導(dǎo)語：如何才能寫好一篇人工智能的商業(yè)化應(yīng)用，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公文云整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

北京鑫根投資管理有限公司創(chuàng)始合伙人曾強提出了人類六次飛躍的革命。他表示：“前五次是地權(quán)、海權(quán)、空權(quán)、幣權(quán)到網(wǎng)權(quán)的爭奪，每一次爭奪都產(chǎn)生了每一次大國的崛起。我們認(rèn)為在最近的這幾年所發(fā)生的事情是人類的第六次制高點的爭奪，那就是智權(quán)。智權(quán)的爭奪對下一個大國的崛起會起到最重要?！?/p>

人工智能其實離每個人都很近，就像北京曠視科技Face+創(chuàng)始人兼CEO印奇所說：“今年是個人臉識別的大年?！庇∑娣浅？春靡粋€行業(yè)，叫“城市大腦”。他表示，在新型城市的建設(shè)里面有很多安防攝像頭，這些攝像頭連接會成為整個城市建設(shè)的基礎(chǔ)信息，這些信息量是最全的，這是一個未來物理世界和城市管理的基礎(chǔ)設(shè)施，這些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)會像水電煤一樣體現(xiàn)在各個方面。

印奇認(rèn)為，當(dāng)大家提到人工智能的時候，一定要做人工智能的產(chǎn)業(yè)和行業(yè)結(jié)合，人工智能的公司不能簡單說是一家技術(shù)公司，而是要做產(chǎn)品落地。同時他還提出：“在人工智能(AI)這個場景下，最終的商業(yè)價值的話語權(quán)取決于對數(shù)據(jù)運營權(quán)的爭奪，我們到底是一個AI+行業(yè)，還是行業(yè)+AI，最終看這個行業(yè)最重要的流通數(shù)據(jù)掌握在什么樣的生態(tài)里?！?/p>

ScopeMedia Inc.，聯(lián)合創(chuàng)始人，CEO王延青非常贊同印奇的觀點。他說，人工智能一定要跟行業(yè)結(jié)合，要不然自己就是一個數(shù)學(xué)公式。

王延青說：“我們自己盡量多做產(chǎn)品，少做項目，因為我感覺人工智能現(xiàn)在仍然處于一個找市場、找突破口，沒有一個公司真正壟斷的行業(yè)，把一個入口做好就是一件很好的事情。同時，我們試圖做成某種標(biāo)桿、某種標(biāo)準(zhǔn)，這也是我們一個努力的方向?！?/p>

對于人工智能的理解，哈佛大學(xué)腦科學(xué)中心博士/腦機接口公司BrainCo創(chuàng)始人兼CEO韓壁丞相信，通過數(shù)據(jù)的力量可以讓非啟蒙式的腦接口走向普及的大眾。比如能夠?qū)崟r了解學(xué)生上課狀態(tài)的的智能儀器，用大腦來控制的智能假肢、中風(fēng)偏癱患者的康復(fù)產(chǎn)品，以及預(yù)防老年癡呆的產(chǎn)品，都是人工智能和接口做的具體商業(yè)化的產(chǎn)品和落地。

中國新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略研究院副院長劉剛教授也談了自己對人工智能的看法。他表示，人工智能用在智能制造的時候?qū)嶋H上是兩條路徑，一條是阿里巴巴的工業(yè)大腦，還有一條是往控制系統(tǒng)上做。人工智能在產(chǎn)品化和商業(yè)化的過程中，任何一個新技術(shù)都要解決市場技術(shù)識別、資源整合和合法化這三個問題。

在人工智能產(chǎn)品化和商業(yè)化過程中，石頭科技創(chuàng)始人兼CEO昌敬向大家介紹了一個比較實際的落地案例。昌敬說：“我們把一些谷歌無人車的技術(shù)應(yīng)用到了掃地機器人領(lǐng)域，讓人掃地機器人變得更聰明一些。人工智能的加入，大大降低產(chǎn)品的閑置率?！?/p>

篇2

關(guān)鍵詞：智能制造；關(guān)鍵技術(shù)；政策建議

一、當(dāng)前經(jīng)濟(jì)形勢下智能制造發(fā)展宏觀分析

1.基礎(chǔ)技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展

隨著我國需求市場的蓬勃發(fā)展，一大批企業(yè)的快速跟進(jìn)，使我國在計算機視覺、中文語音識別和無人駕駛等典型應(yīng)用方面進(jìn)入全球前列，具備了加速發(fā)展的市場條件和產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)。在新一代信息技術(shù)接力式創(chuàng)新的驅(qū)動下，萬物互聯(lián)和智能化趨勢越發(fā)明顯，預(yù)計2035年全球聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量將突破千億件，將快速推動智能制造快速發(fā)展。近年來在算法、數(shù)據(jù)和算力三方面的突破下，新一代人工智能開始成為新的競爭焦點。人工智能在看、聽、理解等關(guān)鍵指標(biāo)上已經(jīng)媲美甚至趕超人類。在機器識別圖像、語音和自然語言等開始廣泛應(yīng)用，類似技術(shù)已廣泛嵌入呼叫中心、客服系統(tǒng)、智能助手、聊天機器人等產(chǎn)品中。人工智能蘊含著無可估量機遇，各路企業(yè)爭相涌入布局。從2013年到2017年，全球人工智能投資事件從310件增長到1349件，投資額從17億美元增長到152億美元，安防、醫(yī)療、交通、制造等數(shù)據(jù)豐富的行業(yè)成為重點投資領(lǐng)域。

2.我國智能制造發(fā)展情況

隨著我國智能制造發(fā)展的快速推動，依托用戶規(guī)模、應(yīng)用場景、風(fēng)險資金和科技論文等優(yōu)勢，我國在一些基礎(chǔ)技術(shù)的應(yīng)用方面進(jìn)入全球前列，一大批骨干企業(yè)快速發(fā)展，在智能制造產(chǎn)業(yè)各個環(huán)節(jié)積極布局，為我國智能制造的快速發(fā)展，實現(xiàn)彎道剎車提供有利條件。數(shù)據(jù)資源是發(fā)展人工智能的關(guān)鍵要素，主要來自用戶和聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。從用戶數(shù)看，到2017年底，我國有3.49億固定寬帶用戶，是美國的3.5倍，占全球38%。從數(shù)據(jù)量來看，我國已占全球13%，據(jù)高盛報告預(yù)測，隨著用戶數(shù)和在線時長增長，這一指標(biāo)到2020年預(yù)計提升至20%—25%。我國有用戶規(guī)模的先天優(yōu)勢。我國有近4億的年輕用戶，他們對新科技、新產(chǎn)品的接受度比較高，所以廣泛的行業(yè)分布、多樣的用戶需求為拓展人工智能應(yīng)用提供了廣闊市場。在這一輪人工智能剛興起時，國內(nèi)一批公司深耕計算機視覺技術(shù)，目前從算法水準(zhǔn)和應(yīng)用情況看，人臉識別、安防監(jiān)控等領(lǐng)域已獲得全球認(rèn)可?？傮w上，智能應(yīng)用開始進(jìn)入快速擴展期，我國有望在更多領(lǐng)域形成自身優(yōu)勢。

二、我國智能制造發(fā)展當(dāng)前階段面臨的問題

1.芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展有待提升

高端芯片產(chǎn)業(yè)的發(fā)展是智能制造的重要前提，但是芯片關(guān)鍵技術(shù)方面還有很大的提高空間，目前處于“受制于人”的情況。當(dāng)前芯片產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵技術(shù)方面美國還是占主導(dǎo)地位，首先，圖形處理芯片方面，英偉達(dá)、超威和英特爾三強主導(dǎo)市場方向。其次，可編程邏輯陣列芯片方面，賽靈思和英特爾兩強主導(dǎo)市場。第三，專用集成電路(ASIC)芯片方面，谷歌的張量處理芯片(TPU)性能優(yōu)勢明顯。目前，由于價格和關(guān)鍵技術(shù)的制約我國還處于芯片進(jìn)口階段，孫然有部分企業(yè)可以進(jìn)行芯片的定制，但是由于資本投入和商業(yè)化推廣的弊端還處于初級階段。

2.人工智能的基礎(chǔ)技術(shù)依舊不能形成單獨生態(tài)體系

人工智能的算法框架依附于國外巨頭開源生態(tài)體系。當(dāng)前我國人工智能產(chǎn)業(yè)必須降低人工智能產(chǎn)品或應(yīng)用開發(fā)成本，進(jìn)而吸引世界各地開發(fā)者入駐生態(tài)。從高盛報告看，谷歌Tensorflow算法框架聚集了6.8萬名明星開發(fā)者；而百度Pad-dlePaddle平臺僅有5330位，不到前者1/10。我國當(dāng)前大部分都機遇谷歌的基礎(chǔ)算法框架進(jìn)行開發(fā)，很難自主建立內(nèi)生性的生態(tài)系統(tǒng)。3.專業(yè)技術(shù)人才的缺失異常嚴(yán)重智能制造的重要核心就是專業(yè)技術(shù)人才的集聚，但是我國智能制造相關(guān)人才總量和人才結(jié)構(gòu)上還處于比較落后的階段。如全球最大招聘網(wǎng)站領(lǐng)英2017年《全球AI領(lǐng)域人才報告》顯示，全球人工智能人才數(shù)量190萬人，其中美國85萬人，我國5萬人，位列印度、英國、加拿大、澳大利亞、法國之后，排第七位。從專業(yè)化人員從業(yè)時間來看，與美國相比我國專業(yè)化從業(yè)人員，從業(yè)超過十年以上的不足40%，而美國卻超過了70%，我國大部分關(guān)鍵技術(shù)人員和管理人員都是海外引進(jìn)，我國在智能制造的核心技術(shù)方面，尤其是人工智能的底層算法方面與美國還是有很大的距離。

4.我國關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)的政策法規(guī)落后于技術(shù)創(chuàng)新的需求

數(shù)據(jù)開放、隱私管理、算法歧視、網(wǎng)絡(luò)攻擊等方面需要新的監(jiān)管法規(guī)。以智能影像診斷為例，美國2017年采取先上市后批準(zhǔn)的模式助推產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新；我國則按照醫(yī)療器械監(jiān)管，要求經(jīng)過器械檢測、臨床評測、器械技術(shù)審批、政府發(fā)放批文等四個環(huán)節(jié)，企業(yè)反映總耗時30個月，且準(zhǔn)入制度、收費模式、醫(yī)保對接等尚是空白。所以，首先數(shù)據(jù)開放是我們必須要解決的問題，我國政府?dāng)?shù)據(jù)開放排名全球靠后，而在科技巨頭之間創(chuàng)建標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、跨平臺分享的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)要落后于美國。其次數(shù)據(jù)隱私管理方面問題，海量數(shù)據(jù)的采集不可避免涉及個人隱私，如何避免濫用是各方關(guān)切點。最后是網(wǎng)絡(luò)攻擊問題，防御網(wǎng)絡(luò)攻擊、保障安全是客戶最為關(guān)心的主要問題。

三、推動我國智能制造發(fā)展的路徑及建議

1.建立核心技術(shù)研發(fā)標(biāo)準(zhǔn)，加大產(chǎn)業(yè)上下游銜接

我國智能制造雖然全面推廣，但是在芯片產(chǎn)業(yè)方面還是短板，想要借助人工智能的機會實現(xiàn)彎道超車必須要放長戰(zhàn)線，做好基礎(chǔ)研發(fā)工作。我國消費市場具有一定的優(yōu)勢，要做好開放合作的準(zhǔn)備，加強學(xué)習(xí)的強度，縮短學(xué)習(xí)的周期。避免資金、人才等資源的浪費，推進(jìn)強強聯(lián)合，鼓勵走差異化技術(shù)路線。優(yōu)化產(chǎn)業(yè)鏈條，加強上下游的銜接，利用好國內(nèi)良好的消費市場，產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)企業(yè)要積極抓住這個機會，積極實現(xiàn)商業(yè)化應(yīng)用。

2.建立標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)業(yè)鏈條平臺

積極累計專業(yè)化技術(shù)成果，雖然我國在機器視覺算法方面也走在全球前列，但沒有完整商業(yè)化生態(tài)體系，要快速構(gòu)建原生的算法構(gòu)架和標(biāo)準(zhǔn)化平臺。要借鑒PC互聯(lián)網(wǎng)時代win-dows操作系統(tǒng)主導(dǎo)生態(tài)、移動互聯(lián)網(wǎng)時代安卓主導(dǎo)生態(tài)的經(jīng)驗做法，支持組建產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟構(gòu)筑生態(tài)搭建算法框架。政策上支持構(gòu)建算法構(gòu)架，兼容多平臺應(yīng)用，抓住機會提升我國基礎(chǔ)技術(shù)平臺的應(yīng)用和研發(fā)水平。并且要建設(shè)以人工智能為基礎(chǔ)的公共數(shù)據(jù)資源庫、標(biāo)準(zhǔn)測試數(shù)據(jù)集，為評估算法效能提供評價基準(zhǔn)。

篇3

2012年，在技術(shù)創(chuàng)業(yè)尚未形成風(fēng)氣之時，他中斷了在美國的學(xué)術(shù)道路，回到中國，與中學(xué)同學(xué)、前阿里云總監(jiān)林晨曦創(chuàng)辦了依圖科技公司，致力于計算機視覺業(yè)務(wù)。談到創(chuàng)業(yè)的初衷，他說：“我始終認(rèn)為，技術(shù)要應(yīng)用于現(xiàn)實生活中，才能發(fā)揮出最大的價值?！?/p>

2013年，依圖科技拿到了真格基金百萬美元的天使投資。2015年和2016年，依圖科技先后完成A輪、B輪融資，估值數(shù)千萬美元，成為業(yè)界最被看好的計算機視覺創(chuàng)業(yè)公司之一。

創(chuàng)業(yè)四年，甘苦嘗盡。朱瓏的技術(shù)優(yōu)勢顯而易見，要面對的難題也不少：沒有商科背景，是否會讓他在管理上左支右絀？在人工智能這樣的前沿領(lǐng)域，沒有現(xiàn)成的商業(yè)模式可供借鑒，他該如何取舍公司的業(yè)務(wù)方向？

