cookieOptions = {...}; . 2018 年全球人工智慧市場將逼近 2700億 - 3S Market「全球智慧科技應用」市場資訊網

3S MARKET

3S MARKET
2016年9月14日 星期三

OFweek物联网 

隨著機器學習的快速發展,人工智慧產業在歷經60年的起伏之後,如今已經在全球範圍,形成新一輪的搶位發展態勢,先進國家紛紛吹響探索大腦奧秘的號角。


市場上的人工智慧產業在全球浪潮推動下,也在快速發展。賽迪顧問針對人工智慧產業的大浪潮,提出了人工智慧產業概念界定,並對產業鏈進行了深度剖析。

對全球人工智慧市場規模和結構進行了判斷,並詳細梳理了市場上人工智慧領域的利好政策和具體舉措(此部副指的是對岸中國市場)。結合產業發展態勢和技術熱點演進,分析了各個細分領域的投資價值熱點,提出深度學習、機器視覺、服務機器人、智能無人設備將是最具投資價值的四個方向。


賽迪顧問認為人工智慧產業發展,在未來將呈現出四大趨勢:一是新一輪的開源化浪潮,將成為人才爭奪的主戰場;二是語音辨識領域將快速實現商業化部署;三是人工智慧產業將與智慧城市建設協同發展;四是人工智慧應用將在服務機器人領域迎來突破。

同時,針對未來投資領域,賽迪顧問認為應該把握兩大主要策略:重點聚焦深度學習技術累積,與搶先佈局家庭服務和教育領域應用。

人工智慧產業幾起幾落 迎來新發展時期
人工智慧產業概念界定。概念定義上,人工智慧分為強人工智慧和弱人工智慧。強人工智慧側重於思維能力,指機器不僅是一種工具,而且本體擁有知覺和自我意識,能真正的推理和解決問題。弱人工智慧指人造機器具備表象性的智慧特徵,包括像人一樣思考、像人一樣感知環境,以及像人一樣行動。

綜合來看,賽迪顧問認為人工智慧應該具備「3C特性」:理解力Cognize、溝通力Communicate、協同力Collaborate。即通過模擬人類思維模式,實現對外界資訊的理解;通過語音、視覺等實現與外界溝通;通過行動控制,實現人機協同工作。

人工智慧的發展從起源,到如今的全面推進經歷了近70年的發展,期間更是起起落落經歷過二次低谷期。

三大因素,促使人工智慧重獲新生。隨著深度學習重燃、海量大數據支撐、計算能力提升與成本下降等三大因素的出現,為進入21世紀的人工智慧迎來了重生期。

未來3~5年,將迎來智慧應用快速普及。從谷歌組建研發團隊到擊敗李世石僅僅花費2年多時間,進一步證明瞭深度學習的強大潛力。

在不久的將來,賽迪顧問認為深度學習將取得更多成就,因為它只需要極少的人工參與,並能快速地從計算能力提升,和數據量增長中獲得裨益。

全球人工智慧產業發展 面臨三大難題
人工智慧產業鏈包含了基礎設施層、技術研發層和應用層

基礎設施層涵蓋了數據支撐、感知和運算。技術研發層涵蓋了機器學習、自然語言處理、圖像辨識三個方向。應用層分為智慧硬體平台和軟體整合平台。

從基礎設施層看,隨著以聲學、觸覺、味覺、嗅覺和視覺等,仿生人體五種感知能力的智慧傳感設備的成熟化,為人工智慧實現多元化發展提供了保障。

從技術研發層看,技術研發層是人工智慧核心和高價值環節,包含了機器學習、自然語言處理、圖像辨識三個環節。把機器學習與人類,對歷史經驗歸納做比對,機器的「訓練」與「預測」過程,可以對應人類的「歸納」和「推測」過程,越大的訓練數據量,等價於經驗更豐富的人類專家。

從技術引領程度來看,機器學習是引領自然語音處理,和圖像辨識快速發展的核心基礎。利用基於知識圖譜的大數據分析,通過機器學習的加工處理,將使得語音的辨識準確度得到大幅提升。

從應用層看,應用層分佈,根據技術研發的成熟度不同,存在行業領域變化。自然語言處理的成熟度最高,其次是圖像辨識,而機器學習領域技術成熟度最低,還未形成大規模行業應用。

