洪泰智造行研團隊在宏觀層面上對我國當前的人工智能產(chǎn)業(yè)鏈進行了梳理，并在此基礎上分析了我國人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的基本特征。

一、人工智能的定義

目前，人工智能的定義主要集中于對人類思考的模擬以及理性的思考兩方面，尚無統(tǒng)一的定義。但從產(chǎn)業(yè)發(fā)展來看，當前人工智能都是立足于計算機的優(yōu)勢，以人智能的部分特征（如事物分辨、語音對話等）為參照，研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)，并運用于各行各業(yè)之中。綜合來看，當前人工智能產(chǎn)業(yè)的主流是弱人工智能，以計算與感知為核心支撐技術。

關于人工智能的定義

二、人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈包括三層：基礎層、技術層和應用層。其中，基礎層為人工智能產(chǎn)業(yè)奠定網(wǎng)絡、算法、硬件鋪設、數(shù)據(jù)獲取等基礎；技術層以模擬人的智能相關特征為出發(fā)點，構建技術路徑；應用層集成一類或多類人工智能基礎應用技術，面向特定應用場景需求而形成的軟硬件產(chǎn)品或解決方案。

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

（一）基礎層

基礎層主要涉及數(shù)據(jù)的收集與運算，這是人工智能發(fā)展的基礎，主要包括AI芯片、傳感器、大數(shù)據(jù)與云計算。其中，傳感器及大數(shù)據(jù)主要負責數(shù)據(jù)的收集，而AI芯片和云計算負責運算。

1. AI芯片

AI芯片是人工智能的“大腦”，市場規(guī)模呈快速增長態(tài)勢。早期人工智能運算主要借助云計算平臺和傳統(tǒng)CPU相互結合的方式。但隨著深度學習等對大規(guī)模并行計算需求的提升，開始了針對AI專用芯片的研發(fā)。目前AI 芯片主要類型有GPU（圖形處理器）、FPGA（現(xiàn)場可編輯門陣列）、ASIC（專用定制芯片）和類人腦芯片四種。預計至 2021 年，人工智能芯片市場有望達到 111 億美元，CAGR 達 20.99%。

AI芯片市場規(guī)模

AI芯片技術發(fā)展呈現(xiàn)功能模仿與結構逼近兩個方向。GPU、FPGA 及ASIC是從功能層面模仿大腦能力，而類腦芯片則是從結構層面去逼近大腦。雖然在結構上模仿大腦運算是AI 芯片終極目標，但受制于技術上的限制，當前AI 芯片主流產(chǎn)品是在功能層面上的模仿。

目前，GPU 和 FPGA 等通用芯片是人工智能領域的主要芯片，但由于它們起初并非針對深度學習而設計，在性能與功耗等方面存在天然的缺陷。因此，針對神經(jīng)網(wǎng)絡算法的專用芯片 ASIC正被Intel、Google、英偉達和眾多初創(chuàng)公司陸續(xù)推出，有望在今后數(shù)年內(nèi)取代當前的通用芯片成為人工智能芯片的主力。

我國AI芯片產(chǎn)業(yè)處于起步階段，但已呈現(xiàn)崛起之勢。目前我國專注于AI芯片的企業(yè)較少，且總體技術水平與發(fā)達國家有較大差距，高端芯片還主要依賴國外進口。但目前也涌現(xiàn)了景嘉微、寒武紀科技等一批明星創(chuàng)業(yè)企業(yè)。國產(chǎn)AI芯片的崛起不僅帶來計算能力的提升，同樣可以起到降低成本的作用。

我國典型AI芯片企業(yè)

　　2.云計算

　　傳統(tǒng)實現(xiàn)移動終端人工智能的方法是通過網(wǎng)絡把終端數(shù)據(jù)傳送至云端，云端計算后再把結果發(fā)回終端，例如蘋果的Siri服務。當前人工智能主要的計算平臺還是云計算。根據(jù)部署模式或服務形式的不同，云計算可分為基礎設施即服務（IAAS）、平臺即服務 （PAAS）、軟件即服務 （SAAS）三類。

　　IAAS，分為公有云、私有云和混合云三種形態(tài)，提供給客戶的服務是對基礎設施的使用，包括處理器、存儲和網(wǎng)絡等基本計算資源，用戶能夠部署和運行操作系統(tǒng)、應用軟件等程序。

