新一代信息技術(shù)是國(guó)務(wù)院確定的七個(gè)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)之一，人工智能作為新一代信息技術(shù)的核心組成內(nèi)容，以及新一輪產(chǎn)業(yè)變革及數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力，將深刻影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)。
01人工智能產(chǎn)業(yè)五大核心洞察
1.人工智能基礎(chǔ)層以國(guó)際巨頭為主，芯片、算法、操作系統(tǒng)三大領(lǐng)域，市場(chǎng)格局穩(wěn)定
2.中國(guó)企業(yè)在機(jī)器視覺、人臉識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理等應(yīng)用場(chǎng)景，具有一定優(yōu)勢(shì)，部分細(xì)分領(lǐng)域，中國(guó)企業(yè)居于世界領(lǐng)先水平
3.中國(guó)人工智能獨(dú)角獸企業(yè)估值超1 000億美元，位居世界第一
4.人工智能企業(yè)商業(yè)模式仍處于探索中，企業(yè)盈利模式尚不明確
5.人工智能產(chǎn)業(yè)賦能已進(jìn)入操作層面，資訊、金融、制造業(yè)已有成熟案例
02進(jìn)擊的人工智能
從技術(shù)進(jìn)步的角度看，人工智能大致可分為三個(gè)發(fā)展階段。
第一個(gè)階段是“難以理解現(xiàn)實(shí)的專家系統(tǒng)”。人工智能的第一次技術(shù)發(fā)展，是基于人類專家知識(shí)的人工智能。人工智能專家提取特定領(lǐng)域的知識(shí)，將其轉(zhuǎn)換成可輸入計(jì)算機(jī)的規(guī)則，以及遵循不同規(guī)則帶來的不同后果。這個(gè)技術(shù)可以用于日程安排，棋類游戲（例如IBM戰(zhàn)勝國(guó)際象棋大師卡斯帕羅夫的超級(jí)計(jì)算機(jī)深藍(lán)）等，有非常明確而具體的條件，執(zhí)行明確的任務(wù)。對(duì)現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行認(rèn)知，則是第一波人工智能的短板。此外，它不具備自我訓(xùn)練和提高的能力。
第二個(gè)階段是個(gè)體精度欠缺的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。第二階段人工智能開始使用機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)，運(yùn)用概率方法來處理信息。這一階段的特點(diǎn)是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)。它在語音識(shí)別，人臉識(shí)別等應(yīng)用領(lǐng)域做的非常成功。我們目前真正應(yīng)用到商業(yè)領(lǐng)域的，大多是第二階段的人工智能技術(shù)。撇開它鋪天蓋地的輿論影響，真正被有效利用的類型極其有限。近來幾乎所有的人工智能進(jìn)展都只是一種，那就是輸入數(shù)據(jù)(A)，迅速產(chǎn)生簡(jiǎn)單響應(yīng)(B)，如表1所示。
表1第二階段人工智能工作原理
就這么簡(jiǎn)單地輸入A，輸出B，已經(jīng)足夠改變?cè)S多行業(yè)了。將“A→B”放到具體的商業(yè)環(huán)境下意味著什么？百度前首席科學(xué)家吳恩達(dá)教授用這樣一句話來解釋：“一個(gè)正常普通人能夠用少于一秒鐘的思考所完成的任務(wù)，都可以通過人工智能來實(shí)現(xiàn)。”
第三個(gè)階段是初現(xiàn)成效的語境適應(yīng)系統(tǒng)。第三階段的系統(tǒng)，會(huì)逐漸建造出“有意義”的模型用以描繪現(xiàn)實(shí)世界的現(xiàn)象。第二波系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)的依賴，幾乎達(dá)到“喪心病狂”的地步，這也是吳恩達(dá)為什么說，當(dāng)今的人工智能企業(yè)要成功，最重要的一是數(shù)據(jù)，二是人才。因此，第三波基于“語境”模型系統(tǒng)的到來便成為一件自然而然的事。
