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人工智能现状和前景(一)
2016年人工智能现状研究及发展趋势
中国人工智能行业现状调研及发展趋势分
析报告（2016-2022年）
报告编号：1865288
行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容：
一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。
一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。
中国产业调研网Cir.cn基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。
一、基本信息
报告名称： 中国人工智能行业现状调研及发展趋势分析报告（2016-2022年） 报告编号： 1865288 ←咨询时，请说明此编号。 优惠价： ￥6750 元 可开具增值税专用发票 Email： kf@Cir.cn
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二、内容介绍
从智能手表、手环等可穿戴设备，到服务机器人、无人驾驶、智能医疗、AR/VR 等热点词汇的兴起，智能产业成为新一代技术革命的急先锋，近期 Alpha Go 大胜李世石的人机围棋对战更进一步掀起了人工智能的浪潮。人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链。
据 V enture Scanner 统计，2014 年人工智能领域全球投资额为 10 亿美元，同比增长近 50%。2015 全球人工智能公司共获得近 12 亿美元的投资，这个数字放在过去 20年全年投资总额来看，已经超过了其中 17 年全年投资总额。2014 年风投领域共完成 40 笔交易，总金额高达 3.09 亿美元，同比增加 302%，预计 2020 年全球人工智能市场规模预计超千亿。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。 人工智能领域全球投资总额 人工智能领域全球风险投资总额
当前人工智能的浪潮已席卷了全球，人工智能领域的公司也在不断激增。根据Venture Scanner 的统计，截至到 2016 年初，全球共有 957 家人工智能公司，美国以499 家位列第一。覆盖了深度学习/机器学习（通用） 、深度学习/机器学习（应用） 、自然语言处理（通用） 、自然语言处理（语音识别） 、计算机视觉/图像识别（通用） 、
计算机视觉/图像识别（应用） 、手势控制、虚拟私人助手、智能机器人、推荐引擎和协助过滤算法、情境感知计算、语音翻译、视频内容自动识别 13 个细分行业。 人工智能各细分行业公司数量（家）
《中国人工智能行业现状调研及发展趋势分析报告（2016-2022年）》在多年人工智能行业研究的基础上，结合中国人工智能行业市场的发展现状，通过资深研究团队对人工智能市场资讯进行整理分析，并依托国家权威数据资源和长期市场监测的数据库，对人工智能行业进行了全面、细致的调研分析。
中国产业调研网发布的《中国人工智能行业现状调研及发展趋势分析报告（2016-2022年）》可以帮助投资者准确把握人工智能行业的市场现状，为投资者进行投资作出人工智能行业前景预判，挖掘人工智能行业投资价值，同时提出人工智能行业投资策略、营销策略等方面的建议。 正文目录
第一章 人工智能：当代科技的巅峰对决 1.1 IT 巨头争相涌入人工智能领域 1.2 发达国家纷纷推出人工智能计划
1.3 中国科技界向人工智能—世界科技之巅发起冲击
第二章 人工智能的重大战略意义： 未来科技发展的战略制高点 2.1 人工智能是未来互联网发展的技术核心 2.2 人工智能将引发产业结构的深刻变革 2.3 人工智能将决定未来智能化战争之胜负 2.4 人工智能是我国实现弯道超车的最佳机遇 第三章 人工智能探秘
3.1 计算机怎样实现人脑的智能？ 3.2 人工智能发展的三个阶段 3.3 三个有代表性的 “人工大脑” 3.3.1 “谷歌大脑”
3.3.2 IBM 人脑模拟芯片 3.3.3 “百度大脑”
第四章 临界点已至：三大技术的重大突破 4.1 深度学习—核心算法的突破
4.2 芯片级的类人脑并行计算—计算能力的突破 4.3 大数据—庞大的计算资源 第五章 人工智能核心技术的应用 5.1 人工智能基础平台
