人工智慧是引領未來的戰略性高科技，作為新一輪產業變革的核心驅動力，催生新技術、新產品、新產業、新模式，引發經濟結構重大變革，深刻改變人類生產生活方式和思維模式，實現社會生產力的整體躍升。 2018 年 9 月 17 日至 19 日國家發展和改革委員會、科學技術部、工業和資訊化部、國家網際網路資訊辦公室、中國科學院、中國工程院和上海市人民政府在上海共同舉辦 2018 世界人工智慧大會。舉辦本次世界人工智慧大會，是共同謀劃人工智慧技術和產業發展的動員大會，也是推動網際網路、大資料、人工智慧和實體經濟深度融合發展的重要舉措。

我們推薦中國資訊通訊研究院的報告《 2018世界人工智慧產業發展深度分析報告 》，作為此次大會的重要成果，它詳細闡述了人工智慧領域的技術研究、產業投入、服務應用，為促進人工智慧技術和產業發展提供一定的基礎資料與指導。

以下為整理呈現的乾貨：

AI發展大事件

AI大致可分為三個階段，分別是1、人工智慧的誕生；2、人工智慧步入產業化；3、人工智慧迎來爆發。

▲人工智慧的誕生

▲人工智慧步入產業化

▲人工智慧迎來爆發

各國AI相關政策

人工能的迅速發展將深刻改變人類社會和世界的面貌，為了抓住 AI 發展的戰略機遇，越來越多的國家和組織已爭相開始制定國家層面的發展規劃。

▲美國AI政策

▲中國AI政策

▲其他國家及組織政策

發展條件——算力的提升

人工智慧演算法的實現需要強大的計算能力支撐，特別是深度學習演算法的大規模使用，對計算能力提出了更高的要求。2015年起AI迎來了真正的大爆發，這在很大程度上與GPU的廣泛應用有關。當GPU與人工智慧結合後，人工智慧才迎來了真正的高速發展，因此硬體算力的提升是AI快速發展的重要因素之一。

▲人工智慧算力的發展情況

▲人工智慧高效能運算單元

近年來，新型高效能運算架構成為AI技術演進的催化劑，隨著人工智慧領域中深度學習熱潮的湧現，計算晶片的架構逐漸向深度學習應用優化的趨勢發展沒從傳統的CPU為主GPU為輔轉變為GPU為主CPU為輔的結構。2017年，英偉達推出新一代圖形處理晶片Tesla V100, 主要用於研究基於深度學的AI。針對於谷歌開源深度學習框架TensorFlow，谷歌推出為機器學習定製的TPU。

▲Tesla V100訓練與推理效能比對

技術環境

1、專利

1999年至2017年，全球人工智慧領域中影像識別、生物特徵識別、語音識別、語音合成、自然語言理解、機器學習等關鍵技術的發明及授權專利數量超過10萬項。中國人工智慧專利申請和授權量自2010年開始逐年增加，自2014年開始快速增長。

▲全球AI相關專利申請趨勢

對比全球AI專利申請數量，中國、美國和日本專利申請數量領先，中國已超過美國成為AI領域專利申請最高的國家。

▲全球AI專利申請地域分析

從專利權人的角度分析，美國、日本、韓國科技巨頭企業在AI領域專利積累具有領先優勢，微軟專利申請量居全球首位。

▲全球AI專利主要申請人

2、論文

1998年至2018年間，全球AI領域論文、期刊數量大幅增長，總數突破63萬篇，年複合增長率達到11.59%。中國AI論文全球佔比由1998年的5.52%提升到2017年的26.63%，說明中國在AI科研領域實力大幅增長。

從全球增長趨勢來看，1998-2017年大體保持持續增長的態勢，其中在2001-2017年和2012-2016年兩個階段中，年均增長率超過10%；2008-2011年增速有所下降，並在2010年度數量有所下降。

▲全球/中國AI論文申請趨勢

▲AI論文產出量TOP10國家

3、科研環境

全球的科學、技術、工程和數學領域（STEM）畢業生每年都在增加，中國居世界首位。根據世界經理論壇報導，2016年中國有470萬畢業生來自STEM領域。此外，中國每年總共有3萬名STEM博士畢業生。

