艾媒报告 |2019上半年中国人工智能产业研究报告
随着政策的推动以及资本的关注，人工智能产业仍将保持迅猛发展态势，2020年中国人工智能核心产业规模将超1500亿元。目前商业化较高的通用技术有智能语音、计算机视觉、自然语言处理以及知识图谱等。人工智能与出行、安防、医疗、零售等产业的结合，均解决了一定行业痛点。其中，无人驾驶作为人工智能技术的重要应用之一，其发展前景被行业深度关注。未来人工智能行业会形成一个产业分工、合作大于竞争的局面。
(《2019上半年中国人工智能产业研究报告》完整高清PDF版共54页，可点击文章底部“阅读原文”进行报告下载)2020年中国人工智能核心产业规模将超1500亿元，产业发展迅猛。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》提出，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步。随着政策的推动以及资本的关注，人工智能产业仍将保持迅猛发展态势。
2030年中国无人驾驶汽车销量预计将达190万辆，无人驾驶前景广阔。无人驾驶作为人工智能技术的重要应用之一，其发展前景被行业深度关注。当前国内在无人驾驶领域已集聚百度、小马智行、深兰科技等多家企业，随着技术的进一步突破以及行业规范的逐步完善，无人驾驶市场将迎爆发期。
人工智能技术逐渐成熟，5G或助推商业落地提速。随着人工智能技术的进一步成熟，未来企业商业应用能力将成资本重要考核因素。同时随着5G商用的逐渐来临，人工智能技术连接效率也将进一步提升，深度学习、数据挖掘、自动程序设计等领域也将在更多的应用场景中得到实现。
人工智能定义
简单来说就是通过计算机实现人脑的思维能力，包括感知、决策以及行动。
人工智能通用技术
人工智能目前商业化比较高的通用技术有智能语音、计算机视觉、自然语言处理以及知识图谱等。其中智能语音主要是为了实现机器通过感知用户的话语并在内部经过一系列理解、处理、反馈最终完成与用户交流的过程，其过程包含语音识别、自然语言处理以及语音合成等技术。
知识图谱
知识图谱旨在描述客观世界的概念、实体、事件及其之间的关系，并作为构建下一代智能化搜索引擎的核心基础。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络。
人工智能算法
人工智能技术的运用
当前人工智能的商业化主要是基于计算机视觉、智能语音、自然语言处理等技术，并且在一些特定的领域有了相应的产品或服务。目前国内外的人工智能企业所应用的技术除了以上三个还包括基础硬件。而且人工智能技术应用面是非常广泛的，几乎囊括了所有行业。
中国人工智能发展迅速
中国人工智能技术起步较晚，但是发展迅速，目前在专利数量以及企业数量等指标上已经处于世界领先地位。2013-2018年，全球人工智能领域的论文文献产出共30.5万篇，其中，中国发表7.4万篇，美国发表5.2万篇。在数量占比方面，2017年中国人工智能论文数量占比全球已经达27.7%。当前中美两国之间人工智能科研论文合作规模最大，是全球人工智能合作网络的中心，中美两国合作深刻影响全球人工智能发展。
中国人工智能企业代表
2019中国人工智能发展新动向
2019中国人工智能发展热点
2019中国人工智能产业图谱
中国人工智能专利申请数
iiMedia Research(艾媒咨询)显示， 截至2017年12月31日，中国人工智能专利申请数达46284件。随着国家大力提倡、投入研发逐渐增加，人工智能运用到越来越多的行业领域，未来相关专利数量应当会持续增加，人工智能技术产业化发展前景向好。
中国人工智能领域融资额
iiMedia Research(艾媒咨询)显示， 2018年中国人工智能领域共融资1311亿元，增长率超过100%，投资者看好人工智能行业的发展前景，资本将助力行业更好地发展。随着人工智能技术的进一步发展和落地，深度学习、数据挖掘、自动程序设计等领域也将在更多的应用场景中得到实现，人工智能技术产业化发展前景向好。
