中国人工智能产业发展分析及对策研究

中国人工智能产业发展分析及对策研究

人工智能的概念始于1956年的达特茅斯会议，并在2016年随着AlphaGo

人机围棋大战引发的强烈关注而再次称为热词。从本质上来说，人工智能是指用于模拟和扩展人类智能的技术应用系统，具备快速处理和自主知识管理能力，能够通过“试验—验证—学习”实现决策的迭代和优化。[1]77其价值始终体现在代替或者辅助人类完成任务，从而解放劳动力，提高劳动效率。当前，人工智能正处于专有型向通用型人工智能转变的发展阶段，应用模式也由执行式服务向交互式服务转变。在一些数据可得性高的行业，例如安防、医疗、教育和商业服务等领域，人工智能已率先爆发出大量场景应用，用以解决行业痛点。自20世纪60年代以来，人工智能的发展经历了三次技术革命浪潮。进入到21世纪的两个十年，在大规模GPU服务器并行计算、大数据、深度学习算法和类脑芯片等技术的推动下，人类社会相继进入互联网时代、大数据时代和人工智能时代。[2]关于互联网和大数据时代下的产业结构和社会状态已有相当多的研究分析，本文则侧重于讨论中国在人工智能时代的战略方向。

从人工智能领域相关文献看，国内学者主要将研究重点集中在基于人工智能算法的特定领域应用和技术伦理问题（哲学角度）两方面。吴永和等依据教育人工智能（EAI）的内涵，尝试从应用形态和技术架构两方面构建“人工智能+教育”的生态系统以及相应的人才培养体系。[3]梁志勇等则聚焦新闻生产领域，认为人工智能技术将给新闻行业的内容生产、议题设置和运作方式带来革命性影响。[4]相对而言，人工智能与工程技术融合的研究更为广泛。李漫江创新性地提出了一种基于神经网络的人工智能故障检测方法，进而实现农用发动机不解体且能快速诊断的效果。[5]秦爱梅等基于人工智能视觉算法，调制出一套具有较高识别效率和精度的特定场景识别系统。[6]尽管如此，蔡自兴仍认为国内存在以哲学研究替代人工智能技术研究的倾向。[7]23孙振杰提出，人类亟需深思围绕人工智能意识与情感的发展将引发“五化”的问题，即人造物的退化、进化、蜕化、异化和黑化。[8]余乃忠则揭示出人工智能类本质的实现与新时代人类的类本质间的矛盾，

并运用马克思“对象成为对象性的人”理论，为人工智能时代的共生提供前瞻性提示。[9]然而，国内文献较少考虑从产业发展与治理的角度剖析中国人工智能产业现状及对策研究，并且普遍存在研究层面低、研究深度浅的问题。

为弥补上述缺陷，本文将基于人工智能的内涵，系统分析美国和英国等主流发达国家的战略方向和国际人工智能产业发展趋势，并结合国内技术及应用现状，深入探讨应对人工智能发展障碍的产业组织与政府治理政策，以期待能够加速推进人工智能产业良性发展。中国社会经济正面临老龄化来临、劳动红利缺失以及高端技术难以突破等挑战，人工智能产业提供了一个结构转型升级的突破口。尽管发展新兴产业面临较多的挑战和潜在风险，但切勿因噎废食，我们应采取积极的姿态，这不仅有利于打造大众创业、万众创新和增加公共产品、公共服务双引擎，还对实现中国经济提质增效具有很强的现实意义。

一、国际人工智能战略方向和发展趋势

（一）美国人工智能战略方向

2016年10月，美国国家科学与技术委员会发布了两份人工智能战略报告，标志着主流发达国家开始了指导人工智能发展的国家努力。《国家人工智能发展与研究战略计划》从技术角度出发，提出七大重点战略方向：对技术研究进行长期投资、构建人类与人工智能间的有效协作、妥善解决人工智能所带来的社会伦理道德及法律影响、增强人工智能系统安全可靠程度、开发人工智能训练资源库和公共数据集、制定评估系统智能化水平的技术标准、保障人工智能国家人才需求。另一份报告《为人工智能的未来做好准备》则更多从政府治理角度进行探讨，主要聚焦于人工智能的公共物品效应、政府给予的应用鼓励和资金支持、人工智能管制以及全球视角下的安全等主题。[10]综合两份报告中的观点，不难看出美国人工智能战略不但具有新技术时代的新特征，也凸显了美国延续自身优势的战略导向。

（二）英国人工智能战略方向

作为人工智能知识与监管研究领域的领先者，英国在同年发布了《机器人技术和人工智能》报告，该报告侧重阐述了针对于人工智能发展所带来的伦理道德和法律挑战的应对方案。报告呼吁通过建立多元化的领导体系，围绕人工智能安全与管控加强监管，重点关注了人工智能系统的决策透明和可归责性、公众隐私与知情权等问题。除此之外，该报告还强调鼓励公众对话的重要性，加强公众参与能更好地理顺人工智能发展过程中的社会矛盾，建立公众对于政府的信任。[11]整体上看，英国正走上一条审慎的监管道路，定位于一个监管上的跨部门合作以寻求道德标准领域的全球领导者地位。

（三）国际人工智能发展趋势

1.算法、计算和数据驱动人工智能的发展

算法是实现人工智能的核心。现阶段，以深度卷积神经网络为标志的感知智能算法实现了突破，已在模式识别和自然语言处理等方面远超人类的分类能力，研究热点也正在转向基于感知智能模型的物体精准定位和分割能力。据艾瑞咨询预测，感知智能技术应用还需要3—5年成熟。[12]32然而，能够模拟人类更高级

的思维能力的认知智能算法实现前景尚不明朗，特别是缺乏现代脑科学研究成果的支持。计算和数据是人工智能的基础。目前，使用云计算和大规模GPU并行计算、神经计算基本能满足人工智能计算需求，但仍不乏有大批科研机构为了获得更快的运算速度和更低的计算成本，而专注于量子计算以及更高性能芯片的研发。相对而言，大数据更是构建人工智能战略性竞争优势的关键。互联网催生了大数据，后者又进一步催生出人工智能。海量、精准且高质量的数据集是训练人工智能的最佳材料。[1]79当前，由互联网发展积累数据的共享度和完善度均较低，国

