2018年中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈上中下游分析及國(guó)內(nèi)人工智能市場(chǎng)空間超千億元[圖]

人工智能王密 2019-07-16 05:56 來(lái)源：智研咨詢

一、產(chǎn)業(yè)鏈

從宏觀視角來(lái)看，人工智能產(chǎn)業(yè)鏈可以分為上中下游，其中上游提供的是基礎(chǔ)能力；中游將基礎(chǔ)能力轉(zhuǎn)化成具體的AI技術(shù)；下游則將AI技術(shù)具體運(yùn)用到各行各業(yè)，形成生產(chǎn)力。

1、上游

上游代表的是支撐人工智能行業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施和方法，主要包括AI芯片、數(shù)據(jù)以及AI算法。

AI芯片是支撐人工智能行業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)硬件，提供適配于AI算法的計(jì)算能力，當(dāng)前國(guó)內(nèi)外都有不少公司專(zhuān)注于AI芯片的設(shè)計(jì)，同時(shí)部分中游公司也進(jìn)行AI芯片的設(shè)計(jì)以更好匹配自己公司的專(zhuān)用計(jì)算模型。

數(shù)據(jù)對(duì)于AI技術(shù)在具體行業(yè)的應(yīng)用有非常重要的作用，主要的數(shù)據(jù)掌握在行業(yè)中下游公司中，但是數(shù)據(jù)的處理是一個(gè)較為專(zhuān)業(yè)化的工作，當(dāng)前國(guó)內(nèi)外均出現(xiàn)少數(shù)公司專(zhuān)注于數(shù)據(jù)處理，為行業(yè)中下游提供數(shù)據(jù)資源服務(wù)。

當(dāng)前的主流AI算法一般基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，進(jìn)行AI算法研究的主力軍一般是各大院校以及科研機(jī)構(gòu)，部分實(shí)力較強(qiáng)的中游企業(yè)也具備很強(qiáng)的原創(chuàng)研究能力。

2、中游

中游代表的是基于現(xiàn)有的AI算法，在實(shí)際應(yīng)用中能達(dá)到較好智能效果，具備擴(kuò)展性，在各行各業(yè)的應(yīng)用前景廣泛的基礎(chǔ)性技術(shù)。當(dāng)前的基礎(chǔ)技術(shù)可以分為智能語(yǔ)音、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理以及其他類(lèi)技術(shù)。

智能語(yǔ)音指的是利用計(jì)算機(jī)對(duì)語(yǔ)音信息進(jìn)行分析處理，以模仿人類(lèi)實(shí)現(xiàn)能聽(tīng)、能說(shuō)等語(yǔ)音能力的技術(shù)，語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)音合成目前是其核心應(yīng)用。智能語(yǔ)音技術(shù)當(dāng)前的發(fā)展已經(jīng)比較成熟，在很多領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)接近人類(lèi)的水平，比如智能語(yǔ)音交互就在迅速成為主流的人機(jī)交互方式。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)指的利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像或視頻信息進(jìn)行處理分析，以模擬實(shí)現(xiàn)人類(lèi)通過(guò)眼睛觀察和理解外界世界的技術(shù)，當(dāng)前的主要應(yīng)用包括了圖像視頻的復(fù)原和增強(qiáng)、分割和識(shí)別、理解和自動(dòng)匹配等。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)給機(jī)器安上了智慧的眼睛，能替代很多原本需要人類(lèi)才能完成的工作。隨著近年來(lái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用取得突破，目前其已成為人工智能最為炙手可熱的技術(shù)分支。

自然語(yǔ)言處理指的是利用計(jì)算機(jī)對(duì)語(yǔ)言文字進(jìn)行分析，以模擬實(shí)現(xiàn)人類(lèi)對(duì)于語(yǔ)言的理解和掌控的技術(shù)，當(dāng)前的主要應(yīng)用包括自然語(yǔ)言理解和自然語(yǔ)言生成。自然語(yǔ)言處理是實(shí)現(xiàn)認(rèn)知智能的關(guān)鍵技術(shù)，雖然當(dāng)前依然面臨較大挑戰(zhàn)，但其未來(lái)的進(jìn)步和突破對(duì)人類(lèi)社會(huì)的意義將十分深遠(yuǎn)。

