江湖中的“四大”,大家或许并不陌生,当然说的就是会计事务所的四大:普华永道、德勤、毕马威、安永,四家最大的会计师事务所中的三家承诺在未来几年内向人工智能(AI)和数据分析产品及培训投资90亿美元。

具体来看,毕马威(KPMG)宣布,将在技术领域进行50亿美元的五年投资,这源于2015年一项战略决策,该决议将自动化和人工智能作为其未来的核心。毕马威还宣布了与微软的合作计划,以开发云技术来支撑毕马威(KPMG)的专业产品。

普华永道(PwC)表示,将在未来四年内在技术和培训上花费30亿美元,安永会计师事务所(Ernst&Young LLP)宣布在2018年投入10亿美元,为期两年的技术投资。毕马威(KPMG)和安永(EY)都在利用印度受过良好教育且相对廉价的劳动力资源来开发供全球使用的技术。

如今AI公司挺火的!云知声这家企业发展怎么样?实力如何啊?

文/杨剑勇

以深度学习、机器学习为核心的AI技术得到迅猛发展,主要得益于算力、算法上的突破,使得AI技术得到广泛应用落地。在金融业,因把人工智能引入金融服务,让蚂蚁金服成为全球独角兽之王,估值高达2000亿美元,且有望A+H模式登陆科创板。以及传统银行也在积极拥抱新技术,以人工智能技术为手段,以大数据为驱动,推动零售金融数字化转型。

还有制造业、供应链管理、医疗、智能家居等细分领域,人工智能技术得到广泛落地,整体来说,人工智能技术已成为全 社会 智能化转型关键技术之一。各国为把握人工智能所带来的新一轮产业智能化变革,纷纷出台相关政策。

为抢抓人工智能发展的重大战略机遇,我国于2017年出台新一代人工智能发展规划。预计到2030年,人工智能核心产业规模超过1万亿元,带动相关产业规模超过10万亿元。在人工智能升格到国家战略后,以BAT、华为等为代表的 科技 巨头纷纷调整战略,以及AI创新独角兽也得到快速发展。主要在于我国在用户、数据和应用场景等方面优势明显,推动国内人工智能呈现出蓬勃发展态势。

如今,为进一步落实发展人工智能的决策部署,推动人工智能技术在开源、开放的产业生态不断自我优化,包括基础共性、伦理、安全隐私等方面标准的引领作用,我国印发了国家新一代人工智能标准体系建设指南。立足国内并兼顾国际的同时,促进创新成果与产业深度融合,注重与智能制造、工业互联网、机器人、车联网 等相关标准体系的协调配套,为高质量发展保驾护航。

对于国家人工智能标准体系指南出炉,以及当前新基建大背景下,深耕人工智能应用的厂商来说,将会释放新一轮发展机遇。那么,除BAT、华为等 科技 巨头以外,本文梳理在机器视觉、智能语音、智能家居、AI云、AI芯片等各细分赛道核心玩家,对于他们来说,有望受益于人工智能这一波红利,迎来最好的发展时期。

机器视觉:旷视 科技

计算机视觉与智能语音市场增长强劲,IDC报告指出,在疫情之后,包括园区、办公楼宇将带来一拨新的人脸识别需求。在传统行业,工业质检、巡检应用正在兴起。只是,在机器视觉市场则主要被旷视、商汤、云从和依图为首的四大AI独角兽占市场主导地位。

旷视、商汤 科技 等机器视觉独角兽作为人工智能技术后浪,显然在机器视觉市场超海康威视、大华股份等前浪。因人工智能应用落地,也使得旷视 科技 等后浪AI独角兽一跃成为机器视觉细分场景的佼佼者。根据旷视 科技 早前披露的数据显示:2016年营收为6780万元增至2017年的313亿元,到2018年增长至1427亿元,复合年增长率为3588%。业绩高速增长这主要得益于视频物联网应用于城市及公共场所所释放的巨大机遇。

此外,在面对新基建国家战略,旷视 科技 也积极推进,并助力新基建落地,公布了AI新基建线路图。专注于“算法”,结合应用,在个人物联网、城市物联网、供应链物联网三大细分赛道落地,并通过新一代AI生产力平台把 AI 能力分享世界,开发者可以基于旷视Brain++平台,覆盖更多场景的应用,推进AI新基建进程。

