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人工智能医疗行业主要公司:目前国内人工智能医疗行业代表性公司主要有:乐普医疗(300003)、鹰瞳科技(2251.HK)、心玮医疗(06609.HK)、美因基因(IPO中)、推想医疗科技(IPO中)等
本文核心数据:人工智能的发展路径、市场规模,人工智能医疗相关政策、人工智能医疗投融资数据
1、人工智能发展路径及市场规模
——发展路径
人工智能(AI)是计算机科学的一个分支,通过智能系统模拟人类智能,达到机器展示人类智能的目的,如图像分析、语音识别等。自20世纪50年代以来,人工智能技术日趋成熟,应用场景也愈加广泛,相对于制造业、通信传媒、零售、教育等人工智能应用场景,AI医疗具有广阔的市场以及多元化的需求。
——市场规模
麦肯锡咨询的数据表明,人工智能每年能创造3.5万亿至5.8万亿美元的商业价值。根据IDC数据,预计到2025年全球人工智能应用市场总值将达1270亿美元,其中全球AI医疗处于高速成长期,占人工智能市场五分之一。我国人工智能产业发展快速,自2018年AI应用于基因测序以来,AI医疗的商业化模型逐步形成,2019年后,AI医疗以40%~60%的增速快速发展,如今中国AI医疗核心软件市场规模接近30亿元,加上带有重资产性质的AI医疗机器人,总体规模接近60亿元。
2、人工智能医疗底层基础逐渐完善
——产业进入商业模式构建阶段
国务院于2017年发布的《新一代人工智能发展规划》提到需要推广应用人工智能能治疗新模式、新手段,建立快速精准的智能医疗体系。2018年政府要求人工智能向基层领域自上而下渗透,进一步明确了在医疗影像、智能服务机器人等细分行业发展的目标与大方向。
2021年7月,国家药监局发布《人工智能医用软件产品分类界定指导原则》,明确人工智能医用软件产品的类别界定:用于辅助决策,按照第三类医疗器械管理目前已有四十余款AI类产品获批上市。
——人工智能医疗底层技术成熟
2012-2020年在医学文献中使用到的热门机器学习算法和深度学习算法包括:支持向量机(38%),主要应用于识别成像生物标志物和医疗影像分析;神经网络(34%),主要应用于生化分析、图像分析和药物开发;逻辑回归(4%),主要用于疾病风险评估和CDSS。AI医疗整体底层技术较为成熟,应用端准备充分
3、人工智能医疗投融资市场活跃
底层技术、顶层政策设计的双向增强了资本进入人工智能医疗行业的信心。2016-2020年人工智能医疗投融资规模呈现波动上升趋势,2020年中国人工智能医疗总融资金额达到39.8亿元,B轮之前的投资额占70.6%。AI医疗的未来发展应注重数据和科研的落地,如何切入到诊疗路径中解决切实的临床需求并有恰当的付费模式是商业化落地的关键。
综合以上分析,中国人工智能医疗顶层设计、商业模式、技术模式日趋成熟,投融资市场活跃,未来中国人工智能医疗行业将得到进一步发展。
未来人工智能的就业和发展前景都是非常值得期待的,原因有以下几点:
一是智能化是未来的重要趋势之一医疗人工智能的背景。
1、随着互联网的发展,大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用,在这个大背景下,智能化必然是发展趋势之一。
2、人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用,然后陆续普及到其他行业。所以,从大的发展前景来看,人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。
二是产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。
1、互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展,产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业。
2、人工智能作为重要的技术之一,必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。
三是人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。
1、随着智能体逐渐走进生产环境,未来职场人在工作过程中将会频繁的与大量的智能体进行交流和合作,这对于职场人提出了新的要求。
2、未来需要掌握人工智能的相关技术。从这个角度来看,未来掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势,相关技能的教育市场也会迎来巨大的发展机会。
四是人工智能取代人力,对全球的经济产生影响
1、说到人工智能,大多数人都是比较期待的,当然也有少数人会怀着担忧的心态看到它,因为人工智能的发展,让我们看到了人工智能的高效和服从。
2、在未来,当人工智能的发展进入到一个全新的领域阶段,它是不是就能够取代现在一些行业所需要的人工劳动呢?如果是的话,那么将会有大面积的失业问题出现。
3、人工智能的发展,能够在短时间内对其进行量产,这样就会有很多人下岗,对全球的经济和社会来说,影响都是巨大的。
在人工智能研究的过程中,机器学习是行业研究的核心,也是人工智能目标实现的最根本途径,是当前人工智能发展的主要瓶颈。有关于机器学习问题的研究是行业研究的重点,无论是融资金额,还是公司的数量都明显超过其他研究内容。人工智能属于全世界科研发展的前沿技术,发展过程中与信息技术、计算机技术、精密制造技术、互联网技术密切相关,对各行业、各领域的发展都有一定的影响,在人工智能发展过程中要认真、深刻地研究其未来的发展方向。
人工智能发展的前景是什么?人工智能的作用是什么?下面,一起来了解一下吧!