8月，趁朱瓏在北京出差之際，《時間線》對他進(jìn)行了專訪，聽朱瓏講述行走在中國科技產(chǎn)業(yè)浪潮之巔的故事。

《時間線》：2012年你創(chuàng)業(yè)的時候，國內(nèi)人工智能市場是怎樣的？

朱瓏：當(dāng)時大家對人工智能的未來不像今天這樣有信心，資本對這個圈子的熱度也遠(yuǎn)不如今天。并不是說你來自MIT就很容易拿到投資。我認(rèn)為2012年是技術(shù)類創(chuàng)業(yè)的標(biāo)桿性的一年，此后，創(chuàng)投圈開始從“資金密集型”和“資源密集型”轉(zhuǎn)向“智慧密集型”。

《時間線》：如你所說，當(dāng)時資本圈對AI并不像今天這樣抱有信心，依圖拿到真格基金百萬美元的天使投資，經(jīng)歷了怎樣的過程？

朱瓏：在紅杉資本中國基金副總裁吳瑩的介紹下，我和我的合伙人林晨曦與真格基金的創(chuàng)始人徐小平先生在他的家中見面，交流了十幾個小時。當(dāng)時，徐老師對人工智能技術(shù)并不十分了解，但非?？春梦覀兊膱F(tuán)隊和AI的未來，提出給依圖兩百萬美元的投資，這筆資金動用了當(dāng)時真格基金總額的7%，我認(rèn)為徐小平老師是個非常有魄力的投資人。

《時間線》：你們的很多項目都是與政府部門合作的，一家創(chuàng)業(yè)公司是如何取得政府的信任的？

朱瓏：我回國之后動用了自己在國內(nèi)所有的人際關(guān)系，最終獲得了在某個公安系統(tǒng)會議的茶歇時間與一名負(fù)責(zé)人交流3分鐘的機會。經(jīng)過一番爭取，他愿意讓我嘗試計算機車輛識別系統(tǒng)，當(dāng)時計算機的車輛自動識別準(zhǔn)確率不到30%，對方希望提升到70%。接到任務(wù)兩個月后，我們做出了一套車輛識別系統(tǒng)，識別準(zhǔn)確率達(dá)到了90%，獲得公司成立后的第一單業(yè)務(wù)。

由此開始，我們與公安系統(tǒng)開始了長期緊密合作，將人臉識別技術(shù)應(yīng)用于追逃、刑偵、監(jiān)控等方 面。

《時間線》：人臉識別技術(shù)具體可以如何應(yīng)用到公安系統(tǒng)的工作中？

朱瓏：我們曾協(xié)助蘇州公安完成一起追逃任務(wù)，公安用全國在逃庫的26萬人與常住及暫住人口庫中的1300萬人進(jìn)行比對，通過人臉識別的捕捉，系統(tǒng)共預(yù)警25人。經(jīng)過人工甄別，最終確定了17人為嫌疑人，其中9人已撤銷，最后現(xiàn)場捕獲了3人。這是過去單靠警力無法做到的事情，現(xiàn)在人工智能技術(shù)可以幫助我們實現(xiàn)。此外，人臉識別技術(shù)還可以應(yīng)用到金融等其他行業(yè)。

《時間線》：從創(chuàng)業(yè)到現(xiàn)在，人工智能市場經(jīng)歷了怎樣的變化？

朱瓏：今年的前三、四個月，比過去一年的變化還大。很多投資人的邏輯是“我就要投資人工智能，一定要進(jìn)來參與這個領(lǐng)域?！?/p>

《時間線》：在人工智能大熱的今天，可能會有一些投機主義的公司涌現(xiàn)，這是否會成為你的困擾？

朱瓏：肯定有，這很正常。有一些公司不見得會涉及智能的那些部分，只是包裝一個概念，但時間會自動篩選出真?zhèn)?，有實力的公司很稀缺，團(tuán)隊會更加值錢。

為杭州打造“城市數(shù)據(jù)大腦”

今年9月，全球矚目的G20峰會將在杭州召開，杭州市委市政府聯(lián)合眾多公司，在阿里云的牽頭下開展了一個名為“城市數(shù)據(jù)大腦”的城市交通規(guī)劃項目，借此盛會展現(xiàn)大數(shù)據(jù)在城市管理中的作用，依圖公司參與其中，提供車輛識別及大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)。首次涉通領(lǐng)域，對于依圖來說是一個新的挑戰(zhàn)。

《時間線》：“城市數(shù)據(jù)大腦”項目中，依圖進(jìn)行了哪些方面的技術(shù)支持？

朱瓏：我們對城市中車輛的行駛路徑等數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、分析，對車、道路、紅綠燈的信息進(jìn)行建模。在建模的基礎(chǔ)上對政府的交通管理者給予建議和優(yōu)化方法，比如紅綠燈的改進(jìn)措施，道路的修繕方案。我們希望通過解決城市交通這類世界級難題，讓人工智能使我們的生活更加輕松便捷。

《時間線》：這個項目的難點在哪里？

朱瓏：從技術(shù)層面來講，交通管理是一個非常新的領(lǐng)域，世界上頂級機構(gòu)對這一領(lǐng)域的研究也處于原始階段，現(xiàn)有的學(xué)術(shù)界的模型、數(shù)據(jù)體量無法滿足模型精度的需求。要完成這個項目，我們還要做很多新的研究。從操作層面來講，我們的工作要跨越政府的不同部門，把這些數(shù)據(jù)整合到一起。

《時間線》：大數(shù)據(jù)對人工智能技術(shù)有重要作用，你們?nèi)绾谓⒆约旱臄?shù)據(jù)庫？

朱瓏：最樸素的辦法就是一點一滴積累，比如車輛數(shù)據(jù)，我們自己去路上拍了很多，慢慢地數(shù)據(jù)就積累起來了。在和客戶合作的過程中，客戶也會提供一些數(shù)據(jù)。

《時間線》：現(xiàn)階段在中國進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)業(yè)，難點在哪里？

朱瓏：從創(chuàng)業(yè)環(huán)境來看，我們沒有完善的反壟斷機制，也就是說大公司還是可以跟你競爭的；但在美國，這不一定行得通。而且中國的知識版權(quán)的保護(hù)尚為薄弱，小公司抄襲的情況比較多。

此外，探索出好的商業(yè)模式是非常困難的。依圖成立四年，經(jīng)歷了很多探索，我們一直在扎實地做垂直領(lǐng)域，包括公安、金融等領(lǐng)域。我始終在問自己：人工智能的賣點是什么？

AI最大的考驗是商業(yè)模式的創(chuàng)新

2016年初，一場人機大戰(zhàn)成為全民熱點。人工智能的概念從科技圈走向大眾，做了一次生動的市場教育。影響迅速蔓延到二級市場，人工智能概念股迅速飆升，中國興起一波人工智能創(chuàng)業(yè)熱潮。創(chuàng)業(yè)四年，朱瓏目睹了人工智能產(chǎn)業(yè)的變遷，他有著怎樣的體會？作為一個創(chuàng)業(yè)者，他如何看待這個產(chǎn)業(yè)的未來

《時間線》：現(xiàn)在依圖在技術(shù)研發(fā)和商業(yè)方面的比率大概是什么樣的？

朱瓏：超過50%都是技術(shù)團(tuán)隊，我們的核心優(yōu)勢是對技術(shù)的理解能力。有了技術(shù)作為基礎(chǔ)，擴張的成本會變得很低。

《時間線》：作為學(xué)者型創(chuàng)業(yè)者，商業(yè)背景的匱乏會不會成為你的瓶頸？

朱瓏：創(chuàng)業(yè)四年，這個部分的知識我補充了很多。商業(yè)知識是不斷學(xué)習(xí)的過程，今天學(xué)到的商業(yè)經(jīng)驗不一定能解決明天的問題。換句話說，有商科背景不一定比我更有能力解決未來將面對的問題。創(chuàng)業(yè)本身就是個不確定的探索過程。

《時間線》：如何看待技術(shù)與商業(yè)化的平衡？

朱瓏：技術(shù)與商業(yè)化從來不是矛盾的。中國現(xiàn)在有很多大規(guī)模的問題放到學(xué)術(shù)上都是非常有挑戰(zhàn)性和標(biāo)桿性的。在實驗室是無法直接解決問題的，因為有些數(shù)據(jù)不易得到，做商業(yè)項目與學(xué)術(shù)研究并不沖突，反而可以更好地促進(jìn)技術(shù)發(fā)展。

篇4

研討會上，中國工業(yè)合作協(xié)會理事長唐保玲致辭并提出，此次研討會目的是倡導(dǎo)推動“中國制造2025”和“互聯(lián)網(wǎng)+”融合發(fā)展，意在探索如何利用互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新模式結(jié)合AI做好工業(yè)領(lǐng)域的精細(xì)化服務(wù)。移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能的快速發(fā)展，為工業(yè)傳統(tǒng)轉(zhuǎn)型和服務(wù)升級提供一個彎道超車的機會。中國工業(yè)合作協(xié)會著力構(gòu)建以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺為基礎(chǔ)、以大數(shù)據(jù)為服務(wù)支撐的互聯(lián)網(wǎng)+人工智能全要素服務(wù)體系，并大力營造有利于人工智能企業(yè)發(fā)展的環(huán)境，鼓勵將人工智能的基礎(chǔ)和應(yīng)用研究產(chǎn)業(yè)化、商業(yè)化，爭做促進(jìn)中國制造業(yè)轉(zhuǎn)型的前沿力量，共同為實現(xiàn)中華民族偉大復(fù)興的中國夢作貢獻(xiàn)。

中國兵器集團(tuán)科技帶頭人、兵科院總體部部長李軍致辭時指出，工業(yè)服務(wù)云平臺+人工智能更高水平的融合創(chuàng)新，將是軍民融合項目的發(fā)展方向。目前，在國家軍民融合項目戰(zhàn)略發(fā)展推動下，兵器行業(yè)用開放合作、技術(shù)共享的模式與民用企業(yè)緊密合作，打造更大的共同體，推行全價值鏈的體系化經(jīng)濟(jì)管理。軍民融合項目的成果和技術(shù)的提升應(yīng)用在兵器行業(yè)和民用行業(yè)領(lǐng)域，將會大力推動工業(yè)發(fā)展和服務(wù)創(chuàng)新，不斷升級工業(yè)生產(chǎn)理念、產(chǎn)品制造和組織模式升級，希望工業(yè)企業(yè)能有效利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)，加快提升自身競爭力并匯聚新動力。

國際歐亞科學(xué)院院士馬俊如強調(diào)，制造業(yè)在不同的發(fā)展階段要把握好自己的創(chuàng)新驅(qū)動模式，即引進(jìn)消化吸收再創(chuàng)新、集成創(chuàng)新、原始創(chuàng)新三種，一個國家推動創(chuàng)新驅(qū)動在不同發(fā)展階段是這三種模式的組合。集成創(chuàng)新的模式目前正處于上升階段，工業(yè)4.0是代表人工智能領(lǐng)域應(yīng)用的一個新目標(biāo)，但工業(yè)服務(wù)云平臺和人工智能的融合并不要把它定義為工業(yè)4.0的最高層次，務(wù)必要由低到高地瞄準(zhǔn)新目標(biāo)系列化發(fā)展，并響應(yīng)國家“一帶一路”創(chuàng)新倡議。他中肯地說，要從全球化視野看問題，不要頭腦發(fā)熱認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)+、人工智能可以解決一切，要踏踏實實地走好創(chuàng)新之路。

篇5

據(jù)統(tǒng)計，2017年中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過700億元，隨著各地人工智能建設(shè)的逐步啟動，預(yù)計到2020年，中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過1600億元，年復(fù)合增長率將達(dá)31.7%。

隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，人工智能創(chuàng)業(yè)的難度逐步降低，越來越多的創(chuàng)業(yè)公司加入人工智能的陣營。

2018年被稱為人工智能爆發(fā)的元年，人工智能技術(shù)應(yīng)用所催生的商業(yè)價值逐步凸顯。人工智能逐步切入到社會生活的方方面面，帶來生產(chǎn)效率及生活品質(zhì)的大幅提升。智能紅利時代開啟！資本、巨頭和創(chuàng)業(yè)公司紛紛涌入，將人工智能拉到了信息產(chǎn)業(yè)革命的風(fēng)口。

如何把握產(chǎn)業(yè)動向，抓住風(fēng)口機會？創(chuàng)業(yè)邦研究中心憑借在人工智能等前言科技領(lǐng)域持續(xù)研究、洞察的能力，在對國內(nèi)人工智能創(chuàng)業(yè)公司進(jìn)行系統(tǒng)調(diào)研的基礎(chǔ)上，推出《2018中國人工智能白皮書》，對人工智能的核心技術(shù)、主要應(yīng)用領(lǐng)域、巨頭和創(chuàng)業(yè)公司的布局、未來發(fā)展態(tài)勢和投資機會進(jìn)行了深度解析。

第一部分人工智能行業(yè)發(fā)展概述

1.人工智能概念及發(fā)展

人工智能（Artificial Intelligence， AI）又稱機器智能，是指由人制造出來的機器所表現(xiàn)出來的智能，即通過普通計算機程序的手段實現(xiàn)的類人智能技術(shù)。

自1956年達(dá)特茅斯會議提出“人工智能”的概念以來，“人工智能”經(jīng)歷了寒冬與交替的起起伏伏60多年的發(fā)展歷程。2010年以后，深度學(xué)習(xí)的發(fā)展推動語音識別、圖像識別和自然語言處理等技術(shù)取得了驚人突破，前所未有的人工智能商業(yè)化和全球化浪潮席卷而來。

人工智能發(fā)展歷程

2.人工智能產(chǎn)業(yè)鏈圖譜

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈可以分為基礎(chǔ)設(shè)施層、應(yīng)用技術(shù)層和行業(yè)應(yīng)用層。

A基礎(chǔ)層，主要有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)提供商、半導(dǎo)體芯片供應(yīng)商、傳感器供應(yīng)商和云服務(wù)商。