5.1.1 人工智能基础平台构建从感知数据到行业应用的正循环 5.1.2 IBM 是人工智能基础平台商业应用的先锋 5.1.3 全球主要人工智能基础平台一览 5.2 机器学习
5.2.1 机器学习是人工智能的核心技术 5.2.2 ：机器学习实现高效大数据分析平台 5.2.3 Ersatz：深度学习云平台 5.2.4 全球主要机器学习类公司一览 5.3 语音识别及自然语言处理
5.3.1 自然语言是人机交互发展的自然趋势
5.3.2 科大讯飞：智能语音核心技术代表世界最高水平 5.3.3 Luminoso：时刻分析用户在社交网站上的言行 5.3.4 全球语音识别应用公司一览 5.4 图像识别
5.4.1 让广告与网络视频智能匹配 5.4.2 FACE++人脸识别服务云模式
人工智能现状和前景(二)
中国人工智能行业发展现状分析及投资前景预测
中国人工智能行业发展现状分析及投资前景预测
在东西方神话中，上古「智人」通过各种方法制造「人类」这一物种并赋予其智能；而到了中世纪的欧洲，古典哲学家们尝试着用机械符号处理的观点解释人类大脑的活动；直到20世纪40年代，来自数学，心理学，工程学，经济学和哲学等领域的一批科学家们基于抽象数学推理的可编程数字计算机的发明使得智能大脑出现的可能性被广泛探讨。
1950年，Marvin Minsky和Dean Edmonds建造了世界上第一台神经网络计算SNARC（Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator），它通过使用3000个真空管和B-24轰炸机上的自动指示装置模拟了40个神经元而组成神经网络。
同期，被誉为「计算机科学之父」的AlanTuring在Mind上发表论文，第一次提出机器智能设想。虽然未提到具体的研究方法，但论文中提到的「图灵测试」、「机器学习」、「遗传算法」和「强化学习」等理论也在日后成为了人工智能领域重要的分支。
图灵的计算理论认为任何形式的计算均可被数字信号描述，这也为人工智能的后续实践提供了理论基础。
随后的1956年，在MarvinMinsky连同ClaudeShannon和NathanRochester一起组织的Dartmouth会议上，「人工智能」这个概念首次被提出并开启了西方「人工智能」科学长达半个多世纪的高速发展。
在中国，关于「人工智能」的研究和探讨在70年代末被解禁后又不适时地与「特异功能」联系在一起而停滞不前，直到80年代初期随着技术和思想的不断进步才取得实质性进步。
而今，全球共有近千家人工智能公司遍及62个国家的十余个产业，国内涉及人工智能领域的公司也早已破百。
除了「机器学习」、「模式识别」和「神经网络」这些晦涩的词汇和各种层出不穷的借势营销，这个看似离我们越来越近的市场却在「互联网玄学」的外衣下显得愈发迷雾重重。
一、国内人工智能产业链解构
「基础技术」、「人工智能技术」和「人工智能应用」构成了人工智能产业链的三个核心环节，我们将主要从这三个方面对国内人工智能产业进行梳理，并对其中的「人工智能应用」进行重点解构。
（一）基础技术提供平台
人工智能的基础技术主要依赖于大数据管理和云计算技术，经过近几年的发展，国内大数据管理和云计算技术已从一个崭新的领域逐步转变为大众化服务的基础平台。而依据服务
性质的不同，这些平台主要集中于三个服务层面，即「基础设施即服务（IaaS）」、「平台即服务（PaaS）」和「软件即服务（SaaS）」。
基础技术提供平台为人工智能技术的实现和人工智能应用的落地提供基础的后台保障，也是一切人工智能技术和应用实现的前提。
对于许多中小型企业来说，SaaS是采用先进技术的最好途径，它消除了企业购买、构建和维护基础设施和应用程序的需要；而IaaS通过三种不同形态服务的提供（公有云、私有云和混合云）可以更快地开发应用程序和服务，缩短开发和测试周期；作为SaaS和IaaS中间服务的PaaS则为二者的实现提供了云环境中的应用基础设施服务。
SaaS：提供给客户的服务是运营商运行在云计算基础设施上的应用程序，用户可以在各种设备上通过客户端界面访问，如浏览器。
PaaS：将软件研发的平台作为一种服务，以SaaS的模式提交给用户。
IaaS：分为公有云、私有云和混合云三种形态，提供给消费者的服务是对所有设施的利用，包括处理器、存储、网络和其它基本的计算资源，用户能够部署和运行任意软件，包括操作系统和应用程序。
（二）人工智能技术平台
与基础技术提供平台不同，人工智能技术平台主要专注于「机器学习」、「模式识别」和「人机交互」三项与人工智能应用密切相关的技术，所涉及的领域包括机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、专家系统、自动规划、智能搜索、定理证明、博弈、自动程序设计、智能控制、机器人学、语言和图像理解和遗传编程等。
