賽迪：人工智能產業發展與創新趨勢白皮書(29頁).pdf

1、人工智能產業發展與創新趨勢 顧問股份有限公司 人工智能產業研究中心 張頤 人工智能產業定義 定義：人工智能產業是指群體、團隊、個人針對人工智能本身基礎理論、技術、系統、平臺以及基于人工智能技術 的相關產品和服務的研發、生產、銷售等一系列經濟活動的集合。按照包含的內容不同，通常分為人工智能核心產 業和人工智能應用產業。 核心產業 應用產業 產品 軟件 硬件 服務（例如，智能語音平臺API） 解決方案和集成服務 1、 2、 3、 智能駕駛 汽車 智能 制造 智能 硬件 智能 家電 AI+ 智能 機器人 人工智能核心產業是基于人工智能技術本身， 由對外提供的產品和服務所構成的產業，主要 包含軟硬件產

2、品、服務以及解決方案三大類， 是人工智能技術最直接的落地形式。 人工智能應用產業是指人工智能技術與其他 傳統產業相結合，在傳統產業基礎上打造的 新一代的智能產業，例如人工智能與汽車相 結合，形成智能駕駛汽車產業，人工智能技 術與制造業相結合，形成智能制造產業等， 更多體現了人工智能的帶動性。 應 用 層 技 術 層 基 礎 層 硬件終端 平臺層 認知層 場景應用 感知層 計算能力 智能機器人 技術開放平臺 語音識別 自動駕駛 /ADAS 計算能力平臺 芯片 智能無人機 類腦智能/推理智能 生物識別 智慧 醫療 傳感器 智能硬件 學習判斷/邏輯思考 智慧 教育 新零 售 計算機視覺 智慧 金融

3、智慧 安防 智慧 營銷 智慧 城市 人工智能產業鏈全景圖 人工智能產業與經濟發展，本質是將算法通過應用變現 在目標市場行業中，場景類應 用企業（融合醫療、金融、教 育和安防等領域）總計占比 40%，位居第一。 其次是智能機器人行業、智能 駕駛和無人機。 與國外相比，國內企業更多關 注人工智能應用環節。 人工智能領域技術接近國際最高水平，潛力巨大，正加速落地 重獲 新生 海量大數據支撐 深度學習算法突破 計算能力提升 算法 正循環 數據 應用 三大因素助推人工智能重獲新生 我國多項技術處于世界領先地位：在基礎研究方面，我國已擁有人 工智能研發隊伍和國家重點實驗室等設施齊全的研發機構，并先后 設立

4、了各種與人工智能相關的研究課題，已取得許多突出成果。我 國在語音識別、視覺識別、機器翻譯、中文信息處理等技術方面處 于世界領先地位。智能芯片技術也實現了突破。中科院計算所發布 了全球首款深度學習專用處理器，清華大學研制出可重構神經網絡 的計算芯片，比現有的GPU效能提升了3個數量級。 中國多項技術領先，整體水平與發達國家仍有 較大差距，巨頭引領飛速發展 整體水平與發達國家仍有較大差距：盡管我國在一些人工智能關鍵 技術尤其是核心算法方面與發達國家水平相當，但我國人工智能整 體發展水平與發達國家相比仍有較大差距，比如在高精尖零部件、 技術工業、工業設計、大型智能系統、大規模應用系統以及基礎平 臺等

5、方面。另外，我國人工智能技術發展還面臨著體制機制、創新 人才、基礎設施等方面的挑戰。 從專利分布看中國人工智能技術發展 中國人工智能專利領頭羊 中國AI專利申請數量全球第一 數據來源：中國專利保護協會報告 76876 67276 44755 20180 18631 0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000 90000 中國 美國 日本 韓國 歐洲 2368 2036 1648 1168 1047 1044 996 881 768 754 0 500 1000 1500 2000 2500 各技術分支國內專利申請量 29744 20592

