背景
人工智慧的定義
什麼是人工智慧？電腦科學理論奠基人圖靈在論文《電腦機器和智慧》中，提出了提出了著名的「圖靈測試」——如果一台機器能夠與人展開對話（通過電傳設備），並且會被人誤以為它也是人，那麼這台機器就具有智慧。
人工智慧之父之一的馬文·明斯基，則將其定義為「讓機器作本需要人的智慧，才能夠做到的事情的一門科學」。而代表人工智慧另一條路線——符號派的司馬賀認為，智慧是對符號的操作，最原始的符號對應於實體客體。
人工智慧的發展
自1956年達特茅斯會議誕生「人工智慧」一詞以來，距今已有60年。在這期間，雖然人工慧能涉及的不同學科、不同技術發展起起伏伏，但人工智慧整體上一直處於不斷增長的趨勢，並不存在高潮低谷之說。
比如1957第一款神經網路Perceptron，曾經推動了人工智慧領域的發展，雖然後來被證明行不通，但隨後興起的專家系統，繼續發揮推動的作用。
可以說，整個人工智慧的發展過程，都是在這樣的模式之中，不同技術在不同時期，扮演著推動人工智慧發展的角色。在此，我們基於人工智慧行業的企業、投資融資，以及研究成果等維度，提供一個全新看待人工智慧的視角。
人工智慧企業
全球人工智慧企業數量分布
全球人工智慧企業數量，集中分布在美國、中國、英國等少數國家，三國企業數量佔總數的65.73%。
中國人工智慧企業數量分布
中國人工智慧企業主要集中於北京、廣東及長三角（上海、江蘇、浙江）一帶，佔中國人工智慧企業總數的84.95%。四川雖然數量不及上述三地區，但明顯高於其它省市。
人工智慧企業的主要應用領域
人工智慧企業的主要應用領域：金融
人工智慧在金融領域的應用，主要通過機器學習、語音辯識、視覺辯識等方式，來分析、預測、辨別交易數據、價格走勢等資訊，從而為客戶提供投資理財、股權投資等服務，同時規避金融風險，提高金融監管力度。
主要應用在智慧投顧、智慧客服、安全監控、金融監管等場景。
目前較為領先的企業，在對岸中國有螞蟻金服、因果樹、交通銀行平安集團等，國際企業有Welthfront、Kensol、以及被IBM收購的Promontory。
人工智慧企業的主要應用領域：電商零售
人工智慧在電商零售領域的應用，主要是利用大數據分析技術，智慧的管理倉儲與物流、導購等方面，用以節省倉儲物流成本、提高購物效率、簡化購物程序。
主要應用在倉儲物流、智慧導購和客服等場景中。
目前較為領先的應用企業有亞馬遜、京東、阿里巴巴、梅西百貨等。
人工智慧企業的主要應用領域：安全
人工智慧安防，實際上是要解決安防領域數據結構化、業務智慧化，以及應用大數據化的問題。長久以來，安防系統每天都產生大量的圖像，以及影像資訊，處理這些冗餘所需人力成本較高，而且效率非常低。
因此，人工智慧在安防行業的應用，主要依靠智慧影像分析技術，通過對監控畫面的智慧分析採取安防行動。
主要應用方面智慧監控和保全服務機器人。目前較為領先的應用企業，台灣的中興保全及新光保全也有相當的投入。在中國部分則有曠視科技、格林深瞳、360、尚雲在線等。
人工智慧企業的主要應用領域：教育
人工智慧進入教育領域，最主要能實現對知識的歸類，以及利用大數據的蒐集，通過算法去為學生計算學習曲線，為使用者匹配高效的教育模式。同時，針對兒童幼教的機器人，能通過深度學習，與兒童進行情感上的交流。
智慧大教育主要體現在智慧評測、個性化輔導、兒童陪伴等場景。
目前科大訊飛、雲知聲等公司在行業中較為領先。然而，在情感陪護機器人方面，儘管中國已有不少企業，主打兒童陪伴機器人產品推出，但實質上機器人在情感陪護上，仍然未達到令人滿意的層次。
人工智慧企業的主要應用領域：醫療健康
人工智慧在醫療健康領域的應用，主要是通過大數據分析，完成對部分病症的診斷，較少誤診的發生。同時，在手術領域，手術機器人也得到了廣泛應用；在治療領域，基於智慧康復的仿生機械肢等，也有一些應用。
