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五大因素推動中國AI崛起,生態報告概覽中國AI產業

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的人工智慧將會在全世界扮演什麼樣的角色?最近,風險投資機構Vertex發表了一份生態研究報告,從業內、技術、政策和投資等角度預測了未來AI領域的發展。報告認為,將會很快成為全球人工智慧技術的中心。

五大因素促使發展成為全球 AI 中心

  • 多個行業希望利用 AI 實現數字化轉型

  • 大量人工智慧高端人才

  • 移動互聯網市場前景廣闊



  • 高性能計算技術



  • 政府政策支持。其中,前兩個因素尤為重要,是發展成為全球 AI 中心的獨特優勢。

1.多個行業希望利用 AI 實現數字化轉型

企業成長催化劑:非 AI 技術公司發展到一定規模時,往往想要探索如何利用 AI 實現升級。但仍然有許多傳統公司在先進技術利用方面落後於美國。擁有數據和經濟實力的公司更希望聘用 AI 專家,利用 AI 技術發現商業發展機會或者節省大量成本。

多行業應用:預計需要AI技術的公司非常多,包括金融、電信、農業傳統行業中的國有企業。其他領域(如教育行業)也可能從AI技術中獲得巨大收益。

將 AI 提升到戰略層次:的科技巨頭正在展開AI「軍備競賽」。如,百度正在開發自動駕駛系統,擁有1300多名專家在內的AI團隊;阿里雲的機器學習平台PAI為企業數據分析提供AI服務;騰訊建立了250名科學家和工程師組成的專門團隊,並投資了的一家健康領域AI創業公司碳雲智能(iCarbonX)。

經濟增長:根據麥肯錫公司調查,在過去十年中從人口紅利中獲得巨大收益,但該優勢隨著人口老齡化將不復存在。但是,AI等自動化技術將為經濟注入能量,根據技術利用速度,AI技術可能為GDP貢獻0.8到1.4個百分點。

2.大量人工智慧高端人才

應用研究:學者積極務實地投入 AI 研究,致力於發現 AI 應用新領域。

經驗和專業:經驗豐富的頂級 AI 人才在的數量較少。LinkedIn上 25 萬名 AI 專家中,約一半具有十年經驗的專家在美國,在的佔比不到 25%。應該培養更多 AI 領域的專家,同時企業領導和中層管理者也需要學習技術,培養自己理解和應用數據的能力。不過,擁有大量高端工程人才,這對 AI 應用的發展非常重要。

人才成本和遷移:公司如百度,從美國聘用頂尖 AI 專家。在川普推行的移民政策的影響下,公司遇到了從矽谷招攬更多 AI 人才的良機。美國約 1/4 的高科技公司由移民創立。AI 行業的部分從業者工資非常高,很多專家離開大公司,進行 AI 領域創業。

AI 專門化:應用層次上,的演算法發展與其他國家不分伯仲;尤其是,的 AI 科學家大多致力於計算機視覺、語音識別等專門領域。但是,在基礎研究方面仍然落後於其他國家。

3.移動互聯網市場前景廣闊

廣闊的移動互聯網市場:2017年1月,互聯網路信息中心的報告顯示,擁有7.31億互聯網用戶。

數據洪流:互聯網用戶眾多,海量用戶數據為技術公司提供了大量原材料。

基於 APP 的 AI 應用:一旦AI應用做好準備,百度、支付寶、微信、搜狗輸入法等APP將在服務中應用AI技術。

進入壁壘:儘管與谷歌、Facebook等國外公司相比,互聯網公司的限制少得多,但科技公司仍然需要面對市場進入壁壘。

4.高性能計算技術

硬體技術:科技公司繼續在該領域取得突破,如深圳建造了支持AI硬體技術的生態系統。

快速發展的 HPC 技術:HPC技術快速發展。

晶元製造能力:增加對晶元製造方面的重視程度,允諾投入1500億美元用十年時間提高的晶元製造能力。

全球價值鏈:需要確保AI行業建立在集成全球技術的開放系統上。

5.政府政策支持

政府政策和計劃:政府從2014年開始通過政策性支持促進AI領域的發展。

研發投資:AI領域的成功部分源於政府對高校科研的投資。發展研究委員會(NDRC)建立了深度學習研究應用國家工程實驗室。

市場進入壁壘:對外國企業設置市場進入壁壘;開放政府數據集對國內企業創新起到促進作用,但是數據不對外開放。跨國數據流動的限制不利於國際協作。不過,的AI政策對實驗和解決方案更加寬鬆。

