人工智能(AI)产业分析报告( 88 页)

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目录

前言.................. 5

1、人工智能的开放性讨论：未来已来？ ................... 7

1.1 概念辨析：人VS 人工智能，场景约束是关键 .................. 7

1.2 发展历程：厚积薄发，目前处于快速突破期 ...... 8

1.3 市场环境的改善：政策推动、资本活跃、需求升级 ............ 9

1.4 产业链与研究逻辑：从场景到技术 ................ 15

2、以技术领域划分的应用场景：语言计算、计算机视觉、数据分析/底层AI 平台、机器人 ........... 16

2.1 语言计算：人工智能的突破口和最为成熟的应用 ............. 16

2.2 计算机视觉：最热门的领域——技术取得突破，消费电子、车载、安防等领域的应用正在逐步铺开 ........ 19

2.3 数据分析/底层AI 平台：芯片与平台同时发力，认知智能引领未来 ................... 22

2.4 机器人：工业机器人巨头抢滩，服务机器人开始混战 ........ 26

3、产品形态与商业模式探讨：量与价的权衡 ............ 34

3.1 产品多点开花，面向B 端收取服务费的经营模式是主流 ................... 34

3.2 六大发展领域：计算机视觉、语音交互、机器人最为活跃，AI 大数据分析/平台正在崛起，虚拟助理与

智能投顾是新近兴起的应用场景 ................. 34

3.3 案例分析：各个细分领域的佼佼者——商汤科技、云知声、地平线机器人 ........... 35

4、核心技术探讨：深度学习框架下的世界 .............. 39

4.1 人工智能技术概述：深度学习、芯片技术、NLP 是核心关注点 .......... 39

4.2 深度学习（神经网络）：人工智能的核心算法，引领人工智能的商业化道路.......... 42

4.3 芯片技术：决定终端计算能力，算法适配下力求降低能耗、成本 ........ 47

4.4 自然语言处理：NLP 技术亟待再突破，对语言计算类应用意义重大 ................... 55

5、国外巨头的笃定布局：技术升级、场景深化、生态开放 ......... 59

5.1 科技巨头展开人工智能军备竞赛，多领域发力人工智能 ................... 59

5.2 科技巨头的优势：资本、研发能力、数据库、客户群 ........ 61

6、国内市场的纷争：技术价值得以体现，从“五代十国”走向“大唐盛世” ............... 68

6.1 国内科技巨头：内生布局为主、外延为辅 ........ 68

6.2 优秀创业公司：各细分领域巨头浮现 ............. 70

7、核心结论：初期用技术抓客户，中长期通过生态链服务客户 ................. 81

7.1 AI 行业发展：关注技术创新、垂直场景、战略合作与外延并购 .......... 81

7.2 二级市场投资：关注人工智能的布局与商业模式落地 ........ 82

8、相关公司................ 83

8.1 科大讯飞 ................... 83

8.2 东方网力 ................... 83

8.3 思创医惠 ................... 83

8.4 四维图新 ................... 84

8.5 神思电子 ................... 84

8.6 中科创达 ................... 84

9、风险提示 ......... 88

图表

图表1: 各细分应用市场发展阶段 ............. 6

图表 2: 不同职业被计算机取代的概率 ........ 7

图表 3: ImageNet 图像识别竞赛历年冠军成绩 ........... 7

图表 4: 全球数据总量高速增长 ................ 7

图表 5: 软硬件协同的深度学习技术路线 ................... 8

图表 6: 算法与应用技术都在快速发展 ........ 8

图表 7: 人工智能的发展历程 ................... 9

图表 8: 国家层面的政策扶持 .................. 10

图表 9: 地方政府的政策扶持 .................. 11

图表 10: 全球人工智能的融资情况 ........... 12

图表 11: 人工资能融资的资金流向占比 ................... 12

图表 12: 国内人工智能领域投资情况 ........ 13

图表 13: 国际科技巨头在人工智能领域的快速布局 ................... 13

图表 14: 国际科技巨头在人工智能领域的快速布局 ................... 14

图表 15: 人工智能产业的研究逻辑 ........... 15

图表 16: 语音识别是智能机器最为成熟的应用（2016 年7 月） ................. 16

图表 17: 语音识别错误率已经可以降到8%以下 ........ 16

图表 18: 语音识别的市场规模呈现爆发式增长，消费者与医疗健康是两大核心市场 ........ 17

图表 19: NLP 的准确率仍有较大提升空间 ................ 18

图表 20: 2012 年全球智能语音企业市场份额 ............ 19

图表 21: 2015 年全球智能语音企业市场份额 ............ 19

图表 22: 2012 年中国智能语音企业市场份额 ............ 19

图表 23: 2015 年中国智能语音企业市场份额 ............ 19

图表 24: 人工智能创业公司各领域的平均融资额 ........ 20

图表 25: 人工智能创业公司各领域的公司数和风投投资额 ........... 20

图表 26: 计算机视觉各垂直应用市场的收入规模 ........ 21

图表 27: 计算机视觉各产品类型的收入规模 .............. 21

