十八大以來我國的信息化水平大幅提升，互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量躍居世界第一，信息領(lǐng)域核心技術(shù)步深刻改變了人們生活的諸多方面，而人工智能技術(shù)和應(yīng)用飛速發(fā)展，帶來更為持久深刻的思維與變革。

近年來我國人工智能在技術(shù)、應(yīng)用等產(chǎn)業(yè)各個領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)快速進步的同時，其發(fā)展環(huán)境也持續(xù)優(yōu)化，為未來人工智能的大進步、大發(fā)展，以及與實體經(jīng)濟的融合進一步夯實基礎(chǔ)。

2018年中國人工智能市場規(guī)模分析

在我國國家戰(zhàn)略規(guī)劃中，人工智能已超越技術(shù)概念，上升為國內(nèi)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)升級、國際競爭力提升的發(fā)展立足點和新機遇;行業(yè)應(yīng)用層面，巨大的行業(yè)應(yīng)用需求場景、研發(fā)能力積累與海量的數(shù)據(jù)資源、開放的市場宏觀環(huán)境有機結(jié)合，形成了我國人工智能發(fā)展的獨特優(yōu)勢，依靠應(yīng)用市場廣闊前景，推動技術(shù)革新，形成技術(shù)和市場共同驅(qū)動。

據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《人工智能行業(yè)市場前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2014年中國人工智能市場規(guī)模僅僅達到50億元左右，到了2016年中國人工智能市場規(guī)模突破100億元，達到了100.6億元。2017后中國人工智能市場規(guī)模超150億元。2018年中國人工智能市場規(guī)模將超過230億元。

2014-2018年中國人工智能市場規(guī)模統(tǒng)計及增長情況預(yù)測

(數(shù)據(jù)來源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院整理）

我國人工智能發(fā)展展望分析

1、認(rèn)知性應(yīng)用將成為亮點。芯片和算法的優(yōu)化將進一步提升計算機視覺和語音識別的應(yīng)用成熟度。人臉識別將成為計算機視覺技術(shù)的競爭熱點，格靈深瞳等創(chuàng)新企業(yè)有望在動態(tài)視覺檢測中取得關(guān)鍵突破。科大訊飛(002230)等國內(nèi)語音識別技術(shù)商將利用數(shù)據(jù)優(yōu)勢，推動語音識別技術(shù)平臺化，進一步提升多場景下的語言識別準(zhǔn)確率。人工智能技術(shù)可能迎來新的質(zhì)變契機，淺層次感知應(yīng)用將與更高水平的認(rèn)知智能融合發(fā)展，能夠在邏輯判斷基礎(chǔ)上實現(xiàn)認(rèn)知推理、情感互動、輔助性決策的認(rèn)知性應(yīng)用將成為業(yè)界亮點。

2、行業(yè)資源整合持續(xù)推進。預(yù)計2018年，國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)將延續(xù)穩(wěn)步增長態(tài)勢，產(chǎn)業(yè)規(guī)模預(yù)計將超過230億元，投融資事件數(shù)量將相對減少，但單筆金額增大，基礎(chǔ)層企業(yè)將通過技術(shù)創(chuàng)新擴大規(guī)模，技術(shù)層和應(yīng)用層企業(yè)數(shù)量將保持穩(wěn)步增長。國內(nèi)平臺層面資源將加速整合，大企業(yè)將通過投資并購迅速獲得相應(yīng)細分領(lǐng)域中的前沿核心技術(shù)，降低研發(fā)失敗的風(fēng)險，在行業(yè)資源整合中發(fā)揮越來越重要的作用。

3、與實體經(jīng)濟融合將加速。新一代人工智能技術(shù)將與實體經(jīng)濟持續(xù)滲透融合，為零售、交通、醫(yī)療、制造業(yè)、金融等產(chǎn)業(yè)帶來提效降費、轉(zhuǎn)型升級的實際效能。無人商店、無人送貨車、病例細胞篩查、數(shù)字孿生、智慧工廠、3D打印、智能投顧等新產(chǎn)品、新服務(wù)將大量涌現(xiàn)，從而加速培育產(chǎn)業(yè)新動能，開拓實體經(jīng)濟新增長點，有力推動我國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級。

