2020年人工智能全產(chǎn)業(yè)鏈深度調(diào)查研究分析預(yù)測

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人工智能是計算機(jī)科學(xué)的分支，是研究、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。

產(chǎn)業(yè)鏈分析：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。基礎(chǔ)層為圖像、語音等人工智能基礎(chǔ)技術(shù)提供芯片、計算框架等計算能力支持，通用層提供感知、認(rèn)知計算等通用技術(shù)，而應(yīng)用層則是人工智能通用技術(shù)與各行業(yè)深度融合產(chǎn)生應(yīng)用價值的產(chǎn)品和服務(wù)。

（1）基礎(chǔ)層:為計算機(jī)視覺、語音識別等人工智能基礎(chǔ)技術(shù)提供計算能力支持，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。

（2）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:以感知計算和認(rèn)知計算技術(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算機(jī)視覺、語音識別和自然語言處理，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。

（3）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。

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)'解決方案及效果付費(fèi)。

（1）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，如計算機(jī)視覺領(lǐng)域的商湯科技、自動駕駛領(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)模化復(fù)制能力強(qiáng)。

（2）?產(chǎn)品訂閱/License:主要是以機(jī)器人、APP等方式面向個人用戶的產(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)個人用戶。

（3）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，如計算機(jī)視覺領(lǐng)域的商湯科技、自動駕駛領(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)模化復(fù)制能力強(qiáng)。

（4）產(chǎn)品訂閱/License:主要是以機(jī)器人、APP等方式面向個人用戶的產(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)個人用戶。

（5）“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。按效果付費(fèi):人工智能與業(yè)務(wù)場景結(jié)合后，按照其產(chǎn)生的可衡量的實際業(yè)務(wù)價值進(jìn)行收費(fèi)。人工

（6）“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。

（7）按效果付費(fèi):人工智能與業(yè)務(wù)場景結(jié)合后，按照其產(chǎn)生的可衡量的實際業(yè)務(wù)價值進(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)。

產(chǎn)業(yè)規(guī)模：根據(jù)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，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，據(jù)中金企信國際咨詢公布的《2020-2026年中國人工智能行業(yè)市場發(fā)展現(xiàn)狀研究及投資戰(zhàn)略咨詢報告》統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示：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。

自2015年人工智能進(jìn)入國家政府報告以來，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)。

2018年中國部分省份人工智能企業(yè)數(shù)量分析

數(shù)據(jù)統(tǒng)計：中金企信國際咨詢

產(chǎn)業(yè)融資及專利：在人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)與應(yīng)用取得突破的同時，人工智能領(lǐng)域獲得資本青睞，成為風(fēng)口產(chǎn)業(yè)，在資本和技術(shù)協(xié)同支持下進(jìn)入了高速進(jìn)步期。2018年中國人工智能領(lǐng)域融資額高達(dá)1311億元，增長677億元，增長率為107%。

中國人工智能相關(guān)專利申請數(shù)從2010年開始持續(xù)增長，于2014年達(dá)到19197項，并于2015年開始大幅增長，達(dá)到28022項，2017年，中國人工智能相關(guān)專利年申請數(shù)為46284項。

產(chǎn)業(yè)前景：未來，基礎(chǔ)設(shè)施的升級、從決策到行動的技術(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)備實時在線和海量數(shù)據(jù)的傳輸，使得企業(yè)可獲得的數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)實時性大幅圖提升，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)控實現(xiàn)對產(chǎn)線故障、人員違規(guī)操作、安全風(fēng)險等異常狀況的實時監(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，邊緣計算也是5G時代的重要特征。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)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---_行動的鏈條來看，人工智能的發(fā)展可以分為三個階段--感知智能、認(rèn)知智能和行動智能。

人工智能技術(shù)的目標(biāo)是讓機(jī)器在整個從感知到行動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。考慮到能力范圍、時間效率、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)驗和洞察，判斷出重點可疑方向由機(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)約車平臺就是一個簡化版的產(chǎn)業(yè)智能互聯(lián)樣本。每個網(wǎng)約車司機(jī)都是一個小經(jīng)營者,通過滴滴的智能調(diào)度平臺建立與終端用戶的連接，平臺的人工智能預(yù)測、推薦、調(diào)度等算法，實現(xiàn)了用車需求與運(yùn)力的高效匹配，這是單個司機(jī)所無法做到的。

在零售行業(yè)，“雙十一”是典型的產(chǎn)業(yè)智能互聯(lián)實踐，千萬商家和數(shù)億消費(fèi)者參與其中，在制造、電商、物流、支付金融等產(chǎn)業(yè)互聯(lián)基礎(chǔ)設(shè)施支撐下，結(jié)合人工智能等技術(shù)的賦能，高效完成海量的線上交易和履約。例如，商家可以參考電商平臺的銷量趨勢預(yù)測數(shù)據(jù)提前進(jìn)行備貨，并結(jié)合庫存調(diào)度系統(tǒng)和物流服務(wù)網(wǎng)絡(luò)，將訂單智能分配到配送路徑最短的倉庫和線下門]店發(fā)貨。隨著基礎(chǔ)設(shè)施的成熟和技術(shù)滲透，未來將有更多的行業(yè)走向產(chǎn)業(yè)智能互聯(lián)。