“人工智能+”有望成為新業態
——2017中國人工智能產業報告

“人工智能+”有望成為新業態
——2017中國人工智能產業報告

人工智能產業是一個廣闊的領域

人工智能產業是指以人工智能關鍵技術為核心的，由基礎支撐和應用場景組成的，一個覆蓋領域非常廣闊的產業，與人工智能的學術定義不同，人工智能產業更多的是經濟和產業上一種概括。

中國人工智能產業處于上升階段

數據顯示，中國人工智能產業規模2016年已突破100億，以43.3%的增長率達到了100.60億元，預計2017年增長率將提高至51.2%，產業規模達到152.10億元，并于2019年增長至344.30億元。

分析師認為，中國人工智能產業起步相對較晚，但產業布局、技術研究等基礎設施正處于進步期，隨著科技、制造等業界巨頭公司的布局深入，人工智能產業的規模將進一步擴大。而隨著眾多垂直領域的創業公司的誕生和成長，人工智能將出現更多的產業級和消費級應用產品。

2015年是人工智能創業年

數據顯示，根據對中國168家以人工智能為驅動技術或業務的非上市公司的信息整理，其中，34.5%的人工智能創業公司于2015年成立，除此之外，20.8%的公司成立于2014年，2016年成立的人工智能公司占到了16.7%。

分析師認為，從2014年起，中國人工智能產業的創業潮就開始興起，2015年是名副其實的人工智能創業年，涌現了相當一部分優秀的創業公司。值得一提的是，2016年，雖然資本市場回歸理性，但人工智能創業熱情并沒有太大的減退，這說明，人工智能作為前沿技術，隨著商業化場景的拓展，人工智能的產業前景依然值得期待。

北京是人工智能創業重鎮

數據顯示，42.9%的人工智能創業公司位于北京，而上海則擁有16.7%的人工智能創業公司，15.5%位于深圳，而廣州的人工智能創業公司占比則為7.7%。在北上廣深之外，浙江和江蘇分別擁有5.4%和3.6%的人工智能創業公司。

分析師認為，人工智能是高度知識密集型的產業，北京的人才、技術、產業、資本等環境都優于其它地區，是人工智能的創業重鎮。有豐富技術、硬件和產業資源的深圳和上海也吸引了相當一部分人工智能創業公司。共有82.8%的人工智能創業公司分布在北上廣深，在一定程度說明，人工智能產業將形成以北京為絕對核心，上海、廣州、深圳為重點城市的地理布局。

計算機視覺是創業公司最多的領域

數據顯示，中國人工智能創業公司所屬領域分布中，計算機視覺領域擁有最多創業公司，高達35家，緊隨其后的是服務機器人領域，有33家，而排名第三的是語音及自然語言處理領域，有18家，智能醫療、機器學習、智能駕駛等也是相比比較熱門的領域之一。

分析師認為，計算機視覺技術是人工智能的重要核心技術之一，可應用到安防、金融、硬件、營銷、駕駛、醫療等領域，而目前我國計算機視覺技術水平已達到全球領先水平，廣泛的商業化渠道和技術基礎是其成為最熱門領域的主要原因。

手機網民較為關心人工智能的發展

數據顯示，19.2%的手機網民對人工智能的發展非常關心，48.7%的手機網民表示比較關心，而認為自身關心程度一般的手機網民占比則為26.9%，僅有5.2%的手機網民對人工智能的發展比較或完全不關心。

分析師認為，進入21世紀以來，人工智能技術實現階段性的突破，眾多科技公司開始進行人工智能技術研發和產業布局。一方面，眾多焦點產品或話題持續引發大范圍的社會討論；另一方面，相當一部分的人工智能產品逐漸開始落地應用，這令越來越多的手機網民開始注意并關心人工智能的發展。

手機網民對人工智能的了解程度不高

數據顯示，高達47.4%的手機網民認為自己對人工智能的了解一般，20.0%的手機網民認為自己比較不了解，認為自己對人工智能比較了解的手機網民占比為21.6%。

分析師認為，雖然人工智能作為社會熱點，被提及和討論的范圍比較廣，但是，更多的是基于傳播媒體的角度去報道，而對人工智能的涵義、技術等方面的內容缺乏一定的探討。另一方面，人工智能雖內涵豐富，然而目前仍處于學科和技術邊緣，在手機網民中廣泛普及仍有一定阻礙和難度。隨著人工智能產業的發展，人工智能將從媒體逐漸走向人們的日常生產及生活之中，而手機網民對于人工智能的認識水平也將逐步提高。

媒體是網民了解人工智能的主要渠道

數據顯示，74.7%的手機網民以網絡媒體為了解人工智能的主要渠道之一，同時，有40.5%的手機網民會通過傳統媒體來了解人工智能，需要注意的是，有29.3%的手機網民會通過文化產品（影視、小說、游漫等）來了解人工智能，而學術文獻和機構報告等渠道則相對分布較少。

分析師認為，我們處于移動互聯網時代，網絡媒體已經成為了信息傳播的主要渠道，隨著人們了解資訊的習慣日益呈現碎片化，網絡媒體在人工智能的傳播過程中占據著主要地位。網絡媒體在認識到自身的信息傳播價值的同時，也在傳播過程中承擔著社會責任，發揮著重要的社會價值。

語音識別的人工智能水平最受認可

數據顯示，有46.0%的手機網民認為語音識別是人工智能發展水平較高的領域之一，緊隨其后的是智能家居，得到了40.5%的手機網民的認可，而機器人、智能駕駛、個人助手、無人機等領域亦得到了較多的手機網民認可，其中，智能安防和智能金融的認可度較低。

