人工智能的产业链构成与发展前景

人工智能的产业链构成与发展前景

人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是用人工方法做出的类人类智能，不仅可以理解人类的思维及意识，甚至在某些领域还可以超越人的智能。当前人工智能正在形成不断迭代的“试验-验证-学习”的正循环，全面应用于人们的工作、生活的各个领域中。一人工智能产业发展的环境引领未来发展的第四次产业革命受到的全球关注度正在逐渐升温，其中最具冲击性的高新技术产业就是人工智能。事实上，AI的发展与神经网络学的发展有着紧密关系，第一次AI热潮是在20世纪50年代基于神经网络相关基础理论而提出的；第二次AI热潮是在20世纪80年代初伴随着算法应用升级而提出的；第三次AI热潮是2006年深度学习（深度神经网络）基本框架得到了验证，相关技术崛起而带动提出的；第四次AI热潮是2016年生成对抗网络（GANs）让人类距离自主学习机器又近了一步而提出的。AI是第四次产业革命的主角，因此引发了各国人工智能研发的热潮，使各国纷纷出台国家AI发展战略，以达到抢占战略制高点的目的。全球首份人工智能发展战略由美国白宫于2016年10月发布的《国家人工智能研究和发展战略计划》而开启。随后美国又连续发布两份关于对人工智能的政府报告，且推出了“神经技术脑计划”和“人脑计划”。与此同时，欧盟启动全球民间资助机器人创新计划“SPARC计划”，旨在扩大欧洲的领导地位并确保欧洲在全球的影响力。被称为“机器人超级大国”的日本不仅启动了大脑研究计划，还制定了《日本机器人战略：愿景、战略、行动计划》，希望推动日本的工业生产力的提高。英国为了要成为第四次产业革命的领导者也推出了“RoboticsandAutonomousSystems”（RAS）计划。韩国未来创造科学部牵头启动Exobrain计划，发布了STARLab软件等研发项目。我国也将人工智能提到了国家战略的高度，2017年3月，“人工智能”首次被写入政府工作报告，7月我国又提出人工智能三步走战略目标，明确要积极推动人工智能的发展。目前全国已经有20多个省市把机器人作为重点产业来培育，建成及在建的机器人园区有40多个。表1我国人工智能相关政策一览时间发布单位战略、规划2015年5月国务院《中国制造2025》2015年7月国务院《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》2016年3月国务院《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要（草案）》2016年4月三部委联合《机器人产业发展规划（2016～2020）》2016年5月国家发改委等四部委联合《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》2016年8月国务院《“十三五”国家科技创新规划》2017年1月国务院《关于促进移动互联网健康有序发展的意见》2017年3月国务院政府工作报告2017年7月国务院《新一代人工智能发展规划》2017年12月工信部《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018～2020）》资料来源：依据中商产业研究院及新智元AI报告整理加工而成。表1我国人工智能相关政策一览二人工智能的产业链构成从人工智能产业链的角度来看，人工智能可以分成基础层、技术层及应用层，如图1所示。基础层包含数据服务、云计算、传感系统、计算力平台等内容。传感器负责收集数据，云计算及计算力平台（CPU[1]，GPU[2]，FPGA[3]，NPU[4]，ASIC[5]等）负责运算，算法模型负责训练数据，数据的训练集和测试集要求数据分布均匀。技术层包含感知技术、深度学习、智能交互技术等内容。其中感知技术通过看懂、听懂、读懂世界来让机器完成对外部世界的掌握。感知技术是所有类人工智能产品和服务的根本，只有感知正确并做出识别才能让机器在面临复杂问题或关系需要进行智慧决策时做出自主决策和行动。应用层包含智能家居、智能医疗、智能旅游、智能农业、智能金融、智能交通、智能安防等内容。目前各个行业积极应用人工智能技术，从本质上是为人们的生活与学习提供更便捷的交通、更贴心的服务、更美好的产品。图1人工智能产业链人工智能产业链上游的基础设施建设（AI开源平台、AI芯片等）一直是全球科技巨头们竞相追逐的战略要地。