IT桔子-2017年人工智能行業發展報告-2018.1-48頁（48頁）.pdf

1、人工智能行業發展研究報告白皮書 2017年 一、AI行業概況 五、焦點問題解讀 三、大公司戰略布局 二、創投趨勢盤點 目 錄 四、行業應用案例 2017年人工智能新聞輿情 AIAI行業概況行業概況 PART I 深度學習的崛起與AI的第三次熱潮 20062006年深度學習（深度神經網絡）基本理年深度學習（深度神經網絡）基本理 論框架得到了驗證，得益于海量數據處理計算論框架得到了驗證，得益于海量數據處理計算 能力的成熟，深度學習相關技術崛起能力的成熟，深度學習相關技術崛起 2020世紀世紀8080年代初，算法應用升級年代初，算法應用升級 20 20世紀世紀5050年代，神經網年代，神經網 絡相關

2、基礎理論的提出絡相關基礎理論的提出 第一次熱潮第一次熱潮 第二次熱潮第二次熱潮 第三次熱潮第三次熱潮 人工智能三大核心：計算力、算法、數據 不斷優化的人工智能算法不斷優化的人工智能算法 被收集的大量數據被收集的大量數據 高性能芯片組成高性能芯片組成 的計算能力的計算能力 算法算法 數據數據 計算力計算力 AI 自從2012年深度學習技術相關算法突破后， 才正真在給人工智能帶來了春天。目前， 已有的深度學習算法越來越成熟，算法的 精確性、魯棒性越來越來好。視覺及圖像 領域是深度學習算法應用最廣泛效果最好 的場景。 當前人工智能芯片可分為兩類：一類是 平臺，通用型深度學習芯片，比如英偉 達最新發布

3、的兩款Tesla系列深度學習芯 片；另一類是根據特定的應用場景，進 行定制開發和優化的處理器、硬件加速 器，例如專門運用于安防視頻或者無人 機駕駛汽車等領域的芯片產品。 人工智能對于數據的需求多種多樣，主要看應用場景，不同的 應用場景對數據集的要求不同。標注的、結構化特定的應用場 景下產生的數據是有價值的。數據分訓練集和測試集，要求數 據分布均勻。數據量并不是唯一追求的指標，在某些不過分要 求精度的應用場景下對數據量的要求并不是很高，反而數據集 的質量更為關鍵。 人工智能三大核心：計算力、算法、數據 技術應用熱度三大梯隊 l 國內智能機器人與無人機相 關技術最為火爆，位居于最 前列 l 語義分

4、析、語音識別、聊天 機器人等自然語言系列的技 術位列第二梯隊 l 人臉識別、視頻/監控、自動 駕駛、圖像識別等計算機視 覺系列的技術位列第三梯隊 AI技術行業應用滲透力 醫療行業成為AI應用最為火熱的行業，其中包括了醫療影像診斷、醫學病歷分析等應用； 汽車行業借勢自動駕駛/輔助駕駛相關技術的發展脫穎而出，幾乎與醫療行業并列第一； 人工智能產業鏈結構：基礎層、算法層、應用層 開篇：AI產業真相研究 2017年人工智能新聞輿情 創投趨勢盤點創投趨勢盤點 PART 2 本章數據統計截止時間：2018年1月1日 創業觀察：2015年最火熱，半數公司集中在北京 l 截止2018年1月份，IT桔子共收錄1

5、131家人工智能公司， 其中，2015年創業熱度達到最高峰，當年創業公司數量 達到263家，2017年有所回落。 l 北京作為全國科技的中心，容納了接近百分之四十的人 工智能創業公司，廣東、上海分別位列二、三。 投資觀察：總投資金額持續攀升 l 共收錄1296起人工智能投 資事件，總額達1336億元 人民幣 l 投資事件數量隨年份呈穩步 上升趨勢。2016年達最高 峰，整年共發生379起投資 事件。 l 2017年投資金額激增，比 2016年增長了一半還多。 投資結構：2017年資金明顯偏向中后期 賽道觀察：計算機視覺、自動駕駛、自然語言處理投資最熱 云計算領域大公司融資頻繁促使金額飆升（阿里