　　PAAS，將軟件研發(fā)的平臺作為一種服務，用戶可以在此平臺研發(fā)、存儲各種軟件或應用程序。

　　SAAS，提供給客戶的服務是運行在基礎設施上的應用程序，用戶可以在各種設備上通過互聯(lián)網(wǎng)訪問，如瀏覽器。

　　

　　云計算種類及代表性企業(yè)

　?。ǘ┘夹g層

　　技術層是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心。技術層主要依托基礎層的運算平臺和數(shù)據(jù)資源進行海量識別訓練和機器學習建模，以開發(fā)面向不同領域的應用技術，包括感知智能和認知智能。

　　其中，感知智能通過傳感器、搜索引擎和人機交互等實現(xiàn)人與信息的連接，獲得建模所需數(shù)據(jù)，如語音識別、圖像識別、自然語音處理和生物識別等；認知智能對獲取的數(shù)據(jù)進行建模運算，利用深度學習等類人腦的思考功能得出結果?？梢姡挥性诩夹g層基礎上，人工智能才能夠掌握“看”與“聽”的基礎性信息輸入與處理能力，才能面向用戶演變出更多的應用型產(chǎn)品。

　　國內(nèi)的人工智能技術層主要聚焦于計算機視覺、自然語言處理以及機器學習領域。

　　在計算機視覺領域，動靜態(tài)圖像識別和人臉識別是主要研究方向，目前由于動態(tài)檢測與識別的技術門檻限制，靜態(tài)圖像識別與人臉識別的研究暫時處于領先位置，代表企業(yè)如百度、曠視科技、格靈深瞳等。

　　自然語言處理包括語音與語義識別兩方面。語音識別的關鍵是基于大量樣本數(shù)據(jù)的識別處理，國內(nèi)大多數(shù)語音識別技術商都在平臺化的方向上發(fā)力，以通過不同平臺以及軟硬件方面的數(shù)據(jù)和技術積累不斷提高識別準確率。在通用識別率上，各企業(yè)的成績基本維持在95%左右，真正差異化在于對垂直領域的定制化開發(fā)，代表企業(yè)如科大訊飛、思必馳、云知聲等。

　　機器學習目前重點謀求在算法領域?qū)崿F(xiàn)突破，當前主流算法如深度神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡及循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡等都需要構建龐大的神經(jīng)元體系，投入非常大，因此該領域主要為互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司布局。由于巨頭公司業(yè)務領域和戰(zhàn)略不同，機器學習側(cè)重方向也略有不同，各公司在基礎算法研究的同時也會注重在特定行業(yè)的應用，例如京東DNN實驗室研究神經(jīng)網(wǎng)絡算法，但主要方向在智能客服領域。

　　

　　技術層分類及其代表性企業(yè)

　?。ㄈ脤?

　　應用層是建立在基礎層與技術層基礎上，實現(xiàn)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的融合發(fā)展以及不同場景的應用。隨著深度學習、計算機視覺、語音識別等人工智能技術的快速發(fā)展，人工智能與終端和垂直行業(yè)的融合將持續(xù)加速，對傳統(tǒng)的家電、機器人、醫(yī)療、教育、金融、農(nóng)業(yè)等行業(yè)將形成全面而行重新的塑造。

　　據(jù)麥肯錫預計，到2025年，人工智能將催生10萬億美元以上的市場規(guī)模。以下重點選擇當前及未來幾年較為火熱的AI+領域進行分析，包括AI+安防、AI+金融、AI+家居、AI+汽車、AI+醫(yī)療、AI+機器人。

　　1. AI+安防

　　安防市場規(guī)模呈快速增長態(tài)勢。我國安防市場保持高速迅猛增長之勢，2015-2020年安防市場連續(xù)五年維持兩位數(shù)的增長，2020年國內(nèi)安防市場規(guī)模達到8000億以上。根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院的預測，到2022年國內(nèi)安防市場規(guī)模將達到近萬億規(guī)模。

　　

　　我國安防行業(yè)市場規(guī)模

　　視頻監(jiān)控領域?qū)⑹茿I+安防最大的應用產(chǎn)品。伴隨著城鎮(zhèn)化步伐加快、社會結構變遷及國際環(huán)境變化，治安突發(fā)事件、恐怖案件屢有發(fā)生，智能安防需求日益提升。以政府主導的193個智慧城市項目在 2014-2018年進入第二輪實施周期，總投資近 3 萬億規(guī)模，對以高清網(wǎng)絡視頻監(jiān)控為核心的智能安防產(chǎn)業(yè)需求巨大。

　　

　　AI+安防領域典型企業(yè)

