理，國(guó)內(nèi)大多數(shù)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)商都在平臺(tái)化的方向上發(fā)力，以通過(guò)不同平臺(tái)以及軟硬件方面的數(shù)據(jù)和技術(shù)積累不斷提高識(shí)別準(zhǔn)確率。在通用識(shí)別率上，各企業(yè)的成績(jī)基本維持在95%左右，真正差異化在于對(duì)垂直領(lǐng)域的定制化開(kāi)發(fā)，代表企業(yè)如科大訊飛、思必馳、云知聲等。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)目前重點(diǎn)謀求在算法領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破，當(dāng)前主流算法如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等都需要構(gòu)建龐大的神經(jīng)元體系，投入非常大，因此該領(lǐng)域主要為互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司布局。由于巨頭公司業(yè)務(wù)領(lǐng)域和戰(zhàn)略不同，機(jī)器學(xué)習(xí)側(cè)重方向也略有不同，各公司在基礎(chǔ)算法研究的同時(shí)也會(huì)注重在特定行業(yè)的應(yīng)用，例如京東DNN實(shí)驗(yàn)室研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，但主要方向在智能客服領(lǐng)域。

　　

　　技術(shù)層分類及其代表性企業(yè)

　?。ㄈ?yīng)用層

　　應(yīng)用層是建立在基礎(chǔ)層與技術(shù)層基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的融合發(fā)展以及不同場(chǎng)景的應(yīng)用。隨著深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別等人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能與終端和垂直行業(yè)的融合將持續(xù)加速，對(duì)傳統(tǒng)的家電、機(jī)器人、醫(yī)療、教育、金融、農(nóng)業(yè)等行業(yè)將形成全面而行重新的塑造。

　　據(jù)麥肯錫預(yù)計(jì)，到2025年，人工智能將催生10萬(wàn)億美元以上的市場(chǎng)規(guī)模。以下重點(diǎn)選擇當(dāng)前及未來(lái)幾年較為火熱的AI+領(lǐng)域進(jìn)行分析，包括AI+安防、AI+金融、AI+家居、AI+汽車、AI+醫(yī)療、AI+機(jī)器人。

　　1. AI+安防

　　安防市場(chǎng)規(guī)模呈快速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。我國(guó)安防市場(chǎng)保持高速迅猛增長(zhǎng)之勢(shì)，2015-2020年安防市場(chǎng)連續(xù)五年維持兩位數(shù)的增長(zhǎng)，2020年國(guó)內(nèi)安防市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到8000億以上。根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院的預(yù)測(cè)，到2022年國(guó)內(nèi)安防市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到近萬(wàn)億規(guī)模。

　　

　　我國(guó)安防行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模

　　視頻監(jiān)控領(lǐng)域?qū)⑹茿I+安防最大的應(yīng)用產(chǎn)品。伴隨著城鎮(zhèn)化步伐加快、社會(huì)結(jié)構(gòu)變遷及國(guó)際環(huán)境變化，治安突發(fā)事件、恐怖案件屢有發(fā)生，智能安防需求日益提升。以政府主導(dǎo)的193個(gè)智慧城市項(xiàng)目在 2014-2018年進(jìn)入第二輪實(shí)施周期，總投資近 3 萬(wàn)億規(guī)模，對(duì)以高清網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控為核心的智能安防產(chǎn)業(yè)需求巨大。

　　

　　AI+安防領(lǐng)域典型企業(yè)

　　2. AI+金融

　　目前人工智能領(lǐng)域在金融行業(yè)比較成熟的應(yīng)用主要有智能投顧、風(fēng)險(xiǎn)管控與智能客服，主要采用的方法有機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、知識(shí)圖譜和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等。

　　