推動集成電路產業的發展:政府採取多種措施推動集成電路產業的發展。

傳統科技巨頭百度、阿里巴巴和騰訊目前在人工智慧領域處於領先地位。在它們之後,國內還有上百家創業公司正在人工智慧的各個方向探索新技術。目前,語音和計算機視覺是國內人工智慧市場最熱門的兩個方向,分別佔據 60% 和 12%的市場(如下圖)。另一方面,傳統行業的公司也在積極引入人工智慧,以降低自己的運營成本。艾瑞諮詢在一份調查報告中表示:的人工智慧市場將在 2020 年達到 91 億美元的規模,這意味著在未來幾年內,每年的增長速度都達到50%。

在人工智慧的影響下,新的細分領域將會出現(如無人機和智能機器人),傳統行業(如家電、汽車和玩具)也將發生深刻的變革。作為全球最大的汽車市場(2016 年國內共售出 2803 萬輛汽車)、最大的家電生產國和最大的無人機生產國(大疆佔據了 70% 的全球商用無人機市場),正在形成全球最具吸引力的人工智慧生態環境。

汽車:先進駕駛員輔助系統(ADAS)市場預計將在 2020 年達到 370 億美元的規模,而自動駕駛汽車市場的價值則會在 2030 年前後達到 870 億美元。

製造業:的製造業市場有 2100 億美元的規模,IHS 預測到 2020 年,將會輸出 7 億台智能家電。

機器人:在 2014 年,家庭服務機器人已經佔據了全球機器人市場 350 億美元的 16.7% 的份額。

無人機:全球無人機市場預計在 2020 年將會達到 120 億美元。

玩具:2015年,全球玩具市場的規模大約為 800 億美元,而其中的 30%(260 億美元)將會被智能玩具佔領。

AR/VR:高盛預測在未來,全球的 AR/VR 市場將會達到 800 億美元,而其中硬體產品將會佔據 450 億美元。

1.研究力量

的人工智慧研究機構發展很快。2016 年美國白宮發表的一份研究報告顯示,發表的關於深度學習的科研論文數量已經超過了美國。的純人工智慧研究被引用量已經達到了第一位,而發表研究影響力已經達到了全球第三位。近日,《日經亞洲評論》的一份調查顯示, 2010 - 2014 年之間在人工智慧領域的專利申請數為 8410 件,相比 2005-2009 年增長了 186%。

已經有很多人工智慧領域的新進展是從出現的,隨後才傳播到全球其他地區。在深度學習方面,的研究水平處於第一梯隊。隨著科技巨頭的不斷投入,這一趨勢在未來必將持續。

深度學習或深度神經網路期刊文章被引用至少一次&專利數量

2.充足的資金

近年來,市場見證了人工智慧投資的熱潮。據網易報道,在 2016 年共有 202 家人工智慧初創公司獲得了共計 10 億美元的融資。畢馬威的研究也顯示了近年來投資機構對於國內人工智慧公司的偏愛,並預計這一勢頭將在未來持續。在烏鎮峰會上發表的報告中顯示,去年國內公司在人工智慧領域的投入達到了 26 億美元,而美國同期的數字為 179 億美元。

儘管目前的差距仍然明顯,但一些報告顯示風投在北美和歐洲的數量正在萎縮,而在的勢頭仍然強勁。有報道顯示,一些研究團隊在拿到了歐洲/北美的六倍投資,這允許他們建立完整的人工智慧實驗室,並招募由博士組成的專業團隊。

