2019年全球人工智能行業(yè)發(fā)展概況分析

從日本經典動畫《攻殼機動隊》人工智能(AI)技術的運用，再到最近好萊塢影片《阿麗塔：戰(zhàn)斗天使》的機械人，在科幻電影中，AI已經成為最常見的主題之一。

而屏幕之外的現(xiàn)實世界，不論是帶有虹膜識別的安防攝像頭，還是裝載有Autopilot(自動輔助駕駛)的自動駕駛汽車，人工智能技術的運用，更像水和電一樣開始滲透至經濟社會發(fā)展的各個方面。

資本的投入加速了AI的發(fā)展。關注初創(chuàng)期投資的英國風投基金MMCVentures近日發(fā)布關于AI的研究報告(下稱“報告”)顯示，全球早期AI公司的投資資金在五年內增長了15倍，在2018年估計可達150億美元(約合1008億元人民幣)。

人工智能技術的第一大國——美國繼續(xù)全力領航。日前，美國白宮啟動一個新官方網站“AI.gov”，發(fā)布美國各聯(lián)邦機構為落實人工智能“全政府”戰(zhàn)略而采取的具體舉措。該網站顯示，美國國家科技委員會下設的人工智能特別委員會將負責協(xié)調15個聯(lián)邦機構推動人工智能技術的研發(fā)。

而熱度之下誕生的不只是成倍涌現(xiàn)的技術和企業(yè)。

上述報告就指出，在歐洲2830家標榜為人工智能的公司中，有1580家符合人工智能公司的定義，也就是說，四成的公司其實和人工智能沒任何關系。該研究團隊還發(fā)現(xiàn)，“一家公司，若是打上AI的標簽，能多獲得15%~50%的融資。”

上海交通大學電子信息與電氣工程學院副院長王延峰告訴第一財經，這種現(xiàn)象不只出現(xiàn)在歐洲，全球都存在。任何一個革命性的東西出來，都會伴隨著泡沫的產生，這也是產業(yè)發(fā)展的必然規(guī)律。但隨著人工智能+傳統(tǒng)產業(yè)的不斷融合，不斷的震蕩和淘汰之下，最終留下的還是那些經得住火煉的“真金”公司。

2019年中國人工智能市場規(guī)模將達280億

中國人工智能市場規(guī)模在持續(xù)增長。據(jù)前瞻產業(yè)研究院發(fā)布的《中國人工智能行業(yè)市場前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》數(shù)據(jù)顯示，2017年中國人工智能市場規(guī)模將達到152.1億元，增長率達到51.2%。隨著人工智能技術的逐漸成熟，科技、制造業(yè)等業(yè)界巨頭布局的深入，應用場景不斷擴展，初步測算2018年中國人工智能市場規(guī)模將突破200億元大關，達到238.2億元左右，增長率達到56.6%。預測2019年中國人工智能市場規(guī)模將達280億元左右。

2014-2019年中國人工智能市場規(guī)模及增長情況預測

數(shù)據(jù)來源：前瞻產業(yè)研究院整理

隨著人工智能產業(yè)的快速發(fā)展，中國人工智能產業(yè)熱度不減，企業(yè)紛紛加快布局。在人工智能企業(yè)領域分布方面，主要集中在安防、語音交互、醫(yī)療行業(yè)。據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，‘AI+安防’領域的企業(yè)共有16家;語音交互的企業(yè)有10家，‘AI+醫(yī)療’的企業(yè)數(shù)量為10家，其后分別為圖像識別、金融、SLAM、自動駕駛、AI芯片、零售及機器人等領域。

2018年中國人工智能商業(yè)落地企業(yè)數(shù)量領域分布統(tǒng)計情況

數(shù)據(jù)來源：前瞻產業(yè)研究院整理

人工智能泡沫正逐漸消逝

“剛開始(2012年)做AI時基本沒遇見幾個有AI技術的公司?！闭f起剛創(chuàng)業(yè)時的情景，Video++極鏈科技集團聯(lián)合創(chuàng)始人&COO董慧智對記者表示。

據(jù)他回憶，從2016年開始，國內AI公司一下子多了起來，其中確實有一些真正做AI的公司，但也不乏一些互聯(lián)網公司甚至傳統(tǒng)廣告公司來湊熱鬧。

當前，人工智能技術處于第三個發(fā)展高潮期，以機器學習特別是深度學習為核心，在視覺、語音、自然語言等應用領域迅速發(fā)展。即使有資本和政策大力支持，但在實際應用場景轉化中，還存在不少的不確定性。

用董慧智的話來說，他們是幸運的。起初，他們的團隊設想從實驗室開發(fā)出來的算法到最后的應用場景落地(商用)，只要算法面世就算成功了90%。然而，反復實踐后，才發(fā)現(xiàn)低估了實驗室算法和商業(yè)應用之間的鴻溝。

“在2015年，我們開放了研究出來的AI算法，結果在應用時卻發(fā)現(xiàn)算法沒法應用，因此又加大投資，用了兩年多的時間才做到真正應用。現(xiàn)在不少創(chuàng)業(yè)者其實是把DEMO(未成形的測試版算法)放出來，能否落地又是另一回事。”他指出。

此外，由于AI公司的實際技術門檻很高，在發(fā)展的過程中，不僅那些打著噱頭的公司會露出馬腳，就連真正的AI公司也可能因為數(shù)據(jù)和技術的匱乏而關閉。