應用場景主要是醫療健康的監測診斷、智慧醫療設備等。
較知名的企業有華大基因、碳雲智慧、麻省理工學院的達芬奇外科手術系統等。
人工智慧企業的主要應用領域：個人助理
人工智慧系統在個人助理領域的應用，最為官方和相對成熟。即通過智慧語音辨識、自然語言處理和大數據搜索、深度學習神經網路，實現人機交互。個人助理系統在接受文本、語音資訊之後，通過辨識、搜索、分析之後進行回饋，返回用戶說需要的資訊的過程。
人工智慧個人助理，目前普遍用於智慧手機上的語音助理、語音輸入、家庭管家和陪護機器人上。較為知名的應用項目，有微軟小娜和小冰、蘋果Siri、GoogleAssistant、FacebookMessenger的M虛擬助手、百度度秘、訊飛輸入法、AmazonEcho、叮咚智能音箱、掃地機器人、軟銀Pepper機器人等。
人工智慧企業的主要應用領域：自動駕駛
人工智慧在駕駛領域的應用最為深入。通過依靠人工智慧、視覺計算、雷達、監控裝置，和全球定位系統協同合作，讓電腦可以在無人類主動的操作下，自動安全進行操作。自動駕駛系統主要由環境感知、決策協同、控制執行組成。
目前自動駕駛在人工智慧的應用領域中，主要應用場景包括智慧汽車、公共交通、快遞用車、工業應用等。目前領先的企業主要有谷歌、特斯拉、百度、Uber、賓士、京東、亞馬遜等。
人工智慧投融資
全球人工智慧企業融資規模分布
與人工智慧企業分布相同，美中英三國融資規模為全球最大，但三者間的規模差距較大，美國為英國的21.9倍，中國的6.96倍。
2000-2016全球人工智慧領域融資階段分布
全球人工智慧領域的融資，自2005年以來，主要集中於種子輪。A、B、C等階段佔比整體呈現縮小趨勢，意味著資本進入投資的高潮。2016年之後，A、B輪略有上漲，意味著有優秀企業進入新的發展階段。
全球人工智慧領域投資機構分布
投資機構在地域分布上，美國、英國、中國為前三位，與其各自企業數量、融資規模次序相同。
全球人工智慧領域各國獲得的投資次數
各國獲得的人工智慧領域投資次數，與當地企業數量、投資機構數量呈現正相關關係。
2010-2016年全球人工智能領域併購數量概況
2013年Q4之前，併購數量相對平衡。此後併購數量呈現逐步上升趨勢。這與2013年之後資本不斷進入該領域，及該領域企業發展較活躍有關。
中國人工智慧領域併購概況
目前，BAT等中國國內科技巨頭公司，在人工智慧領域也在抓緊進行戰略佈局，但是這些公司對人工智慧嘗試，還停留在初級階段，商業化維度，甚至沒有完整的產品線。從目前情況來看，百度目前是全面佈局，而阿里和騰訊則是各有側重。
近年來，百度先後成立了大數據實驗室、深度學習實驗室，和矽谷人工智慧實驗室，並通過架構調整全面發力人工智慧。2016年百度世界大會上，「百度大腦」推出，對語音、圖像、自然語言處理和用戶畫像、無人駕駛等領域進行重點關注和研發。
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【3S Market】從上述這段中國百度，在人工智慧的佈局，如此的方向規劃發展；不知我們行政院甫通過的亞洲矽谷發展專案中，是否也已有如此規格？甚至有更深入、更完整的發展計畫？
3S Market 在此插播這一段，這是一個很有探討性的思考空間：中國的百度表面上是一家企業，台灣的亞洲矽谷則是國家的政府政策，當然背後是對等的，不過這不是重點，而是未來孰將勝出？
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不久之後，百度又宣佈成立獨立風險投資公司，李彥宏親自出任董事長。
目前，百度的人工智慧產品有度秘、百度地圖、百度無人駕駛汽車，另外，百度外賣、百度糯米，基於深度學習的神經網路，通過海量的訂餐、出餐時間大數據，通過大數據模型可以推算出的出餐時間。百度金融依靠圖像辨識、數據風控技術等能加快信貸產品效率。
