AI成为全球新一轮浪潮的必争之地

赛迪智库

人工智能是全球公认的尖端领域和创新前沿，有着超乎想象的广阔前景，能够推动多个领域的变革和跨越式发展，对传统行业产生颠覆性影响，并催生新业态、新模式，引发经济社会发展的重大变革。

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI），也被称为机器智能，是指利用機器去实现必须借助人类智慧才能实现的任务或行为，其本质是对人类智能的模拟、延伸甚至超越的一门新技术学科。人工智能是全球公认的尖端领域和创新前沿，有着超乎想象的广阔前景，能够推动多个领域的变革和跨越式发展，对传统行业产生颠覆性影响，并催生新业态、新模式，引发经济社会发展的重大变革。

发展情况

2017年，人工智能呼声依然高涨，我国人工智能产业发展势头良好，政策环境不断优化，技术创新势头高涨，行业应用逐步深入，产业化能力稳步提升。在2017年的“AI World2017世界人工智能大会”上，国家工业信息安全发展研究中心发布的中国人工智能产业发展指数显示，中国人工智能产业发展呈现加速增长态势。其中，2017年我国人工智能产业发展指数为75，比2016年增长44.23%，比2015年增长102.70%。

（一）产业规模

人工智能作为重要的基础性信息技术研究方向，其发展并不是完全独立的，而呈现出与其他信息技术方向协同演进的特征。近年来，一是深度学习等人工智能核心技术实现了大幅突破。已有的深度学习算法越来越成熟，算法的准确性、鲁棒性越来越好，并在产业化应用中取得了优异的成效，视觉及图像领域是深度学习算法应用最广泛、效果最好的场景。二是移动互联网、物联网、大数据、云计算等新兴信息产业也呈现出快速的发展态势，与人工智能的发展形成了协同进步态势。移动互联网、物联网的发展为人工智能模型形成提供大量的数据资源;云计算的快速发展使得计算能力得到大幅提升，智能模型的生成速度大幅加快;大数据的发展为人工智能提供了更多的应用场景。三是高性能芯片提供更强大的计算能力。通用型深度学习芯片已经步入产业化阶段，根据特定应用场景进行定制开发和优化的处理器、硬件加速器，例如专门用于安防视频或无人驾驶汽车领域的芯片产品层出不穷，支撑人工智能在各行业领域的深入应用。

在各方的推动下，全球人工智能及其相关产业的产业规模持续提升，根据初步测算，2017年，全球人工智能市场规模约为2000亿元，其中，中国智能语音产业规模将达到101.4亿元，年复合增长率超过五成，达到63.6%，占全球智能语音产业规模的比重由2012年的5.6%大幅增加到17.1%。到2020年，全球人工智能市场规模预计将达到约3700亿元，年均增速接近20%。我国人工智能市场规模将达到约330亿元，年均增速将达到35%。其中，语音服务的市场规模将达到160亿元，约占到全部市场的一半。

（二）技术创新

近年来，我国科研机构和高等院校结合产业发展状况和趋势，不断加大人工智能领域研究，为关键技术突破、企业人才输送等方面提供了重要支持。基础技术方面，我国在人工智能芯片、底层算法、机器学习和语音识别等领域取得了具有创新竞争力的成果，人工智能技术将在越来越多的应用场景中落地。2017年，中国企业屡次刷新人工智能技术领域的世界纪录。2017年5月，阿里巴巴iDST团队将其车辆检测的准确率拉升至90.46%，刷新全球权威机器视觉算法测评平台KITTI的世界纪录;2017年7月，阿里巴巴iDST又凭借89.7%的平均召回率打破国际权威肺结节检测大赛LUNA16的世界纪录，夺得世界冠军。创新应用方面，2017年4月，百度发布“Apollo（阿波罗）计划”，通过提供开放、完整、安全的软件平台，旨在帮助自动驾驶领域的合作伙伴快速搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统。创新生态支撑方面，2017年7月，由北京大学、中关村视听产业技术创新联盟等倡议的“人工智能产业技术创新战略联盟”在京成立;2017年10月，阿里巴巴宣布成立探索人类未来科技研究院“达摩院”，向未来技术创新方面投入千亿元资金，进行覆盖人工智能、物联网和金融科技等多个前沿科技领域的基础科学和颠覆式技术创新研究。人才培养方面，2017年9月，中国科学院大学人工智能技术学院成立，是我国在人工智能领域首个开展教学和科研工作的新型科教融合学院。

另外，美国权威杂志《麻省理工科技评论》在2017年6月公布2017全球最聪明50家公司榜单，进入榜单的公司具有“高精尖科技创新”与“能够保证公司的利益最大化的商业模式”的完美融合，中国包括科大讯飞、腾讯、大疆创新、阿里巴巴和百度等9家公司进入该榜单，其中科大讯飞排名全球第六，国内第一。科大讯飞旗下的语音助手被评论为中国版的Siri，并克服了方言、俚语和背景杂音，可将汉语精准地翻译成十几种语言。

