2017年人工智能行业研究报告_35页_2mb

人工智能行业研究报告 (2017年) 总结

核心内容

人工智能（AI）作为一门综合了计算机科学、生理学和哲学的交叉学科，旨在使用机器代替人类实现认知、识别、分析和决策等功能。2017年，AI迎来了爆发期，其主要驱动力包括深度算法、计算力（如芯片、超级计算机和云计算）以及海量数据和丰富应用场景。未来AI市场规模预计在百亿元级别，资本扶持下，AI技术正逐步渗透到各个行业。

主要观点

• 技术驱动：AI的发展经历了技术驱动、数据驱动和场景驱动三个阶段。在技术驱动阶段，算法和计算力是主要推动力，深度学习技术使AI识别效率大幅提升，如ImageNet测试中AI错误率降至3.5%，低于人类的5.1%。
• 计算力三驾马车：芯片（如GPU、NPU、FPGA）、超级计算机（如“神威·太湖之光”）和云计算是AI计算力的三大支撑。云计算作为基础设施，将与超级计算机结合，为企业提供灵活且高效的计算服务。
• 数据驱动：随着数据成为AI发展的主要驱动力，大量结构化和非结构化数据被采集、清洗和积累，用于精准画像和预测分析，推动社会运行效率提升。
• 场景驱动：AI在不同场景下的应用成为主要驱动力，如金融、医疗、家居等。通过场景模型和决策支持，AI能够优化用户体验并推动决策智能化。

关键信息

AI产业链结构

AI产业链主要包括：

• 技术支撑层：包括AI芯片、传感器、算法模型等。
• 基础应用层：涵盖计算机视觉、语音识别、语义识别等感知与认知技术。
• 方案集成层：面向不同应用场景的产品或方案，如智能安防、智能医疗、智能金融等。

技术支撑层详解

• 数据标注：作为AI底层支撑，是训练模型的基础。
• 语音识别：技术已趋于成熟，准确率达95%，未来有望突破至99%。
• 语义识别：是自然语言处理（NLP）的重要组成部分，目前尚未形成绝对垄断，创业公司仍有发展空间。
• 计算机视觉：主要研究如何使机器具备“看”的能力，应用包括人脸识别、物体识别等。商汤科技和触景无限是该领域的代表企业。

应用场景层详解

• AI+安防：海康威视、佳都科技等企业已在该领域广泛应用，AI技术提升了监控和识别能力。
• AI+医疗：包括手术机器人（如达芬奇手术机器人）和智能诊断系统。国内对医疗机器人需求大，但渗透率低。
• AI+金融：应用包括生物特征识别、精准营销和大数据征信。平安科技在远程身份验证方面有广泛应用。
• AI+家居：如BroadLink、科大讯飞等公司推动智能家居发展。
• AI+教育：如科大讯飞的智慧教育产品体系，涵盖智慧课堂、智慧校园等。
• 其他应用场景：包括无人驾驶、虚拟助理、智能客服等，均展现出广阔前景。

行业总结

• 行业现状：AI已进入爆发期，技术、数据和场景共同推动其发展。AI技术正逐步实现规模化应用。
• 未来趋势：AI将更深入地融合到各个行业，提高效率和智能化水平。场景驱动将成为主要发展方向。
• 投资机会：AI技术的持续发展和应用场景的扩展为创业者和投资者提供了丰富的机会，尤其在数据标注、语音识别、语义识别和计算机视觉等领域。

主要企业案例

• 科大讯飞：专注于语音识别与语义识别，已覆盖智慧教育、智慧城市、智能家居等多个领域，技术成熟度高。
• 商汤科技：专注计算机视觉算法研发，提供多种行业解决方案，如智慧金融、智慧商业、智慧安防等。
• 触景无限：专注于嵌入式感知模组，具备低功耗、高处理能力，适用于安防、智能家居等场景。
• Nuance：全球领先的语音识别公司，提供智能语音技术支持。
• IBM Watson：在医疗领域广泛应用，通过收购提升数据和算法能力。
• 平安科技：在金融领域广泛应用AI，尤其在远程身份验证方面表现突出。

结论

2017年，AI行业正经历快速发展，技术、数据和场景成为主要驱动力。国内外巨头纷纷布局，推动AI技术的广泛应用。AI技术已逐步成熟，为多个行业带来变革和机遇，未来发展前景广阔，投资和创业机会丰富。