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這年頭，沒掛上AI的名號，都不好意思說自己是旗艦機。德勤預(yù)測：2023年，人工智能芯片將成為智能手機的標配。除了手機，智能音箱作為AI的一大入口，也是迅速風靡：2017年銷售量達165萬臺。

人工智能（AI），這個科幻感十足的名詞，正在走進現(xiàn)實：各國將AI融入頂層設(shè)計，巨頭們積極布局生態(tài)，小廠商們紛紛在各大場景找突破，金融、醫(yī)療、公共服務(wù)等領(lǐng)域的新應(yīng)用雨后春筍般的冒出來。

近日，在工業(yè)和信息化部電子信息司的指導(dǎo)下，中國信息通信研究院在“CITE2018 第六屆中國電子信息博覽會”上發(fā)布了最新《全球人工智能產(chǎn)業(yè)地圖》，從底層技術(shù)到垂直應(yīng)用，盤點人工智能發(fā)展態(tài)勢。

本文，根據(jù)信通院最新發(fā)布的全球人工智能產(chǎn)業(yè)地圖，結(jié)合市場觀察，盤點人工智能產(chǎn)業(yè)鏈整體發(fā)展態(tài)勢。

隨著PC市場、 移動終端市場漸于飽和，互聯(lián)網(wǎng)正在迎接人工智能時代。

人工智能一詞最早出現(xiàn)于1956年的達特茅斯會議，受限于早期的計算性能和算法發(fā)展，AI經(jīng)歷了半個多世紀的起起伏伏，概念更迭。

21世紀，隨著計算能力大幅提升（特別是GPU的引入）、云計算的興起、機器學習（特別是深度學習）變得更加強大、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)量急劇增長，人工智能從此進入了加速增長的新階段。

2016年，隨著AlphaGo在人機大戰(zhàn)（韓國圍棋高手李世石敗給谷歌人工智能AlphaGo）中，完成了傳統(tǒng)算法在傳統(tǒng)硬件架構(gòu)下的不可能任務(wù)，“人工智能”成為熱詞，一夜躥紅。

人類看到了機器智能的曙光，產(chǎn)業(yè)看到了信息革命的風口。

普華永道分析指出，截至2030年，AI將為全球GDP帶來14%的增長，也就是15.7萬億美元（6.6萬億美元來自生產(chǎn)力的提高，9.1萬億美元來自相關(guān)消費/商業(yè)市場）。

為此，各國政府將AI融入頂層設(shè)計，相關(guān)政策層出不窮，聯(lián)手資本推動技術(shù)向產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化；科技巨頭致力于AI底層技術(shù)，并購交易數(shù)量飆升，圍繞自家主業(yè)打造AI生態(tài)并加速向其他業(yè)務(wù)的擴散；中小企業(yè)在各個細分領(lǐng)域找到了生存空間并紛紛站隊，傳統(tǒng)企業(yè)走上轉(zhuǎn)型之路……

目前，人工智能全產(chǎn)業(yè)鏈基本形成。

從提高生產(chǎn)力的角度來看，AI為交通、醫(yī)療、教育、工業(yè)等行業(yè)的各層級提供深度融通，ICT（信息與通信技術(shù)）供給能力產(chǎn)生質(zhì)的飛躍；從相關(guān)消費/商業(yè)市場的角度來看，AI加持下，實體經(jīng)濟數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化轉(zhuǎn)型升級步伐加快。

從AI創(chuàng)新的活躍度來看，科研機構(gòu)和企業(yè)都在加快人工智能研究和創(chuàng)新，相關(guān)專利數(shù)指數(shù)型增長。2016年科技巨頭在AI上的相關(guān)投入已經(jīng)達到200億到300億美元，2017年AI投融資金額呈現(xiàn)井噴，2018年國產(chǎn)AI獨角獸創(chuàng)企更是迎來了上市良機。

從規(guī)模來看，語音、視覺等AI技術(shù)已經(jīng)步入實用和商用，智能音箱、智能安防等新興市場備受追捧。我國現(xiàn)有人工智能企業(yè)數(shù)量已經(jīng)接近1500家；全球來看，歐洲和亞洲的新增AI企業(yè)數(shù)增速逐步提升。

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)分為基礎(chǔ)層（計算基礎(chǔ)設(shè)施）、技術(shù)層（軟件算法及平臺）與應(yīng)用層（行業(yè)應(yīng)用及產(chǎn)品）。

基礎(chǔ)層

基礎(chǔ)層主要包括計算硬件（AI芯片）、計算系統(tǒng)技術(shù)（云計算、大數(shù)據(jù)和5G通信）和數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)采集、標注和分析）。

以AI芯片為例，作為AI產(chǎn)業(yè)的核心硬件，有分析認為，到2020年AI芯片市場規(guī)模將達到146.16億美元，約占全球人工智能市場規(guī)模12.18%，故此發(fā)展迅猛。

