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  广泛渗透各个领域  
  人工智能发展趋势令人瞩目  
     
 

近几年,中国人工智能年复合增长率超过26%,2016年的市场规模超过230亿元。随着存储、云计算、虚拟现实、大数据、人工智能等技术交叉融合以及人工智能在各个领域的广泛渗透,其对中国经济转型、消费升级的影响越来越深远。中国人工智能在学术、产业、应用、生态等方面取得了令全球瞩目的成就,成为全球人工智能版图上非常有影响力的一股力量。

2016年5月,国家发展改革委、科技部、工业和信息化部、中央网信办制定了《"互联网+"人工智能三年行动实施方案》(简称《方案》)。2017年3月,"人工智能"首次被写入中国政府报告。2017年7月8日,国务院印发《新一代人工智能发展规划》从国家层面对人工智能发展进行了统筹规划和顶层设计,提出建设世界主要人工智能创新中心发展目标,并在人工智能科技创新体系、智能经济、智能社会、军民融合、智能化基础设施、重大科技项目等方面做出了系统部署,发展人工智能成为国家战略。

 
一、技术领域——八大发展趋势

第一,人脑仿生取得重大突破。

人脑仿生主要有两个重要领域。一是再造人类大脑,即模拟人脑功能。通过研制人造神经元,将电信号转变成化学信号并与其它脑细胞进行交流。二是建立脑机接口,即把机器与大脑进行连接。用特定设备读取大脑信号,并对机器进行操控。IBM是人脑仿生研究的主力军,它研制了第一个类脑芯片、类脑计算机和人造神经元。目前,我国中科院计算所也研制出类脑芯片——寒武纪。

第二,机器学习将在数据量大、需求迫切的领域深入应用。

大数据已成为决定机器学习质量高低的关键要素,可以说无数据不智能。现在机器学习已渗透进入医疗、金融、新闻等行业,这些行业的突出特点是数据规模大且痛点明显,亟须引入机器学习技术提升行业服务质量和精准度。例如,IBM公司的沃森医疗产品利用300多份医学期刊、200多种教科书,近1000万页文字,能够为肿瘤患者制定个性化治疗方案。

第三,智能语音助手将成为自然语言理解发展的突破口。

  自然语言理解能够教会机器如何听懂人类语言背后的意图。智能语音助手可以说是一个非常好的突破口,它是人与机器交流的中间媒介,能够把人的需求与后台海量数据、物联网设备、社会人群连接在一起,覆盖面极广,渗透力极强。它就像人类的贴身管家,目前亚马逊Alexa、苹果Siri、微软小娜等是市场认可度较高的语音助手。

第四,机器视觉将向生产生活领域不断渗透。

机器视觉是人类视觉功能的外向延伸,是机器与环境交互的通道。机器视觉将在生产生活领域不断渗透。对深度学习算法的吸收融合,是机器视觉技术区别传统视像技术的最为关键的方面。除了无人驾驶汽车以外,无人值守装备将在未来进入规模应用阶段,无人机、无人船等将不断涌现,不断丰富社会创新产品的应用。

第五,AR将超越VR率先驶入快速发展车道。

  R和AR都需要构建虚拟数字图像,但是所构建数字图像的呈现位置有所区别。AR将数字图像直接呈现于物理环境中,而VR则将数字图像呈现在与物理环境完全脱离的虚拟空间中,用户是脱离于物理环境而完全沉浸于虚拟空间中的。这也决定了VR和AR应用场景的不同。VR正朝偏静态、全沉浸的方向发展;而AR正向移动化、开放化、轻型化的方向发展。

第六,区块链是把底层数据按时间区块进行记录,并由分布式节点达成存储共识的技术。

区块链技术正在由若干领域初步应用期向若干领域深化应用期过渡,处于技术应用深化阶段,呈现平台化、开源化、融合化的发展趋势。比如在开源化方面,谷歌公司利用开源平台思路,成功打造了安卓生态。开源可以最大化汇聚资源,对平台进行快速迭代更新。全球最大的区块链联盟R3,已开源其分布式公共账本Corda平台。

第七,数字孪生将打造居民生活的信息物理空间。

数字孪生(Digital Twin)是一种实体空间与虚拟空间的数字化、网络化、智能化的映射关系,在物理与数字两个空间同时记录个体全生命周期运行轨迹。该技术源起于航天飞行器健康维护与保障,然后,广泛应用于工业领域仿真分析、产品定义、制造装配工艺、测量检验等模型的构建,并与数字化加工装配系统、数字测量检验系统、产品实物等建立虚实结合、及时响应的对应关系。

