2017全球人工智能发展报告（细分领域篇）_16页_6mb

乌镇指数：全球人工智能发展报告（2017）细分领域篇总结

核心内容概述

本报告由乌镇智库出品，联合凤凰科技、新华网、新京报、南方都市报、Xtecher发布，旨在通过企业、投融资、专利三个维度的数据，分析人工智能三大细分领域——计算机视觉、自然语言处理（NLP）、智能驾驶的全球发展趋势与中美对比情况。

主要观点与关键信息

1. 全球人工智能发展趋势

• 企业数量：2009-2016年，三大领域新增企业数量均在2015年达到峰值，2016年出现不同程度下滑。
• 融资规模：2016年融资规模增长显著，其中智能驾驶增长最快，同比增长超过3倍；计算机视觉增长16.9倍；自然语言处理增长9倍。
• 专利申请：计算机视觉专利申请数在2015、2016年出现明显增长，自然语言处理和智能驾驶专利申请增长较为平缓。

2. 三大细分领域数据概览

3. 中美发展对比

计算机视觉

• 企业数量：2014-2016年中美企业数量接近，但中国融资规模仍远低于美国。
• 融资规模：2000-2016年中国融资规模仅为美国的18.5%。
• 专利申请：中国自2005年起专利申请数超过美国，2016年达到3100多项，远超美国。

自然语言处理

• 企业数量：2000-2016年，中国新增企业数仅为美国的23.8%。
• 融资规模：中国融资规模仅为美国的11.7%，且在最近两年增长仍不及美国。
• 专利申请：中国自2004年起专利申请数超过美国，2016年达到700多项。

智能驾驶

• 企业数量：2009-2016年中国新增企业数为美国的28.4%。
• 融资规模：中国融资规模仅为美国的4.4%，尽管企业数量增长明显，但融资能力仍较弱。
• 专利申请：中国专利申请数略高于美国，但差距不大，仅在2015、2016年有显著优势。

4. 技术与应用意义

• 计算机视觉：作为人工智能的“机器之眼”，研究如何使机器“看”，是当前中国人工智能发展的重要方向。
• 自然语言处理：作为人与机器的沟通桥梁，融合语言学、计算机科学和数学，是人工智能技术层面的关键领域。
• 智能驾驶：高度依赖计算能力、海量数据和算法决策，是人工智能应用的重要体现，反映人工智能整体水平。

结语

2009-2016年间，计算机视觉在企业数量、融资规模和专利申请数上均领先于其他两个领域。中国在专利申请方面表现突出，但企业数量和融资规模仍显著落后于美国。随着技术的不断进步，中国在人工智能领域的潜力巨大，但需在融资和企业数量方面进一步提升以实现全面发展。