2018人工智能行业创新情报白皮书.pdf

12一、全球人工智能行业竞争格局二、人工智能专利技术资源情况三、人工智能企业分布概况四、人工智能人才发展概况五、中国重点城市人工智能发展动态CONTENTS / 目录上篇 行业分析篇 内容来自灼识咨询 下篇 创新情报篇 内容来自智慧芽一、人工智能行业概况二、人工智能上游大数据采集三、人工智能算法概述四、人工智能下游应用1. 无人驾驶汽车行业概览2. 人工智能与零售行业3. 人工智能与医疗行业4. 人工智能与家居行业5. 人工智能与教育行业五、研究总结3上 篇行业分析篇4人工智能 行业概况5人工智能的定义人工智能本质是指机器模拟人类思考行为的能力 人工智能的定义非常广泛，随着时间的推进，文公智能也将不断进化，但其本质是机器模拟人类思考行为的能力。虽然人工智能经常被分作计算机科学的一个分支，事实上智能站在自然科学和社会科学的交叉路口，涉及计算机、数学、物理、社会学、心理学和哲学等学科。 目前，全球有近千家人工智能公司，遍布 62个国家的十余个行业，使人工智能和各行业的边界变得模糊。 按照应用范围，人工智能可以被分成三类：弱人工智能，强人工智能和超人工智能弱人工智能 弱人工智能着重对人类推理过程的模仿，但没有人工感知力 弱人工智能通常只擅长于某个特定领域，极难发展领域外的能力，其学习规则是封闭的 强人工智能是可以达到人类思维级别的人工智能程序，有自我学习和理解复杂概念的能力，目前人类正在努力靠近这一目标 “深度学习”和“大数据”是强人工智能的引擎和燃料 超人工智能将在所有领域全方位超越人类大脑的思维能力 超人工智能的能力和运用范围仍在一个无法预估的范畴 Siri：苹果公司在 2011年推出的智能个人助理 AlphaGo， Google在 2015年推出的围棋人工智能程序 度秘：百度在 2015年推出的智能语音私人助理 app，可在不同场景下实现指令控制、信息查询、知识应用、智能提醒和多种生活服务；同时支持第三方开发者的能力接入。 目前尚无成熟产品强人工智能 超人工智能定义代表产品61950-1980：萌芽期1980-2006:突破期2006 -至今：飞速发展期 1950年 ， 计算机与人工智能之父图灵提出“ 图灵测试 ” 用以判断机器是否能够思考 。“ 机器是否能思考 ” 这一问题第一次得到世界广泛关注 1956年召开的达特茅斯会议标志着人工智能学科的起源 ， 奠定了人工智能的基础 。从那以后 ， 有关人工智能的学术交流变得频繁 ， 1957年罗森布拉特发明的神经网络算法极大推动了人工智能研究潮流 然而在进入七十年代之后 ， 机器的计算能力并未得到突破 ， 人工智能的研究进入了第一个低谷 二十世纪八十年代 ， BP算法由保罗 沃伯斯提出 ， 使大规模神经网络训练的可能性得到实现 ， 开启了人工智能发展的第二个阶段 计算机的计算能力和运行成本在这一阶段经历了由高到低的大幅度变化 ， 打破了人工智能发展的瓶颈 ， 加上互联网的构建 ， 让学术和技术交流的成本也大幅下降 ， 速率相应上升 ， 人工智能的发展得到了进一步突破 2006年 ， 杰弗瑞 辛顿提出了 “ 深度学习 ”神经网络 ， 将人工智能的发展推向了一个新的高峰 。 深度学习算法让人工智能在语音和视觉识别上取得重大进展 。 2010年前后 ， 人工智能同时也和移动互联网的发展紧密挂钩 ， 后者为人工智能提供了更多的应用场景和融资方向 2015年前后 ， 语音识别和无人驾驶领域的进展也让公众对人工智能的兴趣和关注迈上了一个新的台阶 。 2017年 ， 谷歌旗下的 DeepMind团队公布了 ”AlphaGo Zero”， 通过 40天自学围棋基本规则 ， 已成功超越人类高手 。全球人工智能行业经历的三次发展浪潮电脑硬件、互联网技术、大数据应用等领域的不断突破，人工智能也正高速发展7 全球搜索巨头 Google已不仅是一家单纯的搜索 、 移动操作系统 、 电子邮件和互联网服务提供商 ， 其在 2016年的发布会上宣布了自己 “ AI First” 的战略 ， 致力于用人工智能去创造产品 、 服务和体验 ， 帮助人类进步 。 2014年 ， 谷歌收购智能家居厂商 Nest和智能家居中枢控制设备公司Revolv， 意在打造软硬件一体 、 平台开放的智能家居生态系统 。 2015年 ， 谷歌宣布与强生旗下子公司爱惜康 （ Ethicon） 进行战略合作 ，借助人工智能技术为手术和医疗保健系统设计研发机器人辅助手术平台 ，为谷歌进军智能医疗的关键决定 。 