來源：艾瑞諮詢 作者：張陽
2019/7/3
在新一輪科技革命和產業變革的浪潮中，人工智能從感知和認知兩方面模擬人類智慧，賦予機器學習以及推斷能力，在與5G通信技術、物聯網以及雲計算的協同下，成為能夠真正改變現有人類社會生產工藝的科學技術。自2010年人工智能在語音和視覺兩個領域產生突破性進展以來，技術突破工業紅線就成為社會的共同期待。在市場需求拉動和國家政策的支持引導下，中國爆發了人工智能創業熱潮，成為了世界矚目的人工智能搖籃。同時由於資本市場的理性迴歸，創業企業必須快速成長，事實證明，相較於之前O2O、雲服務服務等風口，人工智能企業的盈虧平衡週期明顯更短。
隨著技術不斷迭代，市場認知也逐漸完善，更多產業對人工智能報以熱忱，人工智能也已經從講技術教育市場的階段，過渡到思考如何將技術與商業相結合、與合作伙伴共同重構傳統產業價值鏈的階段，時代進入了人工智能與傳統產業廣泛、深度融合的前夜。
2019年是艾瑞對人工智能產業研究的第三年，基於上述認知，我們將目光放在人工智能技術與行業實際需求結合方式及產生的價值上，希望通過《2019年中國人工智能產業研究報告》為讀者展現智能經濟時代產業版圖的縮影。
近幾年，人工智能技術在實體經濟中尋找落地應用場景成為核心要義，人工智能技術與傳統行業經營模式及業務流程產生實質性融合，智能經濟時代的全新產業版圖初步顯現，據艾瑞預測，2019年人工智能賦能實體經濟產業規模接近570億元，目前，安防和金融領域市場份額最大，工業、醫療、教育等領域具有爆發潛力。
我們根據基礎建設和價值空間兩大維度對人工智能賦能的十大實體經濟進行分析。總體而言，金融、營銷、安防、客服等場景在IT基礎設施、數據質量、對新技術的接受週期等AI發展基礎條件方面表現較優，而在當下市場規模、行業發展增速、解決方案落地效果和政策導向等諸多因素的影響下，安防、金融、教育、客服等場景將產生較高的商業化滲透和對傳統產業提升程度。其餘產業中，製造場景由於基礎建設複雜、數據獲取難度較大，且實際智能應用仍較為邊緣化，AI應用短期內滲透釋放難度較大；醫療、零售、交通等場景隨著AI技術與場景核心痛點匹配度上升、產品逐漸完善，未來將激發更大價值；農業因為技術基礎、商業模式、購買能力等問題，目前AI的賦能作用尚不明顯，有待未來探索。
2018年，人工智能相關公司總數達到2167家。人工智能企業可劃分為基礎層、技術層和應用層，基礎層以AI芯片、計算機語言、算法架構等研發為主；技術層以計算機視覺、智能語音、自然語言處理等應用算法研發為主；應用層以AI技術集成與應用開發為主。在賦能產業的整體背景下，人工智能行業展現欣欣向榮之勢。
通過產業圖譜能夠發現，2018年中以技術層為出發點的人工智能公司逐漸在向基礎層和應用層拓展。以雲知聲為例，其因智能語音識別和自然語言處理能力被市場廣泛認知，又通過在基礎層AI芯片領域的拓展，開始向AIoT方向佈局，應用涉及醫療、移動終端、智能家居等領域，打造算法結合算力的整體解決辦法，快速賦能其合作伙伴以AI能力，幫助更多企業在物聯網時代迭代產品，拓展市場。隨著人工智能行業整體趨向落地化，僅是技術提供方的身份已不再符合AI公司自身發展，在投資人眼中也不顯“性感”，擁有橫向與縱向的拓展能力、可以提供過硬的行業整體解決辦法才是人工智能這一階段的核心競爭力。
通往智能世界探索的路徑存在多種可能，基於部署思路、建設架構、同其他數字化技術聯動等方面的差異，業內已有與IoT結合的AIoT、與雲平臺能力結合的AI PaaS、與產業全面聯通相結合的AI+產業互聯網等發展路徑，將共促人工智能與實體經濟的深度融合。
對人工智能產業的未來發展思考集中於玩家角色變化、落地場景的探索與評估和技術能力的強化提升，因為上述因素會對業務佈局、商業模式、可持續發展產生重要影響。艾瑞認為未來認知智能的推進將帶來傳統意義上客戶方的AI化，AI技術將進一步向其他實體產業滲透，同時市場環境的壓力敦促國內AI行業形成自主可控的產業鏈，這些變化都將促使我國人工智能產業的長期健康發展。
（文章為作者獨立觀點，不代表響指立場）
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