B技術(shù)層，主要有語音識別、自然語言處理、計算機視覺、深度學(xué)習(xí)技術(shù)提供商。

C應(yīng)用層，主要是把人工智能相關(guān)技術(shù)集成到自己的產(chǎn)品和服務(wù)中，然后切入特定場景。目前來看，自動駕駛、醫(yī)療、安防、金融、營銷等領(lǐng)域是業(yè)內(nèi)人士普遍比較看好方向。

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

第二部分人工智能行業(yè)巨頭布局

巨頭積極尋找人工智能落地場景，B、C 端全面發(fā)力。

資料來源：券商報告、互聯(lián)網(wǎng)公開信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

第三部分機器視覺技術(shù)解讀及行業(yè)分析

1.機器視覺技術(shù)概念

機器視覺是指通過用計算機或圖像處理器及相關(guān)設(shè)備來模擬人類視覺，以讓機器獲得相關(guān)的視覺信息并加以理解，它是將圖像轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號進(jìn)行分析處理的技術(shù)。

機器視覺的兩個組成部分

資料來源：互聯(lián)網(wǎng)公開信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

2.發(fā)展關(guān)鍵要素：數(shù)據(jù)、算力和算法

數(shù)據(jù)、算力和算法是影響機器視覺行業(yè)發(fā)展的三要素。 人工智能正在像嬰兒一樣成長，機器不再只是通過特定的編程完成任務(wù)，而是通過不斷學(xué)習(xí)來掌握本領(lǐng)，這主要依賴高效的模型算法進(jìn)行大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，其背后需要具備高性能計算能力的軟硬件作為支撐。

深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)后，機器視覺的主要識別方式發(fā)生重大轉(zhuǎn)變，自學(xué)習(xí)狀態(tài)成為視覺識別主流，即機器從海量數(shù)據(jù)里自行歸納特征，然后按照該特征規(guī)律使圖像識別的精準(zhǔn)度也得到極大的提升，從70%+提升到95%。

3.商業(yè)模式分析

機器視覺包括軟件平臺開發(fā)和軟硬件一體解決方案服務(wù)。整體用戶更偏向于B端。軟件服務(wù)提供商作為技術(shù)算法的驅(qū)動者，其商業(yè)模式應(yīng)以“技術(shù)層+場景應(yīng)用”作為突破口。軟硬件一體化服務(wù)供應(yīng)商作為生態(tài)構(gòu)建者，適合以“全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)+場景應(yīng)用”作為突破口，加速商業(yè)化。

（1）軟件服務(wù)：技術(shù)算法驅(qū)動者—“技術(shù)層+場景應(yīng)用”作為突破口

這種商業(yè)模式主要是提供以工程師為主的企業(yè)級軟件服務(wù)。有海量數(shù)據(jù)支撐，構(gòu)建起功能和信息架構(gòu)較為復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)，推動最末端的消費者體驗。

此類商業(yè)模式成功關(guān)鍵因素：深耕算法和通用技術(shù)，建立技術(shù)優(yōu)勢，同時以場景應(yīng)用為入口，積累用戶軟件。視覺軟件服務(wù)按處理方式和存儲位置的不同可分為在線API、離線SDK、私有云等。

國內(nèi)外基礎(chǔ)算法應(yīng)用對比

資料來源：互聯(lián)網(wǎng)公開信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

（2）軟硬件一體化：生態(tài)構(gòu)建者—“全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)+場景應(yīng)用”作為突破口

軟硬一體化的商業(yè)模式是一種“終端+軟件+服務(wù)”全產(chǎn)業(yè)鏈體系。成功的因素是大量算力投入，海量優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)積累，建立算法平臺、通用技術(shù)平臺和應(yīng)用平臺，以場景為入口，積累用戶。亮點是打造終端、操作系統(tǒng)、應(yīng)用和服務(wù)一體化的生態(tài)系統(tǒng)，各部分相輔相承，銳化企業(yè)競爭力，在產(chǎn)業(yè)鏈中擁有更多話語權(quán)。

4.投資方向

（1）前端智能化，低成本的視覺解決模塊或設(shè)備

從需求層面講，一些場景對實時響應(yīng)是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定計算能力的低成本的視覺模塊和設(shè)備將有很大市場需求。前置計算讓前端設(shè)備成為數(shù)據(jù)采集設(shè)備和數(shù)據(jù)處理單元的合體，一方面提升了處理速度，另一方面可以處理云端難以解決的問題。

機器視覺在消費領(lǐng)域落地的一個障礙是支持高性能運算的低功耗、低價位芯片選擇太少。從低功耗、高運算能力的芯片出發(fā)，結(jié)合先進(jìn)的算法開發(fā)模塊和產(chǎn)品，這類企業(yè)將在機器視覺領(lǐng)域擁有核心競爭力。

（2）深度學(xué)習(xí)解決視覺算法場景的專用芯片

以AI芯片方式作為視覺處理芯片有相當(dāng)大的市場空間。以手勢識別為例，傳統(tǒng)的識別方案大都基于顏色空間，如 RGB，HSV ，YCrBr，無法排除類膚色物體及黑色皮膚對識別精度的干擾。借助深度學(xué)習(xí)，如通過 R-CNN 訓(xùn)練大量標(biāo)注后的手勢圖像數(shù)據(jù)，得到的模型在處理帶有復(fù)雜背景及暗光環(huán)境下的手勢識別問題時，比傳統(tǒng)方案的效果好很多。

（3）新興服務(wù)領(lǐng)域的特殊應(yīng)用

前沿技術(shù)帶來的新領(lǐng)域（如無人車、服務(wù)機器人、谷歌眼鏡等），對機器視覺提出了新要求。機器視覺可以讓機器人在多種場合實現(xiàn)應(yīng)用。服務(wù)機器人與工業(yè)機器人最大的區(qū)別就是多維空間的應(yīng)用。目前國內(nèi)的機器視覺，涉及三維空間、多維空間，其技術(shù)基本上處在初始階段，未來存在較大市場增長空間。

（4）數(shù)據(jù)是爭奪要點，應(yīng)用場景是著力關(guān)鍵

機器視覺的研究雖然始于學(xué)術(shù)界，但作為商業(yè)應(yīng)用，能解決實際問題才是核心的競爭力。當(dāng)一家公司先天能夠獲得大量連續(xù)不斷的優(yōu)質(zhì)場景數(shù)據(jù)，又有挖掘該數(shù)據(jù)價值的先進(jìn)技術(shù)時，商業(yè)模式和數(shù)據(jù)模式上就能形成協(xié)同效應(yīng)。創(chuàng)業(yè)公司要么通過自有平臺獲取數(shù)據(jù)，要么選擇與擁有數(shù)據(jù)源的公司進(jìn)行合作，同時選擇一個商業(yè)落地的方向，實現(xiàn)快速的數(shù)據(jù)循環(huán)。

第四部分智能語言技術(shù)解讀及行業(yè)分析

1.語音識別技術(shù)

（1）語音識別技術(shù)已趨成熟，全球應(yīng)用持續(xù)升溫

語音識別技術(shù)已趨成熟，全球應(yīng)用持續(xù)升溫。語音識別技術(shù)經(jīng)歷了長達(dá)60年的發(fā)展，近年來機器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的引入，使得語音識別的準(zhǔn)確率提升到足以在實際場景中應(yīng)用。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐步找到模型結(jié)構(gòu)和調(diào)參算法來替代或結(jié)合高斯混合算法和HMM算法，在識別率上取得突破。根據(jù)Google Trends統(tǒng)計，自2008年iPhone及谷歌語音搜索推出以來語音搜索增長超35倍。百度人工智能專家吳恩達(dá)預(yù)測，2020年語音及圖像搜索占比有望達(dá)到50%。Echo熱銷超過400萬，帶動智能音箱熱潮。

（2）語音識別進(jìn)入巨頭崛起時代，開放平臺擴大生態(tài)圈成主流

語音識別即將進(jìn)入大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化時代。隨著亞馬遜Echo的大賣，語音交互技術(shù)催生的新商機，吸引大大小小的公司構(gòu)建自己主導(dǎo)的語音生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈。各大公司紛紛開放各自的智能語音平臺和語音能力，欲吸引更多玩家進(jìn)入他們的生態(tài)系統(tǒng)。

（3）語音識別技術(shù)發(fā)展瓶頸與趨勢

低噪聲語料下的高識別率在現(xiàn)實環(huán)境使用中會明顯下降到70-80%，遠(yuǎn)場識別、復(fù)雜噪聲環(huán)境和特異性口音的識別是下一個階段需要解決的問題。

麥克風(fēng)陣列類前端技術(shù)不僅是通過降噪和聲源定位帶來識別率的提高，帶環(huán)境音的語料的搜集、標(biāo)注可用于模型的訓(xùn)練，有助于打造更新一代的語音識別引擎技術(shù)。語音巨頭已經(jīng)在布局。

在IOT包括車載領(lǐng)域，云端識別并非通行的最優(yōu)方案，把識別引擎結(jié)合場景進(jìn)行裁剪后往芯片端遷徙是工程化發(fā)展的方向。

2.自然語言處理（NLP）發(fā)展現(xiàn)狀

（1）多技術(shù)融合應(yīng)用促進(jìn)NLP技術(shù)及應(yīng)用的發(fā)展

深度學(xué)習(xí)、算力和大數(shù)據(jù)的爆發(fā)極大促進(jìn)了自然語言處理技術(shù)的發(fā)展。深度學(xué)習(xí)在某些語言問題上正在取得很大的突破，比如翻譯和寫作。2014年開始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技術(shù)研究的進(jìn)展，使DL有了路徑在語義理解領(lǐng)域取得突破，并且已經(jīng)有了明顯的進(jìn)展。對話、翻譯、寫作新技術(shù)成果里都開始逐漸混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在語義理解領(lǐng)域的投資熱度劇增。

深度學(xué)習(xí)能最大程度發(fā)揮對大數(shù)據(jù)和算力資源的利用，語義理解的發(fā)展還需要深度學(xué)習(xí)、搜索算法、知識圖譜、記憶網(wǎng)絡(luò)等知識的協(xié)同應(yīng)用，應(yīng)用場景越明確（如客服/助理），邏輯推理要求越淺（如翻譯），知識圖譜領(lǐng)域越成熟（如數(shù)據(jù)飽和度和標(biāo)準(zhǔn)性較強的行業(yè)），技術(shù)上實現(xiàn)可能性相對較低。在各種技術(shù)融合應(yīng)用發(fā)展的情況下，具備獲取一定優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)資源能力并可結(jié)合行業(yè)Domain knowledge構(gòu)建出技術(shù)、產(chǎn)品、用戶反饋閉環(huán)的企業(yè)會有更好的發(fā)展機會。

（2）NLP主要應(yīng)用場景

問答系統(tǒng)。問答系統(tǒng)能用準(zhǔn)確、簡潔的自然語言回答用戶用自然語言提出的問題?；竟ぷ髟硎窃诰€做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的辦法是把問答用FAQ索引起來，與搜索引擎相似。對每一個新問題進(jìn)行檢索，再將回答按匹配度進(jìn)行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一個作為答案返回給用戶。

圖像檢索。同樣也是基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，跨模態(tài)地把文本和圖片聯(lián)系起來。

機器翻譯。機器翻譯的歷史被認(rèn)為與自然語言處理的歷史是一樣的。最近，深度學(xué)習(xí)被成功地運用到機器翻譯里，使得機器翻譯的準(zhǔn)確率大幅度提升。

對話系統(tǒng)。對話系統(tǒng)的回復(fù)是完全開放的，要求機器能準(zhǔn)確地理解問題，并且基于自身的知識系統(tǒng)和對于對話目標(biāo)的理解，去生成一個回復(fù)。

（3）創(chuàng)業(yè)公司的機遇

1)機器翻譯方面：經(jīng)過多年的探索，機器翻譯的水平已經(jīng)得到大幅度提升，在很多垂直領(lǐng)域已經(jīng)能夠在相當(dāng)大程度上替代一部分人工，機器翻譯技術(shù)的商業(yè)化應(yīng)用已經(jīng)開始進(jìn)入大規(guī)模爆發(fā)的前夜。

2)應(yīng)用于垂直領(lǐng)域的自然語言處理技術(shù)

避開巨頭們對語音交互入口的競爭，以某一細(xì)分行業(yè)為切入點，深耕垂直領(lǐng)域，對創(chuàng)業(yè)公司也是一個不錯的選擇。

第五部分人工智能在金融行業(yè)的應(yīng)用分析

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈包含基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層三個層面?；A(chǔ)層的大數(shù)據(jù)、云計算等細(xì)分技術(shù)被應(yīng)用到金融征信、保險、理財管理、支付等金融細(xì)分領(lǐng)域；技術(shù)層的機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與知識圖譜應(yīng)用于金融領(lǐng)域的征信與反欺詐、智能投顧、智能量化交易，計算機視覺與生物識別應(yīng)用于金融領(lǐng)域的身份識別，語音識別及自然語言處理應(yīng)用于金融領(lǐng)域的智能客服、智能投研；應(yīng)用層的認(rèn)知智能應(yīng)用于金融領(lǐng)域的智能風(fēng)控。

人工智能在金融行業(yè)的典型應(yīng)用情況

資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

第六部分人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用分析

1.人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用圖譜

人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用潛力巨大，目前在健康管理、輔助診療、虛擬助理、醫(yī)學(xué)影像、智能化器械、藥物挖掘和醫(yī)院管理等領(lǐng)域均有企業(yè)在布局，其中醫(yī)學(xué)影像、藥物挖掘、健康管理，輔助診療、虛擬助理的應(yīng)用發(fā)展速度較快。

圖 人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用圖譜

資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

2.人工智能在醫(yī)療行業(yè)的具體應(yīng)用場景

醫(yī)學(xué)影像。人工智能應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像，通過深度學(xué)習(xí)，實現(xiàn)機器對醫(yī)學(xué)影像的分析判斷，是協(xié)助醫(yī)生完成診斷、治療工作的一種輔助工具，幫助更快的獲取影像信息，進(jìn)行定性定量分析，提升醫(yī)生看圖/讀圖的效率，協(xié)助發(fā)現(xiàn)隱藏病灶。 人工智能通過影像分類、目標(biāo)檢測、圖像分割、圖像檢索等方式，完成病灶識別與標(biāo)注，三維重建，靶區(qū)自動勾畫與自適應(yīng)放療等功能，應(yīng)用在疾病的篩查、診斷和治療階段。目前較為火熱的應(yīng)用有肺部篩查、糖網(wǎng)篩查、腫瘤診斷和治療等。

