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1、金准数据 http:/金准数据人工智能行业数据分析编制机构：金准大数据中心发稿时间：2016-12-29金准数据人工智能行业研究60 年前，达特茅斯会议召开，人工智能作为一门新兴学科在美国肇始。经过六十年的演进，人工智能即将成为改变人类经济、社会的新技术引擎。2016年9月3日，习近平主席在二十国集团工商峰会发表主旨演讲，指出以互联网为核心的新一轮科技和产业革命蓄势待发，人工智能、虚拟现实等新技术日新月异，虚拟经济与实体经济的结合，将给人们的生产方式和生活方式带来革命性变化。随着人工智能从学术课题研发全面步入产业经济爆发阶段，目前全球正迈向以互联网、人工智能、3D 打印、自动驾驶等技术代表的第
2、四次工业革命。中国是全球创新舞台上的佼佼者，也是迈向智能时代最快的国家之一。1.人工智能的简介1.1定义计算机科学理论奠基人图灵在论文计算机器和智能中提出了提出了著名的“图灵测试”如果一台机器能够与人展开对话（通过电传设备），并且会被人误以为它也是人，那么这台机器就具有智能。人工智能之父之一的马文明斯基则将其定义为“让机器作本需要 人的智能才能够做到的事情的一门科学”。而代表人工智能另一条路线符号派的司马贺认为，智能是对符号的操作，最原始的符号对应于物理客体。1.2发展历史金准数据分析人工智能发展历经波折，历史上经历过2次低谷。传统人工智能受制于计算能力，并没能完成大规模的并行计算和并行处理，
3、人工智能系统的能力较差。2006年，Hinton教授提出“深度学习”神经网络使得人工智能性能获得突破性进展，进而促使人工智能产业又一次进入快速发展阶段。表1：人工智能发展里程碑图1：人工智能行业发展历史1.3人工智能行业产业链的划分金准数据表示人工智能产业链可简单划为三层，即底层基础层、中间层技术层与上层应用层。其中，1）基础层包含硬件存储与计算资源和数据资源等，GPU芯片、云计算平台、传感器、数据等均包含在此层中；2）技术层包含算法、模型平台，感知智能算法、认知智能算法等均在此层中；3）应用层包含硬件产品和软件与服务，硬件中包含无人机、机器人及其他智能硬件等，软件与服务包含语音输入法、虚拟助
4、手、自动驾驶及智能安防等。从目前的发展情况看，算法层为人工智能产业链的核心，支撑上层应用的发展，目前感知智能已加速发展，认知智能为人工智能在算法层面的下一个突破方向。而底层基础层中的数据能力与计算能力主要的发展方向为低成本与小型化，数据采集的发展方向为多样化，移动互联网的发展已经为产业积累了一定的数据，未来随着物联网的发展将积累更多的环境与行为层面数据，丰富数据构成。应用层主要与各垂直行业结合开发深度人工智能应用。2.行业现状2.1全球市场现状2.1.1 产业规模快速增长金准数据表示在深度学习技术和开源平台的推动下，人工智能技术门槛逐渐降低，受到全球下游应用需求的迫切倒逼，人工智能赢得了加速发
5、展的黄金期，围绕人工智能的应用和创新不断涌现。2015 年，全球人工智能产业规模达到82.2 亿美元，预计2016 年将突破100 亿美元。金准数据估计2020 年全球人工智能市场规模将达183 亿美元。在未来10 年甚至更久的时间里，人工智能将是众多智能产业技术和应用发展的突破点。图2：2014-2020年全球人工智能产业规模除产业规模快速增长外，围绕人工智能的创业企业数量也大幅提升。截至到2016 年第三季度，全球人工智能创业公司数量已有1287 家，其中585 家获得投资，投资金额总计达到77 亿美元，其中美国投资金额超过31 亿美元。2.1.2 国际间人工智能产业发展不均衡，美英中三国