际巨头纷纷呼吁政府开放更多领域的公共数据，同时积极建立覆盖行为、环境等全面数据的物联网系统，以期待充分挖掘其中巨大的商业价值。

2.国际间人工智能产业发展对比

人工智能可能带来的产业颠覆性变革得到越来越多国家的重视，各国纷纷加快布局，培育新兴产业生态。据赛迪公开数据预计，2018年全球人工智能市场

人工智能行业研究分析报告

概要 人工智能是信息时代的尖端技术。从人类建立起需要指导操纵才能运行的计算机，到计算机拥有能够自己去学习的能力，这一飞跃对各行各业都产生了巨大的阻碍。尽管现在此刻可能是下一个 AI 冬季（图8）到来之前的「给予承诺又让人失望」的周期，但这些投资和新技术至少会给我们带来有形的机器学习生产力的经济利益。

与此同时，人工智能、机器人和无人驾驶汽车差不多成为了流行文化甚至是政治话语的前沿。而且我们在过去一年的研究使我们相信这不是一个错误的开始，而是一个拐点。正如我们将在本报告中探讨的那样，那个变化的缘故有显而易见的（更快更强的计算资源和爆炸式增长的数据库），也有细致入微（深度学习，专有硬件和开源的崛起）的。 那个 AI 拐点（AI inflection）中更令人兴奋的一个方面是「现实世界」的使用案例比比皆是。尽管深度学习使计算机视觉和自然语言处理等技术有了显著的提高，比如苹果公司的Siri，亚马逊的 Alexa 和 Google 的图像识不，然而 AI 不仅仅是「科技技术」（tech for tech），也确实是大数据集与足够强大的技术相结合的情况下，价值正在被慢慢创建，竞争优势也变得越来越明显。 例如，在医疗保健中，图像识不技术能够提高癌症诊断的准确性。在农业中，农民和种子生产商能够利用深度学习技术来提高作物产量。在制药业中，深度学习能够用于改善药物的研发。在能源方面，勘探效率正在提高，设备可用性正在不断增强。在金融服务方面，通过开发新的数据集，实现更快的分析，从而降低成本，提高回报。AI 现在还处于发觉其可被利用场景的早期时期，这些必要的技术会通过基于云的服务实现大众化、平等化，我们相信随之而来的创新浪潮将在每个行业中制造新的赢家和 输家。

2019年中国人工智能行业市场现状及发展前景分析 未来智能制造将成为行业主战场

2019年中国人工智能行业市场现状及发展前景分析未来智 能制造将成为行业主战场 未来智能制造将是人工智能的主战场 国家工业信息安全发展研究中心认为，目前我国人工智能和制造业融合有着广泛的基础，智能制造是“中国制造2025”的主攻方向，而人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。但新一代人工智能技术在制造业重点领域的应用刚刚起步，人工智能与制造业的融合尚处于初级阶段，未来智能制造将是人工智能的主战场。 1、人工智能+制造业创造新业态 目前中国人工人工智能迈向了2.0阶段，以通过互联网联系在一起的一套巨大的智能系统为标志。从智能制造业角度出发，人工智能技术正在深入改造制造行业。新一代人工智能技术与制造业实体经济的深度融合，成为应用市场一大亮点，催生了智能装备、智能工厂、智能服务等应用场景，创造出自动化的一些新需求、新产业、新业态。

2、政策春风利好工智能发展 2017年，人工智能被首次写入到政府工作报告中，2018年政府工作报告中提出：“发展壮大新动能，做大做强新兴产业集群，实施大数据发展行动，加强新一代人工智能研发应用，在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进‘互联网+’。发展智能产业，拓展智能生活。”，2019年的政府工作报告中，对人工智能的描述也由“加快人工智能等技术研发和转化”、“加强新一代人工智能研发应用”变为“深化大数据、人工智能等研发应用”，可见在国家层面上，对人工智能产业的重视程度日益加深。 3、2018年中国人工智能产业规模超400亿 在政策和技术的推动下，中国人工智能产业发展迅速。跟据中国信通院数据，2015年到2018年中国人工智能产业规模复合平均增长率为54.6%，高于全球平均水平(约36%)。2018年，中国人工智能产业市场规模已达到415.5亿元。其中，企业技术集成与方案提供、关键技术研发和应用平台两个应用领域据发展火热。

2016年全球及中国人工智能产业发展分析报告

2016年2月出版

正文目录 1、人工智能是利用人工计算实现人类智能 (4) 1.1、本质：人工智能的本质是对人类智能的模拟甚至超越 (4) 1.2、原理：利用一系列算法驱动电脉冲模拟人脑神经元的运作过程 (5) 2、全球人工智能千亿市场爆发在即，AI+引领未来商业模式新风向 (6) 2.1、人工智能起源于上世纪50 年代，2006 年起进入加速发展的新阶段 (6) 2.2、发达国家火热布局，2040 年或有可能实现广义人工智能 (7) 2.2.1、欧盟：人脑工程项目（HBP） (8) 2.2.2、美国：大脑研究计划（BRAIN） (8) 2.2.3、日本：大脑研究计划（Brain/MINDS） (9) 2.3、下游应用需求迫切+上游技术基础成型，人工智能全球市场规模超千亿 (10) 2.3.1、下游应用需求倒逼、上游技术成型推动，人工智能技术加速发展 (10) 2.3.2、人工智能逐渐受到机构重视，2020 年全球市场规模超千亿 (11) 2.4、人工智能推动传统产业变革，AI+将成为未来普遍的商业模式 (13) 3、人工智能领域风云迭起，科技巨头雄霸天下 (14) 3.1、北美及西欧地区公司数量激增，科技巨头和初创企业是主要玩家 (14) 3.2、感知层技术领域竞争白热化，机器学习等空白蓝海已成大势所趋 (15) 3.3、投资+收购+顶级人才招聘、科技巨头动作频频上演实力争夺 (17) 4、2020年我国人工智能市场规模近百亿，有望实现弯道超车 (19) 4.1、受益四大利好因素，人工智能发展势头良好有望实现弯道超车 (19) 4.2、投资机构青睐有加，2020 年中国人工智能市场规模近百亿 (20) 4.3、感知智能试点阶段，预计我国将在5~10 年内实现感知智能全面普及 (22) 5、行业火爆：企业数量激增发展迅猛，机器人等是典型应用场景 (24) 5.1、巨头基础层切入引发技术革新，创业公司应用层进入带来产业升级 (24) 5.2、机器人、虚拟服务等是目前的典型应用场景，未来将进入各行各业 (26) 5.3、产业投资偏爱应用类企业，软件服务和机器视觉是热门细分领域 (29) 6、海外人工智能企业一览 (29) 6.1、人工智能基础平台领域：IBMWatson (29) 6.2、机器学习领域：Wise.io 实现高效大数据分析 (31) 6.3、语音识别和自然语言处理领域：Facebook、Apple、Microsoft (32) 6.4、图像识别领域：Clarifai 超越传统图像识别界限 (35) 6.5、预测分析领域：Google 云计算能力打造顶级预测API (35) 6.6、先发优势、技术实力、下游爆发潜力是人工智能企业的核心竞争力 (37) 7、我国人工智能投资机遇 (38) 7.1、投资逻辑：短期看好应用开发领域，长期技术研究是投资大势 (38) 7.2、主要公司分析 (39) 7.2.1、科大讯飞 (39) 7.2.2、东方网力 (40) 7.2.3、佳都科技 (41) 7.2.4、新松机器人 (42) 图表目录

