2019中国人工智能商业落地研究报告
中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告
中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能行业定义 (3)第二章、中国人工智能行业综述 (4)第三章、中国人工智能行业产业链分析 (5)第四章、中国人工智能行业发展现状 (6)第五章、中国人工智能行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能行业发展前景预测分析 (12)第九章、中国人工智能行业分析结论 (13)第一章、人工智能行业定义人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指由计算机系统所表现出的智能行为。
它不仅涵盖了机器学习、自然语言处理、图像识别等多个子领域，还广泛应用于从自动驾驶汽车到智能家居设备等各种场景中。
随着技术的进步和市场需求的增长，AI已成为推动全球经济增长的关键力量之一。
1.1 人工智能市场规模全球人工智能市场持续扩张。
2022全球AI市场规模达到约4,500亿美元，预计到2027这一数字将增长至16,000亿美元左右，复合年增长率超过25%。
北美地区占据了最大的市场份额，而亚太地区则显示出最快的增长速度。
1.2 主要应用领域AI技术主要应用于以下几个方面：医疗健康：通过AI算法辅助诊断疾病、个性化治疗方案设计等，有效提高了医疗服务效率与质量。
2021年全球医疗AI市场规模约为60亿美元，并有望在未来五年内实现年均35%以上的增长。
金融服务：AI在风险管理、信贷审批、智能投顾等领域发挥了重要作用。
2022全球金融科技领域中AI相关投资总额超过了100亿美元。
零售电商：AI技术帮助零售商优化库存管理、提升顾客购物体验。
根据博研咨询&市场调研在线网分析，2023年全球零售业AI解决方案市场规模将达到80亿美元左右。
智能制造：AI赋能工业自动化生产流程，显著提升了制造业的生产效率。
人工智能的发展对商业银行的影响及对策分析
人工智能的发展对商业银行的影响及对策分析1. 引言1.1 人工智能在商业银行中的应用现状在当前数字化、信息化的时代，人工智能技术已经成为商业银行的新宠。
人工智能在商业银行中的应用现状主要体现在以下几个方面：人工智能在风险管理方面发挥着越来越重要的作用。
通过机器学习和数据分析技术，银行可以更加准确地识别和评估各种风险，包括信用风险、市场风险和操作风险等。
这有助于银行及时发现并应对风险事件，保障金融系统的稳定和安全运行。
人工智能在客户服务方面也发挥着重要作用。
通过自然语言处理技术和智能对话系统，银行可以提供更加个性化、高效的客户服务，满足客户多样化的需求。
人工智能还可以通过大数据分析客户行为和喜好，为银行精准推送相关产品和服务，提升客户满意度和忠诚度。
人工智能还可以帮助银行优化业务流程，提高工作效率和降低成本。
通过自动化技术和智能决策系统，银行可以实现多个业务环节的自动化处理，减少人为错误和提升工作效率。
这有助于银行更好地处理海量数据和复杂业务，提升整体运营效率。
人工智能在商业银行中的应用现状已经展现出了巨大的潜力和优势。
随着技术的不断发展和完善，人工智能将为商业银行带来更多机遇和挑战，推动银行业进入智能化、数字化的新阶段。
1.2 人工智能对商业银行的影响人工智能的智能计算能力和数据处理能力可以帮助商业银行提高业务效率和准确性。
通过人工智能技术的应用，商业银行可以实现自动化的风险评估、信用评分、客户数据分析等过程，提高决策的准确性和效率。
这有助于降低银行的运营成本，提高工作效率，提升服务质量。
人工智能还可以帮助商业银行优化业务流程和服务模式。
通过智能客服机器人的应用，银行可以提供更快捷、更便捷的服务体验；通过智能风险管理系统的应用，银行可以更好地监控风险，防范金融欺诈等问题。
这些优化可以帮助银行更好地满足客户需求，提高客户满意度。
人工智能还可以帮助商业银行更好地进行风险管理和合规监管。
通过人工智能技术的应用，银行可以快速识别、预测和应对各种风险，保障金融体系的稳定性；可以更有效地监控和管理客户数据，符合相关的合规要求。
人工智能在中国的发展现状
人工智能在中国的发展现状近年来，随着科技的不断进步，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项具有巨大前景的技术，在中国得到了迅速发展。
本文将介绍人工智能在中国发展的现状，包括应用领域、市场发展、政府支持以及面临的挑战。
一、应用领域人工智能在中国被广泛应用于多个领域，具有极大的潜力和巨大的商业价值。