简单来说,人工智能研究是由数学家和计算机科学家提出的许多理论和算法组成的,这些理论和算法是如何使计算机具备人类智能的学科的。完成以前只有人类,特别是人类智能才能完成的任务。比如开车,和人玩游戏,识别面孔。未来的人工智能研究主要有两个方向:第一个是人工智能应用。换句话说,这是一种将人工智能更广泛、更有效地应用于特定场景的方法。二是人工智能理论研究的突破。这主要是指对抗学习、遗传算法、进化学习和强化学习理论的突破。目前的人工智能只能解决几个功能问题。例如,阿尔法狗只能下棋。不改变模型结构,就无法学习和实施他功能。另外,目前的人工智能实际上不能在学习中使用。我们通常只有在训练完成后才能使用模型。
随着人工智能的应用越来越广泛,人工智能将给我们的生活带来根本性的变化。例如,提高劳动效率,解放人力劳动。满足各种需求,便利生活工作。保障生活安全,促进稳定与和谐。变革社会交往等。同时,人工智能也会对就业和传统经济产生重大影响。通过人工智能实现自动化,意味着大大提高生产力,节约劳动成本,促进人类社会物质财富的繁荣和发展。这意味着,不仅是部分低技术含量的体力劳动,连高科技含量的脑力劳动也会被人工智能代替。今后几乎所有行业都会受到人工智能发展的影响。
人工智能的作用是提供智能咨询服务。为旅客提供智能问候、智能商务咨询、智能政策咨询、智能引导、业务转型等语音交互服务。人工智能的作用是提供智能机场导航服务。中科环联人工智能重大解决方案通过智能机器人、智能一体机、智能信息设备、智能查询机等机场导航GR(QR)代码等为旅客提供地面导航服务,旅客只需扫描GR(QR)代码,即可通过手机前往机场指定地点。
首先,人工智能的前景是广阔的,未来人工智能产品必然会逐渐应用到社会的各个领域,但是这个过程也是曲折和艰难的。
随着大数据、物联网、云计算、边缘计算等技术的推动,人工智能在近几年得到了广泛的关注,市场呼声也比较高,因为万物互联的背后必然要求万物智能,大数据不是最终的目的,智能化才是最终的目的。
可以说在大数据、物联网等技术的推动下,整个产业互联网解决方案的最后一个环节必然是人工智能,所以在这个背景下,当前大量的互联网公司和科技公司都陆续布局人工智能领域,也由此导致了人工智能人才的短缺。从未来发展的前景来看,当前学习人工智能相关技术是不错的选择,也是顺应时代发展的选择。
人工智能未来的发展前景非常广阔,有四大发展趋势,具体分析如下:
1. 预测行为变化:人工智能工具和平台已经在帮助企业了解客户适应新现实的方式。此前在商业和关系培养方面对数字渠道的采用滞后的机构逐渐认识到这种局面的紧迫性,并在迅速掌握行为分析和个性化等概念。
2.更智能的大数据分析:通过发展我们的能力来把机器学习解决问题技术应用到这些庞大 。我们将更容易发现疫情,跟踪密切接触者,实现更准确的诊断,并通过预测病毒未来可能演化的方式,开发更有效和持久的疫苗接种。
3.自动检测和预防:面部识别比较有争议的一点是,它把重点放在识别个体、而非人群中的模式,因此警方利用这项技术来发现逃避封锁和隔离的人,并追踪人群中出现症状的个体活动。
4.把下一次疫情消灭在萌芽状态:人工智能研究将在未来18个月取得进一步突破,从而提高我们发现和应对病毒暴发危险的能力。
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目前国内人工智能行业的上市公司主要有:百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。
本文核心数据:人工智能企业核心技术分布情况、中国人工智能市场规模、中国人工智能行业投融资情况、中国人工智能行业投融资轮次分布、人工智能各技术方向岗位人才供需、人工智能本科新专业高校名单、人工智能科技产业区域竞争力、人工智能行业代表性企业区域分布、中国人工智能行业竞争派系、人工智能发展趋势、中国人工智能产业规模预测
行业概况
1、人工智能定义