人工智能产业分析

人工智能产业分析 1 月 3 日，中国着名围棋棋手古力在微博上说道：今天又有四位勇士被抬走了... 谁来 守护我们老祖宗留下的文化瑰宝呢。 昨夜，古力再次发博， Master 已经拿下 50 连胜，不禁感慨万千。 击败世界围棋第一人柯洁的 Master 近日一个注册为“ Master”、标注为韩国九段的“网络棋手”，从 2016年12月29日晚 起，接连“踢馆”弈城网和野狐网。 截至 2017年 1 月 3 日夜，期间迫使有“当今围棋第一人”之称的柯洁中盘投子后， master 已经斩获了 50 连胜，击败 1 5位世界冠军。在斩获的选手中，包括了连续 37 个月排名韩 国等级分第一朴廷桓九段（“ XIUZHI”）、中国名人战冠军连笑七段（“剑术”）、新科百灵杯冠军陈耀烨（“龙胆”）、 2016年三冠王芈昱廷九段、新科应氏杯世界冠军唐韦星九段等。 而外界认为，这位master不是人类，而是人工智能。但该 AI （人工智能）是否就是谷歌旗下在2016年3月一战成名的AlphaGo,尚不可知。 柯洁在 1 月 2 日晚上发博文，称人工智能告诉了我们，人类数千年的实战演练进化都是错的。 Master 或为人工智能“新狗” 中国围棋队总教练俞斌对媒体表示，“对中韩顶尖高手取得这么压倒性的战绩，几乎可 以排除是人类棋手。’阿尔法狗’（AlphaGo）是有能力做到的，当然，它也有可能是日本的ZEN虽然前一段时间ZEN输给了赵治勋，但是它有可能在短时间内又有突破。也不能排除Master 是最新研发出来的其他‘狗'。”中国围棋队领队华学明表示：“应该是新‘狗'，可能是韩国研发的‘狗'。” 如果 master 最终被确定为人工智能，那么 1 月 3日晚上就是人类围棋历史上非常重要的 一个时刻。毕竟，柯洁曾经被网友寄予希望“守住人类棋手最后的尊严”，但最终输在了他所说的“终极一战”里。 不可小觑的人工智能 自从2016年初阿尔法狗（AlphaGo）狂虐围棋大师李世石之后，AI这个词儿逐渐被普罗大众所认识，并且很快成了 IT 产业发展和投资的最新宠儿。然而，阿尔法狗这件事儿不能够理解为电脑和人类下棋这么简单。因为在此之前，从很早之前就在中文版的 Windows 中预装的象棋小游戏，到 1997 年超级计算机深蓝大战帕斯卡洛夫，这些都是电脑和人类下棋的时间。然而，阿尔法狗的胜利却意义非凡。

人工智能行业发展前景展望及市场规模预测

一、人工智能的内涵及分类 （一）人工智能的内涵 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是计算机学科的一个分支，既被称为20世纪世界三大尖端科技之一（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是21世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。人工智能被发达国家视为人类的最后科学尖端，科研领域皇冠上的明珠。 （二）人工智能的分类 人工智能的概念很宽泛，按照人工智能的实力可分为三大类： 1、弱人工智能：在特定领域等同或者超过人类智能或效率的机器智能。 2、强人工智能：各方面都能和人类比肩的人工智能。 3、超人工智能：在包括科学创新、通识和社交技能等各个领域都超越人类的人工智能。 人工智能的革命就是从弱人工智能，通过强人工智能，最终达到超人工智能的过程。目前人类已经掌握弱人工智能，生活中弱人工智能无处不在，比如Siri、垃圾邮件过滤器、谷歌翻译、电商网站上的商品推送、谷歌无人驾驶汽车等等。 人脑与电脑的最大差别在于，一些我们认为困难的事情，如微积分、金融市场策略、翻译等，对于电脑来说都十分容易；但一些人类认为容易的事情，如视觉、动态、移动、直觉，对于电脑来说却是十分困难。而要达到人类级别的智能，电脑必须要理解更高深的东西，比如微小的脸部表情变化，以为为什么喜欢这个而不喜欢那个，要达到这样的水平首先在硬件方便要增加电脑处理速度，其次在软件方面要让电脑变得智能。 美国发明家、未来学家Kurzweil估算出人脑的运算能力是10^16 cps（calculations per second，每秒计算次数，描述运算能力的单位），即1亿亿次计算每秒。现在世界上最快的超级计算机，中国的天河二号，运行能力已达到3.4亿亿次，已经超过人脑，但由于其成本高、规模大、功耗高，使其并不能够被商业及广泛运用。Kurzweil认为考虑电脑发展程度的标杆是看1000美元能买到多少cps，当1000美元能买到人脑级别的1亿亿运算能力的时候，强人工智能就成为生活的一部分。而目前1000美元能买到10万亿cps（人脑的千分之一），根据加速回报定律，科技的进步将呈指数型增长，按照这个速度，到2025年1000美元就可以买到和人脑运算速度抗衡的电脑了。 二、人工智能的产业链分析 从发展路径及阶段上看，实现人工智能需经历三个阶段：计算智能（能存会算）、感知智能（能听会说、能看会认）和认知智能（能理解会思考）。

