1、2017年中国人工智能产业专题研究报告2017 China Artificial Intelligence Industry Research Report（内部精简版）本报告主要采用行业深度访谈、桌面研究等方法，并结合艾媒咨询自有的用户数据监测系统及北极星统计分析系统等。通过对行业专家、相关企业与手机用户进行深度访谈，了解相关行业主要情况，获得相应需要的数据。对部分相关的公开信息进行筛选、对比，参照用户调研数据，最终通过桌面研究获得行业规模的数据。政府数据与信息行业公开信息企业年报、季报行业资深专家公开发表的观点根据艾媒咨询自身数据库、北极星统计分析系统和草莓派调研社区平台（Strawber
2、ry Pie）的相关数据分析。艾媒北极星：截至2016年12月底，北极星采用自主研发技术已经实现对6.98亿独立装机覆盖用户行为监测。面向全国针对各领域征集优秀案例企业进行中，详情可咨询。研究方法人工智能发展及现状研究1中国人工智能产业生态研究2中国人工智能创业现状研究3目录中国手机网民对人工智能的认识调研分析4中国人工智能产业特征及趋势预测5人工智能发展及现状研究1PART ONE 人工智能并没有一个统一的定义在学术界，有几个重要的观点：达特茅斯会议1956年的达特茅斯会议首次提出人工智能的定义：使一部机器的反应方式像一个人在行动时所依据的智能。Nils J.Nilsson（Stanford
3、）人工智能是关于知识的学科怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的学科。Patrick Winston（MIT）人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。什么是人工智能？经过超过半个世纪的发展，人工智能已经渡过了简单地模拟人类智能的阶段，发展为研究人类智能活动的规律，构建具有一定智能的人工系统或硬件，以使其能够进行需要人的智力才能进行的工作，并对人类智能进行拓展的边缘学科。涉及到信息论、控制论、计算机科学、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑和哲学等自然和社会科学。数据来源：iiMedia Research人工智能已经经历了大半个世纪的发展1943萌芽期19561943年
4、，人工神经网络和数学模型建立，人工神经网络研究时代开启；1950年，计算机与人工智能之父图灵发表机器能思考吗？，提出“图灵测试”；启动期1956年，达特茅斯会议召开，标志着人工智能的诞生；期间，国际学术界人工智能研究潮流兴起，罗素数学原理被算法全部证明，学术交流频繁；1969消沉期1969年，作为主要流派的连接主义与符合主义进入消沉，四大预言遥遥无期，在计算能力的限制下，国家及公众信心持续减弱；1975突破期BP算法开始研究，第五代计算机开始研制，专家系统的研究和应用艰难前行，半导体技术发展，计算机成本和计算能力逐步提高，人工智能逐渐开始突破；1986发展期BP网络实现，神经网络得到广泛认知，
5、基于人工神经网络的算法研究突飞猛进；计算机硬件能力快速提升；互联网构建，分布式网络降低了人工智能的计算成本；2006高速发展期2006年，深度学习被提出，人工智能再次突破性发展；2010年，移动互联网发展，人工智能应用场景开始增多；2012年，深度学习算法在语音和视觉识别上实现突破，同时，融资规模开始快速增长，人工智能商业化高速发展；我们仍处于专用人工智能阶段专用人工智能目前的人工智能属于专用人工智能，如计算机视觉、语音识别等，以一个或多个专门的领域和功能为主，目前正处于高速发展阶段，已取得较为丰富的成果；通用人工智能超级人工智能通用人工智能即机器与人类一样拥有进行所有工作的可能，关键在于自动