其他類(lèi)指的是基于人工智能算法對(duì)一些特定類(lèi)問(wèn)題進(jìn)行方案設(shè)計(jì)，利用計(jì)算機(jī)將其智能解決的技術(shù)，其從實(shí)際效果來(lái)看，針對(duì)相應(yīng)問(wèn)題實(shí)現(xiàn)了模擬人類(lèi)智能。這類(lèi)技術(shù)相比前三類(lèi)技術(shù)，其應(yīng)用范圍相對(duì)較窄，基礎(chǔ)性較弱，為了便于分類(lèi)，我們將這些技術(shù)統(tǒng)稱(chēng)為其他類(lèi)。典型的應(yīng)用場(chǎng)景包括棋類(lèi)的AlphaGo，智能游戲選手AlphaStar，金融領(lǐng)域的反欺詐反洗錢(qián)、智能投顧、自動(dòng)交易等。

中游技術(shù)類(lèi)企業(yè)具備很強(qiáng)的研發(fā)能力，占據(jù)了行業(yè)內(nèi)軟件類(lèi)技術(shù)的高地，并且在發(fā)展過(guò)程中也逐步建立了資金和數(shù)據(jù)的壁壘。同時(shí)中游人工智能技術(shù)是鏈接產(chǎn)業(yè)上下游的關(guān)鍵，且具備較強(qiáng)基礎(chǔ)性和橫向擴(kuò)展性，需要利用這些技術(shù)的下游廠商很多。因此其中的競(jìng)爭(zhēng)獲勝者未來(lái)有可能成為人工智能行業(yè)的核心公司，當(dāng)前的領(lǐng)先公司非常具備長(zhǎng)期跟蹤的價(jià)值。

但是技術(shù)類(lèi)的公司存在變現(xiàn)困難的問(wèn)題。雖然一些基礎(chǔ)技術(shù)比如人臉識(shí)別的擴(kuò)展速度很快，全國(guó)的機(jī)場(chǎng)都已鋪開(kāi)，但是短期內(nèi)依靠技術(shù)輸出獲得的營(yíng)收和現(xiàn)金流收入依然較為有限，這些企業(yè)主要通過(guò)股權(quán)融資的方式獲取資金，信貸業(yè)務(wù)合作的難度較大。

3、下游

產(chǎn)業(yè)鏈下游指的是人工智能技術(shù)在各個(gè)行業(yè)中的實(shí)際應(yīng)用，是技術(shù)和場(chǎng)景結(jié)合并落地的環(huán)節(jié)。當(dāng)前人工智能應(yīng)用落地比較多的下游行業(yè)包括金融、安防、教育、醫(yī)療、自動(dòng)駕駛、智慧城市、智能穿戴等，產(chǎn)業(yè)鏈的中下游企業(yè)均有參與。

對(duì)于中游企業(yè)而言，一般來(lái)說(shuō)其會(huì)利用自己在具體某項(xiàng)AI技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，承接自身技術(shù)優(yōu)勢(shì)占重要地位且市場(chǎng)空間較大的下游行業(yè)應(yīng)用，親自下場(chǎng)參與競(jìng)爭(zhēng)，以期盡快獲得較好的市場(chǎng)份額。如科大訊飛就利用自己的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，在智能語(yǔ)音+教育領(lǐng)域自己承接了較多的下游具體訂單。