　　2. AI+金融

　　目前人工智能領域在金融行業(yè)比較成熟的應用主要有智能投顧、風險管控與智能客服，主要采用的方法有機器學習、自然語言處理、知識圖譜和計算機視覺等。

　　

　　我國人工智能在金融領域的市場規(guī)模

　　智能投顧。運用深度學習算法、圖像識別技術和語義理解技術可以有效的克服傳統(tǒng)投研中數(shù)據(jù)不夠豐富、模型的好壞取決于分析師對數(shù)據(jù)的敏感程度這兩個弊端，獲得比傳統(tǒng)投資方法更高的收益率。根據(jù)花旗銀行的最新研究報告，人工智能投資顧問管理的資產(chǎn)，2012 年基本為0，到了2014年底已經(jīng)到了140億美元。預計在未來10年的時間里，它管理的財產(chǎn)還會呈現(xiàn)指數(shù)級增長的勢頭，總額達到 5 萬億美元。

　　風險管控。利用人工智能可以構建更加科學完善的風險管控體系。人工智能可以最大程度解決金融行業(yè)的信息不對稱問題，即利用圖像識別、語義理解等技術最大程度的挖掘投融資雙方的數(shù)據(jù)，整合多源的量化資料，對金融風險進行科學的預測規(guī)劃，利用深度學習算法不斷優(yōu)化風險管理模型，構建科學完善的風險管控體系。

　　智能客服。應用人臉識別、語音識別、語義理解等人工智能應用技術，提供全天候客戶服務，每天 24 小時為客戶提供高效的業(yè)務查詢和問題解決服務，可以提高金融公司的服務質(zhì)量，提升客戶滿意度，增強客戶粘性。目前光大銀行、交通銀行等皆已使用。

　　

　　我國智能金融代表企業(yè)

　　3. AI+家居

　　智能家居是以住宅為平臺，利用先進的人工智能技術、網(wǎng)絡通信技術、綜合布線技術，將與家居生活有關的各種子系統(tǒng)有機地結合在一起，通過統(tǒng)籌管理，讓家居生活更加智能、舒適、安全。

　　智能家居未來市場規(guī)模近五千億，有望實現(xiàn)高速增長。根據(jù)中國產(chǎn)業(yè)信息網(wǎng)的數(shù)據(jù)，2014年我國智能家居產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模達到290億元；2015年市場規(guī)模達到403.4億元，同比增長41%，2017年國內(nèi)智能家居市場規(guī)模將達到908億元，預計未來五年（2017-2021）年均復合增長率約為48.12%，2021年市場規(guī)模將達到4369億元。

　　

　　我國智能家居市場規(guī)模

　　智能家居和物聯(lián)企業(yè)的主要著力點在于智能設備和智能中控兩個方面。在這其中，以海爾和美的為代表的傳統(tǒng)家電企業(yè)依托自身渠道、技術和配套產(chǎn)品優(yōu)勢建立起了實體化智能家居產(chǎn)品生態(tài)。而以阿里、騰訊、京東、小米和樂視等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)為代表的公司則通過各自平臺內(nèi)的數(shù)據(jù)和終端資源提供不同的軟硬件服務。

　　

　　我國智能家居代表企業(yè)

　　4. AI+汽車

　　隨著人工智能的發(fā)展，自動駕駛正在變?yōu)榭赡?，各大車商紛紛計劃?021年前后推出全自動駕駛車型。

　　無人駕駛汽車是人工智能和汽車工業(yè)的結晶。無人駕駛汽車是指依靠人工智能、雷達、監(jiān)控裝臵和全球定位系統(tǒng)協(xié)同合作，讓電腦可以在沒有任何人類主動的操作下，自動安全地操作機動車輛。無人駕駛汽車將讓傳統(tǒng)的汽車變成一臺輪式機器人。

　　人工智能助推無人駕駛汽車邁入商業(yè)化進程。不同于半自動駕駛和輔助駕駛汽車，無人駕駛汽車的核心技術是人工智能技術。從人工智能視角來看，無人駕駛汽車就是一臺輪式智能移動機器人，它以深度學習算法為基礎的人工智能作為“大腦”，憑借機器視覺為基礎的傳感器作為“眼睛”，從而實現(xiàn)安全和快速的行駛。無人駕駛汽車集成了機器視覺、規(guī)劃導航、人機交互、智能控制等多種技術，這些關鍵技術的快速發(fā)展助推無人駕駛走向產(chǎn)業(yè)化。