AI芯片也被稱為AI加速器或計算卡，即專門用于處理人工智能應(yīng)用中的大量計算任務(wù)的模塊（其他非計算任務(wù)仍由CPU負責），支撐于側(cè)、端側(cè)AI計算需求。

當前，AI芯片主要分為GPU、DSP、FPGA、ASIC以及類腦芯片等，尤其是于端深度學習計算平臺的需求正在快速釋放。其中，來自我國的亮點企業(yè)有寒武紀、深鑒科技等。

除了計算硬件的支持，全球數(shù)據(jù)流量的快速增長也為AI倚仗的深度學習提供了良好基礎(chǔ)，公共數(shù)據(jù)集為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)和行業(yè)競賽提供優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，給初創(chuàng)企業(yè)帶來必丌可少的資源。

有這樣一種說法：深度學習是人工智能這臺火箭的發(fā)動機，燃料是大數(shù)據(jù)，云計算是引擎。

技術(shù)層

技術(shù)層面，我們可以從三個維度來理解：算法理論（機器學習算法、類腦算法）、開發(fā)平臺（基礎(chǔ)開源框架、技術(shù)開放平臺）和應(yīng)用技術(shù)（計算機視覺、自然語言理解和人機交互）。

其中，開發(fā)平臺可謂巨頭云集。以平臺為核心既能縱向打通全產(chǎn)業(yè)，又能以業(yè)務(wù)為導(dǎo)向搶灘重點產(chǎn)業(yè)，拓展基礎(chǔ)技術(shù)，從而與自家的硬件戰(zhàn)略打配合戰(zhàn)。

基礎(chǔ)開源框架方面，優(yōu)勢企業(yè)如谷歌、亞馬遜、臉書加快部署機器學習、深度學習底層平臺，建立產(chǎn)業(yè)事實標準。目前業(yè)內(nèi)已有近40個各類AI學習框架，生態(tài)競爭異常激烈。

技術(shù)開放平臺方面， 典型企業(yè)如科大訊飛、商湯科技利用技術(shù)優(yōu)勢建設(shè)開放技術(shù)平臺，為開發(fā)者提供AI開發(fā)環(huán)境，建設(shè)上層應(yīng)用生態(tài)。

應(yīng)用技術(shù)方面，以語音識別、機器視覺為代表的人工智能技術(shù)快速成熟，達到實用化水平。

鑒于語音識別、機器視覺的成熟化，機器視覺、智能語音成為AI產(chǎn)業(yè)化水平最高的人工智能領(lǐng)域，企業(yè)數(shù)量和初創(chuàng)企業(yè)快速增長。

應(yīng)用層

應(yīng)用層面，我們可以從行業(yè)解決方案（“AI+”）和典型產(chǎn)品（機器人、智能音箱、智能汽車、無人機等）兩個角度來看。

先來說行業(yè)解決方案，主要也就是“AI+傳統(tǒng)行業(yè)”，這就覆蓋了安防、交通、醫(yī)療、制造、教育、金融、家居等諸多垂直領(lǐng)域。

對于安防產(chǎn)業(yè)，AI指向了智能化檢測預(yù)警與控制，將帶來行業(yè)變革；對于交通，駕駛模式、交通優(yōu)化等AI方案將提高城市通行效率，改變?nèi)藗兊某鲂心Ｊ?；對于消費市場，智能音箱、智能家居等多通道交互產(chǎn)品將改變用戶模式，催生新的O2O平臺；對于工業(yè)而言，AI指向的工業(yè)機器人，甚至無人工廠將改善作業(yè)環(huán)境，提升生產(chǎn)力，降低成本。

目前，美國仍是人工智能核心發(fā)源地之一，坐擁卓越的技術(shù)研發(fā)機構(gòu)、理論學科以及各類實驗室，加上資本、政策利好，AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景樂觀，在基礎(chǔ)算法和理論研究方面，相對領(lǐng)先，其它國家人工智能發(fā)展正在快速跟進。

中國已經(jīng)成為全球AI中心之一。但數(shù)據(jù)環(huán)境、人才緊缺和智能硬件，特別是微晶片、CPU等產(chǎn)業(yè)的不成熟，可以說是中國人工智能發(fā)展面臨的最大難題。

不過，在政策指導(dǎo)和監(jiān)管下，強烈的市場需求，包括工業(yè)、商業(yè)市場和消費場景，將會強力作用于AI技術(shù)研發(fā)和人才培養(yǎng)。目前，國內(nèi)北京人工智能發(fā)展領(lǐng)跑全國，滬粵江浙發(fā)展逐步加速。

人工智能在經(jīng)歷了2017年的爆炸式發(fā)展后，并沒有冷卻起來，巨頭們強勢布局，各大創(chuàng)企紛紛進入成長期，在政策和資本的支持下加速建設(shè)技術(shù)壁壘并推廣商業(yè)應(yīng)用。預(yù)計AI+安防、出行、工業(yè)、金融等行業(yè)將率先增長，計算芯片、模式識別（語音和圖像）、自然語言理解的可用性將得到檢驗，新的消費場景和商業(yè)模式將得到探索。