智能语音:科大讯飞

相比机器视觉由后浪主导不同的是,智能语音技术则由科大讯飞、百度、阿里等 科技 巨头占主导。当然,思必驰、小i机器人等优秀人工智能创新企业也跻身中国人工智能语音应用主流玩家。IDC报告显示,2019年中国语音语义应用市场达1225亿美元。除了智能家居等消费级产品,在智能客服、法庭庭审语音转文字,贡献了较大的市场规模。

就市场格局来看,科大讯飞占据领先地位。作为智能语音领导厂商,在2019年营收更是突破百亿大关。对于人工智能这条赛道深耕二十多年的科大讯飞来说,意味着其人工智能技术布局成果显现,也预示着将迈入新的里程碑。

目前,科大讯飞语音技术教育、金融、政法、城市、 汽车 、翻译等场景。此外,其AI开放平台有超过112万开发者。在平台+赛道战略指引下,使得开放平台、教育和智能硬件方向增长尤为迅猛,推动整体业绩稳健增长。

智能家居:海尔智家

在人工智能、物联网等技术推动下,家庭智能化快速发展,以及消费者对家庭场景中各种智能设备保持强劲的竞争态势,使得各类玩家纷纷涌入智能家居这条赛道,大致可以分成传统家电厂商、手机厂商以及互联网企业为首的三大阵营。而传统厂商当中,以海尔智家尤为突出,并已锐变为物联网生态品牌。

对于海尔智家来说,因早早布局智慧家庭,将场景品牌和生态品牌提升为集团战略,所以在生态培育上有先发优势。在业界看来,深耕家电多年且始终追随用户体验的海尔智家,深知如今用户已经不满足于单一的家电产品,必须以家庭全场景来满足用户变化了的生活需求。为此,海尔智家基于衣、食、住、娱不同生活场景,以成套化满足人们个性化的智慧生活。

AI云:百度智能云

随着全球智能化转型趋势背景下,各界积极部署物联网、工业互联网,以及将更多应向云端迁移,进一步激活全球云服务市场。与此同时,在云端这条赛道上玩家竞争进入比拼人工智能应用能力阶段。根据《IDC中国人工智能云服务市场研究报告(2019)》显示:AI能力已成为用户进行云服务选型时的重要考量因素。

截止到2020年4月,各厂商在公有云上开放AI能力的数量,从统计数据来看,百度智能云、阿里云开放的能力最为丰富。需要指出的是,凭借丰富的AI能力,百度智能云在多个细分领域排名第一。

从2019年AI公有云服务市场份额来看,百度智能云市场份额第一,且连续两年在AI Cloud领域排名中国第一。在自然语言处理领域,目前实现一定规模的商业化营收的仅有百度智能云。不管是智能音箱、家居等消费级产品市场还是其他企业级市场,百度智能云都建立了广泛的客户基础。

AI芯片:地平线

近年来,信息 科技 以惊人的速度在发展,尤其NB-IoT、5G等无线通信技术署规模日益扩大,使得物联网连接数高速增长。截至2019年,全球物联网连接数高达120亿个,到2025年将增长至246亿,年复合增长率达到13%,这一数据来自今年早些时候GSMA所发布的《2020年移动经济》报告。

因数百亿设备连接至网络,对物联网芯片和人工智能芯片需求剧增,结合ABI Research调研机构早前发布的报告显示,全球云端AI芯片市场规模预计2024年将达100亿美元,边缘AI芯片同样也呈现出高速增长态势,未来几年,年复合增长率为31%。

对于地平线来说,其AI芯片商业落地聚焦在智能驾驶与智能物联网两条赛道上,地平线创始人余凯对曾笔者表示,AI芯片对技术要求极高,地平线在商业落地上进展比较顺利。当然,绝对不是一飞冲天,需要稳扎稳打。

目前,地平线在 ADAS、自动驾驶、高精地图和智能座舱等领域已赋能一大批行业顶级Tier 1、OEM、通讯运营商,包括长安、福瑞泰克、奥迪、佛吉亚、SK电讯、理想等多个顶尖企业在内的合作伙伴正与地平线携手加速智能驾驶时代的到来。诸如长安 汽车 发布主力车型UNI-T,内置中国首款车规级人工智能芯片——地平线征程二代,具备每秒4万亿次的算力,预示着地平线车规级人工智能中国芯首次前装量产。

