近五年大數(shù)據(jù)的發(fā)展提高了行業(yè)企業(yè)的信息化、數(shù)字化程度，數(shù)據(jù)的體量、價(jià)值密度不斷提升，為人工智能模型訓(xùn)練提供了數(shù)據(jù)支撐。數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練需要有計(jì)算能力的支撐，能夠加速數(shù)據(jù)處理的芯片是人工智能市場(chǎng)發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力。NVIDIA、Intel等芯片廠商提供硬件和軟件平臺(tái)，賦能開發(fā)者快速進(jìn)入應(yīng)用開發(fā)環(huán)節(jié)，推動(dòng)了市場(chǎng)的發(fā)展。開源框架諸如Tensorflow，Caffe，以及國內(nèi)BAT的開放平臺(tái)則提供了大量的算法庫，幫助開發(fā)者依托已有的積累快速進(jìn)行優(yōu)化。數(shù)據(jù)體量增長、算力快速提高，成為人工智能市場(chǎng)發(fā)展最重要的驅(qū)動(dòng)因素。

　　另外，云計(jì)算服務(wù)平臺(tái)不僅提供了AI開發(fā)的基礎(chǔ)存儲(chǔ)資源，也在不斷推出云化GPU/FPGA服務(wù)器，并通過云平臺(tái)輸出AI服務(wù)，是市場(chǎng)發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力之一，同時(shí)也是2017年以來發(fā)展速度最快的一個(gè)細(xì)分市場(chǎng)。截至2017年上半年，共有10家云計(jì)算服務(wù)廠商加入了這一市場(chǎng)，而到2017年底，這一數(shù)字可能會(huì)翻倍。

　　在關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域，報(bào)告重點(diǎn)解讀了包括自然語言處理、智能語音、計(jì)算機(jī)視覺在內(nèi)的市場(chǎng)進(jìn)展，典型的商業(yè)模式，應(yīng)用場(chǎng)景以及典型廠商。

　　自然語言處理中的語義理解、分析，知識(shí)模型生成及預(yù)測(cè)，是上層應(yīng)用能否真正實(shí)現(xiàn)智能的重要環(huán)節(jié)。機(jī)器需要讀懂語言才能與人類實(shí)現(xiàn)多輪自然交互，圖像、視頻結(jié)構(gòu)化后也需要基于知識(shí)模型去推理、預(yù)測(cè)。知識(shí)模型的生成離不開大量的語料庫和精準(zhǔn)的算法模型，當(dāng)前能夠在語義理解、分析領(lǐng)域投資并取得優(yōu)勢(shì)的仍以有大量語料庫積累的大公司為主。

　　語義理解+語音交互的人工智能軟件平臺(tái)逐漸被廣泛的應(yīng)用在智能家電、兒童玩具、教育產(chǎn)品、車載系統(tǒng)中，用戶既包括傳統(tǒng)行業(yè)的巨頭，又有各種開發(fā)者創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)。這一領(lǐng)域廠商的關(guān)注點(diǎn)在于打造包括內(nèi)容、渠道、開發(fā)者在內(nèi)的整體生態(tài)。而終端用戶通常會(huì)選擇2到3家的單點(diǎn)技術(shù)合成一套解決方案，給技術(shù)提供商帶來了更多機(jī)會(huì)也帶來了一定挑戰(zhàn)。

　　計(jì)算機(jī)視覺場(chǎng)景待深挖。廣義的計(jì)算機(jī)視覺又分機(jī)器視覺和計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別，當(dāng)前計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別領(lǐng)域的人臉識(shí)別應(yīng)用最為成熟。在平安城市安防行業(yè)解決方案中，已落地多套人臉檢測(cè)系統(tǒng)，并為公安破案提供了有效的支撐。在航空業(yè)，國內(nèi)也有近20家機(jī)場(chǎng)在探索使用人臉識(shí)別進(jìn)行安檢。在金融業(yè)遠(yuǎn)程身份認(rèn)證環(huán)節(jié)，招商銀行預(yù)計(jì)將于2017年底在所有ATM機(jī)使用刷臉取款。澳門今年5月宣布將推出ATM機(jī)先人臉識(shí)別再取錢的新規(guī)，要求中國大陸銀聯(lián)持卡人在澳門ATM機(jī)取款必須要先通過人臉識(shí)別才能取錢，以此來監(jiān)控洗錢行為。另外，機(jī)器視覺也在不斷的應(yīng)用到機(jī)器人的感知系統(tǒng)中。盡管項(xiàng)目在不斷落地，應(yīng)用場(chǎng)景仍然比較單一，企業(yè)需克服技術(shù)挑戰(zhàn)，在場(chǎng)景縱深方向繼續(xù)發(fā)力。