6、 19856 16273 12878 6885 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 基礎算法方面，國內的專利申請雖多，但大量成果仍然處于實驗室階段，只 有比較有實力的大型企業才在基礎算法方面投入較多。 自然語言處理申請人數量已經趨于穩定，預示著這一方向的技術發展已經逐 漸進入平穩期。 計算機視覺和圖像識別的申請量和申請人數量近幾年均有大幅度增長，可見 這一方向仍處于技術成長階段，未來一段時間仍然是重要的技術增長點。 單位：個 單位：個 單位：個 各地積極布局搶位發展人工智能 香港 新疆 西藏 青海 甘肅 內蒙古 寧 夏 四川 云南 海南 廣西

7、貴州 重慶 陜西 山西 黑龍江 吉林 遼寧 河北 山東 河南 湖北 湖南 廣東 江西 福建 安徽 江蘇 浙江 臺 灣 澳門 上海 天津 北京 南海諸島 北京：高端產業要素聚集，圍繞“三城一區”建設AI科創中心 中關村軟件園 中關村門頭溝AI科技園 亦莊鋒創科技園 上海交通大學智能計算與智能系統重點實驗室 上海師范大學數理學院人工智能實驗室 騰訊優圖實驗室 “張江-臨港”人工智能創新承載區 “徐匯濱江-漕河涇-閔行紫竹”人工智能創新帶 華涇北楊人工智能特色小鎮 上海松江洞涇人工智能特色產業基地（國家級） 浙江大學計算機輔助設計與圖形學國家重點實驗室 阿里巴巴 AI Lab 科大訊飛杭州人工智能研

8、究院； 濱江人工智能產業園 杭州人工智能小鎮 騰訊AI Lab 微信香港科技大學人工智能聯合實驗室” 深圳灣“人工智能產業鏈專業園區” 中國科學技術大學類腦智能技 術及應用國家工程實驗室 合肥工業大學人工智能與數據 挖掘研究室 中國智能語音及人工智能產業基地 合肥高新區人工智能產業園 中山大學機器智能與先進計算教育部重點實驗室 科大訊飛華南人工智能研究院 3000畝南沙人工智能產業園區 廣州南沙國際人工智能產業高級研究院 荔灣區人工智能研發和孵化服務生態圈 上海：發揮科研人才優勢，打造G60科創走廊，三地資源對接 杭州 合肥 廣州 深圳 我國已經進入AI產業的“黃金窗口期”， 預計未來將有更多

9、地方的政策文件出臺， 從而形成多點齊放的局面。 2018年中國人工智能核心產業規模超過987億元，隨著國家規劃的出臺，各地人工智能 相關建設將逐步啟動，預計到2020年，中國人工智能核心產業規模將超過1600億元， 增長率達到26.2%。 493.9 708.5 987.6 1292.9 1631.9 26.5% 43.5% 39.4% 30.9% 26.2% Y2016Y2017Y2018Y2019Y2020 2016-2020年中國人工智能核心產業規模與增長 產業規模（億元） 增長率 數據來源：顧問 中國人工智能產業呈高速發展態勢 投融資概覽： 2018全年投資額1117.19億元，重大融

10、資事件頻現 在人工智能領域，2018全年我國共有201個項 目獲得投資，獲投總金額為1117.19億元。投 資事件數同比增長6.91%，投資總金額同比增長 114.84%。 重大投資事件頻現 企業名稱 融資輪次 融資金額 所屬領域 字節跳動 F輪 40億美元 信息分發 商湯科技 D輪 10億美元 計算機視覺 C+輪 6.2億美元 C輪 6億美元 地平線機器人 B 10億美元 智能芯片 優必選 C+輪 8.2億美元 機器人 游俠汽車 B輪 50億元 智能駕駛 曠視科技 D輪 6億美元 計算機視覺 車和家 B輪 30億元 智能駕駛 奇點汽車 C輪 30億元 智能駕駛 寒武紀科技 B輪 數億美元 智

