2017中国人工智能产业发展分析_52页_6mb

中国人工智能产业发展分析（2017年）

核心内容概述

中国人工智能产业在2017年正处于探索阶段，发展势头强劲。人工智能技术在多个行业和场景中实现落地，主要集中在金融、安防、医疗、智能家居和智能驾驶等领域。技术层和应用层逐渐成熟，基础层仍依赖国外技术，但国内企业正在努力突破。政策支持、资本投入和技术突破共同推动了人工智能的发展，使其逐步从实验室走向实际应用。

主要观点

• 产业处于探索阶段：人工智能技术开始在多个领域实现应用，但整体仍处于技术探索和商业化尝试的初期阶段。
• 应用场景成为重点：人工智能在金融、安防、医疗、智能家居和智能驾驶等领域得到广泛布局，其中金融和安防是最早实现落地的领域。
• AI+IoT推动数字经济：人工智能与物联网的结合，使得智能楼宇、智慧交通、智慧城市等新兴领域逐步形成。
• 平台化趋势明显：人工智能开放平台迅速崛起，成为构建行业生态的重要工具。
• 人才缺口与竞争激烈：人工智能领域对专业人才需求旺盛，但当前人才储备不足，行业竞争加剧。
• 政策驱动产业发展：自2015年起，国家出台多项政策支持人工智能发展，推动其与实体经济融合。
• 技术层与应用层协同发展：技术层聚焦于算法、芯片、数据等基础设施，应用层则注重场景落地和用户需求匹配。

关键信息

人工智能产业链

• 基础层：包括芯片、大数据、算法系统、网络等基础设施，目前仍依赖国外厂商。
• 技术层：集中于计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习等核心技术领域。
• 应用层：涉及金融、安防、医疗、智能家居等多个行业，强调多场景落地与服务创新。

重点应用领域

• 金融：AI在智能身份识别、智能风控、智能投顾和人工智能理财等方向快速发展，提升效率与精准度。
• 安防：人脸识别、图像识别、智能视频分析等技术广泛应用，推动从传统安防向智能安防转变。
• 智能家居：语音识别与计算机视觉技术提升交互体验，产品逐步从手机控制转向智能音箱、智能电视等多终端协同。
• 医疗：AI用于医学影像识别、辅助诊疗、药物挖掘等，提升诊断效率和个性化服务。
• 自动驾驶：通过传感器和算法实现高级辅助驾驶（ADAS）和部分无人驾驶场景落地。

投融资与市场发展

• 投融资热度上升：2017年1-11月，人工智能领域投融资约279次，其中旷视科技完成4.6亿美元C轮融资，成为全球AI融资最高企业之一。
• 资本推动技术落地：资本市场对AI商业化前景乐观，推动行业快速发展。
• 市场进入洗牌期：随着平台和标准的统一，行业整合加速，技术、资金和商业模式不足的企业将被淘汰。

人才与技术发展

• 人才需求旺盛：人工智能人才缺口巨大，尤其是算法、机器学习、芯片等方向。
• 教育与科研支持不足：中国仅有不到30所高校专注AI研究，人才储备不足，制约行业发展。
• 技术突破与创新：深度学习、计算机视觉、自然语言处理等技术不断突破，推动AI应用更加广泛。

易观建议

对人工智能厂商的建议

• 找准定位，强化优势：厂商需根据自身定位选择发力点，建立生态壁垒。
• 强强合作，资源整合：通过合作弥补技术短板，实现产业链上下游协同。
• 创新盈利模式：开发差异化产品，提高用户体验，持续获取用户。

对用户的建议

• 理性消费：当前AI产品仍处于弱智能阶段，需理性看待其功能和体验。
• 等待技术完善：随着技术进步，AI产品将逐步完善，未来将更贴近用户需求。
• 重视用户体验：AI产品需通过自然人机交互、个性化服务等方式提升用户黏性。

未来发展趋势

• AI进入“奇点”阶段：预计2045年左右，AI将实现自我学习和决策能力，彻底改变人类生活。
• 行业生态逐步成熟：随着平台、标准和数据的完善，AI将在更多领域实现规模化应用。
• AI+IoT融合加深：AI与物联网结合，推动智慧城市、智能交通等新兴领域发展。
• 技术与应用场景深度融合：AI技术将不断拓展至更多行业，形成个性化、智能化服务。
• 人才与技术协同发展：人才短缺问题将持续存在，需加强教育与科研投入，提升整体技术水平。

产业图谱与生态分析

• 产业生态图谱：AI产业覆盖基础层、技术层和应用层，各层企业协同发展。
• 技术路径：包括计算智能、感知智能、认知智能，当前多数企业处于计算智能阶段。
• 应用路径：涵盖金融、安防、医疗、智能家居等，推动行业智能化转型。

结论

中国人工智能产业在2017年展现出强劲的发展势头，政策、资本和技术共同推动其发展。虽然当前仍处于探索阶段，但多个行业已开始落地应用，未来将逐步走向成熟。随着AI与IoT的融合，以及平台和生态的完善，人工智能将在更多领域实现创新和突破，成为推动中国数字经济的重要力量。