人工智能是當(dāng)前最火熱的科技紅利之一，亦是我國新基建的重要組成部分。從需求端來看，發(fā)展人工智能成為全球共識。
1956年“人工智能”概念在達(dá)特茅斯會議上被首次提出，為人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展拉開序幕；2006年，深度學(xué)習(xí)理論提出，互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、芯片等新興技術(shù)為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供充足的數(shù)據(jù)支持和算力支撐；2020年人工智能已在各大行業(yè)被廣泛應(yīng)用。
從技術(shù)的研發(fā)周期判斷，人工智能行業(yè)正處于第三波浪潮爆發(fā)期，而這波浪潮最大的特點(diǎn)就是與業(yè)務(wù)緊密結(jié)合的AI應(yīng)用場景逐漸落地，比如智能汽車、智慧安防、智慧醫(yī)療、工業(yè)視覺、車載領(lǐng)域的ADAS和DMS產(chǎn)品等。隨著核心算法的突破、并行計(jì)算能力的迅速提升以及海量數(shù)據(jù)的支撐，在深度學(xué)習(xí)等新理論的驅(qū)動下，近十年來迎來質(zhì)的飛躍，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也日趨成熟。
在需求爆發(fā)和政策鼓勵下，產(chǎn)業(yè)化落地加速，當(dāng)前人工智能產(chǎn)業(yè)有望進(jìn)入規(guī)模商用的紅利兌現(xiàn)階段。IDC預(yù)測在2020-2024年中國人工智能整體市場規(guī)模將保持30.4%的年復(fù)合增長率，預(yù)計(jì)到2024年將達(dá)到172.2億美元的市場規(guī)模。
中國在全球人工智能市場的占比將從2020年的12.5%上升到2024年的15.6%，成為全球市場增長的重要驅(qū)動力。
從宏觀視角來看，人工智能產(chǎn)業(yè)鏈分為上中下游，其中上游提供的是基礎(chǔ)能力、中游將基礎(chǔ)能力轉(zhuǎn)化成具體的AI技術(shù)、下游則將AI技術(shù)具體運(yùn)用到各行各業(yè)，形成生產(chǎn)力。
按照底層到應(yīng)用的技術(shù)邏輯稱為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層�；A(chǔ)層為AI提供數(shù)據(jù)以及算力的支撐、技術(shù)層提供了各類AI算法、架構(gòu)以及應(yīng)用平臺、應(yīng)用層主要挖掘在各個行業(yè)和產(chǎn)品的AI+應(yīng)用價值。
而算力、算法和數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展的三駕馬車，三大四素的變革催化人工智能迎來新一輪的發(fā)展熱潮。
基礎(chǔ)層：人工智能產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)
基礎(chǔ)層是人工智能產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)，為人工智能提供數(shù)據(jù)以及算力的支撐，分為計(jì)算硬件、計(jì)算系統(tǒng)技術(shù)和數(shù)據(jù)三部分�；A(chǔ)層從硬件和理論層面，為人工智能的實(shí)現(xiàn)提供了根本保障，包括了算力、數(shù)據(jù)以及傳感系統(tǒng)。計(jì)算硬件的創(chuàng)新集中在AI芯片和傳感器。AI芯片通常指針對人工智能算法做了特殊加速設(shè)計(jì)的芯片，是人工智能產(chǎn)業(yè)的核心硬件。
相比于美國的英偉達(dá)、AMD、Intel、Xilinx等公司，中國的人工智能芯片行業(yè)正處在萌芽期，國內(nèi)的寒武紀(jì)、地平線、華為等布局了AIASIC，知存科技的投入主要集中在存算一體芯片。人工智能芯片逐漸取代傳統(tǒng)芯片的某些應(yīng)用場景。
隨著云計(jì)算和邊緣計(jì)算需求的高速增長，傳統(tǒng)芯片廠商將持續(xù)發(fā)展新的合作模式，以應(yīng)對新客戶的需求。美國在基礎(chǔ)層優(yōu)勢巨大，以開源算法平臺為例，Google、Facebook、Microsoft都推出了自己的深度學(xué)習(xí)算法的開源平臺，而中國有百度的paddle。
技術(shù)層：人工智能產(chǎn)業(yè)的核心
技術(shù)層是人工智能產(chǎn)業(yè)的核心，巨頭環(huán)伺，專業(yè)壁壘高。技術(shù)層提供了各類人工智能算法、架構(gòu)以及應(yīng)用平臺，構(gòu)建人工智能的核心能力，需要組建高水平的研發(fā)團(tuán)隊(duì)，適合中長期布局。
技術(shù)層是基于基礎(chǔ)層的支撐，設(shè)計(jì)出的解決某一類過去需要人腦解決問題的通用方法，以模擬人的智能相關(guān)特征為出發(fā)點(diǎn)，將基礎(chǔ)能力轉(zhuǎn)化成人工智能技術(shù)，如計(jì)算機(jī)視覺、智能語音、自然語言處理等應(yīng)用算法研發(fā)。