6、云、金山云、世紀華聯等） 賽道觀察：2017年與總趨勢相符 2017年人工智能領域代表投融資事件一覽 公司名稱賽道獲投輪次獲投金額投資方 今日頭條自然語言處理 D輪10億美元紅杉資本中國|建銀國際 E輪數億美元General Atlantic泛大西洋投資|H Capital 蔚來汽車自動駕駛/輔助駕駛 C輪10億美元Lone Pine|騰訊|中信資本|Baillie Gifford|華夏資本 戰略投資6億美元 IDG資本|今日資本|騰訊|百度公司|信中利資本|華平投資WI Harper Group|高瓴資本|厚樸基金|中金公司|光際 資本(IDG-光大)|海通國際 搜狗自然語言處理IPO上市5

7、.4億美元 商湯科技SenseTime計算機視覺與圖像 B輪4.1億美元 東方國際|華融國際|中平資本|晨興資本|鼎暉投資|TCL資本|盈峰資本|中金公司|賽領資本|基石資本|華晟資本-華 興資本|尚珹資本|東證資本|招商證券|光際資本(IDG-光大) C輪15億人民幣阿里巴巴 曠視科技Face+計算機視覺與圖像C+輪3.6億美元SK電訊創投(中國)|螞蟻金服(阿里巴巴)|富士康|陽光保險|中國國有資本風險投資基金（國風投）|中俄投資基金 金山云云計算設備D輪3億美元金山軟件|驪悅投資|中民投 華云數據云計算設備 F輪-上市前15億人民幣 D輪5億人民幣海通創意資本|通江投資 出門問問自然語言

8、處理D輪1.8億美元大眾汽車 青云QingCloud云計算設備D輪10.8億人民幣中金佳泰|藍馳創投|光速中國|陽光融匯資本|泛海投資|招商致遠資本(招商資本)|招商證券 七牛云云計算設備E輪10億人民幣阿里巴巴|云鋒基金 UCloud優刻得云計算設備D輪9.6億人民幣元禾控股|中金甲子 美圖秀秀計算機視覺與圖像IPO上市后8.7億港元京基實業 地平線機器人AI芯片A+輪數億美元晨興資本|英特爾投資Intel Capital|高瓴資本|線性資本LinearVenture|雙湖資本|建投華科|嘉實資本 達闥科技CloudMinds智能機器人A輪1億美元 融誠科技|深創投|華登國際投資|凱旋創投|

9、軟銀中國|啟明星辰|中關村發展集團|中科樂創|博將資本|富士康|聞凱 |羅闐 寒武紀科技AI芯片A輪1億美元中科圖靈|阿里巴巴|國投高科|聯想創投集團(樂基金)|涌鏵投資|國科投資|元禾原點創投 車和家自動駕駛/輔助駕駛A+輪6.2億人民幣李想|利歐集團股份 TTTech自動駕駛/輔助駕駛戰略投資9千萬美元Samsung Ventures三星 云從科技計算機視覺與圖像B輪5億人民幣張江星河|杰翱資本|順為資本|普華資本|佳都科技|元禾原點創投|越秀產投|興旺投資 特斯聯科技傳感器元件A+輪5億人民幣IDG資本|中信產業基金|光際資本(IDG-光大) 用錢寶數據管理平臺C輪4.66億人民幣創新工

10、場|國科嘉和|源碼資本|光信資本|金磚資本|中金甲子 極智嘉科技Geek+智能機器人B輪6千萬美元華平投資WI Harper Group|火山石資本 依圖科技計算機視覺與圖像C輪3.8億人民幣紅杉資本中國|真格基金|云鋒基金|高榕資本|高瓴資本|虞鋒 圖森未來自動駕駛/輔助駕駛C輪5.5千萬美元治平資本|復合資本|新浪 roobo智能管家智能機器人B輪3.5億人民幣七海資本 景馳科技自動駕駛/輔助駕駛Pre-A輪5.2千萬美元啟明創投|華創資本|將門創投|NVIDIA英偉達 乂學教育大數據/教育天使輪2.7億人民幣景林資本|SIG（海納亞洲創投基金）|國科嘉和（中科院）|新東方|好未來|青松基

