重磅 |《2018中国人工智能创新成长企业50强》榜单发布

2018年5月10日，2018全球人工智能产品应用博览会在苏州国际博览中心拉开帷幕，本届全球智博会由国家科技部、国家工信部、江苏省人民政府指导，苏州市人民政府主办、苏州工业园区管委会承办，大会主题为“智能体验·智慧生活”，聚焦人工智能产品应用领域，力求呈现最前沿、最尖端的人工智能产品和科技成果，意在通过全球智博会这个平台，汇聚人工智能领域在全球的高端人才、技术和产品，活跃产业氛围，沟通企业桥梁，交流创新思想，并由北极光创投董事总经理杨磊发布创业邦《2018中国人工智能白皮书》及《2018中国人工智能创新成长企业50强》榜单。

北极光创投董事总经理杨磊

2018年被称为人工智能爆发的元年，人工智能逐步切入到社会生活的方方面面，带来生产效率及生活品质的大幅提升。智能红利时代开启，资本、巨头和创业公司纷纷涌入，将人工智能拉到了信息产业革命的风口。为了观察行业风向，助力创新企业发展，创业邦研究中心对国内200多家人工智能创业公司进行了系统调研，从发展能力、创新能力、融资能力等多维度指标，评选出《2018中国人工智能创新成长企业50强》。

从行业大类分布来看，行业应用企业占比最大，为56.03%；其次是应用技术企业，占比为31.03%；基础技术企业占比最小，仅为12.93%。随着人工智能技术的发展，人工智能与与场景深度融合，应用领域不断扩展，行业 应用公司比重不断增多。在基础层技术方面，国际IT巨头占据行业领先地位，国内与国际差距明显，中小初创企业很难进入。

从基础技术领域看，数据细分领域和软件框架领域占比最多，均为33.33%；云服务细分领域其次，占比达 26.67%，芯片细分领域占比仅为6.67%。大数据和云服务作为人工智能发展的基础，相对完善，未来产业将朝 规模化方向发展。芯片细分领域，英伟达和高通占据较大市场份额，中国芯片自给率低，但仍有少量初创企业涉足该领域，领头羊中科寒武纪的出货量已达到几千万片。

从行业应用来看，智能金融占比最大，为16.92%；其次是机器人，占比为15.38%；位列第三的是智能驾驶和智能教育，占比达12.31%。

融资阶段集中在中早期的企业最多，合计占比超过75%：天使/种子轮和Pre-A/A/A+轮企业占比均超过30%， Pre-B/B/B+轮占比达19%，D轮以上企业仅占1.72%。

企业最新估值均在亿元级别，且分布较为均衡。超三成企业估值在15亿元以上，还有企业估值达到百亿级别，如优必 选科技、达闼科技和商汤科技等，将来或将跻身人工智能独角兽企业。(备注：分析样本量剔除一半估值未披露企业)

以下为报告节选：

从人工智能的投融资规模来看，国内人工智能产业投融资案例数量和规模在近十年内均保持高速增长。2016年行业投资总金额突破1000亿人民 币，2017年达到1800亿元，人工智能成为热议风口。

巨头布局

据麦肯锡统计，2016年全球范围内，包括谷歌、苹果公司、Facebook等科技巨头在AI上的相关投入已经达到 200亿到300亿美元，其中90%用于技术研发和部署，10%用于收购。此外，面向初创公司的VC和PE投资也快 速增长，总计60亿到90亿美元，三年间的外部投资年增长率接近40%。创业邦研究中心整理的51家巨头并购/投 资案例中（见下表），有32家是机器学习底层技术研发公司。由此可见，巨头们尤其是国外科技巨头对AI创业公 司多属人才收购，更多的是看重这些团队所掌握的底层核心技术。

可以预见，未来5-10年巨头对人工智能的布局将更加广泛和深入，对核心技术和人才的争夺也将越来越激烈，而投资和收购是占领AI核心技术和人才高地的重要途径。

大数据、算法和并行计算能力构成了人工智能高速发展的三要素，海量的数据积累是基础，算法开源是趋势，算力的提升是必要条件和加速器。

在内部应用较为成熟以后，巨头纷纷开源自己的算法框架、SDK、API等，这些开源机器学习平台能够让开发者 们将复杂的数据结构传输至已有的框架中进行分析和处理，缩短了开发时间，提升了训练效果，极大推动了AI技术的商业化进程。