中国人工智能产业发展分析及对策研究

中国人工智能产业发展分析及对策研究 人工智能的概念始于1956年的达特茅斯会议，并在2016年随着AlphaGo 人机围棋大战引发的强烈关注而再次称为热词。从本质上来说，人工智能是指用于模拟和扩展人类智能的技术应用系统，具备快速处理和自主知识管理能力，能够通过“试验—验证—学习”实现决策的迭代和优化。[1]77其价值始终体现在代替或者辅助人类完成任务，从而解放劳动力，提高劳动效率。当前，人工智能正处于专有型向通用型人工智能转变的发展阶段，应用模式也由执行式服务向交互式服务转变。在一些数据可得性高的行业，例如安防、医疗、教育和商业服务等领域，人工智能已率先爆发出大量场景应用，用以解决行业痛点。自20世纪60年代以来，人工智能的发展经历了三次技术革命浪潮。进入到21世纪的两个十年，在大规模GPU服务器并行计算、大数据、深度学习算法和类脑芯片等技术的推动下，人类社会相继进入互联网时代、大数据时代和人工智能时代。[2]关于互联网和大数据时代下的产业结构和社会状态已有相当多的研究分析，本文则侧重于讨论中国在人工智能时代的战略方向。 从人工智能领域相关文献看，国内学者主要将研究重点集中在基于人工智能算法的特定领域应用和技术伦理问题（哲学角度）两方面。吴永和等依据教育人工智能（EAI）的内涵，尝试从应用形态和技术架构两方面构建“人工智能+教育”的生态系统以及相应的人才培养体系。[3]梁志勇等则聚焦新闻生产领域，认为人工智能技术将给新闻行业的内容生产、议题设置和运作方式带来革命性影响。[4]相对而言，人工智能与工程技术融合的研究更为广泛。李漫江创新性地提出了一种基于神经网络的人工智能故障检测方法，进而实现农用发动机不解体且能快速诊断的效果。[5]秦爱梅等基于人工智能视觉算法，调制出一套具有较高识别效率和精度的特定场景识别系统。[6]尽管如此，蔡自兴仍认为国内存在以哲学研究替代人工智能技术研究的倾向。[7]23孙振杰提出，人类亟需深思围绕人工智能意识与情感的发展将引发“五化”的问题，即人造物的退化、进化、蜕化、异化和黑化。[8]余乃忠则揭示出人工智能类本质的实现与新时代人类的类本质间的矛盾，

人工智能企业现状分析报告

人工智能企业现状分析报告 目录 第一节人工智能企业现状分析 (2) 一、人工智能企业现状发展阶段 (2) 二、人工智能企业现状发展概况 (2) 三、人工智能企业现状商业模式分析 (3) 第二节人工智能企业发展现状 (4) 一、人工智能企业现状分析 (4) 二、人工智能企业发展分析 (4) 第三节人工智能企业分析报告 (4) 第一节人工智能企业现状分析 一、人工智能企业现状发展阶段 近些年来，我国人工智能领域有取得了飞速发展。英飞拓人工智能企业是一家创新型、信息化、集成化的整体安防制造商，致力于为全球英飞拓人工智能安防提供最高端、最安全、最值得信赖的解决方案。科大讯飞语音识别技术已经处于国际领先地位，其语音识别和理解的准确率均达到了世界第一，自2006年首次参加国际权威的Blizzard Challenge大赛以来，一直保持冠军地位。百度推出了度秘和自动驾驶汽车。腾讯推出了机器人记者Dreamwriter和图像识别产品腾讯优图。阿里巴巴推出了人工智能平台DTPAI和机器人客服平台。清华大学研发成功的人脸识别系统以及智能问答技术都已经获得了应用。中科院自动化所研发成功了“寒武纪”芯片并建成了类脑智能研究平台。华为也推出了MoKA人工智能系统。

人工智能作为一种通用目的技术（GPT），是当前科技创新和推动产业升级转型的焦点。人工智能的发展及其在各个领域的应用，将会显著改变几乎所有行业原来发展的路径，不断催生新的业态和新的商业模式，形成新的发展空间，同时也为我国促进科技创新、提升国家竞争优势甚至赶超发达国家带来了新的机遇。 二、人工智能企业现状发展概况 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是计算机学科的一个分支，既被称为20世纪世界三大尖端科技之一，也被认为是21世纪三大尖端技术之一。 近年来，我国人工智能产业获得快速发展。我国市场的工业机器人销量猛增我国智能语音交互、指纹识别、人脸识别、虹膜识别等产业规模迅速扩大。同时，我国已经拥有国家重点实验室等设施齐全的研发机构和优秀的人工智能研发队伍，研发产出数量和质量也有了很大提升。很多企业也积极布局，如百度的百度大脑计划、科大讯飞超脑计划、京东智能聊天机器人等。 目前我国自主知识产权的文字识别、语音识别、中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶汽车等智能科技成果已进入广泛的实际应用。也正基于此，我国出台了大量支持人工智能发展的政策。2015年7月1日，国务院印发《关于积极推进"互联网+"行动的指导意见》，将"互联网+人工智能"列为11项重点行动之一；而时至11月，《机器人产业"十三五"发展规划》草案已基本制定完成。另外“中国制造2025”重点领域技术路线图构建了中国机器人产业发展蓝图的同时扩大了人工智能的关注度。

2020年人工智能产业发展深度研究报告

2020年人工智能产业发展深度研究报告 一、人工智能市场格局 人工智能（Artificial Intelligence，AI）是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延申和拓展类人的智能的能力，本质上是对人类思维过程的模拟。AI 概念最早始于1956 年的达特茅斯会议，受限于算法和算力的不成熟，未能实现大规模的应用和推广。近年来，在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下，人工智能进入高速发展阶段。据中国电子学会预测，2022全球人工智能市场将达到1630亿元，2018-2022年CAGR达31%。 人工智能赋能实体经济，为生产和生活带来革命性的转变。人工智能作为新一轮产业变革的核心力量，将重塑生产、分配、交换和消费等经济活动各环节，催生新业务、新模式和新产品。从衣食住行到医疗教育，人工智能技术在社会经济各个领域深度融合和落地应用。同时，人工智能具有强大的经济辐射效益，为经济发展提供强劲的引擎。据埃森哲预测，2035 年，人工智能将推动中国劳动生产率提高27%，经济总增加值提升7.1 万亿美元。 二、多角度人工智能产业比较 目前，全球人工智能产业的生态系统正逐步成型。依据产业链上下游关系，可以将人工智能划分为基础支持层、中间技术层和下游应用层。基础层是人工智能产业的基础，主要提供硬件（芯片和传感器）及软件（算法模型）等基础能力；技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的

