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您有一份人工智能2017年成绩单,请查收!

1月30日,工信部部长苗圩公开表示,人工智能现在是全球热门话题,中国也不例外。他认为,人工智能是引领未来的发展战略性的技术突破。

他指出,人工智能离我们已经不远,下一步将着力规范和推动人工智能行业的发展。包括四个方面:

一是进一步加大研发力度,特别是在智能网联汽车方面、智能服务机器人、智能无人机方面加大研发的力度,促进这些技术和产品更好的融合发展。

二是重点突破智能传感器,神经网络芯片,开源开放平台等产业发展的基础环节。

三是继续深入实施智能制造工程,推广制造业的数字化、网络化和智能化。

四是构建行业训练资源库、标准和测试评估平台等公共支撑体系。

2017年被称为中国人工智能元年,行业相关投融资节节攀升。这一年里,我国的人工智能行业获得了突破和发展。

统计数据显示,截至2017年6月,全球人工智能企业总数达到2542家,其中美国拥有1078家,占据42.4%;中国其次,拥有592家,占据23.3%。

以下是对2017年人工智能行业的总结:

三大核心:计算力、算法、数据

计算力:高性能芯片组成的计算能力

当前人工智能芯片可分为两类:一类是平台,通用型深度学习芯片,比如英伟达最新发布的两款Tesla系列深度学习芯片;另一类是根据特定的应用场景,进行定制开发和优化的处理器、硬件加速器,例如专门运用于安防视频或者无人机驾驶汽车等领域的芯片产品。

算法:不断优化的人工智能算法

自从2012年深度学习技术相关算法突破后,才真正给人工智能带来了春天。目前,已有的深度学习算法越来越成熟。算法的精确性越来越好。视觉及图像领域是深度学习算法应用最广泛效果最好的场景。

数据:被收集的大量数据

人工智能对于数据的需求多种多样,主要看应用场景,不同的应用场景对数据集的需求不同。标注的、结构化特定的应用场景下产生的数据是有价值的。数据分训练集合测试集,要求数据分布均匀。

应用场景

第一梯队:无人机

IDC预计,到2021年,人工智能支出将增加一倍以上,达到2184亿美元(约合1.4亿元),复合年增长率为25.4%。

其中,机器人技术支出将在2018年达到940亿美元(约合5948亿元),占2017年到2021年整体预测支出的90%以上。

第二梯队:自然语言处理

语义分析、语音识别、聊天机器人等自然语言系列的技术位列第二梯队

第三梯队:计算机视觉与图像

人脸识别、视频/监控、自动驾驶、图像识别等计算机视觉系列的技术位列第三梯队。

人工智能产业链

专业人士认为,人工智能产业链可分为基础设施层、技术层和应用层。

基础设施层:关注人工智能基础支撑硬件或数据平台基础;

技术层:包括有关机器识别与深度学习的算法和技术设计;

应用层:包括通用应用和行业垂直应用等。

创投趋势盘点

半数公司集中在北京

根据IT桔子统计数据显示,就人工智能而言,2015年最火热,创业热度达到最高峰。当年创业公司数量达到263家,2017年有所回落。

北京作为全国科技中心,容纳了接近百分之四十的人工智能创业公司,广东、上海分别位列二、三位。

总投资金额持续攀升

从2010-2017年,人工智能领域共发生1296起投资事件,共实现融资1336亿元。行业总获投率高达60.8%。

其中,2016年融资数量最高,2017年有小小的回落。但2017年融资金额激增,比2016年增长了一半还多。

值得一提的是,从全球来看,2017年融资金额最高的5起投资事件中,中国企业就占了4起。

2017年资金偏向中后期

从上图可以看出,资本方更青睐于C轮或D轮,获得的投资金额最多。

计算机视觉、自动驾驶、自然语言处理投资最热

代表融资事件一览

2017年实现三大突破

1.算法的突破

AlphaGo由深度学习到强化学习。

2.政策的突破

2017年7月,国务院印发《新一代人工智能发展规划》,提出三步走计划,到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。

《规划》旨在大力发展五大人工智能2.0技术(包括深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放和自主操控),用以解决技术、产业、社会和国防四大领域的问题。值得一提的是,规划中还提到了让中小学开设人工智能和编程课程,人工智能教育从娃娃抓起。

继《规划》发布后,11月15日,科技部在北京召开新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会,宣布依托百度、阿里、腾讯和科大讯飞四家公司,成立人工智能四大平台,标志着新一代人工智能发展规划和重大科技项目进入全面启动实施阶段。

3.AI投融资突破

2017年,AI领域的融资不断刷新着行业内的单笔融资记录。

如7月11日,商汤科技4.1亿美元的融资刷新了AI领域单轮融资记录。而这个记录仅保持了3个月,10月31日,旷视科技就以4.6亿美元的C轮融资额拿下榜首

三大待解难题

虽然2017年一路辉煌,但人工智能领域依旧残留了三大待解难题:

(一)资金多而项目缺,周期长而营收难

业内人士自嘲,如今的项目是一天比一天昂贵。

根据CB Insights提供的数据显示,自2011年以来,已有近140家人工智能初创公司被收购,而2017年的第一季度,海外就有34家人工智能初创公司被收购,为去年同期的两倍。2018年,仍将延续这一趋势。

在资金增长的同时,中国AI企业数量却不能同幅增长。根据行业发展周期来计算,中国人工智能产业将会在2018年呈现回暖,预期融资累计量将会达到900-1000亿人民币,而新增公司数量仅仅上扬到30家左右。

(二)专业人才不够

人工智能竞争以顶级人才为根本。AI技术的研发、落地与推广均离不开各领域顶级人才的通力协作。在推动AI产业从兴起进入快速发展的历程中,AI顶级人才的领军作用尤为重要,他们是推动人工智能发展的关键因素。

而数据显示世界上深度学习领域的顶尖人才不超过50人。而且目前我国的人工智能领域人才发展极为欠缺。

(三)人工智能如何更好地与其他行业结合

在过去的一年里,市场频繁出现人工智能与医疗、金融相结合的风声,但却没有出现大的爆发。

仅就医疗行业而言,人工智能需要大量共享数据,而医院和患者的数据如同孤岛。如何打破各方壁垒,保障健康的同时又保障数据安全性?这都是行业发展存在的难题之一。

2018年的预测

参与主体更加宽泛。17年已经有大公司大范围参与进来,18年开始,伴随着资本和大公司赛道布局的完成,AI行业应用投资将会变得慎重,创业公司再整体的比重进一步降低,更多的传统企业,甚至个人和爱好者,将成为探索行业应用的重要力量。

探索范围继续拓宽。据亿欧智库统计,目前仍有30%以上的AI行业应用形态未被探索。随着探索不断宽泛,未来将有更多的与AI相结合的场景被探索和验证。

相当一部分行业应用将被证伪。受技术和实施层面困难的限制,不少AI行业应用在2018年将面临资本寒冬。

行业竞争加剧。随着行业内玩家的增多,竞争将持续加剧。自由竞争市场下,行业最终或将导向7-2-1的市场格局。而行业资源依赖较重的领域,原有行业内的企业,仍将占据市场的主体地位。

市场空间巨大。根据艾瑞咨询的数据,2020年全球人工智能市场规模约1190亿人民币,未来10年,人工智能将会是一个2000亿美元的市场,空间非常巨大。

来源:综合整理

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