2018-2019年度中国人工智能市场研究报告
2018年中国人工智能行业研究报告-上书房信息咨询
2018年中国人工智能行业研究报告核心观点：1.广义人工智能指通过计算机实现人的头脑思维所产生的效果，是对能够从环境中获取感知并执行行动的智能体的描述和构建；相对狭义的人工智能包括人工智能产业（包含技术、算法、应用等多方面的价值体系）、人工智能技术（包括凡是使用机器帮助、代替甚至部分超越人类实现认知、识别、分析、决策等功能）2.工业革命使手工业自动化，机器学习则使机器本身自动化；开源环境大幅降低人工智能领域的入门技术门槛；视觉感知逐步实现商用价值，视觉认知仍有待探索3.国家政策鼎力支持，指出要发展人工智能达到世界顶级水平，但人工智能道德与威胁问题关注较少4.未来，事物的完整行为规划或事项决策的发展空间较大；前沿算法之外，商业壁垒有赖于产品、服务、市场等综合建设5.未来不会出现岗位短缺，技术革命将提高社会整体福利；人工智能的核心价值在于提效降本、延续人类智慧一、人工智能行业概述通过机器实现人的头脑思维，使其具备感知、决策与行动力广义上的人工智能泛指通过计算机实现人的头脑思维所产生的效果，通过研究和开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统所构建而成的，其构建过程中综合了计算机科学、数学、生理学、哲学等内容。
形象来说，人工智能可理解为由不同音符组成的音乐，而不同音符是由不同的乐器所奏响的，最终实现传递演奏者内心所想与头脑所思的效果。
本篇报告将从人工智能技术、应用、产业等维度进行探讨，其中，人工智能技术包括凡是使用机器帮助、代替甚至部分超越人类实现认知、识别、分析、决策等功能，而产业则指包含技术、算法、应用等多方面的价值体系。
人工智能三起三落，60年登上围棋之巅20世纪50年代到70年代初，人们认为如果能赋予机器逻辑推理能力，机器就能具有智能，人工智能研究处于“推理期”。
当人们意识到人类之所以能够判断、决策，除了推理能力外，还需要知识，人工智能在20世纪70年代进入了“知识期”，大量专家系统在此时诞生。
2019中国人工智能发展报告
2019中国人工智能发展报告2019 中国人工智能发展报告目录前言 . ......................................................................... .............................................................................. .........2 一、1、2、3、4、5、人工智能的新时代到来：情境驱动时代 (4)人工智能发展历史 . ......................................................................... ....................................4 人工智能市场预测 . ......................................................................... ....................................9 数据视角下当前AI 的技术布局 . ......................................................................... ........ 11 AI 解决的痛点与存在的不足 ........................................................................... ............ 14 AI 对人类社会的影响 ........................................................................... .. (16)二、无数据不AI ........................................................................... .......................................................... 17 1、2、数据与AI 的关系 ........................................................................... .................................. 