4、本支持方向趨向集中。預(yù)計2018年，國內(nèi)人工智能領(lǐng)域的投融資總量穩(wěn)中有增，資本將更多聚集在應(yīng)用層細分領(lǐng)域的龍頭企業(yè)，投資事件數(shù)量將減少，單筆投融資數(shù)目將增大，馬太效應(yīng)將日益凸顯。投資焦點將從應(yīng)用層逐步下移，AI芯片等基礎(chǔ)層和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用等技術(shù)層將獲得資本市場的更大關(guān)注，投融資層次將更為豐富。

2019年人工智能產(chǎn)業(yè)五大趨勢

●AI推動芯片產(chǎn)業(yè)變革

芯片產(chǎn)業(yè)正在因為AI發(fā)生洗牌，傳統(tǒng)的芯片產(chǎn)業(yè)格局將會發(fā)生巨大變化，這種情況將在2019年更加突出。以AWS、微軟、谷歌、Facebook、阿里云為首的技術(shù)驅(qū)動型公司將加大AI芯片的投入，會給芯片市場帶來更多變數(shù)。

之所以越來越公司開始投入到AI芯片研發(fā)之中，是因為AI模型訓(xùn)練需要專門的硬件來執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)計算，才能加快執(zhí)行目標(biāo)檢測和人臉識別等任務(wù)，AI芯片可以針對計算機視覺、自然語言處理和語音識別相關(guān)的特定用例及場景進行優(yōu)化。

2019年，英特爾、英偉達、AMD和高通等傳統(tǒng)芯片制造商將推出專門AI芯片。而以AWS、Facebook、阿里云等超級技術(shù)公司則會加大對芯片的研發(fā)投入，這些芯片將在AI和高性能計算基礎(chǔ)上針對現(xiàn)代工作負(fù)載做出大量優(yōu)化，其中某些芯片還將幫助下一代數(shù)據(jù)庫加快查詢處理和預(yù)測分析速度。

可以說，對于技術(shù)驅(qū)動型公司而言，AI芯片無疑是全棧AI能力的一個重要環(huán)節(jié)，不會輕易放棄。

● 邊緣計算推動AI與IoT融合

邊緣計算的好處就是能夠更加快速的響應(yīng)需求，對于物聯(lián)網(wǎng)等應(yīng)用可謂是再合適不過。2019年開始，公有云上越來越多模型將開始用于邊緣計算，尤其是對設(shè)備進行異常檢測、根源分析和預(yù)測維護的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是AI的最佳用例。基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的先進機器學(xué)習(xí)模型將得到優(yōu)化，以便在邊緣運行，未來將有能力處理視頻、語音等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)必將成為企業(yè)人工智能的最大推動力。

● ONNX將打破神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)互操作性阻礙

如今，一大堆各種機器學(xué)習(xí)框架，加上一大堆各種人工智能硬件平臺，框架和平臺之間缺乏良好的支持，給機器學(xué)習(xí)和人工智能應(yīng)用帶來了嚴(yán)重的阻礙。2019年，這種情況將會得到改善。ONNX組織的成立，將讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具包、硬件平臺之間互操作性大幅提升。之前模型只能在特定框架中進行調(diào)試和評估的情況將大幅改善。

微軟、Facebooke等公司發(fā)起了“開放式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換”（ONNX）組織，并提出了相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)格式，使得經(jīng)過調(diào)試的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型向其他框架移植成為可能。目前，已經(jīng)有阿里云、百度云、英偉達等一批公司加入到該組織之中，2019年ONNX將變得更加重要，從研究人員到制造商等所有核心參與者都將依賴ONNX作為推理的標(biāo)準(zhǔn)運行框架。

● 自動化機器學(xué)習(xí)將成為主流

自動化機器學(xué)習(xí)（AutoML）已成為一個發(fā)展趨勢，它將從根本上改變基于機器學(xué)習(xí)的解決方案，可使其不經(jīng)過傳統(tǒng)調(diào)試程序即可改進機器學(xué)習(xí)模型，進而處理復(fù)雜的場景。AutoML非常適用于認(rèn)知應(yīng)用編程接口（API）和自定義機器學(xué)習(xí)平臺。與被視為“黑盒子”的認(rèn)知API不同，自動化機器學(xué)習(xí)既能提供同等的靈活性，同時又具備自定義數(shù)據(jù)和可移植性。

