2020年中國人工智能發(fā)展現(xiàn)狀及未來人工智能應(yīng)用趨勢分析：未來人工智能市場規(guī)模將不斷攀升圖

1、2020年中國人工智能發(fā)展現(xiàn)狀及未來人工智能應(yīng)用趨勢分析：未來人工智能市場規(guī)模將不斷攀升圖 一、人工智能走向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用 人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的分支，是分析、開發(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)的一門技術(shù)科學(xué)。 人工智能的基礎(chǔ)理論由來已久，由深度學(xué)習(xí)引爆的第三次人工智能浪潮，以及算力的進(jìn)步和數(shù)據(jù)的爆發(fā)，使得人工智能技術(shù)快速走向成熟，并逐步落地產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。 1、人工智能行業(yè)圖譜 從底層基礎(chǔ)技術(shù)到上層行業(yè)應(yīng)用，可以把人工智能行業(yè)劃分為基礎(chǔ)層、通用層和應(yīng)用層三部分?；A(chǔ)層為圖像、語音等人工智能基礎(chǔ)技術(shù)提供芯片、計(jì)算框架等計(jì)算能力支持，通用層提供感知、認(rèn)知計(jì)算等通用技術(shù)，而應(yīng)用層則是

2、人工智能通用技術(shù)與各行業(yè)深度融合產(chǎn)生應(yīng)用價(jià)值的產(chǎn)品和服務(wù)。 基礎(chǔ)層:為計(jì)算機(jī)視覺、語音識別等人工智能基礎(chǔ)技術(shù)提供計(jì)算能力支持，是人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施，包括AI芯片、AI平臺以及Al計(jì)算框架等，主要以谷歌、微軟、亞馬遜、英特爾、IBM、百度、騰訊、華為、京東等大型互聯(lián)網(wǎng)公司和行業(yè)巨頭公司為主。 通用層:基于基礎(chǔ)設(shè)施開發(fā)出的通用性人工智能技術(shù)和產(chǎn)品，如計(jì)算機(jī)視覺算法、機(jī)器人系統(tǒng)等，主要分為兩大部分:以感知計(jì)算和認(rèn)知計(jì)算技術(shù)為代表的軟件通用技術(shù)，和無人機(jī)。機(jī)器人等軟硬一體化通用產(chǎn)品。 通用層的技術(shù)和產(chǎn)品主要是模擬人的各項(xiàng)能力。與人類的感知、認(rèn)知和執(zhí)行能力相對應(yīng),通用層可以分為感知層計(jì)算機(jī)視覺、語音識別

3、和自然語言處理，認(rèn)知層的知識圖譜和自然語言處理的深入應(yīng)用，以及執(zhí)行層的機(jī)器人等。 應(yīng)用層:人工智能通用技術(shù)與各行業(yè)應(yīng)用深度融合的領(lǐng)域，以垂直行業(yè)的人工智能應(yīng)用公司為主。應(yīng)用層人工智能企業(yè)將通用技術(shù)封裝成能夠落地的產(chǎn)品，包括軟硬件一體化產(chǎn)品以及針對具體應(yīng)用場景的端到端解決方案。隨著通用技術(shù)走向成熟，行業(yè)應(yīng)用價(jià)值凸顯，大量通用層的公司也在基于基礎(chǔ)技術(shù)能力向各行業(yè)應(yīng)用層延伸。 2、人工智能的商業(yè)模式 人工智能走向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的過程中，從向企業(yè)和個(gè)人用戶提供人工智能產(chǎn)品服務(wù)的角度，人工智能公司的商業(yè)模式主要分為四種類型：API調(diào)取、產(chǎn)品訂閱/License、“產(chǎn)品+服務(wù)解決方案及效果。數(shù)據(jù)來源：公開資料整

4、理 API調(diào)取:常見于基礎(chǔ)層廠商和通用層廠商，通過API形式輸出自身的技術(shù)能力，如計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的商湯科技、自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的百度Apollo平臺、語音識別領(lǐng)域的科大訊飛等，都是通過將人工智能技術(shù)輸出給應(yīng)用廠商，由應(yīng)用廠商完成最后一步產(chǎn)品及方案的封裝。這種模式的優(yōu)勢在于模式較輕，規(guī)?；瘡?fù)制能力強(qiáng)。 產(chǎn)品訂閱/License:主要是以機(jī)器人、APP等方式面向個(gè)人用戶的產(chǎn)品，以標(biāo)準(zhǔn)SaaS模式面向互聯(lián)網(wǎng)客戶和傳統(tǒng)行業(yè)中小型客戶的產(chǎn)。例如，大疆、松鼠Al等公司主要采取這種方式服務(wù)個(gè)人用戶。 API調(diào)取:常見于基礎(chǔ)層廠商和通用層廠商，通過API形式輸出自身的技術(shù)能力，如計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的商湯科技、自動(dòng)駕駛領(lǐng)

