亿欧智库-2019全球人工智能科技创新_23页_2mb

人工智能无处不在

核心内容概述

《2019全球人工智能科技创新50》报告由亿欧公司与EqualOcean联合发布，聚焦人工智能（AI）在多个行业中的应用与创新，旨在探讨AI在未来十年中的发展趋势。报告指出，AI正在向全球普及，北美、亚太地区和欧洲是主要活跃区域，美国、中国、英国和以色列是AI技术中心。AI公司可以分为横向技术提供商和垂直行业应用公司，前者专注于通用AI技术的开发，后者则专注于特定行业的深度应用。

主要观点

1. AI技术发展趋势

• AI技术涵盖机器学习、计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、机器人流程自动化（RPA）等。
• AI技术正从理论研究走向实际应用，尤其是在金融、零售和汽车等高数字化行业。
• AI的发展依赖于算法、计算能力和大数据的结合，尤其是AI芯片的出现大幅提升了算力效率。

2. AI投资与融资情况

• 2018年11月1日至2019年11月1日，全球共有394家AI公司筹集了313.2亿美元资金。
• 美国、中国、英国和以色列是主要的融资国家，其中美国融资数量最多，中国融资金额最高。
• AI公司融资主要集中在B到C轮融资阶段，表明其进入成熟期。

3. AI在不同行业的应用

• 金融与保险：AI被广泛用于风险管理、客户识别、反欺诈和财富管理，提升了效率和准确性。例如，深度学习在反欺诈领域的准确率达到83%，比传统规则系统提升316%。
• 零售科技：AI在零售行业的应用涵盖智能推荐、库存管理、无人零售等，提升了用户体验和运营效率。AI在零售中的发展仍面临数据隔离和线下体验挑战。
• 汽车与自动驾驶：自动驾驶被视为AI最具代表性的应用之一，其技术要求高且复杂。SAE定义了从0到5级的自动驾驶技术等级，其中L5为完全自动化。AI在自动驾驶中的应用，如ADAS和V2X，正逐步推动行业变革。
• 其他行业：AI还应用于教育科技、企业服务、智能制造、医疗科技、芯片、房&家等领域，推动行业智能化进程。

4. AI技术挑战与未来趋势

• AI技术仍面临可解释性、数据安全、行业适配性等问题。
• 随着5G和物联网（IoT）的发展，AI将在更多领域落地，如智能家居、智能交通和智能城市。
• AI的良性循环使得产品用例数据与算法优化相互促进，提升AI在实际应用中的效果。

关键信息

全球AI投资趋势

• 融资总额：313.2亿美元
• 主要国家：美国（197家）、中国（59家）、英国（约500家）、以色列（最具创新力）
• 融资分布：美国在数量上领先，中国在金额上领先。

AI应用模式

• 横向技术提供商：专注于通用AI技术，如CV、NLP、RPA等，适用于多个行业。
• 垂直行业应用：专注于特定行业，如金融、零售、汽车等，解决行业痛点并推动深度应用。

AI在金融行业的应用

• 生物识别：用于客户识别和支付流程，提高效率和安全性。
• 风险管理与获客：AI能够通过大数据分析进行精准预测，提升获客效率。
• 财富管理：AI通过分析客户风险偏好，提供个性化投资建议。

AI在零售行业的应用

• 智能推荐与客户服务：通过NLP和CV技术，AI在客户服务和产品推荐中发挥重要作用。
• 供应链与库存管理：AI用于预测分析、退货预测、路线优化等，提升供应链效率。
• 线上线下整合：AI推动线上线下融合，提升整体用户体验。

自动驾驶技术

• 技术等级：SAE定义了0到5级的自动驾驶技术等级，其中L5为完全自动化。
• 挑战：技术复杂、政策和基础设施要求高、道德与责任界定模糊。
• 应用前景：自动驾驶在封闭环境中（如停车场、机场）已有商业化应用，卡车和自动公交车被视为未来发展的突破口。

未来AI发展

• 回归人类本质：AI将更全面地模仿人类智慧，包括逻辑推理和情感识别。
• 回归自然本质：AI将借鉴自然界中的群体智能，推动技术发展。
• 跳出黑箱：提升AI的可解释性，解决行业中对确定性和问责性的需求。
• 极致互联：随着AIoT的发展，AI将与物联网深度融合，推动智能城市和智能家居。

AI公司代表案例

1. 创新奇智（Innovations）

• 成立时间：2018年
• 总部：中国北京
• 核心业务：提供计算机视觉、自然语言处理等AI技术，应用于制造、零售、金融等行业。
• 融资情况：累计融资5亿人民币，员工400+。

2. 竹间智能（Emotibot）

• 成立时间：2015年
• 总部：上海
• 核心业务：专注于情感计算，开发具有情感识别能力的对话机器人。
• 融资情况：4500万美元B+轮融资，员工400+。

附录：全球人工智能50强名单

总结

该报告展示了人工智能在多个行业中的广泛应用和商业化潜力，特别是在金融、零售和汽车领域。AI技术的发展依赖于算法、计算能力和大数据的协同作用，同时AI公司通过横向和垂直模式推动技术落地。尽管AI在金融和零售等领域的应用已取得一定成果，但仍需解决数据安全、可解释性等问题。未来，随着5G、IoT和AIoT的发展，AI将更加深入地融入社会和经济活动，成为下一代社会基础设施的一部分。