在,很多地區的地方政府也在積極支持人工智慧行業的發展。例如湖南省湘潭市已承諾投入 20 億美元用於支持機器人和人工智慧產業的發展。在蘇州,人工智慧公司可以獲得 80 萬美元的補助用於建立分支機構;而深圳為前來建立研究機構的企業提供了 100 萬美元的獎勵。

目前,人工智慧已經吸引了絕大部分的天使輪/A輪投資,在 2016 年,這個數字超過了 90%。目前的發展速度甚至已經催生了人們對於行業發展過快的擔憂。

人工智慧創業發展趨勢

1.AI 創業公司的分佈

的人工智慧創業公司主要集中於北京、廣東和長江三角洲經濟區域。

這些區域的 AI 創業公司大約佔據所有 AI 創業公司的 85%。

2.人工智慧專利應用

人工智慧生態

的人工智慧生態系統包含大型互聯網企業以及新興的垂直公司。下面從應用層、技術層以及基礎層三個方面進行分析。

在應用層的人工智慧公司按照領域劃分包括:

在技術層的人工智慧公司按照領域劃分包括:

  • 語音識別&自然語言處理:思必馳、百度、科大訊飛、出門問問、捷通華生、騰訊、三角獸、雲知聲

  • 機器學習&深度學習:深鑒科技、中科視拓

  • 人工智慧平台:達闥科技、第四範式

  • 計算機視覺:依圖科技、格靈深瞳、曠視科技、商湯科技

在基礎層的人工智慧公司按照領域劃分包括:

1.應用層:各個垂直領域專家的加入提高了 AI 的進入門檻

如今業界各個領域都在向 AI 敞開懷抱,其應用前景十分廣闊。由於 AI 商業價值正不斷向深度學習聚集,如果沒有資本和垂直領域專家,有幾個特定領域很難進入。

教育

  • 流程化乏味、基本的行為比如升級考試

  • 通過定製課程實現個性化學習

  • 發現課程有待完善的學科

  • 清洗和處理可用於金融/銷售預測的衛星圖片數據

  • 識別信用風險,關閉或限制有可能拖欠的賬戶

物流

  • 人工智慧可見於機器人與感測器的應用之中,它們可以運輸、存儲和檢索系統,採集訂單,查看存貨

  • 演算法也允許 AI 實時自動處理供應鏈中的事件

農業

  • 優化種子播種,灌溉,噴葯,收割

  • 對蔬菜和水果進行分類以節省勞動力成本

  • 基於音頻數據的變化識別患病的牲畜

零售

  • 實現基於圖像的產品搜索

  • 預測產品需求,優化定價

2.技術層:所有AI公司的26%主要從事計算機視覺、機器學習、NLP

的人工智慧公司和科學家主要專註於計算機視覺、語音識別這樣的領域,比如出門問問、科大訊飛、百度等。

3.基礎層:移動邊緣設備的崛起驅動對 AI 嵌入式晶元的需求

  • 計算的下一波浪潮包括:5G、人工智慧、自動駕駛汽車、雲計算、聯合學習,這些預期是計算架構轉變的主要驅動力。

  • 我們看到了計算架構的大範圍變化,包括從同構計算轉向異構計算,從中央化轉向邊緣計算。

  • 在,邊緣計算有更多牽引力。2016 年 10 月,華為、瀋陽自動化研究所、信息通信研究院、英特爾、ARM、軟通動力攜手建立邊緣計算產業聯盟。

  • 政府、國有企業以及地方控制產業是最大的技術消費者。

  • 大多科技進展是由政府支持的。有了政府參與,邊緣計算的發展預期會有極大的增長動力。

Vertex 認為,隨著政府的強力支持和科技公司的大量投入,的人工智慧將在未來幾年進入一個黃金時代。將會在人工智慧領域發揮舉足輕重的作用。對於傳統和科技公司而言,深度學習等人工智慧技術將會為各垂直領域帶來越來越高的門檻,這將會讓技術領先的公司獲得大量利益。在下個十年裡,新的機會將會出現在構建「智能系統」的公司中。

轉自丨vertex



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