11、能芯片 小鵬汽車 B輪 22億元 智能駕駛 注：按照1美元=6.73元匯率計算 信息分發領域字節跳動以F輪40億美元的融資額位居 2018年總融資額榜首，商湯科技以22.2億美元總融 資額次之。 TOP10投融資集中在信息分發、計算機視覺、智能駕 駛、機器人、智能芯片等領域。 2018年人工智能企業TOP10投融資案例 2017年與2018年中國人工智能行業投資對比 數據來源：顧問，2019.01 數據來源：顧問，2019.01 投資觀察：2018年各季度投資事件數總體保持穩定，投資額受大額融資項目影響較大 從投資頻次走勢看，2018年全 年各季度投融資事件數總體保 持穩定，保持在50件左右，

12、在 第三季度達到峰值，為58次。 從投資額走勢看，各季度投資 額相差較大，主要受到頭部公 司的大額融資影響，例如，第 四季度，字節跳動40億美元（ 約270億元）融資額占到第四 季度總融資額的60.57%；第 二季度優必選科技8.2億美元融 資以及商湯科技的12.2億美元 融資很大程度上也影響到單個 季度的總融資額。大額投融資 事件的出現表明頭部公司正進 一步形成，資本進一步集聚。 2018全年各季度投融資數據對比 數據來源：顧問，2019.01 42 56 58 45 180.00 318.90 172.50 445.80 第一季度 第二季度 第三季度 第四季度 投資額度（億元） （個） 區

13、位格局：北京集中過半企業、資金，最具吸引力；深圳、上海、杭州、廣州為第二梯隊 70.26%資金集中在北京，遙遙領先于其他城市，表明對人工智能企業來說北京最具吸引力。 深圳、上海、杭州、廣州為第二梯隊，其中深圳與上海不相上下，杭州、廣州次之。 96%的資金集中在北深上杭廣地區；70.26%的資金集中在北京，10.90%的資金集中在上海，10.70%的資金集中在深圳 。 2018年獲投AI企業區位布局 數據來源：顧問，2019.01 784.89 119.54 121.76 13.90 28.98 6.34 1.35 6.50 3.00 1.23 4.50 25.20 88 34 33 15 5

14、5 3 2 2 2 2 10 0.00 100.00 200.00 300.00 400.00 500.00 600.00 700.00 800.00 900.00 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 北京 深圳 上海 杭州 廣州 蘇州 南京 成都 天津 武漢 珠海 其他 投資額度（億元） 投資事件數 （個） 熱門領域：計算機視覺、智能駕駛領域最熱，機器人、智能芯片、智慧醫療領域最具潛力 信息分發領域，字節跳動的產品今日頭條以40億美元（271.06億元）的F輪融資獨占鰲頭。 計算機視覺、智能駕駛領域不僅獲投企業多，而且投資金額大，為最熱門領域，機器人領域、智能芯

15、片領域緊隨其后。 機器人、智慧醫療領域獲投企業多但投資金額不大，項目多處于早期，隨著企業的不斷成長及市場需求的不斷開拓，機 器人、智慧醫療領域發展潛力巨大。 2018年各細分領域獲得投資情況 數據來源：顧問，2019.01 271.06 255.59 207.27 103.99 101.15 37.37 23.72 17.50 16.15 15.43 13.60 13.10 12.94 10.00 7.53 2.40 2.00 1.20 1.00 1.00 1 29 31 35 8 36 9 4 3 6 1 7 9 1 3 3 1 1 2 1 0.00 50.00 100.00 150.00