下游企業(yè)指的是產(chǎn)業(yè)+人工智能的復(fù)合類(lèi)企業(yè)。這類(lèi)企業(yè)的特點(diǎn)是首先在某個(gè)行業(yè)背景深厚，專(zhuān)業(yè)能力、項(xiàng)目實(shí)施與營(yíng)銷(xiāo)能力都十分優(yōu)秀；其次是具備技術(shù)創(chuàng)新的基因，能快速利用最新的人工智能技術(shù)，將其應(yīng)用到自己的行業(yè)產(chǎn)品或項(xiàng)目中，實(shí)現(xiàn)行業(yè)+人工智能的結(jié)合，進(jìn)一步提升自己在行業(yè)內(nèi)的競(jìng)爭(zhēng)力，打造更好的產(chǎn)品或者服務(wù)。

下游企業(yè)雖然技術(shù)上和中游企業(yè)相比有一定差距，但是由于其直接面向客戶，進(jìn)行項(xiàng)目建設(shè)或者產(chǎn)品銷(xiāo)售，能短時(shí)間內(nèi)獲得較大的銷(xiāo)售收入以及現(xiàn)金流，同時(shí)部分項(xiàng)目和研發(fā)需要前期投入，也有一定的資金需求，相對(duì)適合銀行進(jìn)行信貸類(lèi)業(yè)務(wù)。同時(shí)由于這些企業(yè)在特定領(lǐng)域內(nèi)的積累和優(yōu)勢(shì)較大，其未來(lái)的行業(yè)+人工智能模式也將具備較強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力，也具備長(zhǎng)期合作價(jià)值。

二、人工智能市場(chǎng)空間

1、智能語(yǔ)音

智能語(yǔ)音是人工智能技術(shù)中成熟度較高，較早開(kāi)始產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程的技術(shù)，近年形成了較為廣泛的客戶群體和應(yīng)用領(lǐng)域，保持了較為穩(wěn)定的中高速增長(zhǎng)。預(yù)計(jì)到2018年，國(guó)際和國(guó)內(nèi)的智能語(yǔ)音市場(chǎng)規(guī)模將分別達(dá)到141.1億美元以及159.7億元。由于國(guó)內(nèi)的智能語(yǔ)音市場(chǎng)規(guī)模相比國(guó)際差距較大，未來(lái)幾年仍有望保持40%左右的中高速增長(zhǎng)。

2014-2018年全球智能語(yǔ)音市場(chǎng)規(guī)模及增速

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2014-2018年中國(guó)智能語(yǔ)音市場(chǎng)規(guī)模及增速

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2、計(jì)算機(jī)視覺(jué)

計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)從2012年開(kāi)始取得了突破性的進(jìn)步，權(quán)威的ILSVRC挑戰(zhàn)賽的錯(cuò)誤率迅速降低，進(jìn)而在很多領(lǐng)域的應(yīng)用逐步跨過(guò)了識(shí)別率的門(mén)檻，使其具備了很強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值；同時(shí)隨著國(guó)內(nèi)平安中國(guó)建設(shè)的穩(wěn)步推進(jìn)，金融科技的快速發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的下游需求迅速擴(kuò)大，兩者的疊加造成了計(jì)算機(jī)視覺(jué)這兩年在國(guó)內(nèi)迎來(lái)了爆發(fā)式增長(zhǎng)，同時(shí)這樣的趨勢(shì)仍在延續(xù)。

預(yù)計(jì)到2020年，國(guó)內(nèi)計(jì)算機(jī)視覺(jué)市場(chǎng)空間將達(dá)到755.5億元，連續(xù)四年保持100%以上的增長(zhǎng)速度。

國(guó)際市場(chǎng)空間方面Forrester、Tractica公司分別預(yù)測(cè)未來(lái)全球計(jì)算機(jī)視覺(jué)市場(chǎng)空間將超過(guò)200億美元、260億美元。相比而言，國(guó)內(nèi)企業(yè)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的應(yīng)用走在了國(guó)際前列。

2016-2020年計(jì)算機(jī)視覺(jué)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)空間及預(yù)測(cè)