6、独占鳌头全球人工智能企业数量集中分布在美国、中国、英国等少数国家，三国企业数量占总数的65.73%。图3：全球人工智能企业分布与人工智能企业分布相同，美中英三国融资规模为全球最大，但三者间的规模差距较大，美国为英国的21.9倍，中国的6.96倍。图4：全球人工智能融资规模分布投资机构在地域分布上，美国、英国、中国为前三位，与其各自企业数量、融资规模次序相同。图5：全球人工智能钩子机构分布各国获得的人工智能领域投资次数，与当地企业数量、投资机构数量呈现正相关关系。图6：全球人工智能企业获得投资次数的分布全球人工智能专利数量，美国、中国、日本位列前三，且数量级接近，三国占总体专利的73.85%。位
7、列第四的德国人工智能专利数量仅为中国的27.8%，美国的16.8%。图7：全球人工智能专利数量分布2.1.3 资本大量涌入，看好行业前景在金准数据看来敏锐的资本方，正在积极布局人工智能领域，近年来风投不断加大对人工智能初创企业的投资，持续布局人工智能这个重要“风口”。根据VentureScanner统计数据，近年来全球人工智能领域的投资金额已成爆发增长态势。2014年人工智能企业融资总量首次超过10亿美金，2015年融资总量更是超过12亿美金。2016年前三个月的不完全统计显示，全球在人工智能领域的投资已经超过4亿美金。图8：全球人工智能投资金额根据VentureScanner统计，从人工智能
8、投资分布情况看，机器学习（应用）分类以263家公司的数量遥遥领先，自然语言处理公司以154的数量位列第二，通用计算机视觉排名第四。从资本方的投资意愿看，对机器学习、自然语言理解、计算机视觉等技术与应用关注度较高。图9：人工智能投资领域分布金准数据认为，巨头的加入、资本的持续布局在一定程度上印证了人工智能行业的火爆，虽短期看人工智能仍处于大规模投入期，短期内较难变现，但未来人工智能应用于无人驾驶汽车、辅助诊断、刑侦监测等领域将会产生巨大的商业价值和社会价值，资本层面的爆发将持续带动人工智能行业加速爆发。2.1.4 互联网巨头积极布局，抢占先机科技巨头在人工智能领域的布局始终领先，以Google为
9、例，其在2014年斥巨资收购的DeepMind公司，后者在2015年开发出的基于深度学习模型的围棋程序AlphaGo先是在2015年击败欧洲冠军樊麾二段，后又于2016年3月击败世界冠军李世石九段。显示出人工智能在围棋领域的强大实力，也在一定程度上引发社会对人工智能的关注。除Google外，Facebook在人工智能领域也较为领先，其在图像识别、机器围棋等领域也在不断投入。国内互联网厂商诸如百度、腾讯，同样在人工智能领域加大投入，持续布局人工智能领域。公司大事记Google2013年3月收购初创公司DNNresearch2013年12月，Google连续收购8家机器人公司2014年1月斥资4亿
10、美元收购人工智能初创企业DeepMind2015年3月谷歌强生联手研发手术机器人2015年11月，谷歌开源了利用大量数据直接就能训练计算机来完成任务的第二代机器学习平台Tensor Flow2015年12月Google和福特成立合资公司，基于谷歌的技术开发无人驾驶汽车2016年3月对战世界围棋冠军，职业九段选手李世石，并以4:1获胜Facebook2012年斥资6000万美元的价格收购以色列人脸识别公司F2013年8月收购语音识别及机器翻译公司Mobile Technology2013年12月任命计算机科学家Yann LeCun作为人工智能研究院的主管，用深度学习专业知识来帮助创建解决方案，更