　　此外，作為底層技術(shù)，機(jī)器學(xué)習(xí)逐漸被大數(shù)據(jù)廠商引入到分析架構(gòu)中，進(jìn)行高級(jí)預(yù)測(cè)分析；深度學(xué)習(xí)則被引入到有大量圖像數(shù)據(jù)需要處理的場(chǎng)景中，如醫(yī)療服務(wù)業(yè)MRI圖像等。

　　未來，所有B2B、B2C的業(yè)務(wù)都將全面的應(yīng)用AI來獲得更多收益。

　　AI+企業(yè)級(jí)運(yùn)營管理，仍以企業(yè)級(jí)應(yīng)用廠商為主，將機(jī)器學(xué)習(xí)融入到企業(yè)級(jí)解決方案中，以企業(yè)級(jí)應(yīng)用廠商為主。未來，AI在企業(yè)中將全面應(yīng)用到IT運(yùn)營、OT運(yùn)營自動(dòng)化中，以數(shù)據(jù)和智能連接客戶，連接產(chǎn)品，連接資產(chǎn)。

　　AI+行業(yè)，以金融、醫(yī)療最多。其中醫(yī)療行業(yè)處于A輪以上的創(chuàng)新企業(yè)最多，多以結(jié)合云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行診療圖像處理、輔助診斷應(yīng)用為主，未來將從就診前交互環(huán)節(jié)向下延伸至臨床診療、精準(zhǔn)用藥，向上拓展至新藥研發(fā)環(huán)節(jié)。金融行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景以風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)、反欺詐、信用評(píng)估為主，如SAS、國內(nèi)的金融科技廠商同盾科技，明略數(shù)據(jù)等，智能投顧的落地應(yīng)用相對(duì)較少。在制造行業(yè)，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)+實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析用于故障診斷、個(gè)性化定制為主，目前市面上廠商多處于探索階段。

　　AI+B2B服務(wù)，包括跨行業(yè)通用的B2B產(chǎn)品或服務(wù)，如法律服務(wù)、服務(wù)機(jī)器人等。在這一分類下，應(yīng)用案例相對(duì)較多的還是倉儲(chǔ)及物流環(huán)節(jié)的無人車、社區(qū)擺渡車等。

　　AI+B2C產(chǎn)品，包括智能硬件、智能家居、消費(fèi)級(jí)機(jī)器人、智能駕駛汽車等。在這一分類下，企業(yè)已經(jīng)推出眾多AI增強(qiáng)的產(chǎn)品，未來多模態(tài)的人機(jī)交互方式也將帶來更多商機(jī)。

　　人工智能的應(yīng)用，不僅是人工智能技術(shù)提供商的機(jī)會(huì)，也是眾多IT廠商的機(jī)會(huì)：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理為大數(shù)據(jù)廠商帶來新機(jī)會(huì)；邊緣計(jì)算為云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)傳輸以及分析提供了新模式。對(duì)于傳統(tǒng)行業(yè)，人工智能更是重要的數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速器，結(jié)合大數(shù)據(jù)、人工智能，企業(yè)能夠?yàn)橛脩籼峁┲悄茉鰪?qiáng)的產(chǎn)品、服務(wù)，促進(jìn)數(shù)字化運(yùn)營流程，改進(jìn)用戶體驗(yàn)。

　　IDC研究經(jīng)理盧言霞認(rèn)為：“未來，所有的企業(yè)都將是與AI相關(guān)的企業(yè)。新的人機(jī)交互方式、增強(qiáng)的數(shù)字化流程，將直接或間接的影響到組織當(dāng)前的業(yè)務(wù)流程、產(chǎn)品服務(wù)客戶的形式。所有的企業(yè)，不論是IT企業(yè)還是傳統(tǒng)行業(yè)，都需要積極的評(píng)估人工智能的發(fā)展帶來的影響、挑戰(zhàn)和機(jī)會(huì)。”

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