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3、自然語(yǔ)言處理

自然語(yǔ)言處理技術(shù)（NLP）的理論下游空間十分廣闊，但是當(dāng)前的技術(shù)發(fā)展離真正實(shí)用，即接近人類(lèi)的語(yǔ)言理解能力還有較大距離。

預(yù)測(cè)全球的自然語(yǔ)言處理市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將從2016年的76.3億美元增長(zhǎng)到2021年的160.7億美元，復(fù)合年增長(zhǎng)率16.1%，國(guó)內(nèi)2017年的自然語(yǔ)言處理市場(chǎng)規(guī)模大約為49.77億元，相對(duì)國(guó)際來(lái)說(shuō)較為落后。

基于NLP技術(shù)得不到突破進(jìn)步的保守預(yù)期下，我們預(yù)測(cè)到2021年，國(guó)內(nèi)的NLP市場(chǎng)大約保持20%的中速增長(zhǎng)。

2016-2021年國(guó)際自然語(yǔ)言處理市場(chǎng)空間及預(yù)測(cè)

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2017-2021年國(guó)內(nèi)自然語(yǔ)言處理市場(chǎng)空間及預(yù)測(cè)

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4、其他類(lèi)技術(shù)

其他類(lèi)技術(shù)中比較重要的包括智能投顧和反洗錢(qián)技術(shù)。智能投顧過(guò)去幾年呈現(xiàn)高速增長(zhǎng)的趨勢(shì)，據(jù)智研咨詢、花旗銀行預(yù)測(cè)，美國(guó)智能投顧規(guī)模到2020年將達(dá)到2.2萬(wàn)億美元，復(fù)合增長(zhǎng)率82%；據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，中國(guó)智能投顧規(guī)模到2022年將達(dá)到6651億美元，復(fù)合增長(zhǎng)率87%。若假設(shè)管理費(fèi)率為百分之一，那么國(guó)際國(guó)內(nèi)的智能投顧市場(chǎng)空間分別達(dá)到百億美元以及人民幣的量級(jí)。

2016-2022年中國(guó)智能投顧市場(chǎng)空間及預(yù)測(cè)（億美元）

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反欺詐反洗錢(qián)類(lèi)應(yīng)用的市場(chǎng)空間也十分巨大。2019年最新發(fā)布的報(bào)告顯示，2018年全球反洗錢(qián)軟件市場(chǎng)規(guī)模為9.057億美元，預(yù)計(jì)2027年將達(dá)到49.932億美元，復(fù)合增長(zhǎng)率21.1%。未來(lái)的反洗錢(qián)軟件基本都將采用人工智能技術(shù)，有望成為百億美元的市場(chǎng)。

三、競(jìng)爭(zhēng)格局

在四大類(lèi)平臺(tái)公司中，當(dāng)前來(lái)看計(jì)算機(jī)視覺(jué)以及智能語(yǔ)音類(lèi)公司最具備長(zhǎng)期合作價(jià)值。而自然語(yǔ)言處理的技術(shù)成熟度不夠高，且國(guó)內(nèi)的積累較國(guó)外差距較大，競(jìng)爭(zhēng)格局也不穩(wěn)定；其他類(lèi)平臺(tái)也存在競(jìng)爭(zhēng)格局不夠清晰的問(wèn)題，尚未看到下游應(yīng)用空間大且脫穎而出的企業(yè)。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)和智能語(yǔ)音類(lèi)公司技術(shù)成熟，正處于行業(yè)下游迅速應(yīng)用的時(shí)期。同時(shí)相比國(guó)外，計(jì)算機(jī)視覺(jué)和智能語(yǔ)音也是國(guó)內(nèi)企業(yè)的優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域。，人工智能企業(yè)的應(yīng)用領(lǐng)域分布中，國(guó)內(nèi)企業(yè)在視覺(jué)和語(yǔ)音方面的比例要大于國(guó)外，而自然語(yǔ)言處理的比例大幅低于國(guó)外。

國(guó)內(nèi)外人工智能企業(yè)應(yīng)用技術(shù)分布