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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。
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