近五年大數據的發(fā)展提高了行業(yè)企業(yè)的信息化、數字化程度，數據的體量、價(jià)值密度不斷提升，為人工智能模型訓練提供了數據支撐。數據處理、模型訓練需要有計算能力的支撐，能夠加速數據處理的芯片是人工智能市場(chǎng)發(fā)展的重要驅動(dòng)力。NVIDIA、Intel等芯片廠(chǎng)商提供硬件和軟件平臺，賦能開(kāi)發(fā)者快速進(jìn)入應用開(kāi)發(fā)環(huán)節，推動(dòng)了市場(chǎng)的發(fā)展。開(kāi)源框架諸如Tensorflow，Caffe，以及國內BAT的開(kāi)放平臺則提供了大量的算法庫，幫助開(kāi)發(fā)者依托已有的積累快速進(jìn)行優(yōu)化。數據體量增長(cháng)、算力快速提高，成為人工智能市場(chǎng)發(fā)展最重要的驅動(dòng)因素。
另外，云計算服務(wù)平臺不僅提供了AI開(kāi)發(fā)的基礎存儲資源，也在不斷推出云化GPU/FPGA服務(wù)器，并通過(guò)云平臺輸出AI服務(wù)，是市場(chǎng)發(fā)展的重要驅動(dòng)力之一，同時(shí)也是2017年以來(lái)發(fā)展速度最快的一個(gè)細分市場(chǎng)。截至2017年上半年，共有10家云計算服務(wù)廠(chǎng)商加入了這一市場(chǎng)，而到2017年底，這一數字可能會(huì )翻倍。
在關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域，報告重點(diǎn)解讀了包括自然語(yǔ)言處理、智能語(yǔ)音、計算機視覺(jué)在內的市場(chǎng)進(jìn)展，典型的商業(yè)模式，應用場(chǎng)景以及典型廠(chǎng)商。
自然語(yǔ)言處理中的語(yǔ)義理解、分析，知識模型生成及預測，是上層應用能否真正實(shí)現智能的重要環(huán)節。機器需要讀懂語(yǔ)言才能與人類(lèi)實(shí)現多輪自然交互，圖像、視頻結構化后也需要基于知識模型去推理、預測。知識模型的生成離不開(kāi)大量的語(yǔ)料庫和精準的算法模型，當前能夠在語(yǔ)義理解、分析領(lǐng)域投資并取得優(yōu)勢的仍以有大量語(yǔ)料庫積累的大公司為主。
語(yǔ)義理解+語(yǔ)音交互的人工智能軟件平臺逐漸被廣泛的應用在智能家電、兒童玩具、教育產(chǎn)品、車(chē)載系統中，用戶(hù)既包括傳統行業(yè)的巨頭，又有各種開(kāi)發(fā)者創(chuàng )新團隊。這一領(lǐng)域廠(chǎng)商的關(guān)注點(diǎn)在于打造包括內容、渠道、開(kāi)發(fā)者在內的整體生態(tài)。而終端用戶(hù)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(lái)了更多機會(huì )也帶來(lái)了一定挑戰。
計算機視覺(jué)場(chǎng)景待深挖。廣義的計算機視覺(jué)又分機器視覺(jué)和計算機圖像識別，當前計算機圖像識別領(lǐng)域的人臉識別應用最為成熟。在平安城市安防行業(yè)解決方案中，已落地多套人臉檢測系統，并為公安破案提供了有效的支撐。在航空業(yè)，國內也有近20家機場(chǎng)在探索使用人臉識別進(jìn)行安檢。在金融業(yè)遠程身份認證環(huán)節，招商銀行預計將于2017年底在所有ATM機使用刷臉取款。澳門(mén)今年5月宣布將推出ATM機先人臉識別再取錢(qián)的新規，要求中國大陸銀聯(lián)持卡人在澳門(mén)ATM機取款必須要先通過(guò)人臉識別才能取錢(qián)，以此來(lái)監控洗錢(qián)行為。另外，機器視覺(jué)也在不斷的應用到機器人的感知系統中。盡管項目在不斷落地，應用場(chǎng)景仍然比較單一，企業(yè)需克服技術(shù)挑戰，在場(chǎng)景縱深方向繼續發(fā)力。
此外，作為底層技術(shù)，機器學(xué)習逐漸被大數據廠(chǎng)商引入到分析架構中，進(jìn)行高級預測分析；深度學(xué)習則被引入到有大量圖像數據需要處理的場(chǎng)景中，如醫療服務(wù)業(yè)MRI圖像等。
未來(lái)，所有B2B、B2C的業(yè)務(wù)都將全面的應用AI來(lái)獲得更多收益。
AI+企業(yè)級運營(yíng)管理，仍以企業(yè)級應用廠(chǎng)商為主，將機器學(xué)習融入到企業(yè)級解決方案中，以企業(yè)級應用廠(chǎng)商為主。未來(lái)，AI在企業(yè)中將全面應用到IT運營(yíng)、OT運營(yíng)自動(dòng)化中，以數據和智能連接客戶(hù)，連接產(chǎn)品，連接資產(chǎn)。
AI+行業(yè)，以金融、醫療最多。其中醫療行業(yè)處于A(yíng)輪以上的創(chuàng )新企業(yè)最多，多以結合云計算、大數據、機器學(xué)習進(jìn)行診療圖像處理、輔助診斷應用為主，未來(lái)將從就診前交互環(huán)節向下延伸至臨床診療、精準用藥，向上拓展至新藥研發(fā)環(huán)節。金融行業(yè)應用場(chǎng)景以風(fēng)險監測、反欺詐、信用評估為主，如SAS、國內的金融科技廠(chǎng)商同盾科技，明略數據等，智能投顧的落地應用相對較少。在制造行業(yè)，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)+實(shí)時(shí)數據分析用于故障診斷、個(gè)性化定制為主，目前市面上廠(chǎng)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)機器人等。在這一分類(lèi)下，應用案例相對較多的還是倉儲及物流環(huán)節的無(wú)人車(chē)、社區擺渡車(chē)等。
AI+B2C產(chǎn)品，包括智能硬件、智能家居、消費級機器人、智能駕駛汽車(chē)等。在這一分類(lèi)下，企業(yè)已經(jīng)推出眾多AI增強的產(chǎn)品，未來(lái)多模態(tài)的人機交互方式也將帶來(lái)更多商機。
人工智能的應用，不僅是人工智能技術(shù)提供商的機會(huì )，也是眾多IT廠(chǎng)商的機會(huì )：非結構化數據存儲和處理為大數據廠(chǎng)商帶來(lái)新機會(huì )；邊緣計算為云計算、物聯(lián)網(wǎng)的數據傳輸以及分析提供了新模式。對于傳統行業(yè)，人工智能更是重要的數字化轉型加速器，結合大數據、人工智能，企業(yè)能夠為用戶(hù)提供智能增強的產(chǎn)品、服務(wù)，促進(jìn)數字化運營(yíng)流程，改進(jìn)用戶(hù)體驗。
IDC研究經(jīng)理盧言霞認為：“未來(lái)，所有的企業(yè)都將是與AI相關(guān)的企業(yè)。新的人機交互方式、增強的數字化流程，將直接或間接的影響到組織當前的業(yè)務(wù)流程、產(chǎn)品服務(wù)客戶(hù)的形式。所有的企業(yè)，不論是IT企業(yè)還是傳統行業(yè)，都需要積極的評估人工智能的發(fā)展帶來(lái)的影響、挑戰和機會(huì )。”
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