11、金|NGP|正和磁系 投資觀察：人工智能獲投率高企，高于其他行業23倍 l 據統計，人工智能總獲投率為60.8%，整體行業獲投率偏高，不只是創業熱潮，也是投資熱潮。 l 自然語言處理類獲投的企業最多，數據管理平臺類獲投率最高。 資本方觀察：人工智能資本方TOP25 l 從投資事件梳理統計結果觀察，以下25家投資機構為人工智能領域最為活躍的投資方。 l 在TOP25中，真格基金位列第一，人工智能領域投資事件高達54起。 2017年人工智能新聞輿情 大公司布局大公司布局 PART 3 國外巨頭：谷歌AI優先戰略 2016 年4 月，谷歌CEO Sundar Pichai 第一次明確的提出AI 將優

12、先作 為公司大戰略。 谷歌以深度學習技術為依托，涉足語 言理解、人機交互、機器人等人工智 能核心技術應用領域，全方位布局人 工智能產業。 國外巨頭：微軟牛津計劃 微軟研究院是最早開始從事人工智能研 究的機構之一，首先發布了Cortana和 Skype ranslator 等一系列產品。 在2015 年5 月初發布了人工智能領域 的牛津計劃，由一系列基于云端的機器 學習相關的API、SDK 和相關服務等組 成，目的是讓開發人員們不需要繁復的 機器學習背景也能開發跨平臺的更智能 和更交互的應用。 國外巨頭：Facebook開源戰略 Facebook 積極組建人工智能實驗室， 并通過開源技術平臺等方

13、式來獲取更 大的成功。 Facebook目前有兩大實驗室，一個 是重點發展基礎研究的Facebook AI （FAIR）項目；二是AML（應用機器 學習部門）更專注于人工智能產品應 用。 國外巨頭：IBM WastonAI中的IP IBM 在認知計算平臺Waston 項目上持續 投入，并成立專門部門推動Watson 商業 化。 目前Waston 海量內容的分析能力已在醫 療和金融領域率先應用。 國內巨頭：百度從互聯網過渡到人工智能公司 國內巨頭：阿里巴巴致力于底層搭建 國內巨頭：騰訊自研加投資，布局深遠 公司應用層技術層基礎層 消費級產品行業解決方案技術平臺/框架芯片 Google 谷歌無人車

14、、Google HomeVoice Intelligence API、Google CloudTensorFlow系統、Cloud Machine Learning Engine 定制化TPU、Cloud TPU、 量子計算機 Amazon 智能音箱Echo、Alexa語音助手、智能超 市Amazon go、PrimeAir無人機 Amazon Lex、Amazon Polly、 Amazon Rekognition AWS分布式機器學習平臺Annapurna ASIC Facebook 聊天機器人Bot、人工智能管家Jarvis、 智能照片管理應用Moments 人臉識別技術DeepFace

15、、DeepMask、 SharpMask、MultiPathNet 深度學習框架Torchnet、FBLearner Flow 人工智能硬件平臺Big Sur Microsoft Skype即時翻譯、小冰聊天機器人、 Cortana虛擬助理、Tay、智能攝像頭A- eye 微軟認知服務DMTK、Bot FrameworkFPGA芯片 Apple Siri、iOS照片管理/Apple Neural Engine IBM /Watson、Bluemix、ROSSSystemML 類腦芯片 騰訊 WechatAI、Dreamwriter新聞寫作機器 人、圍棋AI產品“絕藝”、天天P圖 智能搜索引擎“