藥物挖掘。人工智能在藥物研發(fā)上的應(yīng)用可總結(jié)為臨床前和臨床后兩個階段。臨床前階段：將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于藥物臨床前研究，在計算機上模擬藥物篩選的過程，包括靶點選擇、藥效和晶型分析等，預(yù)測化合物的活性、穩(wěn)定性和副作用，快速 、準(zhǔn)確地挖掘和篩選合適的化合物或生物，提高篩選效率，優(yōu)化構(gòu)效關(guān)系。臨床后階段：針對臨床試驗的不同階段，利用人工智能技術(shù)對患者病歷進(jìn)行分析，迅速篩選符合條件的被試者，監(jiān)測管理臨床試驗過程中的患者服藥依從性和數(shù)據(jù)收集過程，提高臨床試驗的準(zhǔn)確性。

虛擬助理。醫(yī)療虛擬助理是基于醫(yī)療領(lǐng)域的知識系統(tǒng)，通過人工智能技術(shù)實現(xiàn)人機交互，從而在就醫(yī)過程中，承擔(dān)診前問詢、診中記錄等工作，成為醫(yī)務(wù)人員的合作伙伴，使醫(yī)生有更多時間可以與患者互動。醫(yī)療虛擬助理根據(jù)參與就醫(yī)過程的功能不同，主要有智能導(dǎo)診分診，智能問診，用藥咨詢和語音電子病歷等方向。

第七部分智能駕駛行業(yè)分析

1.智能駕駛行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈

智能駕駛行業(yè)的中心業(yè)務(wù)是以Google、百度為代表的智能駕駛操縱解決方案提供商和以特斯拉、蔚來為代表的成車廠商。該類廠商，上接上游軟硬件提供商，下接公司和消費者，在整個業(yè)務(wù)鏈中扮演至關(guān)重要的一環(huán)。

產(chǎn)業(yè)鏈上游廠商多為細(xì)分技術(shù)提供商，如深度學(xué)習(xí)、人機交互、圖像識別和新材料、新制造新能源等。

智能駕駛產(chǎn)業(yè)鏈圖譜

資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

2.智能駕駛市場分析

伴隨著 ADAS 技術(shù)的不斷更新，推斷全球 L1-L5 智能駕駛市場的滲透率會在接下來 5年內(nèi)處于高速滲透期，然 后伴隨半無人駕駛的普及進(jìn)入穩(wěn)速增長期。在未來的 2025 年無人駕駛放量階段后，依賴全產(chǎn)業(yè)鏈的配合而進(jìn)入市場成熟期。預(yù)測到2030年，全球 L4/5 級別的自動駕駛車輛滲透率將達(dá)到 15%，單車應(yīng)用成本的顯著提升之 外，從 L1-L4 級別的智能駕駛功能全面滲透為汽車產(chǎn)業(yè)帶來全面的市場機會。

按照 IHS Automotive 保守估計，全球 L4/L5 自動駕駛汽車產(chǎn)量在 2025 年將接近 60 萬輛，并在 2025- 2035 年間獲得高速發(fā)展，年復(fù)合增長率將達(dá)到43%，并在2035年達(dá)到2100萬輛。另有接近 7600 萬輛的汽車具備部分自動駕駛功能，同時會帶動產(chǎn)業(yè)鏈衍生市場的大規(guī)模催化擴張。

根據(jù)獨立市場調(diào)研機構(gòu) Strategy Engineers 的預(yù)測，L4 高度自動駕駛等級下，自動駕駛零部件成本約在 3100 美元/車，其中硬件占比 45%，軟件占比 30%，系統(tǒng)整合占比 14%，車聯(lián)網(wǎng)部分占比 11%。按照全球 1 億輛量 產(chǎn)規(guī)模計算，理想假設(shè)所有車輛全部達(dá)到 L4 高度自動駕駛水平，那么全球自動駕駛零部件市場規(guī)模在 2020 年 將達(dá)到 3100 億美元。

第八部分中國人工智能企業(yè)畫像分析

隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，人工智能創(chuàng)業(yè)的難度逐步降低。創(chuàng)新的大門吸引眾多創(chuàng)業(yè)企業(yè)進(jìn)入。為了觀察行業(yè)風(fēng)向，助力創(chuàng)新企業(yè)發(fā)展，創(chuàng)業(yè)邦研究中心對國內(nèi)200多家人工智能創(chuàng)業(yè)公司進(jìn)行了系統(tǒng)調(diào)研，從發(fā)展能力、創(chuàng)新能力、融資能力等多維度指標(biāo)，評選出“2018中國人工智能創(chuàng)新成長企業(yè)50強”。

地域分布

全國88%的人工智能企業(yè)聚集在北京、上海、廣東和江蘇。其中，北京人工智能企業(yè)最多，占比高達(dá)39.66%;其次是上海，人工智能企業(yè)占比達(dá)21.55%;位列第三的是廣東，人工智能企業(yè)占達(dá)15.52%。北京以領(lǐng)先全國其他地區(qū)的政策環(huán)境、人才儲備、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、資本支持等，成為人工智能創(chuàng)業(yè)首要陣地;華東地區(qū)的上海、江蘇、浙江均有良好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和科技實力，人工智能應(yīng)用實力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直產(chǎn)業(yè)園;廣東互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)，企業(yè)對數(shù)據(jù)需求強烈，依靠大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

行業(yè)分布

從行業(yè)大類分布來看，行業(yè)應(yīng)用層的企業(yè)占比最大，為56.03%;其次是應(yīng)用技術(shù)層的企業(yè)，占比達(dá)31.04%;基礎(chǔ)技術(shù)層的企業(yè)占比最小，僅為12.93%。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，人工智能與場景深度融合，應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴展，行業(yè)應(yīng)用公司比重不斷提升。在基礎(chǔ)層技術(shù)方面，國際IT巨頭占據(jù)行業(yè)領(lǐng)先地位， 國內(nèi)與國際差距明顯，中小初創(chuàng)企業(yè)很難進(jìn)入。

從行業(yè)應(yīng)用來看，智能金融企業(yè)占比最大，為16.92%;其次是機器人企業(yè)，占比達(dá)15.38%;位列第三的是智能駕駛和智能教育，占比均為12.31%。金融行業(yè)的強數(shù)據(jù)導(dǎo)向為人工智能的落地提供了產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，智慧金融被列入國家發(fā)展規(guī)劃中，龐大的金融市場為人工智能落地帶來了發(fā)展前景。機器人作為人工智能產(chǎn)業(yè)落地輸出， 目前市場需求較大，商業(yè)機器人占據(jù)較大份額。中國智能駕駛市場在資本推動下進(jìn)入者較多，企業(yè)積極推動應(yīng)用落地，百度、北汽等大型企業(yè)嘗試商業(yè)化落地智能駕駛汽車。人工智能推動教育個性化落地，相關(guān)初創(chuàng)企業(yè)涉入教育藍(lán)海，推動智慧教育的發(fā)展。

收入情況

收入分布在500-10000萬之間的企業(yè)最多，占比達(dá)49.14%;500萬以下的企業(yè)位居其次，占比達(dá) 26.72%;位列第三的是10000-100000萬之間的企業(yè)，占比為17.24%。

最新估值

企業(yè)最新估值均在億元級別，且分布較為均衡。三成企業(yè)估值超過15億元，還有企業(yè)估值達(dá)到百億級別，如優(yōu)必

選科技、達(dá)闥科技和商湯科技等，將來或?qū)④Q身人工智能獨角獸企業(yè)。(備注：分析樣本量剔除一半未披露企業(yè))

第九部分典型企業(yè)案例分析

1.Atman

企業(yè)概述

Atman由來自微軟的人工智能科學(xué)家和產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗豐富的產(chǎn)品團(tuán)隊創(chuàng)辦，提供專業(yè)領(lǐng)域機器翻譯、機器寫作、知識圖譜、大數(shù)據(jù)智能采集挖掘等語言智能產(chǎn)品，致力于成為醫(yī)學(xué)、新聞、法律等專業(yè)領(lǐng)域語言智能專家，為專業(yè)領(lǐng)域用戶賦能，推動專業(yè)領(lǐng)域用戶進(jìn)入人工智能時代，助力專業(yè)領(lǐng)域文字智能水平實現(xiàn)跨越式提升。Atman已為強生、新華社參考消息、北大法寶、君合律師事務(wù)所等世界領(lǐng)先藥企、新聞媒體、法律服務(wù)機構(gòu)開發(fā)機器翻譯、機器寫作、知識圖譜、大數(shù)據(jù)智能采集挖掘等語言智能產(chǎn)品。

目前Atman在北京和蘇州兩地運營，能快速響應(yīng)全國各地客戶需求。

企業(yè)團(tuán)隊

創(chuàng)始人&CEO：馬磊

清華大學(xué)計算機系畢業(yè)，曾先后在微軟研究院和工程院擔(dān)任研究員和架構(gòu)師，機器學(xué)習(xí)專家、多次創(chuàng)業(yè)者、曾主導(dǎo)多項人工智能重大項目，和申請國際專利共計15+項。

Atman公司核心團(tuán)隊由來自微軟、百度、法電等領(lǐng)域高端人才和資深技術(shù)人才組成，公司員工40人，其中碩士以上學(xué)歷占比60%，技術(shù)開發(fā)人員占比70%，一半以上來自微軟亞洲研究院和工程院。

核心技術(shù)與產(chǎn)品

技術(shù)方面，擅長機器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、群體智能）在復(fù)雜問題的應(yīng)用，和國際專利15項，Atman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器翻譯系統(tǒng)于2016年9月首秀，早于谷歌的GNMT，專業(yè)領(lǐng)域翻譯效果在公測標(biāo)準(zhǔn)和行業(yè)客戶測試中均持續(xù)領(lǐng)先。核心產(chǎn)品為垂直領(lǐng)域機器翻譯、機器寫作、知識圖譜抽取構(gòu)建、大數(shù)據(jù)智能挖掘等語言智能產(chǎn)品。

Atman的機器翻譯產(chǎn)品可自動翻譯編輯專業(yè)文獻(xiàn)、報告、音視頻和網(wǎng)頁，支持私有部署和云端混合部署，提供包括數(shù)據(jù)隱私安全以及自學(xué)習(xí)的端到端解決方案。

機器寫作可對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速搜索、過濾、聚類，根據(jù)行業(yè)需求自動生成專業(yè)文檔，適用于所有專業(yè)寫作場景，可大幅減少專業(yè)報告寫作過程中的繁復(fù)工作，大幅提升專業(yè)領(lǐng)域?qū)懽餍省?/p>

知識圖譜可實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的語義檢索、長鏈推理、意圖識別、因果分析，形成一個全局知識庫。大數(shù)據(jù)智能采集挖掘系統(tǒng)為專業(yè)領(lǐng)域用戶提供智能數(shù)據(jù)源管理、海量專業(yè)數(shù)據(jù)獲取和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)自動解析并結(jié)合知識圖譜提供auto-screening、知識重構(gòu)、專業(yè)決策輔助，幫助用戶建立強大的以專業(yè)大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)輔助能力。

2.黑芝麻

企業(yè)概述

黑芝麻智能科技有限公司是一家視覺感知核心技術(shù)與應(yīng)用軟件開發(fā)企業(yè)，2016年分別在美國硅谷和上海成立研發(fā)中心，主攻領(lǐng)域為嵌入式圖像、計算機視覺，公司核心業(yè)務(wù)是提供基于圖像處理、計算圖像以及人工智能的嵌入式視覺感知平臺，為ADAS及自動駕駛提供完整的視覺感知方案。

目前公司和博世、滴滴、蔚來、上汽、上汽大通、EVCARD、中科創(chuàng)達(dá)、車聯(lián)天下和云樂新能源等展開深入合作，提供基于視覺的感知方案；除此之外，公司還在消費電子、智能家居等領(lǐng)域布局為智能終端提供視覺解決方案。目前公司已經(jīng)完成A+輪融資。

企業(yè)團(tuán)隊

團(tuán)隊核心成員來自于OmniVision、博世、安霸、英偉達(dá)和高通等知名企業(yè)，平均擁有超過15年以上的產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗，畢業(yè)于清華、交大、中科大和浙大等知名高校。

創(chuàng)始人&CEO：單記章此前在硅谷一家全球頂尖的圖像傳感器公司工作近20年，離職前擔(dān)任該公司的技術(shù)副總裁一職，工作內(nèi)容覆蓋了圖像傳感器研發(fā)和設(shè)計、圖像處理算法研發(fā)和圖像處理芯片設(shè)計。

核心技術(shù)和產(chǎn)品

在汽車領(lǐng)域，黑芝麻可提供車內(nèi)監(jiān)控方案（DMS），自動泊車方案（AVP），ADAS/自動駕駛感知平臺方案。黑芝麻智能科技提供的解決方案包括算法和芯片兩個核心部分：黑芝麻感知算法從基礎(chǔ)的控光技術(shù)，到面向AI的圖像處理技術(shù)出發(fā)來提高成像質(zhì)量，以及應(yīng)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，結(jié)合視頻處理和壓縮技術(shù)，形成從傳感器端到應(yīng)用端的處理過程；黑芝麻芯片平臺采用獨有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，包括獨有的圖像處理，視頻壓縮和計算機視覺模塊，與黑芝麻視覺算法結(jié)合，采用16nm制程，設(shè)計功耗2.5w，每秒浮點計算達(dá)20T。

3.乂學(xué)教育

企業(yè)概述

乂學(xué)教育，成立于2014年，是一家網(wǎng)絡(luò)教育培訓(xùn)機構(gòu)，采用人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)，為學(xué)生提供量身定制學(xué)習(xí)解決方案和個性化學(xué)習(xí)內(nèi)容。核心團(tuán)隊來自美國Knewton、Realizeit、ALEKS等人工智能教育公司，銷售團(tuán)隊有全國40億toC銷售額的經(jīng)驗。

