2018年中国人工智能应用市场专题分析.pdf

未来已来 人工智能应用加速落地Confidential and Protected by Copyright Laws本产品保密并受到版权法保护2018年中国人工智能应用市场专题分析2018/11/162数据驱动精益成长分析说明⚫ 人工智能定义：人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等⚫ 本分析的主要方向是图像识别、语音识别和自然语言理解。在涉及行业应用时，上述三种技术都会涉及到，各有侧重分析范畴数据说明⚫ 易观千帆“A3”算法引入了机器学习的方法，使易观千帆的数据更加准确地还原用户的真实行为、更加客观地评价产品的价值。整个算法的升级涉及到数据采集、清洗、计算的全过程：1、采集端：升级SDK以适应安卓7.0以上操作系统的开放API；通过机器学习算法，升级“非用户主观行为”的过滤算法，在更准确识别的同时，避免“误杀”2、数据处理端：通过机器学习算法，实现用户碎片行为的补全算法、升级设备唯一性识别算法、增加异常设备行为过滤算法等3、算法模型：引入外部数据源结合易观自有数据形成混合数据源，训练AI算法机器人，部分指标的算法也进行了调整分析定义⚫ 本次分析主要针对中国人工智能落地应用⚫ 本次分析涉及的关键字为：人工智能、图像识别、语音识别和语义理解⚫ 本次分析的国家和区域主要包括：中国大陆，不包括港澳台地区2018/11/163数据驱动精益成长CONTENTS目录中国人工智能应用加速落地01中国人工智能应用市场分析02中国人工智能应用典型厂商分析03中国人工智能应用市场展望042018/11/164数据驱动精益成长PART 1中国人工智能应用加速落地© Analysys 易观www.analysys.cn2018/11/165数据驱动精益成长我国政策和社会、经济、技术环境为AI应用落地提供良好基础政治环境Political社会环境Social经济环境Economical技术环境TechnologicalPEST分析模型• 《中国制造 2025》《“互联网＋”行动指导意见》《“十三五”国家科技创新规划》等国家战略表明了我国对人工智能的重视和发展的决心。• 2017年7月20日，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，正式提出我国人工智能发展的的顶层战略规划，人工智能上升为国家战略；同年12月，工信部出台《人工智能产业发展三年行动计划》，提出到2020年力争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品优势。• 我国进入老龄化社会，人口红利逐渐消失，人工智能是促进经济转型升级的关键驱动力，成为智能制造、工业4.0及未来物联网社会发展的的重要助力因素。• 国内各科技巨头全面布局人工智能，先后发布自己的人工智能战略。我国人工智能初创行业火爆，资金充足。2017年全球152亿美元的人工智能投资总额中，48%流入中国。截至2018年6月，我国大陆人工智能企业1011家，仅次于美国。互联网巨头和人工智能初创企业加速我国人工智能技术的发展和落地。• 随着互联网和移动互联网的普及，公众对人工智能的认识增多，AlphaGo等热点事件使人工智能从科研实验室走向大众，从技术理论走向切实可见实物，社会对人工智能的态度从质疑不解到好奇和接受。• 我国对人工智能持更加务实态度，在数据隐私和人工智能伦理道德方面，相对宽松。人工智能应用研发出来后，在不同的场景下进行实验并向更大范围推广过程中遇到的社会阻力较小。• 人工智能的发展需要庞大的数据量，我国有全球最大的移动互联网市场，网民规模7.5亿，互联网巨头积累了海量的行业和应用场景数据，为人工智能的发展提供数据和应用场景。• 算法上：基于大数据和强大计算能力的机器学习算法已经在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等一系列领域中取得了突破性的进展，各种开源软件也推动了人工智能算法的进步。