2017-易观_中国人工智能产业发展分析2017_54页_6mb

中国人工智能产业发展分析（2017年）

核心内容概览

2017年，中国人工智能产业正处于探索阶段，但发展势头强劲，受到资本市场的高度关注。人工智能技术逐步从实验室走向实际应用，涵盖语音识别、计算机视觉、自然语言处理、机器学习等多个领域。同时，人工智能与物联网（AI+IoT）的结合推动了数字经济的发展，成为多个行业智能化转型的重要驱动力。

主要观点与关键信息

1. 人工智能的发展背景

• 技术驱动：算法、算力和大数据的提升推动了人工智能从科幻走向现实。
• 应用场景：人工智能技术逐步应用于金融、医疗、安防、智能家居等多个行业。
• 政策支持：自2015年起，国家陆续出台多项政策，推动人工智能产业的发展，如《中国制造2025》、《新一代人工智能发展规划》等。
• 市场增长：2017年1-11月，人工智能领域投融资事件约279次，其中旷视科技完成4.6亿美元C轮融资，成为当时全球融资额最高的AI企业。

2. 人工智能技术发展阶段

• 狭义智能：包括计算智能和感知智能，现阶段主要体现在语音识别和图像识别。
• 广义智能：具备认知能力，能主动思考和决策，是当前AI发展的主要方向。
• 超级智能：预计在未来实现对人类智能的超越，但目前仍处于探索阶段。

3. 人工智能产业链分析

• 基础层：包括芯片、大数据、算法系统等，英伟达、英特尔、华为等企业在该领域布局。
• 技术层：集中于垂直细分领域，如计算机视觉、语音识别、自然语言处理等，技术层竞争激烈。
• 应用层：涵盖多个行业，如金融、医疗、安防、智能家居等，应用层市场空间大，发展迅速。

4. 人工智能主要应用场景

• 安防：图像识别、人脸识别等技术被广泛用于城市监控、公共安全、个人安防等领域，如旷视科技在博鳌论坛的安保应用。
• 金融：智能身份识别、智能风控、智能投顾等技术提升金融服务效率与安全性，如支付宝、招商银行等已广泛应用人脸识别和智能风控。
• 智能家居：人工智能提升家居产品的交互体验，如智能音箱、智能门锁等产品逐步普及。
• 医疗：图像识别、自然语言处理等技术用于医学影像分析、辅助诊疗、药物研发等，如百度、阿里等企业已在该领域布局。
• 制造业：推动从半自动化向全自动化发展，优化生产流程，提升效率。

5. 人工智能厂商分析

• 百度：在智能语音、自动驾驶、人脸识别等领域具有显著优势，布局全面。
• 科大讯飞：深耕语音识别和自然语言处理，推动智能语音产品发展。
• 小米：通过智能硬件和生态链布局，推动AI+IoT发展。
• 特斯联：在智能家居和城市安防领域取得突破，推动AI技术在民用场景落地。
• 旷视科技：在图像识别和人脸识别领域领先，提供综合解决方案。

6. 人工智能发展趋势

• AI+IoT结合：推动数字经济和智慧城市发展，形成更加智能化的生态。
• 垂直领域深化：各行业逐渐形成AI+模式，如AI+金融、AI+医疗等。
• 平台化发展：人工智能平台逐步完善，推动行业生态整合。
• 人才缺口与培养：AI人才需求旺盛，但中国在该领域仍面临人才短缺问题。

厂商策略建议

• 厂商：需找准自身定位，强化优势，弥补短板，建立生态壁垒，通过创新盈利模式和差异化产品抢占市场。
• 用户：保持理性消费态度，等待技术逐步完善，提升产品体验和接受度。

用户策略建议

• 理性消费：人工智能仍处于弱智能阶段，需理性对待AI产品，关注其迭代与优化。
• 接受度提升：随着技术进步，AI产品将更贴近用户需求，提升用户体验和黏性。
• 关注个性化服务：AI技术推动服务从标准化向个性化发展，用户应关注能够提供定制化服务的AI产品。

总结

2017年中国人工智能产业正处于快速发展阶段，技术逐步落地，应用场景不断拓展，政策和市场环境日益成熟。未来，AI将与IoT深度融合，推动数字经济和智慧城市建设。各行业将加速AI应用，形成更加完善的生态体系。厂商需加强技术积累，推动生态整合，用户则应关注技术发展与产品迭代，提升对AI产品的认知和接受度。