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2019上半年中国人工智能产业研究报告

2019-11-10 17:23:07 点击:1853

随着政策的推进和资本的关注,人工智能产业将继续快速发展,2020年中国人工智能核心产业规模将超过1500亿元。目前,较为商业化的常用技术包括智能语音、计算机视觉、自然语言处理和知识映射。人工智能与旅游、安全、医疗、零售等行业的结合都解决了一些行业难题。其中,无人驾驶是人工智能技术的重要应用之一,其发展前景受到业界的高度关注。未来,人工智能产业将形成产业分工合作重于竞争的局面。

核心视图

随着工业的快速发展,2020年中国人工智能核心产业规模将超过1500亿元。国务院发布的《新一代人工智能发展规划》提出,到2020年,人工智能的整体技术和应用将与世界先进水平保持同步。随着政策的推进和资本的关注,人工智能产业将继续快速发展。

2030年,无人驾驶汽车在中国的销量预计将达到190万辆,无人驾驶汽车前景广阔。无人驾驶作为人工智能技术的重要应用之一,一直受到业界的关注。目前,百度、马骁智星、神兰科技等众多企业已经聚集在中国无人驾驶领域。随着技术的进一步突破和行业标准的逐步提高,无人驾驶汽车市场将面临爆发。

人工智能技术正在逐渐成熟,5g或提升商业着陆速度。随着人工智能技术的进一步成熟,企业的商业应用能力将成为未来资本评估的重要因素。与此同时,随着5g商务的逐步到来,人工智能技术的连接效率将进一步提高,并进入深度学习、数据挖掘、自动编程等领域。也将在更多的应用场景中实现。

以下是该报告的摘录

人工智能的定义

简而言之,就是通过计算机实现人脑的思维能力,包括感知、决策和行动。

人工智能通用技术

目前,人工智能高度商业化的常用技术包括智能语音、计算机视觉、自然语言处理和知识映射。其中,智能语音主要是通过感知用户的话语,并通过一系列内部理解、处理和反馈,实现机器最终完成与用户交流的过程。该过程包括语音识别、自然语言处理、语音合成等技术。

知识地图

知识地图旨在描述客观世界中的概念、实体、事件及其关系,是构建下一代智能搜索引擎的核心基础。一般来说,知识地图是一个将各种信息连接在一起的关系网络。

人工智能算法

人工智能技术的应用

目前,人工智能的商业化主要基于计算机视觉、智能语音、自然语言处理等技术,在某些特定领域有相应的产品或服务。目前,国内外人工智能企业应用的技术除了上述三项外,还包括基础硬件。人工智能技术的应用非常广泛,几乎涵盖所有行业。

中国人工智能发展迅速

中国的人工智能技术起步较晚,但发展迅速。目前,它在专利和企业数量方面已经处于世界领先地位。2013年至2018年,全球人工智能领域共发表论文和文献305,000篇,其中中国发表论文和文献74,000篇,美国发表论文和文献52,000篇。就数量比例而言,2017年中国的人工智能论文数量占世界的27.7%。目前,中美人工智能研究论文合作规模最大,是全球人工智能合作网络的中心。中美合作对全球人工智能的发展有着深远的影响。

中国人工智能企业的代表

2019年中国人工智能发展新趋势

2019年中国人工智能发展热点

2019年中国人工智能产业图集

中国人工智能专利申请数量

据iimedia研究,截至2017年12月31日,中国人工智能专利申请数量已达46284件。随着国家大力倡导并逐步加大研发投入,人工智能被应用到越来越多的工业领域,相关专利的数量在未来应该会继续增加,人工智能技术的工业发展前景看好。

中国人工智能融资额度

据iimedia research(人工智能媒体咨询)称,2018年,中国人工智能行业融资1311亿元,增速超过100%。投资者对人工智能产业的发展前景持乐观态度,资本将帮助该产业更好地发展。随着人工智能技术的进一步发展和落地,深度学习、数据挖掘、自动编程等领域也将在更多的应用场景中实现,人工智能技术的产业发展前景将会更好。