03產(chǎn)業(yè)鏈：基礎(chǔ)層格局穩(wěn)定，應(yīng)用層發(fā)展空間大
人工智能的產(chǎn)業(yè)鏈可以分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層（圖1）。
圖1人工智能產(chǎn)業(yè)鏈
資料來源：恒大研究院，中歐商業(yè)評(píng)論-啟信寶產(chǎn)業(yè)研究院
基礎(chǔ)層主要是指提供基礎(chǔ)算力的芯片和算法框架。人工智能依賴芯片提供強(qiáng)大的運(yùn)算能力，人工智能的相關(guān)芯片主要包括通用芯片和專用芯片。通用芯片是指各類PC、服務(wù)器的CPU，主要包括英特爾和AMD兩大廠商。通用芯片是人工智能行業(yè)最為底層的技術(shù)支持，通用芯片也是調(diào)度其他專用芯片的基礎(chǔ)，該行業(yè)除英特爾和AMD兩大玩家外，幾乎沒有其他廠商能夠介入。
通用芯片被設(shè)計(jì)為可以執(zhí)行各類運(yùn)算，而人工智能的運(yùn)算則聚焦于幾類特定的運(yùn)算模式上（如單精度浮點(diǎn)運(yùn)算），因此為提高特定運(yùn)算的執(zhí)行效率，擅長(zhǎng)浮點(diǎn)和并行運(yùn)算的GPU在人工智能領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。目前英偉達(dá)的GPU是人工智能行業(yè)應(yīng)用最廣的專用芯片。除此之外，聚焦于特定人工智能運(yùn)算場(chǎng)景，谷歌推出了針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速運(yùn)算的TPU。從芯片技術(shù)的總體演進(jìn)來看，通用的CPU最為基礎(chǔ)，一切應(yīng)用均構(gòu)建在CPU之上。
GPU分擔(dān)CPU的浮點(diǎn)和并行運(yùn)算中，充當(dāng)了加速作用，TPU等定制芯片，則更進(jìn)一步的起到特定場(chǎng)景的加速作用。三者之間不存在替代關(guān)系。基礎(chǔ)層應(yīng)用的另一重要組成部分是算法框架，包括操作系統(tǒng)、算法等。操作系統(tǒng)方面，基于Linux內(nèi)核開發(fā)的操作系統(tǒng)居于絕對(duì)主流。在操作系統(tǒng)之上，則是人工智能的運(yùn)算框架、開發(fā)語言等平臺(tái)。比較有代表性的是谷歌的TensorFlow、微軟的CNTK等。
技術(shù)層則是解決人工智能幾大具體分類應(yīng)用的場(chǎng)景，如自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、圖像識(shí)別等。技術(shù)層主要側(cè)重于識(shí)別率的提高、運(yùn)算效率的提升等。在技術(shù)層，雖然國(guó)外的谷歌、微軟、亞馬遜等公司依然占據(jù)主導(dǎo)地位，但國(guó)內(nèi)的商湯、曠視、科大訊飛等公司在人臉識(shí)別、語音識(shí)別等領(lǐng)領(lǐng)域，也占有一席之地。由于技術(shù)層的應(yīng)用，大多基于開源算法，因此對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的獲得，往往決定了企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。
應(yīng)用層是將技術(shù)應(yīng)用于具體的商業(yè)場(chǎng)景。如將語音識(shí)別用于智能客服，將圖像識(shí)別用于醫(yī)療影像診斷等。目前安防、智能客服、智能音箱等領(lǐng)域應(yīng)用的較為成熟。由于應(yīng)用層面對(duì)海量的應(yīng)用場(chǎng)景，目前在應(yīng)用層并沒有產(chǎn)生壟斷性的巨頭。中國(guó)人工智能企業(yè)，多集中在應(yīng)用層。由于中國(guó)市場(chǎng)的商業(yè)場(chǎng)景更為豐富，我們預(yù)計(jì)在應(yīng)用層的細(xì)分領(lǐng)域，中國(guó)人工智能有望實(shí)現(xiàn)突破。