AI芯片是人工智能的重要支撑，因此，全球科技巨头纷纷建设这一重要的战略工程。IBM早在2015年10月就推出了TrueNorth芯片，NVIDIA2016年4月推出了TeslaP100GPU芯片，Google于2016年5月推出了TPU芯片，中国科学院于2016年11月推出了寒武纪-1A深度神经网络处理器芯片。大量AI创业公司在使用开源平台时，会通过试错验证来优化算法并不断迭代算法，开源平台同时又可以获得用户行为的数据，获取市场对应用场景的热度反馈，进而确认并提前布局将来有发展潜力的应用场景，因此科技巨头也纷纷开发AI开源平台。Google公司2015年11月开创Tensorflow平台，IBM2015年11月开创SystenmML平台，Microsoft2015年11月开创DMTK平台，Facebook2015年12月开创Torchnet平台，Tesla2016年4月开创Open-AI平台，Amazon2016年5月开创DSSTNE平台，百度2016年9月开创Paddle-Paddle平台。三人工智能在产业领域的应用1.机器人第四次产业革命爆发、社会需求的变化、技术革新迭代驱动了全球机器人革命的爆发，未来机器人作为我国数字化转型的关键技术之一，将成为经济转型升级的新驱动力量。机器人的技术逐渐向自然语音处理、机器视觉及深度学习等方向演进，应用领域也从工业领域向商用、家用等领域扩散。我国2015年提出《中国制造2025》战略规划时就将机器人列入重点突破领域之一；2016年又出台《机器人产业发展规划（2016～2020）》，目前已有20多个省市将机器人作为重点产业进行培育。《中国机器人产业发展报告2017》数据显示，2017年中国机器人市场达62.8亿美元，具体如图2所示。图22017年中国机器人市场现状从当前产业格局来看，我国呈现出机器人与汽车、信息技术及数字媒体等多行业/企业协同发展的态势。区域上也呈现东南西北四大产业集聚区：东部地区以阿里巴巴、商汤科技、科沃斯、钛米、科大讯飞等为代表显示出机器人领域实力相对雄厚；南部地区以广州数控、固高、嘉腾、欧凯、拓斯达、汇川等为代表显示出工业机器人的市场应用空间较大；西部地区以华中数控、湖南瑞森可、成都英博格、四川乐博士为代表在技术应用场景表现活跃；北部地区以沈阳新松、速感科技、旷世、哈工大机器人集团、纳恩博、歌尔为代表呈现出良好的科研实力及形成了良好的产学研合作机制。机器人写作目前已成为新闻传播发展的新热点。其本质是大数据时代对于信息抓取进而按照一定的程序自动生成稿件的技术，现阶段是充当新闻工作者在稿件写作方面的助手。人类记者需要针对不同的传播平台，发布具有不同特点的新闻稿件，以适应不同读者的阅读习惯。然而，这些工作的背后，是满足算法统计、数据新闻和自动化生成的要求，以指数增长的工作量使新闻工作者越发需要智能机器人的辅助。从2006年美国汤姆森公司开始运用机器人记者撰写经济和金融方面的新闻稿到2014年自动机器写作软件开启了新闻生产新模式，新闻产出的数量和质量都超乎预期。在中国，继腾讯财经用Dreamwriter推出了国内第一篇“机器人新闻”后，如今日头条新闻机器人“张小明”和新华社的“快笔小新”等国内写作机器人也蓬勃发展起来。2.AI+金融人工智能技术与金融行业的融合，将会重构现有金融行业的格局，可以实现在前端为用户提供便利性、个性化、安全性的服务；在中端支持授信、各类金融交易的决策；在后端用于金融风险的监督与管理。人工智能主要采用机器学习、生物体征识别等技术，在金融的应用场景主要有智能投顾、征信、身份验证、智能客服及风控等。智能投顾（Robo-Advisor）是人工智能技术与金融服务深度融合的一项产品及服务。可以理解为通过结合智能化算法、投资者的财务状况、风险承受水平、预期收益目标进行综合分析计算后向用户提供的一种定制化的投资组合。国外以Betterment和Wealthfront为代表的智能投顾服务模式最早于2008年诞生。随后又出现了FutureAdvisor、PersonalCapital、SchwabIntelligentPortfolio、SigFig等平台。我国的智能投顾平台主要有弥财、财鲸、理财魔方、钱景、雪球和金贝塔等。其中理财魔方于2015年9月正式上线，是我国首款智能投顾APP，该产品依据获诺贝尔奖的资产配置模型，根据中国市场进行相关优化，专门为客户提供量化投资分析建议。征信、风控领域的平台，国外主要以Zestfinance、Experian、WolframAlpha等为代表。