17 新的商业竞争范式 . ......................................................................... (19)三、行业全景与企业玩家分类 . ......................................................................... ................................. 21 1、2、数据视角下的中国人工智能行业全景 (21)中国企业玩家分类及各自的速赢策略 (24)四、未来人工智能的发展趋势以及对策............................................................................ ............. 27 1、2、3、中国人工智能行业发展趋势 ........................................................................... ............. 27 中国人工智能行业玩家的应对策略 . ..........................................................................30 对中国监管者的启示 ........................................................................... ........................... 31 1前言今年以来又出现了很多热词，不止大数据，人工智能（AI ）、深度学习（deep learning）、机器学习（machine learning）、AR 、VR ……形色的创业团队鲸吞了市场上相当一大部分的投资。
2019年版人工智能行业市场调研分析报告
2019年版人工智能行业市场调研分析报告（部分内容）China's Industrial Market Research and Prospect Forecast Analysis Report(2019-2025)（专业、精准、高效，助力企业决策）2019年2015-2017年机器人产业发展综况一、全球机器人行业规模分析当前，全球机器人市场规模持续扩大，工业、特种机器人市场增速稳定，服务机器人增速突出。
技术创新围绕仿生结构、人工智能和人机协作不断深入，产品在教育陪护、医疗康复、危险环境等领域的应用持续拓展，企业前瞻布局和投资并购异常活跃，全球机器人产业正迎来新一轮增长。
全球市场规模根据调研的数据，2017年，全球机器人市场规模达到232亿美元，2012-2017年的平均增长率接近17%。
其中，工业机器人147亿美元，服务机器人29亿美元，特种机器人56亿美元。
图1：2017年全球机器人规模占比（一）工业机器人：销量稳步增长，亚洲市场依然最具潜力目前，工业机器人在汽车、金属制品、电子、橡胶及塑料等行业已经得到了广泛的应用。
随着性能的不断提升，以及各种应用场景的不断明晰，2012年以来，工业机器人的市场正以年均15.2%的速度快速增长。
据IFR统计显示，2016年全球工业机器人销售额首次突破132亿美元，其中亚洲销售额76亿美元，欧洲销售额26.4亿美元，北美地区销售额达到17.9亿美元。
中国、韩国、日本、美国和德国等主要国家销售额总计占到了全球销量的3/4，这些国家对工业自动化改造的需求激活了工业机器人市场，也使全球工业机器人使用密度大幅提升，目前在全球制造业领域，工业机器人使用密度已经超过了70台/万人。
2017年，工业机器人将进一步普及，销售额有望突破147亿美元，其中亚洲仍将是最大的销售市场。
图2：2012-2020年全球工业机器人销售额及增长率（二）服务机器人：人工智能兴起，行业迎来高速发展新机遇随着信息技术快速发展和互联网快速普及，以2006年深度学习模型的提出为标志，人工智能迎来第三次高速发展。
2018年人工智能行业市场调研分析报告