04產(chǎn)業(yè)地理：北京持續(xù)領(lǐng)跑，上海創(chuàng)業(yè)氛圍活躍
人工智能產(chǎn)業(yè)對(duì)我國(guó)贏得全球科技競(jìng)爭(zhēng)主動(dòng)權(quán)和經(jīng)濟(jì)社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展至關(guān)重要。近年來，地方政府積極響應(yīng)國(guó)家人工智能發(fā)展戰(zhàn)略，但受政策環(huán)境、科技基礎(chǔ)、經(jīng)濟(jì)水平等綜合因素影響，各城市人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)出不同態(tài)勢(shì)。
其中，沿海發(fā)達(dá)地區(qū)成為我國(guó)人工智能企業(yè)的主要聚集地，數(shù)據(jù)顯示，截止到2019年7月，廣東省擁有人工智能領(lǐng)域注冊(cè)企業(yè)9806家，北京由于其政策的便利與首都優(yōu)勢(shì)躍居第二，而上海、江蘇、浙江、山東等沿海地區(qū)緊隨其后。
地方政府積極響應(yīng)國(guó)家人工智能發(fā)展戰(zhàn)略，其中，《中國(guó)制造2025》處于人工智能政策應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)的核心，在地方人工智能政策制定過程中發(fā)揮著綱領(lǐng)性的作用。通過政策發(fā)布數(shù)量來看，目前中國(guó)人工智能發(fā)展活躍的區(qū)域主要集中在京津冀、長(zhǎng)三角和粵港澳地區(qū)。各省的政策主題也大有不同，比如江蘇省關(guān)注基礎(chǔ)設(shè)施、物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算等基礎(chǔ)研發(fā)領(lǐng)域，廣東省關(guān)注制造和機(jī)器人等人工智能應(yīng)用，而福建省關(guān)注物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、創(chuàng)新平臺(tái)和知識(shí)產(chǎn)權(quán)，各地政策與地方發(fā)展條件密切相關(guān)。
數(shù)據(jù)顯示，北京的人工智能領(lǐng)域企業(yè)注冊(cè)數(shù)量與注冊(cè)資本均遙遙領(lǐng)先（圖2）。根據(jù)2018年6月發(fā)布的《北京人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書（2018）》，北京擁有全國(guó)26%的人工智能企業(yè)和超過2.5萬件的人工智能專利，同時(shí)聚集有北京大學(xué)、清華大學(xué)、中科院自動(dòng)化所、中科院計(jì)算所等人工智能研究單位，具有較好的人工智能產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和研發(fā)優(yōu)勢(shì)。
圖2人工智能領(lǐng)域企業(yè)注冊(cè)規(guī)模前15位城市
資料來源：?jiǎn)⑿艑?，中歐商業(yè)評(píng)論-啟信寶產(chǎn)業(yè)研究院
2017年以來，北京市推動(dòng)人工智能發(fā)展的政策相繼出臺(tái)。作為國(guó)家自主創(chuàng)新示范區(qū)，中關(guān)村率先發(fā)力，開展人工智能政策先行先試，提出對(duì)AI領(lǐng)軍企業(yè)實(shí)行“一企一策”政策，鼓勵(lì)與硅谷等國(guó)際機(jī)構(gòu)開展合作。3個(gè)月后，《北京市加快科技創(chuàng)新培育人工智能產(chǎn)業(yè)的指導(dǎo)意見》正式出臺(tái)，提出到2020年，新一代人工智能總體技術(shù)和應(yīng)用達(dá)到世界先進(jìn)水平，初步成為具有全球影響力的人工智能創(chuàng)新中心。
上海企業(yè)注冊(cè)數(shù)量少于深圳而注冊(cè)資本卻多于后者。2019年，上海市政府發(fā)布了“建設(shè)人工智能高地，構(gòu)建一流創(chuàng)新生態(tài)三年行動(dòng)方案”，將集聚最優(yōu)勢(shì)資源，圍繞18項(xiàng)重點(diǎn)任務(wù)開展五方面專項(xiàng)行動(dòng)，準(zhǔn)備到2021年，全力打響人工智能“一流創(chuàng)新生態(tài)”標(biāo)志性品牌。