企業(yè)自主研發(fā)了針對中國K12領(lǐng)域的學(xué)生智適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品，其核心部分是以高級算法為核心的智適應(yīng)學(xué)習(xí)引擎“松鼠AI”，該產(chǎn)品擁有完整自主知識產(chǎn)權(quán)，能夠模擬真實特級教師教學(xué)。企業(yè)發(fā)表的學(xué)術(shù)論文得到了全球國際學(xué)術(shù)會議AIED、CSEDU、UMAP認(rèn)可，并在紐約設(shè)計了人工智能教育實驗室，與斯坦福國際研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能聯(lián)合實驗室。

主要產(chǎn)品

學(xué)生智適應(yīng)學(xué)習(xí)是以學(xué)生為中心的智能化、個性化教育，在教、學(xué)、評、測、練等教學(xué)過程中應(yīng)用人工智能技術(shù)，在模擬優(yōu)秀教師的基礎(chǔ)之上，達(dá)到超越真人教學(xué)的目的。該產(chǎn)品性價比高，以人工智能+真人教師的模式，做到因材施教，有效解決傳統(tǒng)教育課時費用高，名師資源少，學(xué)習(xí)效率低等問題。

智適應(yīng)學(xué)習(xí)人工智能系統(tǒng)

智適應(yīng)學(xué)習(xí)人工智能系統(tǒng)模擬特級教師，采用圖論、概率圖模型，機器學(xué)習(xí)完成知識點拆分和個人學(xué)習(xí)畫像，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、邏輯斯蒂回歸和遺傳算法為學(xué)生實時動態(tài)推薦最佳學(xué)習(xí)路徑，實現(xiàn)個性化教育。

業(yè)務(wù)模式

線上與線下，2B和2C相結(jié)合。以松鼠AI智適應(yīng)系統(tǒng)教學(xué)為主，真人教師輔助，學(xué)生通過互聯(lián)網(wǎng)在線上學(xué)習(xí)課程。開創(chuàng)教育新零售模式，授權(quán)線下合作學(xué)校，已在全國100多個城市開設(shè)500多家學(xué)校。

4.云從科技

企業(yè)概述

云從科技成立于2015年4月，是一家孵化于中國科學(xué)院重慶研究院的高科技企業(yè)，專注于計算機視覺與人工智 能。云從科技是人工智能行業(yè)國家隊，是中科院戰(zhàn)略先導(dǎo)項目人臉識別團(tuán)隊唯一代表，唯一一家同時受邀制定人 臉識別國家標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的企業(yè)。2018年，云從科技成為祖國“一帶一路”戰(zhàn)略實行路上的人工智能先鋒，與 非洲南部第二大經(jīng)濟(jì)體津巴布韋政府完成簽約。

云從科技奠定了行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)地位： 國家肯定，國家發(fā)改委2017、2018年人工智能重大工程承建單位；頂層設(shè)計，唯一同時制定國標(biāo)、部標(biāo)和行標(biāo)的人工智能企業(yè)；模式創(chuàng)新，三大平臺解決方案，科學(xué)家平臺、核心技術(shù)平臺和行業(yè)應(yīng)用平臺。

企業(yè)核心團(tuán)隊

創(chuàng)始人

周曦博士，師從四院院士、計算機視覺之父—ThomasS.Huan黃煦濤教授，專注于人工智能識別領(lǐng)域的計算機視覺 研究。入選中科院“百人計劃”，曾任中國科學(xué)院重慶研究院信息所副所長、智能多媒體技術(shù)研究中心主任。

周曦博士帶領(lǐng)團(tuán)隊曾在計算機視覺識別、圖像識別、音頻檢測等國際挑戰(zhàn)賽中7次奪冠;在國際頂級會議、雜志 上發(fā)表60余篇文章，被引用上千次。

核心技術(shù)團(tuán)隊

云從科技依托美國UIUC和硅谷兩個前沿實驗室，中科院、上海交大兩個聯(lián)合實驗室上海、廣州、重慶、成都四 個研發(fā)中心組成的三級研發(fā)架構(gòu)。目前研發(fā)團(tuán)隊已經(jīng)超過300人，80%以上擁有碩士學(xué)歷。

技術(shù)優(yōu)勢

全方位多維智能學(xué)習(xí)模塊適應(yīng)不同場景要求；模塊化設(shè)計為在工業(yè)視覺、醫(yī)學(xué)影像、自動駕駛AR等領(lǐng)域擴展打下良好基礎(chǔ)。

云從科技具有高技術(shù)壁壘：世界智能識別挑戰(zhàn)賽成績斐然，在CLEAR、 ASTAR、 PASCAL VOC、 IMAGENET、FERA以及微軟全球圖像識別挑戰(zhàn)賽上共計奪得7次世界冠軍;在銀行、公安等行業(yè)智能識別技術(shù) PK實戰(zhàn)中，85次獲得第一；2018年，云從科技入選MIT全球十大突破性技術(shù)代表企業(yè)。

在跨鏡追蹤(ReID)技術(shù)上取得重大突破。Market-1501，DukeMTMC-reID，CUHK03三個數(shù)據(jù)同時集體刷 新世界記錄， Market-1501上的首位命中率達(dá)到96.6%，首次達(dá)到商用水平。

正式在國內(nèi)“3D結(jié)構(gòu)光人臉識別技術(shù)”，可全面應(yīng)用于手機、電腦、機具、設(shè)備、家電。相較以往的2D人 臉識別及以紅外活體檢測技術(shù)，3D結(jié)構(gòu)光人臉識別技術(shù)擁有不需要用戶進(jìn)行任何動作配合完成活體驗證的功能， 分析時間壓縮到了毫秒級以及不受環(huán)境光線強弱的影響等諸多優(yōu)點，受到國際巨頭公司的關(guān)注。

行業(yè)應(yīng)用

目前國內(nèi)有能力自建系統(tǒng)的銀行約為148家。截止2018年3月15日，已經(jīng)完成招標(biāo)的銀行約為121家，其中云從科 技中標(biāo)了88家總行平臺，市場占有率約為72.7%;在安防領(lǐng)域推動中科院與公安部全面合作，通過公安部重大課題研發(fā)火眼人臉大數(shù)據(jù)平臺等智能化系統(tǒng)，在民航領(lǐng)域，已經(jīng)與中科院重慶院合作覆蓋80%的樞紐機場。

5.Yi+

企業(yè)概述

北京陌上花科技是領(lǐng)先的計算機視覺引擎服務(wù)商，為企業(yè)提供視覺內(nèi)容智能化和商業(yè)化解決方案。致力于“發(fā)現(xiàn)視覺信息的價值”。

旗下品牌Yi+是世界一流的人工智能計算機視覺引擎，衣+是時尚商品搜索引擎。公司在圖像視頻中對場景、通用物體、商品、人臉的檢測、識別、搜索及推薦均達(dá)到領(lǐng)先水平。

目前公司和阿里巴巴、愛奇藝、優(yōu)酷土豆、中國有線、CIBN、中信國安、海信、華為、360等數(shù)十家頂級機構(gòu)/產(chǎn)品深度合作，通過提供邊看邊買引擎、圖像視頻內(nèi)容分析引擎、人臉識別引擎等基于視覺識別技術(shù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品服務(wù)于海量用戶，同時幫助政府機構(gòu)、廣電系統(tǒng)、內(nèi)容媒體、零售商、電商、視聽設(shè)備等行業(yè)實現(xiàn)智能分析、智能互動與場景營銷。目前公司已經(jīng)獲得B輪融資。

企業(yè)團(tuán)隊

團(tuán)隊成員來自于斯坦福、耶魯、帝國理工、新加坡國大、南洋理工、清華、北大、中科院等名校及谷歌、微軟、IBM、英特爾、阿里巴巴、騰訊、百度、華為等名企。

創(chuàng)始人&CEO：張默

北京大學(xué)軟件工程碩士， 南洋理工大學(xué)創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新碩士。連續(xù)創(chuàng)業(yè)者， 曾任華為算法工程師、微軟WindowsMobile工程師、 IBM SmarterCity 架構(gòu)師，北方區(qū)合作伙伴經(jīng)理，主機Linux中國區(qū)負(fù)責(zé)人，中國區(qū)開源聯(lián)盟負(fù)責(zé)人，年銷售額數(shù)億。 2013年創(chuàng)業(yè)于美國硅谷和新加坡，2014年6月在中國設(shè)立北京陌上花科技有限公司。

核心技術(shù)與產(chǎn)品

技術(shù)方面，在國際頂級計算機視覺競賽ImageNet中，成績曾超過谷歌、斯坦福等，2015-2016年2年獲得十項世界第一。2018年3月，人臉識別準(zhǔn)確率位列LFW榜首。Yi+通過遵循無限制，標(biāo)記的外部數(shù)據(jù)協(xié)議。 Yi+的系統(tǒng)由人臉檢測，人臉對齊和人臉描述符提取組成。使用多重?fù)p失和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練CNN模型，其中包含來自多個來源的約10M個圖像，其中包含150，000個人（訓(xùn)練數(shù)據(jù)集與LFW沒有交集）。在測試時， Yi+使用原始的LFW圖像并應(yīng)用簡單的L2norm。圖像對之間的相似性用歐氏距離來測量，最終取得優(yōu)異成績。

公司的核心產(chǎn)品主要包括視覺搜索引擎，圖像視頻分析引擎以及人臉識別和分析引擎：

行業(yè)解決方案

針對營銷、安防、相機和電視的不同特點，推出相應(yīng)解決方案。

營銷+AI。場景化廣告方案中，大屏AI助理信息流推薦、神字幕、物體/人臉AR動態(tài)貼圖、video-out、場景化角標(biāo)與廣告濾鏡等形式的廣告內(nèi)容推薦，適用于快消、汽車、電商、IT、金融、旅游服務(wù)等多個行業(yè)。

智慧城市+AI。使用計算及視覺助力智慧城市，在智慧安防、智慧交通、智慧園區(qū)等方面提供解決方案。在智慧安防實時識別上，實時處理直播攝像頭信息，算法反應(yīng)敏捷，相應(yīng)迅速。建立智慧園區(qū)方案模型，考慮擴展性&靈活性、數(shù)據(jù)管理、松散耦合性、安全性、實時整合性以及功能性和非功能性需求等技術(shù)方案要素，從業(yè)務(wù)和技術(shù)兩方面整合解決方案實現(xiàn)步驟。

電視+AI。電視+AI的解決方案賦予智能電視多樣播放能力和營銷能力。

相機+AI。相機更具交互能力。用戶通過搜索關(guān)鍵字標(biāo)簽同步展示圖片，打通相冊和購物一站式體驗。準(zhǔn)確識別人物屬性特征，動態(tài)適應(yīng)表情變化，可以在視頻以及圖像中對人臉實時檢測，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，進(jìn)行人臉相似度檢測，實現(xiàn)面部關(guān)鍵點定位、妝容圖像渲染，試用與粉底、唇彩以及眼影等多種虛擬試裝方式。實時檢測攝像頭中出現(xiàn)的物品、場景和人臉等，添加AR效果，SDK支持本地檢測、識別、追蹤，平均檢測幀率可達(dá)到25fps。

新零售+AI。Yi+新零售解決方案是基于公司自主研發(fā)的人臉識別、商品識別和其他圖像識別算法技術(shù)為核心，建立一整套基于人臉、商品的智能零售門店管理方案。Yi+新零售解決方案主要包含數(shù)據(jù)采集、算法模型說明和部署方案三部分，其中數(shù)據(jù)采集包括人臉數(shù)據(jù)采集、商品數(shù)據(jù)采集；算法模型說明包括識別算法訓(xùn)練、商品識別、識別輸出；部署方案包括本地部署、云端部署、本地部署與云端部署結(jié)合。

6.擎創(chuàng)科技

企業(yè)簡介

擎創(chuàng)科技成立于2016年，專注于將人工智能和機器學(xué)習(xí)賦予傳統(tǒng)IT運維／企業(yè)運營管理，為企業(yè)客戶提供智能運維大數(shù)據(jù)分析解決方案，從而取代和改善對高技能運維人員嚴(yán)重依賴的現(xiàn)狀。2017年，擎創(chuàng)科技已實現(xiàn)全年2000萬營收，迅速成為國內(nèi)AIOps領(lǐng)域的領(lǐng)跑者和中流砥柱。2018年初，擎創(chuàng)科技完成了數(shù)千萬人民幣的A輪融資，由火山石投資領(lǐng)投，晨暉創(chuàng)投、元璟資本及新加坡STTelemedia跟投。

核心團(tuán)隊

擎創(chuàng)團(tuán)隊的核心成員主要由BMC、微軟等美國企業(yè)服務(wù)上市公司的運維老兵，與新浪、餓了么等知名互聯(lián)網(wǎng)公司的大數(shù)據(jù)、算法專家組成，核心團(tuán)隊成員至少擁有10年以上的行業(yè)經(jīng)驗。其中CEO楊辰是國內(nèi)最頂級的B端銷售，曾帶領(lǐng)團(tuán)隊獲得10倍的業(yè)績增長；CTO葛曉波擁有長達(dá)15年的企業(yè)級軟件開發(fā)和運維經(jīng)驗；而產(chǎn)品總監(jiān)屈中泠則來自甲方，創(chuàng)業(yè)前為浦發(fā)硅谷銀行企業(yè)架構(gòu)師，深知甲方對企業(yè)運維產(chǎn)品的需求。這個曾經(jīng)深耕于運維企業(yè)服務(wù)市場的團(tuán)隊，如今在智能運維企業(yè)服務(wù)賽道繼續(xù)領(lǐng)跑，讓擎創(chuàng)科技成為最懂企業(yè)的客戶，最值得企業(yè)客戶信賴的軟件廠商。