算力上：云服务成本降低，容量扩大，以GPU为代表的新一代计算芯片提供了更强大的计算力，且价格下降，使得运算更快，计算成本下降。2018/11/166数据驱动精益成长深度学习技术提出，第三次人工智能浪潮开始AI诞生50年代的达特茅斯会议确立了人工智能（AI）这一术语，能够实现记忆信息、处理程序的计算机出现，机器代替人思考、工作以及人机交互成为可能。技术进步但无法走进现实80年代Hopfield神经网络和BT训练算法提出，人工智能再次兴起，出现了语音识别、语音翻译计划，以及日本提出的第五代计算机。虽技术不断进步但未能进入人们的生活之中，第二次浪潮又破灭了。深度学习提出AI落地第三次浪潮随着2006年Hinton提出的深度学习技术，以及2012年ImageNet竞赛在图像识别领域带来的突破开始，人工智能再次爆发。海量的数据、不断提升的算法和计算机运算能力使人工智能不仅在技术上取得突破，也开启了商业化道路。第一次第二次第三次1956年1976年2006年人工智能机器学习深度学习预测为：汽车数据输入多层分类和特征提取深度学习：机器学习是单层的，深度学习是多层的，计算机自己对数据信息进行总结、抽象，并发现其中的规律。在数据输入后，通过多层非线性的特征学习和分层特征提取，最终对输入的图像、声音等数据进行预测。⚫ 2006年，加拿大Hinton教授提出深度学习技术，人工智能第三次发展浪潮到来。人工智能发展进入重视数据、自主学习的认知智能时代，算法、算力、数据三方面的条件俱备驱动人工智能技术发展。相比通用人工智能，专用人工智能是此次浪潮的主要发展方向。人工智能创投火热，人工智能初创企业数量增加，获投资事件和金额也在稳步上升。当前，人工智能技术处于由基础研发向产业化发展的关键时期，商业化应用取得初步进展。2018/11/167数据驱动精益成长人工智能走出实验室，开始商业化落地，但处于早期发展阶段© Analysys 易观www.analysys.cn2006年Hinton提出深度学习技术，第三次人工智能浪潮开始。2015年，百度推出对话式人工智能秘书“度秘”，用户可以使用语音、文字或图片，以一对一的形式与度秘进行沟通。2016 年 ，AlphaGo 战胜李世石 ，人工智能浪潮席卷全球。2016年被称为人工智能发展元年。2011 年 ，Siri作为iPhone手机语音助手亮相，从文字聊天为主到实现语音识别功能。2013年，微软发布智能聊天机器人小冰。我国人工智能创投开始飞速发展，企业数量和融资额迅速上升。2017年，北京火车站实现“刷脸”进站。2018年中国人工智能应用AMC模型探索期（2006-2013）早期阶段（2013-2020）高速发展期（2020-2030）市场成熟期（2030-）人工智能应用聊天机器人、智能推荐和搜索出现在日常生活中我国AI企业数量开始大幅攀升，弱人工智能商业化开始。AlphaGo获胜成为AI发展里程碑事件。AI替代人做重复枯燥危险的体力劳动强人工智能出现，能力和人类相近，人机交互障碍减少各行业大量重复性枯燥的体力工作由AI进行，人工智能成为老龄化社会经济增长的重要推动力。用以解决任何智能问题的通用型AI技术出现，人工智能可以看懂、听懂这个世界，人机交互障碍大大减少。移动互联网发展成为AI物联网。行业发展阶段市场认可度ABCDEFGHI人工智能在我国仍处于科技风口区，大量资金、资源涌入。人工智能在图像、语音和语义技术方面不断取得突破进展，人工智能企业积极探索商业模式和落地场景，将AI技术产品化和服务化。