此外，在近年的城市“搶人”大戰(zhàn)中，吸引高科技人才數(shù)量最多的城市之一——西安，其企業(yè)注冊(cè)數(shù)量位于第15位而注冊(cè)資本位于全國(guó)第5位。
圖3人工智能領(lǐng)域企業(yè)注冊(cè)資本規(guī)模分布
資料來源：?jiǎn)⑿艑?，中歐商業(yè)評(píng)論-啟信寶產(chǎn)業(yè)研究院
從注冊(cè)資本規(guī)模來看（圖3），500萬以下的人工智能企業(yè)占比高達(dá)47%，而1000-5000萬注冊(cè)資本的企業(yè)占比達(dá)到27%?？梢娭袊?guó)的人工還能領(lǐng)域仍然以中小企業(yè)為主。據(jù)中國(guó)產(chǎn)業(yè)信息網(wǎng)統(tǒng)計(jì)，中國(guó)人工智能企業(yè)的平均年齡為5.5年。其中，北京、上海和天津等地初創(chuàng)企業(yè)云集，企業(yè)平均年齡相較于全國(guó)平均水平更年輕，平均年齡在5.5年以下。山東和遼寧等地老牌工業(yè)機(jī)器人和自動(dòng)化企業(yè)轉(zhuǎn)型較多，企業(yè)年齡相對(duì)較大。
05融資規(guī)模：融資輪次偏早期，行業(yè)成熟度不高
2018年，螞蟻金服Pre-IPO融資敲定，投后估值1500億美元；這輪融資以美元為主，規(guī)模在90億美元上下；同年，今日頭條母公司字節(jié)跳動(dòng)Pre-IPO融資的投前估值達(dá)到750億美元。在這兩家公司助力下，2018年成為中國(guó)人工智能企業(yè)融資金額大幅提升的主要原因之一。
從世界范圍來看，烏鎮(zhèn)智庫發(fā)布《全球人工智能發(fā)展報(bào)告（2018）》顯示，2018年，中國(guó)人工智能企業(yè)融資規(guī)模達(dá)157.54億美元，占亞洲人工智能企業(yè)融資93.09%，全球人工智能企業(yè)融資數(shù)額的46.94%。美國(guó)人工智能融資規(guī)模達(dá)135.93億美元，占全球人工智能企業(yè)融資數(shù)額的38%。截至2018年，全球人工智能企業(yè)共計(jì)融資784.8億美元，其中美國(guó)373.6億美元，中國(guó)276.3億美元，英國(guó)35.6億美元，分列前三。
數(shù)據(jù)顯示，人工智能領(lǐng)域各年度融資頻次占比正逐漸向A輪及以上企業(yè)偏斜，種子輪和天使輪在融資頻次占當(dāng)年度比例這一指標(biāo)自2015年開始逐年下滑（圖4）。
圖4人工智能領(lǐng)域各年度融資頻次與總金額
資料來源：?jiǎn)⑿艑?，中歐商業(yè)評(píng)論-啟信寶產(chǎn)業(yè)研究院
全球人工智能初創(chuàng)企業(yè)多處于萌芽狀態(tài)，產(chǎn)品成熟、經(jīng)營(yíng)穩(wěn)健的初創(chuàng)企業(yè)較少。大部分人工智能企業(yè)已開發(fā)出基本產(chǎn)品模型，需要資本繼續(xù)擴(kuò)量；商業(yè)模式還在摸索中。全球人工智能公司的創(chuàng)業(yè)熱潮正在逐漸趨于理性，未來AI企業(yè)的發(fā)展將趨向于建立在可持續(xù)商業(yè)模式的基礎(chǔ)上，市場(chǎng)也將會(huì)越來越注重企業(yè)的核心技術(shù)和落地能力。
從科研和學(xué)術(shù)的范疇到技術(shù)創(chuàng)業(yè)，后到商業(yè)化，人工智能僅用了幾年的時(shí)間。如此迅速的轉(zhuǎn)變不僅得益于人們對(duì)新技術(shù)解放生產(chǎn)力的訴求以及政策的扶持，還離不開資本市場(chǎng)對(duì)人工智能市場(chǎng)的助力。數(shù)據(jù)顯示，在2012年至2019年7月間，IDG資本和紅杉中國(guó)分別以350次和326次投資人工智能領(lǐng)域，位列前二，經(jīng)緯中國(guó)與真格基金以272次投資事件數(shù)并列第三（圖5）。
圖5 2012-2019年投資機(jī)構(gòu)參與人工智能領(lǐng)域事件數(shù)
資料來源：?jiǎn)⑿艑殻袣W商業(yè)評(píng)論-啟信寶產(chǎn)業(yè)研究院