● AIOps實現(xiàn)DevOps自動化

DevOps是一套完整的IT運維工作流，以IT自動化和持續(xù)集成、持續(xù)部署為基礎(chǔ)，來優(yōu)化程序開發(fā)、測試、系統(tǒng)運維等所有環(huán)節(jié)。DevOps強調(diào)軟件開發(fā)人員和運維人員的溝通合作，通過自動化流程來使軟件的構(gòu)建、測試、發(fā)布更加快捷、頻繁和可靠。

AIOps即AI for IT Operations，指將人工智能應(yīng)用于IT運維領(lǐng)域，基于已有的運維數(shù)據(jù)，通過機器學(xué)習(xí)來進一步解決自動化運維難以解決的問題。現(xiàn)代化應(yīng)用程序和基礎(chǔ)設(shè)施可以生成用于索引、搜索和分析的日志數(shù)據(jù)。從硬件、操作系統(tǒng)、服務(wù)器軟件和應(yīng)用軟件中獲取的海量數(shù)據(jù)集可以聚合和關(guān)聯(lián)，然后形成方案和模式。

當(dāng)機器學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于這些數(shù)據(jù)集時，IT運行即可從被動響應(yīng)轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃宇A(yù)測。AI力量應(yīng)用于運營將重新定義基礎(chǔ)設(shè)施的管理方式。2019年，AIOps將成為主流，公有云供應(yīng)商和企業(yè)將從AI和DevOps的融合中受益。

人工智能企業(yè)走向集團化發(fā)展

日前，中國人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟成立，這也是我國人工智能領(lǐng)域，為數(shù)不多的行業(yè)組織。這也標(biāo)志著我國人工智能產(chǎn)業(yè)將會走向集團化作戰(zhàn)，不管是成長型中小企業(yè)還是領(lǐng)軍企業(yè)，不管是投資機構(gòu)還是科研機構(gòu)，乃至第三方產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺，都將會充分受益于產(chǎn)業(yè)的聯(lián)合發(fā)展。這種自上而下的發(fā)展模式，將會為整個世界帶來更多的人工智能產(chǎn)品與技術(shù)。近來，資本市場對于人工智能也是極為青睞，人工智能板塊的幾只概念股票表現(xiàn)更是可圈可點。有30只個股月內(nèi)跑贏上證指數(shù)，恒生電子、視源股份、多喜愛、振芯科技等個股期間累計漲幅均超過10%，在板塊內(nèi)領(lǐng)漲。

資金從來都不是盲目的，對人工智能板塊的青睞，也說明兩市中，那些人工智能個股，并不缺少基本面的支撐，即便是此前超跌，這一類題材板塊也會重新啟動。再者，人工智能行業(yè)不僅在今年被首次寫入政府工作報告，同時整個行業(yè)由于技術(shù)的進步、下游應(yīng)用的落地，總體也也具備較高的景氣度。因此，在當(dāng)前背景下，結(jié)合消息面的利好推動，人工智能行業(yè)將會持續(xù)向好，值得投資者重點關(guān)注。

再者，人工智能領(lǐng)域的投資價值一再凸顯，不少互聯(lián)網(wǎng)巨頭的戰(zhàn)略重心都開始向人工智能領(lǐng)域傾斜，這也會對行業(yè)形成直接利好。以機器人為例，作為人工智能領(lǐng)域內(nèi)的代表性產(chǎn)品，其表現(xiàn)也是可圈可點。

據(jù)悉，2016年我國工業(yè)機器人銷量9萬臺，同比增長31%，大幅高于14%的世界平均增速;此外，今年1月份-5月份我國工業(yè)機器人產(chǎn)量同比增長50.4%，也維持著高速增長態(tài)勢。

這些固然可以歸功于我國勞動力成本上升導(dǎo)致的“機器換人”，但是人工智能起到的作用也不可忽視。工業(yè)機器人只是人工智能的一個細分領(lǐng)域，隨著各行各業(yè)開始與人工智能技術(shù)緊密結(jié)合，各個行業(yè)的發(fā)展模式有望被顛覆。因此，可以說眼下正是人工智能產(chǎn)業(yè)投資的大好時機。

據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院《中國人工智能行業(yè)市場前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》的分析，預(yù)計到2020年全球人工智能行業(yè)的市場規(guī)模將會達到200億美元，而中國則有望達到百億元人民幣。