人工智能作为一门前沿交叉学科,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,将其视为计算机科学的一个分支,指出其研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能行业属于战略新兴产业,根据国家发展改革委发布的《战略性新兴产业重点产品和服务指导目录(2016)》来看,我国人工智能可分为三个下属行业,分别为人工智能软件开发、人工智能消费相关设备制造和人工智能系统服务。
2、产业链剖析:产业链涵盖行业庞大
人工智能产业链包括三层:基础层、技术层和应用层。其中,基础层是人工智能产业的基础,主要是包括AI芯片等硬件设施及云计算等服务平台的基础设施、数据资源,为人工智能提供数据服务和算力支撑;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,构建技术路径;应用层是人工智能产业的延伸,集成一类或多类人工智能基础应用技术,面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。
行业发展历程:行业处在突飞猛进阶段
人工智能概念的提出始于1956年的美国达特茅斯会议。人工智能至今已经有60多年的发展历史,从诞生至今经历了三次发展浪潮。分别是1956-1970年、1980-1990年和2000年至今。
1959年Arthur
Samuel提出了机器学习,推动人工智能进入第一个发展高潮期。此后70年代末期出现了专家系统,标志着人工智能从理论研究走向实际应用。
80年代到90年代随着美国和日本立项支持人工智能研究,人工智能进入第二个发展高潮期,期间人工智能相关的数学模型取得了一系列重大突破,如著名的多层神经网络、BP反向传播算法等,算法模型准确度和专家系统进一步提升。期间,研究者专门设计了LISP语言与LISP计算机,最终由于成本高、难维护导致失败。1997年,IBM深蓝战胜了国际象棋世界冠军Garry
Kasparov,是一个里程碑意义的事件。
当前人工智能处于第三个发展高潮期,得益于算法、数据和算力三方面共同的进展。2006年加拿大Hinton教授提出了深度学习的概念,极大地发展了人工神经网络算法,提高了机器自学习的能力,随后以深度学习、强化学习为代表的算法研究的突破,算法模型持续优化,极大地提升了人工智能应用的准确性,如语音识别和图像识别等。随着互联网和移动互联的普及,全球网络数据量急剧增加,海量数据为人工智能大发展提供了良好的土壤。大数据、云计算等信息技术的快速发展,GPU、NPU、FPGA等各种人工智能专用计算芯片的应用,极大地提升了机器处理海量视频、图像等的计算能力。在算法、算力和数据能力不断提升的情况下,人工智能技术快速发展。
行业政策背景:行业发展从技术过渡到产业融合
人工智能是国家战略的重要组成部分,是未来国际竞争的焦点和经济发展的新引擎。近年来,中国人工智能行业受到各级政府的高度重视和国家产业政策的重点支持,国家陆续出台了多项政策,鼓励人工智能行业发展与创新,《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》《新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023年)》等产业政策为我国人工智能产业发展提供了长期保障。
2017年之前,人工智能相关政策主要集中在人工智能技术研发突破方面。从2017年开始,政策的重点已经从人工智能技术转向技术和产业的深度融合,特别是2017年7月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确指出要“加快人工智能深度应用”。
从2018年两会发言的不完全汇总也可以看出,人工智能+产业的融合将是未来的重点,包括科技部、工信部、民政部等官方部门和百度、腾讯、联想等民间代表,均提出了人工智能+产业、人工智能+医疗等。
