中国人工智能产业发展新趋势

中国人工智能产业发展新趋势

目前，人工智能逐渐从技术走向应用，取得了飞速发展。但是，现阶段的人工智能仍是以特定应用领域为主的弱人工智能。信息技术研究和分析公司Gartner2016年发布的新兴技术成熟度曲线显示，人工智能相关技术占据了新兴技术的接近一半，而且大部分技术还需要5年以上的时间才能成熟。因此，在人工智能领域还有很多创新点将会持续涌现，包括技术的突破、新的应用场景等，也将伴随着一批创新创业型公司不断成长，并成为某一领域的龙头企业。

可以肯定的是，未来人工智能几乎会给各行各业带来变革与重构。最先可能涉及的领域包括但不限于安防、制造业、服务业、金融、教育、传媒、法律、医疗、家居、农业、汽车等。这些重构的领域之多、力度之大将是前所未有的，在这背后蕴藏的是人工智能可无限想象的市场空间。

经历60多年的发展，特别是在近期深度学习的推动下，人工智能（AI）逐渐从技术走向应用，取得了飞速发展。但是，目前的人工智能仍是以特定应用领域为主的弱人工智能，如图像识别、语音识别等生物识别分析，以及智能搜索、智能推荐、智能排序等智能算法。而涉及到垂直行业，人工智能多以辅助的角色来辅佐人类进行工作，诸如目前的智能投顾、智能医疗、自动驾驶汽车等，而真正意义上能够完全摆脱人类且达到甚至超过人类能力的人工智能尚未实现。未来随着运算能力、数据量的大幅增长以及算法的提升，弱人工智能将逐步向强人工智能转化，机器智能将从感知、记忆和存储向认知、自主学习、决策与执行进阶。

顶层设计不断强化 产业发展目标清晰

人工智能的本质是通过对人类智能活动的研究和模拟，构造具有一定智能的人工系统，研究如何应用计算机的软硬件来模拟、延伸和拓展人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。该领域的研究包括机器人、机器学习、语言识别、图像识别、自然语言处理等，除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。

我国高度重视人工智能产业的发展，出台了多项涉及人工智能产业的政策规划。2015年，国务院出台的《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》将“互联网+人工智能”列为其中11项重点行动之一。2016年以来，人工智能先后被写入国家“十三五”规划纲要和政府工作报告中。在2017年7月和12月，《新一代人工智能发展规划》《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018—2020年）》两项总领性政策相继出台。两项政策从战略目标、理论技术发展、产业经济发展、人才培养、法律體系等方面对我国人工智能发展进行了战略布局，同时也从培育智能产品、突破核心技术、深化发展智能制造、构建支撑体系和保障措施等方面详细规划了未来三年的重点发展方向和目标，足以看出国家对人工智能产业化的重视。

其中，《新一代人工智能发展规划》重点对2030年我国新人工智能发展的战略目标、发展路径、主要任务、保障措施进行了系统的规划和部署。

《规划》确立“三步走”目标：到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能核心产业规模超过1 00亿元，带动相关产业规模超过1万亿元;到2025年人工智能基础理论实现重大突破、技术与应用部分达到世界领先水平，人工智能核心产业规模超过4 000亿元，带动相关产业规模超过5万亿元;到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为全球主要的人工智能创新中心，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。

《规划》实施六大重点任务：从底层理论和技术，到中间的平台，再到上层应用作为全面而详尽的规划，涉及科技创新体系、培育智能经济、建设智能社会、构建智能化基础设施体系、布局新一代人工智能重大科技项目、加强人工智能领域军民融合六个方面。

《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018—2020年）》按照“系统布局、重点突破、协同创新、开放有序”的原则，在深入调研的基础上研究提出通过实施四项重点任务，力争到2020年，一系列人工智能标志性产品取得重要突破，在若干重点领域形成国际竞争优势，人工智能和实体经济融合进一步深化，产业发展环境进一步优化。

企业积极布局  产业投资和创业热情高涨

我国人工智能产业虽然起步较晚，但以百度、阿里巴巴、腾讯、科大讯飞等为代表的企业已经开始大规模地投入和布局，产业投资和创业热情高涨，技术研究、行业应用等快速发展。根据中国信息通信研究院的统计数据显示，2017年我国人工智能市场规模达到216.9亿元，同比增长52.8%，预测2020年这一数值将增加到710亿元。

领军企业深耕基础层  构建全产业链生态

根据企业自身优势不同，百度、阿里巴巴领军企业布局人工智能可以划分为三类。

一是以基础层为切入点，向技术层、应用层延伸布局。即依托公司在行业数据、云计算等领域的既有资源，加大在关键技术领域的研发投入，构建行业应用场景。这方面的典型代表包括百度、阿里巴巴、腾讯、华为等企业。百度全面布局AI技术，在重点研究AI核心算法的基础上，在应用层面推进AI商业化进程，在AI核心算法、智能搜索、无人驾驶、医疗诊断等领域率先布局;阿里巴巴依托数据资源，开放云计算平台服务，推出智能优化程序小Ai和人工智能客服小蜜并实现商用。

二是以技术层为切入点，上下游扩散业务领域。即依托在语音、图像识别等核心领域的技术优势，加大算法研究，扩展行业应用场景。这方面的典型代表是科大讯飞、海康威视等企业。作为国内语音识别领域的龙头，科大讯飞语音识别技术的准确率超过99%，在国际上处于领先水平，基于此，科大讯飞逐渐拓展其在教育等领域的应用。