在医疗健康领域，AI可以帮助医生进行疾病诊断和精准治疗，提高医疗水平和效率。
例如，AI技术可以辅助医生在医学影像上发现病灶，提供快速而准确的诊断结果。
在金融领域，AI可以应用于风险控制和数据分析，提高金融机构的运营效率和决策能力。
此外，人工智能还广泛应用于交通、教育、农业等领域，推动社会进步和经济发展。
二、市场发展中国的人工智能市场近年来呈现爆发式增长。
根据国际市场研究机构IDC的数据，2019年，中国人工智能市场规模达到了1330亿元人民币，同比增长62.6%。
中国的人工智能企业数量也在迅速增加，例如，百度、腾讯、阿里巴巴等科技巨头纷纷布局人工智能领域。
同时，大量中小型人工智能创业公司也在中国兴起，推动着整个行业的发展。
三、政府支持中国政府高度重视人工智能的发展，并积极推动相关政策的制定和落地。
2017年，中国国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，提出到2020年，中国人工智能核心产业规模将超过1500亿元人民币。
政府鼓励科技企业加大研发投入，并提供了一系列的政策扶持和资金支持。
此外，政府还加强了人才培养和引进，鼓励大学和科研院所与企业合作，培养更多的人工智能专业人才。
四、面临的挑战虽然人工智能在中国取得了快速发展，但也面临着一些挑战。
首先，人工智能技术本身还存在一些不足之处，例如，目前的人工智能大多是狭义人工智能，还无法真正做到全面的智能化。
其次，随着人工智能技术的普及，涌现出的一些隐私和安全问题也需要解决。
人工智能技术的应用需要大量的数据支持，而数据的安全性是一个重要的问题。
人工智能的商业落地实践
人工智能的商业落地实践人工智能，是指模拟智能行为的理论和技术。
这项技术是全球范围内关注的热点，其应用范围包括医疗、金融、能源、电子科技等众多领域。
如今，人工智能技术已经成为走向商业化的重要技术之一。
本文将探讨人工智能的商业落地实践。
一、人工智能技术的商业化路径人工智能技术可以通过以下几种商业化路径实现商业应用：（一）以提供定制化服务为核心的人工智能企业。
从国内外人工智能企业的实践来看，这类企业主要开发定制化人工智能系统，以满足企业客户各种不同的需求。
这类企业拥有丰富的规则引擎平台、机器学习的算法库和分析平台等方面的技术能力。
（二）以垂直行业解决问题为核心的人工智能企业。
这类企业主要以垂直行业为背景，考虑在企业的特定场景中如何运用人工智能技术解决问题，例如市场营销、金融、物流等。
这类企业一方面需要积累一定的业务知识和行业背景，另一方面需要拥有充足的技术能力，在机器学习和数据挖掘等方面拥有专业的技术优势。
（三）以通用技术为核心的人工智能企业。
这类企业主要依赖高品质的技术积累，例如机器学习、语音识别、图像处理等领域，积极探索各行各业的应用场景。
此类企业通常有着强大的技术和商业模式，平台企业往往从多个领域汇总原始数据，通过数据分析工具进行建模，形成具体的商业产品和技术竞争优势。
二、人工智能技术的商业落地实践案例1、医疗行业：济宁市中医院神经内科的人工智能辅助诊断基于谷歌DeepMind开发的AlphaGo和星际争霸的人工智能程序，济宁市中医院神经内科的医师将人工智能技术运用到脑卒中的辅助诊断中。
病人CT图像上传后，人工智能程序能计算出各种脑组织的体积、质地等可量化的数据，对引发脑梗塞的血栓部位进行评估，展示出该部位的血管供血情况，而这些数据对于医师来说是至关重要的参考信息，同时也提高了诊断和治疗的效率。
2、金融行业：Ant Financial的“AI机器人客服”阿里巴巴旗下子公司Ant Financial旗下的蚂蚁金服，通过人工智能“AI机器人客服”全面改变了传统金融业客服方式。
企业aigc商业落地应用研究报告
企业aigc商业落地应用研究报告1. 引言1.1 概述企业AIGC是一家致力于研发和应用人工智能技术的公司。
随着人工智能的快速发展，商业落地应用成为企业关注的重点。
本研究报告旨在探讨AIGC在商业落地应用领域的研究成果，并分析其对不同行业的影响和挑战。
1.2 文章结构本文分为五个主要部分，即引言、研究背景、商业落地应用案例研究、影响因素和挑战分析以及结论与建议。
引言部分主要介绍了本研究报告的背景和目标，并对各个章节进行了简要概述。
1.3 目的本报告旨在提供有关AIGC商业落地应用的全面描述和评估，并深入探讨该技术在零售、制造和金融领域中的实际应用案例。
此外，我们还将分析影响该技术实施和推广过程中出现问题的相关因素，并提供相应建议以促进未来发展。
以上是“1. 引言”部分内容，主要包括概述文章结构、介绍研究背景以及明确本报告的目的。
在后续部分中，将更详细地介绍AIGC公司的背景，商业落地应用案例研究以及分析相关因素和挑战，并给出结论和建议。
