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2018年中國人工智能行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與市場趨勢
2019年05月23日 09:52:27來源：前瞻網(wǎng)點擊量：39816
導讀從技術(shù)層面分析，中國人工智能申請數(shù)量與論文數(shù)量均居世界*。從資本層面分析，中國人工智能企業(yè)對國外的資本均有較大的吸引力，尤其是研發(fā)能力較強的幾個獨角獸企業(yè)吸引到了資金額較大融資。
　　【安防展覽網(wǎng) 時事聚焦】中國人工智能發(fā)展水平是在世界的。從技術(shù)層面分析，中國人工智能申請數(shù)量與論文數(shù)量均居世界*。從資本層面分析，中國人工智能企業(yè)對國外的資本均有較大的吸引力，尤其是研發(fā)能力較強的幾個獨角獸企業(yè)吸引到了資金額較大融資。技術(shù)和資金的支持將助力中國人工智能產(chǎn)業(yè)更好地發(fā)展。
 
　　中國是人工智能領域活躍的國家
 
　　人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。
 
　　從清華大學中國科技政策研究中心的統(tǒng)計數(shù)據(jù)可以看出，主要國家都很重視人工智能領域的基礎性研究。1997-2017年這20年間，中國人工智能領域論文總量居世界，數(shù)量接近40萬篇，比位列第二的美國還多了將近4.2篇。
 
圖表1:1997-2017年人工智能論文總量*0國家分布(單位：篇)
 
　　根據(jù)WIPO統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2018年中美日三國人工智能數(shù)量占人工智能總數(shù)的75%。中國數(shù)量，美國和日本，數(shù)量占比為37%，成為人工智能申請數(shù)量的國家。
 
圖表2：2018年人工智能技術(shù)申請分布情況(單位：%)
 
　　中國人工智能企業(yè)數(shù)量僅次于美國
 
　　目前，中美兩國人工智能企業(yè)數(shù)量占據(jù)總量的60%。根據(jù)中國信通院數(shù)據(jù)，截至2018年6月底，美國人工智能企業(yè)數(shù)量為2039家，世界排名；中國以1040家企業(yè)位居第二。
 
圖表3：截至2018年6月底人工智能企業(yè)數(shù)量TOP5國家(單位：家)
 
　　在人工智能基礎層、算法層、技術(shù)層和應用層，國內(nèi)已經(jīng)涌現(xiàn)出一批有相當實力的人工智能企業(yè)。如在芯片領域有華為海思、寒武紀科技等企業(yè)；算法和綜合領域有百度、騰訊、阿里；智能語音領域有百度、科大訊飛等企業(yè)；計算機視覺領域有商湯科技、曠視科技等企業(yè)。越來越多的高科技企業(yè)廣泛涉足人工智能領域，并且到目前為止，中國已初步建立了完整的人工智能產(chǎn)業(yè)鏈。
 
圖表4：國內(nèi)人工智能全產(chǎn)業(yè)鏈范圍中企業(yè)布局情況
 
　　中國人工智能領域融資金額近六年來增長了近30倍
 
　　中國人工智能領域相關(guān)投資活躍，增長迅速。融資資金額從2013年到2018年，六年時間增長了近31倍。從2013年到2018年上半年，中國人工智能領域累計融資金額占比60%，超過美國的29%，世界排名。
 
圖表5:2013-2018年中國人工智能產(chǎn)業(yè)融資金額變化趨勢(單位：億元，%)
 
圖表6：2013-2018年上半年人工智能領域融資金額地區(qū)占比(單位：%)
 
　　中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢
 
　　智能物聯(lián)網(wǎng)。過去聯(lián)網(wǎng)的設備是像個人電腦、手機、智能音箱這些天生智能的產(chǎn)品，而接下來，以聯(lián)想為代表的人工智能企業(yè)將通過嵌入智能的模塊、芯片或者協(xié)議等方式，讓家里的冰箱、空調(diào)，工廠里的機床，汽車、飛機引擎，以及醫(yī)院里的X光機、CT機等傳統(tǒng)設備，都能夠變成智能設備，具備實時在線、與人交互等智能化能力。•
 
　　傳統(tǒng)IT向智能基礎設施轉(zhuǎn)型。IT基礎架構(gòu)的智能化是各行各業(yè)實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型*的基礎設施。在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心，像服務器、存儲、網(wǎng)絡這些架構(gòu)是分離的，每需要做一個應用，企業(yè)需要分別夠買服務器、存儲和網(wǎng)絡設備，效率非常低，硬件設備的利用率不到10%。而智能基礎架構(gòu)，是用軟件定義，融合、超融合的技術(shù)來構(gòu)筑的IT基礎架構(gòu)。
 
　　自動化機器學習將會更加突出。從根本上改變機器學習解決方案的一個趨勢是AutoML。它將使業(yè)務分析師和開發(fā)人員能夠發(fā)展可以解決復雜場景的機器學習模型，而無需經(jīng)過機器學習模型的典型培訓，業(yè)務分析師可以專注于業(yè)務問題，而不是迷失在工作流程中。
 
　　以上數(shù)據(jù)來源于前瞻產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《中國人工智能行業(yè)市場前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》。
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