5、域的百度Apollo平臺、語音識別領(lǐng)域的科大訊飛等,都是通過將人工智能技術(shù)輸出給應(yīng)用廠商，由應(yīng)用廠商完成最后一步產(chǎn)品及方案的封裝。這種模式的優(yōu)勢在于模式較輕，規(guī)?；瘡?fù)制能力強(qiáng)。 產(chǎn)品訂閱/License:主要是以機(jī)器人、APP等方式面向個(gè)人用戶的產(chǎn)品，以標(biāo)準(zhǔn)SaaS模式面向互聯(lián)網(wǎng)客戶和傳統(tǒng)行業(yè)中小型客戶的產(chǎn)。例如，大疆、松鼠Al等公司主要采取這種方式服務(wù)個(gè)人用戶。 “產(chǎn)品+服務(wù)”解決方案:主要是面向傳統(tǒng)行業(yè)中大型客戶,這類客戶的應(yīng)用場景相對復(fù)雜，單-產(chǎn)品很難解決其需求，因此需要-定程度的定制化服務(wù)。例如曠視科技、明略科技等公司服務(wù)公安領(lǐng)域客戶，需要提供端到端的解決方案。按效果:人工智能與業(yè)務(wù)場

6、景結(jié)合后，按照其產(chǎn)生的可衡量的實(shí)際業(yè)務(wù)價(jià)值進(jìn)行收費(fèi)。人工 “產(chǎn)品+服務(wù)”解決方案:主要是面向傳統(tǒng)行業(yè)中大型客戶,這類客戶的應(yīng)用場景相對復(fù)雜，單一產(chǎn)品很難解決其需求，因此需要一定程度的定制化服務(wù)。例如曠視科技、明略科技等公司服務(wù)公安領(lǐng)域客戶，需要提供端到端的解決方案。 按效果:人工智能與業(yè)務(wù)場景結(jié)合后，按照其產(chǎn)生的可衡量的實(shí)際業(yè)務(wù)價(jià)值進(jìn)行收費(fèi)。人工智能公司與客戶更多是類似合作模式,按照業(yè)務(wù)量收取-定費(fèi)用，目前在應(yīng)用較為成熟的金融、智能客服領(lǐng)域有一些早期落地。例如，智能客服廠商根據(jù)幫助企業(yè)客戶節(jié)省多少人力成本來衡量效果，可以按照工作量和坐席數(shù)量進(jìn)行收費(fèi)。 二、人工智能助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型 發(fā)展至今，

7、人工智能經(jīng)歷了明顯的泡沫降溫，進(jìn)入了技術(shù)成熟度曲線的低谷期。行業(yè)開始回歸理性，更多地關(guān)注人工智能如何落地產(chǎn)業(yè)，推動(dòng)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 1、人工智能價(jià)值創(chuàng)造的三個(gè)層次 HYPERLINK /research/201904/729238.html 智研咨詢發(fā)布的2019-2025年中國人工智能行業(yè)市場專項(xiàng)調(diào)研及投資前景分析報(bào)告數(shù)據(jù)顯示：人工智能落地產(chǎn)業(yè)帶來的價(jià)值創(chuàng)造，可以分為自動(dòng)化、智能化、創(chuàng)新化三個(gè)層次，每個(gè)層次創(chuàng)造的價(jià)值度逐步提升。人工智能價(jià)值創(chuàng)造的三個(gè)層次人工智能價(jià)值創(chuàng)造的三個(gè)層次-含義案例數(shù)據(jù)來源：公開資料整理 自動(dòng)化，是依靠人工智能技術(shù)提升業(yè)務(wù)的自動(dòng)化程度。自動(dòng)化并不改變原有業(yè)務(wù)流程，而