2. 研究背景:2.1 AIGC公司介绍AIGC（Artificial Intelligence Global Corporation）是一家全球领先的人工智能技术公司，专注于开发和应用创新的人工智能解决方案。
成立于2005年，总部位于美国硅谷，AIGC在全球范围内设有多家研发中心和办事处。
公司以其先进的算法和强大的计算能力而闻名，致力于将人工智能技术推向商业落地应用。
2.2 商业落地应用的重要性随着人工智能技术的快速发展和应用场景的不断增加，商业落地应用已成为企业获取竞争优势和实现可持续发展的重要途径。
通过将人工智能技术与各个行业相结合，企业可以提高运营效率、降低成本、优化客户体验，并探索新的商业机会。
因此，对于AIGC等人工智能科技公司来说，研究商业落地应用具有重要意义。
2.3 前沿技术与趋势分析目前，人工智能技术正处于快速发展阶段，并呈现出以下几个趋势和特点：1) 强化学习：强化学习作为一种机器学习方法，能够使计算机代理根据环境的反馈进行自主学习和决策。
中国人工智能行业现状深度调研与投资趋势研究报告(2023-2030年)
中国人工智能行业现状深度调研与投资趋势研究报告（2023-2030年）报告大纲观研报告网一、报告简介观研报告网发布的《中国人工智能行业现状深度调研与投资趋势研究报告（2023-2030年）》涵盖行业最新数据，市场热点，政策规划，竞争情报，市场前景预测，投资策略等内容。
更辅以大量直观的图表帮助本行业企业准确把握行业发展态势、市场商机动向、正确制定企业竞争战略和投资策略。
本报告依据国家统计局、海关总署和国家信息中心等渠道发布的权威数据，以及我中心对本行业的实地调研，结合了行业所处的环境，从理论到实践、从宏观到微观等多个角度进行市场调研分析。
官网地址：/baogao/202302/624667.html报告价格：电子版: 7800元 纸介版：7800元 电子和纸介版: 8000订购电话: 400-007-6266 010-********电子邮箱: ********************联 系 人: 客服特别说明：本PDF目录为计算机程序生成，格式美观性可能有欠缺；实际报告排版规则、美观。
二、报告目录及图表目录一、前景良好，科技公司加大人工智能行业布局随着经济的发展以及科学技术的进步，人工智能技术加快与各行各业的的深度融合，不断涌现出新的市场需求与服务，人工智能行业整体向横向和纵向发展，发展前景良好。
行业内科技公司也积极研发人工智能新技术，推动行业健康有序发展。
2018-2022年，人工智能核心产业市场规模复合增长率为17.03%，市场规模不断扩大。
2022年市场规模增速放缓，受疫情影响明显，资本对人工智能关注热度略微下降，发展趋于理性。
随着科学技术的进步，以及产业结构调整的需求，未来人工智能产业有望迎来下一轮爆发。
资料来源：观研天下数据中心整理当下互联网的发展已经进入瓶颈期，人工智能有望成为科技公司新的增长点，深耕人工智能基础设施（AI通用技术平台和服务），服务于供给侧的to B产业，成为各大科技公司布局人工智能的主要策略。
中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告
中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能技术行业定义 (3)第二章、中国人工智能技术行业综述 (4)第三章、中国人工智能技术行业产业链分析 (6)第四章、中国人工智能技术行业发展现状 (7)第五章、中国人工智能技术行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能技术行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能技术行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能技术行业发展前景预测分析 (13)第九章、中国人工智能技术行业分析结论 (14)第一章、人工智能技术行业定义人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指由计算机系统或其他形式的信息处理设备所表现出来的智能行为。
它旨在通过模拟、扩展和增强人类智能的方式，使机器能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。
自20世纪50年代以来，AI经历了多次发展高潮与低谷，如今已成为全球科技创新的重要驱动力之一，并广泛应用于各个领域。
1.1 行业概述2022年全球人工智能市场规模达到4,280亿美元，预计到2027年这一数字将增长至12,960亿美元，复合年增长率高达25%。