中国人工智能核心产业规模规划
国务院印发的《新一代人工智能发展规划》提出，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，核心产业规模超过1500亿元，到2025年人工智能核心产业规模超过4000亿元，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，核心产业规模超过1万亿元。随着政策的进一步推动以及技术的进一步成熟，人工智能产业落地速度将明显提速。
2019上半年中国人工智能独角兽榜单
人工智能+出行
人工智能结合出行解决传统出行不便的痛点
自动驾驶
自动驾驶是一项让机器代替人驾驶交通工具的技术、包括代替人的感知、决策以及控制，这三个部分是构成自动驾驶技术最核心的过程。目前技术是通过传感器进行感知，相当于人类的眼睛，但是传感器能更准确地识别距离、速度等参数;然后通过感知取得各项参数，再通过计算单元计算得出下一步决策，最终通过传达指令给交通工具地线控系统完成控制。
无人驾驶市场广阔
数据显示，预计到2030年，中国无人驾驶汽车销量将达190万辆。自动驾驶技术的发展可以极大的改善人的出行体验以及安全性，自动驾驶技术分为六个级别L0-L5(无自动化、驾驶支援、部分自动化、有条件自动化、高度自动化、完全自动化)中国目前的无人车技术刚来的L4级别，未来还有较长路要走，随着人工智能技术的发展以及5G时代来临，未来中国无人车市场前景广阔。
无人驾驶技术未来挑战
自动驾驶安全性依然是最受关注的问题，如果自动驾驶的安全性达不到人自身驾驶的安全性，自动驾驶就无法普及。自动驾驶技术还涉及到伦理问题，若未来人工智能达到一定水平，自动驾驶有自我独立决策权，再发生交通事故，责任判定等问题的解决也将成为未来自动驾驶技术落地的关键因素。
计算机视觉应用于安防行业
安防行业中，摄像设备的技术是行业智能化水平提高的重要保障，数据显示，2018年在机器视觉领域市场构成中，安防行业以 67.9%占据大部分份额。得益于近年来计算机视觉行业的快速发展，人工智能在安防行业已实现较高的智能化落地。
生物识别
计算机视觉、语音识别、机器学习以及结合各类传感器(声音传感器、光学传感器、生物电传感器等)可对人的人脸、指纹、虹膜、掌纹、指静脉、声纹等多种生物特征进行识别从而对被检测用户进行身份识别。
中国“人工智能+安防”代表企业
网络安全等级保护
国家对网络安全的重视，促进安防系统加大对安全解决方案的完善。《中华人民共和国网络安全法》和《网络安全等级保护条例》的发布，如何就安防系统进行安全的巩固和提升给出了系统的指导意见。《网络安全等级保护条例》(征求意见稿)于2018年6月27日对外发布。被业界普遍称为“网络安全等级保护 2.0”。
“人工智能+医疗”
“人工智能+医疗”应用
人工智能和医疗的结合方式非常多，从就医流程来看，有针对诊断前、诊断中以及诊断后治疗的阶段;有针对患者、医生等不同角色的应用。具体可分为以下几个部分：
AI辅助诊断方式
AI医学影像诊断方式
人工智能在图像处理上的能力分为四类：影像分类、目标检测、图像分割和图像检索。
AI药物研发
人工智能应用在药物研发上有两个方面：一是药物研发阶段，二是临床试验阶段。
中国“人工智能+医疗”市场现状
在AI医学影像行业，数据显示，自2013到2017年，整个医疗人工智能行业共获得241笔国内融资。2017年，国内AI医学影像行业公布的融资事件近30起，融资总额超过10亿元。
中国“人工智能+医疗”发展挑战
人工智能+零售
传统零售的一大痛点在于精准定位客户，营销浪费了大量成本在非潜在客户身上。另一大痛点便是供应链与物流管理，传统供应链并不与货架直接相连，而是先进入仓库，而仓库管理是零售行业一大成本支出。将人工智能与零售行业结合起来后，人工智能能够在精准定位客户以及供应链和物流管理上节约很多成本，通过大数据分析，将整个零售上下游全部串联，实现真正智能化零售。
“人工智能+零售”生态链
