20180402-艾瑞股份-中国人工智能行业研究报告_80页_19mb

中国人工智能行业研究报告总结（2018年）

核心内容概览

本报告从人工智能技术、应用场景、产业趋势等多个维度对人工智能行业进行了全面分析，指出人工智能通过模拟、延伸和扩展人类智能，实现对环境的感知与决策，涵盖从数据处理、算法模型、硬件支持到实际应用的全流程。人工智能技术主要包括自然语言处理、语音识别、计算机视觉、知识图谱、智能规划与决策等，其发展受到国家政策的大力支持，但道德与威胁问题仍需进一步探讨。

主要观点

• 人工智能的定义：广义上，人工智能是通过计算机实现人的头脑思维所产生的效果，包括感知、决策与行动力；狭义上，指人工智能产业、技术及应用。
• 技术发展：人工智能经历了三起三落，从推理期到知识期，再到机器学习期，深度学习成为推动技术落地的重要力量。
• 技术热点：深度学习作为机器学习的子集，因数据和算力的提升，推动了语音识别、计算机视觉等技术的广泛应用。
• 开源与壁垒：开源工具降低了技术门槛，但实际应用中仍存在性能、效率等挑战，技术壁垒主要体现在数据处理、模型训练和算法优化等环节。
• 数据与算力：海量数据支撑深度学习算法，而GPU、FPGA、ASIC等并行计算硬件显著提升模型训练与推断效率。
• 嵌入式感知系统：AI专用芯片与嵌入式系统结合，推动前端智能发展，提升实时性与隐私保护能力。
• 政策支持：中国在政策层面大力推动人工智能发展，但较少关注其伦理与安全问题；美国与英国则更注重创新、效用及道德影响。
• 中美对比：中国在人工智能投融资和专利数量上领先，但创新性与技术深度仍不及美国。
• 应用场景：人工智能在金融、公共安全、教育、医疗、零售、交通、广告营销、智能客服、家庭家居等多个领域实现应用，提升效率、降低成本、优化用户体验。

关键信息

人工智能技术分类

• 智能语音语义：包括语音识别、自然语言处理、语音合成，实现人机交互。
• 知识图谱：用于描述实体与关系，支持智能搜索、问答、欺诈识别等。
• 计算机视觉：包括图像分类、对象识别、视频结构化、3D重建等，推动视觉感知与认知。
• 智能规划与决策：融合博弈论、运筹学等，用于自动驾驶、智能投研、智能客服等。
• 自动驾驶：涵盖感知、认知、决策、控制、执行五层，从L1/L2辅助驾驶逐步发展至L4级自动驾驶。

人工智能应用场景

• 金融：用于身份认证、智能风控、智能投顾，提升安全与效率。
• 公共安全：通过人脸识别、生物特征识别、大数据分析，提升犯罪预防与侦破能力。
• 教育：自适应学习、智能评测、内容推荐，优化教学与学习体验。
• 医疗：医疗影像分析、健康监测、药物研发，辅助医生提升诊断与治疗效率。
• 零售：供应链管理、智能定价、促销优化，提升运营效率与用户满意度。
• 交通出行：智能信号灯、自动驾驶、共享出行，改善交通状况与出行体验。
• 广告营销：智能内容审核、精准推荐、场景化广告，提升营销效果。
• 智能客服：实现人机协作，优化咨询效率与用户体验。
• 家庭家居：语音控制家电、儿童机器人，提升家庭生活智能化水平。

人工智能发展趋势

• 技术融合：多学科融合，如博弈论、运筹学与AI结合，提升决策能力。
• 产业落地：从限定场景（如高速货运、停车场）逐步向开放场景扩展。
• 安全与伦理：AI技术需在安全性与伦理问题上取得平衡，尤其在自动驾驶与公共安全领域。
• 效率提升：AI技术助力降低人力成本、提高数据处理效率，推动行业向智能化发展。
• 创新与竞争：AI初创企业与大公司竞争激烈，技术与数据成为核心壁垒。
• 智能化生活：AI技术将渗透至日常生活，如语音助手、智能家居、儿童教育等，创造更便捷的生活方式。

人工智能典型案例

• 微软小冰：全球首个全双工语音交互产品，具备情感计算能力，可创作诗歌、歌曲、有声读物，支持多平台互动。
• 搜狗产品线：涵盖搜索、输入法、浏览器、视频搜索、新闻搜索等，推动中文信息处理与智能化服务。

行业趋势

• 未来人工智能将逐步实现更全面的自动化，但需克服算法优化、数据处理、硬件支持等挑战。
• 人工智能将提升社会整体福利，不会导致岗位短缺，而是推动生产力发展。
• AI在多个行业中的应用将更加广泛，从技术到产品、从单一功能到综合解决方案，实现深度整合。
• 人工智能将加速从“以问题为中心”向“以用户为中心”的转变，提升用户体验与互动性。
• 前端与后端智能协同，推动产业智能化升级，提高效率与准确性。

总结

人工智能作为新一轮技术革命的核心驱动力，正在深刻改变各行各业。其发展依赖于数据、算法、硬件及政策支持，同时需关注技术安全与伦理问题。未来，人工智能将在更多领域实现落地应用，推动社会向智能化、高效化方向发展。