第八,人工智能产业生态加速形成。

人工智能产业链主要由基础设施(硬件、数据)、核心算法(算法工具、通用技术)、应用平台(开源平台)和解决方案(垂直领域应用)等环节构成。三种模式正从不同路径共筑人工智能产业生态。一是自上而下,即单个企业从人工智能产业链上游(基础设施)开始向下游(核心算法、应用平台、解决方案)延伸。二是自下而上,即从人工智能产业链下游开始向上游回溯。三是自中间到两端,即从人工智能产业链中游(应用平台)开始向上游、下游环节扩展。

 
二、投资领域——最值得关注的有哪些?
从产业投资回报率分析

机器视觉值得投资

图像识别的技术成熟度低于自然语言处理,为新兴企业从软件技术为突破带来了机遇,在软件图像识别领域,尤其以face++和格灵深瞳两家为代表,通过招揽优秀研发人员在短时间内迅速脱颖而出。

而中国人工智能市场中自然语言处理属于技术成熟而且高度竞争状态,科大讯飞占据了国内语音识别领域70%以上的市场,并且多年的技术积累已经在语义分析等领域具备了一定技术壁垒。

同时,百度、阿里、腾讯依托技术优势都对语音市场虎视眈眈,因此,语音识别领域已经较难切入。

从技术成熟度分析

 

深度学习值得投资

前瞻性的对最具价值且临近爆发期的技术点进行投资是回报率最高的,深度学习作为2006年重新提出的神经网络算法,已经为人工智能产业刮起了强劲飓风,AlphaGo的成功最核心的价值就归功于它。深度学习正处在面临爆发的临界点,各大公司纷纷在跑马圈地。国内而言,互联网厂商纷纷推出深度学习云平台(阿里DTPAI、百度大脑)、硬件厂商则忙着推出深度学习一体机(中科曙光联手英伟达推出XSystem、华硕携吉浦迅推深度学习一体机ZenSystem),一场本地化和云端化的争夺正在上演。虽然背负着不同的利益,但就未来而言,云计算和开源化仍将成为主流,也是更能推动技术进步的模式。因此,基于云平台的深度学习的投资价值不言而喻。

从应用和技术自主度分析

服务机器人和智能无人设备值得投资

对于智能工业机器人,目前中国市场75%以上的份额依然被国外"四小龙"所分食:发那科、库卡、ABB、安川电机。以机器本体制造为主的伺服电机、减速器等核心部件仍然与国外有较大差距,同时,中国尚处于工业机器人的普及阶段,因此等到具备人机交互、环境感知的智能工业机器人普及仍有待时日。而对于服务机器人和智能无人设备领域,中国在软件集成方面已经具备国际领先水平,通过攻克相对较低的硬件研发门槛,将能实现快速市场普及。

同时,人们社会生活中能紧密结合应用的领域十分广阔,家庭清洁机器人、残障看护机器人、住宅安全和监视机器人应运而生;而随着人们生活水平的提高和全球人口老龄化的到来,能够提供教育、医疗、娱乐等专业化服务的智能机器人也开始倍受人们追捧。受到这些刚性需求的驱动,服务机器人和智能无人设备将成为投资新蓝海。

 
三、制度环境——我国人工智能良性发展的一个关键问题

当前,人工智能因被赋予转型升级的使命而备受追捧,在我国已经是遍地开花。出于对战略性和新兴两大基本属性的考虑,政府必然要在战略性新兴产业发展中有所作为,这是毫无疑问的。特别是,"人工智能"首次写入2017年全国政府工作报告。这一明确的信号预示着在今后几年里,人工智能将受到政策上的大力扶持。这也从一定程度上反映出,我国发展人工智能的制度环境还不完善,还需要在市场竞争、法律规范、风险投资等方面进一步改善。妥善处理政府与市场的关系成为我国人工智能良性发展的一个关键问题。

    一是建立竞争性的市场制度。

对技术创新而言,竞争性的市场制度是一种实施费用低、效率高的激励制度。企业家是创新活动的组织者,在市场机制下,通过竞争才能凸现一批具有才能的企业家。

    二是建立形式多样的风险投资制度。

风险投资制度是高新技术产业发展的强大动力,而资本的顺利流动是风险投资保持活力的基本前提。显然,风险投资制度是有利于技术创新的重要制度创新。

    三是要为中小企业发展创造良好公共服务环境。

在人工智能技术重大变革时期,中小企业往往是技术创新、扩散和应用的重要主体,对促进新兴产业的发展意义重大。政府科学技术研发经费应该适当向中小企业倾斜,通过科研经费促进科研机构加强与中小企业的研发合作,支持中小企业创新和成长,为中小企业发展创造良好公共服务环境。除此以外,政府还应该加强与私人风险资本的合作,引导私人风险资本向创新型中小企业倾斜,切实解决中小企业融资难问题。

    四是加强技术创新体系的法律制度建设。

虽然我国已经制定了专利法、版权法、商标法等知识产权方面的法律,在人工智能大行其道的背景下,创新的方式、范围等也会发生变化,这就要求《专利法》等和创新密切相关的法律法规也要与时俱进,能够反映创新的最新变化,从源头上保证创新不断涌现。

 
四、发展现状——各省份正把握发展热潮进行积极布局

国务院7月20日印发《新一代人工智能发展规划》,提出面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务,部署构筑我国人工智能发展的先发优势,加快建设创新型国家和世界科技强国。

根据赛迪顾问调研统计,国内人工智能企业主要聚集在经济发达的一、二线城市及沿海地区,内陆省份正在把握发展热潮,皖川渝贵等地近年来积极布局。北上广深为中国人工智能产业的重要集聚地。北京是人工智能发展最核心的城市,拥有人工智能企业445家,居全国首位。广东省广州和深圳均有大量人工智能企业,广东省共有人工智能企业319家。上海共有人工智能企业224家,仅次于广东省。

 

 

北京依托本地龙头企业和技术资源,人工智能产业呈现高端价值链发展格局。

北京拥有百度、中科创达、360等人工智能龙头企业;联想、京东、小米、京东方、紫光等本地传统企业加快布局人工智能,赛迪调研统计,2016年北京地区人工智能领域融资案例83起,融资额超过4亿元,产业创新活跃度强;同时北京市已与工信部签署《关于共同推进建设人工智能与智能硬件创业创新平台合作框架协议》等,在人工智能相关政策方面创造了领先全国的政策环境。

广东省在"十三五"发展规划中将人工智能作为重点布局,

广州市政府提出新兴产业"IAB"计划,并与众多人工智能企业签署战略合作协议,设立产业专项基金。作为人工智能最直接的应用产品,机器人在广东省发展领先全国,同时在与之密切相关的智能制造、智能汽车等领域,也基本形成完备的产业链,人工智能技术的创新应用有望领先突破。

贵州省依托大数据基础,再次发力人工智能

贵阳综保区大数据综合试验区成立"人工智能产业创新示范基地",已与小i机器人等重点企业项目达成战略合作。大数据作为人工智能的燃料,将促进人工智能技术的革新,人工智能也将在数据分析、数据挖掘、深度学习等方面发挥重要作用。贵阳市将紧密依托大数据基础,大力发展人工智能产业,并将积极推广城市管理、社会治理、教育科研、医疗健康、智能金融、高端制造业等重点应用领域试点示范。

四川省以创建国家大数据综合试验区为契机,

依托软件优势,支持数据资源共性平台和人工智能产业协同发展。正在推进的洪泰智慧中心,将建立"智慧中心",同时积极推动产业标准化引导人工智能发展方向,并设立产业基金进行资金支持和产业孵化。

安徽省初步形成以语音识别和机器人等AI硬件为亮点的产业集群

在语音识别方面,凭借科大讯飞在语音合成、语音识别、口语评测、自然语言处理等多项国际领先技术,在中国省市自治区人工智能专利影响力排名中位居第五。在AI硬件方面,以机器人为重点,占中国机器人总产值9.5%,机器人总体发展水平进入国内第二阵营。

江苏省依托区位和科教资源优势,大力外引企业实现借力发展。

2016年江苏启动"江苏脑计划",成立"江苏类脑人工智能产业联盟"。苏州工业园区发挥本地微软苏州工程院、西门子苏州研究院等优势,制定《苏州工业园区人工智能产业发展行动计划(2017-2020)》。

上海发展人工智能以应用为驱动,重点发力于核心技术研发和产业链整合。

上海发展人工智能以应用先行,在加强人工智能在政府政务、智慧金融服务、智慧交通等方面正在逐步开启试点应用;同时积极推进脑科学、人工遗传算法、智能语音处理、模式识别、机器学习等关键技术的研发,利用本地"科研+人才+数据"基础设施优势,整合各类产业资源。

 
 

国务院7月20日印发《新一代人工智能发展规划》,提出面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务,部署构筑我国人工智能发展的先发优势,加快建设创新型国家和世界科技强国。

根据赛迪顾问调研统计,国内人工智能企业主要聚集在经济发达的一、二线城市及沿海地区,内陆省份正在把握发展热潮,皖川渝贵等地近年来积极布局。北上广深为中国人工智能产业的重要集聚地。北京是人工智能发展最核心的城市,拥有人工智能企业445家,居全国首位。广东省广州和深圳均有大量人工智能企业,广东省共有人工智能企业319家。上海共有人工智能企业224家,仅次于广东省。

 
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