（三）区域分布

从地域来看，由于人工智能产业属于典型的智力密集性行业，我国人工智能企业主要集中在北上广等智力资源丰富的区域。根据亿欧智库发布“2017年中国人工智能产业发展城市排行榜”，北京在各项指标的优异表现使其得分远超其他城市，稳居第一。上海排名第二，当地成熟的市场环境以及政策的迅速跟进，为培育人工智能打下了坚实根基。深圳和杭州聚集了一大批高科技公司，业已积淀了良好的创新创业氛围，分别排名第三、第四。广州排名第五，伴随IAB计划的出台，以及南沙人工智能产业基地的建设布局，其发展速度有望加快。南京、成都、天津、合肥、武汉分列第六到第十位。其中，南京经开区、合肥声谷、武汉光谷等片区都制定了专门的AI培育行动计划。这批城市有较好的经济基础和科技实力，本着因地制宜的策略，结合本地独有优势切入人工智能，正在迅速跟进这项新兴技术。

（四）产业结构

从人工智能产业结构来看，我国人工智能领域有三类企业：一是拥有大量的数据资源，从数据出发，不断强化人工智能核心算法，并率先将人工智能技术应用到其自身业务中。典型企业包括百度、阿里巴巴、腾讯、京东等。作为近几年在人工智能领域投入最多的企业之一，百度建立了深度学习研究院。研究院包含北美硅谷人工智能实验室、北京深度学习实验室和北京大数据实验室，自成立以来共开发获得了270余项神经语言程序学领域专利和超过120项的深度学习专利。阿里于2017年3月推出了“ET医疗大脑”和“ET工业大脑”，ET医疗大脑可在患者医学影像、精准医疗、新药研发、药效挖掘、健康管理等领域承担医生助手的角色，ET工业大脑主要参与新能源、化工、环保、汽车等制造业领域的人工智能改造，加快了人工智能商业化速度。当年7月，阿里又推出了AI智能语音终端设备“天猫精灵X1”。2017年3月，基于大数据和对庞大用户行为的积累，腾讯发布了深度学习平台DI-X，平台集数据开发、训练、预测和部署于一体，适用于语音识别、自然语言处理、图像识别、机器视觉等领域。二是拥有人工智能核心算法，并依托技术优势不断强化底层数据和计算基础，发展各类面向应用的产品和服务。这类人工智能企业通常专注于在产业链垂直领域，典型企业如智能语音市场的领先企业科大讯飞，专注于安防领域人脸识别的商汤科技和Face++，聚焦于中文语音搜索的出门问问，语音识别领域的领头羊云知声，消费级视频识别技术的开拓者Video++等。三是从应用端出发，面向各类应用场景开发相应的智能服务产品和解决方案，并以此为基础不断强化基础储备和技术能力。主要企业以初创企业为主，如地平线机器人、旗瀚科技、智位科技、科沃斯等机器人企业，臻迪科技等无人机企业，华大基因、碳云智能等智能医疗企业等。

发展特点

（一）政策特点

当前全球人工智能产业快速成长，发展趋势明显加快，主要发达国家纷纷出台人工智能相关政策文件，力争在新的科技浪潮中抢占制高点。2017年，美国计算机协会（USACM）为解决人工智能算法歧视，发布了算法透明和可責性七项原则;为探索机器人和人工智能民事立法路径，欧盟议会通过“关于制定机器人民事法律规则的决议”，为全球首个此类别决议;德国发布的《自动和联网驾驶》报告，提出了自动驾驶汽车需要遵守的20条伦理规则;爱沙尼亚提出机器人法案，赋予人工智能代理人法律地位。

我国各级政府一直高度重视人工智能技术创新和产业发展。2017年，我国从中央到地方，出台了一系列支持人工智能技术创新和产业发展的政策和支持文件。

2017年3月召开的两会中，首次将“人工智能”写入政府工作报告中。2017年7月，《新一代人工智能发展规划》的出台标志着顶层设计框架搭建完成，规划提出，到2020年我国人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步;到2025年人工智能基础理论实现重大突破;到2030年人工智能理论、技术与应用总体均达到世界领先水平，我国将成为世界主要人工智能领域的创新中心。2017年10月，十九大报告提出推动人工智能与实体经济深度融合。2017年12月，《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》发布。行动计划从推动产业发展、落实行动步骤角度出发，对《新一代人工智能发展规划》提出的相关任务进行了细化和落实，以新一代人工智能技术的产业化和融合应用为重点，推动人工智能技术和实体经济的深度融合。同时，上海、北京、重庆、广东等地市也专门针对人工智能产业发布相关政策。

（二）投融资特点

投融资方面，人工智能投融资热度不断提升，创业环境加速优化。人工智能作为信息产业创新发展的前沿领域，不断吸引国内外投资机构的高度关注。一方面，国内外科技巨头加大了在人工智能领域的投资和布局，重大投资不断涌现。另一方面，大量的社会资本青睐人工智能领域的投资项目，争相分享行业发展带来的红利。赛迪顾问数据显示，2017年前三季度，在人工智能领域，我国共有107个项目获得投资，获得投资总金额201.2亿元左右，相比2016年全年，实现48.6%的增长。在全球市场上以Intel、百度等巨头为主体的人工智能收购案例共计22起。

