人工智能行业产业链全景

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。

晦涩的人工智能行业，并不难懂。

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。

那么，关于人工智能，你究竟了解多少?在下一个产业浪潮到来之前，我们到底又应该关注什么?

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。

1. 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。

2.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。

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。

3.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，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。

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。

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。

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。

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。

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。

生命科学代表企业：华大基因、碳云智能、贝瑞和康、安诺优达、联合基因、北科生物等。

未来，随着国内人工智能行业的产业分工和企业竞合日渐明晰，国内的人工智能产业链也将更为明显地分化为以BAT为代表的生态平台、以科大讯飞和格灵深瞳为代表的通用技术解决平台以及以出门问问、broadlink为代表的人工智能专用领域解决方案提供商。

二、未来国内人工智能行业发展的五大趋势

(1)机器学习与场景应用将迎来下一轮爆发

根据VentureScanner的统计，截至2015年9月，全球人工智能领域获得投资的公司中，按照平均融资额度排名的五大业务依次是：机器学习(应用类)、智能机器人、计算机视觉(研发类)、机器学习(研发类)和视频内容识别等。

目前中国地区人工智能领域获得投资最多的五大细分领域是计算机视觉(研发类)、自然语言处理、私人虚拟助理、智能机器人和语音识别。从投资领域和趋势来看，未来国内人工智能行业的资本将主要涌向机器学习与场景应用两大方向。

数据储存容量和技术能力的提升为机器学习爆发提供了基础保障，而机器学习又是人工智能的核心技术和涵盖面最广的应用手段;但由于现阶段运算能力的局限和通用解决方案的研发门槛限制，基于安防、智能生活、教育和健康等场景的场景应用成为了大多数国内企业在人工智能领域的突破口。

(2)专用领域的智能化仍是发展核心

基于GPU(图形处理器)计算速度(每半年性能增加一倍)和基础技术平台的飞速发展，企业对于人工智能神经网络的构建取得了前所未有的突破。但是，由于人工智能各领域技术和算法的复杂性，未来20年内人工智能的应用仍将集中于人脸和图像识别、语音助手和智能家居等专用领域。

通过上述产业链环节构成和投资分类可以看出，优势企业的核心竞争力主要集中于特定领域的专用技术研发;其中，计算机视觉和语音识别领域的研发和应用已处于国际一流水平，专业应用机器人的研发也有望近10年内迎来突破性发展。

可以预见的是，在由专业领域向通用领域过渡的过程中，自然语言处理与计算机视觉两个方向将会成为人工智能通用应用最大的两个突破口。在未来20年内，通用领域研发所需的技术和数据也会随着各专用领域差异化发展的日臻成熟而迎来突破。

(3)产业分工日渐明晰，企业合作大于竞争

随着专用领域应用开发的成熟和差异化技术门槛的存在，国内人工智能产业将逐渐分化为底层基础构建、通用场景应用和专用应用研发三个方向。

在底层基础构建方面，腾讯、阿里巴巴、百度、华为等企业依托自身数据、算法、技术和服务器优势为行业链条的各公司提供基础资源支持的同时，也会将自身优势转化为通用和专业应用领域的研究，从而形成自身生态内的人工智能产业链闭环。

在通用场景应用方面，以科大讯飞、格灵深瞳和旷视科技为代表的企业将主要以计算机视觉和语音识别为方向，为安防、教育和金融等领域提供通用解决方案。

而在专用应用研发方面则集中了大部分硬件和创业企业，这其中既包括以小米和broadlink为代表的智能家居解决方案商，也包含了出门问问、linkface和优必选这类的差异化应用提供商。

(4)系统级开源将成为常态

任何一个人工智能研究分支都涉及到异常庞大的代码计算，加上漏洞排查与跨领域交叉，任何一家企业都无法做到在封闭环境内取得阶段性突破的可能。

可以看到的趋势是，Google、微软、Facebook和雅虎等视人工智能为未来核心竞争力的顶级企业都先后开放了自身的人工智能系统。

需要明确的一点是，开源并不代表核心技术和算法的完全出让，底层系统的开源将会让更多企业从不同维度参与到人工智能相关领域的研发，这为行业层面新产品的快速迭代和共同试错提供了一个良性且规范化的共生平台。于开放企业而言，这也确保了它们与行业最新前沿技术的同步。

基于此，腾讯、阿里巴巴、百度和科大讯飞等在人工智能领域取得领先优势的企业都在不同维度和空间开放了自身的人工智能系统。而在未来，随着专用领域应用的普及和通用技术应用需求的增强，这种开放性还会不断地加大。

(5)算法突破将拉开竞争差距

作为人工智能实现的核心，算法将成为未来国内人工智能行业最大的竞争门槛。以Google为例，Google旗下的搜索算法实验室每天都要进行超过200次的改进，以完成由关键字匹配到知识图谱、语义搜索的算法创新。

在未来竞争的重点机器学习领域，监督学习、非监督学习和增强学习三个方面算法的竞争将进入白热化阶段。而正是算法层面的突破造就了腾讯优图、科大讯飞和格灵深瞳等企业在图像识别和计算机视觉领域取得了突破性进展和国际一线的技术水平。

但就目前国内人工智能算法的总体发展而言，工程学算法虽已取得阶段性突破，但基于认知层面的算法水平还亟待提高，这也是未来竞争的核心领域。

总的来看，虽然基础技术的成熟带来了存储容量和机器学习等人工智能技术的提升，但由于现阶段运算能力以及大规模CPU和GPU并行解决方案的局限，目前国内人工智能的发展主要集中于计算机视觉、语音识别、智能生活等方向上。

未来，随着国内人工智能行业的产业分工和企业竞合日渐明晰，国内的人工智能产业链也将更为明显地分化为以BAT为代表的生态平台、以科大讯飞和格灵深瞳为代表的通用技术解决平台以及以出门问问、broadlink为代表的人工智能专用领域解决方案提供商。