主要產(chǎn)品

“夏洛克AIOps” 作為擎創(chuàng)自主研發(fā)的大數(shù)據(jù)智能運維主打產(chǎn)品，自2016年上線以來，已從1.0版本升級至1.9版本，可應(yīng)用在金融、大型制造業(yè)、鐵路民航、能源電力等涉及國家發(fā)展和民生問題的多種行業(yè)。在2017全球運維大會上，夏洛克AIOps獲得由中國信息通信研究院與高效運維社區(qū)聯(lián)合頒發(fā)的“年度最具影響力AIOps產(chǎn)品”獎。

“夏洛克AIOps”充分利用自研算法輔助客戶實現(xiàn)IT運維價值，結(jié)合客戶的現(xiàn)有情況，規(guī)劃從傳統(tǒng)ITOM至AIOps智能運維的一站式路徑，助其運營落地，由此打破數(shù)據(jù)孤島，建立統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)智能分析平臺，實現(xiàn)以人工智能為核心，驅(qū)動傳統(tǒng)IT運維監(jiān)、管、控三個層面，并將相關(guān)運維數(shù)據(jù)及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)實時展現(xiàn)。

“夏洛克AIOps”擁有多項自研算法，猶如運維界的福爾摩斯，能迅速發(fā)現(xiàn)并定位運維問題的根因，實現(xiàn)秒級排障，最大程度避免企業(yè)產(chǎn)生重大損失。更有價值的是，“夏洛克AIOps”還能通過長期的數(shù)據(jù)積累和機器學(xué)習(xí)，運用新型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對企業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，幫助企業(yè)提前規(guī)劃IT資源，高效預(yù)防各類黑天鵝事件的發(fā)生。

商業(yè)模式

目前，擎創(chuàng)科技已與多家金融和制造行業(yè)標(biāo)桿客戶形成穩(wěn)定的合作關(guān)系，包括浦發(fā)銀行、浦發(fā)硅谷銀行、國家開發(fā)銀行、上海鐵路局、銀聯(lián)、海爾、浙江能源等。針對不同客戶，采用個性化的商業(yè)模式進(jìn)行服務(wù)，目前主要有私有模式和SaaS模式兩種，都具有較強的可復(fù)制性。

核心優(yōu)勢

篇6

以下為報告詳細(xì)內(nèi)容：

逾八成人工智能創(chuàng)業(yè)公司聚集一線城市

iiMedia Research（艾媒咨詢）數(shù)據(jù)顯示，35.7%的人工智能創(chuàng)業(yè)公司位于北京，另外在深圳、上海、廣州這三個一線城市也聚集了超過四成的人工智能創(chuàng)業(yè)公司。艾媒咨詢分析師認(rèn)為，人工智能是高度知識密集型的產(chǎn)業(yè)，北京的人才、技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、資本等環(huán)境都優(yōu)于其它地區(qū)，是人工智能的創(chuàng)業(yè)重鎮(zhèn)。共有81.8%的人工智能創(chuàng)業(yè)公司分布在有豐富技術(shù)、硬件和產(chǎn)業(yè)資源的北上廣深。人工智能產(chǎn)業(yè)將形成以北京為絕對核心，一線城市上海、廣州、深圳為重點的地理布局。

手機網(wǎng)民普遍認(rèn)為無人駕駛只能部分取代人類駕駛

iiMedia Research（艾媒咨詢）數(shù)據(jù)顯示，有78.9%的受訪手機網(wǎng)民認(rèn)為無人駕駛將部分取代人類駕駛，10.0%的受訪手機網(wǎng)民認(rèn)為無人駕駛能全部取代人類駕駛，6.9%的受訪手機網(wǎng)民認(rèn)為無人駕駛完全不能取代人類駕駛。艾媒咨詢分析師認(rèn)為，近年國內(nèi)外企業(yè)陸續(xù)開發(fā)無人駕駛領(lǐng)域引發(fā)網(wǎng)民對無人駕駛和人類駕駛之間關(guān)系的熱烈關(guān)注，人們對仍處于起步階段的無人駕駛接受程度仍有待提高，但隨著智能技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展，未來無人駕駛產(chǎn)品的市場普及程度仍然值得期待。

人們相信無人駕駛更安全

iiMedia Research（艾媒咨詢）數(shù)據(jù)顯示， 對于無人駕駛與人類駕駛的安全性比較，32.6%的受訪手機網(wǎng)民認(rèn)為無人駕駛更安全，26.6%的受訪手機網(wǎng)民認(rèn)為人更安全。艾媒咨詢分析師認(rèn)為，無人駕駛與人類駕駛安全性比較問題尚停留在理論階段，對于無人駕駛算法判斷的精準(zhǔn)性，用戶仍然沒有具體的感知?，F(xiàn)階段無人駕駛技術(shù)水平處于起步階段影響人們對未來智能汽車操控方式的期望，未來無人駕駛技術(shù)說仍需繼續(xù)提高以增強人們對汽車智能操控的信心。

人工智能為主的操縱方式受歡迎

iiMedia Research（艾媒咨詢）數(shù)據(jù)顯示，人們對未來無人駕駛汽車的操縱方式也有自己不同的看法，62.6%的受訪手機網(wǎng)民認(rèn)為智能汽車操縱方式應(yīng)以人工智能為主，人工操作為輔，22.0%的受訪手機網(wǎng)民認(rèn)可人工操控為主，智能輔助為輔的方式， 只有10.6% 的受訪手機網(wǎng)民選擇純?nèi)斯ぶ悄懿倏亍０阶稍兎治鰩熣J(rèn)為，隨著無人駕駛技術(shù)的進(jìn)一步深入，其在日常駕駛的應(yīng)用比例將穩(wěn)步提升，人工判斷與智能判斷并行的駕駛方式或?qū)⒊蔀檩^長時間內(nèi)的主流。

無人駕駛安全性最受關(guān)注

iiMedia Research（艾媒咨詢）數(shù)據(jù)顯示，當(dāng)前對無人駕駛實際應(yīng)用主要的擔(dān)憂因素中，受訪手機網(wǎng)民最擔(dān)心的是安全技術(shù)不夠成熟，占比61.7%，另外23.4%和12.6%的受訪手機網(wǎng)民認(rèn)為購車成本高和使用不方便。艾媒咨詢分析師認(rèn)為，智能汽車相關(guān)廠商需要通過更多的試驗參數(shù)，不斷提高無人駕駛安全技術(shù)，以獲取用戶對智能汽車安全的信任。同時，當(dāng)前無人駕駛技術(shù)在前期投入的研發(fā)成本巨大，其實際應(yīng)用的較高購買門檻，也將是其普及的一大阻礙。

速記、翻譯工作者未來最可能被人工智能取代

篇7

認(rèn)知計算互聯(lián)網(wǎng)保險應(yīng)用

一、認(rèn)知計算的涵義及特點

認(rèn)知源于心理學(xué)里的概念，《辭海》將其解釋為人類認(rèn)識客觀事物，獲得知識的活動，包括知覺、記憶、學(xué)習(xí)、言語、思維和問題解決等過程，是對外界信息積極進(jìn)行加工的過程。通常使用的認(rèn)知技術(shù)包括機器學(xué)習(xí)、計算機視覺、語音識別、自然語言處理和機器人學(xué)等。

認(rèn)知計算技術(shù)，基于算法、數(shù)據(jù)、軟件、硬件實現(xiàn)，關(guān)鍵特點是理解、推理和學(xué)習(xí)。理解是通過感知和互動，快速理解數(shù)據(jù)，實現(xiàn)用戶交互，從而理解、回答用戶的問題。推理是憑借假設(shè)生成技術(shù)，透過數(shù)據(jù)揭示洞察力、模式和關(guān)系，以多種方式進(jìn)行認(rèn)知，產(chǎn)出多種結(jié)果。學(xué)習(xí)是能夠從所有文檔中快速提取關(guān)鍵信息。通過追蹤用戶反饋和專家訓(xùn)練，不斷進(jìn)步，提升解答能力。

二、認(rèn)知計算的商業(yè)化應(yīng)用

2011年，IBM沃森帶來認(rèn)知計算的概念，當(dāng)時人們對這項吸引眼球的新奇技術(shù)能做些什么還非常懵懂。沃森通過解讀自然語言來分析數(shù)據(jù)，有的成了醫(yī)生，有的擔(dān)任教師助手，有的成為一流的廚師，還有一個贏得了電視智力競賽《危險邊緣》的冠軍，成為人工智能打敗人類的經(jīng)典案例。五年后的今天，隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計算和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，認(rèn)知計算的商業(yè)化應(yīng)用越來越值得期待。

認(rèn)知計算的商業(yè)化應(yīng)用或?qū)聿豢伤甲h的變化。在醫(yī)療領(lǐng)域為疑難雜癥快速提供診療方案，幫助企業(yè)從大量數(shù)據(jù)中發(fā)掘、洞察增強預(yù)測和決策能力；在旅游、美食等領(lǐng)域幫助人們獲得更好的生活體驗；甚至幫助紅毯上的模特設(shè)計出“會表達(dá)情緒的時裝”。認(rèn)知計算使得機器人更加接近于人類的需求，這些應(yīng)用將造福于人類，值得更多期待。

根據(jù)德勤研究報告，認(rèn)知計算技術(shù)或?qū)⒃谝韵氯齻€企業(yè)級軟件市場中發(fā)揮作用。一是企業(yè)級應(yīng)用軟件市場專注于利用計算機的力量來達(dá)成特定目標(biāo)。比如解決如何向大量匿名用戶進(jìn)行線上營銷的問題，采用機器學(xué)習(xí)去發(fā)掘某一網(wǎng)站的新用戶與之前具有相似行動的用戶之間行為上的關(guān)聯(lián)，目標(biāo)就是為了使該網(wǎng)站的用戶體驗更好，并將其轉(zhuǎn)化成銷量。二是企業(yè)級基礎(chǔ)軟件市場為公司建立、運行，以及管理IT資源的表現(xiàn)提供工具。比如利用機器學(xué)習(xí)能力提升應(yīng)用系統(tǒng)的日志工具，可以將具有類似服務(wù)器問題的事件歸為一類，以方便IT經(jīng)理辨認(rèn)這是一個正在發(fā)生的問題、還是實時信息導(dǎo)致的不尋常的計算趨勢。三是特定垂直軟件關(guān)注一個狹窄的領(lǐng)域，常體現(xiàn)為一個獨立的軟件應(yīng)用。比如一套獨立的腫瘤學(xué)應(yīng)用，通過移動和桌面設(shè)備，深度機器學(xué)習(xí)可以分析大量的病患記錄并基于現(xiàn)有記錄提供潛在的治療手段。

在銷售方面，機器人可能比人類做得更好。日本大阪大學(xué)智能機器人實驗室科研人員曾開發(fā)出一個生動的女機器人，將其放入一家百貨商店內(nèi)，銷售一款100美元的羊絨衫。在試驗期間，機器人接待的消費者數(shù)量是商場銷售員接待數(shù)量的2倍。通過與IBM沃森云計算平臺合作，軟銀旗下第一款可感知人類情緒的機器人Pepper的“智力”進(jìn)一步得到強化，Pepper或?qū)⒁浴颁N售員”的身份入駐日本最大的電器銷售商山田電機（Yamada Denki）。之前，Pepper曾幫助銷售過智能手機和咖啡機等商品，但工程人員希望強化Pepper提供相關(guān)信息的能力，與消費者進(jìn)行更豐富的互動。Pepper與人類進(jìn)行徹底的無障礙交流仍存在困難，需要進(jìn)行更多神經(jīng)式網(wǎng)絡(luò)的培訓(xùn)。據(jù)悉，軟銀接受其他企業(yè)對Pepper的租賃訂單，每月租金為55000日元，僅為日本平均最低工資的一半。

三、認(rèn)知計算技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)保險的應(yīng)用前景

近兩年互聯(lián)網(wǎng)保險保費規(guī)模實現(xiàn)爆發(fā)增長，互聯(lián)網(wǎng)保險滲透速度加快。越來越多的保險公司意識到互聯(lián)網(wǎng)保險不僅是銷售渠道的變遷，還是依照互聯(lián)網(wǎng)的規(guī)則和習(xí)慣，對現(xiàn)有保險產(chǎn)品、運營和服務(wù)模式的深刻變革。互聯(lián)網(wǎng)保險，一方面把傳統(tǒng)的保險產(chǎn)品搬到互聯(lián)網(wǎng)上銷售，并提供配套的產(chǎn)品服務(wù)；另一方面利用互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的新型消費場景，提供創(chuàng)新型保險產(chǎn)品。互聯(lián)網(wǎng)保險打破時間和空間的限制，隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能以及移動設(shè)備等新技術(shù)的興起，或?qū)⒂瓉肀ｋU行業(yè)的一場深刻變革。

認(rèn)知計算技術(shù)可以幫助保險企業(yè)更好地認(rèn)知客戶、也更深刻地認(rèn)知自己。認(rèn)知客戶，知道客戶所想所需，改進(jìn)保險銷售和服務(wù)，解決痛點問題；認(rèn)知企業(yè)，找到運營管理盲區(qū)，提升內(nèi)部運作效率。

在《2016年中國互聯(lián)網(wǎng)保險行業(yè)研究報告》中指出，人工智能最先改造保險的銷售渠道。美國的一家保險科創(chuàng)公司使用智能機器人銷售車險保單，只要拍下車牌號并發(fā)送給機器人，它就能搜索到用戶的個人信息和駕駛記錄，從而推薦合適的險別。同時，通過減少人數(shù)來提高效率的成本策略，例如，呼叫中心通過將第一層顧客支持自動化來減少需要聘用的員工。

不管是服務(wù)型還是銷售型的呼叫中心，通常采用傳統(tǒng)的IVR技術(shù)提供服務(wù)菜單，受限于數(shù)字鍵盤的數(shù)量和語音逐條播報耗時較長，尋求服務(wù)的用戶最希望的還是用最快的速度找到人工客服，解決問題；尋求產(chǎn)品的用戶希望用最快的速度觸達(dá)產(chǎn)品，減少等待。而呼叫中心面臨的挑戰(zhàn)是基于接線率靈活快速配置人力資源，而不單純地通過增加人數(shù)來提升接線率。大數(shù)據(jù)時代，認(rèn)知計算與呼叫中心技術(shù)有著天然的默契，在一定程度上幫助合理配置人力。在與用戶通話的另一端安裝上智慧的“大腦”。

針對服務(wù)型呼叫中心，可以利用認(rèn)知技術(shù)，將標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)話術(shù)的知識庫安裝到認(rèn)知智能應(yīng)答機器人的大腦，降低企業(yè)培訓(xùn)和人力成本。針對銷售型呼叫中心，具有認(rèn)知計算大腦的機器人可以承擔(dān)簡單地銷售業(yè)務(wù)場景，例如解決呼入溢出場景的預(yù)約投保，解決銷售過程質(zhì)量的自動回訪，幫助老客戶續(xù)簽新一年保單，為新客戶提供粗略產(chǎn)品報價、解釋營銷活動和贈品規(guī)則等。也可以結(jié)合社交媒體、用戶網(wǎng)購、駕駛行為等多維度數(shù)據(jù)，分析客戶類型，幫助人工坐席更好地理解客戶。

認(rèn)知時代，機器或?qū)⒆兂上乱淮嬎銠C，因為計算的能力，對于機器學(xué)習(xí)算法的理解，對于大腦的研究都在往前走。計算可以帶來更多的突破。我們拭目以待。

參考文獻(xiàn)：

[1]董超，畢曉君.認(rèn)知計算的發(fā)展綜述[J].電子世界，2014（15）：200-200.