中国人工智能核心产业规模规划

国务院发布的《新一代人工智能发展规划》提出,到2020年,人工智能的整体技术和应用将与世界先进水平同步,核心产业规模超过1500亿元,到2025年,人工智能核心产业规模超过4000亿元,到2030年,人工智能的理论、技术和应用将达到世界领先水平,核心产业规模超过1万亿元。随着政策的进一步推进和技术的进一步成熟,人工智能产业的登陆速度将显著加快。

2019年上半年中国人工智能独角兽名录

人工智能旅行

人工智能与旅游相结合解决传统旅游不便的难点

自动驾驶

自动驾驶是一种允许机器代替人驾驶车辆的技术,包括感知、决策和控制而不是人。这三个部分构成了自驱动技术的核心过程。目前的技术是通过传感器进行感知,这相当于人眼,但是传感器可以更精确地识别距离和速度等参数。然后通过感知获得所有参数,并由计算单元计算下一个决策。最后,通过向车辆的有线控制系统发送指令来完成控制。

无人驾驶市场广阔。

数据显示,到2030年,中国预计将销售190万辆无人驾驶汽车。自动驾驶技术的发展可以大大提高人们的旅行体验和安全性。自动驾驶技术可分为六个级别l0-l5(无自动化、驾驶支持、部分自动化、条件自动化、高度自动化和完全自动化)。中国目前的无人机技术水平l4还有很长的路要走。随着人工智能技术的发展和5g时代的到来,中国无人驾驶汽车市场前景广阔。

无人驾驶技术的未来挑战

自动驾驶的安全性仍然是人们最关心的问题。如果无人驾驶的安全性达不到人们自己驾驶的安全性,无人驾驶就不能普及。自动驾驶技术也涉及伦理问题。如果未来人工智能达到一定水平,无人驾驶将有权做出独立决策,交通事故的解决和责任的确定也将成为未来无人驾驶技术落地的关键因素。

计算机视觉在安防行业的应用

在安防行业,摄像设备技术是提高行业智能化水平的重要保证。数据显示,2018年,证券行业占机器视觉领域市场构成的67.9%。由于近年来计算机视觉产业的快速发展,人工智能已经在安防行业实现了更高的智能落地。

生物测定学

计算机视觉、语音识别、机器学习和各种传感器(声音传感器、光学传感器、生物电传感器等)的组合。)可以识别人脸、指纹、虹膜、掌纹、手指静脉、声波纹等各种生物特征。以识别检测到的用户。

中国“人工智能安全”代表企业

网络安全级别保护

国家高度重视网络安全,推动安全体系完善安全解决方案。《中华人民共和国网络安全法》和《网络安全等级保护条例》的颁布,为如何巩固和升级安全体系提供了系统的指导。《网络安全等级保护条例(征求意见稿)》于2018年6月27日发布。业界通常称之为“网络安全级别保护2.0”。

《人工智能医学》

“人工智能医学”的应用

人工智能和医疗有许多结合的方法。从医疗过程的角度来看,在诊断之前、诊断期间和诊断之后都有治疗阶段。病人、医生和其他不同角色都有申请。它可以分为以下几个部分:

人工智能辅助诊断模式

人工智能医学影像诊断方法

人工智能在图像处理方面的能力可以分为四类:图像分类、目标检测、图像分割和图像检索。

人工智能药物研发

人工智能在药物研发中的应用有两个方面:一是药物研发阶段,二是临床试验阶段。

中国“人工智能医疗”市场现状

在人工智能医学影像行业,数据显示,从2013年到2017年,整个医学人工智能行业共收到241笔国内融资。2017年,国内人工智能医学影像行业宣布了近30项融资活动,融资总额超过10亿元。

中国发展“人工智能医学”面临的挑战

人工智能零售

传统零售的一大难点在于客户的准确定位。营销在非潜在客户身上浪费了大量成本。另一个棘手的问题是供应链和物流管理。传统供应链与货架没有直接联系,而是先进入仓库,仓库管理是零售业的一项主要成本支出。人工智能与零售业结合后,可以在准确定位客户、供应链和物流管理方面节省大量成本。通过大数据分析,整个零售上下游都串联起来,实现真正的智能零售。