儘管目前人工智慧很熱,但人工智慧的發展,依然面臨三大難題。

一是數據流通和協同化感知有待提升。

基礎設施層的仿人體五感的各類傳感器,缺乏高整合度、統一感知協調的中控系統,對於各個傳感器獲得的多源數據,無法進行一體化的採集、加工和分析。

賽迪顧問認為,未來突破點將發生在軟體整合環節,和類腦晶片環節。一方面軟體整合作為人工智慧的核心,算法的發展,將決定著計算性能的提升。另一方面,針對人工智慧算法設計類腦化的晶片,將成為重要突破點。

二是強人工智慧尚未實現關鍵技術突破。

在技術研發層,目前取得的進度,依然屬於初級階段,對於更高層次的人工意識、情緒感知環節,還沒有明顯的突破。

賽迪顧問認為,未來突破點將發生在腦科學研究領域。要對真正的分析理解能力進一步地研發,從大腦的進化演進、全身協調控制等領域實現。

三是智慧硬體平台易用性和自主化存在差距。

應用層的智慧硬體平台,服務機器人的智慧水準、感知系統和對不同環境的適應能力,受制於人工智慧初級發展水準,短期內難以有接近人的推理學習和分析能力,難以具備接近人的判斷力。

賽迪顧問認為,未來突破點將出現在智慧無人設備領域。智慧無人汽車,處於全球各大車企巨頭爭相佈局階段。另一方面,目前無人機市場已經快速啓動,而具備自動跟蹤、智慧避障的智慧化無人機,使得性能上得到了跨越式提升。



全球先進國家加快佈局 中國北上沈三地領軍發展
全球市場呈現快速發展的態勢。2018年全球人工智慧市場將逼近2700億元。

全球對人工智慧的關注度不斷提升,市場對各類語音辨識、機器視覺等弱人工智慧產品的需求,得到進一步釋放。2015年全球人工智慧市場規模達到1683.9億元,預計2018年將達到2697.3億元,複合增長率達到17.0%。

全球「再工業化」趨勢下,人工智慧硬體平台市場巨大。人工智慧市場產品結構,主要分為智慧硬體平台和軟件體整合平台兩大類。在全球先進國家對工業製造重新重視的趨勢下,2015年全球人工體市場結構中,智慧硬體平台佔比達到62.6%,高於軟體整合平台產品。

2015年,市場細分結構中智慧工業機器人依然是重點,市場規模為744億元,佔比達到44.2%。

當前,歐美等先進國家紛紛從國家戰略層面,加緊佈局人工智慧。紛紛推出國家大腦計劃,如美國的「國家機器人計劃」、歐盟的人腦工程、日本經產省的「新產業結構藍圖」。

從企業戰略上看,在軟體整合和智慧硬體平台產品中,以美國的網路巨頭為主導,日本的機器人製造商,如發那科(Fanuc)也在積極佈局智慧工業機器人。總體來看,美國和日本分別結合自身科技研發,和機器人製造的優勢,已經在人工智慧新一輪浪潮中搶佔了先機。

2018年中國人工智慧市場規模將超360億元,2015年中國人工智慧市場規模達到203.9億元,預計2018年將達到361億元,複合增長率為21%。

技術門檻降低推動服務機器人成為新熱點。隨著《中國製造2025》的發佈和對岸國家對製造業的高度重視,在2015年中國人工智慧市場中,智慧硬體平台佔比,同樣高於軟體整合平台,達到了59%。在未來,隨著語音辨識和圖像辨識技術商業化的推廣,軟體整合平台的市場佔有,率將進一步增大。

中國人工智慧市場細分結構上,各類產品分布較為均衡,佔據前二位的是服務機器人和智慧工業機器人,2015年市場規模分別為60億元和56億元,佔比為29.4%和27.5%。

行業應用集中於金融、電信、教育、消費電子。中國企業的人工智慧應用格局中,主要分布在基於語音辨識和服務機器人的家庭服務、教育和消費電子領域。總體而言,中國應用市場處在,從技術研發向產品應用的過渡階段,行業覆蓋廣闊,但產品接受度有待市場驗證。

各地密集推出產業資金配套,北上沈三地領軍發展。從各地產業政策上看,北京提出的人工智慧產業扶持領域最為全面,覆蓋了從腦科學到智慧硬體製造的全產業鏈環節;上海作為國家機器人檢測與評定中心總部,提出到2020年平均每年新增3000台以上機器人;瀋陽做為中國機器人檢測與評定分中心之一,擁有新松機器人等企業基礎。在未來5年,北京、瀋陽和上海將在人工智慧產業實現領先發展。