产品设计者根据市场需求设计相应产品，AI可帮助设计师精确了解产品画像;人工智能保障生产制作高质量;供应链方面，AI赋能无人仓储、运输路径优化;收益管理利用AI寻找最优定价、动态定价、差异化定价;人工智能还赋能线下无人售货以及电商提高购物效率。
深兰科技——商业模式定位
深兰科技于2014年创建，致力于人工智能基础研究和应用开发，人工智能产业链智能软件输出及自主硬件设计和制造。深兰科技已在智能驾驶及整车制造、智能机器人、AI CITY、生物智能、零售升级等领域实现布局以及产品化落地。同时在“公司+科学院”的模式下，也不断进行前沿科学院的探索与技术转化。深兰科技在2017-2018年期间，受到中金资本、绿地集团等投资企业的投资，截至2019年2月，完成6轮融资，融资金额达6亿。
深兰科技——核心竞争优势
深兰科技——走国际化战略布局
在全球发展人工智能的时代潮流背景下，国内AI企业也需要找准发展定位，与此同时，深兰科技近两年也在沿“一带一路”的路线积极地布局着海外市场。
商汤科技——人才导向、布局产业
商汤科技成立于2014年，公司主要研究计算机视觉技术以及深度学习算法。商汤科技主要特点在于原创底层算法平台，再将技术赋能于行业应用。商汤探索出独具特色的“1(基础研究)+1(产品及解决方案)+X(行业)”模式，即以“商汤驱动，赋能百业”，并在多个垂直领域的市场占有率位居首位。
地平线机器人——AI解决方案提供者
地平线机器人公司的核心研究技术是“深度学习”，一种专门用于人工智能的算法，通过这项技术该公司研发了一系列AI技术服务平台包括“安徒生”平台以及“雨果”平台。
中国人工智能未来热度持续
艾媒咨询分析师认为，目前中国整个人工智能产业规模仍在保持增长，同时国家也在不断出台各类人工智能产业扶持政策，资本市场对人工智能行业的投资热情不减，技术方面不断突破是产业增长的核心驱动力。
未来人工智能产业的走向取决于算法的进步，由于算法的技术突破是决定人工智能上限的，所以未来人工智能企业拉开差距就在算法的技术突破上，谁能先在算法上取得成功，谁就能取得资本市场青睐，同时产业落地也会进一步提速。在算法方面，目前已经有深度学习和神经网络这样优秀的模型，但就目前国内人工智能算法的总体发展而言，工程学算法虽已取得阶段性突破，但基于认知层面的算法水平还亟待提高，这也是未来竞争的核心领域。
虽然算法决定人工智能上限，但是目前的算法短时间内可能很难有所突破，所以算力也是目前人工智能企业竞争的一个重点方向，以目前的算力水平，主要实现商业化的人工智能技术为计算机视觉、智能语音等，未来若算力进一步突破包括算力的提升、生产成本的降低都会使人工智能技术的产业化进一步深入。
人工智能技术逐渐成熟，5G或助推商业落地提速
随着人工智能技术的进一步成熟，未来企业商业应用能力将成为资本重要考核因素。同时随着5G商用时代的逐渐来临，人工智能技术连接效率也将进一步提升，深度学习、数据挖掘、自动程序设计等领域也将在更多的应用领域得到实现。
未来中国人工智能企业将逐渐形成产业分工
艾媒咨询分析师认为，目前中国的人工智能企业部分还处在各自为营的态势，还未完全形成产业分工。但是目前市场已经逐渐显现出细产业分工的态势，在底层基础构建方面，腾讯、阿里巴巴、百度、华为等企业依托自身数据、算法、技术和服务器优势为行业链条的各公司提供基础资源支持;而科大讯飞、格灵深瞳、融合现实和旷视科技为代表的企业将主要以计算机视觉和语音识别为方向;在硬件方面则有深兰科技、地平线机器人、华为、小米等企业深入研发。未来随着各项技术逐渐成熟，有些企业将会退出某些方向的竞争，专项研发自身优势方向，整个人工智能行业会形成一个产业分工、合作大于竞争的局面。
本报告研究涉及企业/品牌/案例
百度，小马智行，深兰科技，深兰科技,商汤科技,地平线机器人,大立科技,数多多，Cambricon, 数据堂，IBM, Magic Data,海深科技，阿里巴巴，华为，京东，滴滴出行，小i机器人，图灵机器人，科大讯飞，普强信息，云知声，出门问问，依图，海鑫科金，腾讯云
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