　　我國(guó)人工智能在金融領(lǐng)域的市場(chǎng)規(guī)模

　　智能投顧。運(yùn)用深度學(xué)習(xí)算法、圖像識(shí)別技術(shù)和語(yǔ)義理解技術(shù)可以有效的克服傳統(tǒng)投研中數(shù)據(jù)不夠豐富、模型的好壞取決于分析師對(duì)數(shù)據(jù)的敏感程度這兩個(gè)弊端，獲得比傳統(tǒng)投資方法更高的收益率。根據(jù)花旗銀行的最新研究報(bào)告，人工智能投資顧問(wèn)管理的資產(chǎn)，2012 年基本為0，到了2014年底已經(jīng)到了140億美元。預(yù)計(jì)在未來(lái)10年的時(shí)間里，它管理的財(cái)產(chǎn)還會(huì)呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的勢(shì)頭，總額達(dá)到 5 萬(wàn)億美元。

　　風(fēng)險(xiǎn)管控。利用人工智能可以構(gòu)建更加科學(xué)完善的風(fēng)險(xiǎn)管控體系。人工智能可以最大程度解決金融行業(yè)的信息不對(duì)稱問(wèn)題，即利用圖像識(shí)別、語(yǔ)義理解等技術(shù)最大程度的挖掘投融資雙方的數(shù)據(jù)，整合多源的量化資料，對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行科學(xué)的預(yù)測(cè)規(guī)劃，利用深度學(xué)習(xí)算法不斷優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)管理模型，構(gòu)建科學(xué)完善的風(fēng)險(xiǎn)管控體系。

　　智能客服。應(yīng)用人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)義理解等人工智能應(yīng)用技術(shù)，提供全天候客戶服務(wù)，每天 24 小時(shí)為客戶提供高效的業(yè)務(wù)查詢和問(wèn)題解決服務(wù)，可以提高金融公司的服務(wù)質(zhì)量，提升客戶滿意度，增強(qiáng)客戶粘性。目前光大銀行、交通銀行等皆已使用。

　　

　　我國(guó)智能金融代表企業(yè)

　　3. AI+家居

　　智能家居是以住宅為平臺(tái)，利用先進(jìn)的人工智能技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)、綜合布線技術(shù)，將與家居生活有關(guān)的各種子系統(tǒng)有機(jī)地結(jié)合在一起，通過(guò)統(tǒng)籌管理，讓家居生活更加智能、舒適、安全。

　　智能家居未來(lái)市場(chǎng)規(guī)模近五千億，有望實(shí)現(xiàn)高速增長(zhǎng)。根據(jù)中國(guó)產(chǎn)業(yè)信息網(wǎng)的數(shù)據(jù)，2014年我國(guó)智能家居產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到290億元；2015年市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到403.4億元，同比增長(zhǎng)41%，2017年國(guó)內(nèi)智能家居市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到908億元，預(yù)計(jì)未來(lái)五年（2017-2021）年均復(fù)合增長(zhǎng)率約為48.12%，2021年市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到4369億元。

　　

　　我國(guó)智能家居市場(chǎng)規(guī)模

　　智能家居和物聯(lián)企業(yè)的主要著力點(diǎn)在于智能設(shè)備和智能中控兩個(gè)方面。在這其中，以海爾和美的為代表的傳統(tǒng)家電企業(yè)依托自身渠道、技術(shù)和配套產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)建立起了實(shí)體化智能家居產(chǎn)品生態(tài)。而以阿里、騰訊、京東、小米和樂(lè)視等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)為代表的公司則通過(guò)各自平臺(tái)內(nèi)的數(shù)據(jù)和終端資源提供不同的軟硬件服務(wù)。

　　

　　我國(guó)智能家居代表企業(yè)

　　4. AI+汽車

　　隨著人工智能的發(fā)展，自動(dòng)駕駛正在變?yōu)榭赡?，各大車商紛紛?jì)劃在2021年前后推出全自動(dòng)駕駛車型。

　　無(wú)人駕駛汽車是人工智能和汽車工業(yè)的結(jié)晶。無(wú)人駕駛汽車是指依靠人工智能、雷達(dá)、監(jiān)控裝臵和全球定位系統(tǒng)協(xié)同合作，讓電腦可以在沒(méi)有任何人類主動(dòng)的操作下，自動(dòng)安全地操作機(jī)動(dòng)車輛。無(wú)人駕駛汽車將讓傳統(tǒng)的汽車變成一臺(tái)輪式機(jī)器人。

