2020年人工智能全產(chǎn)業(yè)鏈深度調(diào)查研究分析預(yù)測(cè)
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人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的分支,是研究、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)的一門(mén)技術(shù)科學(xué)。
人工智能的基礎(chǔ)理論由來(lái)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?;A(chǔ)層為圖像、語(yǔ)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)。
(1)基礎(chǔ)層:為計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)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(tái)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。
(2)通用層:基于基礎(chǔ)設(shè)施開(kāi)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(jué)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(wú)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(lèi)的感知、認(rèn)知和執(zhí)行能力相對(duì)應(yīng),通用層可以分為感知層計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理,認(rèn)知層的知識(shí)圖譜和自然語(yǔ)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(duì)具體應(yīng)用場(chǎng)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。
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(guò)程中,從向企業(yè)和個(gè)人用戶(hù)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(lèi)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(jiàn)于基礎(chǔ)層廠商和通用層廠商,通過(guò)API形式輸出自身的技術(shù)能力,如計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的商湯科技、自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的百度Apollo平臺(tái)、語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域的科大訊飛等,都是通過(guò)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(shì)在于模式較輕,規(guī)?;瘡?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(gè)人用戶(hù)的產(chǎn)品,以標(biāo)準(zhǔn)SaaS模式面向互聯(lián)網(wǎng)客戶(hù)和傳統(tǒng)行業(yè)中小型客戶(hù)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(hù)。
(3)API調(diào)取:常見(jiàn)于基礎(chǔ)層廠商和通用層廠商,通過(guò)API形式輸出自身的技術(shù)能力,如計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的商湯科技、自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的百度Apollo平臺(tái)、語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域的科大訊飛等,都是通過(guò)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(shì)在于模式較輕,規(guī)?;瘡?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(gè)人用戶(hù)的產(chǎn)品,以標(biāo)準(zhǔn)SaaS模式面向互聯(lián)網(wǎng)客戶(hù)和傳統(tǒng)行業(yè)中小型客戶(hù)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(hù)。
(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(hù),這類(lèi)客戶(hù)的應(yīng)用場(chǎng)景相對(duì)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(hù),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(chǎng)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
(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(hù),這類(lèi)客戶(hù)的應(yīng)用場(chǎng)景相對(duì)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(hù),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(chǎng)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(hù)更多是類(lèi)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(hù)節(jié)省多少人力成本來(lái)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(guó)國(guó)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,據(jù)中金企信國(guó)際咨詢(xún)公布的《2020-2026年中國(guó)人工智能行業(yè)市場(chǎng)發(fā)展現(xiàn)狀研究及投資戰(zhàn)略咨詢(xún)報(bào)告》統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示:人工智能核心技術(shù)超過(guò)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(guò)4000億元。
自2015年人工智能進(jìn)入國(guó)家政府報(bào)告以來(lái),中國(guó)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(guó)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(guó)部分省份人工智能企業(yè)數(shù)量分析
| 北京 | 上海 | 廣東 | 浙江 | 江蘇 | 四川 | 天津 |
企業(yè)數(shù)量,家 | 395 | 210 | 165 | 66 | 42 | 20 | 17 |
數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì):中金企信國(guó)際咨詢(xún)
產(chǎn)業(yè)融資及專(zhuān)利:在人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)與應(yīng)用取得突破的同時(shí),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(guó)人工智能領(lǐng)域融資額高達(dá)1311億元,增長(zhǎng)677億元,增長(zhǎng)率為107%。
中國(guó)人工智能相關(guān)專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)從2010年開(kāi)始持續(xù)增長(zhǎng),于2014年達(dá)到19197項(xiàng),并于2015年開(kāi)始大幅增長(zhǎng),達(dá)到28022項(xiàng),2017年,中國(guó)人工智能相關(guān)專(zhuān)利年申請(qǐng)數(shù)為46284項(xiàng)。
產(chǎn)業(yè)前景:未來(lái),基礎(chǔ)設(shè)施的升級(jí)、從決策到行動(dòng)的技術(shù)演進(jìn),以及應(yīng)用場(chǎng)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(shì)。
(1)基礎(chǔ)設(shè)施升級(jí),拓展人工智能應(yīng)用場(chǎng)景:2019年,中國(guó)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(wàn)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(lái)增長(zhǎng),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(chǎng),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(wú)線網(wǎng)絡(luò)也不滿(mǎn)足帶寬要求,無(wú)法通過(guò)高清視頻監(jiān)控實(shí)現(xiàn)對(duì)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(shí)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(duì)設(shè)備故障進(jìn)行遠(yuǎn)程專(zhuān)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(wú)法滿(mǎn)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)崛起。
(2)人機(jī)協(xié)同帶來(lái)全新業(yè)務(wù)模式:按照解決問(wèn)題的能力劃分,從識(shí)別--理解--分析--決策---_行動(dòng)的鏈條來(lái)看,人工智能的發(fā)展可以分為三個(gè)階段--感知智能、認(rèn)知智能和行動(dòng)智能。
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(chǎng)景下,單純依靠機(jī)器完全能替代人去解決問(wèn)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(lái)的主流。
人機(jī)協(xié)同,是通過(guò)人機(jī)交互實(shí)現(xiàn)人類(lèi)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(shí)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(wèn)題。根據(jù)場(chǎng)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(kāi)始滲適和落地。例如,在智慧餐廳場(chǎng)景,可以運(yùn)用人和機(jī)器的交互來(lái)提高客戶(hù)滿(mǎn)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(chǎng)景,知識(shí)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(zhuān)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(lái)判斷場(chǎng)景需求和機(jī)器的能力進(jìn)行匹配。未來(lái)的方向,則是實(shí)現(xiàn)機(jī)器自主判斷場(chǎng)景、調(diào)度資源,并與人類(lèi)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(gòu)、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(chē)平臺(tái)就是一個(gè)簡(jiǎn)化版的產(chǎn)業(yè)智能互聯(lián)樣本。每個(gè)網(wǎng)約車(chē)司機(jī)都是一個(gè)小經(jīng)營(yíng)者,通過(guò)滴滴的智能調(diào)度平臺(tái)建立與終端用戶(hù)的連接,平臺(tái)的人工智能預(yù)測(cè)、推薦、調(diào)度等算法,實(shí)現(xiàn)了用車(chē)需求與運(yùn)力的高效匹配,這是單個(gè)司機(jī)所無(wú)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(shí)踐,千萬(wàn)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(tái)的銷(xiāo)量趨勢(shì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)提前進(jìn)行備貨,并結(jié)合庫(kù)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(cāng)庫(kù)和線下門(mén)]店發(fā)貨。隨著基礎(chǔ)設(shè)施的成熟和技術(shù)滲透,未來(lái)將有更多的行業(yè)走向產(chǎn)業(yè)智能互聯(lián)。