分析師認為，語音識別作為發展較為充分的領域之一，不乏科大訊飛等出色企業，有著較為成熟的產品體系，已經實現了較大范圍的應用落地，是用戶較為熟悉和滿意的細分領域。

智能家居被認為最具發展價值

數據顯示，41.0%的手機網民認為智能家居是最具發展價值（包括社會、經濟等價值）的領域之一，緊隨其后的是智能駕駛、機器人、智能醫療等，而僅為9.7%、9.2%的手機網民認為智能金融、可穿戴設備存在較大發展價值。

分析師認為，智能家居一方面范疇較為廣泛，涉及眾多的家庭產品，另一方面與人們的日常生活息息相關，得到充分發展的智能家居，能夠很大程度地改善人們的生活。智能駕駛、機器人、智能醫療等領域，既能夠有效地提高生產效率，又能夠在生命健康方面給社會帶來價值。

體力勞動最有可能被人工智能取代

數據顯示，普通技工和服務從業者是手機網民認為最有可能被人工智能取代的職位之一，分別占比46.0%、40.8%。需要注意的是，銷售公關類、經營者（批發零售）是最少手機網民認為會被取代的職位之一，占比分別是5.9%和5.7%。

分析師認為，人工智能取代人類勞動力是必然趨勢，人們更多的討論是何種職業會被取代。其中，簡單重復、主要以體力勞動為主的職位被取代的風險最大。而判斷是否會被人工智能所取代，更多的是需要從可學習性、感性程度、主觀依據等多個角度去思考。

超人工智能的發展存在一定的爭議

數據顯示，在“是否贊成發展超人工智能”的調查中，有53.0%的手機網民認為超人工智能可以有限制地發展，而表示完全反對的手機網民占比為22.0%，有14.8%的手機網民不認為有可能實現，僅有8.4%的手機網民很贊成超人工智能的發展。

分析師認為，超人工智能是指在擁有智能計算和決策能力的基礎上，擁有自我意識、價值觀等心智意識的機器。關于超人工智能的發展，各方面存在不同的看法，對于普通手機網民而言，超人工智能所擁有的心智意識一方面擁有很大的不可控性，另一方面又缺乏理論和技術支持。但是，更多的手機網民依然較為理性，認為超人工智能可以有限制地發展。

中國人工智能產業特征

1. 大公司產業鏈布局廣，創業公司專業性強

產業鏈特征方面，中國人工智能產業生態中，基于資源能力，大公司的參與布局較廣，在基礎層、技術層及應用層皆有所布局。中國不乏優秀的人工智能公司，大部分專業性較強，專注于某一細分領域的技術和應用研究，其中，計算機視覺領域集中了大批的優秀創業公司。但是，各應用場景之間的人工智能技術相關度存在一定的差異。

2. 以B端業務為主

商業模式方面，大部分公司的業務主要以B端解決方案和服務為主。一方面，B端業務注重與行業客戶的互動合作，更有利于人工智能技術和產品的落地；另一方面，行業客戶對于生產效率的提高有強烈的需求，而C端產品需求仍需挖掘。不過，大公司的C端產品布局依然是相對活躍的。

3. 人才成本較大，存在較大的需求缺口

技術方面，以深度學習為代表的機器學習算法研究是廣泛的基礎能力，但目前國內在此領域的人才供應相對緊缺，流通性較弱，因此也導致了高端研究人才的超高成本，同時有部分公司選擇在美國建立研究院或實驗室。這說明，作為知識密集型產業的典型代表，人工智能產業存在較大的需求缺口。

4. 傳統行業和技術給予充分的支持

產品方面，目前仍缺乏一定的革命性產品，更多的是利用人工智能技術對傳統行業產品的改良。在這個過程中，醫療健康、裝備制造、汽車、金融等行業給予了人工智能產業充分的支持，通過合作開發等方式，助力人工智能技術的應用落地和商業化。

中國人工智能產業發展趨勢

1. “人工智能+”有望成為新業態

在移動互聯網時代，“互聯網+”的出現給經濟發展帶來了重大影響。艾媒咨詢分析師認為，隨著專用人工智能的發展，作為一個龐大的高新技術合集，“人工智能+”作為一直新經濟業態已經開始萌芽，越來越多的行業開始擁抱人工智能，用“人工智能+”助力技術和產業的進一步發展。

2. 人工智能產業將成為獨角獸集中地

在大公司和傳統大型企業之外，人工智能產業集中著非常多的優秀創業公司。優秀的人工智能創業公司有著成熟的團隊配置、先進的技術能力、健康的現金流等，同時受資本方的認可度較高。艾媒咨詢分析師認為，人工智能作為最具前景的產業，將成為新的獨角獸集中地。

3. 人才儲備將成為制約中國人工智能發展的重要因素

從目前來看，雖然相關機構的研究表明華人的人工智能學術成果占全球一半以上，但中國人工智能技術和產業在大部分領域仍落后于全球一流水平。雖然中國在數據積累和傳統產業基礎上有一定的優勢，部分細分領域有領先成果，相關研究投入不斷加大，但整體上的人才儲備落后于美國，在基礎研究、產業鏈等方面存在較大挑戰，將成為制約人工智能發展的重要因素。

4. 人工智能全面發展需要更多的積累

真正的強人工智能缺乏基礎，人工智能技術更多的是依靠機器學習和計算能力促進生產力的發展。理性地看，“機器統治人類”的奇點恐懼缺乏一定的基礎，雖然人工智能已經在機器學習等關鍵領域得到了一定的突破，但更多的是屬于專用人工智能，往通用人工智能等更高層次的發展仍需積累。

（報告來自浙江大數據交易中心）