2017年 ， 谷歌宣布研发出自动人工智能 AutoML。 并于 2018年 1月 ， 取得里程碑进展 ， 可自动设计 ， 建立学习模型的服务 AutoML Vision。 IBM在人工智能领域一直保持全球领先 ， 其研发的超级计算机 “ 深蓝 ” 于 1997年击败了国际象棋世界冠军卡斯巴罗夫 ， 2011年开发的 “ 沃森 ” 则集成了病情分析 、 股票推荐 、 消费者行为预测以及网络安全维护等多种功能 ， 今后 IBM将继续在人工智能领域高速发展 。 2014年 ， IBM与纽约基因中心合作 ， 利用超级计算机的运算能整理医学文献并结合临床数据 ， 并利用其认知技能及运算技术找到所有数据的关联性 ， 根据病人的基因组找到最佳的脑癌治疗方式 。 2016年 ， IBM与科大讯飞建立战略合作 ， 在认知计算算法 、 云平台架构等技术层面 ， 和医疗 、 教育和智慧城市等业务寻求合作 。 2017年 ， IBM宣布推出新一代具有新型系统架构 ， 针对机器学习中使用的加速器进行了优化的人工智能芯片 Power9。 微软作为计算机领域的巨头 ， 其略显迟缓的战略布局曾受到行业的诟病 。 然而以智能机器人小冰为代表的一系列人工智能助手的推出和微软研究院人工智能中心的建立已经初步显现出其强大的雄心和实力 。 2014年 ， 微软推出跨屏天人工智能聊天机器人 “ 小冰 ” 。 2016年 ， 由微软亚洲研究院和中国科学院植物研究所共同打造 “ 微软识花 ” app， 利用人工智能的人工学习功能精准识别上百种花卉 ， 其图像识别技术在行业中占据领先位置 。 2016年 ， 微软与 invigr合作推出人类历史上第一个情感型人工智能营养师 ，同时与海尔达成战略合作 ， 进军智能家居领域 。 2017年 ， 微软人工智能团队研发出能够根据人类自然语言描述而画出近似真实照片形状图片的新 AI系统 ， SeeingAI诞生 。 作为中国本土的科技公司 ， 百度被福布斯杂志评为世界四大人工智能巨头之一 。 百度在 2014年组建了北美研究院 ， 同年引进深度学习专家吴恩达任首席科学家 （ 现已离职 ） ， 充分展示其对人工智能的高度重视 。 2014年 7月 14日 ， 百度凭借自身的大数据技术 14场世界杯比赛的结果预测中取得全中的成绩 ， 击败了微软和高盛 。 2016年 ， 百度投资金融科技公司 Zest Finance， 将机器学习与大数据分析融合起来提供更加精准的信用评分 。 2017年 ， 百度发布对话式人工智能操作系统 DuerOS， 并与海尔 、 美的等家电厂商宣布将共同推出基于该操作系统的智能冰箱产品 。 2018年 ， 百度宣布其研发的无人驾驶开放平台 Apollo 亮相 CES大会 。全球人工智能行业巨头动态各大科技巨头在人工智能领域的研发正有条不紊的产出商业化的产品以解决多方问题8中国人工智能行业发展历程中国人工智能起步较晚；随着不断加大的投资和重视，正一步步赶超发达国家水平 智能计算机系统、智能机器人和智能信息处理等重大项目列入“ 863计划”（国家高技术研究发展计划） 国务院印发 新一代人工智能发展规划的通知 中国人工智能学会向国家学位委员会和国家教育部提出设立“智能科学与技术”学位2030年1980年代初期1986年1993年2003年2016年2017年 1981年，中国人工智能学会（ CAAI）成立 20世纪 70年代末至 80年代前期，人工智能项目开始纳入国家科研计划 2016年，国务院发布 中国制造 2025 国家发改委和科技部等 4部门联合发布 “互联网 +”人工智能三年行动实施方案 智能控制和智能自动化等项目开始陆续列入国家科技攀登计划 面向 2030年，确定 15个重大项目的立项建议，涉及航空、网络安全、智能电网、智能制造和机器人等多个高新领域，酝酿“人工智能 2.0”推动中国高新技术发展及产业化水平。9法规与政策 发布机构 发布时间 促进新一代人工智能产业发展三年行动计划 (2018-2020) 中国工信部 2017年 12月 为落实 新一代人工智能发展规划 ，深入实施“中国制造 2025”，抓住历史机遇，突破重点领域，促进人工智能产业发展，提升制造业智能化水平， 推动人工智能和实体经济深度融合 。力争到 2020年，一系列人工智能标志性产品取得重要突破，在若干重点领域形成国际竞争优势，人工智能和实体经济融合进一步深化，产业发展环境进一步优化。 