机器学习：通俗的说就是让机器自己去学习，然后通过学习到的知识来指导进一步的判断。我们用大量的待遇标签的样本数据来让计算机进行运算并设计惩罚函数，通过不断的迭代，机器就学会了怎样进行分类，使得惩罚最小。这些学到的分类规则可以进行预测等活动，具体应用覆盖了从通用人工智能应用到专用人工智能应用的大多数领域，如：计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、证券市场分析和DNA测序等。
模式识别：模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，它偏重于对信号、图像、语音、文字、指纹等非直观数据方面的处理，如语音识别，人脸识别等，通过提取出相关的特征来实现一定的目标。文字识别、语音识别、指纹识别和图像识别等都属于模式识别的场景应用。
人机交互：人机交互是一门研究系统与用户之间的交互关系的学问。系统可以是各种各样的机器，也可以是计算机化的系统和软件。在应用层面，它既包括人与系统的语音交互，也包含了人与机器人实体的物理交互。
而在国内，人工智能技术平台在应用层面主要聚焦于计算机视觉、语音识别和语言技术处理领域，其中的代表企业包括科大讯飞、格灵深瞳、捷通华声（灵云）、地平线、SenseTime、永洪科技、旷视科技、云知声等。
（三）人工智能应用
人工智能应用涉及到专用应用和通用应用两个方面，这也是「机器学习」、「模式识别」和「人机交互」这三项人工智能技术的落地实现形式。
其中，专用领域的应用涵盖了目前国内人工智能应用的大多数应用，包括各领域的人脸和语音识别以及服务型机器人等方面；而通用型则侧重于金融、医疗、智能家居等领域的通用解决方案，目前国内人工智能应用正处于由专业应用向通用应用过度的发展阶段。
1、计算机视觉
在国内计算机视觉领域，动静态图像识别和人脸识别是主要研究方向：
图像识别，是计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。识别过程包括图像预处理、图像分割、特征提取和判断匹配。
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
目前，由于动态检测与识别的技术门槛限制，静态图像识别与人脸识别的研究暂时处于领先位置，其中既有腾讯、蚂蚁金服、百度和搜狗这样基于社交、社交、搜索大数据整合的互联网公司，也有三星中国技术研究院、微软亚洲研究院、Intel中国研究院这类的传统硬件与技术服务商；同时，类似于Face++和FaceID这类的新兴技术公司也在各自专业技术和识别准确率上取得了不错的突破。
而在难度最大的动态视觉检测领域，格灵深瞳、东方网力和Video++等企业的着力点主要在企业和家庭安防，在一些常见的应用场景也与人脸识别技术联动使用。
图像识别代表企业：百度、搜狗、三星中国技术研究院、微软亚洲研究院、Intel中国研究院等。
人脸识别代表企业：旷视科技、腾讯优图、蚂蚁金服、FaceID、汉王科技、三星中国技术研究院、微软亚洲研究院、中科奥森、深圳科葩、linkface、SenseTime等。
动态视觉检测代表企业：格灵深瞳、东方网力、Video++等。
2、语音/语义识别
语音识别的关键在于基于大量样本数据的识别处理，因此，国内大多数语音识别技术商都在平台化的方向上发力，希望通过不同平台以及软硬件方面的数据和技术积累不断提高识别准确率。
在通用识别率上，各企业的成绩基本维持在95%左右，真正的差异化在于对垂直领域的定制化开发。
类似百度、科大讯飞这样的上市公司凭借着深厚的技术、数据积累占据在市场前列的位置，并且通过软硬件服务的开发不断进化着自身的服务能力；此外，在科大讯飞之后发布国内第二家「语音识别公有云」的云知声在各项通用语音服务技术的提供上也占据着不小的市场空间。
另外，除了科大讯飞，依托中科院自动化所的紫冬锐意和纳象立方以及有着海外背景的苏州思必驰在教育领域的语音识别上占据着领先的位置。
值得注意的是，不少机器人和通用硬件制造商在语音、语义的识别上也取得了不错的进展，例如智臻智能推出的小i机器人的语义识别、图灵机器人的个性化语音助手机器人和服务、被Google投资的出门问问的软硬件服务。
语音识别：科大讯飞、百度、出门问问、智齿客服、思必驰、云知声、助理来也、京东JIMI智能客服、普强科技、捷通华声、紫冬锐意、纳象立方等。
语义识别：科大讯飞、百度、腾讯、智臻智能、智齿客服、助理来也、京东JIMI智能客服等。
3、智能机器人