　　人工智能助推無(wú)人駕駛汽車邁入商業(yè)化進(jìn)程。不同于半自動(dòng)駕駛和輔助駕駛汽車，無(wú)人駕駛汽車的核心技術(shù)是人工智能技術(shù)。從人工智能視角來(lái)看，無(wú)人駕駛汽車就是一臺(tái)輪式智能移動(dòng)機(jī)器人，它以深度學(xué)習(xí)算法為基礎(chǔ)的人工智能作為“大腦”，憑借機(jī)器視覺(jué)為基礎(chǔ)的傳感器作為“眼睛”，從而實(shí)現(xiàn)安全和快速的行駛。無(wú)人駕駛汽車集成了機(jī)器視覺(jué)、規(guī)劃導(dǎo)航、人機(jī)交互、智能控制等多種技術(shù)，這些關(guān)鍵技術(shù)的快速發(fā)展助推無(wú)人駕駛走向產(chǎn)業(yè)化。

　　無(wú)人駕駛汽車市場(chǎng)發(fā)展前景廣闊。目前，無(wú)人駕駛汽車已經(jīng)開(kāi)始從實(shí)驗(yàn)室走向市場(chǎng)，根據(jù)麥肯錫報(bào)告，無(wú)人駕駛汽車在農(nóng)場(chǎng)、礦場(chǎng)等一些地方已經(jīng)開(kāi)始商用，預(yù)計(jì)未來(lái)十年內(nèi)無(wú)人駕駛汽車將走入普通大眾的日常生活中。

　　

　　無(wú)人駕駛汽車市場(chǎng)發(fā)展預(yù)測(cè)

　　

　　我國(guó)無(wú)人駕駛代表企業(yè)

　　5. AI+醫(yī)療

　　我國(guó)人工智能醫(yī)療呈爆發(fā)式增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。在當(dāng)今醫(yī)療領(lǐng)域，醫(yī)生資源的短缺是造成看病難的重要原因，尤其是在不發(fā)達(dá)地區(qū)，這一問(wèn)題尤為嚴(yán)重。智能醫(yī)療的可復(fù)制性，可以很好的解決優(yōu)質(zhì)醫(yī)生的稀缺性問(wèn)題。隨著人工智能領(lǐng)域，語(yǔ)音交互、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和認(rèn)知計(jì)算等技術(shù)的逐漸成熟，人工智能醫(yī)療領(lǐng)域的各項(xiàng)運(yùn)用變成了可能。這其中主要包括：語(yǔ)音錄入病歷、醫(yī)療影像智能識(shí)別、輔助診療/癌癥診斷、醫(yī)療機(jī)器人、個(gè)人健康大數(shù)據(jù)的智能分析等。預(yù)計(jì)2018年我國(guó)人工智能醫(yī)療市場(chǎng)規(guī)模有望達(dá)到200億元。

　　

　　我國(guó)AI+醫(yī)療市場(chǎng)規(guī)模目前國(guó)內(nèi)智能醫(yī)療領(lǐng)域的研究主要集中于醫(yī)療機(jī)器人、醫(yī)療解決方案和生命科學(xué)領(lǐng)域。由于起步較晚和技術(shù)門檻的限制，目前國(guó)內(nèi)醫(yī)用機(jī)器人的研發(fā)水平和普及率相較于國(guó)際一線水平仍存在一定的差距，從事企業(yè)主要集中與手術(shù)機(jī)器人和康復(fù)機(jī)器人兩大領(lǐng)域，以新松機(jī)器人、博實(shí)股份、妙手機(jī)器人、璟和技創(chuàng)等企業(yè)為代表。在醫(yī)療解決方案方面，以騰訊、阿里巴巴、百度和科大訊飛為代表的公司通過(guò)和政府、醫(yī)療機(jī)構(gòu)的合作，為腦科學(xué)、疾病防治與醫(yī)療信息數(shù)據(jù)等領(lǐng)域提供智能解決方案。

　　

　　我國(guó)智能醫(yī)療企業(yè)典型代表

　　6. 智能機(jī)器人

　　由于工業(yè)發(fā)展和智能化生活的需要，目前國(guó)內(nèi)智能機(jī)器人行業(yè)的研發(fā)主要集中于家庭機(jī)器人、工業(yè)企業(yè)服務(wù)和智能助手三個(gè)方面。在以上三個(gè)分類中，從事家庭機(jī)器人和智能助手的企業(yè)占據(jù)著絕大多數(shù)比例。

　　

　　我國(guó)服務(wù)機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模

　　人工智能技術(shù)正在全面重塑機(jī)器人產(chǎn)業(yè)，推動(dòng)智能機(jī)器人應(yīng)用。智能機(jī)器人主要包含三大核心技術(shù)模塊，分別是人機(jī)交互及識(shí)別模塊、環(huán)境感知模塊、運(yùn)動(dòng)控制模塊。特別是人機(jī)交互及識(shí)別模塊綜合了語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)義識(shí)別、語(yǔ)音合成、圖像識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)人類的意識(shí)及思維過(guò)程的模擬，賦予機(jī)器人學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等智能行為和能力。

　　我國(guó)有影響力的機(jī)器人骨干企業(yè)不斷涌現(xiàn)。我國(guó)機(jī)器人企業(yè)都在謀求從傳統(tǒng)工業(yè)化企業(yè)向智能化轉(zhuǎn)型，提高行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力和提升整個(gè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向上發(fā)展。其中工業(yè)機(jī)器人骨干企業(yè)有沈陽(yáng)新松、安徽埃夫特、廣州數(shù)控、哈博實(shí)、哈工大機(jī)器人、新時(shí)達(dá)、埃斯頓等；服務(wù)機(jī)器人骨干企業(yè)主要有科沃斯、康力優(yōu)藍(lán)、納恩博、風(fēng)行天下、優(yōu)必選、 巨星科技、機(jī)器人零號(hào)、上海未來(lái)伙伴等。

　　

　　我國(guó)智能機(jī)器人代表企業(yè)

　　三、我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈特征分析

　?。ㄒ唬┤斯ぶ悄墚a(chǎn)業(yè)處于發(fā)展朝陽(yáng)期，

　　未來(lái)將步入加速發(fā)展期

　　國(guó)內(nèi)人工智能企業(yè)絕大部分處于初創(chuàng)期。從企業(yè)構(gòu)成來(lái)看，目前國(guó)內(nèi)95%以上的人工智能企業(yè)處于初創(chuàng)期，只有不到5%的企業(yè)處于成熟階段。從成立時(shí)間來(lái)看，根據(jù)艾媒咨詢對(duì)中國(guó)168家以人工智能為驅(qū)動(dòng)技術(shù)或業(yè)務(wù)的非上市公司的信息整理，其中，34.5%的人工智能創(chuàng)業(yè)公司于2015年成立，20.8%成立于2014年，2016年成立的占16.7%。

　　人工智能產(chǎn)業(yè)將呈快速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。2017年中國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到152.1億元，增長(zhǎng)率達(dá)到51.2%。隨著人工智能技術(shù)的逐漸成熟，科技、制造業(yè)等業(yè)界巨頭布局的深入，應(yīng)用場(chǎng)景不斷擴(kuò)展，預(yù)計(jì)2018年中國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模有望突破200億元大關(guān)，達(dá)到238.2億元，增長(zhǎng)率達(dá)到56.6%。并于2019年增長(zhǎng)至344.4億元。

　　

　　我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)規(guī)模

　?。ǘ┐蠊井a(chǎn)業(yè)鏈布局廣，創(chuàng)業(yè)公司專業(yè)性強(qiáng)