6、地认知和拓展。目前正在研究人为地设计尽可能多的功能的弱通用人工智能，但目前研究水平仍远远未达到；超级人工智能是指具有自我意识，包括独立自主的价值观、世界观等，与技术的发展不同，超级人工智能的基础是人类对生命科学的全面深入的理解，目前仅存在于文化作品中；根据应用范围的不同，人工智能可以分为专用人工智能、通用人工智能、超级人工智能三类，同时，这三个类别也代表着人工智能的不同的发展层次。艾媒咨询分析师认为，当前的人工智能发展浪潮，主要是源于2006年深度学习算法的提出，在数据量和计算能力的基础上实现大规模计算，属于技术性突破。属于超级人工智能的，关于意识起源、人脑机理等方面的基础理论研究仍有待突破。
7、数据来源：iiMedia Research全球人工智能融资额持续增长根据风投调研机构CB insights统计的数据，截至2016年12月20日，全球人工智能领域融资事件数已达635宗，预计2016全年将达655宗，总融资额将达5.1亿美元。艾媒咨询分析师认为，互联网的发展给全球互联网科技企业带来了丰厚的营收，而基础研究的进步使得人工智能的商业化得到了很好的支撑，众多创业公司涌现，人工智能的广阔应用前景是对资本的最大吸引力。另一方面，随着资本参与度的提高，人工智能产业的发展势能也得到了很好的积累。588 1025 2654 3123 4968 1562483554816350100200300
8、4005006007002012201320142015201601000200030004000500060002012-2016年全球人工智能融资额统计公开融资额（百万美元）事件数数据来源：CB insights 制图：艾媒咨询（截至2016年12月20日）2016年是全球的“人工智能革命年”2016年全球人工智能产业大事记一月全球首款无人驾驶公交车在荷兰投入运营；三月AlphaGO以4：1战胜李世石；微软聊天机器人“Tay”在推特上学会纳粹及种族主义言论；四月微软和ING的机器学习系统成功复刻伦勃朗画作；公益性AI机构OpenAI发布“OpenAI Gym”公共平台；八月XPRIZE联手
9、IBM设立AI 2020挑战赛；IBM基于深度学习的医疗机器人Watson诊治罕见白血病；九月谷歌发布语音智能WaveNet，可以合成更逼真的人声；美国五大巨头成立AI联盟；斯坦福发布人工智能百年研究计划；十月白宫发布人工智能白皮书；微软人工智能的语音识别能力超过人类；HBO西部世界风靡全球；十一月牛津大学联合谷歌、CIFAR发布唇读AI，精准度远超人类；谷歌翻译工具“无师自通”，跳过英文直译日韩文；十二月亚马逊开展无人零售业务；扎克伯格开发个人助手Jarvis；2016年中国人工智能产业亮点颇多2016年中国人工智能产业大事记三月中科院发布全球首款神经网络处理器“寒武纪”；五月四部委印发“互
10、联网+”人工智能三年行动实施方案；深鉴科技成果获评ICLR2016的两篇最佳论文之一，另一篇获奖论文来自谷歌DeepMind；七月人工智能金融服务商第四范式发布开发平台“先知”；八月阿里巴巴发布人工智能ET；聚焦于学术与技术研讨的中国人工智能大会顺利召开，；九月百度对外展示“百度大脑”；ImageNet2016落幕，中国团队几乎包揽冠军；碳云智能收购以色列人工智能公司Imagu；图普科技获千万美元A轮融资；十月蚂蚁金服联合清华大学成立AI实验室；十一月搜狗发布机器翻译产品；百度无人车于乌镇首次实现城市开放道路运营；十二月MINIEYE发布高级辅助驾驶产品，与国际巨头Mobileye对标；腾讯云
11、向全球发布7项AI服务；旷视科技完成1亿美元融资；数据来源：iiMedia Research51.70 70.20 100.60 152.10 238.20 344.30 35.8%43.3%51.2%56.6%44.5%0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%2014201520162017E2018E2019E0.050.0100.0150.0200.0250.0300.0350.0400.02014-2019年中国人工智能产业规模及预测产业规模（亿元）增长率中国人工智能产业处于上升阶段iiMedia Research（艾媒咨询）数据显示，中国人工智能产业规模2