▲各國STEM畢業生數量（2016年）

▲AI在科研領域的關注度

美國的AI技術水平穩居全球首位，領先優勢明顯，AI研究機構數量和學者數量在全球佔比接近半數。

▲發文科研機構數量佔比TOP10國家

▲發文學者數量佔比TOP10國家

4、技術競賽

AI的技術發展不僅體現在專利論文等科研著作方面，從全球舉辦的各類技術挑戰賽中也可窺見一斑。

Imagenet每年舉辦的大規模視覺識別挑戰賽（ILSVRC）是計算機視覺領域開始較早和影響力較大的賽事。自2010年開始每年舉辦一次，參賽程式會對物體和場景進行分類和檢測。2017年的ILSVRC上AI的準確度已經超過人類。

▲ILSVRC最佳分類準確率

近年來，中國企業在開始重視並積極舉辦和參加AI挑戰賽。

全球AI企業

1、企業結構

從全球範圍來看，AI企業主要集中在AI+（各個垂直領域）、大資料和資料服務、視覺、智慧機器人領域。其中，AI+企業主要集中在商業、醫療和金融領域。

從中國來看，各垂直領域的AI企業同樣集中。在各類垂直行業中，AI滲透較多的包括醫療、金融、商業、教育和安防等領域。

▲全球AI企業機構

▲中國AI+領域企業結構

2、企業規模

截止2018年上半年，在全球範圍內共監測到4998AI企業。

其中美國2039家世界第一，其次是中國1040家（不含港澳臺地區）。

▲全球AI企業分佈

從成立時間來看，AI創業潮集中在2014到2016年。

▲AI企業成立時間

3、企業區域

從城市維度來看，AI企業數量TOP20的城市中，美國佔9個，中國4個，加拿大3個。其中，北京成為AI企業數量最多的城市，有412家企業。

▲全球AI企業數量TOP20城市

全球融資投資

1、投融資分佈

近五年全球AI行業投資熱點集中在AI+、視覺、大資料及資料服務和智慧機器人等領域。在各類的AI+垂直行業彙總，最受資本青睞的領域有商業智慧、醫療健康和金融等領域。

▲全球AI投融資筆數分佈

▲全球AI各領域投資熱度分佈

對比中國、美國、英國和加拿大等國家在AI領域的融資構成，中國領域分佈更為均衡。

2、投融資規模

2013你以來，AI領域投融資規模情況持續高漲。2017年AI投融資總規模達到395億美元，中國投融資規模達到2.77億美元，佔比70%，成為AI領域全球吸納資本最多的國家。

▲各國AI投融資筆數分佈

▲全球/中國AI投融資變化趨勢

▲全球AI投融資地域分佈

產業發展

1、產業發展技術

（1）智慧硬體

智慧感測器和智慧晶片是智慧硬體的重要組成部分。如果說只能晶片是AI的中樞大腦，那麼智慧感測器就屬於分佈著神經末梢的神經元。與傳統硬體不同的是，智慧感測器是將傳統感測器，微處理器及相關電力一體化，形成的具有初級感知處理能力的管對獨立的智慧處理單元。

2017年智慧感測器全球市場價值為269.06億美元，預計到2023年總市場規模達到706.17億美元，預測期內複合增長率17.45%。

全球智慧硬體市場，霍尼韋爾、BOSCH、ABB等國際巨頭全面佈局智慧感測器的多種產品型別；在中國，也湧現了匯頂科技的指紋感測器，崑崙海岸的力感測器，但產品佈局相對單一。