智能相关特征为出发点，将基础能力转化成人工智能技术，如计算机视觉、智能语音、自然语言处理等应用算法研发。其中，技术层能力可以广泛应用到多个不同的应用领域；应用层是人工智能产业的延伸，将技术应用到具体行业，涵盖制造、交通、金融、医疗等18 个领域，其中医疗、交通、制造等领域的人工智能应用开发受到广泛关注。 （一)战略部署：大国角逐，布局各有侧重 全球范围内，中美“双雄并立”构成人工智能第一梯队，日本、英国、以色列和法国等发达国家乘胜追击，构成第二梯队。同时，在顶层设计上，多数国家强化人工智能战略布局，并将人工智能上升至国家战略，从政策、资本、需求三大方面为人工智能落地保驾护。后起之秀的中国，局部领域有所突破。中国人工智能起步较晚，发展之路几经沉浮。自2015 年以来，政府密集出台系列扶植政策，人工智能发展势头迅猛。由于初期我国政策侧重互联网领域，资金投向偏向终端市场。因此，相比美国产业布局，中国技术层（计算机视觉和语音识别）和应用层走在世界前端，但基础层核心领域（算法和硬件算力）比较薄弱，呈“头重脚轻”的态势。当前我国人工智能在国家战略层面上强调系统、综合布局。 1、美国引领人工智能前沿研究，布局慢热而强势。美国政府稍显迟缓，2019 年人工智能国家级战略（《美国人工智能倡议》）才姗姗来迟。但由于美国具有天时（5G 时代）地利（硅谷）人和（人才）的天然优势，其在人工智能的竞争中已处于全方位领先状态。总体来看，美国重点领域布局前沿而全面，尤其是在算法和芯片脑科学等领域布局超

2020年中国人工智能产业发展分析报告

2020年中国人工智能产业发展分析报告

目录 一、对2020年形势的基本判断 (4) （一）从产业链建设看，人工智能数据、算法、算力生态条件日益成熟。 4 （二）从政策推动来看，全国各级地方将根据自身实际情况申报和落地人工智能创新应用先导区。 (6) （三）从投融资情况看，我国人工智能产业投资市场将关注易落地的底层技术公司。 (7) 二、需要关注的几个问题 (9) （一）我国人工智能领域的基础创新投入严重不足。 (9) （二）我国人工智能产业的算力算法核心基础相对薄弱。 (10) 三、应采取的对策建议 (13) （一）以算力为核心加强人工智能基础能力建设。 (13) （二）体系化梳理我国人工智能产业供应链现状。 (13) （三）推动国内人工智能企业加快开拓国内外应用市场并提升出海抗风险能力。 (14) （四）在国际社会上提出发展“负责任的人工智能”。 (14)

【内容提要】 2019年以来，中国人工智能产业发展迅猛，在产业链建设、政策推动、投融资发展上取得新进展，但也面临各种内外部压力和挑战。展望2020年，全国各级地方将根据自身实际情况申报和落地人工智能创新应用先导区，国内人工智能产业投融资将更关注落地前景好的底层技术公司，但产业整体面临的外部形势将更为严峻。需关注的问题有我国人工智能领域的基础创新投入严重不足，国内人工智能产业的算力算法基础相对薄弱，以算法战、深度伪造为代表的人工智能技术滥用给我国经济社会带来潜在负面影响等。基于上述分析，赛迪智库电子信息研究所提出，以算力为核心加强人工智能基础能力建设、体系化梳理我国人工智能产业供应链现状、加快开拓国内外应用市场并提升出海抗风险能力、发展“负责任的人工智能”等措施建议。 2019年人工智能数据、算法、算力生态条件日益成熟，我国人工智能产业发展将迎来新一轮战略机遇，智能芯片、智能无人机、智能网联汽车、智能机器人等细分产业，以及医疗健康、金融、供应链、交通、制造、家居、轨道交通等重点应用领域发展势头良好。展望2020年，全国各级地方将根据自身实际情况申报和落地人工智能创新应用先导区，国内人工智能产业投融资将更关注易落地的底层技术公司，但同时产业发展的外部形势将更为严峻，美国对我国人工智能产业的压制可能从上游元器件转向下游行业应用。

人工智能在金融行业的应用与风险分析

人工智能在金融行业的应用及风险分析 随着计算机技术和互联网行业的发展，越来越多的新兴技术如指纹识别、大数据、云计算、人工智能等逐渐开始影响人们的生活。这些技术在一定程度上提高了人们生活的便捷度，同时也给各个行业带来了巨大的变革。在这个过程中，金融行业也遭到了前所未有的冲击，这些技术已经开始被应用在银行、保险、证券和投资理财等领域。 2017年5月，围棋等级分排名世界第一的中国棋手柯洁在三番棋中不敌谷歌的AlphaGo，再一次将人们的注意力集中到人工智能这一技术上。本文将介绍人工智能这一技术及其对金融行业的影响。 一、人工智能概述 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。这一概念最早在1956年达特茅斯会议上被提出，并在随后几十年中不断得到补充和发展。 人工智能的研究范围非常广泛，包括有效的老式人工智能、联结主义、遗传算法、神经网络等多个领域。当下

最热门的机器学习是人工智能的一个分支。简单来说，机器学习利用算法分析数据、学习数据，通过基于大量数据的“自我训练”，实现对真实世界情况进行判断和预测的能力。因此，程序实际上是在用大量数据和算法进行“自我训练”，从而学会如何完成一项任务，这与预先编写好、只能按照人类指定的逻辑去执行指令的程序不同。实际上，任何通过数据训练的学习算法都属于机器学习，这其中包括很多我们非常熟悉的技术，比如线性回归、K均值、决策树、主成分分析法、支持向量机以及人工神经网络等。 AlphaGo的核心算法是深度学习的人工神经网络。人工神经网络出现得非常早，但受技术限制一直进展缓慢，直到云计算的出现和后来GPU开始大规模部署之后，这种技术才得以快速发展应用。运算能力的发展使神经网络计算变得速度更快、成本更低、性能更强大，而存储设备的容量增加，读取速度加快，进一步降低了运用该技术的门槛。 二、人工智能在金融行业的应用 （一）智能客服 人工智能技术的发展使得语音识别技术逐渐成熟，一些金融机构开始尝试使用该技术来优化现有的远程客户服务、业务咨询和业务办理等，这使得用户能够更加及时地得到满意的答复，提升用户的满意度，同时还可以减轻人

未来人工智能行业分析调研报告

2019年人工智能行业分 析调研报告 2019年11月

目录 1.人工智能行业概况及市场分析 (5) 1.1人工智能市场规模分析 (5) 1.2人工智能行业结构分析 (5) 1.3人工智能行业PEST分析 (6) 1.4人工智能行业特征分析 (7) 1.5人工智能行业国内外对比分析 (8) 2.人工智能行业存在的问题分析 (10) 2.1政策体系不健全 (10) 2.2基础工作薄弱 (10) 2.3地方认识不足，激励作用有限 (10) 2.4产业结构调整进展缓慢 (10) 2.5技术相对落后 (11) 2.6隐私安全问题 (11) 2.7与用户的互动需不断增强 (12) 2.8管理效率低 (13) 2.9盈利点单一 (13) 2.10过于依赖政府，缺乏主观能动性 (14) 2.11法律风险 (14) 2.12供给不足，产业化程度较低 (14) 2.13人才问题 (15) 2.14产品质量问题 (15)