这表明随着技术进步和应用场景的不断拓展，AI产业正迎来前所未有的发展机遇。
1.2 核心技术构成人工智能主要由以下几项关键技术组成：机器学习：作为AI的核心组成部分，2021年全球机器学习市场规模约为110亿美元，预计未来五年内将以每年超过30%的速度增长。
自然语言处理（NLP）：2022年NLP市场规模约为130亿美元，预计到2026年将达到340亿美元左右。
计算机视觉：该领域2021年的市场规模为117亿美元，预计2028年将突破2,000亿美元大关。
机器人技术：包括工业机器人和服务机器人两大类。
2022年全球机器人销售额为510亿美元，其中服务机器人增速尤为显著，预计2025年将实现翻倍增长。
2019智能家居市场研究报告
2019/3/20
智能家居入口及平台已被巨头掌握，智能家居产品种类繁杂， 细分垂直市场同样潜力巨大
智 能 家 居 产 品 分 类
1 6 11
2 7 12
3 8 18
19
20
数据来源：中国室内装饰协会智能化装饰专业委员会《智能家居系统产品分类》· 整理
2019/3/20
2018.3
2018.9
2018.12
小程序
大 力 扶 持
2018年3月5日上午，李克强 总理在人民大会堂作了2018 政府工作报告，工作报告中 的内容涉及社会生活的方方 面面，其中提到“发展智能 产业，拓展智能生活”
2018年9月20日，中共中央、 • 2018年，各地政府开始大 力推广“智慧小区”建设。 国务院出台了《关于完善促进 “关于对智慧小区和装配 消费体制机制，进一步激发居 式建筑项目实施相关激励 民消费潜力的若干意见》（以 政策的通知”，并明确 下简称《意见》）。《意见》 2018年建设 “智慧小区” 明确指出我国在扩大消费规模、 的目标 提高消费水平的有力举措
2016.3
智能家居写进2016政府工作 报告和十三五规划。智能家 居的迅猛发展得到了政府的 大力扶植和培育。政策推动 物联网智能家居行业的导向 十分明显
政 策 扶 持
2013年，电视盒子、智能电 视、智能路由器等智能硬件 大热。家电制造商开始与互 联网企业合作开发产品
2018.1
2017.12
从2016年的阿尔法狗热，到 2017年人工智能被首次写进 政府工作报告，由此带来的 科技热潮一直延续到了2018 年的两会
定义核心
通过有线方式连接产品，系统调试、是物联网技术在家庭场景的应用， 改装难，设备间相对独立。 设备间可实现互联互通、数据共享。 封闭系统 开放系统 支持用户进行个性化场景设置；可 接入具有开放端口的新产品。 移动控制 通过手机、平板等移动端APP控制 智能家居产品，可实现远程控制， 便捷度、安全性、节能性提升。
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企业视角：AI创业机会收窄，研发+商业化并重成创企共识
Part.1 五大视角解读年度人工智能概况
企业
[ENTERPRISE]
2012-2018年中国人工智能领域初 创企业成 立情况
250 212 219
200
150
137
100 61 67
50
108 44
0 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
学术
[ACADEMIC]
2017-2019年国际顶级人工智能学 术会议论 文提交量
0
2000Biblioteka 400060008000
AAAI
NeurIPS
CVPR IJCAI ICCV ICML ACL
2019 2018 2017
学术研究参与度持续上升，参与范围扩大，NLP等子领域取得进展 近年来人工智能学术研究的参与度持续上升，直观表现为各大顶级学术会议的论文提交量逐年 大幅攀升；学术研究的参与范围也不断扩大，除高校和科研机构外，企业更加积极地投入到基 础科研中。论文主题主要围绕深度学习、机器学习、强化学习等领域展开研究。
科创板为人工智能企业拓宽融资渠道 一级市场募资难度上升，使有高额资金需求的人工智能企业持续造血的难度加大。科创板开市， 以注册制取代核准制进行新股发行审核，提升了上市效率，为相关企业开辟了IPO的快速通道， 拓宽了融资渠道。目前，澜起科技、虹软科技在科创板上市，旷视科技则向港交所递交了招股 说 明书，优必选、云知声等发展速度较快的初创企业也已筹备在科创板或其他股市板块上市。
可落地性强，RPA掀起投资热潮 人工智能的私募股权投资市场整体归于沉寂，细分赛道之一——RPA（机器人流程自动化）却成 为热点，受到投资者的广泛重视。该技术能够承担各类需要高频处理强规则、结构化的重复工 作流程，部署实现周期快，可拓展性强。其中美国RPA企业UiPath在三年内实现营收由350万美 元到2亿美元的跨越。在国内，部分人工智能初创企业在今年也明确以RPA作为核心业务。