篇8

在百度看來，智能汽車包括自動駕駛車輛要實現(xiàn)商業(yè)化量產(chǎn)，必須做到“安全、舒適、經(jīng)濟(jì)”，這就要求百度這種智能汽車軟件方案和服務(wù)提供商必須拿出低成本、可量產(chǎn)的自動駕駛解決方案與服務(wù)。在當(dāng)前這個階段，百度經(jīng)過分析認(rèn)為高速路、自動泊車、商用車這三個領(lǐng)域有可能率先普及自動駕駛技術(shù)。

步步推進(jìn)量產(chǎn)

2015年一個尋常的冬日，北京五環(huán)路上驚現(xiàn)一輛正在跑的百度無人駕駛汽車，這一消息迅速傳開令業(yè)界頗為震驚。據(jù)了解，當(dāng)時這輛車的最高時速達(dá)到100公里/小時，已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)多次跟車減速、變道、超車、上下匝道、調(diào)頭等復(fù)雜駕駛動作，完成了進(jìn)入高速（匯入車流）到駛出高速（離開車流）的不同道路場景的切換。

很多人只將此視為一個開場信號，卻忽略了早在2013年，百度研究院便開始主導(dǎo)研發(fā)無人駕駛汽車的事實，當(dāng)時的百度研究院將技術(shù)核心定為“百度汽車大腦”，包括高精度地圖、定位、感知、智能決策與控制四大模塊。

隨著智能互聯(lián)時代到來，智能汽車已成傳統(tǒng)車企、互聯(lián)網(wǎng)公司、零部件商等多方爭相涌入的領(lǐng)域，已經(jīng)吸引了谷歌、蘋果、特斯拉，甚至三星等科技巨頭紛紛發(fā)力。在這種競爭形勢下，百度的節(jié)奏也不可不快。就在2015年底完成自家首次的完全自動駕駛路測后沒幾天，百度宣布正式成立自動駕駛事業(yè)部，聚焦自動駕駛汽車的技術(shù)研發(fā)、生態(tài)建設(shè)與產(chǎn)業(yè)落地。隨后，百度又對汽車相關(guān)業(yè)務(wù)進(jìn)行調(diào)整，成立智能駕駛事業(yè)群組（IDG），由自動駕駛事業(yè)部（L4）、智能汽車事業(yè)部（L3）、車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)（Car Life etc. ）共同組成。

而在事業(yè)部成立之初，百度就提出了三年就實現(xiàn)自動駕駛汽車的商用化，五年實現(xiàn)量產(chǎn)的宏偉計劃。如此底氣，也源于百度的三大核心競爭優(yōu)勢：人工智能、大數(shù)據(jù)以及云計算。

根據(jù)百度的判斷，2020年即可實現(xiàn)自動駕駛大規(guī)模商業(yè)化。據(jù)介紹，百度為此將提供包括感知、自定位和決策在內(nèi)的應(yīng)用級自動駕駛輔助軟件服務(wù)；還有百度的高精度地圖，能自動識別交通標(biāo)志等上百種目標(biāo)，相對精度達(dá)0.1-0.2米，覆蓋國內(nèi)全程約30萬公里的高速公路；另外就是Learning Map平臺（將由多源感知數(shù)據(jù)處理、云服務(wù)中心和數(shù)據(jù)中心等構(gòu)成；還有百度Road Hackers，即百度自動駕駛開放平臺，將提供中國路情駕駛數(shù)據(jù)放、基于深度學(xué)習(xí)的自動駕駛算法的演示和自動駕駛算法基準(zhǔn)測試評比等。

“車聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)”則是百度對汽車智能化的解決方案，百度能為汽車用戶提供更加智能的人車交互體驗，還有人車互聯(lián)服務(wù)平臺，囊括CarLife、MyCar、CoDriver以及MapAuto四種解決方案。

在百度看來，智能汽車包括自動駕駛車輛要實現(xiàn)商業(yè)化量產(chǎn)，必須做到“安全、舒適、經(jīng)濟(jì)”，這就要求百度這種智能汽車軟件方案和服務(wù)提供商必須拿出低成本、可量產(chǎn)的自動駕駛解決方案與服務(wù)。在當(dāng)前這個階段，百度經(jīng)過分析認(rèn)為，高速路、自動泊車、商用車這三個領(lǐng)域有可能率先普及自動駕駛技術(shù)，因此，這也成為百度智能汽車目前重點解決的應(yīng)用場景。

今年年初，百度將智能汽車的量產(chǎn)進(jìn)程又推進(jìn)一大步：百度與北汽將共同開發(fā)L3級別的自動駕駛汽車，并在未來1～2年內(nèi)率先投入量產(chǎn)。據(jù)了解，百度智能汽車L3自動駕駛解決方案從信息采集、處理決策到最終的車輛控制等技術(shù)環(huán)節(jié)中，已與多家汽車廠商、新品廠商建立合作。此外，預(yù)裝百度智能汽車產(chǎn)品CarLife的已經(jīng)超過60家車企品牌，包括奔馳、現(xiàn)代、上海通用、一汽等企業(yè)的產(chǎn)品。

大計劃重塑生態(tài)

智能汽車融合了汽車工業(yè)、人工智能等綜合技術(shù)領(lǐng)域，要求極致的硬軟件配置，技術(shù)門檻高、研發(fā)資金需求大，已經(jīng)逐漸滲透至產(chǎn)業(yè)鏈上的諸多環(huán)節(jié)，如何集合各方優(yōu)勢資源是推動智能汽車量產(chǎn)的關(guān)鍵行為。

百度此前已經(jīng)在共同開放智能汽車駕駛技術(shù)有頗多行動，在國內(nèi)也初具智能汽車產(chǎn)業(yè)生態(tài)規(guī)模，但百度仍然拿出了更偉大的計劃。

“汽車產(chǎn)業(yè)在技術(shù)開發(fā)過程中彼此封閉、不共享，但在市場上是共存的，IT產(chǎn)業(yè)的特點正好反過來，在開發(fā)的時候是充分共享的，但是市場上殺個你死我活，只有老大沒有老二，互不共存。我們汽車人是不是可以借鑒IT產(chǎn)業(yè)這方面的優(yōu)勢呢？比如我們在開發(fā)的過程當(dāng)中是否可以共享呢？”在2017中國汽車論壇上，老汽車人、現(xiàn)任的百度副總裁鄔學(xué)斌不斷反思、反問：“為什么一定要抱著以前傳統(tǒng)的路一直走，我一直在汽車行業(yè)做研發(fā)，我做研發(fā)的時候也是不跟別人共享，我現(xiàn)在想想有點后悔。汽車產(chǎn)品和IT產(chǎn)品是有很大的區(qū)別，它有很多的社會屬性，它牽扯到千家萬戶每個人的財產(chǎn)安全、生命安全。怎么共享，需要我們大家進(jìn)行探討?！?/p>

他的反醒與迷惑從另一個角度深刻闡釋了百度的“阿波羅計劃”的重要性和必要性。根據(jù)鄔學(xué)斌的理解，百度的這一計劃是希望在智能汽車特別是自動駕駛、無人駕駛領(lǐng)域搭起一個開放、完整、安全的軟件平臺，給整個智能駕駛和無人駕駛汽車工業(yè)營造快速創(chuàng)新的生態(tài)。

據(jù)鄔學(xué)斌介紹，在這項計劃中，百度的開放模式是，“把公開的軟件能力、主要的核心能力，比如感知、路徑規(guī)劃、車輛控制等通過開放代碼等各種適合的方式來開放，讓所有生態(tài)系統(tǒng)的參與者可以充分利用這些能力。在完整性方面，我們的計劃設(shè)計是軟硬一體，提供一套完整的軟硬件和服務(wù)的解決方案，對整個生態(tài)提供整體服務(wù)。還有安全，對于智能駕駛、無人駕駛來說，安全是至關(guān)重要的。”

百度阿波計劃希望通過此類“開源”行動，避免產(chǎn)業(yè)上的企業(yè)再“從零開始”，w學(xué)斌認(rèn)為：“我們在搞電動車的時候，很多公司、很多機構(gòu)都從零開始，花了很多精力，這個教訓(xùn)我們還是應(yīng)該吸取的?！?/p>

篇9

12月智能網(wǎng)聯(lián)汽車在產(chǎn)業(yè)政策、標(biāo)準(zhǔn)制定、硬件產(chǎn)品3個方面持續(xù)發(fā)酵。上述《行動計劃》將智能網(wǎng)聯(lián)汽車作為第一類需要取得率先突破的智能產(chǎn)品，計劃到2020年建成“軟件(車輛智能計算平臺體系架構(gòu)、自動駕駛操作系統(tǒng))+硬件(車載智能芯片)+算法(車輛智能算法)”一體化的車輛智能化平臺及平臺相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，以支撐高度自動駕駛(HA級/L4級)。12月18日，北京市交通委推出《北京市關(guān)于加快推進(jìn)自動駕駛車輛道路測試有關(guān)工作的指導(dǎo)意見(試行)》和《北京市自動駕駛車輛道路測試管理實施細(xì)則(試行)》，使得我國首個自動駕駛路測規(guī)定成功落地。12月26日全國汽車標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會智能網(wǎng)聯(lián)汽車分技術(shù)委員會獲批成立，負(fù)責(zé)汽車駕駛環(huán)境感知與預(yù)警、駕駛輔助、自動駕駛以及與汽車駕駛直接相關(guān)的車載信息服務(wù)領(lǐng)域國家標(biāo)準(zhǔn)制修訂工作。12月27日，工信部及國標(biāo)委聯(lián)合印發(fā)《國家車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南(智能網(wǎng)聯(lián)汽車)》，充分發(fā)揮標(biāo)準(zhǔn)在智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)生態(tài)環(huán)境構(gòu)建中的頂層設(shè)計和基礎(chǔ)引領(lǐng)作用;《指南》提出99項智能網(wǎng)聯(lián)汽車領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)項目，其中24項標(biāo)準(zhǔn)項目研究和制定工作已于近期啟動。12月22日，地平線機器人面向智能駕駛的征程(Journey)1.0處理器和面向智能攝像頭的旭日(Sunrise)1.0處理器，助推車載智能芯片商業(yè)化步伐。我們建議重點關(guān)注將在2018年年初的百度Apollo2.0(原計劃于2017.12月)，屆時Apollo2.0平臺將新增高級感知、安全服務(wù)兩大功能。

從產(chǎn)品、巨頭行動、融資三個方面來看AI芯片依然“熱度不減”。12月除了地平線機器人兩款車載智能芯片外，海外芯片巨頭英偉達(dá)在11號適用于機器學(xué)習(xí)的新款GPU--TitanV，IBM也在26號POWER9處理器，以及裝有POWER9的新一代PowerSystems服務(wù)器AC922，該服務(wù)器可以大幅提升Chainer、TensorFlow及Caffe等各大人工智能框架的性能，將深度學(xué)習(xí)框架的訓(xùn)練時效提高近四倍。12月26日，英偉達(dá)禁止在數(shù)據(jù)中心使用消費者級顯卡GeForce做深度學(xué)習(xí)一時引起業(yè)界一片嘩然，但事后英偉達(dá)表態(tài)“GeForce/Titan客戶只要不下載新的驅(qū)動程序就對GeForce/Titan用戶在數(shù)據(jù)中心的使用無影響”，此前新聞系誤讀。融資方面，地平線機器人獲得建投華科、英特爾等投資方的上億美元A+輪戰(zhàn)略投資，Thinkforce獲得依圖科技、云鋒基金等投資方的4.5億元A輪投資。

投資建議

根據(jù)我們對產(chǎn)業(yè)鏈的調(diào)研及跟蹤，AI領(lǐng)域，建議重點關(guān)注:海康威視、大華股份、中科曙光、恒生電子、富瀚微、科大訊飛等，智能網(wǎng)聯(lián)領(lǐng)域建議重點關(guān)注:德賽西威、華陽集團(tuán)、四維圖新、千方科技、索菱股份、路暢科技等