机器视觉技术解读及行业分析

数据、算力和算法是影响机器视觉行业发展的三要素。 人工智能正在像婴儿一样成长，机器不再只是通过特定的编程完成任务，而是通过不断学习来掌握本领，这主要依赖高效的模型算法进行大量数据训练，其背后需要具备 高性能计算能力的软硬件作为支撑。

由于身份识别的场景不断被开拓，生物特征识别市场规模总体呈现增长态势。生物信息检测技术是视频监控领域的核心技术，其中人脸识别是目前最受关注的领域。

Capvision统计，2015年全球人脸识别市场规模达200 亿， 中国约为70 亿。该数据统计以安防、门禁领域为基础，反映了人脸识别技术在视频监控领域的前景。

智能语言技术—— 人工智能皇冠上的明珠

科技巨头、初创公司纷纷从不同维度布局语音入口相关产业链。美国的巨头公司近年在自然语义领域的并购加强，2013年以来，NLP在AI领域占被并购比例33%，仅次于CV的43%；硅谷的早期投资也在升温，2015年YC 投资15个AI项目，其中8个与NLP相关。

从产业链角度，智能语音行业可分为底层技术提供商和行业应用提供商。底层技术提供商提供语音识别、NLP等 基础技术、智能语音芯片的研发和技术输出。底层技术提供商既包括谷歌、苹果等巨头，也包括一批技术比较成 熟的创业公司。这些公司将基础技术转换为行业整体解决方案，提供嵌入式或平台式服务。

智能语音应用提供商指的是智能移动设备、智能车载系统、智能家居等智能终端厂商，以及输入法、娱乐等各类 APP或软件客户端等，从产品属性来看主要包括消费级产品和专业级行业应用。

巨头全方位抢滩智能语音产业链。在B端，苹果、谷歌、微软等行业巨头纷纷研发自己的智能语音技术，推出开 放平台，打造围绕自身开放平台的生态系统。背后的原因是抢占最新人机交互入口。

人工智能在金融行业的应用

传统金融机构重视人工智能技术在细分垂直领域的应用，重构现有金融业态；巨头BAT处于智能金融服务生态的顶端，借力开展人工智能基础研究工 作、深化智能金融的应用场景，蚂蚁金服对人工智能的应用延伸到互联网小贷、征信、客户服务、智能投顾、保险等多个领域。智能金融时代到来！

人工智能在医疗行业的应用

人工智能赋能医疗行业，以医疗行业信息化数据和关键硬件为支撑，以技术为驱动，深入到医疗健康服务、医疗器械和制药全产业链，覆盖诊前、诊中、诊后等全部流程，服务医院、医生、药企、检验机构、保险机 构等诸多对象。

2018人工智能在医疗行业的应用潜力巨大，目前在健康管理、辅助诊疗、虚拟助理、医学影像、智能化器械、药物挖掘和医院管理等领域均有企业在布局，其中医学影像、药物挖掘、健康管理，辅助诊疗、虚拟助理 的应用发展速度较快。

智能驾驶行业分析

智能驾驶研究领域目前基本分为两大阵营：

以传统汽车厂商和Mobileye 合作的“递进式”应用型阵营，以谷歌、百度以及初创科技公司为主的“越级式” 研究型阵营。

智能驾驶行业的中心业务是以Google、百度为代表的智能驾驶操纵解决方案方案提供商和以特斯拉、蔚来为代表的成车厂商。该类厂商，上接上游软硬件提供商，下接公司和消费者，在整个业务链中扮演至关重要的一环。

产业链上游厂商多为细分技术提供商，如深度学习、人机交互、图像识别和新材料、新制造新能源等。

激光雷达作为自动驾驶最昂贵的配件，精度高，性能好，是最被看好的车载传感器。激光雷达未来趋于固态化、小型化、低成本，目前特斯拉尚未采用激光雷达方案，主要在于成本太高，因此作为将来智能驾驶的核心配件来 说，如果能够提供低成本激光雷达方案，将会快速推动智能驾驶市场。

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