▲全球智慧硬體領域典型企業

（2）機器視覺技術

相對於傳統視覺技術，人工智慧賦能機器視覺技術，使其初步具備了 類似人類對影像特徵分級識別的視覺感知與認知機理，其具有速度快、精度高、準確性高等一系列優點。

從技術能力上看，其主要實現產業應用中對影像或視訊內物體/場景識別、分類、定位、檢測、影像分割等功能的需求，因此被廣泛應用於實現視訊監控、自動駕駛、車輛/人臉識別、醫療影像分析、機器人自主導航、工業自動化系統、航空及遙感測量等領域。 MarketsandMarkets報告顯示： 2017 年基於人工智慧的計算機視覺全球市場規模為 23.7 億美元，預計 2023 年會達到 253.2 億美元。預測期 (2018-2023) 內複合年增長率 47.54%。根據前瞻產業研究院報告顯示， 2017 年中國計算機
視覺市場規模為 68 億元，預計 2020 年市場規模達到 780 億元，年均複合增長率達 125.5%。

隨著人工智慧技術與實體產業的不斷融合發展，計算機視覺演算法的影像識別能力越來越強，各國也陸續湧現出了一大批優秀的計算機視覺公司。在美國，有亞馬遜、谷歌、微軟、 Facebook 等一批跨國科技企業呈現出從基礎層、技術層到應用層的全產業佈局的特徵；也有一些初創公司專注區域性應用領域，諸如 Cape Analytics 根據住宅航拍照片實現智慧估值， Steam、 Oculus Home 和 Viveport 成為三大主流 VR 內容分發平臺。在中國，一些計算機視覺頂級企業技術專家更多是名門之後，相關產業也已有多年積累，例如商湯科技當前正在為各大智慧手機廠商提供 AI+ 拍攝、 AR 特效與 AI 身份驗證等功能服務；格靈深瞳同時專注視覺演算法技術和嵌入式硬體研發技術； Yi+ 更多的是為商業視覺內容提供智慧化分析與推薦服務，雲從科技、曠視科技、依圖科技等企業也有不同佈局。

▲ 全球機器視覺領域典型企業

（3） 智慧語音技術

智慧語音技術是一種可以實現將文字或命令與語音訊號相互智慧轉化的技術，其主要包含語音識別與語音合成。語音識別就好比“機器的聽覺系統”，通過識別和理解，把語音訊號轉變為相應的文字或命令。語音合成就好比“機器的發音系統”，讓機器通過閱讀相應的文字或命令，將其轉化為個性化的語音訊號。智慧語音技術因其可以實現人機語音互動、語音控制、聲紋識別等功能，被廣泛應用於智慧音響、語音助手等領域。

2017 年，全球智慧語音市場規模為 110.3 億美元，同比增長 30%。 2017 年中國智慧語音市場規模達到 105.7 億元，與 2016 年相比增長 70%。隨著智慧語音應用產業的擴充，市場需求增大，預計 2018 年中國智慧語音市場規模將進一步增長，達到 159.7 億元。

▲全球智慧語音領域典型企業

（4）自然語言處理

自然語言處理包含了多種多樣的研究方向，其主要包括自然語言理解和自然語言生成。通俗的說，前者是實現計算機“理解”自然語言文字思想或意圖；後者是實現計算機用自然語言文字“表述”思想或意圖。從應用上看，包括機器翻譯、輿情監測、自動摘要、觀點提取、字幕生成、文字分類、問題回答 (Q&A)、文字語義比對等等。

全球自然語言處理市場規模預計將從 2016 年的 76.3 億美元增長到 2021 年的 160.7 億美元，複合年增長率 16.1%。《中國人工智慧發展報告 2018》報告顯示： 2017 年中國人工智慧市場規模達到 237 億元，其中自然語言處理市場佔比 21%，也就是 49.77 億元。目前，已經有許多相關的成熟技術應用產品。

▲全球自然語言處理領域典型企業

2、產業發展應用

（1）AI+ 醫療

AI 技術賦能醫療健康領域，使得醫療機構和人員的工作效率得到顯著提高，醫療成本大幅降低，並且可以使人們做到科學有效的日常檢測預防，更好地管理自身健康。

近幾年， AI+ 醫療健康位列 AI+ 垂直應用最熱門的領域之一。從應用角度看，智慧醫療主要包括醫學研究、製藥研發、智慧診療以及家庭健康管理等方面。從技術細分角度看，主要包括使用機器學習技術實現藥物效能、晶型預測、基因測序預測等；使用智慧語音與自然語言處理技術實現電子病歷、智慧問診、導診等；使用機器視覺技術實現醫學影像識別、病灶識別、皮膚病自檢等。據麥肯錫預測，到 2025 年，全球智慧醫療行業規模將達到總 254億美元，約佔全球人工智慧市場總值的 1/5。中國正處於醫療人工智慧的風口，前瞻產業研究院資料顯示， 2017 年中國醫療人工智慧市場規模超過 130 億元，並有望在 2018 年達到 200 億元，醫療人工智慧空間廣闊。