　　無人駕駛汽車市場發(fā)展前景廣闊。目前，無人駕駛汽車已經(jīng)開始從實驗室走向市場，根據(jù)麥肯錫報告，無人駕駛汽車在農(nóng)場、礦場等一些地方已經(jīng)開始商用，預計未來十年內(nèi)無人駕駛汽車將走入普通大眾的日常生活中。

　　

　　無人駕駛汽車市場發(fā)展預測

　　

　　我國無人駕駛代表企業(yè)

　　5. AI+醫(yī)療

　　我國人工智能醫(yī)療呈爆發(fā)式增長態(tài)勢。在當今醫(yī)療領域，醫(yī)生資源的短缺是造成看病難的重要原因，尤其是在不發(fā)達地區(qū)，這一問題尤為嚴重。智能醫(yī)療的可復制性，可以很好的解決優(yōu)質(zhì)醫(yī)生的稀缺性問題。隨著人工智能領域，語音交互、計算機視覺和認知計算等技術的逐漸成熟，人工智能醫(yī)療領域的各項運用變成了可能。這其中主要包括：語音錄入病歷、醫(yī)療影像智能識別、輔助診療/癌癥診斷、醫(yī)療機器人、個人健康大數(shù)據(jù)的智能分析等。預計2018年我國人工智能醫(yī)療市場規(guī)模有望達到200億元。

　　

　　我國AI+醫(yī)療市場規(guī)模目前國內(nèi)智能醫(yī)療領域的研究主要集中于醫(yī)療機器人、醫(yī)療解決方案和生命科學領域。由于起步較晚和技術門檻的限制，目前國內(nèi)醫(yī)用機器人的研發(fā)水平和普及率相較于國際一線水平仍存在一定的差距，從事企業(yè)主要集中與手術機器人和康復機器人兩大領域，以新松機器人、博實股份、妙手機器人、璟和技創(chuàng)等企業(yè)為代表。在醫(yī)療解決方案方面，以騰訊、阿里巴巴、百度和科大訊飛為代表的公司通過和政府、醫(yī)療機構的合作，為腦科學、疾病防治與醫(yī)療信息數(shù)據(jù)等領域提供智能解決方案。

　　

　　我國智能醫(yī)療企業(yè)典型代表

　　6. 智能機器人

　　由于工業(yè)發(fā)展和智能化生活的需要，目前國內(nèi)智能機器人行業(yè)的研發(fā)主要集中于家庭機器人、工業(yè)企業(yè)服務和智能助手三個方面。在以上三個分類中，從事家庭機器人和智能助手的企業(yè)占據(jù)著絕大多數(shù)比例。

　　

　　我國服務機器人市場規(guī)模

　　人工智能技術正在全面重塑機器人產(chǎn)業(yè)，推動智能機器人應用。智能機器人主要包含三大核心技術模塊，分別是人機交互及識別模塊、環(huán)境感知模塊、運動控制模塊。特別是人機交互及識別模塊綜合了語音識別、語義識別、語音合成、圖像識別、機器學習、自然語言處理等人工智能技術，實現(xiàn)對人類的意識及思維過程的模擬，賦予機器人學習、推理、思考、規(guī)劃等智能行為和能力。

　　我國有影響力的機器人骨干企業(yè)不斷涌現(xiàn)。我國機器人企業(yè)都在謀求從傳統(tǒng)工業(yè)化企業(yè)向智能化轉(zhuǎn)型，提高行業(yè)的競爭力和提升整個產(chǎn)業(yè)結構向上發(fā)展。其中工業(yè)機器人骨干企業(yè)有沈陽新松、安徽埃夫特、廣州數(shù)控、哈博實、哈工大機器人、新時達、埃斯頓等；服務機器人骨干企業(yè)主要有科沃斯、康力優(yōu)藍、納恩博、風行天下、優(yōu)必選、 巨星科技、機器人零號、上海未來伙伴等。

　　

　　我國智能機器人代表企業(yè)

　　三、我國人工智能產(chǎn)業(yè)鏈特征分析

　?。ㄒ唬┤斯ぶ悄墚a(chǎn)業(yè)處于發(fā)展朝陽期，

　　未來將步入加速發(fā)展期

　　國內(nèi)人工智能企業(yè)絕大部分處于初創(chuàng)期。從企業(yè)構成來看，目前國內(nèi)95%以上的人工智能企業(yè)處于初創(chuàng)期，只有不到5%的企業(yè)處于成熟階段。從成立時間來看，根據(jù)艾媒咨詢對中國168家以人工智能為驅(qū)動技術或業(yè)務的非上市公司的信息整理，其中，34.5%的人工智能創(chuàng)業(yè)公司于2015年成立，20.8%成立于2014年，2016年成立的占16.7%。