2019年,两会更是将“智能+”写入政府工作报告,人工智能技术对于社会的赋能被给予最高层次的期待。在工业经济由数量和规模扩张向质量和效益提升转变的关键期,“智能+”的理念给人工智能等数字技术提供了最广阔的落地空间和回报想象。通过智能化手段把传统工业生产的全链条要素打通,可以更好地推动制造业的数字化、网络化和智能化转型,更能反向助推技术自身的迭代和进步。
2020年,明确人工智能作为“新基建”建设重要一环,“十四五”指出要推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合。并且各省市也在大力推动人工智能与产业融合,打造应用场景,示范项目。
行业发展现状
1、大数据和云计算为占比最高的核心技术
从人工智能企业核心技术分布看,计算机视觉技术占比最高,达到34%;其次是数据挖掘与机器学习,占比分别为18%和17%;智能语音技术、自然语音处理、知识图谱等技术的热度也较高,分别占比8%、8%和7%。
2、行业呈现快速增长趋势
注:人工智能产业作为典型的融合交叉产业,对产业统计口径的不同会带来市场规模数据上的出入。下文整理了统计口径不同的三大研究机构关于人工智能产业市场规模的测算数据,以期展现多方视角。其中:中国信通院统计口径>中国人工智能学会统计口径>中国电子学会统计口径,三大研究机构的统计口径在图表下方注明。
2017年7月,国务院印发了《新一代人工智能发展规划》,将人工智能上升到国家战略层面,受益于国家政策的大力支持,以及资本和人才的驱动,我国人工智能行业的发展走在了世界前列。根据中国信通院公布的测算数据显示,2021年中国人工智能产业规模为4041亿元,同比增长33.3%。
注:中国信通院对人工智能产业市场规模测算口径包括人工智能核心产业市场规模及带动产业市场规模,即包括人工智能硬件、软件及服务市场
人工智能核心产业市场规模方面,根据中国电子学会测算数据显示,2021年中国人工智能核心产业市场规模为1300亿元,同比增长38.9%。
注:中国电子学会对人工智能核心产业市场规模测算口径包括:计算机视觉、智能语音、对话式AI、机器学习(含自动驾驶)、知识图谱、自然语言处理等核心技术软件、AI芯片等核心硬件
从中国人工智能学会公布的人工智能产业市场规模测算数据来看,2020年中国人工智能行业市场规模约为1858.2亿元,同比增长35.4%,总体上看,当前人工智能核心产业(主要包括软硬件)市场规模增速大于整体产业市场规模增速,人工智能应用服务市场发展相对缓慢。
注:①中国人工智能协会关于人工智能产业市场规模统计范围包括:人工智能软件和硬件市场,不包括服务市场规模;②2021年中国人工智能学会尚未发布最新的人工智能市场规模测算数据
3、下游应用主要集中在政府城市治理和运营
2020年,中国人工智能市场主要客户来自政府城市治理和运营(公安、交警、司法、城市运营、政务、交运管理、国土资源、监所、环保等),应用占比达到49%,互联网与金融行业紧随其后,占比分别为18%和12%。
企业和政府对人工智能的应用逐渐升温。在决定企业产生经济效益的各个环节,都已能够看到人工智能的身影:AI
核身帮助人们安全生活、远程交易、便捷通行;深度学习和知识图谱帮助企业在生产过程中分析预测、科学决策;人机对话提升了拜访登记、服务响应中的用户体验。人工智能将催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式,实现社会生产力的整体跃升,推动社会进入智能经济时代。前瞻估算,目前中国大型企业基本都已在持续规划投入实施人工智能项目,而全部规上企业中约有超过10%的企业已将人工智能与其主营业务结合,实现产业地位提高或经营效益优化。
4、资本更倾向于人工智能企业的早期投资
