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從去年的Alpha Go對戰李世石開始，再到今年升級版的Alpha Go對戰柯潔，人工智慧經過一年多的發酵早已不再是一個陌生的名詞。
截至目前，人工智慧行業已釋出了多篇報告，但我們仍致力於寫出不一樣的東西。除卻老生常談的演算法、計算力、資料之外，我們認為人工智慧的未來最重要的驅動力一定會是“場景驅動”。在人工智慧的場景驅動階段，不但可以針對不同使用者做個性化服務，而且可在不同的場景下執行不同的決策，最終實現“給予決策支援”的目標。因此本報告中，我們用了較大的篇幅去描繪人工智慧的場景應用。
那麼，在不同的場景中，人工智慧是如何發揮作用的？帶著這個問題，我們研究了國內外與此領域相關的企業，寫出了這份人工智慧行業的研究報告。
報告摘要
人工智慧（ArtificialIntelligence）是指使用機器代替人類實現認知、識別、分析、決策等功能，其本質是對人的意識與思維的資訊過程的模擬。
1. 在AI發展的不同階段，驅動力各有側重，我們可以將AI的發展劃分為三個階段：技術驅動階段、資料驅動階段和場景驅動階段。其中技術驅動階段集中誕生了基礎理論、基本規則和基本開發工具。在此階段，演算法和計算力對AI的發展起到主要推動作用，其中計算力主要包含晶片、超級計算機、雲端計算等三個維度。
2. 在市場規模方面，綜合考慮我國人工智慧的爆發節點、技術成熟度以及全球AI市場規模等因素，我們保守估計最遲至2019年我國AI的市場規模將突破百億元，而2022年這一數字應在700億元左右。
3. 隨著AI支撐技術的不斷髮展，AI將持續擴充更多的應用場景；而愈發多樣化的應用場景需求又會反過來驅動支撐技術，從而帶動整個AI行業的持續發展。但各應用場景的發展並非均衡，整體看來將從垂直領域AI逐漸過渡到通用型AI。
總體來說，AI最重要的還是要將技術與應用場景相結合，無法落地的技術很難得到資本青睞和市場認可，而有閉環、壟斷性的資料，並且其技術能夠與實際應用場景結合的公司將有望產生難以被替代的商業價值。
行業概述
AI是使用機器代替人類實現認知、分析、決策等功能的綜合學科
人工智慧（ArtificialIntelligence）是指使用機器代替人類實現認知、識別、分析、決策等功能，其本質是對人的意識與思維的資訊過程的模擬，是一門綜合了電腦科學、生理學、哲學的交叉學科。凡是使用機器代替人類實現認知、識別、分析、決策等功能，均可認為使用了人工智慧技術。作為一種基礎技術，理論上講人工智慧能夠被應用在各個基礎行業（如AI+金融、AI+醫療、AI+傳統制造業等），同時也有其如機器人這樣具體應用行業的概念。
本報告將以2017年上半年為時間節點，對包括髮展驅動力、巨頭佈局、投融資情況、預測的市場規模等在內的人工智慧行業到目前為止的整體發展情況做簡要分析，並對包括資料標記、語音識別、語義識別、計算機視覺等技術領域以及安防、醫療、金融等應用場景在內的細分領域及其典型企業進行簡析，探索人工智慧領域未來發展趨勢和可能的投資/創業機會。
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