▲全球智慧醫療領域典型企業

（2）AI+ 金融

AI技術賦能金融領域，從應用角度看，主要包括智慧投顧、徵信風控、金融搜尋引擎、保險、身份驗證和智慧客服等。金融是最依賴資料的行業之一，人工智慧技術與金融行業相融合，通過基於大資料的人工智慧技術驅動金融科技智慧化升級。在前臺，可以用於為使用者提供更舒適、便利與安全的服務；在中臺，可以為金融業務中的交易、授信與分析等提供決策輔助功能；在後臺，可以針對各類風險改進金融系統。在後臺，可以提高金融系統對各類風險的識別、預警與防控能力。總而言之，人工智慧技術將深度重構當前金融業生態格局，使金融服務（銀行、保險、理財、借貸、投資等方面）更加地人性化與智慧化。

全球金融服務領域的資訊利用率僅有 26%，在各行業屬於偏低水平。根據MarketsandMarkets 報告顯示：人工智慧在金融科技的全球市場規模預計將從 2017 年的 13.38 億美元增長到 2022 年的 73.06 億美元，複合年增長率 40.4%。《新一代人工智慧發展白皮書 (2017)》 預測， 2020年中國智慧金融產業規模將達到 8 億美元。

▲全球智慧金融領域典型企業

（3）AI+ 零售

AI 技術賦能零售行業，智慧零售以大資料和智慧技術驅動市場零售新業態，優化從生產、流通到銷售的全產業鏈資源配置與效率，從而實現產業服務與效能的智慧化升級。其商業化應用包括智慧營銷推薦、智慧支付系統、智慧客服、無人倉/無人車、無人店、智慧配送等等。

MarketandMarkets 報告顯示：全球智慧零售市場預計將從 2018 年的130.7 億美元增長到 2023 年的 385.1 億美元，預測期 (2018-2023) 內複合年增長率為 24.12%。在中國，國家統計局資料顯示， 2017 年底，中國社會消費品零售總額達到 366,262 億元，增長 10.2%。羅蘭貝格預測，到2030 年，人工智慧技術將為中國零售行業帶去約 4,200 億元人民幣的降本與增益價值。

▲全球智慧零售領域典型企業

（4）AI+ 教育

AI技術賦能教育領域，注重學生個性化的教育，有助於教師因材施教，提升教學與學習質量，促進教育均衡化、可負擔化。目前，智慧教育全面覆蓋“教、學、考、評、管”產業鏈條，並已在幼教、 K12、高等教育、職業教育、線上教育等各類細分賽道加速落地。從應用角度看，智慧教育可分為學習管理、學習評測、教學輔導、教學認知思考四個環節。從細分領域看，其包括教育評測、拍照答題、智慧教學、智慧教育、智慧閱卷、 AI 自適應學習等落地場景。

MarketsandMarkets 報告顯示， 2017 年，全球人工智慧技術在教育行業的市場規模為 3.731 億美元，預計到 2023 年將達到 36.835 億美元，預測期 (2018-2023) 內的複合年增長率為 47.0%。 Global marketInsights 同樣釋出了一份最新研究報告，報告預測教育市場的人工智慧產業價值將在 2024 年超過 60 億美元。其中，包括中國在內的亞太地區智慧教育市場的複合年增長率將達高於 51%，成為最賺錢的地區。