16、200.00 250.00 300.00 0 5 10 15 20 25 30 35 40 投資額度（億元） 投資事件數 （個） 投資結構: A輪企業獲得投資最為頻繁，B輪總融資額最多 A輪及A輪以前的投資共有117起，占比58.20%,表明多數獲投企業處于發展初期。 投資機構更愿意將大筆資金投入未來預期更加明確的項目，因此B、C、D輪雖然獲投企業數量不多，但投資額很大 ，獲投資金占比60.31%。2018年的投資結構偏向中后期。 2018年各輪次獲得投資情況 數據來源：顧問，2019.01 14.56 94.34 291.83 248.30 133.67 10.00 281.06 43.43

17、 20 97 41 21 6 2 2 1 0.00 50.00 100.00 150.00 200.00 250.00 300.00 350.00 0 20 40 60 80 100 120 天使輪 Pre-A/A/A+輪 Pre-B/B/B+輪 C/C+DEF 戰略投資 投資金額（億元） 投資事件數 （個） 融資大事件字節跳動：今日頭條40億美元F輪融資奪冠2018年人工智能最大融資額 北京字節跳動科技有限公司成立于2012年，是最早將人工智能應用于移動互聯網場景的科技企業之一，是中國北京的一家信息分 發領域的信息科技公司，2018年開啟全球化戰略，為全球用戶提供統一的產品體驗，針對不同市場

18、采取符合當地需求的本土化運 營策略，建設全球創作與交流平臺。 字節跳動獨立研發的“今日頭條”客戶端，通過海量信息采集、深度數據挖掘和用戶行為分析，為用戶智能推薦個性化信息，從 而開創了一種全新的新聞閱讀模式。 字節跳動旗下產品 數據來源：顧問，2019.01 融資 時間 融資 輪次 融資 金額 投資方 2012.03 天使輪 未披露 源碼資本、劉俊、周子敬 2012.07 A輪 數百萬美元 SIG海納亞洲創投基金 2013.09 B輪 1000萬美元 DST Global、奇虎360 2014.06 C輪 1億美元 紅杉資本中國、新浪微博、順為 資本 2016.06 D輪 10億美元 紅杉資本

19、中國、建銀國際 2017.08 E輪 20億美元 General Atlantic 2017.12 戰略融資 未披露 未披露 2018.10 F輪 40億美元 軟銀愿景基金、KKR、春華資本 等 今日頭條融資歷程 融資大事件商湯科技： 2018年全年三輪融資共融資22.2億 發展歷程 2014.11 商湯科技正式成立 2015.12 ImageNet國際計算機視覺挑戰賽中成為首 個奪冠的中國企業 2016.10 作為人工智能+重點示范企業，亮相雙創周 北京會場 2017.04 自主研發的人臉關鍵點定位技術實現從106 點到240點的突破，進一步推動產業升級 2018.06 Nanalyze公布

20、的“世界十大人工智能初創公 司” 商湯科技融資數據 融資時 間 融資輪次 融資金額 投資方 2014.11 天使輪 數千萬美元 IDG 2016.04 A輪 數千萬美元 StarVC 2016.12 B輪 1.2億美元 鼎暉投資、萬達集團、 IDG資本等 2017.07 B+輪 2.9億美元 中金公司、招商證券、晨 興資本等 2018.04 C輪 6億美元 蘇寧云商、阿里巴巴、淡 馬錫 2018.05 C+輪 6.2億美元 Qualcomm Ventures、 銀湖資等 2018.09 D輪 10億美元 軟銀愿景基金 數據來源：顧問，2019.01 商湯科技始創于2014年，總部位于北京，人工

21、智能算法供應商，專注于計算機視覺和深度學習原創技術，通過研發 視覺技術，賦予計算機視覺感知和認知的能力，同時在人臉識別、物體識別、圖像搜索、智能監控領域有所成就。 研判：商湯科技作為全球人工智能領域的佼佼者，已深入布局安防、金融、手機、自動駕駛、零售等領域，并 將業務拓展至日本、東南亞等地區。作為全球領先的人工智能平臺公司，商湯科技大規模融資將進一步夯實其在人 工智能領域的領軍地位。 行業并購加劇，龍頭企業完善自身生態 2018年，人工智能領域的龍頭企業熱衷于并購產業上下游的企業，完善自身企業實力。 從主要的并購事件來看，集中在以數據科學和芯片為代表。 芯片領域以賽靈思和阿里為代表，各自收購知

