在不同的场景中，人工智能是如何发挥作用的？带着这个问题，我们研究了国内外与此领域相关的企业，写出了这份人工智能行业的研究报告。

文 | 孔德云 刘姝一

从去年的Alpha Go对战李世石开始，再到今年升级版的Alpha Go对战柯洁，人工智能经过一年多的发酵早已不再是一个陌生的名词。

截至目前，人工智能行业已发布了多篇报告，但我们仍致力于写出不一样的东西。除却老生常谈的算法、计算力、数据之外，我们认为人工智能的未来最重要的驱动力一定会是“场景驱动”。在人工智能的场景驱动阶段，不但可以针对不同用户做个性化服务，而且可在不同的场景下执行不同的决策，最终实现“给予决策支持”的目标。因此本报告中，我们用了较大的篇幅去描绘人工智能的场景应用。

那么，在不同的场景中，人工智能是如何发挥作用的？带着这个问题，我们研究了国内外与此领域相关的企业，写出了这份人工智能行业的研究报告。

在这份报告中，我们将主要探讨这几个问题

什么是“人工智能”？

它的驱动力是什么？

有哪些应用场景？

它的产业链上下游与市场规模又是怎样的？

对于一级市场的创业公司来说，目前还有哪些领域存在机会？

行业概述

AI是使用机器代替人类实现认知、分析、决策等功能的综合学科

人工智能（ArtificialIntelligence）是指使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，其本质是对人的意识与思维的信息过程的模拟，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。凡是使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，均可认为使用了人工智能技术。

作为一种基础技术，理论上讲人工智能能够被应用在各个基础行业（如AI+金融、AI+医疗、AI+传统制造业等），同时也有其如机器人这样具体应用行业的概念。

本报告将以2017年上半年为时间节点，对包括发展驱动力、巨头布局、投融资情况、预测的市场规模等在内的人工智能行业到目前为止的整体发展情况做简要分析，并对包括数据标记、语音识别、语义识别、计算机视觉等技术领域以及安防、医疗、金融等应用场景在内的细分领域及其典型企业进行简析，探索人工智能领域未来发展趋势和可能的投资/创业机会。

行业驱动力：技术驱动阶段-算法和计算力是主要驱动力

在AI发展的不同阶段，驱动力各有侧重，我们可以将AI的发展划分为三个阶段：技术驱动阶段、数据驱动阶段和场景驱动阶段。

技术驱动阶段集中诞生了基础理论、基本规则和基本开发工具。在此阶段，算法和计算力对AI的发展起到主要推动作用。现在主流应用的基于多层网络神经的深度算法，一方面不断加强从海量数据库中自行归纳物体特征的能力，一方面不断加强对新事物多层特征提取、描述和还原的能力。对算法来说，归纳和演绎同样重要，最终目的是提高识别效率。最新ImageNet测试结果显示，AI错误率低达3.5%，而人类对同一数据库识别错误率在5.1%1，理想情况下，计算机图像识别能力已超越人类。

如上图所示，每年在ImageNet测试中错误率最低的算法模型都不尽相同（从NEC到ResNet），这也反映了人们对于算法的不断探究、更迭过程。

计算力的三驾马车：芯片、超级计算机、云计算

提高识别效率除依靠算法之外，也离不开计算力的支持。计算力可以分三个维度展开：芯片、超级计算机、云计算。•芯片：人工智能领域作为一个数据密集的领域，传统的数据处理技术难以满足高强度并行数据的处理需求。为解决此问题，继CPU之后，相继出现了GPU、NPU、FPGA、DSP等“AI”芯片。1999 年，Nvidia公司发布了全球首款图片处理芯片GPU；2016年，寒武纪发布了全球首款深度学习专用处理器芯片NPU，芯片的更迭、进步可从根本上提高计算性能。