12、016年已突破100亿，以43.3%的增长率达到了100.60亿元，预计2017年增长率将提高至51.2%，产业规模达到152.10亿元，并于2019年增长至344.30亿元。艾媒咨询分析师认为，中国人工智能产业起步相对较晚，但产业布局、技术研究等基础设施正处于进步期，随着科技、制造等业界巨头公司的布局深入，人工智能产业的规模将进一步扩大。而随着众多垂直领域的创业公司的诞生和成长，人工智能将出现更多的产业级和消费级应用产品。数据来源：iiMedia Research3251 4084 4689 6879 9824 14624 18481 19197 28022 29023 2007200820
13、092010201120122013201420152016050001000015000200002500030000350002007-2016年中国人工智能相关专利申请数统计专利申请数中国人工智能研究正处于爆发期根据统计数据，中国人工智能相关专利申请数从2010年开始出现持续增长，于2014年达到19197项，并于2015年开始大幅增长，达到28022项，2016年，中国人工智能相关专利年申请数为29023项。艾媒咨询分析师认为，2010年移动互联网开始发展，技术和数据积累给人工智能研究带来了较大的增长动能。进入2015年，在国内外人工智能研究和应用场景不断进步的基础上，中国人工智能相关
14、研究开始进入高速发展阶段。这说明，中国人工智能研究水平正在处于不断提高的阶段，目前已取得一定阶段性成果，有望持续发展，预计2017年专利申请数将持续增长。数据来源：CNKI 中国专利数据库制图：艾媒咨询中国人工智能产业生态研究2PART TWO 人工智能产业是一个广阔的领域人工智能产业是指以人工智能关键技术为核心的，由基础支撑和应用场景组成的，一个覆盖领域非常广阔的产业，与人工智能的学术定义不同，人工智能产业更多的是经济和产业上一种概括。人工智能产业是一个结构性的体系核心技术应用场景基础支撑应用场景包括机器人、智能医疗、智能驾驶、智能家居等细分行业，基于人工智能的技术及成果，各应用场景的人工智
15、能相关度存在一定差异；基础支撑主要由数据提供和计算能力支撑两部分组成，为人工智能的技术和产业发展提供支撑，是人工智能产业的基础设施；核心技术主要有机器学习、计算机视觉、语音及自然语言处理三大部分，主要进行人工智能的关键技术研究，并基于成果实现商业化构建；人工智能产业链有丰富的参与者人工智能产业链以关键技术为核心基础支撑关键技术传感器提供数据或计算能力支撑进行关键技术的研究和相关应用应用场景工业机器人服务机器人智能医疗智能金融个人助手智能安防智能家居可穿戴设备智能营销智能驾驶电商零售其它垂直落地细分行业场景应用主要对环境、动作、图像等内容进行智能感知，是人工智能的重要数据输入和人机交互硬件；芯片
16、包括GPU、FPGA等加速硬件与神经网络芯片，为深度学习提供计算硬件，是重点底层硬件；行业数据主要来源于交通、医疗、通信等行业方、学术数据库等，为人工智能提供丰富的数据资源；数据服务包括数据挖掘、监测、交易等，为人工智能产业提供数据的收集、处理、交易等服务；生物识别包括指纹、人脸、虹膜、静脉等人体生物特征识别硬件及软件服务，是人机交互的重要部件；云计算主要为人工智能开发提供云端计算资源和服务，以分布式网络为基础，提高计算效率；机器学习主要以深度学习、增强学习等算法研究为主，赋予机器自主学习并提高性能的能力；计算机视觉包括静动态图像识别与处理等，对目标进行识别、测量及计算，有广泛的应用场景；语音及自然语言处理包括语音识别和自然语言处理，基于数据化和框架化，研究语言的收集、识别理解、处理等内容，涉及计算机、语言学、逻辑学等学科；中国不乏优秀的人工智能公司中国人工智能产业生态图谱技术层语音及自然语言处理机器学习计算机视觉应用层工业机器人服务机器人智能医疗智能金融个人助手智能安防智能家居可穿戴设备智能营销智能驾驶电商物流垂直应用数据服务基础层传感器芯片云计算行业数据生物识别注：未穷尽所有企业，