2018/11/168数据驱动精益成长巨头集中在人工智能基础层和技术层，初创厂商发力垂直领域自然语言处理通过自然语言处理/语义分析等技术提供智能聊天、对话、问答、客服机器人的技术及软件服务商技术层计算机视觉通过计算机视觉算法及软硬件为客户解决人脸识别、图像识别、视频分析等需求的解决方案提供商智能语音通过语音识别算法及硬件为客户提供语音识别/合成/交互等软件/解决方案及智能硬件产品的厂商基础架构服务机器学习/知识图谱OS云平台/OS云平台：为AI及大数据企业提供云计算/云存储以及综合及垂直云服务平台的厂商OS：为机器人/智能手表等智能硬件提供包含各种AI能力的操作系统PaaS/SaaSIaaS通过知识图谱/机器学习技术为企业和个人提供大数据分析、辅助决策服务操作系统数据服务平台网络运营商传感器芯片云计算服务金融安防医疗教育客服大文娱零售/电商建筑法律营销新闻资讯应用层基础层2018/11/169数据驱动精益成长© Analysys 易观www.analysys.cnPART 2中国人工智能应用市场分析2018/11/1610数据驱动精益成长人工智能向B/G/C端变现，和应用场景的深度结合是落地关键… …智慧医疗产品和服务数据+软件解决方案… …摄像头音箱手表机器人翻译机无人机AI+硬件人脸识别多轮对话语音交互情感识别智能推荐广告植入… …智慧城市智能营销聊天机器人… …AI商业化图像语音语义图像&语音&语义机器人AI芯片… …驾驶应用场景安防教育医疗娱乐金融物业营销直播搜图… …AI生态专用AI垂直领域To B智能营销… …To G政府监管… …中小企业通用AI底层技术BATITo C智能可穿戴… …数据互联网智能手机物联网传感器算法机器学习人工神经网络卷积神经网络深度学习算力GPU/FPGA/ASIC并行计算超级计算机云计算AI发展三大基石2018/11/1611数据驱动精益成长我国人工智能领域创投侧重图像识别和自然语言处理领域的商业变现⚫ 根据易观对市场公开数据的整理，到2022年，全球人工智能技术支出规模将达到576亿美元，其中中国将达到89亿美元。美科技巨头人工智能布局注重AI基础层、注重人工智能全生态的完善和建设，而我国科技巨头以AI应用层为重点投资方向，AI初创企业更注重拿到某一方向的核心AI技术后进行商业化变现。从投资事件和投资次数上看，2013年到2016年，我国AI企业发展最快；从投资细分方向和投资金额上看，最火热的是计算机视觉/自动驾驶和自然语言处理。我国人工智能创投火热，人工智能企业投资事件数量和投资金额随时间稳步上升，从2013年以后呈爆发趋势；其中2017年投资金额激增，相比2016年的投资金额增长了65.3%。从2017年人工智能细分领域投资事件和金额来看，我国呈现注重应用层变现的投资的总趋势，投资最火热的方向是：自然语言处理，自主驾驶/辅助驾驶，计算机视觉与图像。© Analysys 易观· IT桔子www.analysys.cn数据来源：IT桔子，2017© Analysys 易观· IT桔子www.analysys.cn数据来源：IT桔子，20171226234814328737935321662491259352582201020112012201320142015201620172010-2017年中国人工智能投资事件数及金额投资事件数（次）投资金额（亿元 人民币）206103123313753365140149982828910171348161533652017年中国人工智能细分方向投资事件及金额投资金额（亿元 人民币）投资事件数（次）2018/11/1612数据驱动精益成长我国人工智能在图像和语音、语义三方面应用进步最快• 图像识别的应用场景丰富，主要有安防、金融、美颜娱乐、医疗影像识别和自动驾驶等。• 智能安防以人脸识别和视频监控为中心，受益于我国政府的平安城市建设规划，及安防领域对图像识别的准确度容忍程度较高，图像识别在AI＋安防领域商业化走在最前面。• 医疗影像识别领域市场潜力大，但医疗领域对影像识别准确度要求高，受制于数据缺乏和数据标注困难的瓶颈，目前成熟度较低。• 语义识别是人工智能的底层和核心能力。目前语义理解主要用于智能客服和聊天机器人，其它还包括翻译机、小说和诗歌创作等。• 语义识别技术非常依赖第三方语料知识库。目前语义识别在智能客服领域较为成熟，能够拦截80%高频问题。• 目前语义理解能够实现指令型语义理解...