11、好的在每天上传到Facebook上的3.5亿张照片和视频中识别人脸和对象2015年1月开源基于Torch深度学习插件2015年6月在欧洲建立人工智能实验室Facebook AI Research2015年8月推出个人助理：Facebook M2015年进军智能围棋百度2013年成立百度深度学习研究院2014年5月美国硅谷投资3亿美元成立百度美国研发中心，宣布任命吴恩达为首席科学家2014年百度同时在美国和中国成立了四大研发中心，三大实验室，包括在硅谷的人工智能实验室，在北京的深度学习实验室和大数据实验室。2015年5月百度发起的全球最大分布式深度机器学习开源平台正式向公众开放2015年9月首款
12、智能机器人“度秘”问世2015年9月推出DuLight小明，该产品由百度深度学习实验室研发推出，依托“百度大脑”的图像识别，人脸识别、语音十倍以及深度学习等相关核心技术，打造成盲人的日常生活死人助理结合百度大数据分析能力和自然人机交互技术，帮助盲人“洞见”真实世界，实现平等的各行各业的服务便利。2015年推出“脸优”手机应用，“脸优”是一款基于百度深度学习实验室的“人脸识别技术”设计的“黑科技”娱乐换脸app。通过用户自己上传脸部照片，实时合成在摄像头拍摄的其他脸部，让视频形成变脸的效果。2015年11月，百度研究院宣布任命林元庆为深度学习实验室主任2015年12月百度透露硅谷人工智能实验室（
13、SVAIL）的研究成果，深度语音2代只用一个学习算法精确识别英文和普通话，验证了端对端途径的语音识别，代替了传统方式使用神经网络手工部分，将以往系统的错误率减少了43%。2015年12月，百度宣布其无人驾驶汽车完成国内首次城市、环路及高速道路混合路况下的自动驾驶。2015年12月，百度宣布了一项与北京协和医院联合发起的食管癌研究项目，将百度的人工智能技术与协和医院的食道癌数据今夕对接，共同推进食道癌。腾讯2015年9月，推出撰稿机器人Dreamwritter.2015年9月，开放视觉识别平台腾讯优图表2：互联网巨头的人工智能布局1、谷歌：贯彻软硬件结合的理念谷歌，或者说现在的Alphabet，
14、已经建立了独一无二的AI检索算法，在自然语言处理上面颇具优势，并应用于谷歌搜索，预计还将在谷歌智能家居生态中大显身手。公司的开源软件库/云计算平台TensorFlow还在结合了很多前沿的硬件加速器，推出新的AI张量处理单元TPU。此外，收购的DeepMind也在击败李世石的战役中一举成名。2、亚马逊：筹备开源服务亚马逊AWS在云服务的布局已经颇具优势，2015年4月，公司宣布推出机器学习服务亚马逊ML，提供针对性的用户体验。今年5月，亚马逊推出了自家的开源软件DSSTNE，帮助建立深度学习开发库。3、苹果：活跃的收购者过去一年间，评估已经收购了Emotient、Turi、Tuplejump等A
15、I创业公司，并雇佣了之前在NVIDIA从事GPU软件项目的Johnathan Cohen，并找来Ruslan Salakhutdinov作为其AI研发部主管。Siri可以算作苹果在AI方面最主要的成就之一，此外，苹果大脑的传言也甚嚣尘上。4、微软：力推基于GPU和FPGA的云微软首席执行官纳德拉介绍称，微软正在建立“民主化的AI（democratizing AI）”，目前AI研究小组员工人数超过5000人，目标在于改变人机体验和交互技术，小娜是比较有代表性的一个成果。此外，公司还在建立基于GPU和FPGA的云（Azure）方面做努力。5、Facebook：开源工具组建开发者社群Facebook在AI方面的主要布局集中在建立开发者社群，开源Torch、Chef、fastText、BigSur 等一系列 AI 工具及资料库，并推出具体的应用程序，比如已经出现的图象识别、语音文字转换和智能翻译等。6、Salesforce：建立云生态2014和2015年，Salesforce开始利用自家电开发平台执行云机器学习任务。公司还收购了Minhash,、PredictionIO、MetaMind等AI公司，目的在于建立云销售、云营销、云