06對(duì)外投資：人工智能賦能營(yíng)銷、生產(chǎn)制造等領(lǐng)域
2018年，市場(chǎng)監(jiān)管趨嚴(yán)，加之金融行業(yè)去杠桿、防風(fēng)險(xiǎn)的各項(xiàng)政策推動(dòng)，資本市場(chǎng)迎來“寒冬”。然而。人工智能市場(chǎng)似乎不受影響。從融資輪次分布情況來看，隨著人工智能市場(chǎng)板塊的逐漸成熟，種子輪/天使輪投資金額占比逐漸降低，向人工智能投資輪次后移（圖6）。
圖6 2018年人工智能領(lǐng)域各輪次融資情況
資料來源：?jiǎn)⑿艑?，中歐商業(yè)評(píng)論-啟信寶產(chǎn)業(yè)研究院
人工智能領(lǐng)域?qū)ν馔顿Y事件數(shù)據(jù)顯示，軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)占比最高，達(dá)到19270起。2018年，我國(guó)軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)運(yùn)行態(tài)勢(shì)良好，收入和效益保持較快增長(zhǎng)，吸納就業(yè)人數(shù)穩(wěn)步增加；產(chǎn)業(yè)向高質(zhì)量方向發(fā)展步伐加快，結(jié)構(gòu)持續(xù)調(diào)整優(yōu)化，新的增長(zhǎng)點(diǎn)不斷涌現(xiàn)，服務(wù)和支撐兩個(gè)強(qiáng)國(guó)建設(shè)能力顯著增強(qiáng)，正在成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展、智慧社會(huì)演進(jìn)的重要驅(qū)動(dòng)力量。在軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)之后，商務(wù)服務(wù)則位列第二，達(dá)到17 682起；排名第三的是科技推廣和應(yīng)用服務(wù)業(yè)，達(dá)到13 801起（圖7）。
圖7人工智能領(lǐng)域?qū)ν馔顿Y事件數(shù)
資料來源：?jiǎn)⑿艑?，中歐商業(yè)評(píng)論-啟信寶產(chǎn)業(yè)研究院
人工智能企業(yè)對(duì)外投資，也在一定程度上顯示出人工智能的產(chǎn)業(yè)賦能情況。從上述對(duì)外投資情況看，當(dāng)下人工智能比較成熟的領(lǐng)域，可能主要集中在營(yíng)銷、生產(chǎn)制作等領(lǐng)域。
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人工智能作為新基建新技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分，在經(jīng)歷了一輪投資熱潮之后，開始回歸理性。在一些過于超前的應(yīng)用領(lǐng)域，人工智能開始退出（如IBM關(guān)閉Watson Workspace服務(wù)）。在營(yíng)銷、智能制造、金融等領(lǐng)域，人工智能逐漸進(jìn)入落地階段。
從技術(shù)上看，算法和算力是人工智能發(fā)展的最大約束。由于摩爾定律的驅(qū)動(dòng)，近幾年算力的提升十分顯著。人工智能的算法則依賴于數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等基礎(chǔ)學(xué)科的突破，目前算法的突破具有一定局限性。因此，在算法沒有突破性進(jìn)展的情況下，相關(guān)領(lǐng)域的行業(yè)知識(shí)和數(shù)據(jù)，將是決定人工智能企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵要素。由于國(guó)內(nèi)巨大的市場(chǎng)，消費(fèi)領(lǐng)域每天產(chǎn)生巨大的數(shù)據(jù)，我國(guó)人工智能企業(yè)，在消費(fèi)領(lǐng)域的應(yīng)用層目前處于較為領(lǐng)先的位置。但需要注意的是，在基礎(chǔ)層和技術(shù)層，我國(guó)企業(yè)與國(guó)外先進(jìn)企業(yè)仍然存在不小的差距，我們建議在產(chǎn)業(yè)政策層面上，可以提供必要的支持。
