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2018年中國人工智能產(chǎn)業(yè)鏈上中下游分析及國內(nèi)人工智能市場空間超千億元[圖]

人工智能王密 2019-07-16 05:56 來源：智研咨詢

一、產(chǎn)業(yè)鏈

從宏觀視角來看，人工智能產(chǎn)業(yè)鏈可以分為上中下游，其中上游提供的是基礎(chǔ)能力；中游將基礎(chǔ)能力轉(zhuǎn)化成具體的AI技術(shù)；下游則將AI技術(shù)具體運用到各行各業(yè)，形成生產(chǎn)力。

1、上游

上游代表的是支撐人工智能行業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施和方法，主要包括AI芯片、數(shù)據(jù)以及AI算法。

AI芯片是支撐人工智能行業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)硬件，提供適配于AI算法的計算能力，當(dāng)前國內(nèi)外都有不少公司專注于AI芯片的設(shè)計，同時部分中游公司也進(jìn)行AI芯片的設(shè)計以更好匹配自己公司的專用計算模型。

數(shù)據(jù)對于AI技術(shù)在具體行業(yè)的應(yīng)用有非常重要的作用，主要的數(shù)據(jù)掌握在行業(yè)中下游公司中，但是數(shù)據(jù)的處理是一個較為專業(yè)化的工作，當(dāng)前國內(nèi)外均出現(xiàn)少數(shù)公司專注于數(shù)據(jù)處理，為行業(yè)中下游提供數(shù)據(jù)資源服務(wù)。

當(dāng)前的主流AI算法一般基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，進(jìn)行AI算法研究的主力軍一般是各大院校以及科研機(jī)構(gòu)，部分實力較強的中游企業(yè)也具備很強的原創(chuàng)研究能力。

2、中游

中游代表的是基于現(xiàn)有的AI算法，在實際應(yīng)用中能達(dá)到較好智能效果，具備擴(kuò)展性，在各行各業(yè)的應(yīng)用前景廣泛的基礎(chǔ)性技術(shù)。當(dāng)前的基礎(chǔ)技術(shù)可以分為智能語音、計算機(jī)視覺、自然語言處理以及其他類技術(shù)。

智能語音指的是利用計算機(jī)對語音信息進(jìn)行分析處理，以模仿人類實現(xiàn)能聽、能說等語音能力的技術(shù)，語音識別和語音合成目前是其核心應(yīng)用。智能語音技術(shù)當(dāng)前的發(fā)展已經(jīng)比較成熟，在很多領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)接近人類的水平，比如智能語音交互就在迅速成為主流的人機(jī)交互方式。

計算機(jī)視覺指的利用計算機(jī)對圖像或視頻信息進(jìn)行處理分析，以模擬實現(xiàn)人類通過眼睛觀察和理解外界世界的技術(shù)，當(dāng)前的主要應(yīng)用包括了圖像視頻的復(fù)原和增強、分割和識別、理解和自動匹配等。計算機(jī)視覺技術(shù)給機(jī)器安上了智慧的眼睛，能替代很多原本需要人類才能完成的工作。隨著近年來計算機(jī)視覺技術(shù)在多個領(lǐng)域的應(yīng)用取得突破，目前其已成為人工智能最為炙手可熱的技術(shù)分支。

自然語言處理指的是利用計算機(jī)對語言文字進(jìn)行分析，以模擬實現(xiàn)人類對于語言的理解和掌控的技術(shù)，當(dāng)前的主要應(yīng)用包括自然語言理解和自然語言生成。自然語言處理是實現(xiàn)認(rèn)知智能的關(guān)鍵技術(shù)，雖然當(dāng)前依然面臨較大挑戰(zhàn)，但其未來的進(jìn)步和突破對人類社會的意義將十分深遠(yuǎn)。

其他類指的是基于人工智能算法對一些特定類問題進(jìn)行方案設(shè)計，利用計算機(jī)將其智能解決的技術(shù)，其從實際效果來看，針對相應(yīng)問題實現(xiàn)了模擬人類智能。這類技術(shù)相比前三類技術(shù)，其應(yīng)用范圍相對較窄，基礎(chǔ)性較弱，為了便于分類，我們將這些技術(shù)統(tǒng)稱為其他類。典型的應(yīng)用場景包括棋類的AlphaGo，智能游戲選手AlphaStar，金融領(lǐng)域的反欺詐反洗錢、智能投顧、自動交易等。