▲全球智慧教育領域典型企業

（5）AI+ 家居

AI 技術賦能家居領域，助力家居生態從感知到認知發展，使家居生活更安全、更舒適、更節能、更高效、更便捷。未來，智慧家居將逐步實現自適應學習和控制功能，以滿足不同家庭的個性化需求。智慧家居是一個以 IoT 為基礎的家居生態圈，其主要包括智慧照明系統、智慧能源管理系統、智慧視聽系統、智慧安防系統等。

Strategy Analytics 最新報告指出， 2017 年全球智慧家居市場規模達到840 億美元，較 2016 年的 720 億美元增長 16%，預估 2018 年將達到960 億美元。據智研諮詢資料顯示， 2017 年中國智慧家居市場的規模在 916.6 億元，並有望實現在 2018 年擴大至 1,396 億元。

▲ 全球智慧家居領域典型企業

（6）AI+ 農業

AI 技術賦能農業領域，使得農業可以有效應對極端天氣的影響，降低資源消耗量，優化資源配置，降低成本，優化時間與資源配置，以獲得最大產量與效益。從應用角度看，智慧農業主要包括農業機器人，精準農業和無人機分析以及畜牧監測等。

MarketsandMarkets 報告顯示，全球智慧農業市場規模在 2017 年達到 67 億美元。預計在 2018 年將達到 75.3 億美元，到 2023 年達到 135 億美元，預測期 (2018-2023) 內的複合年增長率為 12.39%。其中， 2016 年人工智慧技術在農業市場的價值為 4.322 億美元，預計到2025 年價值為 26.285 億美元，預測期 (2017-2025) 內的複合年增長率為 22.5%。

▲ 全球智慧農業領域典型企業

（7） AI+ 製造

AI 技術賦能製造業領域，可以顯著促進優化製造週期和效率，改善產品質量，降低人工成本。智慧製造產業鏈場景範圍很廣，其典型應用場景包括有智慧產品與裝備；智慧工廠、車間與產線；智慧管理與服務；智慧供應鏈與物理；智慧軟體研發與整合；智慧監控與決策等。

2017 年全球智慧製造市場達到 2,028.2億美元，預計將在 2023 年達到約 4,790.1 億美元，預測期 (2018-2023)內複合年增長率約為 15.4%。前瞻產業研究院資料顯示， 2017 年，中國智慧製造行業的產值規模已達到 15,000 億元左右。預計未來幾年中國智慧製造行業將保持 11% 左右的年均複合增速，到 2023 年行業市場規模將達到 2.81 萬億元，行業增長空間巨大。

▲全球智慧製造領域典型企業

（8）AI+ 網路安全

AI 技術賦能網路全領域，有助於廠商、企業，乃至個人有效提升應對越來越多的網路欺詐和惡意攻擊等網路安全問題的能力。人工智慧在網路防禦領域具有一些獨特優勢，這也使其成為 AI 網路安全防護的突破口。目前智慧網路安全的主要應用包括：網路監控防範（包括包括實時識別、響應和防禦網路攻擊、安全漏洞與系統故障預測、雲安全保障等）；預防惡意軟體和檔案被執行；提高安全運營中心的運營效率；網路流量異常檢測；應用安全檢測；網路風險評估等。

根據 Technavio 最新的市場研究報告顯示： 2017 年全球智慧網路安全市場規模 49.6 億美元，預測全球基於人工智慧的網路安全市場在2018-2022 年期間的複合年增長率將超過 29%。

▲全球智慧網路安全領域典型企業

（9）AI+ 人力資源

AI 技術賦能人力資源領域，有助於人力資源服務於管理過程的流程自動化升級，大幅提高工作效率與合規性，減少人員招聘與管理成本及個人偏見。其主要應用內容包括招聘前的人才渠道維護、人才預測分析、職位匹配、簡歷篩選、 AI 聊天支援等；招聘過程中的約面試、查結果、辦入職等；新入職時的員工培訓、 QA 互動問答、知識學習和職業規劃支援；入職後的員工行為與效率分析、薪酬分析、心理健康分析、團隊文化分析等。 Grand View Research 資料顯示： 2016 年全球人力資源管理軟體市場估值約 126 億美元。預測到 2025 年將達到 300 億美元，預測期 (2017-2025) 內複合年增長率為 10.4%。中商產業研究院資料顯示：中國人力資源服務市場的規模由 2013 年約 1,584 億元增至 2017 年 3,436 億元，複合年增長率為 21.9%，並預期於 2022 年增至8,427 億元。