此外,地平线与中汽创智签署合作协议。中汽创智又叫T3 科技 ,由国资委投资,中国一汽、东风公司和长安 汽车 三大央企 汽车 厂商成立的共性技术平台。根据协议,双方将基于地平线行业领先的车规级 AI 芯片和人工智能算法,以高级辅助驾驶(ADAS)、高等级自动驾驶和智能座舱为重点,全面深入合作,加速智能 汽车 量产方案中的平台技术研发。

“地平线作为边缘AI芯片领导者,长期致力于AI芯片的软硬件研发和商业落地工作。”在地平线联合创始人兼技术副总裁黄畅博士2020全球人工智能和机器人峰会上对此表示。

最后

世界经济总体较弱的局面下,全球积极利用 科技 推动新经济发展。我国也提出加大新型基础建设,为经济释放增长活力。其中,人工智能技术正在与各行各业快速融合,推动传统行业转型升级、提质增效的同时,也不断催生出新技术、新模式、新业态,以人工智能为代表的信息化技术将成为智能化经济的核心驱动力。

在人工智能标准指南、新基建战略下,为发展新技术释放出政策红利,以人工智能、自动驾驶、云服务、大数据和物联网等为核心技术为创新方向的企业,也迎来新一轮的机遇。

杨剑勇,福布斯专栏作家、网易签约作者,并连续三年(2017-2019年)获得年度最佳签约作者。致力于深度解读5G、物联网经济和人工智能等前沿 科技 ,观点和研究策略被众多权威媒体和知名企业引用。

AI融资要变天?从“小甜甜”到“牛夫人”,云从走向上市之路

站在风口,猪都能飞上天!想必这句话对如今的AI公司挺适合。云知声在AI人工智能领域成长很快,实力不俗,有口皆碑。据 说云知声里面的技术大牛很多,在国内比较成熟的智能语音赛道,第一个“语用计算”引擎就是云知声开发的,这点很腻害。然后云知声在国内AI技术和产品落地这一块也做得很好,现在在智慧家居、智慧交通、智慧医疗、智慧社区等诸多领域都有不少落地产品,目前合作伙伴也很多,并且很多都是知名的企业和机构。

人工智能前景如何?

潮汐商业评论/文

Ada想要银行去办点业务,等了好一会,终于轮到了自己。她站在银行办理业务的机器面前,跟随着业务人员的指导开始在华丽的屏幕上点击起来。

伴随点击,Ada忍不住一阵腹诽:

出于礼貌,Ada把吐槽内化成了心声,但专门做AI金融业务的云从 科技 可不能选择性失聪,这家成立于2015年的AI 科技 公司近日在科创板过审,变身AI第一股,但荣光之下,云从 科技 的「内忧外患」好像并没有随着上市就变得烟消云散。

图/云从 科技 官微

也许云从 科技 要走的路就是整个行业要走的路。

在当下正在失温的AI赛道上,云从和它的友商们各想各招,看谁先能摸着石头过了这条AI落地之河。

中国AI数据服务行业从2010年的野蛮生长期到现如今的规范化发展阶段,也不过十年多点。期间行业内走出了无数吸引资本目光的创业型公司,其中以AI四小龙最为耀眼:商汤、旷视、依图、云从在这条方兴的赛道上依次起跑,好不热闹。其中云从 科技 起跑时间最晚是不争的事实。

云从 科技 创始人是周曦,在其学生时期有幸拜于美国计算机视觉之父—黄煦涛教授门下。周曦在AI领域从事技术工作多年,一直处在行业研究领域的前沿,但是不同于技术专家的常规思维,他本人对AI的商业落地有着很多思考和实践。

图/pexels

2015年,周曦以中国科学院“百人计划”专家身份引进回国,并组建了中科院最大的人脸识别研究团队。而这个团队的成员,在2015年云从 科技 成立时,也大多成为早期员工。正是由于云从 科技 的官方背景和出身,让这家公司从成立伊始就成为备受瞩目的「国家队」。

当然,「国家队」的身份也让其在运营初期得到很多便利,尤其是在融资方面。据了解,云从 科技 迄今为止五轮近40亿元融资的过程中,投资方多数具有国资背景,诸如中国国新、广州产业投资基金、广东粤科金融集团、上海联升资本、渤海产业投资基金等地方政府基金与国有资本,都是创始人周曦融资朋友圈的“贵客”。

