爱分析·中国认知智能行业报告-2020.5-51页_2mb

中国认知智能行业报告总结

核心内容

认知智能是人工智能发展的第三阶段，建立在感知智能和行动智能的基础上，主要依赖知识图谱和自然语言处理（NLP）技术，实现对数据的深度理解、分析和决策支持。其核心价值在于挖掘隐性关系和提供推理能力，从而实现更深层次的业务应用。

主要观点

• 认知智能的三大环节：连接、分析、决策，分别对应数据结构化、隐性关系挖掘、行业Know-how解决方案沉淀。
• 技术基础：知识图谱和NLP是认知智能的两大核心技术，二者结合，提升了对非结构化数据的处理能力。
• 行业应用：认知智能在公安、金融、零售、医疗等领域有显著应用，其中公安和智慧城市是当前重点渗透领域。
• 市场前景：预计到2022年，认知智能市场规模将达到850-1200亿元，市场集中度因行业特性不同而有所差异。
• 未来趋势：5G、边缘计算和人机协同将推动认知智能的进一步发展，实现更高效的实时处理和决策支持。

关键信息

1. 认知智能行业概览

• 定义与阶段：人工智能分为感知智能、认知智能和行动智能三个阶段，认知智能是第二阶段，注重理解、分析和决策。
• 技术应用：感知智能阶段以图像识别、语音识别和NLP为主，主要完成数据采集和结构化。
• 行业应用案例：明略科技在公安领域构建了基于知识图谱的智慧警务平台，帮助识别假药犯罪网络，提升核查效率；在金融行业构建了企业、个人、机构等多维度知识图谱，用于反欺诈和风控管理；在零售行业通过电商认知图谱提升搜索体验，实现精准营销。

2. 认知智能的落地条件及挑战

• 业务架构：认知智能的落地分为数据中台、AI中台、业务中台和行业场景应用四个层次。
• 数据治理：海量数据治理面临技术和业务挑战，包括数据标准化、分布式存储、多源异构数据整合等。
• 知识图谱构建：知识图谱的构建需结合规则库和人工标注，提升隐性关系挖掘能力。

3. 认知智能的市场空间分析

• 市场规模：预计到2022年，认知智能市场规模将达到850-1200亿元，主要集中在智慧城市、自动驾驶、金融、零售等领域。
• 市场集中度：认知智能市场集中度与行业本身集中度和信息化市场集中度密切相关，公安、智慧城市集中度较高，而金融、零售集中度较低。
• 行业渗透率：行业渗透率与政策、ROI和技术成熟度相关，如公安领域由政策推动，金融和零售则由业务降本提效驱动。

4. 认知智能的重要场景应用分析

• 公安领域：明略科技构建了基于知识图谱的智慧警务平台，用于线索核查、犯罪网络分析等。
• 金融领域：明略科技帮助某银行构建了全行级别的知识图谱，用于审计、反欺诈、风控等。
• 零售领域：阿里通过电商认知图谱提升搜索体验，实现精准推荐和智能营销。
• 餐饮领域：明略科技为某知名餐饮品牌提供店长通解决方案，包括出品识别、服务评估和门店管理。

5. 认知智能的未来趋势

• 5G与边缘计算：5G提供高速率、低时延和海量连接，为认知智能提供基础设施支持；边缘计算和云计算协同，提升认知智能解决方案的实时性和灵活性。
• 人机协同：人机协同是实现认知智能向行动智能演进的关键，通过机器与人的优势互补，实现复杂任务的高效处理。

认知智能厂商分析

6.1 认知智能厂商核心竞争力

• 技术能力：包括数据治理、知识图谱构建和工程化能力。
• 产品能力：提供完整的解决方案，涵盖数据采集、治理、分析和应用。
• 获客能力：早期阶段是厂商积累解决方案和竞争优势的关键，获客能力决定长期竞争力。
• 场景理解能力：深入理解行业需求，有助于知识图谱的构建和优化。

6.2 国内厂商代表：明略科技

• 技术优势：在知识图谱领域具备先发优势，服务多个行业标杆客户。
• 产品能力：提供整体解决方案，提升项目产品化率。
• 获客能力：已在公安、金融、轨交等领域获得多个大型客户。
• 场景理解能力：基于大数据分析，具备较强的行业知识图谱构建能力。

6.3 国外厂商代表：Palantir

• 技术能力：专注于知识图谱和隐性关系挖掘，技术优势显著。
• 产品能力：产品化能力较弱，主要以定制化项目为主。
• 获客能力：成功切入政府和大型银行客户，获客能力强。
• 场景理解能力：基于大数据分析，具备极强的场景理解能力。

总结

认知智能作为人工智能的重要发展方向，正在逐步渗透到各个行业，尤其是在公安、金融和零售等领域。其核心在于知识图谱和NLP技术的融合，实现对数据的深度理解和分析。未来，随着5G、边缘计算和人机协同技术的发展，认知智能将进一步提升效率和准确性，成为推动行业数字化的重要力量。