中游技術(shù)類企業(yè)具備很強的研發(fā)能力，占據(jù)了行業(yè)內(nèi)軟件類技術(shù)的高地，并且在發(fā)展過程中也逐步建立了資金和數(shù)據(jù)的壁壘。同時中游人工智能技術(shù)是鏈接產(chǎn)業(yè)上下游的關(guān)鍵，且具備較強基礎(chǔ)性和橫向擴(kuò)展性，需要利用這些技術(shù)的下游廠商很多。因此其中的競爭獲勝者未來有可能成為人工智能行業(yè)的核心公司，當(dāng)前的領(lǐng)先公司非常具備長期跟蹤的價值。

但是技術(shù)類的公司存在變現(xiàn)困難的問題。雖然一些基礎(chǔ)技術(shù)比如人臉識別的擴(kuò)展速度很快，全國的機(jī)場都已鋪開，但是短期內(nèi)依靠技術(shù)輸出獲得的營收和現(xiàn)金流收入依然較為有限，這些企業(yè)主要通過股權(quán)融資的方式獲取資金，信貸業(yè)務(wù)合作的難度較大。

3、下游

產(chǎn)業(yè)鏈下游指的是人工智能技術(shù)在各個行業(yè)中的實際應(yīng)用，是技術(shù)和場景結(jié)合并落地的環(huán)節(jié)。當(dāng)前人工智能應(yīng)用落地比較多的下游行業(yè)包括金融、安防、教育、醫(yī)療、自動駕駛、智慧城市、智能穿戴等，產(chǎn)業(yè)鏈的中下游企業(yè)均有參與。

對于中游企業(yè)而言，一般來說其會利用自己在具體某項AI技術(shù)的優(yōu)勢，承接自身技術(shù)優(yōu)勢占重要地位且市場空間較大的下游行業(yè)應(yīng)用，親自下場參與競爭，以期盡快獲得較好的市場份額。如科大訊飛就利用自己的語音識別技術(shù)，在智能語音+教育領(lǐng)域自己承接了較多的下游具體訂單。

下游企業(yè)指的是產(chǎn)業(yè)+人工智能的復(fù)合類企業(yè)。這類企業(yè)的特點是首先在某個行業(yè)背景深厚，專業(yè)能力、項目實施與營銷能力都十分優(yōu)秀；其次是具備技術(shù)創(chuàng)新的基因，能快速利用最新的人工智能技術(shù)，將其應(yīng)用到自己的行業(yè)產(chǎn)品或項目中，實現(xiàn)行業(yè)+人工智能的結(jié)合，進(jìn)一步提升自己在行業(yè)內(nèi)的競爭力，打造更好的產(chǎn)品或者服務(wù)。

下游企業(yè)雖然技術(shù)上和中游企業(yè)相比有一定差距，但是由于其直接面向客戶，進(jìn)行項目建設(shè)或者產(chǎn)品銷售，能短時間內(nèi)獲得較大的銷售收入以及現(xiàn)金流，同時部分項目和研發(fā)需要前期投入，也有一定的資金需求，相對適合銀行進(jìn)行信貸類業(yè)務(wù)。同時由于這些企業(yè)在特定領(lǐng)域內(nèi)的積累和優(yōu)勢較大，其未來的行業(yè)+人工智能模式也將具備較強競爭力，也具備長期合作價值。

二、人工智能市場空間

1、智能語音

智能語音是人工智能技術(shù)中成熟度較高，較早開始產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程的技術(shù)，近年形成了較為廣泛的客戶群體和應(yīng)用領(lǐng)域，保持了較為穩(wěn)定的中高速增長。預(yù)計到2018年，國際和國內(nèi)的智能語音市場規(guī)模將分別達(dá)到141.1億美元以及159.7億元。由于國內(nèi)的智能語音市場規(guī)模相比國際差距較大，未來幾年仍有望保持40%左右的中高速增長。