　　大公司全產(chǎn)業(yè)鏈布局。在我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)中，以BAT為代表的大公司參與布局較廣，在基礎(chǔ)層、技術(shù)層及應(yīng)用層皆有所布局。對(duì)比百度、騰訊、阿里巴巴和京東這幾家巨頭，從新聞熱度來(lái)看，百度在人工智能各領(lǐng)域布局和產(chǎn)業(yè)化能力強(qiáng)于騰訊、阿里巴巴和京東，在自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能駕駛?cè)箢I(lǐng)域，百度的產(chǎn)業(yè)新聞熱度明顯高于其他公司。可見(jiàn)，百度目前是全面布局，而阿里和騰訊則是各有側(cè)重。

　　

　　新聞熱度對(duì)比

　　創(chuàng)業(yè)公司專業(yè)性強(qiáng)。中國(guó)不乏優(yōu)秀的人工智能創(chuàng)業(yè)公司，大部分專業(yè)性較強(qiáng)，專注于某一細(xì)分領(lǐng)域的技術(shù)和應(yīng)用研究，其中，計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域集中了大批的優(yōu)秀創(chuàng)業(yè)公司。但是，各應(yīng)用場(chǎng)景之間的人工智能技術(shù)相關(guān)度存在一定的差異。目前，我國(guó)人工智能初創(chuàng)企業(yè)中，有高達(dá)42%的企業(yè)應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)相關(guān)技術(shù)，其次是語(yǔ)音和自然語(yǔ)言處理，兩者占比總和43%，與計(jì)算機(jī)視覺(jué)占比相當(dāng)。

　　

　　我國(guó)人工智能創(chuàng)業(yè)企業(yè)領(lǐng)域分布

　?。ㄈ┤斯ぶ悄墚a(chǎn)業(yè)鏈目前重在技術(shù)層，未來(lái)將向“人工智能+”與基礎(chǔ)層布局

　　人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中，基礎(chǔ)層是構(gòu)建生態(tài)的基礎(chǔ)，價(jià)值最高，需要長(zhǎng)期投入進(jìn)行戰(zhàn)略布局；通用技術(shù)層是構(gòu)建技術(shù)護(hù)城河的基礎(chǔ)，需要中長(zhǎng)期進(jìn)行布局；解決方案層直戳行業(yè)痛點(diǎn)，變現(xiàn)能力最強(qiáng)。

　　人工智能+成為未來(lái)發(fā)展大趨勢(shì)。在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，“互聯(lián)網(wǎng)+”的出現(xiàn)給經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)了重大影響，隨著專用人工智能的發(fā)展，作為一個(gè)龐大的高新技術(shù)合集，“人工智能+”作為一直新經(jīng)濟(jì)業(yè)態(tài)已經(jīng)開(kāi)始萌芽，越來(lái)越多的行業(yè)開(kāi)始擁抱人工智能，用“人工智能+”助力技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展。

　　商業(yè)模式以B 端業(yè)務(wù)為主。大部分公司的業(yè)務(wù)主要以B 端解決方案和服務(wù)為主。一方面，B 端業(yè)務(wù)注重與行業(yè)客戶的互動(dòng)合作，更有利于人工智能技術(shù)和產(chǎn)品的落地;另一方面，行業(yè)客戶對(duì)于生產(chǎn)效率的提高有強(qiáng)烈的需求，而C 端產(chǎn)品需求仍需挖掘。不過(guò)，大公司的C 端產(chǎn)品布局依然是相對(duì)活躍的。

　?。ㄋ模┲悄荞{駛、大數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)服務(wù)和人工智能+領(lǐng)域是國(guó)內(nèi)熱點(diǎn)投資領(lǐng)域

　　從國(guó)內(nèi)投融資來(lái)看，近三年內(nèi)人工智能領(lǐng)域主要集中在智能駕駛、大數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)服務(wù)和人工智能+領(lǐng)域。從獲投企業(yè)數(shù)量來(lái)看，計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的企業(yè)占據(jù)多數(shù)。但從獲投金額來(lái)看，自動(dòng)駕駛/輔助駕駛是投資金額最高的細(xì)分領(lǐng)域，并且大額投資眾多。此外，雖然計(jì)算機(jī)視覺(jué)類的創(chuàng)業(yè)公司多于自然語(yǔ)言處理，但是投資金額兩者卻截然相反。

　　

　　我國(guó)人工智能投資金額分布