阿里2015年6月聯合富士康，向日本軟銀旗下的機器人公司SBRH，策略性注資了 7.32億元，佈局機器人領域。另外，阿里在人工智慧上更多的關注雲計算方面，目前阿里的人工智慧產品，主要應用在兩個層面上：第一是在電商業務，第二則是B2B端。
騰訊在人工智慧領域的佈局，首先是大量考察和悶聲收購，或投資美國的機器學習平台類創業公司。比如與矽谷風投機構FelicisVentures領投美國數據公司Diffbot1000萬美元A輪融資，參投專注於生命大數據，和數位生命研究的公司iCarbonX（碳雲智能）近10億元的A輪融資。
其次在基礎研究領域，騰訊人工智慧研究項目，包括WHATLAB(微信-香港科技大學人工智慧聯合實驗室)、優圖實驗室、微信模式辨識中心、智慧計算與搜索實驗室等多個部門。最後，騰訊目前的業務產品中，微信推出智慧機器人「小微」，為用戶提供可視化的數據，訂製服務的雲搜，中文語義分析平台文智，應用於騰訊徵信、微眾銀行、財付通的優圖人臉辨識等等。
京東也在深度學習、人工智慧、圖像辨識等前沿領域的研發，成立了DNN深度神經網路、PCL感知認知等實驗室，並積極將成果應用於實際業務當中。
人工智慧研究成果
各學科與人工智慧的相關度
電腦科學與邏輯學，與人工智慧的相關度，整體上一直保持高相關度。心理學、哲學、語言學在2011年達到峰值，此後又迅速下降。經濟學整體上一直保持上升趨勢。
全球AI專利數量分布圖
全球人工智慧專利數量，美國、中國、日本位列前三，且數量級接近，三國佔總體專利的73.85%。位列第四的德國人工智慧專利數量，僅為中國的27.8%，美國的16.8%。
注：要進入全球專利數據庫裡，需要有特定許可，所以全球的專利數據只是各國專利數據的一部分。
中國人工智慧申請專利數量分布圖
北京、上海、廣東為中國人工智慧專利數量分布的三大中心，與中國經濟的分布區域特點相吻合。北上廣浙蘇五省市佔總體的59.62%。
注：要進入全球專利數據庫里，需要有特定許可，所以全球的專利數據只是各國專利數據的一部分。
全球與中國人工智慧申請專利各細分領域百分比
人工智慧專利在細分領域上的分布，大體上相似，機器人、神經網路、語音辨識及圖像辨識佔主體部分。
全球與中國人工智慧專利細分領域百分比TOP5對比
人工智慧細分領域的專利數量，中國與美國有四項相同。前五項佔總體的80%以上。
補充說明
1.報告中的統計數據包含專利申請數和授權數。
2.中國專利只統計「發明專利」，「實用新型」和「外觀專利」不在此次統計範圍。
3.此次統計只針對在中國申請且申請人也在中國境內的專利，在境外已有專利後到中國註冊的不在此次統計範圍。
4.「全球專利」中統計的是各個國家專利中的PCT申請/授權數，僅在其本國申請的專利不在統計範圍。
5.專利統計時間以專利申請時間為準。
6.同一專利的不同狀態（申請號，授權號）視為一個專利。
人工智慧細分領域
全球人工智慧細分領域申請專利數量趨勢
機器人與電腦視覺呈現高度相似的趨勢，這與兩者間的高度相關性有關。諸如機器人、電腦視覺等應用層專利，增長幅度更快，也更易受外界影響。目前全球範圍內已經進入平穩期。
中國 AI 細分領域申請專利發展趨勢
2011年之後，中國在這些領域有顯著的增長。諸如機器人、電腦視覺等應用層專利，增長幅度更快，也更易受外界影響。相較於全球而言，中國相關專利還處於增長期。
方法論
1.多個數據庫的數據比對、整合。
2.全球數據與本地數據的比對、整合。
3.大數據、智能算法與專業報道、專業分析的結合。
4.本報告所涉及數據除當頁注明外，均來自於烏鎮智庫及公開資料。
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