2020中國人工智能行業(yè)市場發(fā)展趨勢及市場規(guī)模預測

• 2020年6月10日 HaoChenChong來源：互聯(lián)網(wǎng) 1281 84
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人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。

人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。

人工智能首次進入“十三五”規(guī)劃，2018年目標形成千億級規(guī)模市場。自2016年起，人工智能領域建設已上升至國家戰(zhàn)略層面，相關政策進入全面爆發(fā)期。2016年5月，發(fā)改委在《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》中明確提出，到2018年國內要形成千億元級的人工智能市場應用規(guī)模。未來幾年內，人工智能產(chǎn)業(yè)有望持續(xù)獲得國家大力支持，預計更多細化政策將陸續(xù)出臺，加速人工智能需求落地。2019年國內人工智能市場應用規(guī)模已經(jīng)超過千億市場。

中國AI企業(yè)增勢不明朗。根據(jù)行業(yè)發(fā)展周期來計算，中國人工智能產(chǎn)業(yè)在2019年回暖后，新增公司數(shù)量會上揚到30以上，預期融資累計量將會達到900-1000億人民幣。

根據(jù)中研普華研究報告《2020-2025年中國人工智能行業(yè)全景調研與投資戰(zhàn)略研究咨詢報告》統(tǒng)計分析顯示：

第二節(jié) 2020-2025年人工智能市場發(fā)展趨勢預測

一、2020-2025年人工智能行業(yè)發(fā)展趨勢

1、“人工智能+”有望成為新業(yè)態(tài)

在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，“互聯(lián)網(wǎng)+”的出現(xiàn)給經(jīng)濟發(fā)展帶來了重大影響，隨著專用人工智能的發(fā)展，作為一個龐大的高新技術合集，“人工智能+”作為一直新經(jīng)濟業(yè)態(tài)已經(jīng)開始萌芽，越來越多的行業(yè)開始擁抱人工智能，用“人工智能+”助力技術和產(chǎn)業(yè)的進一步發(fā)展。

2、行業(yè)將成為獨角獸集中地

在大公司和傳統(tǒng)大型企業(yè)之外，人工智能產(chǎn)業(yè)集中著非常多的優(yōu)秀創(chuàng)業(yè)公司。優(yōu)秀的人工智能創(chuàng)業(yè)公司有著成熟的團隊配置、先進的技術能力、健康的現(xiàn)金流等，同時受資本方的認可度較高。人工智能作為最具前景的產(chǎn)業(yè)，將成為新的獨角獸集中地。

3、人才缺口將制約行業(yè)發(fā)展

從目前來看，雖然相關機構的研究表明華人的人工智能學術成果占全球一半以上，但中國人工智能技術和產(chǎn)業(yè)在大部分領域仍落后于全球一流水平。雖然中國在數(shù)據(jù)積累和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)基礎上有一定的優(yōu)勢，部分細分領域有領先成果，相關研究投入不斷加大，但整體上的人才儲備落后于美國，在基礎研究、產(chǎn)業(yè)鏈等方面存在較大挑戰(zhàn)，將成為制約人工智能發(fā)展的重要因素。

4、行業(yè)全面發(fā)展需要更多積累

真正的強人工智能缺乏基礎，人工智能技術更多的是依靠機器學習和計算能力促進生產(chǎn)力的發(fā)展。理性地看，“機器統(tǒng)治人類”的奇點恐懼缺乏一定的基礎，雖然人工智能已經(jīng)在機器學習等關鍵領域得到了一定的突破，但更多的是屬于專用人工智能，往通用人工智能等更高層次的發(fā)展仍需積累。

二、2020-2025年人工智能市場規(guī)模預測

圖表：2020-2025年人工智能市場規(guī)模預測(億元)

數(shù)據(jù)來源：中研普華

三、2020-2025年人工智能行業(yè)應用趨勢預測

目前，人工智能已經(jīng)進入加速爆發(fā)的新階段。相信在不久的將來，人工智能將會全面進駐人類世界的方方面面， 人工智能+將成為人類生產(chǎn)、生活的新模式，改寫傳統(tǒng)的社交、搜索、醫(yī)療、教育、交通、工業(yè)等領域。這一切的到來，或許就在明天。

人工智能助力傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級，工廠擁有智能移動、智能物流和智能系統(tǒng)網(wǎng)絡，從生產(chǎn)到最后的產(chǎn)品回收服務，都能實時監(jiān)控。危險性高難度系數(shù)大的工業(yè)檢查可以借助機器視覺人工智能進行圖像數(shù)據(jù)的回傳，對設備狀態(tài)進行評估，對作業(yè)環(huán)境進行檢查;利用加入深度學習的無人機，公司可以做到生產(chǎn)工地的遠程實時管理，檢查工程進度與藍圖匹配，監(jiān)測材料使用與儲備情況等;在山地救援和警務工作中也可以利用無人機進行快速檢索，拍攝圖片并分析，迅速找到失蹤人員。