传统企业与互联网企业的人工智能转型 包括华为、平安集团在内的大型企业在2018年开始加速部署AI应用到企业整体运营和核心业务 流程中。吴恩达团队在2018年发布《人工智能转型指南》，认为试点项目执行、AI团队建设、 员 工AI技能培训、AI战略（进入市场）制定、内外部沟通渠道建立这五个步骤，是公司AI转型的 必 由之路，而这一过程的完成大概需要2~3年时间。MMC Ventures和英国巴克莱银行在一份报 告中 指出，到2019年底，超三分之一的企业将部署人工智能，被认可和采用的范围进一步扩大。
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投资视角：人工智能私募投资呈退潮态势，RPA领域成热点
Part.1 五大视角解读年度人工智能概况
人工智能私募投资市场数据回落，呈现退潮态势
投资
[INVESTMENT]
2012-2019年5月中国人工智能私 募股权投 资市场情况
800 1405.3
600
756.2 791.1 785.2
185.7 400
具体而言，算法模型的开发正逐步从标准化、高人工干预的监督学习转向小样本、少监督、场 景化的模式，利用更少数据、更高时效训练出可处理复杂任务的模型成为重点诉求。人工智能 子领域也出现一系列突破：预训练模型已被批量应用于自然语言处理任务中；融合视觉、语音 的多模态感知计算备受关注；生成对抗模型（GANs）则拓展进入到图像、文本生成等领域… …
人工智能的创业机会收窄 统计数据显示，自2012年起，人工智能创业初见端倪，在2014年快速增长，到2016年 达到顶 峰，之后热度便迅速走低。据此可以大致推断，2018年以来，人工智能的创业机会逐渐 收窄。
初创企业：科研实力+商业落地两条腿走路 度过早期在算法技术方面的争夺战，依靠科研实力和商业化落地两条腿走路正成为人工智能初 创 企业的共识。尽管人工智能的各项技术在理论上具备跨领域通用的能力，但对于人力财力有 限的 初创企业而言，在具体场景制定客户可理解、可执行的解决方案，才具备商业化的可能性。 以高 举高打的策略与大型客户达成定制合作，随后打磨出成本可控的标准化方案进行推广应用， 是初 创企业一般采取的路径。这个过程进展顺利与否，将受到公司的技术实力、销售能力和资 本背景 等因素的影响。
标准化推进 就国内而言，2018年1月，国家人工智能标准化总体组、专家咨询组成立，标准化工作全面推进。 2019年4月，国家人工智能标准化总体组第二次全体会议召开，发布了人工智能开源与标准化研 究、人工智能伦理风险分析等研究成果，《国家新一代人工智能标准体系建设指南》也进入审 改 完善阶段。人工智能标准化取得进展，将加速相关技术创新和成果转化。
人工智能普惠化 以往的人工智能框架在使用过程中仍需要开发者自行设计模型，2018年以来，NAS和AutoML等 工具正使AI技术变得更为简单易用。用户只需喂食数据，工具就能够自行快速地搜索并创建由 复杂神经网络驱动的决策功能，这使人工智能在实际场景中更具可用性，降低了开发者和客户 使用AI及相应服务的门槛和转换成本。
1. 人工智能商业落地企业案例分析
1. AI+跨领域 2. AI+金融 3. AI+营销 4. AI+机器人 5. AI+教育 6. AI+基础硬件 7. AI+其他行业
五大视角解读年度人工智能概况
3
学术视角：参与数量与范围提升，自动工具与标准化降低科研成本
Part.1 五大视角解读年度人工智能概况
2019年中国人工智能商业落地
研究报告
目录
CONTENTS
1. 五大视角解读年度人工智能概况
2. 2019中国人工智能商业落地榜单研究
1. 2019中国人工智能商业落地初创企业100强榜单 2. 2019中国人工智能商业落地成熟企业60强及20大巨头
企业榜单 3. 2019中国人工智能落地投入强度十大城市榜单
425 343
163.4 337
248
200 141 80
0
2014 2015 2016 2017 2018 2019
投资频数
投资金额（亿元） (1-5)
（2018年投资额排除了极端值-对蚂蚁金服的F轮投资）
据统计，在2014-2017年相关投资持续走热的背景下，2018年中国私募市场中人工智能 领域的投 资事件频数有所回落，同比2017年下跌20.7%。2019年1-5月的投资事件数量仅为2018 年全年 的 23.7%，预计2019全年的投资频数和投资金额均将下滑。与此同时，私募投资更加集中 于头部 企业和偏中后期轮次，市场对公司的估值也有所缩水。人工智能在私募投资市场开始呈 现退潮 态势。