人工智能商业化研究报告

2019.07人工智能商业化研究报告（2019）——36Kr研究院 杜玉2报告摘要宏观环境、政策、数据和技术是人工智能商业化的四大驱动力• 商业化是相对于实验室产品而言。人工智能商业化，即：企业利用人工智能技术来解决实际的问题，并通过市场进行规模化变现的行为。• 目前，七类人工智能技术已经进入商业化阶段，商业化路径大致可分为两种。一种是人工智能技术公司主动去探索并推动产品和技术在实际场景中的落地；另一种是实体产业积极的思考人工智能是否可应用于相关的业务场景来协助降本增效。• 宏观环境变化、政策、数据和技术是人工智能进入商业化探索阶段的四大驱动力。• 资本趋于理性，人工智能早期项目融资难度增加，B轮及以后独角兽融资热度不减。中国人工智能产业链快速完善，大致可分为基础层、技术层和应用层人工智能与实体产业深度结合的商业化时代已经到来，未来潜力巨大• 中国人工智能产业链快速完善，各环节合作模式逐渐成型，并呈现出精细化发展的趋势。根据产品和业务侧重的不同，人工智能产业链可大致分为基础层、技术层和应用层。• 基础层资本注入稳定，各环节技术、产品和商业模式上均有不同程度的突破。• 技术层早期大量研发投入带来的技术优势，转化为商业化的先发优势，进而带来市场机会和规模优势。• 应用层深入到各行各业，行业呈现“一专多能”的趋势，即：专注于某一领域的技术公司，同时也关注更多的行业和场景机会。• 各类人工智能技术都已进入在实体产业应用场景中落地的阶段，受政策和市场环境驱动，人工智能商业化的进程加快，未来，将在带动行业创造新的增长点上发挥巨大潜力。• 随着开源算法、开放平台的应用，人工智能的使用门槛在逐渐降低，这将使得更多的企业可以利用人工智能技术来为场景和行业赋能。• 在探索技术边界的过程中，人工智能所能解决的问题更加精细化，对应的产品和服务也更加专业化。• 整合上下游产业，健全商业生态，是人工智能企业构筑更高壁垒的一种重要方式。36Kr-人工智能商业化研究报告2019.07目 录 Contents一. 行业综述•商业化概况•AI定义•两种商业化路径•驱动力：宏观环境、政策、数据、技术•投融资分析二. 产业链分析•产业链图•产业链分析•基础层•技术层•应用层四. 行业总结与前景分析•行业总结•趋势、前景分析•潜在风险•可能的机会人工智能行业概述CHAPTER Ⅰ•商业化概况•AI定义•两种商业化路径•驱动力•投融资分析536Kr-人工智能商业化研究报告2019.07•商业化是相对于实验室概念产品而言，人工智能商业化即企业如何利用人工智能技术来解决实际的问题，并通过市场进行规模化变现的商业行为。•人工智能的概念诞生于1956年世界达特茅斯会议上，距今已经有半个多世纪的发展史，但人工智能真正走出实验室，走进人类生活却是近几年才有的事。•据WIPOP 2019年人工智能趋势报告显示，50%的AI专利在过去5年内发表，这意味着从2014年-2018年这五年内，AI产业进入了快速发展的阶段。•人工智能基础技术渐趋成熟至达到商用条件，从而能够在更广泛的场景下发挥价值，是其商业化的前提。加之近年来，互联网产业进入洗牌期，资本市场对人工智能的投资也表现得更加理性。技术成熟且具有较强商业落地能力的项目持续受到资本的关注，这在一定程度上推动了行业从早期普遍强调技术优势过渡到更加重视产品、解决方案等商业化能力的发展阶段。•整体来说，中国人工智能技术商业化速度非常快，计算机视觉、生物识别等相对成熟度更高、商业化更早的技术，已经在公共安全、金融、零售、广告营销等领域有了较好的应用；自然语言处理技术也在智能客服、智能语音交互等场景下服务于各行各业；机器学习应用范围则更广，比较典型的应用如智适应教育、智能推荐等已逐渐走入人类生活。