近五年大數(shù)據(jù)的發(fā)展提高了行業(yè)企業(yè)的信息化、數(shù)字化程度，數(shù)據(jù)的體量、價值密度不斷提升，為人工智能模型訓(xùn)練提供了數(shù)據(jù)支撐。數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練需要有計算能力的支撐，能夠加速數(shù)據(jù)處理的芯片是人工智能市場發(fā)展的重要驅(qū)動力。NVIDIA、Intel等芯片廠商提供硬件和軟件平臺，賦能開發(fā)者快速進入應(yīng)用開發(fā)環(huán)節(jié)，推動了市場的發(fā)展。開源框架諸如Tensorflow，Caffe，以及國內(nèi)BAT的開放平臺則提供了大量的算法庫，幫助開發(fā)者依托已有的積累快速進行優(yōu)化。數(shù)據(jù)體量增長、算力快速提高，成為人工智能市場發(fā)展最重要的驅(qū)動因素。

　　另外，云計算服務(wù)平臺不僅提供了AI開發(fā)的基礎(chǔ)存儲資源，也在不斷推出云化GPU/FPGA服務(wù)器，并通過云平臺輸出AI服務(wù)，是市場發(fā)展的重要驅(qū)動力之一，同時也是2017年以來發(fā)展速度最快的一個細分市場。截至2017年上半年，共有10家云計算服務(wù)廠商加入了這一市場，而到2017年底，這一數(shù)字可能會翻倍。

　　在關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域，報告重點解讀了包括自然語言處理、智能語音、計算機視覺在內(nèi)的市場進展，典型的商業(yè)模式，應(yīng)用場景以及典型廠商。

　　自然語言處理中的語義理解、分析，知識模型生成及預(yù)測，是上層應(yīng)用能否真正實現(xiàn)智能的重要環(huán)節(jié)。機器需要讀懂語言才能與人類實現(xiàn)多輪自然交互，圖像、視頻結(jié)構(gòu)化后也需要基于知識模型去推理、預(yù)測。知識模型的生成離不開大量的語料庫和精準的算法模型，當前能夠在語義理解、分析領(lǐng)域投資并取得優(yōu)勢的仍以有大量語料庫積累的大公司為主。

　　語義理解+語音交互的人工智能軟件平臺逐漸被廣泛的應(yīng)用在智能家電、兒童玩具、教育產(chǎn)品、車載系統(tǒng)中，用戶既包括傳統(tǒng)行業(yè)的巨頭，又有各種開發(fā)者創(chuàng)新團隊。這一領(lǐng)域廠商的關(guān)注點在于打造包括內(nèi)容、渠道、開發(fā)者在內(nèi)的整體生態(tài)。而終端用戶通常會選擇2到3家的單點技術(shù)合成一套解決方案，給技術(shù)提供商帶來了更多機會也帶來了一定挑戰(zhàn)。

　　計算機視覺場景待深挖。廣義的計算機視覺又分機器視覺和計算機圖像識別，當前計算機圖像識別領(lǐng)域的人臉識別應(yīng)用最為成熟。在平安城市安防行業(yè)解決方案中，已落地多套人臉檢測系統(tǒng)，并為公安破案提供了有效的支撐。在航空業(yè)，國內(nèi)也有近20家機場在探索使用人臉識別進行安檢。在金融業(yè)遠程身份認證環(huán)節(jié)，招商銀行預(yù)計將于2017年底在所有ATM機使用刷臉取款。澳門今年5月宣布將推出ATM機先人臉識別再取錢的新規(guī)，要求中國大陸銀聯(lián)持卡人在澳門ATM機取款必須要先通過人臉識別才能取錢，以此來監(jiān)控洗錢行為。另外，機器視覺也在不斷的應(yīng)用到機器人的感知系統(tǒng)中。盡管項目在不斷落地，應(yīng)用場景仍然比較單一，企業(yè)需克服技術(shù)挑戰(zhàn)，在場景縱深方向繼續(xù)發(fā)力。

　　此外，作為底層技術(shù)，機器學習逐漸被大數(shù)據(jù)廠商引入到分析架構(gòu)中，進行高級預(yù)測分析；深度學習則被引入到有大量圖像數(shù)據(jù)需要處理的場景中，如醫(yī)療服務(wù)業(yè)MRI圖像等。

　　未來，所有B2B、B2C的業(yè)務(wù)都將全面的應(yīng)用AI來獲得更多收益。

　　AI+企業(yè)級運營管理，仍以企業(yè)級應(yīng)用廠商為主，將機器學習融入到企業(yè)級解決方案中，以企業(yè)級應(yīng)用廠商為主。未來，AI在企業(yè)中將全面應(yīng)用到IT運營、OT運營自動化中，以數(shù)據(jù)和智能連接客戶，連接產(chǎn)品，連接資產(chǎn)。

　　AI+行業(yè)，以金融、醫(yī)療最多。其中醫(yī)療行業(yè)處于A輪以上的創(chuàng)新企業(yè)最多，多以結(jié)合云計算、大數(shù)據(jù)、機器學習進行診療圖像處理、輔助診斷應(yīng)用為主，未來將從就診前交互環(huán)節(jié)向下延伸至臨床診療、精準用藥，向上拓展至新藥研發(fā)環(huán)節(jié)。金融行業(yè)應(yīng)用場景以風險監(jiān)測、反欺詐、信用評估為主，如SAS、國內(nèi)的金融科技廠商同盾科技，明略數(shù)據(jù)等，智能投顧的落地應(yīng)用相對較少。在制造行業(yè)，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)+實時數(shù)據(jù)分析用于故障診斷、個性化定制為主，目前市面上廠商多處于探索階段。

　　AI+B2B服務(wù)，包括跨行業(yè)通用的B2B產(chǎn)品或服務(wù)，如法律服務(wù)、服務(wù)機器人等。在這一分類下，應(yīng)用案例相對較多的還是倉儲及物流環(huán)節(jié)的無人車、社區(qū)擺渡車等。

　　AI+B2C產(chǎn)品，包括智能硬件、智能家居、消費級機器人、智能駕駛汽車等。在這一分類下，企業(yè)已經(jīng)推出眾多AI增強的產(chǎn)品，未來多模態(tài)的人機交互方式也將帶來更多商機。

　　人工智能的應(yīng)用，不僅是人工智能技術(shù)提供商的機會，也是眾多IT廠商的機會：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲和處理為大數(shù)據(jù)廠商帶來新機會；邊緣計算為云計算、物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)傳輸以及分析提供了新模式。對于傳統(tǒng)行業(yè)，人工智能更是重要的數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速器，結(jié)合大數(shù)據(jù)、人工智能，企業(yè)能夠為用戶提供智能增強的產(chǎn)品、服務(wù)，促進數(shù)字化運營流程，改進用戶體驗。

　　IDC研究經(jīng)理盧言霞認為：“未來，所有的企業(yè)都將是與AI相關(guān)的企業(yè)。新的人機交互方式、增強的數(shù)字化流程，將直接或間接的影響到組織當前的業(yè)務(wù)流程、產(chǎn)品服務(wù)客戶的形式。所有的企業(yè)，不論是IT企業(yè)還是傳統(tǒng)行業(yè)，都需要積極的評估人工智能的發(fā)展帶來的影響、挑戰(zhàn)和機會。”

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