亿欧智库-2019全球人工智能科技创新50_23页_2mb

人工智能无处不在

核心内容

《2019全球人工智能科技创新50》系列报告由亿欧公司发布，旨在探索全球AI创新机遇。报告聚焦于AI在11个行业的应用，包括金融、零售、汽车、教育科技、企业服务、智能制造、金融科技、消费科技、芯片、房&家和医疗科技等领域。AI技术正逐渐渗透到各个行业，成为推动未来发展的重要力量。

主要观点

• AI的普及与影响：AI正在全球范围内普及，北美、亚太地区和欧洲是最活跃的区域，美国、中国、英国和以色列是主要的技术中心。
• AI的发展阶段：AI从最初的基于规则的系统发展为机器学习、深度学习、强化学习等技术，能够解决复杂问题并提高效率。
• AI的商业化趋势：AI公司通过提供创新产品和服务，正在成为下一个十年的创新中坚力量。AI不仅提升了行业效率，还改善了用户体验。
• 行业应用：AI在金融、零售和汽车等行业的应用尤为突出，分别涉及风险控制、智能推荐、自动驾驶等。
• 技术挑战：AI的可解释性、数据隔离、基础设施和政策法规等问题仍然是行业发展的主要障碍。
• 未来展望：AI将更深入地与自然、人类智慧结合，推动群体智能、情感计算、极致互联等方向发展。

关键信息

2019全球AI投资活动

• 从2018年11月1日到2019年11月1日，全球共有394家AI创业公司筹集了313.2亿美元资金。
• 美国、中国、英国和以色列是AI投资的主要国家。
• 美国在融资数量和金额上占据主导地位，而中国在平均融资额上领先。

AI技术分类与应用

• AI技术：包括计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、高级驾驶员辅助系统（ADAS）、同步本地化和地图绘制（SLAM）、机器人流程自动化（RPA）等。
• 技术发展：AI的发展得益于算法、计算能力和大数据的进步，尤其是在深度学习和强化学习方面。
• AI商业化：AI公司通过“技术产品+产业场景”模式，推动AI在各行业的应用。

AI在金融行业的应用

• 生物识别：用于移动支付和客户身份验证，提高效率和安全性。
• 风险管理与获客：AI通过分析数据进行风险预测和客户推荐，提高金融机构的竞争力。
• 财富管理：AI优化业务流程并提升客户体验。
• 挑战：包括可解释性、数据安全和合规问题。

AI在零售行业的应用

• 线上线下整合：AI在零售价值链中提供数据洞察，改善客户体验。
• 代表用例：包括智能推荐、无人零售、库存管理和退货预测。
• 挑战：数据隔离、技术不均衡和消费者接受度。

AI在汽车行业的应用

• 自动驾驶：被视为AI最具代表性的应用之一，技术发展面临诸多挑战。
• ADAS与V2X：是自动驾驶技术的重要组成部分。
• 投资与商业化：自动驾驶领域吸引了大量投资，部分企业已在封闭环境中商业化。

AI的未来趋势

• 回归人类本质：AI将更全面地模仿人类智慧，包括逻辑推理和情感识别。
• 回归自然本质：AI将借鉴自然界智慧，发展群体智能。
• 跳出黑箱：提高AI的透明度和可解释性。
• 极致互联：随着物联网的发展，AIoT将推动智能家居、智能交通和智能城市的发展。

AI应用发展模式

• AI公司可分为横向技术提供商和垂直行业应用者两类。
• 横向技术提供商专注于特定AI技术的开发和应用，如计算机视觉、自然语言处理等。
• 垂直行业应用者则专注于特定行业的AI解决方案，如金融、零售、汽车等。

附录：2019全球人工智能科创50名单

附录信息

• 数据来源：报告数据来自合规渠道，分析基于亿欧公司及EqualOcean的专业理解。
• 免责声明：本报告不构成投资建议，信息和观点仅供参考，不保证其准确性、完整性和可靠性。