但是,记录也显示,云从 科技 最近一次融资时间停留在了2020年5月,而AI四小龙中的另外三家,依图 科技 最后一轮融资停留在2020年6月,商汤 科技 融资停留在2018年9月,旷视 科技 融资停留在2019年5月。

融资推进缓慢已经是不争的事实。也正是在这个时间段,AI赛道经过数年发展与再次认知后,其烧钱无止境的经营困境和商业落地缓慢的无奈成了横亘在行业面前的两道难题。

也就是由于上述原因,在AI遇冷的环境下,四小龙需要重新找到经营发展的资金源动力。

从这个角度上讲,云从选择更主动的上市融资道路,保持公司资金基本面的良性,即使行业处境从“小甜甜”转变成“牛夫人”,也可以更安全自主的经营。

但是上市真的是一个「休整」的节点吗?

AI行业集体进入冷静期是目前所有人的共识。

据媒体报道,作为AI四小龙中以提供人工智能解决方案为核心竞争力的依图 科技 ,在今年上半年被曝出降薪、大幅裁员的新闻事件,员工总数已缩减到 500人左右。相关知情人士还透露,作为依图 科技 寄予厚望的医疗业务部门,只保留约30%的人员。

作为同业的云从 科技 在这个敏感的阶段没有「独善其身」。据脉脉上认证的云从 科技 员工表示,公司在上半年被爆出裁员30%,而且这次是上一次裁员30%之后的又一次减员。在四月,云从 科技 也进行过一次裁员20%的动作,甚至还同时全员降薪20%。

图/pexels

行业和个体都迎来了高光之后的阵痛,在阵痛的同时,是随之而来的自救。

云从 科技 招股书显示,2018年-2020年营收分别为484亿元、807亿元、755亿元;净亏损分别为2亿元、1763亿元、72亿元,过去三年营收2046亿元,但亏损接近27亿元。

巨大的亏损压力下,选择裁员和上市确实是止血与造血的对症措施。但是,顶着国家队的光环一而再再而三地做出伤害员工感情和自毁口碑的事情,恐怕并不是明智之举。

而另一方面,根据招股书显示,云从 科技 认为自身有可能面临短期无法盈利,未弥补亏损存在持续扩大的风险。

耐人寻味的是,云从 科技 在2019年依然支付了大额的股权激励费用,该项费用被确认为股份支付费用1303亿元,并计入管理费用,成为当年亏损的主要原因之一。

这种“取悦与伤害并存”的经营方式在云从 科技 身上矛盾的出现着,也让资本和投资者感到诧异。

当然,公司作出的各项决策都出自于自身的处境和条件,云从 科技 做出这样的举动可能有其自身的运营逻辑存在。但是,作为一家在业界有着相当影响力的公司,维持好的公众形象也是其重要的运营目标之一。

而除了形象,云从的「内功」也需要修炼。

云从 科技 头顶国家队的光环走到今天,商业化 探索 的“征途”依旧难言顺利。尽管其财报显示,2018年至2020年,公司营收分别为484亿元、807亿元、755亿元,除去疫情黑天鹅的影响,营收逐年上升的态势比较明显。

但是相比于净亏损分别为2亿元、1763亿元和72亿元的财务数据,云从 科技 仍然处于需要严重“输血”的阶段。

在这一财务背景下,降负债一直贯穿于公司的经营活动中。资产负债率从2018年的4903%,再到2019年的2063%,直至2020年的1812%。

图/pexels

财务数据是公司业务兑现的风向标。云从 科技 深耕AI赛道,所涉及的细分领域依然聚焦在公共事业范畴中,智慧金融、智慧治理、智慧交通及智慧商业成为云从 科技 四大业务板块,依托「国家队」背景,各地政府、公安、银行等职能机构和部门都是云从 科技 稳定的客户。

但是,从近年来的AI落地场景上看,除了在金融和安防领域,云从 科技 其他商业实践难言成功。技术受限,场景受限比比皆是,短期取得突破性进展的难度较大。

另外,行业跨度大,缺少行业解决经验和深度融合的过程,成为云从 科技 目前商业落地的障碍。曾经云从为一家银行客户投入了巨大的资源,进行应用落地的验证测试,直到第七次完成测试后,才发现对方对合作方有着一贯的资质要求,而云从 科技 因为成立不久,无法满足要求,只能遗憾退出。

