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未來已來,人工智能萬億市場一觸即發

2018-09-20 . Tags: 投資風向

9月17日,2018世界人工智能大会在上海拉开帷幕。 “人工智能赋能新时代”的主题设定,又一次将全球目光聚焦到人工智能的应用场景落地环节,探寻作为新兴产业的人工智能对于时代与生活的变革。



政策支持推動AI産業化與集成應用


從機場、車站刷臉進站,旅行中無人機拍照,到語音識別口語教學、人臉識別刑偵破案及AI輔助醫療診斷,越來越多的“AI+”應用場景落地,得到資本青睐和市場認可。作爲“前沿科技”的代名詞和第四次産業革命的主要方向之一,人工智能同樣也受到了來自全球各國政府、企業的高度重視。國務院發布的《新一代人工智能發展規劃》預計,到2030年人工智能市場規模將超過10萬億元。


2016-2017年間,《互聯網+”人工智能三年行動實施方案》、《新一代人工智能發展規劃》、《促進新一代人工智能産業發展三年行動規劃(2018-2020年)》陸續發布。而在《“十三五”國家科技創新規劃》、《“十三五”國家戰略性新興産業發展規劃》、《十九大報告》等政府報告中,人工智能産業也均被視爲科技興國的重中之重。培育發展人工智能新興産業,鼓勵智能化創新,使中國人工智能産業競爭力進入國際第一方陣,帶動産業升級和經濟轉型成爲發展重點。


“AI+”應用場景落地,探索垂直領域


創新工場董事長兼首席執行官李開複在TED“AI和人類將來會如何共處”的主題演講中表示,在美國引領的發現時代中,深度學習是迄今爲止最重要的發明。自深度學習出現突破以來,人們就邁入了人工智能的實踐時代。“AI+”應用場景落地,與各個垂直領域結合,正在探索“智慧”未來的無限可能。


以下爲金融、安防、醫療、教育、交通、生活服務6個熱門場景的AI産品盤點。



AI典型技術助力産品快速落地



人工智能行業依據上中下的結構特征被劃分爲:基礎層、技術層、應用層,各層面環環相扣,基礎層提供技術運算的平台、資源、算法,應用層的發展離不開技術的應用。


基礎層分爲硬件和軟件。硬件即具備儲存、運算能力的芯片,以及獲取外部數據信息的傳感器;軟件則爲用以計算的大數據。



技術層主要是人工智能技術,能夠用于解決不同類別的問題。人工智能算法主要是機器學習的算法,含有線性模型、邏輯回歸、決策樹模型、支持向量機、貝葉斯分類器、聚類算法等廣泛用于統計分類的方法;近年來開發出的且最爲廣泛使用的是神經網絡的深度學習算法,具體可分爲CNN、RNN、GAN,神經網絡算法與傳統的統計分類算法具備不一樣的算法設計思路。按照不同技術解決的不同問題,技術層在行業劃分中往往會按照解決問題導向劃分領域,如語音識別、機器視覺、自然語言處理、數據挖掘、自動控制等,當前最廣泛解決的問題主要爲語音識別、自然語言處理、機器視覺、數據挖掘。


應用層則是將算法技術運用到具體的商業應用場景中,能夠模擬人類且比人類更加高效的解決問題。人工智能的應用領域與應用程度取決于相應選擇的算法以及算法的成熟程度。


商業資本參與,AI投資風口成型



人工智能是一個高門檻行業,主要體現在資本技術要求雙高,前期需要大量的資金驅動,再結合長時間的數據技術培育才能把人工智能的正效應充分傳遞到應用層。目前人工智能市場體量和增速巨大,商業資本積極參與,AI投資風口成型。據賽迪公開數據顯示2018年將逼近2700億元,年複合增長率達到17%。另根據麥肯錫預計,到2025年,人工智能應用市場總值將達到1270億美元。據人工智能創投數據庫統計截止2017年我國有上千家人工智能相關公司,發生多次投資事件,好的市場前景使得人工智能湧入大量資本,互聯網各大巨頭紛紛布局人工智能,人工智能毋庸置疑成爲當下市場所追逐的最大熱點。



未來已來,新科技革命和産業變革將是最難掌控但必須面對的不確定性因素之一,從長期來看,AI投資不但是值得追逐的熱點賽道,同樣也具備真正的投資價值。對于這樣的風口行業,可以說抓住了就是機遇,抓不住就是挑戰。





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