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2021/12/25
誰贏得了人工智慧， 誰就贏得了乃至全球的互聯網市場－吳恩達
大潮流正使成為一個不可思議的市場，人才薈萃，市場規模大到令人難以置信。我們正在關注自動化系統。這是我們認為非常重要的一個核心技術，它是所有AI的基礎。」－蒂姆· 庫克
日前，風險投資機構Vertex發布了一份有關AI的報告，從五大層面分析了有機會成為全球AI中心的趨勢。Vertex認為在政府的強有力的鼓勵機制下，我們可預見AI行業的黃金時期。展望未來，了解支撐成為全球AI中心和長期投資對象背後的驅動因素就變得格外重要。
隨著AI越來越商品化（同時價值遷移轉向深度學習），具有垂直域專業性的AI技術將成為越來越重要的「護城河」。
▍使成為全球AI中心的主要因素包括：
熱衷於利用AI實現數字化轉型的行業頻出
人才庫的廣度和深度
佔據重要地位的移動互聯網市場
能夠接觸到高性能計算
政府政策的支持。
值得一提的是，前兩個因素使在其作為全球AI中心的演變中具有明顯的競爭優勢。
▍的AI市場不僅有望大幅增長，還具有影響許多行業的潛力
AI產業一覽
互聯網巨頭百度，阿里巴巴和騰訊都在引領AI市場。與此同時，數百家初創公司也在各個AI部門及應用領域建立服務。
語音和視覺識別目前分別佔AI市場總數的60％和12.5％。
製造公司已經開始採用AI來降低成本。
艾瑞諮詢預計，2020年AI市場的價值將達到91億美元，並以每年50％的複合速度增長。
新的行業領域（例如無人機，機器人）和傳統的行業（即家電，汽車和玩具）正在通過AI創新技術進行轉型改造。
作為最大的汽車市場（2015年銷售2110萬輛家用車）、最大的家電製造國，最大的無人機製造商（大疆佔有70％的市場份額），將成為AI創業公司最具吸引力的生態系統之一。
▍在絕對人工智慧引用中排名第一，在學術文章出版影響中位列第三
研究能力
在人工智慧研究方面取得了長足的進步。2016年10月的白宮報告顯示，2016年在出版的深度學習領域學術研究論文數量超過同年美國研究人員發表的同領域論文數量。在絕對人工智慧引用中排名第一，在學術文章出版影響中位列第三。
最近的日經亞洲評論研究發現，2010年至2014年間，AI的部分專利申請增加
到8,410個，相比2005年至2009年的五年增長186％。
在某些情況下，美國報道的AI發明首先在被發明，然後再到國外開發。
很快趕上了深度學習領域的研究。 隨著科技巨頭的研發投入不斷增加，未 來這一增速有望持續。
▍的AI行業增長有望獲得豐富的資金支撐
充裕的資金支持
近年來，市場目睹了AI創業公司的風投浪潮。據網易公司介紹，2016年一年
內，202家AI創業公司共募集資金10億美元。
畢馬威的研究還顯示，風險投資已經從大數據轉移到2016年的AI。AI行業的投資
勢頭預計未來幾年將繼續增長。
據烏鎮研究所介紹，去年對AI企業的總投資達到26億美元，僅次於排名第一
的美國（同期投資179億美元）。
美國和歐洲的研究資金似乎在減少，而在在卻有所擴張。有報告稱，研究人員在獲得了比他們在歐洲或美國可能得到的資助的六倍多的研究經費，使他們能夠建立一個擁有助理、技術人員和博士生組的完整人工智慧實驗室。
許多省市在開發機器人方面花費數十億美元，其中一部分資金很可能會用於AI研
究。例如，湖南湘潭承諾向機器人和人工智慧開發投資20億美元。
其他城市對AI行業有直接的獎勵補助。在蘇州，領先並具有影響力的AI公司可以獲得大約80萬美元的補貼，而深圳則提供100萬美元來支持在那裡建立的任何AI項目。