截止2022年10月9日,中国人工智能行业总计共有6486起投融资事件发生,总计融资金额为9994亿元。其中2014-2018年在融资事件及融资规模均呈现持续增长态势,2018年融资金额达1366亿元,融资事件1049起。2019-2020年,我国人工智能行业市场相较之前冷静不少,融资事件有所下降但是融资规模有所上升。2021年,我国人工智能资本市场再次迎来增长大潮,投融资事件数量及规模均达到历年峰值,分别增长至1066起和3062亿元。截止2022年10月9日,2022年人工智能行业共有投融资事件532起,融资金额达到1008亿元。
注:2022年数据截至10月9日,下同,不再赘述。
从我国人工智能行业融资轮次分布情况来看,由于初创型企业融资金额与估值相对较合理,泡沫较小,因此资本更倾向于人工智能企业的早期投资,2014-2019年,人工智能行业天使轮和A轮占比最高。随着人工智能市场板块的逐渐成熟,早期的投资占比逐渐降低,人工智能投资轮次逐渐后移。2021年,人工智能行业A轮融资占比下降至37.9%,C轮融资占比则上升至11.37%。
5、技术方面人才不足,高校开设相关专业
根据工信部发布的相关数据,人工智能不同技术方向岗位的人才供需比均低于0.4,说明该技术方向的人才供应严重不足。从细分行业来看,智能语音和计算机视觉的岗位人才供需比分别为0.08、0.09,相关人才极度稀缺。
注:岗位人才供需比=意向进入岗位的人才数量/岗位数量。
相对国外,我国高校人工智能培育起步较晚,但近年来我国人工智能学科和专业加快推进,多层次人工智能人才培养体系逐渐形成。2018年4月,教育部发布的《高等学校人工智能创新行动计划》提出,到2020年建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心。
2019年,教育部印发了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》,全国共有35所高校获首批建设“人工智能”本科专业资格。
行业竞争格局
1、区域竞争:北京人工智能竞争能力遥遥领先
从1990年至今,我国人工智能产业发展的城市格局几经变化,目前北京、上海、深圳、杭州等城市变现稳定,这些城市都将电子信息产业作为支柱产业之一,在互联网业发展中也排名靠前。这些城市均强化科研与人才优势、加速补充完善人工智能自身及面向行业落地的产业链、建设示范性智能应用场景、前瞻性布局人工智能相关标准体系、推动公共资源共享、提升城市环境与宜居性、支持系统性超前研发布局等措施将成为城市把握人工智能发展重大历史机遇的谋划方向。
在2021年中国新一代人工智能科技产业发展区域竞争力排名中,排名前五的省市分别是北京、广东、上海、浙江和江苏,属于第一梯队;排名第六至第十的省份分别是山东省、四川省、安徽省、辽宁省和湖南省。
在四大都市圈排名中,排名第一的是长三角,排名第二的是京津冀,排名第三和第四的分别是珠三角和川渝地区。
2、企业竞争:参与者众多,主要分为三个派系
从企业的竞争来看,我国人工智能企业主要可以分为三个派系,分别是头部平台代表企业、融合产业活跃企业、技术层面代表企业。
人工智能平台的代表性企业主要有百度、阿里云、腾讯、华为、京东和科大讯飞;而小米、平安科技、苏宁、滴滴是融合产业较活跃的企业;技术层企业代表有商汤科技、旷视科技、云从科技和依图科技作为独角兽公司。
从人工智能独角兽企业来看,根据胡润排行榜,商汤科技以500亿元的价值位列2021年胡润中国人工智能行业独角兽排行榜首位;其次,旷视科技、云从科技、地平线机器人与明略科技也具备较大的市场潜力,价值均超200亿元。
行业发展前景及趋势预测
1、“十四五”建设继续推进,高质量、现代化、智能化发展
近年来,人工智能在经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面已经产生重大而深远的影响。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》对"十四五"及未来十余年我国人工智能的发展目标、核心技术突破、智能化转型与应用,以及保障措施等多个方面都作出了部署。