22、名的FPGA和CPU企業，擴大芯片產業體系。 序號 事件說明 事件主體 影響/意義 1 賽靈思收購深鑒科技 賽靈思 賽靈思通過收購中國本土的FPGA領軍企業，不僅 會進一步擴展其人工智能的研發應用布局，未來還 會深度參與到與英偉達在GPU市場上的角力競爭。 2 微軟收購Github 微軟 收購全球最大開源社區，完善自身開源生態。 3 Oracle收購DataFox Oracle Oracle云應用軟件將集成到DataFox中，進一步添 加AI推斷的公司級數據和信息，將幫助客戶做出更 好的決策。 4 微軟收購Semantic Machines 微軟 微軟將利用該初創公司熟練運用的機器學習技術，

23、讓客戶能夠以更自然的方式與數據進行協作，以增 強其智能助手Cortona。 5 谷歌收購Velostrata 谷歌 Velostrata是一家總部位于以色列的初創公司，這 次收購將補充其廣泛的遷移產品組合，幫助公司企 業遷移到云端。 6 英特爾收購Vertex.AI 英特爾 Vertex.AI開發了名為PlaidML的開源深度學習引擎， 可以幫助開發人員將AI部署到各種設備上， PlaidML將與英特爾nGraph后端整合起來。 序號 事件說明 事件主體 影響/意義 7 Salesforce收購 Datorama Salesforce Datorama是一家總部位于以色列的公司， 為企業提供A

24、I驅動的營銷分析和情報數據。 通過這次收購，Salesforce的營銷云功能 將得到加強。 9 微軟收購Lobe 微軟 Lobe來自硅谷，基本上開發一款可視化工 具，開發人員可以搭建和訓練它，然后將 深度學習軟件嵌入到應用程序中，無需編 寫任何代碼。將利用微軟的全球框架、經 驗和AI研究，為開發人員構建工具 10 谷歌收購Kaggle和 Halli Labs 谷歌 谷歌將能夠利用最受歡迎的數據科學平臺 Kaggle和Halli Labs的資源 11 阿里巴巴全資收購 中天微 阿里 全資收購中國知名的自主嵌入式CPU IP Core公司，阿里巴巴在AI芯片戰略布局已 初具規模 判斷：人工智能產業

25、發展前景可觀，各行業將百花齊放 降低成本、減少風險、提高效率、增加收入 X2 人工智能助推 全球經濟增速 人工智能提高 生產率 40% 數據完備程度 商業模式成熟度 需求剛性程度 技術成熟度 應用發展的 關鍵要素 行業應用從重點突破到遍地開花 重點行業依舊是應用熱點 技術下沉+物聯數據，小場景應用爆發 全球首個AI科技主題公園 小場景下的人工智能應用空間巨大 僅一個公園內就可以延伸出眾多應用場景 人工智能應用想象空間巨大 智能步道 無人車 太極大師 智能語音亭、智能售貨機、刷臉儲物柜 判斷：人工智能將進一步向邊緣側遷移，催生邊緣智能 內 涵 特 點 歐洲電信標準協會定義 邊緣計算是指在移動網邊

26、緣提供IT服務環境和云計算能 力，強調靠近移動用戶，以減少網絡操作和服務時延， 提高用戶體驗。 顧問定義 邊緣計算是指在靠近數據產生端進行計算，將網絡、計 算、存儲能力從云端延伸到網絡邊緣，具有鄰近性、低 時延、本地性、位置感知性的一種新型計算模式。 邊緣計算式的本地服務可以利用較少信息確定連接 設備的位置，可用于基于位置服務等應用場景。 位 置 感 知 性 本 地 性 鄰 近 性 邊緣計算可實現本地化、相對獨立的計算，保證了 本地數據的安全性，降低了計算對網絡質量的依賴。 邊緣計算服務靠近產生數據的終端設備，相對于云 計算，極大地降低了時延，使得反饋過程更加快速。 邊緣計算通過數據優化，捕獲