8、是由機(jī)器替代人來自動(dòng)執(zhí)行業(yè)務(wù)流程，從而提升效率，降低成本。 典型的場景，例如工業(yè)機(jī)器人取代工人進(jìn)行分揀、組裝等重復(fù)性勞動(dòng);醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域，人工智能系統(tǒng)輔助閱片，提升醫(yī)生診斷效率;廣告營銷領(lǐng)域的程序化廣告投放等。多數(shù)場景下，自動(dòng)化涉及的是業(yè)務(wù)鏈條中的單個(gè)環(huán)節(jié)。 智能化，是基于知識圖譜等認(rèn)知智能技術(shù)，讓機(jī)器具備分析和決策能力，可以完成人力無法實(shí)現(xiàn)的工作，對業(yè)務(wù)流程進(jìn)行改造，創(chuàng)造增量價(jià)值。 例如，在安防領(lǐng)域，基于行業(yè)知識圖譜技術(shù)在幾億個(gè)實(shí)體中尋找隱性關(guān)系，發(fā)現(xiàn)團(tuán)伙作案的行為，人力無法處理如此大數(shù)據(jù)量的分析。零售領(lǐng)域，基于門店歷史銷售數(shù)據(jù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建銷量預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)銷量預(yù)測，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)高于依靠經(jīng)驗(yàn)預(yù)

9、測的準(zhǔn)確度，降低庫存和損耗。 智能化主要涉及分析、推理和決策性的工作，應(yīng)用場景中往往涉及到數(shù)據(jù)挖掘，以及NLP、深度學(xué)習(xí)增強(qiáng)學(xué)習(xí)等認(rèn)知智能技術(shù)和算法，并深入到相對完整的業(yè)務(wù)流程當(dāng)中。創(chuàng)新化，是人工智能與行業(yè)深度融合后重塑業(yè)務(wù)流程和產(chǎn)業(yè)鏈，形成新的商業(yè)模式甚至新的細(xì)分行業(yè)。例如，基于計(jì)算機(jī)視覺的智能貨柜，相比傳統(tǒng)機(jī)械式無人售貨機(jī)成本下降50%以上,容納更多商品種類。無人駕駛是未來最具備創(chuàng)新潛力的人工智能落地方向，一旦無人駕駛技術(shù)成熟，傳統(tǒng)汽車行業(yè)從主機(jī)廠到用車場景的產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)系將被顛覆。 2、人工智能助力企業(yè)業(yè)務(wù)智能化 數(shù)字化，是指利用數(shù)字技術(shù)來重塑業(yè)務(wù)流程，從而帶來新的收入和價(jià)值創(chuàng)造機(jī)會。數(shù)字化

10、轉(zhuǎn)型,已經(jīng)成為企業(yè)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)增長的必然選擇。 數(shù)字化的典型路徑分為“信息化-在線化-智能化”三個(gè)階段。信息化即IT基礎(chǔ)設(shè)施的完善，是企業(yè)服務(wù)客戶和經(jīng)營管理在線化的基礎(chǔ)。在線化包括用戶交互場景以及企業(yè)經(jīng)營場景的在線化。智能化是基于在線化沉淀的數(shù)據(jù)，讓企業(yè)的經(jīng)營決策從經(jīng)驗(yàn)和流程驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、自動(dòng)化決策，實(shí)現(xiàn)降本增效。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的三個(gè)階段企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的三個(gè)階段-含義信息化是企業(yè)經(jīng)營在線化的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源：公開資料整理 企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型正在走向深入。隨著業(yè)務(wù)信息化和在線化的推進(jìn)，企業(yè)積累的數(shù)據(jù)量不斷增長，同時(shí)業(yè)務(wù)場景的復(fù)雜度也在提升，傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)模式很難滿足精細(xì)化運(yùn)營和服務(wù)的需求，必然要走向智能化

11、階段。 例如，當(dāng)零售企業(yè)通過APP等在線化渠道實(shí)現(xiàn)了線上化的交易、會員運(yùn)營、客戶服務(wù)之后，將有機(jī)會基于客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行個(gè)性化的商品推薦和促銷方案，提升服務(wù)體驗(yàn)和銷售額。但是，這種業(yè)務(wù)訴求無法通過傳統(tǒng)的人工匹配或單純依靠業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)規(guī)則來做到，必須要借助機(jī)器學(xué)習(xí)建模來實(shí)現(xiàn)。 因此，人工智能技術(shù)是助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型從信息化、在線化走向智能化的關(guān)鍵技術(shù)。基于人工智能技術(shù)應(yīng)用的業(yè)務(wù)智能化，會成為企業(yè)新的核心競爭力。此外，部分行業(yè)頭部企業(yè)已經(jīng)走在前列，通過自有業(yè)務(wù)場景的應(yīng)用實(shí)踐，逐步積累人工智能技術(shù)的自研能力，并開始對外輸出。 3、人工智能的落地進(jìn)展 隨著產(chǎn)業(yè)數(shù)字化帶來的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的日益成熟，人工智能在營銷、金融

12、、數(shù)字政府、零售、醫(yī)療等行業(yè)的落地持續(xù)推進(jìn)，并開始帶來顯著的效益，但落地進(jìn)展有先后之分。在部分行業(yè)，傳統(tǒng)企業(yè)已經(jīng)充分認(rèn)可人工智能的應(yīng)用價(jià)值，開始在實(shí)際業(yè)務(wù)場景規(guī)?；匾胂嚓P(guān)技術(shù)。首先，在人工智能實(shí)際落地過程中，產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施是影響落地進(jìn)展的關(guān)鍵要素。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化程度越高，人工智能的應(yīng)用具備越完善的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。 其次，在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施差異的基礎(chǔ)上，人工智能技術(shù)與各行業(yè)具體業(yè)務(wù)場景結(jié)合產(chǎn)生的主流應(yīng)用場景和價(jià)值呈現(xiàn)也有不同，會處于不同的應(yīng)用價(jià)值階段。 最后，基于不同行業(yè)的市場規(guī)模體量，人工智能技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)造的市場規(guī)模大小不同。氣泡的大小代表了現(xiàn)階段各個(gè)行業(yè)人工智能應(yīng)用的市場規(guī)模，包括軟件、硬件和服務(wù)

13、。數(shù)據(jù)來源：公開資料整理 中國人工智能市場規(guī)模未來將不斷攀升 2017年中國國務(wù)院新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃中預(yù)計(jì)，到2020年人工智能總體技術(shù)和應(yīng)用與世界先進(jìn)水平同步，人工智能核心技術(shù)超過1500億元;到2025年，人工智能基礎(chǔ)理論實(shí)現(xiàn)重大突破，部分技術(shù)和應(yīng)用達(dá)到世界領(lǐng)先水平，核心技術(shù)規(guī)模超過4000億元。數(shù)據(jù)來源：公開資料整理 中國人工智能企業(yè)數(shù)量可觀產(chǎn)業(yè)蓄力增長 自2015年人工智能進(jìn)入國家政府報(bào)告以來，中國人工智能產(chǎn)業(yè)不斷發(fā)展，人工智能企業(yè)數(shù)量也在不斷攀升。中國人工智能企業(yè)主要集中在北上廣地區(qū)，其中北京地區(qū)集中了近四百家人工智能企業(yè)。數(shù)據(jù)來源：公開資料整理 三、人工智能應(yīng)用趨勢展望 展望未

14、來，基礎(chǔ)設(shè)施的升級、從決策到行動(dòng)的技術(shù)演進(jìn)，以及應(yīng)用場景從企業(yè)智能延伸到產(chǎn)業(yè)智能，是人工智能應(yīng)用值得關(guān)注的幾大趨勢。 1、基礎(chǔ)設(shè)施升級，拓展人工智能應(yīng)用場景 2019年,中國正式進(jìn)入5G商用元年。作為具備高帶寬、低時(shí)延、廣連接特性的新-代通信技術(shù)，5G正在成為產(chǎn)業(yè)變革、萬物互聯(lián)的新基礎(chǔ)設(shè)施。 首先，5G可以支撐大量設(shè)備實(shí)時(shí)在線和海量數(shù)據(jù)的傳輸，使得企業(yè)可獲得的數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性大幅圖提升，為更多人工智能應(yīng)用提供可能。其次,隨著5G部署范圍的拓展，基于5G之上的超高清視頻等應(yīng)用將迎來增長，人工智能在其中大有用武之地。 例如，在大量的工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場，不具備建設(shè)高帶寬有線網(wǎng)絡(luò)的條件,傳統(tǒng)的Wi-Fi等