2018年人工智能行业市场调研分析报告目录第一节“算法红利”即将消失，AI产业落地时代关注三大壁垒 (5)一、人工智能时代到来，各行业面临变革 (5)二、AI算法超人类能力，极端场景也能实现感知与认知 (6)三、“算法红利”即将消失 (8)四、三大壁垒日益显现 (9)第二节人工智能技术赋能安防行业，打开市场增长空间 (12)一、高清摄像头升级为“AI+安防”提供可能性 (12)二、AI赋能安防，点线面全维度布防 (15)三、AI赋能安防行业所提供的核心价值 (21)第三节安防投入持续增加，为“AI+安防”落地提供资金支持 (22)一、恐怖袭击频发，全球安防市场保持增长 (22)二、国内政府需求驱动，安防产业前景向好 (23)三、安防-PPP模式出现，多快好省建设平安城市 (26)第四节多维度掘金“AI+安防”投资机遇 (31)一、软件及运营成为新阶段投资重点，AI软件厂商最为受益 (31)二、新疆地区和二三线城市将成为智能安防投入重点 (33)三、技术实力与三个产业化壁垒观察AI安防企业核心竞争力 (34)图表目录图表1：CNN图像识别算法原理 (5)图表2：支付宝刷脸支付 (5)图表3：微软Windows10支持刷脸解锁 (6)图表4：人脸识别超越人眼 (7)图表5：图像处理技术突破光源限制 (7)图表6：ImageNet比赛中历年算法识别率提升主要源于神经网络模型复杂度增加 (8)图表7：AI模型训练需要大量优质标注数据 (10)图表8：IBM在AI医疗领域并购版图 (10)图表9：人工智能（Machine Learning）刚刚经历盖特纳最热区间 (11)图表10：我国视频监控的四个阶段 (12)图表11：模拟摄像机与网络摄像机的比较 (14)图表12：H.264 VS H.265不同清晰度下码率对比（Mbps） (14)图表13：H.265 VS Smart265，1080P下码率对比（Mbps） (15)图表14：中国生物识别市场规模与预测（亿元） (16)图表15：中国人脸识别行业市场规模预测（亿元） (17)图表16：图像识别在道路监控及交通执法中的应用 (18)图表17：套牌车分析系统应用 (18)图表18：人群分析与重点区域布防应用 (20)图表19：语言要素及语义理解模型 (21)图表20：全球安防设备销售额预测 (22)图表21：中国安防行业成长的驱动因素 (23)图表22：中国安防行业市场规模 (23)图表23：安防行业产业链示意图 (24)图表24：2016安防行业热度占比 (25)图表25：PPP项目流程图 (26)图表26：第三批PPP项目一览 (28)图表27：截止2016年底项目落地率超过30% (29)图表28：各地PPP项目数量不断扩大 (29)图表29：各地PPP项目金额不断增长 (30)图表30：2015-2017（1-3）订单项目数量占比 (32)图表31：2015-2017（1-3）订单合同金额占比 (32)图表32：全国安防订单数量分布 (33)图表33：全国安防订单金额分布 (34)图表34：AI图像识别的技术梯队化 (34)图表35：数据获取能力比较 (35)图表36：产品化能力比较 (36)图表37：渠道能力比较 (36)表格目录表格1：近期全球恐袭事件一览 (22)表格2：PPP相关政策梳理 (27)表格3：近期PPP安防相关项目梳理 (31)表格4：智能安防领域企业实力比较 (37)第一节“算法红利”即将消失，AI产业落地时代关注三大壁垒一、人工智能时代到来，各行业面临变革2016年，人工智能的概念随着AlphaGo打败人类棋手开始大热。
2018年人工智能行业市场调研分析报告
2017 年 7 月《新一代人工智能发展规划》发布，人工智能上升到国家战略。《新一
代人工智能发展规划》里，国家明确对人工智能发展指出分三步走的目标，以全面 支撑科技、经济、社会发展和国家安全。 第一步，到 2020 年人工智能产业竞争力进入国际第一方阵。初步建成人工智能技 术标准、服务体系和产业生态链，培育若干全球领先的人工智能骨干企业，人工智 能核心产业规模超过 1500 亿元，带动相关产业规模超过 1 万亿元。 第二步，到 2025 年人工智能产业进入全球价值链高端。新一代人工智能在智能制 造、智能医疗、智慧城市、智能农业、国防建设等领域得到广泛应用，人工智能核 心产业规模超过 4000 亿元，带动相关产业规模超过 5 万亿元。 第三步，到 2030 年人工智能产业竞争力达到国际领先水平。人工智能在生产生活、 社会治理、国防建设各方面应用的广度深度极大拓展，形成涵盖核心技术、关键系 统、支撑平台和智能应用的完备产业链和高端产业群，人工智能核心产业规模超过 1 万亿元，带动相关产业规模超过 10 万亿元。 图 2：人工智能国家战略，政策落地速度超预期
国内政府对于人工 智能行业的政策支持力度越来越大 。回顾相关文件，人工智能从 作为互联网和新兴技术一部分被提及，到成为重点阐述和关注的关键技术，再到被 放到国家战略层面高度关注，作为未来国家间竞争的技术高地，人工智能越发得到 政府重视和政策支持。
表 2：《新一代人工智能发展规划》及的政策手段内容资源配臵