最重要的是,在政策红利提前“预支”的情况下,云从 科技 需要接受市场的检验。

据报道,2020年,全球人工智能产业规模约1565亿美元,增长12%;其中,中国人工智能产业规模大约3100亿元,同比增长15%。预计2022年国内AI核心产业规模有望达到1573亿元,复合增速58%。

依托政策引导,云从 科技 目前缺的不是市场“追捧”,而是缺少打响品牌的拳头产品。AI四小龙从事的业务同质化严重,谁能赢得客户的认可,谁能站稳脚跟。

从这个角度看,历经坎坷上市的云从 科技 还远没到“品尝”喜悦的时刻,接下来面临的可能是失去政策保护后,市场对其全面而严苛的审视。

云从 科技 ,难“言”成功。

目前国内人工智能行业的上市公司主要有:百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。

本文核心数据:人工智能企业核心技术分布情况、中国人工智能市场规模、中国人工智能行业投融资情况、中国人工智能行业投融资轮次分布、人工智能各技术方向岗位人才供需、人工智能本科新专业高校名单、人工智能科技产业区域竞争力、人工智能行业代表性企业区域分布、中国人工智能行业竞争派系、人工智能发展趋势、中国人工智能产业规模预测

行业概况

1、人工智能定义

人工智能作为一门前沿交叉学科,研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,将其视为计算机科学的一个分支,指出其研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能行业属于战略新兴产业,根据国家发展改革委发布的《战略性新兴产业重点产品和服务指导目录(2016)》来看,我国人工智能可分为三个下属行业,分别为人工智能软件开发、人工智能消费相关设备制造和人工智能系统服务。

2、产业链剖析:产业链涵盖行业庞大

人工智能产业链包括三层:基础层、技术层和应用层。其中,基础层是人工智能产业的基础,主要是包括AI芯片等硬件设施及云计算等服务平台的基础设施、数据资源,为人工智能提供数据服务和算力支撑;技术层是人工智能产业的核心,以模拟人的智能相关特征为出发点,构建技术路径;应用层是人工智能产业的延伸,集成一类或多类人工智能基础应用技术,面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。

行业发展历程:行业处在突飞猛进阶段

人工智能概念的提出始于1956年的美国达特茅斯会议。人工智能至今已经有60多年的发展历史,从诞生至今经历了三次发展浪潮。分别是1956-1970年、1980-1990年和2000年至今。

1959年Arthur

Samuel提出了机器学习,推动人工智能进入第一个发展高潮期。此后70年代末期出现了专家系统,标志着人工智能从理论研究走向实际应用。

80年代到90年代随着美国和日本立项支持人工智能研究,人工智能进入第二个发展高潮期,期间人工智能相关的数学模型取得了一系列重大突破,如著名的多层神经网络、BP反向传播算法等,算法模型准确度和专家系统进一步提升。期间,研究者专门设计了LISP语言与LISP计算机,最终由于成本高、难维护导致失败。1997年,IBM深蓝战胜了国际象棋世界冠军Garry

Kasparov,是一个里程碑意义的事件。

当前人工智能处于第三个发展高潮期,得益于算法、数据和算力三方面共同的进展。2006年加拿大Hinton教授提出了深度学习的概念,极大地发展了人工神经网络算法,提高了机器自学习的能力,随后以深度学习、强化学习为代表的算法研究的突破,算法模型持续优化,极大地提升了人工智能应用的准确性,如语音识别和图像识别等。随着互联网和移动互联的普及,全球网络数据量急剧增加,海量数据为人工智能大发展提供了良好的土壤。大数据、云计算等信息技术的快速发展,GPU、NPU、FPGA等各种人工智能专用计算芯片的应用,极大地提升了机器处理海量视频、图像等的计算能力。在算法、算力和数据能力不断提升的情况下,人工智能技术快速发展。

行业政策背景:行业发展从技术过渡到产业融合

人工智能是国家战略的重要组成部分,是未来国际竞争的焦点和经济发展的新引擎。近年来,中国人工智能行业受到各级政府的高度重视和国家产业政策的重点支持,国家陆续出台了多项政策,鼓励人工智能行业发展与创新,《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》《新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023年)》等产业政策为我国人工智能产业发展提供了长期保障。

2017年之前,人工智能相关政策主要集中在人工智能技术研发突破方面。从2017年开始,政策的重点已经从人工智能技术转向技术和产业的深度融合,特别是2017年7月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确指出要“加快人工智能深度应用”。