由于工业发展和智能化生活的需要，目前国内智能机器人行业的研发主要集中于家庭机器人、工业\企业服务和智能助手三个方面。【人工智能现状和前景】
根据《中国服务机器人市场现状调研与发展前景分析报告（2015-2020年）》中的数据，2014年，我国服务机器人销售额45.56亿元，同比增长34%；分布地区主要集中在经济较为发达的环渤海（27.3%）及长三角（29.6%）、珠三角地区（32.7%），中部地区（8.9%）和西部地区（1.5%）应用较少。
其中，工业及企业服务类的机器人研发企业依托政策背景和市场需要处于较为发达的发展阶段，代表性企业包括依托中科院沈阳自动化研究所的新松机器人、聚焦智能医疗领域的博实股份，以及大疆、优爱宝机器人、Slamtec这类专注工业生产和企业服务的智能机器人公司。
在以上三个分类中，从事家庭机器人和智能助手的企业占据着绝大多数比例，涉及到的国内企业近300家，其中的代表性企业包括：
家庭机器人：优必选、Rokid、公子小白机器人、北冥星眸GalaxyEye、A.I.Nemo、极思维智能科技等。
智能助手：百度、小i机器人、图灵机器人、优必选、北冥星眸GalaxyEye、萝卜科技等。
工业\企业服务：新松机器人、博实股份、优爱宝机器人和Slamtec等。
4、智能家居
与家庭机器人不同，智能家居和物联企业的主要着力点在于智能设备和智能中控两个方面。
在这其中，以海尔和美的为代表的传统家电企业依托自身渠道、技术和配套产品优势建立起了实体化智能家居产品生态。
而以阿里、腾讯、京东、小米和乐视等互联网企业为代表的公司则通过各自平台内的数据和终端资源提供不同的软硬件服务。
值得关注的是，科沃斯、broadlink、感居物联、风向标科技、欧瑞博、物联传感和华为等技术解决方案商在通用硬件和技术、系统级解决方案上已成为诸多智能家居和物联企业的合作伙伴。【人工智能现状和前景】
综合来看，智能家居和物联企业由于市场分类、技术种类和数据积累的不同各自提供着差异化的解决方案。在既定市场中，没有绝对意义上的排斥竞争，各企业之间的合作融合度较强。
传统家电企业：海尔U＋、美的M-Smart等。
互联网企业：阿里小智、QQ物联、京东微联、小米、乐视乐居家等。
技术解决方案商：科沃斯、broadlink、感居物联、风向标科技、欧瑞博、物联传感、华为等。
5、智能医疗
目前国内智能医疗领域的研究主要集中于医疗机器人、医疗解决方案和生命科学领域。 由于起步较晚和技术门槛的限制，目前国内医用机器人的研发水平和普及率相较于国际一线水平仍存在一定的差距，从事企业主要集中与手术机器人和康复机器人两大领域，以新松机器人、博实股份、妙手机器人、璟和技创等企业为代表。
在医疗解决方案方面，以腾讯、阿里巴巴、百度和科大讯飞为代表的公司通过和政府、医疗机构的合作，为脑科学、疾病防治与医疗信息数据等领域提供智能解决方案。
而在生命科学领域，研究的着眼点在以基因和细胞检测为代表的前沿研究领域，代表企业有华大基因、碳云智能和贝瑞和康等。【人工智能现状和前景】
医疗机器人代表企业：新松机器人、博实股份、妙手机器人、璟和技创等。
医疗解决方案代表企业：腾讯、阿里巴巴、百度、科大讯飞等。
人工智能现状和前景(三)
生活中的人工智能——人工智能的现状及未来
生活中的人工智能
----人工智能发展现状及未来
摘 要：人工智能一词于1956年提出，经过半个多世纪的发展，已经渗透到各个领域。本文将对人工智能的发展作简要的介绍和分析，重点介绍近年来人工智能在各个领域的应用，以期我们对人工智能有更深入的了解。 关键词：人工智能、应用、发展
随着计算机技术的飞速发展，人工智能也取得了极大的发展，并且开始应用到我们生活中的方方面面。伴随着研究的深入，也许我们正要进入一个人工智能时代。
1.人工智能的兴起和早期发展
人工智能的发展历程大致可以分为下面五个阶段。
第一阶段 : 20世纪 50年代，人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在 1956年首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题 s求解程序、LISP表处理语言等。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法，而忽视了知识的重要性。
第二阶段 : 60年代末到 70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay－II语音理解系统等专家系统的研
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