建立财政引导、市场主导的资金支持机制，优化布局建设人工智能创新基地，统筹国际国内 创新资源。
制定促进人工智能发展的法律法规和伦理规范，完善支持人工智能发展的重点政策，建立人
2. 软硬件基础逐渐成熟，应用场景不断扩张........................................... 6
2018年中国人工智能行业市场前景研究报告
2018年中国人工智能行业市场前景研究报告一、人工智能行业概述1.什么是人工智能？人工智能是利用数字计算机或者数字计算控制的机器模拟、延伸和拓展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
根据人工智能是否能正式的实现推理、思考和解决问题，可以将人工智能分为弱人工智能和强人工智能。
弱人工智能是指不能真正实现推理和解决问题的智能机器。
目前主流研究仍然集中于弱人工智能，并取得了显著进步，如语音识别、图像处理和物体分割、机器翻译等。
强人工智能是指真正能思维的智能机器，并且认为这样的机器是有自觉的和自我意识的，这类机器可分为类人和非类人两类。
2.人工智能的发展历程人工智能学科诞生于20世纪50年代中期，1956年在美国达特茅斯学院举行的“人工智能夏季研讨会”，并首次提出了“人工智能”这一术语，标志着人工智能的诞生。
人工智能在20世纪50年代末和80年代初先后步入两次发展高峰，但受到智能算法、计算速度、存储水平等多方面局限性的影响均落入低谷。
当前，在移动互联网、大数据、云计算等新一代信息技术的引领下，数据快速积累，运算能力大幅度提升，算法模型持续演进，行业应用快速兴起，人工智能发展环境发生了深刻的变化，跨媒体智能、群体智能、自主智能系统、混合型智能成为新的发展方向方向，人工智能第三次站在了科技发展的浪潮之巅。
3.人工智能产业图谱人工智能覆盖的产业相对较广，主要包括基础层、技术层和应用层，涵盖多个不同的技术及应用场景。
当前中国人工智能领域产业格局尚未成熟，上中下有具有较大的发展空间。
图片来源：易观目前，人工智能行业产业链明晰，可以分为基础层、技术层和应用层。
基础层以数据或计算能力支撑人工智能深度发展，如传感器、芯片、云计算等基础层主要涉及数据的收集以及运算。
其中传感器以及数据服务机构主要负责收集数据，而AI芯片（GPU、FPGA、ASIC、类脑芯片）负责运算。
4.智能产品智能产品是指将人工智能领域的技术成果集成化、产品化。
2018年人工智能行业深度分析报告
２０１８年人工智能行业深度分析报告人工智能（artificial intelligence ）是由人创造的具有自然生物智能特征的系统，具有一定的感知、认知、记忆、分析、判断和行为的能力。
人工智能和生物智能的形成机制不同，前者是根据人的需求被设计和创造出来的，后者则是自然界漫长进化过程中逐步通过遗传和学习形成的。
人工智能有别于人类智能，后者特指人类这一生物体所具有的智能，限定在人体内。
但人工智能可以学习和获得人和其他生物的智能，其感知、认知、记忆、分析、判断和行为的方式可以显著区别于和超越人类智能。
当前的人工智能在特定领域虽然具备了强大的功能，仍属于弱人工智能的范畴，离超级人工智能还有很大的距离。
社会对人工智能的认知和理解要摆脱科幻小说和影视作品的戏剧化设定，理性客观看待人工智能的长处和短板。
得益于算法的突破、计算能力的大幅度提高以及数据可获得性的极大改善，第三波人工智能热潮正席卷全球。
和前两次不同，在这一波人工智能热潮中，人工智能的技术已经开始广泛地渗入和应用于诸多领域，包括社交媒体、搜索引擎、工业自动化、电子商务平台、交通出行和物流、安防、医疗和教育等，展现出巨大的潜力。
中国在人工智能领域追赶迅速，在一些领域已经积累了一定的发展基础，进入国际领先者的行列。
与发达国家相比，中国人工智能整体发展水平缺少重大原创成果，在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面还存在很大的差距。
目前中国在人工智能的研究论文、专利申请和授权增量上已经居世界前列，但研究论文的质量、影响力和专利质量还有待提高。
在人工智能领域，中国高等院校、研究机构和企业的研究实力、资金投入以及杰出人才培养上，与美国、欧洲相比也存在较大的差距。
得益于互联网的普及、国际人才流动、市场规模以及整体研发水平的提升，中国在云计算、模式识别、机器学习的研发追赶较快，在产业化应用上已有部分企业居于世界前列。
2018年人工智能行业市场调研分析报告