15、無線網(wǎng)絡(luò)也不滿足帶寬要求，無法通過高清視頻監(jiān)控實(shí)現(xiàn)對產(chǎn)線故障、人員違規(guī)操作、安全風(fēng)險(xiǎn)等異常狀況的實(shí)時(shí)監(jiān)控和識別預(yù)警，而5G網(wǎng)絡(luò)提供了新的解決方案。基于5G網(wǎng)絡(luò)，還可以結(jié)合AR/NR技術(shù)，對設(shè)備故障進(jìn)行遠(yuǎn)程專家診斷和運(yùn)維。 此外，邊緣計(jì)算也是5G時(shí)代的重要特征。邊緣端大量智能終端設(shè)備的爆發(fā),使得傳統(tǒng)的以云端為核心的集中式數(shù)據(jù)處理方式無法滿足需求，邊緣計(jì)算興起。隨著數(shù)據(jù)更多地在終端進(jìn)行處理和應(yīng)用，人工智能將廣泛落地在邊緣側(cè)，邊緣智能(EdgeItelligence)崛起。 2、人機(jī)協(xié)同帶來全新業(yè)務(wù)模式 按照解決問題的能力劃分，從識別-理解-分析-決策-_行動(dòng)的鏈條來看，人工智能的發(fā)展可以分為三個(gè)階

16、段-感知智能、認(rèn)知智能和行動(dòng)智能。數(shù)據(jù)來源：公開資料整理 人工智能技術(shù)的目標(biāo)是讓機(jī)器在整個(gè)從感知到行動(dòng)的鏈條上模擬甚至超越人的能力，但在很多復(fù)雜場景下，單純依靠機(jī)器完全能替代人去解決問題并不現(xiàn)實(shí)?？紤]到能力范圍、時(shí)間效率、成本優(yōu)化等因素，把人和機(jī)器作為整體部署的人機(jī)協(xié)同模式將成為未來的主流。 人機(jī)協(xié)同，是通過人機(jī)交互實(shí)現(xiàn)人類智能與機(jī)器智能的結(jié)合。具體而言，人機(jī)協(xié)同的模式是以知識圖譜為支撐進(jìn)行推理推薦，并進(jìn)行人和機(jī)器資源的合理配置，解決復(fù)雜問題。根據(jù)場景需求不同，具體的人機(jī)交互方式包括冗余、互補(bǔ)和混合三種方式。 人機(jī)協(xié)同已在多個(gè)行業(yè)中開始滲適和落地。 例如，在智慧餐廳場景，可以運(yùn)用人和機(jī)器的交互

17、來提高客戶滿意度。機(jī)器人可以和服務(wù)員共同配合，共同完成迎賓、領(lǐng)位、點(diǎn)餐、送餐、收餐等服務(wù)環(huán)節(jié)。在公安場景，知識圖譜有16億實(shí)體，要從中挖掘隱性關(guān)系和潛在線索，由于數(shù)據(jù)量巨大，如果單純依靠機(jī)器進(jìn)行全景搜索將耗費(fèi)大量時(shí)間。如果采用人機(jī)協(xié)同的模式，結(jié)合刑偵專家的經(jīng)驗(yàn)和洞察，判斷出重點(diǎn)可疑方向由機(jī)器進(jìn)行深入搜索，可以大幅度提升效率。 現(xiàn)階段，人機(jī)協(xié)同的進(jìn)展還是以人為主，由人來判斷場景需求和機(jī)器的能力進(jìn)行匹配。未來的方向，則是實(shí)現(xiàn)機(jī)器自主判斷場景、調(diào)度資源，并與人類相互協(xié)同。 3、產(chǎn)業(yè)智能互聯(lián) 隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的不斷推進(jìn)，產(chǎn)業(yè)智能互聯(lián)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善。產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)打通，在此基礎(chǔ)上，人工智能的應(yīng)用將從企業(yè)內(nèi)部智能化延伸到產(chǎn)業(yè)智能化，實(shí)現(xiàn)采購、制造、流通等環(huán)節(jié)的智能協(xié)同，進(jìn)一步發(fā)揮產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的價(jià)值,提升產(chǎn)業(yè)整體效率。 例如，以滴滴為代表的網(wǎng)約車平臺就是一個(gè)簡化版的產(chǎn)業(yè)智能互聯(lián)樣本。每個(gè)網(wǎng)約車司機(jī)都是一個(gè)