可以说，商业化将是近几年维持人工智能热度的主要力量。1.1AI商业化概况1.2AI定义1.3两种商业化路径1.4驱动力-宏观环境-政策-数据-技术（算法、算力）1.5投融资分析行业综述商业化将人工智能热度推上了历史新高636Kr-人工智能商业化研究报告2019.07•人工智能的概念还相对模糊，尤其是近年来，技术及其应用边界不断拓展的阶段，各方对人工智能的认知存在较大偏差，行业内尚无统一的定义。•目前流行的说法大多从“仿人”的角度来看，将利用机器（含计算机程序）模拟人类感知、学习、认知、推理、决策、交互等过程的技术称为人工智能。•其中，按照机器是否可以产生自我认知和适用范围，又将人工智能分为弱人工智能（专用人工智能）和强人工智能（通用人工智能）。•弱人工智能：机器没有自我意识，不具备真正的推理和独立解决问题的能力，通常只适用于特定条件下某一类问题的解决，如：人脸识别、语音识别、语义理解等，故弱人工智能也被称为专用人工智能。现阶段，人工智能技术的研究和应用主要集中在弱人工智能领域。•强人工智能：机器具有一定的自我意识，能够通过学习拓展功能，即当机器意识到自身不具备某种功能时，可自行学习至获得相关技能。故强人工智能可以独立面对各种复杂情况，具有一定的通用性，又称通用人工智能。•强人工智能（通用人工智能）的研究进展缓慢，技术上存在巨大的挑战，同时在应用风险和社会伦理等方面也颇具争议，业界普遍认为，强人工智能在短期内还难以获得较大突破。行业综述什么是人工智能？1.1AI商业化概况1.2AI定义1.3两种商业化路径1.4驱动力-宏观环境-政策-数据-技术（算法、算力）1.5投融资分析736Kr-人工智能商业化研究报告2019.07•由于人工智能概念尚未统一，其核心技术的边界与分类也不一而同。在本篇报告中，我们参考中国电子技术标准化研究院《人工智能标准化白皮书（2018）》中的人工智能标准体系框架，选取计算机视觉、自然语言处理、生物识别、机器学习、人机交互、知识图谱、虚拟现实/增强现实/混合现实（VR/AR/MR）等七类人工智能核心技术来研究其商业化情况。行业综述七类人工智能核心技术已进入商业化阶段，“AI+”成主流•人工智能商业化的发展逻辑可分为两条路径，一个是“AI+”，另一个是“+AI”。”AI+“以技术为核心驱动，以探索多样化的场景应用为目标，由科技公司发起，重新设计产品、方案或商业模式。“AI+”倾向于思考技术能做什么，它可能是当前已有的事物，也可能是当前尚未存在的。故“AI+”的逻辑更容易产生“新发明”，从而对行业产生颠覆性的影响。•”+AI“则由传统行业或当前已经较为成熟的产业主动地引进人工智能技术，来优化自身业务，提升效率和用户体验，降低风险和成本。“+AI”则更多地思考技术能不能做，主要用于对当下固有流程的改造和优化，是正常的技术迭代和升级。•在本篇报告中，我们着重关注“AI+”路径，即人工智能技术公司如何顺应市场需求，将多元化的产品和解决方案应用于各行各业的各个场景。机器人自动驾驶智慧银行智慧医疗智能营销智适应教育语音助手智慧城市数据机器学习计算机视觉自然语言生物识别VR/AR知识图谱机器翻译人机交互芯片云计算传感器通信技术智能投研刷脸支付....图示：人工智能商业化呈不可逆转之势向各行各业蔓延1.1AI商业化概况1.2AI定义1.3两种商业化路径1.4驱动力-宏观环境-政策-数据-技术（算法、算力）1.5投