从2018年两会发言的不完全汇总也可以看出,人工智能+产业的融合将是未来的重点,包括科技部、工信部、民政部等官方部门和百度、腾讯、联想等民间代表,均提出了人工智能+产业、人工智能+医疗等。

2019年,两会更是将“智能+”写入政府工作报告,人工智能技术对于社会的赋能被给予最高层次的期待。在工业经济由数量和规模扩张向质量和效益提升转变的关键期,“智能+”的理念给人工智能等数字技术提供了最广阔的落地空间和回报想象。通过智能化手段把传统工业生产的全链条要素打通,可以更好地推动制造业的数字化、网络化和智能化转型,更能反向助推技术自身的迭代和进步。

2020年,明确人工智能作为“新基建”建设重要一环,“十四五”指出要推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合。并且各省市也在大力推动人工智能与产业融合,打造应用场景,示范项目。

行业发展现状

1、大数据和云计算为占比最高的核心技术

从人工智能企业核心技术分布看,计算机视觉技术占比最高,达到34%;其次是数据挖掘与机器学习,占比分别为18%和17%;智能语音技术、自然语音处理、知识图谱等技术的热度也较高,分别占比8%、8%和7%。

2、行业呈现快速增长趋势

注:人工智能产业作为典型的融合交叉产业,对产业统计口径的不同会带来市场规模数据上的出入。下文整理了统计口径不同的三大研究机构关于人工智能产业市场规模的测算数据,以期展现多方视角。其中:中国信通院统计口径>中国人工智能学会统计口径>中国电子学会统计口径,三大研究机构的统计口径在图表下方注明。

2017年7月,国务院印发了《新一代人工智能发展规划》,将人工智能上升到国家战略层面,受益于国家政策的大力支持,以及资本和人才的驱动,我国人工智能行业的发展走在了世界前列。根据中国信通院公布的测算数据显示,2021年中国人工智能产业规模为4041亿元,同比增长333%。

注:中国信通院对人工智能产业市场规模测算口径包括人工智能核心产业市场规模及带动产业市场规模,即包括人工智能硬件、软件及服务市场

人工智能核心产业市场规模方面,根据中国电子学会测算数据显示,2021年中国人工智能核心产业市场规模为1300亿元,同比增长389%。

注:中国电子学会对人工智能核心产业市场规模测算口径包括:计算机视觉、智能语音、对话式AI、机器学习(含自动驾驶)、知识图谱、自然语言处理等核心技术软件、AI芯片等核心硬件

从中国人工智能学会公布的人工智能产业市场规模测算数据来看,2020年中国人工智能行业市场规模约为18582亿元,同比增长354%,总体上看,当前人工智能核心产业(主要包括软硬件)市场规模增速大于整体产业市场规模增速,人工智能应用服务市场发展相对缓慢。

注:①中国人工智能协会关于人工智能产业市场规模统计范围包括:人工智能软件和硬件市场,不包括服务市场规模;②2021年中国人工智能学会尚未发布最新的人工智能市场规模测算数据

3、下游应用主要集中在政府城市治理和运营

2020年,中国人工智能市场主要客户来自政府城市治理和运营(公安、交警、司法、城市运营、政务、交运管理、国土资源、监所、环保等),应用占比达到49%,互联网与金融行业紧随其后,占比分别为18%和12%。

企业和政府对人工智能的应用逐渐升温。在决定企业产生经济效益的各个环节,都已能够看到人工智能的身影:AI

核身帮助人们安全生活、远程交易、便捷通行;深度学习和知识图谱帮助企业在生产过程中分析预测、科学决策;人机对话提升了拜访登记、服务响应中的用户体验。人工智能将催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式,实现社会生产力的整体跃升,推动社会进入智能经济时代。前瞻估算,目前中国大型企业基本都已在持续规划投入实施人工智能项目,而全部规上企业中约有超过10%的企业已将人工智能与其主营业务结合,实现产业地位提高或经营效益优化。