智能制造發(fā)展的離不開工業(yè)軟件的支持。工業(yè)軟件是工業(yè)技術和信息技術融合的產(chǎn)物，其最終目標是為工業(yè)領域提供一個面向產(chǎn)品全生命周期的網(wǎng)絡化、協(xié)同化、開放式的產(chǎn)品設計、制造和服務平臺。常見的企業(yè)管理軟件系統(tǒng)包括 BI(商業(yè)智能)、CRM (客戶關系管理)、 KM(知識管理)、 SCM(供應鏈管理)、 PLM(生命周期管理)、BPM(企業(yè)流程管理)、OA(辦公自動化)、APS(先進生產(chǎn)規(guī)劃及排程系統(tǒng))和財務軟件等系統(tǒng)。根據(jù)在企業(yè)里面不同的分工，可將企業(yè)管理軟件分成三個層級，分別是為領導層提供決策參考的決策層，為企業(yè)日常運營服務的管理層以及在生產(chǎn)制造層面的生產(chǎn)控制層。

圖表：工業(yè)軟件的形成

數(shù)據(jù)來源：中研普華

圖表：企業(yè)管理軟件層級架構

數(shù)據(jù)來源：中研普華

智能控制技術能夠有效提高產(chǎn)線的效率與柔性。智能控制技術是現(xiàn)代控制技術的升級版，能夠提升生產(chǎn)線的效率和柔性，從而適應目前快速迭代的產(chǎn)品規(guī)劃與代工外包的商業(yè)模式。

預測規(guī)劃技術助力 BI 頂層建設。BI 系統(tǒng)是在 ERP 系統(tǒng)等管理層管理軟件的智能化決策輔助系統(tǒng)，它實時地對 ERP、CRM、SCM 等管理工具生成的企業(yè)數(shù)據(jù)進行各種分析，幫助管理者認識企業(yè)和市場的現(xiàn)狀，做出正確的決策。人工智能預測規(guī)劃技術在 BI 系統(tǒng)中具有廣泛的應用空間。

圖表：BI 廠商分類

數(shù)據(jù)來源：中研普華

IBM 將商業(yè)智能分為三個階段：Descriptive(描述)，Predictive(預測)和 Cognit ive(認知計算)。傳統(tǒng) BI 系統(tǒng)大多數(shù)停留 Descriptive(描述)和 Predictive(預測)

階段，而利用人工智能技術，有助于 BI 系統(tǒng)從歷史發(fā)生的事件中學習知識，建立知識體系，并利用這個知識體系來對未來的事情做出決策，達到 Cognit ive(認知計算) 階段。 Cognitive (認知計算)是集大成者，通過不斷學習，把最適合的 Descriptive，Predictive 的最佳實踐融合，建立完善的知識體系，典型的代表就是 IBM 的 WatsonAnalyt ics。 目前， 中國大部分企業(yè)利用大數(shù)據(jù)做商業(yè)智能還處于起步階段， Descriptive階段的企業(yè)最多，少數(shù)先進企業(yè)處于 Predictive 階段，而大部分企業(yè)對 Cognitive 階段還不能理解，所以 Congit ive(認知計算)對中國企業(yè)還是有些超前。

四、2020-2025年細分市場發(fā)展趨勢預測

人工智能是非常復雜的綜合性學科，涉及到知識圖譜、神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習等眾多技術，需要長時間的積累。同時，還是個自主學習的體系，數(shù)據(jù)交互量越大，系統(tǒng)精度越高。因此，人工智能領域的先發(fā)優(yōu)勢極其重要。Face Book、蘋果、微軟等龍頭正是由于在各自的領域起步早， 積累了足夠的客戶資源、 行業(yè)數(shù)據(jù)和平臺技術，才能在人工智能到來的今天迅速革新、占領市場。 同時，從上述龍頭企業(yè)的分析可以看到，人工智能行業(yè)是技術導向型行業(yè)，公司的技術實力是核心競爭力。語音識別、語音合成、自然語言處理、說話人識別、情緒識別、人臉識別等技術均是高尖端的儲備技術。自主研發(fā)，有所創(chuàng)新需要過硬的技術實力和科研團隊支持。各大巨頭和優(yōu)秀的初創(chuàng)公司都是通過收購、儲備高尖端人才或加大投資來實現(xiàn)技術領先，特別是軟件實力，如精度、速度等的領先。 此外，由于人工智能行業(yè)剛剛起步，公司多選擇從某一領域重點突破，所選擇的方向是否具有爆發(fā)也是公司未來能否快速發(fā)展的關鍵。從目前的市場狀況來看，個人助手、家用機器人、醫(yī)療服務或醫(yī)療信息機器人、無人車、行業(yè)大數(shù)據(jù)處理等均是較有爆發(fā)潛力的人工智能方向。

圖表：目前來看較有爆發(fā)潛力的人工智能方向

數(shù)據(jù)來源：中研普華

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