推荐：人工智能产业分析经过超过半个世纪的发展

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人工智能发展及现状

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。

人工智能已经经历了大半个世纪的发展

1943

萌芽期

1943年，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。

1956

启动期

1956年，达特茅斯会议召开，标志着人工智能的诞生;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，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

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;

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。丰盛资本分析师认为，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。

中国人工智能产业处于上升阶段

数据显示，中国人工智能产业规模2016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。丰盛资本分析师认为，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。

中国人工智能产业生态

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。

人工智能产业链以关键技术为核心

中国人工智能产业生态图谱

数据显示，中国人工智能创业公司所属领域分布中，计算机视觉领域拥有最多创业公司，高达35家，紧随其后的是服务机器人领域，有33家，而排名第三的是语音及自然语言处理领域，有18家，智能医疗、机器学习、智能驾驶等也是相比比较热门的领域之一。丰盛资本分析师认为，计算机视觉技术是人工智能的重要核心技术之一，可应用到安防、金融、硬件、营销、驾驶、医疗等领域，而目前我国计算机视觉技术水平已达到全球领先水平，广泛的商业化渠道和技术基础是其成为最热门领域的主要原因。

中国人工智能产业特征及趋势

中国人工智能产业特征总结

大公司产业链布局广，创业公司专业性强

产业链特征方面，中国人工智能产业生态中，基于资源能力，大公司的参与布局较广，在基础层、技术层及应用层皆有所布局。中国不乏优秀的人工智能公司，大部分专业性较强，专注于某一细分领域的技术和应用研究，其中，计算机视觉领域集中了大批的优秀创业公司。但是，各应用场景之间的人工智能技术相关度存在一定的差异。

以B端业务为主

商业模式方面，大部分公司的业务主要以B端解决方案和服务为主。一方面，B端业务注重与行业客户的互动合作，更有利于人工智能技术和产品的落地;另一方面，行业客户对于生产效率的提高有强烈的需求，而C端产品需求仍需挖掘。不过，大公司的C端产品布局依然是相对活跃的。

人才成本较大，存在较大的需求缺口

技术方面，以深度学习为代表的机器学习算法研究是广泛的基础能力，但目前国内在此领域的人才供应相对紧缺，流通性较弱，因此也导致了高端研究人才的超高成本，同时有部分公司选择在美国建立研究院或实验室。这说明，作为知识密集型产业的典型代表，人工智能产业存在较大的需求缺口。

传统行业和技术给予充分的支持

产品方面，目前仍缺乏一定的革命性产品，更多的是利用人工智能技术对传统行业产品的改良。在这个过程中，医疗健康、装备制造、汽车、金融等行业给予了人工智能产业充分的支持，通过合作开发等方式，助力人工智能技术的应用落地和商业化。

中国人工智能产业趋势总结

“人工智能+”有望成为新业态

在移动互联网时代，“互联网+”的出现给经济发展带来了重大影响，艾媒咨询分析师认为，随着专用人工智能的发展，作为一个庞大的高新技术合集，“人工智能+”作为一直新经济业态已经开始萌芽，越来越多的行业开始拥抱人工智能，用“人工智能+”助力技术和产业的进一步发展。

人工智能产业将成为独角兽集中地

在大公司和传统大型企业之外，人工智能产业集中着非常多的优秀创业公司。优秀的人工智能创业公司有着成熟的团队配置、先进的技术能力、健康的现金流等，同时受资本方的认可度较高。艾媒咨询分析师认为，人工智能作为最具前景的产业，将成为新的独角兽集中地。

人才储备将成为制约中国人工智能发展的重要因素

从目前来看，虽然相关机构的研究表明华人的人工智能学术成果占全球一半以上，但中国人工智能技术和产业在大部分领域仍落后于全球一流水平。虽然中国在数据积累和传统产业基础上有一定的优势，部分细分领域有领先成果，相关研究投入不断加大，但整体上的人才储备落后于美国，在基础研究、产业链等方面存在较大挑战，将成为制约人工智能发展的重要因素。

人工智能全面发展需要更多的积累

真正的强人工智能缺乏基础，人工智能技术更多的是依靠机器学习和计算能力促进生产力的发展。理性地看，“机器统治人类”的奇点恐惧缺乏一定的基础，虽然人工智能已经在机器学习等关键领域得到了一定的突破，但更多的是属于专用人工智能，往通用人工智能等更高层次的发展仍需积累。

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