3.人工智能行业政策环境 (16) 3.1行业政策体系趋于完善 (16) 3.2一级市场火热，国内专利不断攀升 (16) 3.3“十三五”期间人工智能建设取得显著业绩 (17) 4.人工智能产业发展前景 (18) 4.1中国人工智能行业市场驱动因素分析 (18) 4.2中国人工智能行业市场规模前景预测 (18) 4.3人工智能进入大面积推广应用阶段 (18) 4.4政策将会持续利好行业发展 (19) 4.5细分化产品将会最具优势 (19) 4.6人工智能产业与互联网等产业融合发展机遇 (20) 4.7人工智能人才培养市场大、国际合作前景广阔 (21) 4.8巨头合纵连横，行业集中趋势将更加显著 (22) 4.9建设上升空间较大，需不断注入活力 (22) 4.10行业发展需突破创新瓶颈 (22) 5.人工智能行业发展趋势 (24) 5.1宏观机制升级 (24) 5.2服务模式多元化 (24) 5.3新的价格战将不可避免 (24) 5.4社会化特征增强 (24) 5.5信息化实施力度加大 (25) 5.6生态化建设进一步开放 (25)

人工智能发展报告

人工智能发展报告 一、简介 人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指用计算机模拟或实现的智能。从学科角度讲，人工智能研究的是如何使机器（计算机）具有智能的科学和技术，特别是人类智能如何在计算机上实现或再现的科学和技术，它的研究涉及计算机科学、脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知（思维）科学、行为科学、数学以及信息论、控制论和系统论等众多学科领域，是一门综合性的交叉学科和边缘学科。2016年3月，谷歌收购的人工智能初创企业DeepMind 所研发的AlphaGo程序以4∶1击败韩国围棋冠军李世石，成为近年来人工智能领域少有的里程碑事件；2016年底，新版AlphaGo又化名网络棋手Master对战包括10多位中韩世界冠军在内的棋手，豪取60连胜；2017年初，卡内基梅隆大学人工智能系统Libratus打败4名世界顶级德州扑克玩家，这些事件再次引发了大众对人工智能的兴趣。 二、发展现状 目前，人工智能已形成包含工业机器人、服务机器人、智能硬件、芯片、传感器等硬件产品，智能客服、商业智能、数据资源、计算平台等软件产品与服务在内的产业链条。全球人工智能企业集中分布在美国、中国、英国等少数国家。我国人工智能企业主要集中于北京、广东及长三角（上海、江苏、浙江）一带，占我国人工智能企业总数

的比例超过8成。互联网巨头百度、阿里巴巴和腾讯正在领导中国的人工智能市场，同时，数以百计的初创公司也正渗透到这一产业中。 全球人工智能申请专利主要集中在机器人、语音识别、神经网络、图像识别、机器学习、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理等领域。我国人工智能申请专利占比前五位的领域分别为机器人、神经网络、图像识别、语音识别、计算机视觉。其中，自然语言处理、语音识别的技术成熟度最高，其次是图像识别、计算机视觉，而机器学习、神经网络等领域技术成熟度最低，还未形成大规模行业应用。同时，国内外人工智能企业研发的产品在诸多领域的商业化已如火如荼地展开，涉及安防、交通、医疗、电商、金融、家庭和教育等领域。 人工智能主要应用领域及相关企业 三、产业化瓶颈 现阶段，人工智能产业的发展主要受到人才、数据、计算平台和服务模式四方面的制约。首先，人工智能领域的人才稀缺。通过开放

人工智能行业分析

人工智能行业分析 人工智能行业可谓是现在科技的前端，高科技的行业，那么关于人工智能行业的分析有哪些知识呢?下面是为你整理的人工智能行业分析，供大家阅览! 人工智能行业简要分析 一、机遇 在2017政府工作报告中提到：“2017年将加快培育壮大新兴产业。全面实施战略性新兴产业发展规划，加快新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化，做大做强产业集群。”这是“人工智能”首次被列入政府工作报告。 3月11日，科技部部长万钢在“全国人大会议新闻中心记者会”上表示，正在起草促进中国人工智能(AI)创新发展的规划，并估计两会后将很快出台。 二、行业简介 人工智能英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的重要分支，它的研究目标是了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括智能语音技术、图像识别技术、自然语言理解、专家系统和机器人等。

人工智能可分为基础层、技术层和应用层。基础层为算力支撑(AI 芯片、云计算)，技术层为算法平台，应用层是AI向各传统行业的渗透应用。 AI 产业链中，芯片产业率先引来爆发。PC GPU 巨头NVIDIA 已经将业务重点转向AI 领域，应用在人工智能领域的可进行通用计算的GPU市场基本被NVIDIA垄断。但是芯片巨头英特尔明显对人工智能市场虎视眈眈，至强处理器Xeon+FPGA也将在2017年下半年量产，预计英特尔有很大的机会在2017年四季度迎来人工智能的第一波红利。 云计算方面，亚马逊、微软云计算业务爆发，其中亚马逊的AWS 云服务平台表现尤为靓丽。(先前我写的文章《网宿科技为什么大跌?》也有所涉及)。 技术层方面，Google、IBM 专注于人工智能(AI)技术层，研发更高级AI 算法，积累AI 底层技术。国内百度在这方面也有相当的投入并取得较大的进展。 应用层方面各显神通，Facebook、苹果在AI 应用层的布局集中在语音识别、图像识别、智能助理等领域;IBM 加速向医疗领域渗透，盈利前景已开始显现。 国内的话，目前主要还是在应用层耕耘较多，基础层和技术层方面与外国的差距较大。 三、部分上市公司 科大讯飞作为中国智能语音及人工智能产业的领导者，以“从能