16、云搜”和中文語義平臺 “文智”、優圖 騰訊云平臺、Angel、NCNN/ 百度 百度識圖、百度無人車、度秘(Duer)Apollo、DuerOSPaddle-PaddleDuerOS芯片 阿里巴巴 智能音箱天貓精靈X1、智能客服“阿里 小蜜” 城市大腦PAI 2.0/ 2017年人工智能新聞輿情 行業應用案例行業應用案例 PART 4 AI+家居| 小米的生態鏈，自從2013年創立以來取得了飛速的發展。圍繞手機、電視、路由器三大核心產品，聚合小米生態鏈智能產品如小蟻智能攝像 機、小米空氣凈化器、小米凈水器等，實現家庭生活各方面體驗的智能化。自從米家品牌創立以來，其產品更加統一，無論是外觀，還是

17、性能， 幾乎每一款產品的出現都在顛覆著一個行業。截止現在，小米智能家居產品已經涵蓋30個品類130余款產品，在去年的雙十一購物節小米九號 平衡車、小米凈水器、小米凈化器、小米掃地機器人等均獲得各自領域內銷量第一的名次。在米家2017年年度發布會中，官方宣布接入MIOT 平臺的設備數已經超過6000萬，成為行業第一。 AI+醫療 | Watson 人工智能對于醫療健康領域中的應用已經非常廣泛，從應用場景來看主要分成了語音識別、醫學影像、 藥物挖掘、營養學、生物技術、急救室管理、醫院管理、健康管理、精神健康、可穿戴設備、風險管 理和病理學共12個領域。 IBM Watson認知醫療的應用集中于五大

18、領域，分別是生命科學（Life Science），腫瘤治療 （Oncology），醫療服務（Value-based care），政府領域（Government）和醫療影像 （Imaging）。 當前Watson提供的診療服務病種已經包括乳腺癌、肺癌、結腸癌、前列腺癌等多種癌癥。截止2017 年下半年，全國已經有XXX家醫院引入IBM Watson的認知技術以輔助癌癥診療。 健康有益成立于2014年，利用人工智能、生命科學等技術，專注于探索健康領域的研究實踐與應用落地，打造AI精準健康管理開放平臺。 自主研發的ego-AI精準健康管理系統，利用機器視覺處理、自然語言處理、知識圖譜與機器學習等人工

19、智能技術，應用在食物識別、人機 交互、意圖識別、分析決策等多方面。ego系統構建的垂直健康領域知識網絡，為所有技術落地提供內容支撐。利用機器學習技術，智能動 態的對用戶進行行為干預，不斷整合健康數據和關聯技能于管理平臺之上，構建自有的分析決策系統。通過不斷采集、學習、分析、決策、 優化的過程，最終實現對用戶的個性化健康行為指導。 目前，以上技術都已經單獨或組合的方式應用到不同的行業場景中。圖像識別技術已實現了千余種中國菜品的識別，其識別準確率達到了 90%，直接效果體現在降低用戶查詢記錄門檻，提高用戶對健康食物的認知與傳播；語義識別方面，重點利用通用自然語言處理技術進行語 義識別和解析，依托于

20、機器學習能力和文本挖掘技術，理解用戶在健康方面表達的真實需求和目的。ego構建的自有分析決策系統，已經應 用在減脂-三高、母嬰、亞健康等細分人群中。 AI+健康| 健康分析系統 專業評測系統健康問答系統 飲食管理系統生活方式干預系統 運動管理系統 智能識別系統 AI+教育| 人工智能在教育領域有四大應用場景，即個性 化學習、虛擬助手、商業智能化、專家系統。 乂學教育成功開發了國內第一個擁有完整自主知識產權、以高級算法為核心的智適應學習引擎。乂學AI系統模 擬特級教師給孩子一對一量身定做教育方案并且一對一實施教育過程，比傳統教育效率提升5到10倍。 乂學教育通過AI技術模擬了優秀特級教師的知識經

21、驗和教學方法，針對學生的特性給予個性化輔導，最大化學 習效率。通過知識空間和信息論技術，快速高效地診斷出學生的薄弱知識點；通過教育測量學和認知診斷學技 術，實時評測學生對知識掌握的熟練程度，并判斷是否達標；利用機器學習的技術實時動態調整學生接下來的 學習內容和路徑，最大程度提升學生學習效率。針對傳統教學方式中統一畫齊的弊病進行了改善。 AI+金融| 螞蟻金服下設一個特殊的科學家團隊，專門從事機器學習與深度學習等人工智能領域的前沿研究， 并在螞蟻金服的業務場景下進行一系列的創新和應用，包括互聯網小貸、保險、征信、智能投顧、 客戶服務等多個領域。 數據顯示，網商銀行的花唄與微貸業務上，使用機器學習