27、和分析關鍵信息，可 直接訪問設備，更加高效地服務于邊緣智能應用。 低 時 延 邊緣計算 邊緣智能：資源配置從資源獨占到資源共享 邊緣計算最大價值是資源開放性、分享性，改變傳統資源獨占模式，通過分布式計算、資源遷移、虛擬化等 技術充分利用邊緣側的資源能力，優化全社會資源配置，提高資源利用率。 應用1 應用2 應用n 應用1 應用2 應用n 思科全球云指數GCI預測，到2020年存儲數據總量 將達6.2ZB，84%數據將存儲在客戶端上。 如果這些數據能就近處理，并實現共享、分享，將 能節省超過80%網絡帶寬。 單邊 獨占 多邊 分享 中心-用戶 中心-用戶，用戶-用戶 典型案例：一段流行短視頻約為

28、 10MB，如果一個小區內有 100人 觀看，就會產生 1GB 的網絡流量。在這過程中，實際上這段視頻內 容從互聯網到移動網絡內被重復發送了 100遍，99.0%的網絡帶寬 被浪費，如果將視頻緩存在靠近邊緣側的節點，將大量節省帶寬。 邊緣智能：應用部署從未雨綢繆到隨需而動 傳統業務擴張由于受各種要素制約，如計算、網絡等，均需要根據需求提前進行規劃與部署。 邊緣計算低時延、鄰近化、高寬帶和位置認知等特性，讓業務發展更從容，整個網絡能感知一切業務需求變化， 并通過近端的智能分析，快速調配資源，實現快速響應，敏捷部署。 智能 感知 敏捷 部署 無人駕駛要求端到端時 延要達到3ms 左右。 根 據 D

29、igi-Capital 數 據 ， AR/VR要求時延小于20ms 以消除用戶的眩暈感。 傳統數據中心實施階段 需要7-8月。 微模塊/預制化數據中心建設 縮短至2-3個月。 集裝箱進場到完成部署就位僅 花費5個小時。 傳感 智能 位置 認知 用戶 識別 聯接 智能 應用 智能 預制 化 動態 遷移 數據 分析 實時 優化 判斷：開源平臺成為巨頭生態之爭主戰場 行業巨頭的重心在于 基礎理論及通用技術的攻關 突破 搭建技術與產業生態 培養用戶習慣 能力的開放共享 開源語言解析器SyntaxNet、機器學習系統Tensor Flow 開源CaffeOnSpark平臺代碼 開放深度學習平臺FBLea

30、rner Flow 基于GPU的Big sur硬件平臺 開放深度學習開放框架Torchnet 開源深度學習工具DSSTNE 開源PaddlePaddle、Apollo 推出機器學習開源工具包DMTK 開源深度學習計算平臺AnGEL 以算法為核心的平 臺生態主導權爭奪 日趨激烈 判斷：人工智能加速階段，人工智能芯片成為新機遇 算力發展將大幅降低人工智能訓練、部署的周期與成本，人工智能芯片成為推進人 工智能加速發展的關鍵環節。 Months Hours 訓練周期 從數月降至數小時 AI芯片仍處在“嬰兒期” ，發展面臨諸多挑戰 腦科學基礎研究 器件與工藝瓶頸 技術路徑不確定 . 長期以來，中國在CP