2、“十四五”期间核心产业规模达到4000亿
此外,为加快落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》,科技部于2019年8月印发《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》,旨在有序推动国家新一代人工智能创新发展试验区建设。截至2021年3月末,我国已有14个市+1个县获批建设试验区;至2023年,试验区数量预计将达20个左右。
以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
我们现在的生活处处都能见到人工智能,人工智能是人类发展的又一大进步与飞跃。那它能带给我们人类的好处有哪些呢?以下是我的见解▼▼▼
人工智能让我们的生活变得更加便捷,体现在多个方面,家居、医疗、出行等等。
家居
智能家居是人工智能进入家庭生活的一个体现,将家里的电器、影音系统、照明系统、门禁系统等等连接在一起,进行统一一控制。
通过语音呼唤智能家居助手帮助自己,实现生活自动化,让生活更加方便美好。
医疗
人工智能运用到医学领域,将大数据处理、图像识别、深度学习等AI技术与医疗相融合,协助医生进行疾病筛查与诊断,像智能诊疗、医疗机器人、智能影像识别、智能药物研发、智能健康管理等等。
出行
将AI技术融入到我们的交通中去,让人们的出行变得不再繁琐,人工智能交通灯系统可以缓解交通拥堵。
汽车的智能导航可以帮助我们锁定最优路线;无人驾驶技术可以帮助人们解放双手,实现轻松出行。
除此以外,还有智慧停车系统、电子警察、道路养护系统,不仅提高我们的出行效率,还能提高交通安全水平。
教育
人工智能让教育更加多元化、现代化、丰富化,通过构建智能学习、交互式学习的环境,帮助学生简化了教育过程,实现个性化教育。
尤其是疫情期间,线上教育更是普及,在线教学、帮助教师自动化完成各种任务、在线口语学习等等,都是人工智能在教育领域的发展与融合。
除了以上内容,还有智能社区、无人便利店、超市的自动收银、政府部门和银行的自助服务、手机的智能助手等等都在方便着我们的生活。
有人会说,人工智能将来会取代人类的各种工作,导致失业和就业困难,其实不然,我觉着人工智能反而会带来更多新型的工作机遇。
人工智能领域的不断发展会帮助我们解放大量劳动力,节省更多的时间和力气,同时人工智能领域延伸出来的数据处理学习、数据密集型机器学习、云计算等等工作方向。
人工智能本身的研发过程其实就是对人脑功能的研究和认知,在这个过程中,人们不断地进行学习,不断增强逻辑思维能力。人工智能的不断优化何尝不是人类进步的表现。
同样的,人工智能在不断学习人类的各种知识技能,人们将自己的想法和无法解决的问题编成算法输入到AI系统,人工智能可以帮助人们寻求最优解,极大程度解决了困难,推动人类发展进步。
当有了人工智能,我们发现自己的安全系数不断提升,验证身份的门禁系统、减少拥堵和车祸的智能交通系统、检测网络安全问题、车站机场的中央安全检测系统等等,都为我们的生活安全带来了保证。
还有一些操作危险系数非常高的机器,人工操作逐渐被人工智能代替,而工人只需要通过电脑操作系统即可完成工作,不仅避免了受到伤害,保证精确度,还减少了经济损失。
总体上看,人工智能的发展是利大于弊的,虽然存在着漏洞,但是总有一天会全部解决的,人工智能能为人类带了如此多的好处是毋庸置疑的。
1、 机器视觉和语音识别是主要市场
技术层是基于基础理论和数据之上,面向细分应用开发的技术。中游技术类企业具有技术生态圈、资金和人才三重壁垒,是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。