風(fēng)險提示

篇10

關(guān)鍵詞：顛覆性技術(shù)；創(chuàng)新；移動互聯(lián)；機器人；人工智能

基金項目：“江蘇省社科應(yīng)用研究精品工程”課題；項目名稱：顛覆性技術(shù)的識別及培育發(fā)展研究；項目編號：16SYB-023。

歷史上，每次科技革命時期，都是顛覆性技術(shù)出現(xiàn)的高峰期。科技革命構(gòu)成了發(fā)掘和發(fā)展顛覆性技術(shù)的難得歷史機遇。目前，科W已經(jīng)沉寂了60余年，第三次技術(shù)革命發(fā)生距今接近80年，科技知識體系積累的內(nèi)在矛盾已經(jīng)凸顯，迫切需要新的重大突破。在物質(zhì)科學(xué)、量子信息科學(xué)、生命科學(xué)、宇宙科學(xué)等基礎(chǔ)科學(xué)領(lǐng)域，一些重要的科學(xué)問題和關(guān)鍵技術(shù)發(fā)生革命性突破的先兆日益顯現(xiàn)；科技發(fā)展跨學(xué)科趨勢愈益明顯，新學(xué)科、新知識、新思想的出現(xiàn)更多體現(xiàn)為學(xué)科交叉融合的方式，許多重大創(chuàng)新出現(xiàn)在學(xué)科交叉領(lǐng)域。當(dāng)今世界已處在新一輪科技革命的前夜，顛覆性技術(shù)大量涌現(xiàn)的時期即將到來。

一、顛覆性技術(shù)的概念

顛覆性技術(shù)概念最早出自美國哈弗商學(xué)院克萊頓?克里斯滕森教授1995年出版的《顛覆性技術(shù)的機遇浪潮》。他認(rèn)為，顛覆性技術(shù)是指這樣一類技術(shù)：它們往往從低端或邊緣市場切入，以簡單、方便、便宜為初始階段特征，隨著性能與功能的不斷改進(jìn)與完善，最終取代已有技術(shù)，開辟出新市場，形成新的價值體系。德國弗郎恩霍夫協(xié)會認(rèn)為：顛覆性技術(shù)就是指能夠“改變已有規(guī)則”的技術(shù)，即那些與現(xiàn)有技術(shù)相比，在性能或功能上有重大突破，其未來發(fā)展將逐步取代已有技術(shù)，進(jìn)而改變作戰(zhàn)模式或作戰(zhàn)規(guī)則的技術(shù)。

綜上所述，顛覆性技術(shù)是一種另辟蹊徑、會對已有傳統(tǒng)或主流技術(shù)途徑產(chǎn)生顛覆性效果的技術(shù)，可能是完全創(chuàng)新的新技術(shù)，也可能是基于現(xiàn)有技術(shù)的跨學(xué)科、跨領(lǐng)域的創(chuàng)新型應(yīng)用。顛覆性技術(shù)具有四個特點：技術(shù)發(fā)展速度快、產(chǎn)生潛在影響范圍廣、可創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)價值高、帶來顛覆性影響大。與漸進(jìn)性技術(shù)相比，顛覆性技術(shù)在形態(tài)上更具有超越性和突變性，在效能上更具備革命性和破壞性。

二、我國顛覆性創(chuàng)新的領(lǐng)域選擇

（一）“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃：15個領(lǐng)域

《“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》中明確提出要發(fā)展引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)變革的顛覆性技術(shù)：加強產(chǎn)業(yè)變革趨勢和重大技術(shù)的預(yù)警，加強對顛覆性技術(shù)替代傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)拐點的預(yù)判，及時布局新興產(chǎn)業(yè)前沿技術(shù)研發(fā)，在信息、制造、生物、新材料、能源等領(lǐng)域，特別是交叉融合的方向，加快部署一批具有重大影響、能夠改變或部分改變科技、經(jīng)濟(jì)、社會、生態(tài)格局的顛覆性技術(shù)研究，在新一輪產(chǎn)業(yè)變革中贏得競爭優(yōu)勢。重點開發(fā)移動互聯(lián)、量子信息、人工智能等技術(shù)，推動增材制造、智能機器人、無人駕駛汽車等技術(shù)的發(fā)展，重視基因編輯、干細(xì)胞、合成生物、再生醫(yī)學(xué)等技術(shù)對生命科學(xué)、生物育種、工業(yè)生物領(lǐng)域的深刻影響，開發(fā)氫能、燃料電池等新一代能源技術(shù)，發(fā)揮納米技術(shù)、智能技術(shù)、石墨烯等對新材料產(chǎn)業(yè)發(fā)展的引領(lǐng)作用。

（二）國家科技重大專項：16個領(lǐng)域

《國家中長期科學(xué)技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要（2006-2020 年）》確定了核心電子器件、高端通用芯片及基礎(chǔ)軟件，極大規(guī)模集成電路制造技術(shù)及成套工藝，新一代寬帶無線移動通信，高檔數(shù)控機床與基礎(chǔ)制造技術(shù)，大型油氣田及煤層氣開發(fā)，大型先進(jìn)壓水堆及高溫氣冷堆核電站，水體污染控制與治理，轉(zhuǎn)基因生物新品種培育，重大新藥創(chuàng)制，艾滋病和病毒性肝炎等重大傳染病防治，大型飛機，高分辨率對地觀測系統(tǒng)，載人航天與探月工程等16個重大專項，涉及信息、生物等戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，能源資源環(huán)境和人民健康等重大緊迫問題，以及軍民兩用技術(shù)和國防技術(shù)。

（三）中國科技發(fā)展戰(zhàn)略研究院：20項關(guān)鍵技術(shù)

2016年，中國科學(xué)技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略研究院科技預(yù)測與評價研究所對關(guān)系到我國經(jīng)濟(jì)建設(shè)、生態(tài)建設(shè)、國防建設(shè)、民生改善乃至綜合國力提升具有決定性、基礎(chǔ)性的核心技術(shù)，按照科學(xué)（屬于國際競爭激烈的前沿或核心技術(shù)）、顛覆性（有望取代主流技術(shù)、替代主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)）、重大（有望替代1-2個主導(dǎo)產(chǎn)品，或顛覆1個以上行業(yè)的技術(shù)）、可行（經(jīng)過10年努力能夠取得自主知識產(chǎn)權(quán)，并有望商業(yè)化的技術(shù)）四個原則，進(jìn)行了預(yù)測和遴選，遴選出未來能夠改變或部分改變科技、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)、軍事現(xiàn)狀與格局的20項關(guān)鍵技術(shù)。

（四）中國科協(xié)創(chuàng)新戰(zhàn)略研究院：7大領(lǐng)域

中國科協(xié)創(chuàng)新戰(zhàn)略研究院在的《我國應(yīng)對顛覆性技術(shù)創(chuàng)新需要重點布局的領(lǐng)域》中，認(rèn)為未來十年世界范圍內(nèi)可能出現(xiàn)的顛覆性創(chuàng)新集中在9大領(lǐng)域：先進(jìn)計算技術(shù)與人工智能、納米技術(shù)與材料科學(xué)、基因與精準(zhǔn)醫(yī)療、能源開發(fā)與存儲、航空航天與地外生命探測、網(wǎng)絡(luò)與大數(shù)據(jù)、智能汽車與智慧交通、綠色制造與先進(jìn)制造、教育技術(shù)與知識自動化。

從我國各機構(gòu)評選的技術(shù)來看，出現(xiàn)頻率最高的五大技術(shù)領(lǐng)域是移動互聯(lián)、機器人、3D 打印、人工智能、納米技術(shù)，這五大技術(shù)領(lǐng)域?qū)⑹俏覈磥眍嵏残约夹g(shù)創(chuàng)新的主要方向。

三、我國顛覆性領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新方向

（一）移動互聯(lián)領(lǐng)域

大力支持移動互聯(lián)網(wǎng)軟件開發(fā)，突破系統(tǒng)軟件、人機交互、應(yīng)用開發(fā)、虛擬化等熱點技術(shù)與新興技術(shù)。加快推進(jìn)移動互聯(lián)網(wǎng)的云計算和大數(shù)據(jù)應(yīng)用，重點突破數(shù)據(jù)挖掘、海量數(shù)據(jù)處理、計費、訪問控制等平臺關(guān)鍵核心技術(shù)。支持開展未來網(wǎng)絡(luò)重大基礎(chǔ)設(shè)施（CENI）項目的關(guān)鍵技術(shù)研究，加強相關(guān)領(lǐng)域產(chǎn)品研發(fā)和產(chǎn)業(yè)孵化，大力推廣基于下一代廣播電視網(wǎng)的創(chuàng)新業(yè)務(wù)及相關(guān)應(yīng)用。充分發(fā)揮移動互聯(lián)網(wǎng)對生產(chǎn)領(lǐng)域的帶動作用，在工程機械、汽車、食品、電子信息、物流等行業(yè)形成領(lǐng)先的服務(wù)產(chǎn)品。深化移動互聯(lián)網(wǎng)在生活領(lǐng)域的引領(lǐng)作用，大力推廣面向餐飲、休閑娛樂、購物、旅游等的移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，重點發(fā)展移動支付、移動娛樂、移動閱讀、移動資訊、移動搜索、移動位置服務(wù)等。鼓勵移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用創(chuàng)新，重點發(fā)展車載數(shù)據(jù)與資訊、智能交通、基于北斗等多制式智能交通導(dǎo)航、遠(yuǎn)程測試診斷、在線節(jié)能監(jiān)管、道路救援、食品安全溯源與安防等移動信息服務(wù)。

（二）機器人領(lǐng)域

重點研究智能機器人機構(gòu)設(shè)計、制造工藝、智能控制和人機交互等共性技術(shù)，攻克機器人優(yōu)化建模、精準(zhǔn)感知、多機器人協(xié)調(diào)等核心技術(shù)。（1）伺服電機方面：重點發(fā)展根據(jù)機器人的高速，重載，高精度等應(yīng)用要求，增加驅(qū)動器和電機的瞬時過載能力，增加驅(qū)動器的動態(tài)響應(yīng)能力，驅(qū)動增加相應(yīng)的自定義算法接口單元，且采用通用的高速通訊總線作為通訊接口，摒棄原先的模擬量和脈沖方式，進(jìn)一步提高控制品質(zhì)。（2）減速器方面：重點發(fā)展高強度耐磨材料技g、加工工藝優(yōu)化技術(shù)、高速技術(shù)、高精度裝配技術(shù)、可靠性及壽命檢測技術(shù)以及新型傳動機理的探索，發(fā)展適合機器人應(yīng)用的高效率、低重量、長期免維護(hù)的系列化減速器。（3）控制器方面：重點研究開放式，模塊化控制系統(tǒng)，開發(fā)適用于機器人控制的通用軟件包；提高機器人控制器的智能化和網(wǎng)絡(luò)化水平，開發(fā)具有多傳感器信息融合能力的控制器。

（三）3D打印領(lǐng)域

圍繞3D打印重點方向，突破一批原創(chuàng)性技術(shù)。（1）材料方面：針對金屬3D打印專用材料，優(yōu)化粉末大小、形狀和化學(xué)性質(zhì)等材料特性，開發(fā)滿足3D打印發(fā)展需要的金屬材料；針對非金屬3D打印專用材料，提高現(xiàn)有材料在耐高溫、高強度等方面的性能，降低材料成本。（2）工藝方面：解決金屬構(gòu)件成形中高效、熱應(yīng)力控制及變形開裂預(yù)防、組織性能調(diào)控，以及非金屬材料成形技術(shù)中溫度場控制、變形控制、材料組份控制等工藝難題。（3）裝備及核心器件方面：加強3D打印專用材料、工藝技術(shù)與裝備的結(jié)合，不斷提高金屬材料3D打印裝備的效率、精度、可靠性，以及非金屬材料3D打印裝備的高工況溫度和工藝穩(wěn)定性，提升個人桌面機的易用性、可靠性；重點研制與3D打印裝備配套的嵌入式軟件系統(tǒng)及核心器件，提升裝備軟、硬件協(xié)同能力。

（四）人工智能領(lǐng)域

進(jìn)行人工智能前沿技術(shù)布局，推動核心技術(shù)產(chǎn)業(yè)化，重點突破人工智能基礎(chǔ)理論（包括深度學(xué)習(xí)、類腦智能等）、人工智能共性技術(shù)（包括人工智能領(lǐng)域的芯片、傳感器、操作系統(tǒng)、存儲系統(tǒng)、高端服務(wù)器、關(guān)鍵網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)設(shè)備、中間件等基礎(chǔ)軟硬件技術(shù)）、人工智能應(yīng)用技術(shù)（包括基于人工智能的計算機視聽覺、生物特征識別、復(fù)雜環(huán)境識別、新型人機交互、自然語言理解、機器翻譯、智能決策控制、網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)等）。加快人工智能基礎(chǔ)資源公共服務(wù)平臺建設(shè)，包括滿足深度學(xué)習(xí)計算需求的新型計算集群共享平臺、云端智能分析處理平臺、算法與技術(shù)開放平臺、智能系統(tǒng)安全情報共享平臺等，為人工智能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)提供相關(guān)研發(fā)工具、檢驗評測、安全、標(biāo)準(zhǔn)、知識產(chǎn)權(quán)、創(chuàng)業(yè)咨詢等專業(yè)化服務(wù)。加快人工智能技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程，推動人工智能在家居、汽車、無人系統(tǒng)、安防、制造、教育、環(huán)境、交通、商業(yè)、健康醫(yī)療、網(wǎng)絡(luò)安全、社會治理等重要領(lǐng)域開展試點。

（五）納米技術(shù)領(lǐng)域

加強納米技術(shù)研究，重點突破納米材料及制品的制備與應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)，積極開發(fā)納米粉體、納米碳管、富勒烯等材料，大力推進(jìn)納米材料在電子信息、生物醫(yī)藥、新能源和節(jié)能環(huán)保等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。針對信息、能源、環(huán)保、生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域的迫切需求，開發(fā)納米結(jié)構(gòu)加工與制造的新方法、納米器件集成與系統(tǒng)的設(shè)計、制備技術(shù)。重點研究新型納米電子、光電器件、傳感器件，大力發(fā)展納米晶太陽能電池、新型薄膜太陽能電池、有機太陽能電池、熱電電池、超級電容器等技術(shù)，著力突破室內(nèi)空氣污染物、工業(yè)源有毒有害氣體、動力機械尾氣的納米凈化材料及催化凈化技術(shù)，切實攻克納米顆粒與生物活性物質(zhì)的組裝方法。促進(jìn)納米綠色印刷制版、高密度存儲器、新型顯示、高效能源轉(zhuǎn)化、氣體凈化、疾病快速診斷等納米材料與技術(shù)的規(guī)?；瘧?yīng)用，搶占未來納米材料發(fā)展的制高點。

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