2018年人工智能行业市场调研分析报告目录第一节人工智能成为Fintech 又一重点领域 (6)一、BlackRock 的Aladdin 平台，应用于金融机构的运行全流程 (6)二、Kensho 基于庞大过往数据实现预测分析 (9)1、预测功能 (9)2、搜索功能 (10)三、Sqreem 主要用于前台的客户服务，或延伸至后台的风险控制 (10)四、Alpaca 量化投资决策的应用 (11)五、总结：海外AI 研究稳步推进，科技、金融机构各有发展优势 (12)第二节人工智能技术发展 (15)一、人工智能发展历史 (15)1、初级阶段 (15)2、第二阶段 (15)3、第三阶段 (16)4、第四阶段 (16)5、第五阶段 (17)二、人工智能技术分类 (18)三、人工智能技术走进“大资管”行业 (20)第三节人工智能在资管行业前、中、后台的应用 (21)一、各类金融机构资产管理投资范围重合，跨机构、跨行业竞争趋势明显 (21)二、从资管机构组织架构看人工智能技术的改善作用 (24)1、前台：以自然语言处理等技术辅助市场拓展 (25)（1）智能投顾，资产管理服务下沉，提升获客能力 (25)（2）自然语言处理，辅助客户服务 (26)2、中台：以自然语言处理辅助行业研究；以模式识别辅助风险控制 (26)（1）投资研究与投资决策：自然语言处理（Natural Language Processing）与机器学习等技术（Machine Learning） (26)（2）风险控制：模式识别（Pattern Recognition）等技术帮助识别风险 (27)3、后台：以海量计算能力辅助后台 (27)第四节智能投顾，资产管理服务下沉、辅助市场扩展 (28)一、智能投顾，促进资产管理服务下沉 (28)1、费率低，门槛低，覆盖客户范围广数量多 (29)2、效率高 (29)3、避免情绪化的影响 (29)二、智能投顾海外发展已较为成熟，国内环境有差异 (29)三、海外经验：智能投顾促进金融产品销售 (32)1、先锋基金 (32)2、嘉信理财 (32)四、中外智能投顾发展对比 (33)第五节人工智能技术实现发展，提升资产管理能力 (36)一、人工智能辅助权益类资产投资 (36)二、人工智能技术在投资决策中的应用难点 (36)三、未来，投资决策对于技术的依赖程度不断提升，带给技术厂商更多挑战与发展空间 (37)第六节国内人工智能在资产管理领域应用发展现状 (39)一、同花顺：面向C 端的辅助投资金融终端 (39)二、恒生电子：面向B 端的人工智能解决方案 (40)三、采用人工智能技术的主动量化投资基金陆续面世 (41)四、总结 (43)第七节挑战与风险 (45)图表1：人工智能在金融机构的应用 (6)图表2：Aladdin平台如何工作 (7)图表3：Aladdin能够覆盖资产管理公司的前、中、后台IT需求 (8)图表4：Aladdin平台收入变化 (9)图表5：Kensho Stats Box预测全球市场走势 (9)图表6：人工智能技术学习上涨或下跌模式 (11)图表7：程序化投资基金表现 (12)图表8：机器算法在金融行业的使用率 (13)图表9：人工智能发展简史 (18)图表10：人工智能的主要技术 (18)图表11：中国银行理财产品资金余额 (21)图表12：中国保险公司资产规模 (21)图表13：中国保险资产管理产品规模 (22)图表14：中国基金及其子公司、证券公司等管理资产规模 (22)图表15：未来资产管理行业制胜模式 (24)图表16：人工智能从组织架构上对资产管理机构的影响 (24)图表17：美国领先智能投顾公司管理资产规模 (26)图表18：智能投顾服务链 (28)图表19：未来智能投顾管理资产规模预测（单位：万亿美元） (29)图表20：智能投顾管理资产与ETF和共同基金规模对比 (30)图表21：美国智能投顾渗透率（即智能投顾资产/全部投资资产） (30)图表22：美国养老金资产规模 (31)图表23：海外智能投顾发展历史 (33)图表24：国内智能投顾发展事件 (34)图表25：人工智能投资软件考验IT企业综合能力 (37)图表26：人工智能用于投资对于收益率的影响 (38)图表27：同花顺i策略平台智能投顾机器人 (40)图表28：泰达宏利同顺大数据基金历史走势 (42)图表29：广发百发价值基金人工智能技术应用 (43)表格1：Aladdin平台典型用户 (8)表格2：人工智能对于多种类别资产管理的作用 (28)表格3：国外与国内智能投顾产品异同 (34)第一节人工智能成为Fintech 又一重点领域随着Fintech快速发展，涌现一批金融领域的人工智能初创公司。
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2018-2019年度中国人工智能