更多的資金正在湧入AI創業公司，特別是天使和A輪投資，佔2016年交易的90％。
超高的預期和估值同時也帶來擔憂。有人認為，隨著大量資金和人才的湧入，AI行業或將成為經濟的新泡沫。
▍AI創業公司和專利申請在的分佈
AI創業公司的分佈
的大型創業公司主要集中在經濟中心：北京，廣東和長三角地區。
這三個地區的AI創業公司公司約佔所有AI公司的85％。
AI專利申請的分佈
機器人，神經網路，語音和圖像識別盤踞大部分專利申請。
2011年以來，在機器人和計算機視覺專利的申請進展迅速。
▍AI生態系統包括大型互聯網企業，新興AI公司和垂直型企業
應用層：垂直領域的AI可能機會更大
AI擁有廣泛的應用，並在一系列行業垂直領域的應用中迅速增長。 隨著人工智慧來越商品化（同時價值遷移轉向深入學習），有一些已經領域具體到人力資本和垂直領域的專業應用機會更大。
垂直應用
教育
自動化繁瑣，基礎的工作（比如批改）
通過定製課程實現個性化學習
識別課程中需要改進的板塊
金融
處理和整合可用於通報經濟/市場預測（例如石油庫存圖像，零售流量）的衛星圖像
確定信用風險並對可能欠款的帳戶進行限制減少/關閉
後勤
加入了AI之後，機器人和感測器即可進行輸送、堆疊、檢索系統、訂單揀貨以及檢查庫存量。
演算法使得AI能夠實時自動適應供應端的事件（比如網上的新訂單會在幾個小時內交貨）
農業
優化種子種植、施肥、灌溉、噴施和收穫
分揀水果和蔬菜以降低人工成本
根據音頻數據的變化識別病畜
零售
啟用基於產品圖像的搜索
通過做大化處理折扣，庫存和客戶偏好數據組來增強推薦引擎的功能
優化在線搜索和客戶支持
預測產品需求並優化定價
技術層：26％的AI公司。主要從事計算機視覺、機器學習以及NLP
技術層：專業化
的公司和AI科學家尤其專註於從事諸如計算機視覺和語音識別這類的領域。精選的例子包括：
中文語音識別和處理自然語言的專家Mobvoi同時也在開發自主設計的硬體。
在，iFlytek的聲音助手在家用電器和商業軟體被廣泛使用。這家位於安徽的公司專註於從事聲音和語言技術，已經贏得了許多中文和其他語言語音合成和翻譯的國際比賽。根據科學院報道，這家公司在中文語音識別方面已經擊敗了蘋果。
百度是AI工作的領導者。它正致力於研究無人駕駛汽車上。它正在將一款一開始作為視覺詞典的應用程序（拍攝一張照片，你的手機就會告訴你它是什麼），改造成一個使用面部識別技術尋找失蹤人口的網站。這個網站已經成功的幫助一個家庭找到27年前被綁架的孩子。 DNA報告證實了孩子的身份。
百度的語音識別軟體可以勝任辨別方言這種高難度的任務，在語音識別領域可謂是技術一流。
AI領域細化(按公司排分)
基礎設施層：移動邊緣計算的興起預計將推動AI嵌入式晶元的需求
移動邊緣計算的興起
下一波的計算工作負載，包括5G，AI，無人駕駛，雲計算和聯合學習，預計將成為驅動計算架構中的構造轉變的影響力。
我們看到廣泛的計算架構，從同構計算到異構計算，從集中到邊緣計算一應俱全。
在，邊緣計算正在獲得更多的牽引力。 邊緣計算聯盟由華為技術有限公司、中科院瀋陽自動化研究院、中科院信息與通訊研究所、英特爾公司，ARM和軟通動力於2016年11月共同成立。
政府，國企和國控行業是最大的技術消費者。
大多數技術進成果由政府出資。有了政府的參與，邊緣計算的發展預計將有增長的勢頭。
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