2019中国人工智能白皮书-IDC+量子位29页_4mb

未来产业智能：新价值、新边界、新格局

核心内容

2019年中国人工智能市场在政策驱动下取得显著成就，成为全球第二大单一市场，占全球市场规模的12%，并保持高速增长。尽管AI应用在多个行业中落地，但实际效果尚未完全量化，AI项目的投资趋于理性，企业仍面临人才、数据、应用场景和成本等挑战。

主要观点

• 政策利好推动发展：持续的政策支持是中国人工智能市场发展的关键因素。
• AI应用价值显现：AI在业务创新、降本增效、提升用户体验等方面展现出显著价值。
• 技术边界不断拓展：AI技术在图像、视频、自然语言处理、语音、知识图谱、AR与VR等领域日趋成熟。
• 市场格局变化明显：更多国内外互联网公司、AI独角兽和大数据公司加入AI市场，推动行业生态多元化。
• 未来趋势明确：全球AI市场预计在2024年形成更广泛的边缘应用、按价值收费模式、数据智能等趋势。

关键信息

市场规模与增长

• 2019年全球AI市场规模达375亿美元，中国占12%。
• 2020年中国AI市场规模预计达42.5亿美元，年增长率51.5%。
• IDC预测到2023年中国AI市场规模将达到119亿美元，复合增长率46.6%。

AI应用场景

• 成熟应用：反欺诈、智能客服、内容审核、智能终端等。
• 规模推广应用：服务机器人、智能货柜、质量检测、智能导诊等。
• 潜力应用：视频结构化、业务流程自动化、智能网点服务机器人、虚拟智能助理等。

技术成熟度与应用

• 技术成熟度：图像、视频、语音语义等技术日趋成熟，部分处于变革性阶段。
• AI工具使用：TensorFlow、PyTorch等成熟工具被广泛采用，部分企业也开始使用国产技术工具。
• AI部署方式：越来越多企业转向云和边缘端部署AI模型。

企业挑战

• 人才短缺：AI技术人员匮乏，特别是技术专家、数据科学家、算法工程师等。
• 数据问题：缺乏高质量数据集，数据标注、清洗和质量管理能力不足。
• 应用场景不明确：部分企业尚未明确AI在具体业务中的应用路径。
• 成本控制：AI项目投入成本较高，企业需合理规划投入与回报。

未来行动计划

• 数据管理：定义、分类、记录和存储数据，确保数据一致性与安全。
• 技术与业务协作：与技术与业务团队紧密合作，挖掘AI在业务中的附加价值。
• 成本控制：合理规划AI项目成本，选择合适的合作伙伴。
• 评估与优化：对AI项目进行结果分析和定量评估，确保价值实现与业务目标一致。

市场格局

• 技术供应商分布：AI技术供应商主要集中在北京、上海、深圳、杭州等一线城市，其中北京以547家AI企业居首。
• AI软件平台：通用AI平台和分析搜索系统是当前AI软件市场的主要组成部分。
• AI市场细分：包括NLP、图像识别、语音分析等，不同行业对AI技术的采用重点不同。

全球AI趋势展望

1. 人才技能增强：到2024年，75%的企业将投资于员工再培训。
2. 数据智能：60%的组织将采用数据智能统一数据流程。
3. 非结构化数据转化：25%的数据驱动型组织将转化30%的非结构化数据。
4. 超个性化应用：15%的客户体验应用将实现超个性化。
5. 边缘AI应用：50%的计算机视觉和语音识别模型将在边缘端运行。
6. 按价值收费：25%的AI解决方案将按价值收费。

案例分析

某制造业企业智能质量检测

• 企业通过与技术供应商和高校合作，开发智能质量检测设备。
• 数据采集与标注：采用图像数据，训练量约400~500张。
• 检测精度：当前为80%，预计优化后可达95%以上。
• 成本节约：一台设备可节省百万级人工成本。

某快消零售企业AI应用

• 企业全面探索AI在核心业务中的应用，包括市场执行行为监测、销量预测、智能外呼机器人等。
• 引入AI+人力资源技术，提升内部效率与客户体验。
• 自研成本高，倾向于引入合作伙伴，依据团队水平、POC成功率和成本进行选择。

关于IDC与量子位

• IDC：全球知名的信息技术、电信行业和消费科技研究机构，提供全球化、区域化和本地化的市场洞察。
• 量子位：AI及前沿科技报道媒体，拥有广泛的读者群和AI从业者社群，为市场提供丰富的信息支持。

总结

中国人工智能市场在政策支持下快速发展，但企业在AI落地过程中仍面临多重挑战。未来，随着技术边界不断拓展和市场格局的演变，AI将在更多行业和场景中发挥价值。企业需加强人才、数据、应用场景和成本方面的规划，以实现AI的高效部署和价值最大化。