22、把虛假交易率降低了近10倍，為支付寶的 證件審核系統開發的基于深度學習的OCR系統，使證件校核時間從1天縮小到1秒，同時提升了30 的通過率。 以智能客服為例，螞蟻金服95%的遠程客戶服務已經由大數據智能機器人完成，同時實現了100% 的自動語音識別。問題識別模型的點擊準確率在過去的時間里大幅提升，在花唄等業務上，機器人 問答準確率從67%提升到超過80%。 AI+安防|SpeakIn SpeakIn勢必可贏科技 2015 年誕生于美國硅谷，是一家全球領先的專注于聲紋識別與身份安全人工智能公 司。以聲紋識別技術為落腳點，深耕國家安全和物聯網領域。通過產業研發和技術創新打造出一系列具有 大規模、

23、開放性、1：N場景下應用的復雜產品，是聲紋識別技術在商業實踐領域的先行者。針對公安領域， SpeakIn專屬定制了聲紋識別系統安全解決方案，包含聲紋數據庫建設、聲紋自動識別系統和鑒定三部分。 通過領先的聲紋識別和聲紋大數據技術進行重點人員監管、反電信詐騙、反恐、刑事案件偵破、身份查詢 和核驗，助力公安有效遏制與打擊犯罪，構建和強化安全的社會公眾環境。其中，“搏音”聲紋綜合應用 平臺正是為公安機關量身打造的基于聲紋識別技術的實戰產品，通過聲紋檢索比對，縮小嫌疑人范圍，提 高公安機關的辦事效率，實現對犯罪分子的精準打擊。 2017年6月，SpeakIn與廣東省公安廳合作建立“智能聲紋系統聯合實驗室

24、”，共同投入研發公安業務與安 防領域的先進產品與系統，用人工智能保衛國家安全，做人民虛擬空間的守護者。 2017年是無人零售年，繽果盒子通過圖像識別、超聲波、傳感器等多重交叉驗證技 術取代RFID技術，降低RFID標簽帶來的額外成本，同時明確獲取商品的價格，準確 率超過99%。 技術方面，綜合了人工智能機器視覺、深度學習算法、傳感器融合技術、卷積神經 網絡、生物識別等技術的無人商店是一個多維度的集合體。根據數據顯示，無人貨 架在一、二線城市有1億左右可瞄準的用戶，企業終端貨架容量1020萬，早期有 1030億元的市場空間。市場規模2022年將達到9500億元，是2017年100億元的 95倍。

25、 AI+金融| 繽果盒子 人工智能在物流方面的應用主要體現在效率的提升，根據京東方面提供的數據，目前，京 東物流將商品搬運次數已從5次降至2次，實現了90%以上的訂單24小時內交付。 京東在去年“618”期間，投入使用300臺智能分揀機器人，每小時的處理能力能夠達到一 萬兩千件。同時，繼無人倉、無人機、配送機器人等的常態化運營后，京東物流的無人輕 型貨車、無人配送站點去年開始運營。2017年，京東物流SKU數量擴大到530多萬個，日 均訂單上漲8倍，運營500多個大型倉庫。 數據顯示2017年全國智慧物流市場規模為2200億元，到2015年這一規模有望突破萬億。 AI+物流| 京東 2015年

26、12月10日，百度無人駕駛車國內首次實現城市、環路以及高速道路混合路況下的全自動駕 駛，最高時速達到了100公里/小時。今年4月，百度宣布推出無人車開放平臺阿波羅。 百度通過“借力產業合作+資本投資布局&領先技術收購+底層驅動角色定位”三位一體模式，在 自動駕駛領域建立起來了一個從上游核心供應鏈（諸如提供計算能力的英偉達、英特爾到博世，感 知能力的Velodyne LiDAR、xPerception）到直面消費端（傳統車企、初創公司）在內的廣闊朋友 圈，使得百度自動駕駛服務能夠植根于傳統車企。相關數據顯示：目前百度已與超過60家車企展開 戰略合作，其解決方案（L3）已被配置于200多款車型上。

