2018年中国人工智能100强研究报告_87页_10mb

2018年中国人工智能100强研究报告总结

核心内容

2018年中国人工智能百强企业名单由《互联网周刊》&eNet研究院发布，华为、腾讯、百度位列前三，阿里巴巴、平安集团、科大讯飞、搜狗紧随其后。整体来看，人工智能企业主要集中在北上广等一线城市，其中北京以52%的占比成为主要孵化地，广东和上海分别占比23%和12%。

主要观点

企业分布情况

• 北京：52%的企业
• 广东：23%
• 上海：12%
• 其他地区：剩余企业分布较分散

产业链结构

人工智能产业链分为三层：

1. 基础层：包括AI芯片、计算系统技术（大数据、云计算、5G）和数据（采集、标注、分析）。
2. 技术层：涵盖算法理论、开发平台和应用技术，如计算机视觉、智能语音、自然语言处理等。
3. 应用层：主要涉及行业解决方案（AI+传统行业）和热门产品（如智能汽车、机器人、智能家居、可穿戴设备）。

企业竞争格局

• 基础层：主要涉及AI芯片、大数据、云计算等核心技术，其中AI芯片行业仍处于早期发展阶段。
• 技术层：国内企业数量较少，仅有4%的企业具备基础算法及平台能力，主要依赖开源技术。
• 应用层：覆盖医疗、金融、教育、安防等多个领域，技术落地显著。

关键信息

基础层

• AI芯片：寒武纪科技、地平线机器人等企业推出多款专用芯片，寒武纪成为国内首个AI芯片独角兽。
• 计算系统技术：
  • 大数据：预计2025年中国大数据产业规模将达48.6ZB，显著高于美国。
  • 云计算：2018年市场规模突破900亿元，阿里云、百度智能云、腾讯云为领先企业。
  • 5G通信：2015年开始规划，2020年启动商用，2018年工信部发放5G系统试验频率使用许可。
• 数据：数据采集、标注和分析成为AI产业发展的关键支撑，涉及文本、图像、语音等多领域。

技术层

• 算法理论：中国在近十年累计获得68467件人工智能相关专利，全球领先。
• 开发平台：仅有少数科技巨头具备算法开放平台，如百度、阿里、腾讯。
• 应用技术：
  • 计算机视觉：商汤科技在该领域领先，成为国家新一代人工智能开放创新平台之一。
  • 智能语音：搜狗、腾讯等企业在语音识别方面表现突出。
  • 自然语言处理：百度、腾讯等企业有较强的技术积累。

应用层

• 行业应用：
  • 医疗：如深睿医疗、医渡云等，应用于药物研发、医学影像、辅助诊断等。
  • 金融：如平安集团、阿里、腾讯等，涉及智能投顾、智能信贷、智能监管等。
  • 教育：如科大讯飞、搜狗等，应用于教育信息化、语言培训等。
  • 安防：如依图科技、云从科技等，应用于视频监控、门禁管理等。
• 热门产品：
  • 智能汽车：百度Apollo、腾讯觅影等企业推动自动驾驶技术发展。
  • 机器人：思岚科技、优必选科技等企业专注于服务机器人、工业机器人等。
  • 智能家居：如云丁技术、大疆等企业推动家庭智能化。
  • 可穿戴设备：如华为、小米等企业推出智能手环、智能眼镜等产品。

重点企业解读

百度

• 以“平台+生态”模式推动AI发展，布局智能汽车、对话式AI操作系统、自动驾驶等。
• 在2018年，百度智能云和腾讯云都实现了快速增长。
• 百度Apollo为自动驾驶提供全面解决方案，降低研发门槛。

阿里巴巴

• 阿里云支持物联网布局，覆盖智慧社区、智慧城市、智能农业等多个领域。
• ET城市大脑实现城市治理模式、服务模式和产业发展的突破。
• 在2018年下半年，阿里云占据中国公有云市场首位。

腾讯

• 腾讯觅影是AI在医疗领域的典型应用，结合图像识别、深度学习等技术，提高疾病筛查效率。
• 腾讯在计算机视觉和智能语音方面有较强技术积累。
• 腾讯云在2018年实现快速成长。

寒武纪科技

• 国内首个AI芯片独角兽，拥有自主处理器架构和指令集。
• 2018年推出MLU100云端智能芯片，性能功耗比优于CPU和GPU。
• 获得数亿美元融资，估值达25亿美元，跻身全球AI芯片企业前列。

商汤科技

• 以计算机视觉为核心，是AI平台的代表企业。
• 在2018年获得软银中国10亿美元投资，估值达60亿美元。
• 业务覆盖安防、金融、商业等多个领域，技术落地能力强。

神州控股

• 国际领先的大数据运营服务集团，布局智慧城市、智慧产业链、金融科技等领域。
• 旗下科捷物流营业额达37.77亿元，增长显著。
• 依托燕云DaaS和物联网技术推动城市智慧化发展。

思岚科技

• 服务机器人定位导航技术的领先企业，专注于SLAM技术。
• 提供激光SLAM和VSLAM解决方案，拥有RPLIDAR、SLAMWARE等核心产品。
• 业务覆盖全球20多个国家和地区，服务企业超2000家，个人用户超10万。

产业现状与挑战

技术瓶颈

• 国内人工智能基础算法及平台公司仅占4%，技术依赖开源代码，专业性和针对性不足。
• 人工智能人才相对匮乏，仅占全球13.1%，与美国26.2%相比差距较大。

未来趋势

• 数据量持续增长，AI芯片市场潜力巨大。
• 云计算和5G通信将为AI发展提供重要支撑。
• 人工智能与各行业的融合不断加深，应用场景日益丰富。
• 企业间竞争加剧，技术壁垒和人才储备成为关键因素。