图表 28: 计算机视觉的核心应用领域与商业模式 ........ 21

图表 29: AI 平台在银行的多领域应用 ....... 23

图表 30: 学习、推理和自然互动是认知计算的核心能力 .............. 24

图表 31: 2005~2020 年数据产生量呈指数型增长 ................... 24

图表 32: 归档数据中，非结构化数据占比高 .............. 24

图表 33: 认知计算的应用前景广阔 ........... 25

图表 34: 认知计算各领域的代表公司 ........ 25

图表 35: 机器人发展的三个时代 ............. 26

图表 36: 全球机器人行业及相关服务市场规模 ........... 28

图表 37: 全球工业机器人的销量 ............. 28

图表 38: 全球专用服务机器人的销量 ........ 28

图表 39: 全球个人/家庭服务机器人的销量 ............... 28

图表 40: 不同类型机器人的发展阶段 ........ 28

图表 41: 各主要经济体的机器人技术水平 ................ 29

图表 42: 2014 年全球工业机器人市场分布情况 ......... 29

图表 43: 2014 年全球工业机器人应用行业分布 ......... 29

图表 44: 2014 年世界前五大机器人供应国的机器人使用密度 ...... 30

图表 45: 2015 年国内市场各类机械结构的工业机器人销量占比 .................. 30

图表 46: 2015 年国内市场各类应用领域的工业机器人销量占比 .................. 31

图表 47: 2015 年国内市场各类应用行业的工业机器人销量占比 .................. 31

图表 48: 2015 年国产工业机器人销量的应用领域分布 ............... 31

图表 49: 2015 年国产工业机器人销量的应用行业分布 ............... 31

图表50: 服务机器人技术层图 ................ 32

图表 51: 2014 年全球个人/家庭服务机器人的销量结构 ............. 32

图表 52: 2014 年全球专用服务机器人应用领域分布 ................. 32

图表 53: 商汤科技的技术路径 ................ 36

图表 54: 云知声的技术路径 ................... 37

图表 55: 云知声物联网人工智能生态 ........ 38

图表 56: 人工智能技术框架 ................... 39

图表 57: 人工智能相关技术全景概述 ........ 40

图表 58: 人工智能、机器学习、深度学习三者关系 ................... 42

图表 59: 神经网络逻辑图 ........ 43

图表 60: 全球主要深度学习商业机构最新进展（部分） .............. 44

图表 61: 前沿理论研究统计（部分） ........ 45

图表 62: 主要深度学习框架比较 ............. 46

图表 63: CPU 内部架构逻辑图 ................ 47

图表 64: GPU 内部架构逻辑图 ................ 48

图表 65: CPU&GPU 的架构区别 .............. 48

图表 66: CPU&GPU 在caffe 框架下的性能对比 ........ 48

图表 67: FPGA 内部架构逻辑图 .............. 49

图表 68: Google TPU 实物图 ................. 50

图表 69: GPU、FPGA、TPU 在深度学习应用上对比 ................. 50

图表 70: IBM 人工相变神经元逻辑图 ........ 51

图表 71: IBM TrueNorth 芯片架构示意图 ............... 52

图表 72: Nvidia GP100 架构示意图 ........ 52

图表 73: Nvidia 深度学习软件开发组件 ................... 53

图表 74: Nervana Engine 芯片方案 ........ 53

图表 75: Nervana 深度学习平台 ............. 53

图表 76: 中星微“星光智能一号”芯片架构 .............. 54

图表 77: 寒武纪芯片架构 ........ 54

图表 78: 自然语言处理的主要范畴 ........... 56

图表 79: 深度学习训练自然语言处理 ........ 56

图表 80: 自然语言处理遇到的主要技术问题 .............. 57

图表 81: 需求及期望的逐步提升 .............. 57

图表 82: 2016 年国内外主要机构的重点研究项目（部分） ......... 58

图表 83: 科技巨头的人工智能并购 ........... 59

图表 84: 过去三年科技巨头的人工智能并购 .............. 60

图表 85: 人工智能几乎渗透在谷歌的各条业务线 ........ 61

图表 86: 谷歌人工智能相关研发项目数量（不包含4Q2015 数据）............. 61

图表 87: 谷歌有代表性的人工智能产品 ................... 62

图表 88: Facebook 未来10 年发展规划 .................. 63

图表 89: Facebook 的产品生态 .............. 63

图表 90: Facebook 的人工智能应用 ......... 64

图表 91: IBM Watson 认知系统的结构 ................... 65

图表 92: 微软认知服务产品 ................... 65

图表 93: 微软人工智能产品 ................... 66

图表 94: 机器学习领域的典型初创公司 ................... 67

图表 95: 国内科技巨头的人工智能布局 ................... 68

图表 96: 国内科技巨头的AI 布局