市场研究报告
一、2018年中国人工智能产业整体概述 (4)
(一) 产业发展概述 (4)
1、产业概述 (4)
2、产业规模与增长 (5)
3、基本特点 (5)
(二) 产业结构分析 (7)
1、产业结构 (7)
2、产品结构 (8)
二、2019-2021年中国人工智能产业发展预测 (8)
(一) 市场发展趋势 (8)
1、开源平台成为巨头生态之争主战场 (8)
2、人工智能产业将与智慧城市建设协同发展 (8)
3、高校跨界创新成为新趋势 (9)
4、人工智能加速阶段，人工智能芯片成为新机遇 (9)
(二) 2019-2021年中国人工智能产业规模预测 (9)
(三) 2019-2021年细分结构预测 (10)
1、产业结构 (10)
2、产品结构 (10)
三、中国人工智能产业重点企业分析 (11)
(一) 阿里AI (11)
(二) 商汤科技 (13)
(三) 明略数据 (14)
(四) 思特奇 (16)
四、建议 (17)
(一) 以政府示范带动重点行业应用落地 (17)
(二) 构建人工智能开放创新平台 (17)
(三) 针于不同发展阶段进行差异化布局 (17)
(四) 针对重点应用领域构建技术创新壁垒 (18)
表目录
表1 2016-2018年中国人工智能产业规模及增长 (5)
表4 2016-2018年中国人工智能产业结构细分 (7)
表5 2018- 2021年中国人工智能产业规模与增长预测 (9)
表6 2019- 2021年中国人工智能产业结构预测 (10)
表7 2019-2021年中国人工智能产业产品结构预测 (10)
表8 阿里巴巴人工智能产品分析 (12)
表9 商汤科技人工智能技术分析 (14)
表10 思特奇人工智能AIPaaS 产品 (17)
图1 中国人工智能产业链分析 (5)
图2 2016-2018年中国人工智能产业规模及增长 (5)
图3 2016-2018年中国人工智能产业结构占比 (7)
图4 2018年中国人工智能产业产品结构 (8)
图5 2018-2021年中国人工智能产业规模预测 (9)
图6 2019- 2021年中国人工智能产业结构预测 (10)
图7 2019-2021年中国人工智能产业产品结构预测 (11)
图8 阿里云计算&大数据&智能产业生态布局 (11)
图9 商汤科技AI领域核心业务与产品分析 (13)
图10 明略数据明智系统2.0整体架构 (15)
一、2018年中国人工智能产业整体概述
(一) 产业发展概述
1、产业概述
人工智能(AI)是基于计算机科学，生物学，心理学，神经科学，数学和哲学等学科的科学和技术。
人工智能通过研究人类大脑的思考、学习和工作方式，再将研究结果作为开发智能软件和系统的基础，通过模仿人类的思考方式使计算机能智能的思考问题。
该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能产业是指群体、团队、个人针对人工智能本身基础理论、技术、系统、平台以及基于人工智能技术的相关产品和服务的研发、生产、销售等一系列经济活动的集合。
智能图谱是利用人工智能技术，对产业进行全局性、前瞻性的探索，对产业链格局进行挖掘和智能分析，展示产业的前沿领域和产业链各方之间的联系，为产业发展提供决策依据。
人工智能产业链中主要分为基础层、技术层和应用层。
基础层主要包括智能传感器、智能芯片、算法模型，其中，智能传感器和智能芯片属于基础硬件，算法模型属于核心软件。
技术层是人工智能核心和高价值环节，包含机器学习、自然语言处理、图像识别三个环节。
机器学习通过归纳、综合等方法，分析数据和经验学习实现自我算法改进。
自然语言处理和图像识别作为人机交互的主要方式，技术成熟度相对较高，通过与硬件控制相结合，可以极大的拓宽技术应用的范围。
从技术引领程度来看，机器学习是引领自然语音处理和图像识别快速发展的核心基础。
利用基于知识图谱的大数据分析，通过机器学习的加工处理将使得语音的识别准确度得到大幅提升，从过去延时分析的应用模式，逐步进入实时辨别的新境界。
应用层主要包括利用人工智能相关技术开发的各种软硬件产品。
软件产品包括语音识别、图像等软件和云平台。
硬件产品包括机器人的智能控制模块、智能无人设备和无人/辅助驾驶汽车的硬件实现方案。
图1 中国人工智能产业链分析
2、产业规模与增长
随着国家规划和各地政策的陆续出台，各地人工智能相关建设逐步启动。
2018年，中国人工智能产业规模达到5431亿元，同比高速增长35.5%。
图2 2016-2018年中国人工智能产业规模及增长
3、基本特点
（1）人工智能产业环境日渐形成。