2018-2019年度中国人工智能市场研究报告

2018-2019年度中国人工智能 市场研究报告

一、2018年中国人工智能产业整体概述 (4) (一) 产业发展概述 (4) 1、产业概述 (4) 2、产业规模与增长 (5) 3、基本特点 (5) (二) 产业结构分析 (7) 1、产业结构 (7) 2、产品结构 (8) 二、2019-2021年中国人工智能产业发展预测 (8) (一) 市场发展趋势 (8) 1、开源平台成为巨头生态之争主战场 (8) 2、人工智能产业将与智慧城市建设协同发展 (8) 3、高校跨界创新成为新趋势 (9) 4、人工智能加速阶段，人工智能芯片成为新机遇 (9) (二) 2019-2021年中国人工智能产业规模预测 (9) (三) 2019-2021年细分结构预测 (10) 1、产业结构 (10) 2、产品结构 (10) 三、中国人工智能产业重点企业分析 (11) (一) 阿里AI (11) (二) 商汤科技 (13) (三) 明略数据 (14) (四) 思特奇 (16) 四、建议 (17) (一) 以政府示范带动重点行业应用落地 (17) (二) 构建人工智能开放创新平台 (17) (三) 针于不同发展阶段进行差异化布局 (17) (四) 针对重点应用领域构建技术创新壁垒 (18) 表目录 表1 2016-2018年中国人工智能产业规模及增长 (5) 表4 2016-2018年中国人工智能产业结构细分 (7) 表5 2018- 2021年中国人工智能产业规模与增长预测 (9) 表6 2019- 2021年中国人工智能产业结构预测 (10) 表7 2019-2021年中国人工智能产业产品结构预测 (10) 表8 阿里巴巴人工智能产品分析 (12) 表9 商汤科技人工智能技术分析 (14) 表10 思特奇人工智能AIPaaS 产品 (17)

全球人工智能产业分析

全球人工智能产业分析 作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力,人工智能正在对全球经济、社会进步和人类生活产生深刻的影响。在中国,人工智能是目前最火热的投资领域,也是中国政府最具价值的战略布局之一。 现在,人工智能产业技术到达了什么样的水平呢?中国信息通信研究院此前发布的《2018世界人工智能产业发展深度分析报告》,从智能硬件、计算机视觉技术、智能语音技术以及自然语言理解这四大核心方面去一一解析。 1、智能硬件 智能硬件的重要组成部分包括智能传感器与智能芯片。打个比方,假若我们把人工智能的中枢大脑理解成智能芯片,那么分布着神经末梢的神经元就是智能传感器。 智能传感器是将传统传感器、微处理器及相关电路一体化,形成的具有初级感知处理能力的相对独立的智能处理单元。智能芯片具备高性能的并行计算能力,且同时支持主流人工神经网络算法。目前,智能传感器主要包括有触觉、视觉、超声波、温度、距离传感器等;智能芯片主要包括有GPU、FPGA、ASIC以及类脑芯片等。

ResearchAndMarkets报告显示:2017年智能传感器全球市场价值为269.06亿美元,预计到2023年总市场规模达到706.17亿美元。《新一代人工智能发展规划》预计,到2020年,中国智能计算芯片市场规模将达到100亿元。 纵观全球智能硬件市场,诸如霍尼韦尔、BOSCH、ABB等国际巨头在全面布局智能传感器的多种产品类型;在中国,也涌现了汇顶科技的指纹传感器,昆仑海岸的力传感器,但产品布局相对单一。智能芯片方面,在全球市场有NVIDIA的GPU、谷歌的TPU、英特尔的NNP和VPU、IBM的True North、ARM的DynamIQ、高通的骁龙系列、Imagination的GPU Power VR等主流企业产品。在中国,有华为海思的麒麟系列、寒武纪的NPU、地平线的BPU、西井科技额deepsouth(深南)和deepwell(深井)、云知声的UniOne、阿里达摩院在研的Ali-NPU等。 2、计算机视觉技术 计算机视觉技术初步具备了类似人类对图像特征分级识别的视觉感知与认知机理,拥有速度快、精度高、准确性高等一系列优点。计算机视觉技术主要实现产业应用中对图像或视频内物体/场景识别、分类、定位、检测、图像分割等功能的需求,因此被广泛应用于实现视频监控、自动驾驶、车辆/人脸识别、医疗影响分析、机器人自主导航、工业自动化系统、航空及遥感测量等领域。MarketsAndMarkets报告显示:2017年基于人工智能的计算机视觉全球市场规模为23.7亿美元,预计2023年会达到253.2亿美元。预测期(2018-2023)内复合年增长率47.54%。

我国人工智能产业发展状况与思考

我国人工智能产业发展状况与思考 摘要：随着人工智能时代的到来，作为集高智能与高技术创新于一体的高技术 产业越来越成为各国提高国际竞争力的关键产业，而增加高技术产业竞争优势的 关键即提高其技术创新能力，进而实现更高的智能性。文章针对我国人工智能产 业发展状况进行了详细分析，希望能够给相关人士提供重要的参考价值。 关键词：人工智能产业；发展 引言：人工智能逐渐成为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，而高技术产业 集知识和技术于一体，成为人工智能的变革焦点，更成为各国经济的发展重点， 也成为各国国际竞争力的核心。从1995年到现在，我国先后出台大量与高技术 产业相关的政策，旨在为高技术产业发展提供全面的保障与支撑。随着我国对高 技术产业技术创新的投入逐年增长，高技术产业的技术创新能力和国际竞争力有 很大提升，技术创新成果丰硕，专利申请授权数量、主营业务收入呈逐年增长的 趋势，人工智能在高技术产业的应用逐渐趋于成熟。但是我国的高技术产业与发 达国家相比，仍然存在一定的差距，应继续提升科技创新能力，增强智能性，推 动我国高技术产业在人工智能不断发展的背景下，实现更好更快的发展。 1.我国人工智能产业发展面临的突出问题 在产业快速发展的同时，一些突出问题也逐渐显现，主要表现在四个方面： 技术创新方面，核心关键技术存在短板，产业基础仍然薄弱。我国虽然在人工智 能技术创新和企业发展方面具有得天独厚的先行优势，但在基础理论、核心关键 技术积累薄弱，核心算法、芯片及基础元器件的掌握与国外差距较大，缺乏重大 原创科技成果，导致产业核心关键领域可能受制于人，不利于企业参与国际竞争，存在远期发展风险。生态构建方面，产业生态建设协同不够，低端发展苗头初显。我国的人工智能企业数量虽多，但缺少有生态构建带动力的龙头企业或行业组织，企业间交流合作和资源对接力度不足，互联互通等技术标准缺乏，大量企业特别 是中小微企业处于各自为战状态，密切互动、共赢共生的协同发展态势尚未形成，应用型成果的重复化、碎片化问题严重。实践应用方面，成果应用模式路径不明，创新成果落地缓慢。人工智能与实体经济融合刚刚起步，技术产品创新快于应用 创新，创新成果的应用路径和商业模式不清晰，企业用户认识和应用能力偏弱。 人工智能应用场景研究少，能够提供的系统解决方案欠缺，案例库、标准库、数 据库欠缺，企业应用人工智能还面临较高的技术门槛和资金门槛。发展环境方面，政策法规探索刚刚起步，难以满足发展需求。我国尚未在人工智能法治保障、信 息安全以及伦理道德研究、风险审查机制等保障人工智能产业长期发展的政策法规、安全规范和伦理道德框架方面开展工作。环境营造推进慢，将影响人工智能 产业健康发展。产生上述问题的主要原因有两点。一是人工智能产业发展阶段的 现实原因。国内外人工智能产业都处于发展初期，在基础理论和关键核心技术研发、法规政策规范研究制定、实践应用推进等方面都处于起步阶段。对此类问题，挑战中也蕴藏着率先发展的机遇。二是自身发展存在的客观不足。全社会对人工 智能产业发展和应用的认识尚待提高，总体思路和发展重点尚未确定，会影响到 发展进程和水平。对此类问题，需要加强顶层设计、确定重点、聚焦发展、创新 推进。 2.加快我国人工智能产业发展的措施建议