“人工智能零售”生态链

产品设计师根据市场需求设计相应的产品,人工智能可以帮助设计师准确理解产品形象;人工智能保证高质量的生产和制造;在供应链中,人工智能支持无人值守的存储和运输路线优化。收入管理使用人工智能来寻找最优定价、动态定价和差别定价。人工智能还支持离线售货和电子商务,以提高购物效率。

神兰技术——商业模式的导向

神兰科技(Shenlan Technology)成立于2014年,致力于人工智能的基础研究和应用开发,人工智能产业链的智能软件输出,独立的硬件设计和制造。神兰科技在智能驾驶和汽车制造、智能机器人、人工智能城市、生物智能、零售升级等领域实现了布局和产品落地。同时,在“公司科学院”模式下,前沿科学院不断探索和改造技术。神兰科技于2017年至2018年由CICC资本、绿地集团等投资企业投资。截至2019年2月,已完成六轮融资,总金额6亿元。

神兰技术——核心竞争优势

神兰科技——走国际化战略布局

在全球人工智能发展趋势的背景下,国内人工智能企业也需要找到自己的发展方向。与此同时,深兰科技在过去的两年里一直沿着“一带一路”路线积极开拓海外市场。

上塘科技——人才定位与产业布局

尚堂科技成立于2014年。公司主要研究计算机视觉技术和深度学习算法。上汤技术的主要特点是创建底层算法平台,然后将该技术应用于行业。上塘探索了一种独特的“1(基础研究)1(产品和解决方案)x(产业)”模式,这种模式是“由上塘驱动,使所有产业都成为可能”,在许多垂直领域的市场份额排名第一。

地平线机器人-人工智能解决方案提供商

地平线机器人的核心研究技术是“深度学习”,一种专门用于人工智能的算法。通过这项技术,公司开发了一系列人工智能技术服务平台,包括“安徒生”平台和“雨果”平台。

中国人工智能将在未来保持热度

据人工智能媒体咨询分析师称,目前中国整个人工智能行业的规模仍在增长。与此同时,国家还出台了各种政策来支持人工智能产业。资本市场对人工智能产业的投资热情有增无减。技术突破是工业增长的核心驱动力。

人工智能产业的未来趋势取决于算法的进展。由于算法的技术突破决定了人工智能的上限,人工智能企业未来的差距在于算法的技术突破。谁先在算法上取得成功,谁就将受到资本市场的青睐,行业的落地将进一步加快。在算法方面,有很好的模型,如深度学习和神经网络。然而,就我国人工智能算法的整体发展而言,虽然工程算法取得了阶段性突破,但基于认知水平的算法水平仍有待提高,这也是未来竞争的核心领域。

虽然算法决定了人工智能的上限,但可能很难在短时间内突破目前的算法,因此计算能力也是当前人工智能企业竞争的一个关键方向。在目前的计算能力水平上,主要实现商业化的人工智能技术有计算机视觉、智能语音等。未来,计算能力的进一步突破,包括计算能力的提高和生产成本的降低,将进一步深化人工智能技术的产业化。

人工智能技术逐渐成熟,5g或提高商业着陆速度

随着人工智能技术的进一步成熟,企业的商业应用能力将成为未来资本评估的重要因素。与此同时,随着5g商业时代的逐渐临近,人工智能技术的连接效率将进一步提高,并进入深度学习、数据挖掘、自动编程等领域。也将在更多的应用领域中实现。

未来,中国的人工智能企业将逐步形成产业分工。

据人工智能媒体咨询分析师称,目前中国一些人工智能企业仍处于独立运营状态,产业分工尚未完全形成。然而,目前市场已经逐渐显示出小产业分工的趋势。在底层基础设施建设方面,腾讯、阿里巴巴、百度、华为等企业依靠自身的数据、算法、技术和服务器优势,为产业链中的企业提供基础资源支持。以HKUST迅飞、格林申通、现实融合和开放视觉技术为代表的公司将专注于计算机视觉和语音识别。在硬件方面,深兰科技、地平线机器人、华为、小米等企业进行了深入的研发。未来,随着各种技术的逐渐成熟,一些企业将在某些方向退出竞争,专注于发展自己的优势方向。整个人工智能行业将形成一种产业分工合作重于竞争的局面。

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