该层面包括算法理论(机器学习)、平台框架和应用技术(计算机视觉、语音识别、自然语言处理)。众多国际科技巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来,我国技术层围统垂直领城重点研发,在计算机视觉、语音识别等领城技术成熟,国内头部企业脱颗而出,竞争优势明显。
2、计算机视觉发展历经三大理念,规模突破400亿元
1982年马尔(David Marr)《视觉》(Marr,1982)一书的问世,标志着计算机视觉成为了一门独立学科。计算机视觉的研究内容,大体可以分为物体视觉(object vision)和空间视觉(spatial vision)二大部分。物体视觉在于对物体进行精细分类和鉴别,而空间视觉在于确定物体的位置和形状,为“动作(action)”服务。正像著名的认知心理学家JJ.Gibson所言,视觉的主要功能在于“适应外界环境,控制自身运动”。适应外界环境和控制自身运动,是生物生存的需求,这些功能的实现需要靠物体视觉和空间视觉协调完成。
计算机视觉近40年的发展中,尽管人们提出了大量的理论和方法,但总体上说,计算机视觉经历了三个主要历程。即:马尔计算视觉、多视几何与分层三维重建和基于学习的视觉。
国际市场研究机构Research And Markets发布的最新报告显示,2019年全球计算机视觉市场规模为46.433亿美元,预计到2027年将达到950.805亿美元,从2020年到2027年,预计年复合增长率为46.9%。
3、语音识别发展科追溯到1956年
语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代。在1952年,AT&T贝尔研究所的Davis,Biddulph和Balashek研究成功了世界上第一个语音识别系统Audry系统,可以识别10个英文数字发音。这个系统识别的是一个人说出的孤立数字,并且很大程度上依赖于每个数字中的元音的共振峰的测量。1956年,在RCA实验室,Olson和Belar研制了可以识别一个说话人的10个单音节的系统,它同样依赖于元音带的谱的测量。到21世纪之后,深度学习技术极大的促进了语音识别技术的进步,识别精度大大提高,应用得到广泛发展。
目前,语音识别技术已逐渐被应用于工业、通信、商务、家电、医疗、汽车电子以及家庭服务等各个领域。例如,现今流行的手机语音助手,就是将语音识别技术应用到智能手机中,能够实现人与手机的智能对话功能。其中包括美国苹果公司的Siri语音助手,智能360语音助手,百度语音助手等。
随着语音技术和自然语言理解技术的快速进步,AI语音语义技术已在智能翻译、智能医疗、智能汽车、智能客服、互联网语音审核等多个领域实现场景应用。
疫情之后不仅是工业领域,政务服务领域的语音机器人、传统行业企业的语音机器人也将有较高的市场增长空间。另外,NLP、AI数字员工、RPA的发展,一定程度上也将重塑AI应用场景。
2018年,全球智能语音市场仍呈现快速增长趋势,市场规模为142.1亿美元,根据预测到2024年全球智能语音市场规模将达到215亿美元,其中智慧医疗健康、智慧金融以及各类智能终端智能语音技术需求将成为主要的驱动因素。
4、美国AI高层次学者数量大幅领先
AI高层次学者是指入选AI 2000榜单的2000位人才,由于存在同一学者入选不同领域的现象,经过去重处理后,AI高层次学者共计1833位。从国家角度看AI高层次学者分布,美国A1高层次学者的数量最多,有1244人次,占比62.2%,超过总人数的一半以上,且是第二位国家数量的6倍以上。中国排在美国之后,位列第二,有196人次,占比9.8%。德国位列第三,是欧洲学者数量最多的国家;其余国家的学者数量均在100人次以下。
—— 以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
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