31、U、GPU等傳統芯片領域的自主研 發能力較弱，絕大部分高端芯片依賴國外進口。 但在AI芯片領域，國內外的競爭格局尚未明朗。在國家 政策的大力支持下，人工智能應用市場爆發，AI芯片得 到了資本等多方的關注，受這些因素的影響，國產AI芯 片或能實現彎道超車。 國產AI芯片雄心勃勃，或實現彎道超車 寒武紀、地平線、華為、平頭哥、百度、華為、 比特大陸 中國企業紛紛布局 AI技術深入應用落地，倫理、安全、隱私等問題愈發重要 Google成立人工智能安全倫理委員會 腦機接口 跨媒體感知計算 群體智能 無監督學習 人機混合智能 綜合深度推理 高級機器學習 類腦智能計算 自主協同控制 量子機器學習 人臉識別

32、 深度語義分析 跨語言文本挖掘 虛擬現實智能建模 多元智能傳感器 物體檢測與跟蹤 雙目視覺建模 監督學習/半監督學習 機器自主編程 生成對抗網絡 FPGA加速 情感分析 機械手自主控制 智能路徑規劃 車輛特征識別 智能輔助決策 機器翻譯 聲紋識別 智能語音評測 手寫識別 文字識別 語音合成引擎 增強學習 人工意識 行為識別 AI 技 術 關 注 度 AI技術成熟度 人工智能操作系統 智能計算芯片 增強現實與人機交互 早期階段，技術成熟度和關注度都較低， 需要長時間投入 自主無人系統 爆發階段，技術逐漸成熟，成為市場關 注度最高的新興的技術點 部署階段，技術向產品進行轉化，關注度 出現回落，應用

33、價值逐步體現 成熟階段，技術成熟度最高，產品性能不 斷完善，市場的關注度開始回升 倫理 安全 隱私 技術濫用 技術管理缺陷 未來超級智能 機器人的行為規則 數據采集 機器人的權力 機器人的教育 云計算的隱私風險 我國人工智能產業發展重點問題 底層技術基礎差，長遠競爭力受限。 我國人工智能產業重應用技術、輕基礎理論，底層技術積累薄弱，存在“頭重腳輕”的結構不均衡問題。從技術 角度，國內在基礎元器件、底層算法和理論研究等方面與國際水平差距較大，缺乏重大原創科技成果。 應用路徑不明朗，商業價值兌現難。 我國人工智能產業處于早期發展階段，商業化應用路徑尚不明確，形成“雷聲大雨點小”的現象，近期的實際商

34、 業價值變現難度較大。 從應用環境角度，人工智能在推廣應用時，面臨資質、數據、標準、安全評估等行業準入壁壘。部分行業存在顯 著的數據壁壘，人工智能在數據接口標準、技術評價指標、安全評估管控等方面存在缺失，阻礙其推廣應用。 發展氛圍顯浮躁，面臨同質化風險。 人工智能概念火熱，但企業和政府對產業發展理解不透、思考不足，普遍高估并急于兌現人工智能的近期商業價 值。產業發展面臨同質化、碎片化風險，可能延長人工智能商業價值的兌現周期，并加劇產業未來發展的周期性 波動幅度。從企業角度，存在大小企業一擁而上、炒作概念，企業技術水平參差不齊。 專業人才不充足，產業發展受牽制。 從人才數量和質量角度，我國人工智

35、能領域專業技術人才數量不充足、經驗不豐富。據LinkedIn數據，我國從業 經驗10年以上的人工智能人才比例不足40%，而美國的這一比例則超過70%。從人才分布角度，我國人工智能領 域人才分布不均勻，主要集中于應用層。此外，國內缺乏人工智能與傳統行業的跨界人才，不利于人工智能在各 垂直行業的應用推廣。 1 2 3 4 2019年人工智能創新企業百強名單 排名 企業名稱 主營業務 排名 企業名稱 主營業務 排名 企業名稱 主營業務 1 商湯科技 計算機視覺 15 圖森互聯 智能駕駛 29 速感科技 計算機視覺 2 寒武紀科技 智能芯片 16 Minieye 智能駕駛 30 諾亦騰科技 計算機視覺