　　人工智能產(chǎn)業(yè)將呈快速增長態(tài)勢。2017年中國人工智能市場規(guī)模達到152.1億元，增長率達到51.2%。隨著人工智能技術的逐漸成熟，科技、制造業(yè)等業(yè)界巨頭布局的深入，應用場景不斷擴展，預計2018年中國人工智能市場規(guī)模有望突破200億元大關，達到238.2億元，增長率達到56.6%。并于2019年增長至344.4億元。

　　

　　我國人工智能產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模

　?。ǘ┐蠊井a(chǎn)業(yè)鏈布局廣，創(chuàng)業(yè)公司專業(yè)性強

　　大公司全產(chǎn)業(yè)鏈布局。在我國人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)中，以BAT為代表的大公司參與布局較廣，在基礎層、技術層及應用層皆有所布局。對比百度、騰訊、阿里巴巴和京東這幾家巨頭，從新聞熱度來看，百度在人工智能各領域布局和產(chǎn)業(yè)化能力強于騰訊、阿里巴巴和京東，在自然語言處理、計算機視覺、智能駕駛?cè)箢I域，百度的產(chǎn)業(yè)新聞熱度明顯高于其他公司?？梢姡俣饶壳笆侨娌季?，而阿里和騰訊則是各有側(cè)重。

　　

　　新聞熱度對比

　　創(chuàng)業(yè)公司專業(yè)性強。中國不乏優(yōu)秀的人工智能創(chuàng)業(yè)公司，大部分專業(yè)性較強，專注于某一細分領域的技術和應用研究，其中，計算機視覺領域集中了大批的優(yōu)秀創(chuàng)業(yè)公司。但是，各應用場景之間的人工智能技術相關度存在一定的差異。目前，我國人工智能初創(chuàng)企業(yè)中，有高達42%的企業(yè)應用計算機視覺相關技術，其次是語音和自然語言處理，兩者占比總和43%，與計算機視覺占比相當。

　　

　　我國人工智能創(chuàng)業(yè)企業(yè)領域分布

　?。ㄈ┤斯ぶ悄墚a(chǎn)業(yè)鏈目前重在技術層，未來將向“人工智能+”與基礎層布局

　　人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中，基礎層是構建生態(tài)的基礎，價值最高，需要長期投入進行戰(zhàn)略布局；通用技術層是構建技術護城河的基礎，需要中長期進行布局；解決方案層直戳行業(yè)痛點，變現(xiàn)能力最強。

　　人工智能+成為未來發(fā)展大趨勢。在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，“互聯(lián)網(wǎng)+”的出現(xiàn)給經(jīng)濟發(fā)展帶來了重大影響，隨著專用人工智能的發(fā)展，作為一個龐大的高新技術合集，“人工智能+”作為一直新經(jīng)濟業(yè)態(tài)已經(jīng)開始萌芽，越來越多的行業(yè)開始擁抱人工智能，用“人工智能+”助力技術和產(chǎn)業(yè)的進一步發(fā)展。

　　商業(yè)模式以B 端業(yè)務為主。大部分公司的業(yè)務主要以B 端解決方案和服務為主。一方面，B 端業(yè)務注重與行業(yè)客戶的互動合作，更有利于人工智能技術和產(chǎn)品的落地;另一方面，行業(yè)客戶對于生產(chǎn)效率的提高有強烈的需求，而C 端產(chǎn)品需求仍需挖掘。不過，大公司的C 端產(chǎn)品布局依然是相對活躍的。

　　（四）智能駕駛、大數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)服務和人工智能+領域是國內(nèi)熱點投資領域

　　從國內(nèi)投融資來看，近三年內(nèi)人工智能領域主要集中在智能駕駛、大數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)服務和人工智能+領域。從獲投企業(yè)數(shù)量來看，計算機視覺、自然語言處理領域的企業(yè)占據(jù)多數(shù)。但從獲投金額來看，自動駕駛/輔助駕駛是投資金額最高的細分領域，并且大額投資眾多。此外，雖然計算機視覺類的創(chuàng)業(yè)公司多于自然語言處理，但是投資金額兩者卻截然相反。

　　

　　我國人工智能投資金額分布