国内的启信宝于2015年5月上线，目前是全国最全的企业征信数据库之一，汇聚国内近万家企业的实时动态运营数据。国内金融搜索引擎的平台主要有资信客、融360、91金融等；身份验证的平台主要有旷世、商汤科技、依图、格灵深瞳等；智能客服主要有智齿客服、网易七鱼等；智能诊疗的平台有拍医拍、康夫子等；智能影像平台有推想科技及DeepCare等。3.AI+医疗人工智能在医疗领域的应用场景主要包括医疗机器人、医疗影像、远程问诊、药物挖掘、辅助医疗诊查等内容。这一领域主要基于图像识别、语音语义识别技术、深度学习、知识图谱、可穿戴设备等人工智能技术。机器通过深度学习医疗案例及经验数据可以显著提高医疗人员及机构的工作效率，更多触达用户及降低医疗成本。同时越来越多的医疗数据及生命体征数据通过人工智能技术也能及时传达给患者，使患者做到自觉自查、及早发现并管理好潜在的疾病。经济越发达，物质越丰富，就会有越多的人将健康长寿定为最强的意愿表达，因此，智能健康管理产品就在人们的日常生活中突显出来了。健康有益平台于2014年创建，是国内较早的AI精准健康管理开放平台。其自主研发的EGO-AI精准健康管理系统，可以对上千种的中国菜品进行图像识别，识别准确率达90%，提高了用户对健康食物的认知和传播。同时平台通过自然语音处理技术、人机交互技术可以精准理解用户在健康方面的真实需求和目的。健康有益这一平台实现了通过不断采集、学习、分析用户的行为数据，实时、动态、智能地对用户的行为进行引导，使其个人生活习惯达到基于精准医学的健康管理。4.AI+安防传统安防领域主要以安防监控设备、VMS系统和安防人员为主，但是往往存在对图像视频识别度低、精准度低、安防人员的培训成本高但流失率高的问题。加之，恐怖分子事件频出，各国都将治安反恐提到了国家首要任务中。针对传统安防的不足，人工智能技术应用于安防领域主要基于计算机视觉、深度学习、语音识别、人机交互等技术，通过人脸识别、行为识别和安防机器人来提供更精准、更高效、更全面的安防服务。随着智慧城市、平安城市的建设，传统安防系统从过去的被动防御升级为主动预警与判断。城市的监控点迅速扩展到几十万路的规模，凭借着视频及卡口产生海量数据不仅可以做到实时分析视频内容、探测异常情况，还可以将安防系统做到事前预警防范、事中防范响应、事后追查的全周期安防。从产业链的角度来看，目前主要由人工智能芯片、平台及软件算法、硬件和系统集成、其他下游厂商构成。人工智能芯片的DSP芯片方面，Ambarella、Hisilicon、三星、英伟达和英特尔等公司占有较高市场份额；图像传感器芯片方面，索尼、三星、东芝、Ambarella和hynix等公司占有较高份额。平台及软件算法以旷视科技、商汤科技及云从科技等公司为代表专注于技术的创新和研发。硬件及系统集成方面，海康威视和大华集团占据市场主要份额。其他下游厂商以电信运营商、经销及代理商和设计施工为主。5.AI+家居随着社会经济不断向前发展，人们的消费需求变得越来越需要更安全、更舒适、更环保、更智能化。智能家居系统通过搜集、分析用户数据，让人们实现了借助科技手段来精细化管理自己的生活方式及生存环境质量，进而得到高质量的个性化服务。人工智能技术在家居领域的应用场景主要有智能照明、智能家电、智能硬件、智能音箱、智能摄像头、智能门禁、智能遮阳、防盗监控、能源管控、门窗控制、自动抄表、地板采暖、卫生防疫等内容。智能家居的目标是能够为人们提供一种环境（设备）控制、智能监测、信息交互等全方位感知的家居环境。从产业链的角度来分析，芯片是上游的核心环节，目前由英特尔、高通、英伟达等公司占有主要市场。上游的语义控制环节的公司以科大讯飞和百度公司为代表；网络通信环节以上海庆科和东软载波为代表。中游的家电厂商环节主要以美的、格力、海尔公司为代表；智能硬件环节以小米、小鱼在家为代表；代工厂环节以富士康和日月光为代表。下游的云平台环节以阿里云、京东云为代表；开发者平台以腾讯和三星为代表；供应链服务以京东和硬蛋网为代表。整体来看，产业链的行业参与者众多，上游的芯片开发依然是技术门槛，国内形势不容乐观；中游的成本比上游高，如何向“产品+”转型是关键；下游面临垂直整合，如何快速做到规模产业化是关键。四人工智能产业的发展前景1.服务机器人的发展将呈现上升态势，尤其在家政服务、医疗机器人、物流机器人等方向上将继续发力由于家政服务的机器人技术含量较低，产业发展已较为成熟，随着家政服务机器人逐步向市场渗透，预期其市场规模将持续增长。医疗机器人的技术含量高，