36、 3 曠視科技 計算機視覺 17 縱目科技 智能駕駛 31 圖普科技 計算機視覺 4 云從科技 計算機視覺 18 Momenta 智能駕駛 32 小i機器人 機器人 5 依圖科技 計算機視覺 19 MaxiEye 智能駕駛 33 布丁機器人 機器人 6 大疆創新 無人機 20 天隼圖像 智能駕駛 34 人智科技 機器人 7 地平線機器人 智能芯片 21 北醒光子 智能駕駛 35 小魚兒科技 機器人 8 思必馳 智能語音語義 22 極目智能 智能駕駛 36 圖靈機器人 智能語音語義 9 優必選 機器人 23 觸景無限 計算機視覺 37 神州泰岳 智能語音語義 10 云知聲 智能語音語義 24 閱

37、面科技 計算機視覺 38 普強信息 智能語音語義 11 出門問問 智能語音語義 25 碼隆科技 計算機視覺 39 玻森數據 智能語音語義 12 比特大陸 智能芯片 26 深網視界 計算機視覺 40 智齒科技 智能語音語義 13 馭勢科技 智能駕駛 27 多維視通 計算機視覺 41 紫冬銳意 智能語音語義 14 虹軟 計算機視覺 28 凌感科技 計算機視覺 42 三角獸科技 智能語音語義 2019年人工智能創新企業百強名單 排名 企業名稱 主營業務 排名 企業名稱 主營業務 排名 企業名稱 主營業務 43 Thinker 智能芯片 63 深思創芯 智慧醫療 83 億航 無人機 44 中星微 智能

38、芯片 64 聲智科技 智慧醫療 84 零零無限 無人機 45 瑞芯微 智能芯片 65 深維科技 智慧醫療 85 速感科技 無人機 46 眼擎科技 智能芯片 66 肇觀電子 智慧醫療 86 凌宇智控 無人機 47 人人智能 智能芯片 67 鯤云科技 智慧醫療 87 偉景智能 智能芯片 48 西井科技 智能芯片 68 鵬元征信 智慧金融 88 耐能人工智能 智能芯片 49 翼展科技 智慧醫療 69 量化派 智慧醫療 89 黑芝麻智能 智能芯片 50 碳云智能 智慧醫療 70 數聯銘品 智慧醫療 90 經平電子 智能芯片 51 柏惠維康 智慧醫療 71 英語流利說 智能教育 91 華夏芯 智能芯片

39、52 Deep Care 智慧醫療 72 一起作業 智能教育 92 智融集團 智慧金融 53 森億智能 智慧醫療 73 學霸君 智能教育 93 云腦科技 云計算 54 醫渡云 智慧醫療 74 iPin 智能教育 94 深腦鏈 云計算 55 銳達影像 智慧醫療 75 作業幫 智能教育 95 深思考人工智能 智能芯片 56 多美小壹 智慧醫療 76 Gowild 智慧醫療 96 Yi+ 計算機視覺 57 雅森科技 智慧醫療 77 北冥星眸 智慧醫療 97 中科慧眼 智能駕駛 58 思派網絡 智慧醫療 78 極思維智能科技 智慧醫療 98 第四范式 機器學習 59 云天勵飛 智慧醫療 79 蘿卜科技 智慧醫療 99 匯醫慧影 智慧醫療 60 知存科技 智慧醫療 80 Rokid 智慧醫療 100 猛犸反欺詐 智慧金融 61 靈汐科技 智慧醫療 81 妙手機器人 智慧醫療 62 熠知電子 智慧醫療 82 芯侖光電 智慧醫療 謝謝 5 010-88559043 滿天星產業知識分享平臺 掃描下載更多報告 覆蓋行業 100+ 個 產業數據 1000 萬+ 條 匯聚專家 1000+ 位 研究報告 10000+ 本 注冊會員 100 萬+人