人工智能产业链分析

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人工智能产业链分析

作者：王博宋微史琳

来源：《现代农业研究》2018年第02期

【摘要】根据对我国人工智能技术从基础层到技术层，最后到应用层的全产业链进行分析，旨在对我国的人工智能技术与应用创新，提供发展方向。我国目前的人工智能技术在某些应用领域发展迅速。例如，将算法层中的人工智能核心技术——机器学习，应用到智能金融领域、和智能交通领域的无人驾驶公交车。在智能家居、智能教育、智能医疗等方面，现阶段有一定成果，但也存在提升空间。

【关键词】人工智能；生物识别；机器学习；智能金融

人工智能，英文Artificial Intelligence，也可以简称为AI。1956年在Dartmouth学会上这

一词汇被最早提出，随后研究员提出了相应的理论。人工智能这一概念被广泛传播。近几年，人工智能的研究在全球掀起了新的高潮，人工智能从出现至今经历了三起两落，目前正处于第三起的过程中。为了紧跟行业发展趋势，更好把握我国人工智能技术的发展情况，自2017年9月，我与科室同事开展人工智能领域的专利导航研究，并绘制人工智能领域专利导航图。

首先，我们队人工智能领域的发展和技术信息进行收集、梳理和归纳。通过上述过程来了解产业发展的基本情况与总体趋势，从而确定研究的路线和边界。其次，通过分析各类指标的特点，根据研究的需要，确定从哪些维度进行分析，可以全面、准确的反应我国人工智能领域的技术发展与国际地位等情况。最后，采用专利分析的方法，利用Innography专利检索平台，设计检索式并进行检索与提取数据，之后分析提取的40余万条专利数据。

人工智能产业链根据技术层级从上到下，分为基础层、技术层和应用层。

1基础层

基础层是驱动人工智能发展的先决条件，分为硬件资源与软件&服务。其中，硬件资源包括芯片研发、传感器、存储设备开发等。人们熟知的谷歌、Facebook、英特尔等属于芯片研发公司。软件&服务分为数据资源、云计算平台两部分内容。人们常用的数据资源有百度、腾讯等公司。云计算平台包括融云、环信等公司。

2技术层

技术层的进步使人工智能的发展在近几年显著加速，根据技术层级从上到下，分为通用技术层、算法层、框架层。

通用技术层分为生物识别、计算机视觉与自然语言处理三部分翻。其中，图像识别、人脸识别与字符识别属于计算机视觉。图像识别类型的公司主要利用该技术通过对图像进行识别、