三是以应用层为切入点，向产业链上游加大业务布局。这类企业通过在行业应用方面的积累，切入人工智能，这方面的典型代表包括小米、京东等企业。京东成立京东Y事业部，着重智慧供应链能力的打造，利用人工智能技术来驱动零售革新。

中小企业以场景应用作为突破  创新创业活跃

对2017年发生的涉及255家创业企业的融资事件分析，可以看出在2017年中国人工智能领域资本市场的一些特点。

企业普遍很年轻，成立时间主要集中在2016年左右，而且从这些企业的融资轮次可以看出，以天使轮、Pre-A、A轮三个阶段的融资事件居多，说明我国人工智能产业的发展尚处于起步阶段。

获投企业主要集中在应用层和技术层。从2017年的数据可以看出，应用层获投企业数占全部获投企业数总和的67.8%，其次是技术层为24.3%。在产业链各环节，企业的分布也不尽相同，在应用层，机器人、无人机、AI+零售三个领域是主要的创业方向;在技术层，计算机视觉是主要的创业领域。

从投资机构的角度来看，真格基金、创新工场、IDG资本等机构较为活跃，其中真格基金在计算机视觉、机器学习、智能医疗等领域十分活跃，代表性的项目包括依图科技、出门问问等;创新工场以其人工智能工程院为平台，帮助创业者开发人工智能场景应用，是推动科研成果向产业实践转化的资本先锋，代表性项目包括智融集团、驭势科技、旷视科技等;IDG资本在智能医疗、智能交通等应用端投资较为活跃，代表性项目包括商汤科技等。

从获投企业的商业模式来看，初创企业主要聚集在技术层和应用两个领域，并通过以下三种方式切入人工智能产业。

深耕行业核心技术，成为该领域的引领者。专注于人工智能芯片、语音识别、计算机视觉、自然语言处理等人工智能核心环节，通过深耕某一领域的核心技术，成为该领域的引领者，典型代表包括寒武纪科技、出门问问、思必弛、地平线机器人、三角兽等。寒武纪科技专注人工智能芯片领域，推出的寒武纪1A处理器（Cambricon-1A）是世界首款商用深度学习专用处理器。

掌控核心技术，延伸布局场景应用。在垂直行业领域，通过深耕该领域的算法、核心技术等，并延伸布局行业应用场景，积累大量用户和数据，成为该垂直领域的引领者，典型的代表包括旷视科技、商汤科技、驶势科技、云天励飞等。旷世科技以及其视觉技术为突破点，深耕先进的人脸识别、图像识别技术，进而拓展到行业智能解决方案、智能硬件以及智能云服务;云天励飞通过机器学习与新型处理器芯片设计的跨界创新，专注视觉智能，为安防领域提供智能化解决方案。

创新商业模式，聚焦特定场景应用。聚焦某一应用场景，通过将人工智能技术引入到特定应用场景，有效结合传统商业模式和人工智能，并成为该领域的引领者，典型代表包括今日头条、英语流利说、翼展科技等。今日头条基于用户的习惯和兴趣，使用机器学习算法向用户推送个性化定制的文章和视频信息流;翼展科技以医疗影像信息系统起家，通过研发基于深度学习的人工智能辅助诊断，持续提升影像诊断服务的能力及品质。

人工智能市场空间巨大  四大商业模式受关注

根据Gartner2016年发布的新兴技术成熟度曲线，人工智能相关技术占据了新兴技术的接近一半，而且大部分技术还需要5年以上的时间才能成熟，因此在人工智能领域还有很多创新点将会持续涌现，包括技术的突破、新的应用场景等，也将伴随着一批创新创业型公司不断成长，并成为某一领域的龙头企业。

展望未来，通过对资本市场关注度、技术发展及行业应用等多角度的分析，北大科技园试图去发掘在不同商业模型中，具有成长为行业龙头企业的潜在企业。

重点关注商业模式一：平台+应用的人工智能生态圈

中国人工智能产业目前仍以“单打独斗”为主，缺乏技术间的协同，产品间的互联互通和上下游的互动缺乏有效协调，无法形成发展合力。百度、阿里、腾讯和科大讯飞等巨头陆续构建了开源化的人工智能平台后，外部人才可在自动驾驶、智能公共系统、医疗读片和医疗影像资料处理、语音语义识别等领域参与项目协作和技术创新，提升人工智能的集群式创新能力，形成平台+应用的人工智能生态圈。

重点关注商业模式二：垂直领域构建商业生态

关键成功要素：掌握核心技术，在应用较为广泛且有海量数据的场景能率先推出场景应用解决方案，积累用户和数据资源，成为该领域的垂直行业主导者;掌握行业海量数据资源，逐步向应用平台、通用技术、基础算法领域拓展。代表企业有旷视科技、商汤科技、思必驰等。

重点关注商业模式三：聚焦特定应用场景

关键成功因素：掌握行业海量数据资源，选择合适的场景构建应用，运用现有的人工智能技术，建立大量多维度的场景应用;选择特定商业应用场景，有效结合传统商业模式和人工智能。代表企业有今日头条、优必选、图灵机器人等。

重点关注商业模式四：聚焦特定核心技术

关键成功因素：深耕算法、芯片、通用技术等某一项人工智能核心领域，建立技术优势，成为该领域的技术领导者。代表企业有寒武纪科技、出门问问、地平线机器人等。

未來，人工智能几乎会给各行各业带来变革与重构。最先可能涉及的领域包括但不限于：安防、制造业、服务业、金融、教育、传媒、法律、医疗、家居、农业、汽车等。这些重构的领域之多、力度之大将是前所未有的，在这背后蕴藏的是人工智能可无限想象的市场空间。

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