“小的初創(chuàng)AI企業(yè)有兩個大的問題，數(shù)據(jù)集有限，加上商業(yè)這塊沒有出現(xiàn)殺手級的應用，很可能就支撐不下去了?！彬v訊研究院產業(yè)研究中心副主任吳朋陽告訴記者。

盡管如此，隨著傳統(tǒng)行業(yè)亟待轉型，各個垂直行業(yè)對于AI的融合傾向也愈加明顯。報告顯示，預計到2019年底，超過三分之一的企業(yè)將部署人工智能。與此同時，在行業(yè)和資本方面，也開始出現(xiàn)了一些新的變化。

吳朋陽表示，從2017年開始，全球對于人工智能的投資開始變得謹慎。目前在行業(yè)上，也開始從線上走向線下，其中制造業(yè)就是典型。

“勞動力成本上升、企業(yè)生產效率不高的情況下，AI可以發(fā)揮很好作用。而制造業(yè)相對復雜，所以這是一個單點突破的過程，比較典型的就是圖像識別的應用，比如質檢的準確性甚至可以超過人的處理水平?！眳桥箨柗治稣f。同時他認為，未來醫(yī)療和教育這種公共服務領域的突破更有潛能，因為AI可以解決優(yōu)質資源分布不均的問題，并能激發(fā)這種公共服務的數(shù)據(jù)潛能。

中國在應用層占主導

從層次上劃分，AI主要有基礎層、技術層、應用層三層。歐美國家在基礎層起步早、投入大，中國則是在應用層和技術層涌現(xiàn)出諸多公司。

上述報告顯示，亞太地區(qū)采用AI技術企業(yè)的數(shù)量是北美地區(qū)公司的兩倍。其中，中國公司引領亞太AI，北京、上海、廣東以及浙江和江蘇是主要的聚集地。

和歐美比較，中國的AI產業(yè)發(fā)展異同也十分明晰。

商湯科技香港公司總經理尚海龍對記者表示，中國AI產業(yè)發(fā)展更注重落地應用，同時也在不斷提升對基礎研究的加強，以及對原創(chuàng)基礎設施的搭建。

而應用場景的落地對于原創(chuàng)基礎研究、平臺搭建的牽引作用也不容小覷。龐大的市場應用激發(fā)和倒推基礎層，這是中國區(qū)別于歐美AI產業(yè)的最大特點和優(yōu)勢。

根據(jù)中國信息通信研究院去年年底發(fā)布的《人工智能發(fā)展白皮書——產業(yè)應用篇》，從產業(yè)規(guī)?？矗?017年國內人工智能市場規(guī)模達到237.4億元，相較于2016年增長67%。其中以生物識別、圖像識別、視頻識別等技術為核心的計算機視覺市場規(guī)模最大，占比34.9%，達到82.8億元。

不論是今年的政府工作報告中首次提到的“智能+”，還是中央深改委19日審議通過的《關于促進人工智能和實體經濟深度融合的指導意見》，以及2017年底的工信部《促進新一代人工智能產業(yè)發(fā)展三年行動計劃(2018-2020年)》，都賦予了AI+傳統(tǒng)行業(yè)更多可能。

王延峰說，中國的“互聯(lián)網+”提了4年，而新一輪的“智能+”，是產業(yè)的自然遞進和提升?！啊ヂ?lián)網+’解決了數(shù)據(jù)，而AI的核心就是數(shù)據(jù)算法算力，數(shù)據(jù)發(fā)展程度不夠是做不到智能化的。如今經過幾年發(fā)展，數(shù)字化進程又提升了一步，所以可以跟人工智能結合產生新的業(yè)態(tài)?！彼A計，未來的3~5年，“智能+”傳統(tǒng)行業(yè)會有明顯的深度融合。

行業(yè)熱度持續(xù)，更需要人才的助力

長期跟蹤AI產業(yè)的騰訊研究院研究員俞點根據(jù)最新數(shù)據(jù)對記者分析，在全球來看，英國有20家高校開設了相關的課程，美國168家，中國2017年是20家，2018年30多家高校開設相關專業(yè)，也就是說全球設有AI方向的高校一共近400所，來滿足全世界百萬級的需求。

我國人工智能人才缺口至少在100萬以上。而且由于合格AI人才培養(yǎng)所需時間遠高于一般IT人才，人才缺口很難在短期內得到有效填補?！庇狳c說，AI對技術要求非常高，非本專業(yè)的學生雖然可以學習相關AI知識，比如專業(yè)是計算機，學一年神經網絡就可以做比較初級的人工智能開發(fā)，但是深度的基礎開發(fā)還是需要高精尖的AI人才。

俞點所說的基礎開發(fā)的人才，也是中國AI市場最為缺乏的。王延峰表示，中國AI領域的優(yōu)勢在于應用端的人才豐富，“場景豐富，加上教育部學科目錄也在跟進，應用層面的人才儲備較多?！钡钱吘蛊鸩酵恚叨?、前沿人才和國外比還有較大差距。

而董慧智則認為，AI人才的薪酬還要和公司具體情況結合，例如他們這種垂直性強的應用型AI公司，就不需要儲備大量的高端AI人才。雖然目前公司有幾十個博士，但還是碩士居多?！昂芏嗌逃眠^程不需要博士，而碩士生是完全可以把握的?！彼f，在公司AI不同層次人才收入差距也較大，頂尖級的人才甚至沒有上限。