2014-2018年全球智能語音市場規(guī)模及增速

數(shù)據(jù)來源：公開資料整理

2014-2018年中國智能語音市場規(guī)模及增速

數(shù)據(jù)來源：公開資料整理

2、計算機(jī)視覺

計算機(jī)視覺技術(shù)從2012年開始取得了突破性的進(jìn)步，權(quán)威的ILSVRC挑戰(zhàn)賽的錯誤率迅速降低，進(jìn)而在很多領(lǐng)域的應(yīng)用逐步跨過了識別率的門檻，使其具備了很強的經(jīng)濟(jì)價值；同時隨著國內(nèi)平安中國建設(shè)的穩(wěn)步推進(jìn)，金融科技的快速發(fā)展，計算機(jī)視覺技術(shù)的下游需求迅速擴(kuò)大，兩者的疊加造成了計算機(jī)視覺這兩年在國內(nèi)迎來了爆發(fā)式增長，同時這樣的趨勢仍在延續(xù)。

預(yù)計到2020年，國內(nèi)計算機(jī)視覺市場空間將達(dá)到755.5億元，連續(xù)四年保持100%以上的增長速度。

國際市場空間方面Forrester、Tractica公司分別預(yù)測未來全球計算機(jī)視覺市場空間將超過200億美元、260億美元。相比而言，國內(nèi)企業(yè)在計算機(jī)視覺領(lǐng)域的應(yīng)用走在了國際前列。

2016-2020年計算機(jī)視覺國內(nèi)市場空間及預(yù)測

數(shù)據(jù)來源：公開資料整理

3、自然語言處理

自然語言處理技術(shù)（NLP）的理論下游空間十分廣闊，但是當(dāng)前的技術(shù)發(fā)展離真正實用，即接近人類的語言理解能力還有較大距離。

預(yù)測全球的自然語言處理市場規(guī)模預(yù)計將從2016年的76.3億美元增長到2021年的160.7億美元，復(fù)合年增長率16.1%，國內(nèi)2017年的自然語言處理市場規(guī)模大約為49.77億元，相對國際來說較為落后。

基于NLP技術(shù)得不到突破進(jìn)步的保守預(yù)期下，我們預(yù)測到2021年，國內(nèi)的NLP市場大約保持20%的中速增長。

2016-2021年國際自然語言處理市場空間及預(yù)測

數(shù)據(jù)來源：公開資料整理

2017-2021年國內(nèi)自然語言處理市場空間及預(yù)測

數(shù)據(jù)來源：公開資料整理

4、其他類技術(shù)

其他類技術(shù)中比較重要的包括智能投顧和反洗錢技術(shù)。智能投顧過去幾年呈現(xiàn)高速增長的趨勢，據(jù)智研咨詢、花旗銀行預(yù)測，美國智能投顧規(guī)模到2020年將達(dá)到2.2萬億美元，復(fù)合增長率82%；據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)預(yù)測，中國智能投顧規(guī)模到2022年將達(dá)到6651億美元，復(fù)合增長率87%。若假設(shè)管理費率為百分之一，那么國際國內(nèi)的智能投顧市場空間分別達(dá)到百億美元以及人民幣的量級。

2016-2022年中國智能投顧市場空間及預(yù)測（億美元）

數(shù)據(jù)來源：公開資料整理

反欺詐反洗錢類應(yīng)用的市場空間也十分巨大。2019年最新發(fā)布的報告顯示，2018年全球反洗錢軟件市場規(guī)模為9.057億美元，預(yù)計2027年將達(dá)到49.932億美元，復(fù)合增長率21.1%。未來的反洗錢軟件基本都將采用人工智能技術(shù)，有望成為百億美元的市場。

三、競爭格局

在四大類平臺公司中，當(dāng)前來看計算機(jī)視覺以及智能語音類公司最具備長期合作價值。而自然語言處理的技術(shù)成熟度不夠高，且國內(nèi)的積累較國外差距較大，競爭格局也不穩(wěn)定；其他類平臺也存在競爭格局不夠清晰的問題，尚未看到下游應(yīng)用空間大且脫穎而出的企業(yè)。

計算機(jī)視覺和智能語音類公司技術(shù)成熟，正處于行業(yè)下游迅速應(yīng)用的時期。同時相比國外，計算機(jī)視覺和智能語音也是國內(nèi)企業(yè)的優(yōu)勢領(lǐng)域。，人工智能企業(yè)的應(yīng)用領(lǐng)域分布中，國內(nèi)企業(yè)在視覺和語音方面的比例要大于國外，而自然語言處理的比例大幅低于國外。

國內(nèi)外人工智能企業(yè)應(yīng)用技術(shù)分布