從技術(shù)視角來看，語音和圖像領(lǐng)域由于條件概率計(jì)算的復(fù)雜度相對較低，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)率先在這些領(lǐng)域取得突破。其中在安靜環(huán)境下的語音識別準(zhǔn)確率已經(jīng)超過95%；ImageNet比賽2017年冠軍的圖像識別準(zhǔn)確率也已經(jīng)超過了97%，均達(dá)到了商業(yè)應(yīng)用的門檻，推動商業(yè)應(yīng)用逐漸落地。在技術(shù)層的云平臺中，美國作為云計(jì)算的初始玩家，占據(jù)市場主導(dǎo)地位。中國的阿里、華為、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)巨頭也推出了領(lǐng)先的云服務(wù)平臺。
在技術(shù)層的競爭中，無論中國還是美國，企業(yè)巨頭的策略都是三管齊下。1.通過招募高端人才來組建相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)室研究團(tuán)隊(duì)，從而加快關(guān)鍵技術(shù)的研發(fā)，建立相應(yīng)的技術(shù)壁壘。2.通過收購一些細(xì)分領(lǐng)域的優(yōu)秀初創(chuàng)公司，降低巨頭進(jìn)入該領(lǐng)域的成本，同時完善公司的整體戰(zhàn)略布局。3.開放平臺層包含基礎(chǔ)開源框架和技術(shù)開放平臺，科技龍頭企業(yè)構(gòu)建基礎(chǔ)開源框架，部署機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)底層平臺。通過開源技術(shù)平臺，吸引全球開發(fā)者一起構(gòu)建相應(yīng)的生態(tài)體系。美國典型的公司有Google、Microsoft、IBM、Facebook；國內(nèi)布局AI實(shí)驗(yàn)室的代表企業(yè)有百度、阿里巴巴、騰訊、字節(jié)跳動、快手。
應(yīng)用層：人工智能產(chǎn)業(yè)的延伸
應(yīng)用層是基于技術(shù)層的能力，主要是與產(chǎn)業(yè)和產(chǎn)品融合，去解決具體現(xiàn)實(shí)生活中的問題。該層面直擊行業(yè)痛點(diǎn)，變現(xiàn)能力最強(qiáng)，較短期限內(nèi)即可得到回報(bào)，也呈現(xiàn)出百花齊放的態(tài)勢。
目前產(chǎn)業(yè)鏈中位于該環(huán)節(jié)的相關(guān)人工智能公司最多。運(yùn)用相對成熟的是AI+賦能產(chǎn)業(yè)，包含：安防、智能汽車、新零售、醫(yī)療、教育等和AI+產(chǎn)品，包含智能音箱、翻譯筆、機(jī)器人、智能家居等。
相較而言，碎片化應(yīng)用雖然已經(jīng)逐漸被各行業(yè)用戶所采用，但整體的應(yīng)用成熟度仍相對較低，也是未來增長潛力較高的應(yīng)用場景。在應(yīng)用層，中美互聯(lián)網(wǎng)巨頭都有屬于自己的垂直應(yīng)用平臺。以語音平臺為例，Google Assistant、Cortana、科大訊飛語音開放平臺、百度大腦都是業(yè)內(nèi)知名平臺。
資料來源：《IDC中國人工智能基礎(chǔ)架構(gòu)市場跟蹤報(bào)告》
根據(jù)《全球人工智能產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)報(bào)告》顯示，中國在人工智能領(lǐng)域論文發(fā)表量超過9萬篇，占全球人工智能論文發(fā)表總量的22.7%。在人工智能發(fā)表論文數(shù)量排名前15的機(jī)構(gòu)中，中國科學(xué)院系統(tǒng)排名第一，加州大學(xué)系統(tǒng)和法國國家科學(xué)研究中心分列二，三位。
除了中國科學(xué)院系統(tǒng)，包括清華大學(xué)，上海交通大學(xué)，哈爾濱工業(yè)大學(xué)和北京航空航天大學(xué)共5家中國研究機(jī)構(gòu)上榜，美國同期有7家上榜。
隨著技術(shù)不斷迭代，市場認(rèn)知不斷完善，相關(guān)技術(shù)與傳統(tǒng)行業(yè)經(jīng)營模式和業(yè)務(wù)流程開始產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性融合，應(yīng)用領(lǐng)域也逐漸向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域和公共服務(wù)領(lǐng)域拓展，全面賦能生產(chǎn)生活各個方面，人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施屬性正在逐步顯現(xiàn)。
根據(jù)埃森哲的數(shù)據(jù)，2035年人工智能將推動我國勞動生產(chǎn)率提高27%，經(jīng)濟(jì)總增加值提升7.1萬億美元。
未來隨著以深度學(xué)習(xí)為代表的技術(shù)的成熟，人工智能將更加注重應(yīng)用落地，深入到數(shù)字經(jīng)濟(jì)的各個組成部分，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)內(nèi)價值創(chuàng)造方式的智能化變革。
