人工智能行业研究报告_72页_4mb

人工智能行业研究报告总结

核心内容

本报告全面分析了2017年全球及中国人工智能行业的驱动因素、产业链构成、基础应用、芯片发展以及行业应用情况。人工智能行业的发展主要依赖于三大要素：数据量、运算力和算法技术。同时，政策支持和投资热度也在推动行业发展方面发挥了重要作用。

主要观点

1. 行业驱动力

• 数据量：海量数据为人工智能发展提供燃料，是训练深度学习模型的关键。数据量的增加极大提升了算法的准确率，如Google Translate语义识别准确率和ImageNet图像识别准确率均显著提升。
• 运算力：GPU、FPGA、ASIC等芯片的出现，使得大规模数据处理成为可能，显著提升了AI的运算效率。GPU是目前AI运算的主流选择，具有成熟的集成度和制造工艺。
• 算法技术：深度学习技术的出现突破了传统浅层学习算法的瓶颈，提升了计算机视觉、语音识别、语义识别等多个领域的准确率，成为AI发展的核心驱动力。

关键信息

2. 政策法规

• 国外：美国、欧盟、日本均在政策层面积极推动人工智能发展。美国侧重于脑研究技术，欧盟关注超级计算机模拟脑功能，日本则研究大脑神经回路。
• 国内：2015年至2016年，中国出台多项政策支持人工智能发展，如《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》，并推动AI在智能制造、智能交通、智能安防等领域的发展。

3. 投资热度

• 全球：2011Q1至2016Q2，全球AI融资额增长12倍，人工智能公司数量突破1000家，深度学习、自然语言处理和计算机视觉是最受资本青睐的领域。
• 国内：2015-2016年，国内AI领域获投公司数量为226家，平均单个公司获投金额为4000万人民币。获投金额最高的细分领域包括自然语言处理、机器人和计算机视觉。
• 明星公司：如旷视科技、云知声、优必选等，其单次融资额达数亿人民币，显示出AI领域的投资热度。

4. 公司运营状况

• 地域分布：北京、上海、深圳是AI创业的集中地，其中北京占比最高，达43%。
• 公司成立时间：2011年后AI创业兴起，2014、2015年达到创业高峰。
• 行业分布：计算机视觉、机器人、自然语言处理是AI创业的主要方向，且技术成熟度较高。

人工智能产业链与巨头布局

5. 产业链构成

• 技术支撑层：包括算法模型和关键硬件（如AI芯片、传感器）。
• 基础应用层：如计算机视觉、语音识别、语义识别。
• 产品层：如智能终端、应用系统、集成解决方案。

6. 巨头布局

• 开源平台：Google、Facebook、Microsoft、IBM、百度等公司纷纷推出AI开源平台，如TensorFlow、DMTK、Paddle-Paddle等。
• 芯片布局：NVIDIA、Google、Intel、中科院等公司布局AI芯片，如NVIDIA的Tesla GPU、Google的TPU、寒武纪NPU等。
• 核心技术布局：各大科技公司通过并购、合作、投资等方式布局AI核心技术，如深度学习、语义识别、计算机视觉等。

基础应用介绍与典型公司分析

7. 基础应用

• 语音识别：技术成熟度较高，应用包括呼叫中心、在线教育、智能家居等。科大讯飞、云知声、思必驰等公司占据市场主导地位。
• 语义识别：技术难度较高，应用包括机器翻译、舆情分析等。典型公司包括科大讯飞、出门问问、百度等。
• 计算机视觉：技术成熟度不一，人脸识别、OCR识别较为成熟，应用于安防、金融、工业制造等。典型公司包括旷视科技、商汤科技、依图科技等。

人工智能芯片介绍与典型公司分析

8. 芯片类型与适用性

• GPU：适合大规模并行运算，是目前AI运算的主流选择。
• FPGA：高性能、低功耗，适合可重配置需求高的场景，如军事和工业电子。
• ASIC：后起之秀，是定制化AI芯片的未来趋势，但目前仍处于早期发展阶段。

9. 芯片产业链

• 上游：IC设计，如高通、英伟达、赛灵思等。
• 中游：晶圆代工，如台积电、三星等。
• 下游：专业封测，如日月光、矽品等。

10. 典型公司分析

• Kneron：专注于移动端AI芯片研发，产品包括软件SDK和芯片IP，主要客户为腾讯、华硕等。
• NVIDIA：全球GPU行业龙头，产品涵盖游戏显卡、深度学习芯片、智能汽车GPU等。
• Xilinx：FPGA领域的领先者，产品适用于AI、机器学习等。

人工智能在各行业的应用

• 机器人：AI技术推动机器人向更智能、自主的方向发展。
• AI+金融：应用于智能客服、信贷评估、风险控制等领域。
• AI+医疗：用于影像识别、病理分析、辅助诊断等。
• AI+安防：人脸识别、视频监控、行为识别等技术被广泛应用于智能安防系统。
• AI+家居：语音控制、智能推荐、自动化家居设备等。

行业趋势展望

11. 行业综述

• 人工智能在多个行业已形成应用，且仍在快速发展。
• 未来AI技术将更加深入各个细分领域，如自动驾驶、智能医疗、智能教育等。

12. 发展瓶颈

• 技术瓶颈：深度学习在语义识别、行为识别等领域仍有待突破。
• 数据瓶颈：缺乏大量、优质的数据集，影响算法训练和优化。
• 应用场景瓶颈：AI在某些场景中的应用仍受限于用户习惯和数据质量。