20180423-艾瑞股份-2018年中国人工智能行业研究报告_80页_19mb

报告摘要

中国人工智能行业研究报告（2018年）

核心内容概览

人工智能的定义：广义上，人工智能指通过计算机实现人的头脑思维所产生的效果，是对能够从环境中获取感知并执行行动的智能体的描述和构建。狭义上包括人工智能产业、人工智能技术，后者涵盖使用机器帮助、代替或超越人类实现认知、识别、分析与决策等功能。
技术发展：人工智能经历了三起三落，60年的发展历程中，深度学习技术的出现推动了其在语音识别、计算机视觉等领域的突破。
行业应用：人工智能在多个领域如金融、公共安全、教育、医疗、交通、零售、广告营销、家庭家居等均有广泛应用，涉及智能识别、自然语言处理、知识图谱、机器学习、计算机视觉、语音助手等技术。
行业趋势：人工智能的发展趋势包括技术的持续优化、产业的融合、商业化落地、以及在多个场景下的广泛应用。未来，人工智能将推动社会整体福利提升，但同时也面临道德、安全及技术瓶颈等问题。

主要观点

技术突破：
- 机器学习和深度学习的出现，使人工智能在数据驱动下实现快速发展。
- 深度学习在图像分类、语音识别等任务中取得显著进展，如AlexNet和ResNet等模型的突破。
- 深度学习技术在2010年后因海量数据和计算能力提升，成为人工智能发展的核心。
开源与技术壁垒：
- 开源工具（如TensorFlow、Caffe等）降低了人工智能的入门门槛，但实际业务场景中仍需定制化开发。
- 前沿算法的突破和优化仍需依赖技术专家，且不同公司之间的技术差距较大。
应用场景：
- 金融领域：AI用于身份认证、智能风控、智能投顾等，提升效率和准确性。
- 公共安全领域：生物特征识别（如人脸识别）和大数据分析提升了犯罪预测和决策能力。
- 教育领域：AI实现自适应学习、智能评测、作业布置等，推动教育个性化。
- 医疗健康领域：AI用于医疗影像分析、健康监测、药物研发等，辅助医生提高诊断效率。
- 交通出行领域：AI改善交通信号灯配时、优化调度、提升自动驾驶技术等，推动交通智能化。
- 零售领域：AI用于供应链管理、收益管理、智能推荐等，提升运营效率。
- 广告营销领域：AI实现精准推荐、智能内容审核、AR广告等，优化营销策略。
- 家庭家居领域：AI用于智能语音控制、家电操控、儿童机器人等，提升家庭智能化体验。
行业发展趋势：
- 人工智能将逐步实现从“人机协作”到“智能替代”，在多个领域推动自动化和智能化。
- 自动驾驶将从限定场景（如高速货运、停车场）逐步向开放场景发展，但技术仍面临安全与复杂环境适应的挑战。
- 技术创新与产业融合将加速人工智能的商业化落地，如智能客服、智能投顾、智能交通等。

关键信息

人工智能技术热点

深度学习：作为机器学习的子集，深度学习在图像识别、语音识别等领域取得重大突破。
计算机视觉：图像分类、对象关系识别、场景理解等技术逐步实现商用，但仍需提升语义理解与推理能力。
自然语言处理：机器翻译、语音识别、语音合成等技术推动人机交互，但仍受限于语义理解与创造力。
知识图谱：用于智能搜索、智能问答、医疗诊断等，提供更精准的信息服务。
智能语音助手：如Siri等，成为智能客服、智能推荐等场景的重要工具。

数据与计算能力

海量数据：视频数据总量巨大，为深度学习提供重要支撑。
并行计算：GPU、FPGA、ASIC等硬件提升模型训练与推断效率，推动AI落地。

政策与产业

国家政策：中国政府大力支持人工智能发展，推动其在制造、网络、实体等领域应用，但较少关注道德与伦理问题。
中美对比：2017年，中国在AI融资与专利数量上领先，但在创新性方面仍存在差距。
产业图谱：涵盖技术层、产品层、应用层，形成完整的AI产业链。

人工智能的挑战

技术壁垒：尽管开源工具降低了门槛，但数据处理、算法模型训练等环节仍需专业团队。
伦理与安全：人工智能的道德、安全、隐私等问题仍需深入思考。
应用场景：AI在多个领域尚处于探索阶段，需结合具体业务场景进行优化。

人工智能典型案例

微软小冰：
- 作为高情商聊天机器人，已进入多个领域（诗歌、歌曲、有声读物、媒体等）进行创作。
- 具备自我创造能力，能生成内容并进行多轮对话。
- 与多家公司合作，推动AI在内容创作与媒体行业的应用。
搜狗AI产品：
- 搜狗搜索、输入法、浏览器等产品在AI技术推动下实现产品突破。
- 2017年搜狗登陆纽交所，AI技术推动其成为行业领先企业。