36Kr-人工智能行研报告_74页_3mb

报告摘要

人工智能行业研究报告总结

核心内容

本报告分析了人工智能行业的整体发展现状与技术趋势，涵盖AI基础技术及终端产品，探讨了各细分领域的投融资热度、技术成熟度、市场竞争格局以及行业巨头的布局与策略。同时，还介绍了人工智能在不同行业的应用及典型公司案例。

主要观点

行业驱动力：人工智能的发展依赖于数据量、运算力和算法技术的共同推动。其中，数据量为AI提供燃料，运算力提升加速了算法训练，算法技术（如深度学习）则突破了AI的瓶颈。
政策法规：国内外均出台多项政策支持人工智能发展。国外如美国、欧盟、日本，均在研发、应用和人才培养方面加大投入；国内则通过《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》等政策推动AI在多个行业的发展。
投资热度：全球AI领域融资金额在5年内增长了12倍，其中深度学习、自然语言处理和计算机视觉为创业最火热的领域。国内投资热度集中在NLP、机器人和计算机视觉领域，融资金额和公司数量均居前列。
公司运营数据分析：AI创业公司主要集中在2011年后，2014-2015年达到高峰。北京地区为AI创业集中地，占总数的43%。
产业链构成：AI产业链分为基础支撑层（算法和硬件）、技术应用层（感知技术）和方案集成层（终端产品和解决方案）。
巨头布局：科技巨头通过打造开源平台、布局AI芯片、投资AI核心技术等方式推动行业发展。代表企业包括Google、Facebook、Microsoft、IBM、百度、阿里巴巴、腾讯等。
基础技术应用：语音识别、语义识别和计算机视觉是AI的基础技术，其中语音识别技术成熟度高，但背景噪音仍是主要瓶颈；语义识别技术仍待提升，主要依赖深度学习；计算机视觉在人脸识别和视频监控方面较为成熟，但物体和场景识别仍面临挑战。
AI芯片：目前适应深度学习的芯片包括GPU、FPGA和ASIC。GPU因成熟的制造工艺和并行计算能力成为主流；FPGA适用于可编程场景，性能和能耗表现优异；ASIC作为定制芯片，具有更高的性能和更低的能耗，但开发成本高，应用场景尚不明确。

关键信息

行业驱动力

数据量：2000年后，数据量的激增为AI发展提供了燃料。
运算力：GPU的出现极大提升了大规模数据处理效率，成为AI发展的关键。
算法技术：深度学习技术的突破使AI在语音识别、语义识别和计算机视觉等领域取得显著进展。

政策法规

国外：美国强调脑研究，欧盟关注超级计算机模拟脑功能，日本研究脑疾病。
国内：出台多项政策推动AI在智能制造、智能家居、智能汽车、机器人等领域的应用。

投资热度

全球：AI领域融资金额5年增长12倍，深度学习、NLP、计算机视觉为投资热点。
国内：2015-2016年AI领域融资额达90亿人民币，NLP、机器人和计算机视觉获投最多。

公司运营数据分析

成立时间：AI创业公司主要集中在2011年后，2014-2015年达到高峰。
地域分布：北京、上海、深圳是AI创业集中地，北京占比最高，达43%。
融资轮次：多数AI公司处于天使轮、Pre-A轮和A轮阶段，C轮之后较少。
融资金额：平均单个公司获投金额为4000万人民币，智能安防和智能家居领域公司获投金额较高。

产业链分析

基础支撑层：包括算法模型和关键硬件（如AI芯片、传感器）。
技术应用层：主要涉及感知技术，如计算机视觉、语音识别和语义识别。
方案集成层：将AI技术集成到终端产品中，如智能机器人、智能汽车等。

巨头布局

开源平台：Google（TensorFlow）、Facebook（Torchnet）、Microsoft（DMTK）、IBM（SystemML）等均推出AI开源平台。
芯片布局：NVIDIA（Tesla GPU）、Google（TPU）、IBM（TrueNorth）、中科寒武纪（寒武纪NPU）等在AI芯片领域有重要布局。
核心技术：各大科技公司通过收购、参股和战略合作获取AI核心技术，如Google收购DeepMind，百度投资ZestFinance等。