4、资本更倾向于人工智能企业的早期投资

截止2022年10月9日,中国人工智能行业总计共有6486起投融资事件发生,总计融资金额为9994亿元。其中2014-2018年在融资事件及融资规模均呈现持续增长态势,2018年融资金额达1366亿元,融资事件1049起。2019-2020年,我国人工智能行业市场相较之前冷静不少,融资事件有所下降但是融资规模有所上升。2021年,我国人工智能资本市场再次迎来增长大潮,投融资事件数量及规模均达到历年峰值,分别增长至1066起和3062亿元。截止2022年10月9日,2022年人工智能行业共有投融资事件532起,融资金额达到1008亿元。

注:2022年数据截至10月9日,下同,不再赘述。

从我国人工智能行业融资轮次分布情况来看,由于初创型企业融资金额与估值相对较合理,泡沫较小,因此资本更倾向于人工智能企业的早期投资,2014-2019年,人工智能行业天使轮和A轮占比最高。随着人工智能市场板块的逐渐成熟,早期的投资占比逐渐降低,人工智能投资轮次逐渐后移。2021年,人工智能行业A轮融资占比下降至379%,C轮融资占比则上升至1137%。

5、技术方面人才不足,高校开设相关专业

根据工信部发布的相关数据,人工智能不同技术方向岗位的人才供需比均低于04,说明该技术方向的人才供应严重不足。从细分行业来看,智能语音和计算机视觉的岗位人才供需比分别为008、009,相关人才极度稀缺。

注:岗位人才供需比=意向进入岗位的人才数量/岗位数量。

相对国外,我国高校人工智能培育起步较晚,但近年来我国人工智能学科和专业加快推进,多层次人工智能人才培养体系逐渐形成。2018年4月,教育部发布的《高等学校人工智能创新行动计划》提出,到2020年建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心。

2019年,教育部印发了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》,全国共有35所高校获首批建设“人工智能”本科专业资格。

行业竞争格局

1、区域竞争:北京人工智能竞争能力遥遥领先

从1990年至今,我国人工智能产业发展的城市格局几经变化,目前北京、上海、深圳、杭州等城市变现稳定,这些城市都将电子信息产业作为支柱产业之一,在互联网业发展中也排名靠前。这些城市均强化科研与人才优势、加速补充完善人工智能自身及面向行业落地的产业链、建设示范性智能应用场景、前瞻性布局人工智能相关标准体系、推动公共资源共享、提升城市环境与宜居性、支持系统性超前研发布局等措施将成为城市把握人工智能发展重大历史机遇的谋划方向。

在2021年中国新一代人工智能科技产业发展区域竞争力排名中,排名前五的省市分别是北京、广东、上海、浙江和江苏,属于第一梯队;排名第六至第十的省份分别是山东省、四川省、安徽省、辽宁省和湖南省。

在四大都市圈排名中,排名第一的是长三角,排名第二的是京津冀,排名第三和第四的分别是珠三角和川渝地区。

2、企业竞争:参与者众多,主要分为三个派系

从企业的竞争来看,我国人工智能企业主要可以分为三个派系,分别是头部平台代表企业、融合产业活跃企业、技术层面代表企业。

人工智能平台的代表性企业主要有百度、阿里云、腾讯、华为、京东和科大讯飞;而小米、平安科技、苏宁、滴滴是融合产业较活跃的企业;技术层企业代表有商汤科技、旷视科技、云从科技和依图科技作为独角兽公司。

从人工智能独角兽企业来看,根据胡润排行榜,商汤科技以500亿元的价值位列2021年胡润中国人工智能行业独角兽排行榜首位;其次,旷视科技、云从科技、地平线机器人与明略科技也具备较大的市场潜力,价值均超200亿元。

行业发展前景及趋势预测

1、“十四五”建设继续推进,高质量、现代化、智能化发展

近年来,人工智能在经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面已经产生重大而深远的影响。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》对"十四五"及未来十余年我国人工智能的发展目标、核心技术突破、智能化转型与应用,以及保障措施等多个方面都作出了部署。

2、“十四五”期间核心产业规模达到4000亿

根据《新一代人工智能发展规划》,到2025年,我国人工智能基础理论实现重大突破,部分技术与应用达到世界领先水平,人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力,智能社会建设取得积极进展,人工智能核心产业规模将超过4000亿元,带动相关产业规模超过5万亿元;到2030年,我国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。

此外,为加快落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》,科技部于2019年8月印发《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》,旨在有序推动国家新一代人工智能创新发展试验区建设。截至2021年3月末,我国已有14个市+1个县获批建设试验区;至2023年,试验区数量预计将达20个左右。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

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