27、 AI+汽車| 百度無人車 交通信號控制系統龐大又復雜，如何提高這一系統的協同效應，在交通領域一直是個難題。滴 滴出行認為，在信號控制方面，如果說單點及單條干道的路口信號燈優化是點和線的控制，那 么區域協調就是面的控制。目前滴滴出行將軌跡數據用于復雜路網下的區域協調控制項目取得 突破，已在濟南大明湖區域部署實施。 同時滴滴出行與廣州交通相關部門進行戰略合作，雙方從數據融合共享、云計算技術合作、管 理和服務平臺搭建、交通治理模式創新等方面進行。利用滴滴出行互聯網+大數據方面的能力， 以及廣州交通數據資源和實際需求，雙方在數據分析和理論基礎上，查看當地的交通運行指數、 實時路況、擁堵研判、出行熱力

28、圖等。依托滴滴出行海量的城市交通數據和大數據挖掘能力， 各地政府將能夠更加詳細了解當地交通運行現狀，“對癥下藥”開啟大數據交通治理新模式。 AI+出行| 2017年人工智能新聞輿情 焦點問題解讀焦點問題解讀 PART 5 AI能否完成人類歷史上的顛覆式創新 賦能于全行業？ 風險！ 新風口？ 中美AI對決！ 死亡 AI產業核心 巨頭 人才投資方 成熟領域 趨勢 人工智能2.0 瓶頸 產業鴻溝 產業鏈 技術 第四次工業革命？ 倒閉 預 測 泡沫？ 追趕 差距 芯片 千億 解讀一：解讀一：人工智能目前的位置在哪？人工智能目前的位置在哪？ 技術驅動 應用驅動 商業模式驅動 科技企業三大創新鴻溝 人才、

29、技術鴻溝 行業落地、產品鴻溝 市場鴻溝 技術驗證 產品驗證 量產驗證 目前的位置目前的位置 解讀一：解讀一：人工智能目前的位置在哪？人工智能目前的位置在哪？ 解讀二：解讀二：人工智能產業格局人工智能產業格局新三國鼎立新三國鼎立 互聯網巨頭 （曹魏） 傳統行業龍頭 （東吳） AI技術公司 （蜀漢） 1、AI時代必定產生新的科技巨頭，機會不在傳 統應用領域，而在新場景、新需求； 2、傳統應用領域，新公司難以重構產業鏈， 傳統行業龍頭將繼續引領風潮； 3、2018年三大戰役將全面開啟， 人才、技術、資金將更加充分整合； 線上線下之戰新場景之戰 技術落地行業 之戰 4、2018年有戰爭，有死亡，也有合

30、縱連橫 解讀三：解讀三：人工智能泡沫何在人工智能泡沫何在？倒閉死亡趨勢蔓延倒閉死亡趨勢蔓延 倒閉原因歸納為以下五點： 第一，技術未成熟，產品不合格； 第二，難以突破并實現穩定的市場份額增長； 第三，缺乏與巨頭競爭的能力； 第四，成本高昂導致售價超過消費者購買能力； 第五，資金不足無法支撐后續研發。 智能無人機智能無人機：美國Lily、中國斯凱智能 送餐迎賓機器人送餐迎賓機器人：廣州機器人餐廳 綜合虛擬助理綜合虛擬助理：應應-雨恒矩陣、智能萬事屋等 部分智能硬件部分智能硬件：美國珍珠自動化等 AI+AI+數字營銷數字營銷 AI+AI+網絡反欺詐網絡反欺詐 AI+AI+新零售新零售 AI+AI+實時翻譯實時翻譯 AI+AI+網絡反欺詐網絡反欺詐 AI+AI+新零售新零售 AI+AI+實時翻譯實時翻譯 解讀四：解讀四：人工智能新風口人工智能新風口