国内人工智能产业发展现状及企业角色分析

2016年5月，国家发展和改革委员会、科技部、工业和信息化部、中央网信办四部委联合，提出《“互联网+”人工智能三年行动方案》，人工智能首次得到国家政策层面的支持。《方案》提出到2018年，打造人工智能基础资源与创新平台，基本建立人工智能产业体系、创新服务体系、标准化体系，实现基础核心技术有所突破等目标。中国人工智能产业未来10年的发展重点已经从国家层面明确，这无疑将为人工智能及相关产业的技术发展注入活力，极大推动智能制造、智慧生活等领域的人工智能相关产品和服务的开发进程。未来蓝图中人工智能市场的应用，与产业各参与方的投入和配合密切相关，预计达到千亿元级别的规模。

1.技术研发：高校、科研机构、企业三方合力

在中国，深度学习、机器学习等主流人工智能技术的人才集中在高校。香港中文大学、清华大学、中科院自动化研究所、华中科技大学、上海交通大学、西安交通大学等院校拥有一批顶尖的研究人员，也是人工智能技术型人才的主要孵化器。其中基于深度学习的人脸识别，以及图像搜索等技术已有实际应用。以微软亚洲研究院为代表的企业机构开始与高校合作，推动人工智能领域的基础研究，产生了智慧校园系统、智能花卉识别系统等创新型应用。搜狗公司和清华大学在2016年4月联合成立“清华大学天工智能计算研究院”，开展人工智能领域的前沿技术研究；中国科学院自动化研究所也于同年3月与中科大智航空技术有限公司联合建立“人工智能与机器人教育联合实验室”，高校和企业联手优势互补，加速了图片搜索、视频识别等技术的商业应用步伐。

2.商业应用：多角度切入市场

随着移动互联网应用的爆发，人工智能应用场景更为具体，搜索、广告推荐等浅层数据挖掘的人工智能应用已经较为普及，提供的服务也从单一的信息推荐，拓展到多种层面的任务执行。企业基于自身优势，从不同角度切入人工智能市场。

（1）科技巨头强势布局

科技巨头是互联网时代资源最集中的企业，不仅具备资金实力，还积累了海量用户数据，它们也是最早嗅到人工智能先机的玩家，强大的资金实力和计算资源让它们吸收了顶尖的专家资源，推动了人工智能的发展。以BAT为例，百度以基础资源累积和深度学习研究能力为发展重点，通过技术开发平台和人工智能应用开发两种形式，全面进入该产业。阿里巴巴以人工智能云平台为主，依靠数据资源构建应用。腾讯基于海量社交数据，拓展图片识别、语义分析等服务。

可以看到，大企业布局人工智能的路径是基于既有优势，一方面从底层切入，积极推进算法迭代，以云服务形式开发和基于开发应用拓展商业化，另一方面是基于海量的数据资源和强大的数据处理能力将深度学习等核心算法和自然语言处理、机器视觉技术应用在自动驾驶、机器人、虚拟服务等软硬件开发上。

（2）创业企业身段灵活

创业公司或拥有核心技术，或在成熟技术的基础上发掘需求，开发应用服务。它们以某一项功能或服务作为突破口，在巨头林立的人工智能产业中开辟垂直领域的优势区。

旷视科技以研究视觉识别领域里的人脸识别、图像识别等技术为核心，其优势在于技术成熟度较高、商业化动作较快且应用场景丰富。格灵深瞳的路线是偏上层应用切入发展产品或服务，从硬件或服务产品入手，广泛开发机器人、智能家居、医疗设备等服务，开拓教育培训、电子游戏等应用场景，提升机器翻译、虚拟客服等助手应用的效率。出门问问基于语音识别等自然语言处理技术为主开发硬件产品和软件服务应用，针对用户需求，利用人工智能技术开发个人助手应用，并向用户提供虚拟个人助理的服务，其核心优势是优化语音互动体验，提供方便准确的个性化服务。(www.xing528.com)

（3）企业竞争力图谱

从企业业务优势来看，从技术和应用两个维度出发，分为技术优势、应用优势、双向发展三个类型。应用维度的评价指标包括硬件产品、软件服务；技术维度指标包括算法性能、计算能力、数据积累等（见图2-3）。

1）技术角度发力及价值。BAT、商汤科技、云知声、格灵深瞳等都是主要从技术层面切入的人工智能企业，在人工智能的核心算法和专家资源方面优势突出，一般选择通过技术迭代提升学习速度和算法水平，进而提供企业级服务。价值在于有强大的技术和资金实力，能够加快人工智能技术研发，在特定细分领域持续提升核心算法效率和准确度。

2）应用角度发力及价值。技术必须面向用户、消费者才有可能持续发展，从应用角度发力的企业离用户最近，离数据最近。专注应用开发的企业的目的是让人工智能走出实验室，充分接受市场考验。它们担负着服务市场、用户的责任。它们发掘人工智能与市场的契合点，不断改进技术与用户之间的连接方式，用服务的心态思考人工智能的未来。应用型企业从单一品类的软件、硬件开发开始，利用更多传感器，通过人工智能核心算法提供具备更丰富交互功能的产品，在消费级市场中更具备优势。

图2-3 国内企业竞争力图谱

3）技术和应用并重，双向发展。这一类型的企业不仅拥有技术优势，同时能够基于技术构建硬件产品和软件服务应用，把业务范围进一步拓展到教育、安防、游戏、视频、交通等各个领域，形成丰富的应用场景。以科大讯飞为例，以语音识别等人工智能技术为核心，构建技术开发平台，开发人工智能应用，其核心优势在语音识别类技术、机器学习类技术和视觉识别类技术上同时发力，在此基础上开发多样化的服务和产品。从技术切入，是这一类型企业的独有优势，它们早期通过技术进入市场，利用技术创新开发应用投入市场，发展垂直领域应用和产品。

总的来说，基于已有成熟的算法基础进行商业应用开发是现阶段人工智能企业发展的主要路径。未来，算法仍将是人工智能取得突破性发展的核心要素，以谷歌、百度、科大讯飞为代表的企业目前已经在算法迭代方面投入大量人力和计算资源，一旦实现了算法突破，可能会颠覆已有商业应用，也将改变人工智能行业格局。

[1]华创证券，机器人大趋势，2014.

[2]LFW（Labeled Facesinthe Wild）是马萨诸塞大学开发的人脸数据集.