未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析最新竟争力

未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析 最新竟争力 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。以下对人工智能行业发展趋势分析。 中国和美国目前是全球人工智能产业发展的领导者，仅在2015年，两国在学术期刊上发表的AI相关论文接近1万篇，而英国、印度、德国和日本加起来才大约相当于中美的半数。2017-2022年中国人工智能项目行业市场深度调研及投资战略研究分析报告表明，中国有着全球最多的数据量，拥有巨大应用市场，正在围绕AI构建完善的产业生态链。我们有理由相信，AI将成为企业跨部门业务发展的“颠覆者”，渐趋成熟的AI技术正逐步向“AI+”进行转变。我国将在AI 关键技术领域获得重大突破，推动关键场景应用逐步走向成熟。 趋势一政策体系加速完善 一直以来，我国高度重视人工智能技术创新和产业发展，当前随着全球人工智能产业的快速成长，一些主要发达国家纷纷出台人工智能相关战略文件，力争在新的科技浪潮中抢占制高、规避风险。美国、英国等相继出台了《国家人工智能研究和发展战略计划》等报告，不断完善人工智能顶层设计。我国也围绕《中国制造2025》和“互联网+”行动计划出台了一系列支持人工智能技术创新和产业发展的政策文件，如2016年5月由国家发改委、工信部等多部委联合发布的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》等。在国务院发布的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中，也提到要培育人工智能产业生态，促进人工智

能在经济社会重点领域推广应用。今年，我国人工智能产业发展的政策支撑力度有望进一步加强。一方面，借鉴美国、英国等的人工智能国家战略，预计我国也将发布聚焦于人工智能的国家战略文件，对未来人工智能技术和产业发展制定顶层设计。另一方面，科技部、国家发改委、工信部等相关部门也将有望发布人工智能相关的政策文件，从技术研发、产业培育等角度做出具体的部署，实施一批大型项目。此外，围绕标准、安全等特定议题，相关的政策研究与制定也将有望取得积极进展。 趋势二产业规模快速增长 自2006年深度学习算法提出以来，语音和视觉识别准确率得到大幅提升，人工智能进入到了第三次高峰期。当前，在技术突破和应用需求的双重驱动下，人工智能技术已走出实验室，加速向产业各个领域渗透，产业化水平大幅提升，人工智能产业发展正处在黄金期。根据初步测算，2016年，全球人工智能市场规模约为1680亿元，我国人工智能市场规模约为98亿元。今年，随着我国软件与互联网技术向各行各业的持续深入以及云计算、大数据、物联网等相关产业的不断进步，人工智能产业市场规模将持续扩大，预计人工智能及其相关产业发展增速将超过40%。从细分行业来看，语音服务相关技术和模型将趋于成熟，围绕智能语音的行业应用将不断加速，市场逐渐打开，成为人工智能产业发展的主要方向。图像处理等计算机视觉技术将随着训练数据的快速累积实现大的突破，而面向各个行业领域的专业化智能服务则将创造出新的市场空间，有望造就新的行业领军者。 趋势三关键技术取得突破 当前，人工智能受到的关注度持续提升，大量的社会资本和智力、数据资源的

人工智能诊断病理行业发展分析

人工智能诊断病理行业发展分析 报告摘要： ●人工智能（AI），病理诊断的强效助推剂 人工智能（AI）已进入医疗的众多细分领域，应用场景包括疾病诊疗、医疗辅助、药物开发等。而病理诊断是一种基于图像信息的诊断方式，被誉为疾病诊断的“金标准”，却由于自动化程度较低，病理医生缺乏等原因，在我国发展落后。通过图像识别技术，AI助力病理转向数字化诊断，能有效提升病理诊断效率，AI对病理行业的赋能有望突破行业瓶颈。 ●以医疗大数据为基础，病理企业与腾讯、阿里等企业合作开发病理AI 病理AI开发包括数据积累、算法开发、场景应用等环节，高质量的数据资源是进行有效算法开发的关键。由于应用场景、病种、病程等不同，病理数据的获取、分类难度较大。现阶段AI在病理中主要应用于细胞病理的宫颈癌筛查，潜在应用的市场规模约为442 亿元。目前国内AI病理行业的参与者以拥有大量数据的病理产业链企业、提供算法的AI企业为主，两者的合作是企业发展的关键。腾讯与专业的第三方病理检测企业华银健康合作，而阿里健康与兰丁高科等12家医疗健康AI企业共同建立了第三方人工智能开放平台。病理AI的落地推广有望填补近7万人的病理医生缺口，解决病理行业供给严重不足、医疗资源分配不平衡的问题，极大的促进分级诊疗的落地。 ●基层需求、AI进步、政策等多方面因素推动病理AI临床应用加速 AI病理诊断技术可大幅缩短医生的工作量，但由于目前技术所限，在病理样本采集、图像数据处理及结果判读上仍有大量技术难点亟待攻克。但是随着基层地区大力推广免费两癌筛查，带来巨大的基层病理诊断需求，AI病理技术迅速提升，临床应用有望提速。国内外团队通过AI已成功实现影像领域多个病种的诊断识别，部分准确率超90%。人工智能2016年被列为国家发展战略，人工智能+医疗成为重点维度之一，政策明确指出发展人工智能治疗新模式、智能影像识别等应用。 ●医疗数据是基础，算法是核心，强强联合打造AI病理龙头 兰丁高科：技术服务、核心算法及第三方检验网点，实现完整的商业闭环 麦克奥迪（300341.SZ）：以医用显微镜为基础，构建病理行业全产业链 华银健康：专业的第三方病理检测龙头，携手腾讯连接病理数据与算法 视见科技：影像AI新锐企业，布局病理、放射、放疗三大优势领域 ●风险提示：竞争风险、政策风险