着重在智能网联汽车、智能服务机器人、智能无人机、医疗影像辅助诊断系统、视频图像身份识别系统、智能家居产品、智能语音交互系统、智能翻译系统率先取得突。 新一代人工智能发展规划的通知 国务院 2017年 7月 到 2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步 ，人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径；到 2025年，人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平， 人工智能成为我国产业升级和经济转型的主要动力 ，智能社会建设取得积极进展；到 2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平， 成为世界主要人工智能创新中心 。 “互联网 +”人工智能三年行动实施方案 国家发改委、科技部、工业和信息化部、 中央网信办 2016年 6月 大力发展智能制造 加快推动云计算、物联网、智能工业机器人、增材制造等技术在生产过程中的应用，推进生产装备智能化升级、工艺流程改造和基础数据共享。着力在工控系统、智能感知元器件、工业云平台、操作系统和工业软件等核心环节取得突破， 加强工业大数据的开发与利用，有效支撑制造业智能化转型 ，构建开放、共享、协作的智能制造产业生态。 中国制造 2025 国务院 2016年 4月 部署全面推进实施制造强国战略。根据规划，通过“三步走”实现制造强国的战略目标， 智能制造被定位为中国制造的主攻方向 。加快机械、航空、船舶、汽车、轻工、纺织、食品、电子等行业生产设备的智能化改造，提高精准制造、敏捷制造能力。 统筹布局和推动智能交通工具、智能工程机械、服务机器人、智能家电、智能照明电器、可穿戴设备等产品研发和产业化。政策与法规政策与法规分析中国政府颁布鼓励性政策及法规将进一步推进人工智能行业规范、升级及改革10中国人工智能产业的优势 由于近几年中国的互联网行业的迅猛发展，一大批互联网、科技公司累计了一定的用户数据和研究资本，特别是 BAT，不仅拥有海量的用户大数据，还吸引了大批人工智能人才为其进行人工智能方面的研发。 BAT在中国的带头作用将有利激发整个人工智能行业的创新。 由于中国语言的特殊，人工智能重要的语义分析技术，需要大量的研发资金和充足的理解能力。这些是同类型的海外企业无法独立完成的。其次，国家政策和中文语言难度使得中国人工智能企业可以更好的研发本土产品，使之与海外企业的产品形成差异。中国人工智能产业的劣势 较于美国等发达国家，中国高校在人工智能领域的课程较为分散，没有系统的栽培体系。虽然部分企业与高校有人工智能项目合作，但是成效甚微，不及企业内部自行研发具有实用性和商业价值。 不同于发达国家的互联网和智能化的普及程度，中国在基础建设方面还是十分薄弱的。部分偏远地区的互联网还不能满足人工智能产品要求。即使人工智能产品能够落地，如何转变消费者的观念并驱动消费者购买也同样需要投入大量的资金与时间。例如，人们对于无人驾驶车安全性的担忧可能导致观望态度，从而对企业的造成运营负担。中国人工智能产业的好势头 人工智能事业才刚刚进入百家争鸣的时代，在国家政策的保护下，各家企业都有机会成为自己细分行业内的领军人物。并且，现如今行业准则的缺失也给予了领军企业设定标准并垄断市场的大好机会。 2016年，中国政府公布 中国制造 2025 鼓励人工智能行业，而资本方也瞄准并看好各类型的人工智能商业模式，对于创新型企业而言无疑是好事。另一方面，大企业由于自身的资金实力和科研能力可以促使自身在人工智能行业链中获得巨大利益。中国人工智能产业可能遇到的挑战 传统企业如果转型过渡到人工智能领域无疑是个重大挑战，企业不仅需要从人才招聘、研发方向进行考量，还需要从上到下的全企业的理解和支持。这不仅仅需要管理层的观念转变，更需要管理层对于未来市场的规划和研究，若无法准确定位市场，企业生存问题将受到威胁。 中长期来看，人工智能将会取代大部分重复的基础工作，届时还需要政府和相关企业的高度重视人民就业问题，并采取相关措施保障社会福利。中国人工智能行业所面临的机遇和挑战中国现有的科技水平和人才储备将对未来人工智能的发展形成一定阻碍，但中国的大数据量和独特的文化差异性使得中国市场不易被外资企业轻易占领市场份额