▲全球智慧人力資源領域典型企業

（10）AI+ 安防

AI 技術賦能安防領域，填補了傳統安防在當下越發不能滿足行業對於安防系統準確度、廣泛程度和效率的需求缺陷。智慧安防是人工智慧最先大規模應用，並持續產生商業價值的領域，其在產品落地的功能實現上，主要體現在目標跟蹤檢測與異常行為分析，視訊質量診斷與摘要分析，人臉識別與特徵提取分析，車輛識別與特徵提取分析等。

Mordor Intelligence 分析稱 2017 全球視訊監控系統市場規模 349.623億美元，預計 2023 年將達到 826.153 億美元，預測期 (2018-2023) 內的複合年增長率為 15.41%。中國《財經》資料顯示， 2017 年中國安防產業的產值達到 4,500 億人民幣，但所有 AI 安防產品產值不到 20億， AI 在安防行業技術滲透率不到 1%。

▲全球智慧安防領域典型企業

（11）智慧駕駛

AI 技術賦能傳統駕駛領域，可以有效提高生產與交通效率，緩解勞動力短缺，達到安全、環保、高效的目的，從而引領產業生態及商業模式的全面升級與重塑。智慧駕駛是個複雜的產業鏈，其涉及的領域包括晶片、軟體演算法、高清地圖、安全控制等等。

截止 2017 年底，中國人均汽車擁有量約 0.156 輛，不到美國的 1/5，市場成長空間巨大，世界各個國家的政策和各大企業的產業佈局都使得智慧駕駛成為熱點研究領域。目前，業內普遍將自動駕駛汽車分為 L0到 L5 級， L4 和 L5 級可統稱為“無人駕駛”，當前自動駕駛商業技術基本在 L2-L3 級水平。美國 IHS Automotive 報告預測，到 2025 年，全球自動駕駛汽車銷量將接近 60 萬輛， 2035 年將達到 2,100 萬輛，預測期 (2025-2035) 內市場將保持 48% 的年複合增長率。速途研究院報告顯示，在 2017 年中國智慧駕駛市場規模已經達到了 681 億，預計 2018年將達到 893 億元，年增長率 31.1%。

▲全球智慧駕駛領域典型企業

（12）智慧機器人

AI 技術賦能機器人，使機器人具備了類人的感知、協同、決策與反饋能力。從應用角度看，主要包括智慧工業機器人、智慧服務機器人和智慧特種機器人。當前主流的智慧工業機器人一般具有打包、定位、分揀、裝配、檢測等功能；智慧服務機器人一般具有家庭伴侶、業務服務、健康護理、零售販賣、助殘康復等功能；智慧特種機器人一般具有偵察、搜救、滅火、洗消、破拆等功能。

根據 IFR 釋出資料顯示， 2017 年全球機器人市場規模已達到 500 億美元。根據來自《2018 年中國機器人產業分析報告》 的資料，中國機器人本體和系統整合市場已超過 1,200 億元，同比增長 25.4%。其中，行業、服務和特殊機器人市場已達到 435 億元，預計到 2020 年將達到719 億元，在預測期 (2017-2020) 內複合年增長率 18.24%。

▲全球智慧機器人領域典型企業

筆者認為， 人工智慧已經成為新一輪科技革命和產業變革的核心驅動力，正在對世界經濟、社會進步和人類生活產生極其深刻的影響。 在中國，人工智慧已經成為目前最火熱的投資領域，也是中國政府最具價值的戰略佈局之一。 為了進一步順應發展規律、把握未來趨勢，加快發展新一代人工智慧， 企業領導者需要將人工智慧整合到自身戰略當中，並針對此類技術建立一部全新指南，以此賦能企業員工，使之發揮人類最為擅長的構想、革新和創造能力。

來源：智東西