从技术领域的角度看，计算机视觉、无人驾驶和智慧医疗领域获得投融资资金较高。计算机视觉、机器人和智慧医疗领域成为投资热门领域，投资频次较高。其中计算机视觉技术最为成熟，无论是投资频次还是投资金额均处行业第一。机器人领域，投资频次较高，但通常处于初创期，项目规模偏小。在互联网造车运动下，无人驾驶热度持续升温，资本投入力度较大。智慧医疗成为新型热点，无论是企业数量还是融资规模，相比2016年均实现快速增长。

从地域分布的视角看，获得投资的人工智能初创企业近半数位于北京，数量上具有绝对优势，上海和深圳其次。杭州初创企业数量与深圳差距不大，但融资能力与一线城市差距不小。资金流向主要聚集北京、长三角和珠三角地区，达到总投资额的90%以上。

从投资轮次上看，绝大多数项目处于发展初期，天使轮与A轮投资较多，占比投资案例总数近七成份额。但A轮及以前轮次的投资金额偏小，B轮项目通常融资金额较大，占比超过总投融资金额的一半以上。2017年比较突出的投融资案例有，7月，商汤科技完成B轮融资，融资金额达到4.1亿美元;9月，明码生物科技B轮融资2.4亿美元;10月，旷视科技（Face++）C轮融资4.6亿美元，刷新全球人工智能领域单轮融资最高纪录。

另外，中国已经成为全球人工智能领域并购的主要参与者，对外并购事件频发。以百度、阿里巴巴、腾讯为首的互联网巨头实施了多起海外并购。

（三）应用特点

人工智能技术在各个行业领域有着广阔的应用空间和价值，其中，在安防、金融、汽车、家居、医疗、健康、教育、物流、出行等领域已经有了较为成熟的应用。但由于各行业信息化水平存在差异，智能服务的发展层次不尽相同。

一是安防是人工智能应用最成熟的领域。从应用的实际需求出发，人工智能技术在安防领域的应用场景众多，比如人脸识别、车牌识别、身份证比对、被动人像卡口、嫌疑人照片检索等应用。一方面可对图像视频进行自动分析、识别、跟踪、理解和描述，并利用计算机视觉和视频监控分析方法对摄像机拍录的图像序列进行自动分析，从而指导和规划行动;另一方面可通过云端大数据分析进行基于机器学习的价值挖掘，可以综合分析多维度的元数据来进行情报检测。2017年6月，SpeakIn势必可赢与广东省公安厅合作建立“智能声纹系统联合实验室”，共同投入研发公安业务和安防领域的人工智能产品和系统。

二是金融成为我国人工智能应用先锋。在金融领域，人工智能可用于身份验证、市场分析、商业智能、人力资源管理、客户服务、风险控制、反欺诈、反洗钱、金融分析和交易等。人脸识别技术已应用在柜台人脸识别辅助、ETM可视化柜台、远程开户等场景;智能视频分析技术应用于ATM及自助厅自动报警;语音识别、语义识别技术应用于机器人大堂经理。2017年6月，蚂蚁金服首度向金融机构开放其最新的人工智能技术，推动金融理财更快进入智能时代。2017年7月印发的《新一代人工智能发展规划》提出，建立金融风险智能预警与防控系统。可以说，无论是产业规模、技术创新，还是政府的重视程度，我国“AI+大数据+金融”都具有明显的优势。

三是自动驾驶加速落地。在汽车领域，围绕智能驾驶汽车，人工智能在三个关键环节均有所应用和体现：一是环境感知，二是路径规划与决策，三是高精度定位和地图。在该领域，百度、乐视等企业已经开展了卓有成效的实践。2017年4月，百度宣布推出无人车开放平台阿波罗。相关数据显示，目前百度已与超过60家车企展开战略合作，其解决方案（L3）已被配置于200多款车型上。

四是人工智能在医疗健康领域的应用出现蓝海。在医疗领域，人工智能的应用已经非常广泛，包括语音识别、医疗影像、健康管理、风险管理等领域。随着当下语音识别、图像识别等技术的逐渐提升，基于这些基础技术的泛人工智能医疗产业日趋走向成熟，进而推动了智能医疗产业链的技术进步和快速发展，一大批专业企业应运而生。同时，人工智能和医疗健康的结合也是“双向驱动”的。一方面，人工智能的众多基础技术在医疗健康领域可以得到优秀的商用价值体现;另一方面，创新型的人工智能技术也给医疗创新带来了更多机会。尤其是通过把传统的离散生理信息通过机器学习等技术整合起来，医疗领域未来的个性化和导向化趋势将更加明确和快速地到来。2017年，专注于医疗影像的人工智能公司推想科技获得了亿元级的投资。同时，以医疗影像云平台为主要业务的公司，如医渡云和汇医慧影等公司，也开始涉足人工智能领域。