行業巨頭並購加速 四領域成投資高地
行業巨頭跨界並購加速。從近幾年的並購融資事件中可以看出,全世界無論是傳統網路企業(谷歌、IBM),還是跨領域的行業巨頭(SpaceX、廈華電子、豐田),都在積極進行人工智慧的佈局。

從投資機會分析看,四個領域投資被追捧。賽迪顧問從市場進入空間、價值爆發時間點、技術成熟度、產業投資回報率等四個方面進行評價。通過綜合比較分析,認為深度學習、機器視覺、服務機器人、智慧無人設備,將是最具投資價值的四個領域。

從產業投資回報率分析,機器視覺值得投資。圖像辨識的技術成熟度低於自然語言處理,為新興企業從軟體技術為突破帶來了機遇,在軟體圖像辨識領域,尤其以face++和格靈深瞳兩家為代表,通過招攬優秀研發人員,在短時間內迅速脫穎而出。

從技術成熟度分析,深度學習值得投資。前瞻性的對最具價值且臨近爆發期的技術點,進行投資是回報率最高的,深度學習作為2006年重新提出的神經網路算法,已經為人工智慧產業刮起了強勁颶風,深度學習正處在面臨爆發的臨界點。

從應用和技術自主度分析,服務機器人和智慧無人設備值得投資。對於服務機器人和智慧無人設備領域,中國在軟體整合方面,已經具備國際水準,通過攻克相對較低的硬體研發門檻,將能實現快速市場普及。

而隨著人們生活水平的提高,和全球人口老齡化的到來,能夠提供教育、醫療、娛樂等專業化服務的智慧機器人也開始倍受人們追捧。受到這些剛性需求的驅動,服務機器人和智慧無人設備,將成為投資新藍海。



三大未來趨勢 兩大投資策略
從產業未來發展趨勢看,有幾個重要的趨勢值得關注。

新一輪的開源化將成為人才爭奪主戰場。近兩年來,以谷歌為代表的巨頭公司,紛紛開始開源化自身核心產品。不僅有機器學習軟體平台,還有相關硬體平台,和完整軟體源代碼。開放源代碼可以吸引外部人才參與項目協作,並改進相關技術。

語音辨識領域將快速實現商業化部署。通過利用機器學習技術進行自然語言的的深度理解,一直是工業和學術界關注的焦點。在人工智慧的各項領域中,自然語言處理是最為成熟的技術,由此引來各大企業紛紛進軍佈局。

在未來3年內,成熟化的語音產品,將通過雲平台和智慧硬體平台快速實現商業化部署。

人工智慧產業將與智慧城市建設協同發展。智慧城市的發展將在安防、交通監控、醫療、智慧社區等多個領域,全面刺激人工智慧產業發展。未來,各行業的應用需求,以及消費者升級發展的需要,將有效激活人工智慧產品的活躍度,促進人工智慧技術和產業發展。


中國人工智慧應用,將在服務機器人領域迎來突破。2015年已經有大量企業,在服務機器人領域展開相關佈局。從中國人工智慧市場結構上看,服務機器人市場規模達到60億元,佔比29.4%,服務機器人基於日常生活中的廣泛需求,有著廣闊的市場空間。

從投資策略的角度看,有兩個維度需要注意。

賽迪顧問基於市場進入空間、價值爆發時間點、技術成熟度、產業投資回報率四個方面的考慮,重點推薦兩條投資策略:

重點聚焦深度學習技術累積。通過併購重組在短時間內形成技術壁壘優勢,或者集中投入於具備前景的細分技術領域的企業。

一方面我們看好通過投資,或收購人工智慧領域開發公司,快速地獲得技術優勢、進而領先佈局人工智慧領域的龍頭企業;另一方面,針對發展前景廣闊的深度學習,和智慧機器人發展領域,投入大量研發資金,推動技術創新、搶先形成技術壁壘的公司具備投資價值。

搶先佈局家庭服務和教育領域應用。在商業化推廣方面,優勢的技術,不意味良好的市場接受度。從市場需求導向入手,深度分析人工智慧細分環節商業化價值的高低,在技術成熟作為支撐的前提下,以服務機器人為代表的產品將迅速實現市場普及。

同時,語音技術在教育領域,也將迎來全面革新。因此將家庭服務和教育領域應用作為投資重點。

                                                                                                                                                                                                                            


0 comments: