【產(chǎn)業(yè)鏈圖譜 | 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈圖譜_人工智能產(chǎn)業(yè)鏈全景圖】

【研究報(bào)告 | 人工智能行業(yè)研究報(bào)告】

       近幾年的人工智能技術(shù)在不斷推進(jìn)，人工智能產(chǎn)品也在進(jìn)入人們的視野。但是技術(shù)的不斷更迭背后是技術(shù)的應(yīng)用落地難問題，在發(fā)展科技的過程中，怎樣將科技進(jìn)步體現(xiàn)為實(shí)用價(jià)值也是需要引起重視的問題。

　　當(dāng)前人工智能產(chǎn)業(yè)狀況

　　無論是谷歌、蘋果、阿里、騰訊等巨頭，還是眾多創(chuàng)業(yè)公司，都在圍繞人工智能下苦工。成果自然是顯著的，人工智能技術(shù)在深度學(xué)習(xí)的加持下有了長足的進(jìn)步。而從國家層面看，去年7月國務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》。在綱要中就提出：到2030年，使中國成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心。

　　技術(shù)突飛猛進(jìn)、國家政策支持，怎么看人工智能都站在了風(fēng)口上。而且在中國發(fā)展人工智能又有著得天獨(dú)厚的條件：深度學(xué)習(xí)算法模型的訓(xùn)練需要大規(guī)模數(shù)據(jù)集，中國各行業(yè)沉淀著大量數(shù)據(jù)。為此，很多人工智能企業(yè)都將中國當(dāng)做人工智能商業(yè)落地的主戰(zhàn)場。

　　但事與愿違的是，技術(shù)實(shí)力并不等于變現(xiàn)能力，技術(shù)領(lǐng)先也不一定就具有商業(yè)價(jià)值。《2018中國人工智能商業(yè)落地研究報(bào)告》中還包括了一份“2018中國人工智能商業(yè)落地100強(qiáng)榜單”，這份榜單凸顯出當(dāng)下中國人工智能商業(yè)落地之痛。

　　2018年預(yù)計(jì)營業(yè)收入在10億以上的人工智能企業(yè)只有8家，絕大部分企業(yè)年?duì)I業(yè)收入不足2億。此外，2017年中國AI商業(yè)落地100強(qiáng)創(chuàng)業(yè)公司累計(jì)產(chǎn)生的收入不足100億元，90%以上的AI企業(yè)虧損。按照此前的各種數(shù)據(jù)預(yù)測，文娛、數(shù)碼、制造等多個(gè)行業(yè)的人工智能潛在產(chǎn)值都在數(shù)千億乃至上萬億元左右，但現(xiàn)實(shí)卻是如此的殘酷。

　　AI巨頭表態(tài)會把技術(shù)做精

　　商湯科技徐持衡認(rèn)為，開放和免費(fèi)的環(huán)境對行業(yè)整體來說大有裨益，能幫助大眾從不同行業(yè)角度去理解人工智能的價(jià)值。“這個(gè)價(jià)值在于大數(shù)據(jù)，讓人工智能服務(wù)行業(yè)，更好去執(zhí)行‘1+1+X’行業(yè)生態(tài)的打造”。商湯科技一直堅(jiān)持“1+1+X”的模式，即“通過最核心的最新的技術(shù)，加上產(chǎn)品和解決方案的包裝，再跟行業(yè)做深度的捆綁”。他表示，未來商湯將致力于“把技術(shù)做精做細(xì)，讓深度學(xué)習(xí)不斷從云走向端，更好服務(wù)每一個(gè)人。”

　　云從科技的副總裁孫慶凱認(rèn)為，2018年將是人工智能洗牌的一年，相對于更重科研的商湯，云從 “更實(shí)際一點(diǎn)”，短期內(nèi)仍將集中于金融和安防領(lǐng)域，因?yàn)椤拔覀冇斜容^好的基礎(chǔ)，未來還會嘗試轉(zhuǎn)向航空方向的發(fā)展”。他強(qiáng)調(diào)，“對投資人的回報(bào)，最重要的是能生存和掙錢，所以還是真正把技術(shù)應(yīng)用到實(shí)際的客戶的需求上去”，所以云從未來會秉持“AI+行業(yè)、AI+需求和AI+場景”的原則，繼續(xù)努力。

　　匯醫(yī)慧影CMO高榮強(qiáng)認(rèn)為，讓人工智能場景化落地并且具有商業(yè)化的能力是很重要的，關(guān)鍵在于把人工智能的整個(gè)體系有效地融入到每一個(gè)診療流程中。“其他人工智能公司還沒有意識到，是因?yàn)樗麄兊挠脩魯?shù)量還不夠多。我們的醫(yī)院用戶達(dá)到800家，需求是非常明顯的。”

　　對于多數(shù)公司免費(fèi)提供人工智能產(chǎn)品的現(xiàn)狀，高榮強(qiáng)直言：“免費(fèi)提供確實(shí)能讓人工智能的概念迅速滲透各個(gè)行業(yè)，但醫(yī)療領(lǐng)域相對傳統(tǒng)和保守。免費(fèi)提供的產(chǎn)品也會使市場魚龍混雜，而在醫(yī)療領(lǐng)域最為金貴的是使用成本。如果我們免費(fèi)提供好的技術(shù)的話，反而會讓醫(yī)療專家不太信任。我們有好的技術(shù)，就不怕價(jià)格戰(zhàn)。”

　　人工智能應(yīng)用落地問題及發(fā)展建議

　　基礎(chǔ)研究與實(shí)踐聯(lián)系不緊密，要統(tǒng)籌協(xié)調(diào)促進(jìn)研發(fā)資源聚合。在研發(fā)方面，我國人工智能研發(fā)主力集中于科研院所(國外主要集中于大企業(yè))，并且研究力量比較分散，研發(fā)經(jīng)費(fèi)也呈現(xiàn)撒胡椒面式的碎片化，這難以聚集力量解決重點(diǎn)問題。可借鑒美國成立國防高級研究計(jì)劃局、Google X實(shí)驗(yàn)室、Facebook人工智能研究院的經(jīng)驗(yàn)，成立我國人工智能國家實(shí)驗(yàn)室和人工智能產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新中心，打通政產(chǎn)學(xué)研用各環(huán)節(jié)，促進(jìn)研發(fā)資源聚合。

　　針對數(shù)據(jù)孤島和數(shù)據(jù)碎片化問題，可建立開放共享的大數(shù)據(jù)公共資源。由于數(shù)據(jù)表示與語義的異構(gòu)性、數(shù)據(jù)的開放性等問題，導(dǎo)致人工智能在落地過程中出現(xiàn)種種問題。在異構(gòu)性方面，由于許多行業(yè)的數(shù)據(jù)積累在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范上缺乏預(yù)先定義可廣泛適用的元數(shù)據(jù)描述，其數(shù)據(jù)集遠(yuǎn)未達(dá)到可充分發(fā)揮人工智能技術(shù)潛能的程度。在開放性方面，一些企業(yè)從商業(yè)利益出發(fā)限制了數(shù)據(jù)的共享和流轉(zhuǎn)，監(jiān)管部門出于安全考慮對人工智能應(yīng)用提出了更為嚴(yán)格的要求。因此，解決高質(zhì)量大數(shù)據(jù)短缺問題是人工智能應(yīng)用落地的關(guān)鍵，未來需要在整合異構(gòu)數(shù)據(jù)源、建立一些開放共享的大數(shù)據(jù)公共資源庫等方面多做努力。

　　缺乏完整的產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系，應(yīng)圍繞特定應(yīng)用場景開發(fā)定制AI芯片。目前，我國仍然缺乏完整的人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)，特別在基礎(chǔ)硬件(芯片)領(lǐng)域。未來應(yīng)加快補(bǔ)齊基礎(chǔ)層軟硬件短板，可圍繞一些特定應(yīng)用場景(如智能手機(jī)、無人機(jī)、智能駕駛、服務(wù)機(jī)器人等)，從硬件實(shí)現(xiàn)角度顛覆性地突破類腦神經(jīng)芯片，如深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片等。

　　缺乏頂尖級創(chuàng)新型資深人才，可借助互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)教育泛化。根據(jù)LinkedIn發(fā)布的《全球AI領(lǐng)域人才報(bào)告》，2017年第一季度全球人工智能人才超過190萬人，其中美國擁有85萬以上，中國擁有約5萬。美國人才多集中于人工智能基礎(chǔ)層和技術(shù)層，而我國多集中于應(yīng)用層，并且同時(shí)掌握實(shí)踐能力和理論能力的研究人員比較稀缺。未來，應(yīng)增強(qiáng)我國人才自身造血能力，可考慮借助互聯(lián)網(wǎng)讓人工智能教育實(shí)現(xiàn)泛化(如借鑒國外大規(guī)模在線教育Coursera等)，降低個(gè)體獲得人工智能前沿技術(shù)的門檻。

人工智能的概念走紅后，多家互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛入局，掀起價(jià)格戰(zhàn)甚至是免費(fèi)戰(zhàn)，比如百度率先以免費(fèi)手段去推廣普及人臉識別、語音識別模式。對此各創(chuàng)業(yè)公司表示不畏價(jià)格戰(zhàn)，更注重企業(yè)的自我完善。

      隨著人工智能成為人們的關(guān)注熱點(diǎn)，現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)公司也開始了新的一輪競爭，以爭奪競爭市場為競爭的主要目的，除了市場份額之外，提高科技技術(shù)的精準(zhǔn)和技術(shù)性也是一個(gè)重要課題。