
1、 机器视觉和语音识别是主要市场
技术层是基于基础理论和数据之上,面向细分应用开发的技术。中游技术类企业具有技术生态圈、资金和人才三重壁垒,是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。
该层面包括算法理论(机器学习)、平台框架和应用技术(计算机视觉、语音识别、自然语言处理)。众多国际科技巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来,我国技术层围统垂直领城重点研发,在计算机视觉、语音识别等领城技术成熟,国内头部企业脱颗而出,竞争优势明显。
2、计算机视觉发展历经三大理念,规模突破400亿元
1982年马尔(David Marr)《视觉》(Marr,1982)一书的问世,标志着计算机视觉成为了一门独立学科。计算机视觉的研究内容,大体可以分为物体视觉(object vision)和空间视觉(spatial vision)二大部分。物体视觉在于对物体进行精细分类和鉴别,而空间视觉在于确定物体的位置和形状,为“动作(action)”服务。正像著名的认知心理学家JJGibson所言,视觉的主要功能在于“适应外界环境,控制自身运动”。适应外界环境和控制自身运动,是生物生存的需求,这些功能的实现需要靠物体视觉和空间视觉协调完成。
计算机视觉近40年的发展中,尽管人们提出了大量的理论和方法,但总体上说,计算机视觉经历了三个主要历程。即:马尔计算视觉、多视几何与分层三维重建和基于学习的视觉。
国际市场研究机构Research And Markets发布的最新报告显示,2019年全球计算机视觉市场规模为46433亿美元,预计到2027年将达到950805亿美元,从2020年到2027年,预计年复合增长率为469%。
3、语音识别发展科追溯到1956年
语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代。在1952年,AT&T贝尔研究所的Davis,Biddulph和Balashek研究成功了世界上第一个语音识别系统Audry系统,可以识别10个英文数字发音。这个系统识别的是一个人说出的孤立数字,并且很大程度上依赖于每个数字中的元音的共振峰的测量。1956年,在RCA实验室,Olson和Belar研制了可以识别一个说话人的10个单音节的系统,它同样依赖于元音带的谱的测量。到21世纪之后,深度学习技术极大的促进了语音识别技术的进步,识别精度大大提高,应用得到广泛发展。
目前,语音识别技术已逐渐被应用于工业、通信、商务、家电、医疗、汽车电子以及家庭服务等各个领域。例如,现今流行的手机语音助手,就是将语音识别技术应用到智能手机中,能够实现人与手机的智能对话功能。其中包括美国苹果公司的Siri语音助手,智能360语音助手,百度语音助手等。
随着语音技术和自然语言理解技术的快速进步,AI语音语义技术已在智能翻译、智能医疗、智能汽车、智能客服、互联网语音审核等多个领域实现场景应用。
疫情之后不仅是工业领域,政务服务领域的语音机器人、传统行业企业的语音机器人也将有较高的市场增长空间。另外,NLP、AI数字员工、RPA的发展,一定程度上也将重塑AI应用场景。
2018年,全球智能语音市场仍呈现快速增长趋势,市场规模为1421亿美元,根据预测到2024年全球智能语音市场规模将达到215亿美元,其中智慧医疗健康、智慧金融以及各类智能终端智能语音技术需求将成为主要的驱动因素。
4、美国AI高层次学者数量大幅领先
AI高层次学者是指入选AI 2000榜单的2000位人才,由于存在同一学者入选不同领域的现象,经过去重处理后,AI高层次学者共计1833位。从国家角度看AI高层次学者分布,美国A1高层次学者的数量最多,有1244人次,占比622%,超过总人数的一半以上,且是第二位国家数量的6倍以上。中国排在美国之后,位列第二,有196人次,占比98%。德国位列第三,是欧洲学者数量最多的国家;其余国家的学者数量均在100人次以下。
—— 以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
物联网市场规模持续稳步增长 云平台成为竞争核心领域物联网市场规模持续稳步增长
2017年以来,全球物联网市场规模持续稳步增长,跨界应用不断兴起。我国物联网数据规模及多样性持续扩大,行业生态体系逐步完善,细分领域创新成果不断涌现,产业技术和应用发展进入落地关键期。
据前瞻前瞻产业研究院发布的《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》统计数据显示,2013年全球物联网市场规模达398亿美元,同比增长21%,到了2017年全球物联网市场规模达到了798亿美元,同比增长14%。预计2018年全球物联网市场规模将突破1000亿美元,达到1036亿美元,同比增长30%。
物联网发展呈现新特点与趋势分析
1、全球物联网设备数量爆发式增长,物联网解决方案渐趋成熟。2017年以来,全球物联网设备规模、普及率和企业级应用项目的爆发式增长,物联网解决方案渐趋成熟。数据显示,2017年全球物联网设备数量强劲增长,达到84亿台,首次超过人口数量。全球物联网市场有望在十年内实现大规模普及,到2025年市场规模或将成长至39-111万亿美元。
2、中国物联网市场规模突破万亿,物联网云平台成为竞争核心领域
2017年,我国物联网市场逐步回归理性,进入实质性发展阶段,全年市场规模突破1万亿元,年复合增长率超过25%,其中物联网云平台成为竞争核心领域,预计2021年我国物联网平台支出将位居全球第一。具体来看,C端用户(个人用户)更加关注物联网设备带来的实际智能体验,B端用户(行业用户/企业用户)则更加关注物联网应用的投入产出比。
3、物联网细分领域热度出现分化,技术演进驱动应用产品向智能、便捷、低功耗方向发展
2017年以来,物联网在交通、物流、环保、医疗、安防、电力等领域逐渐得到规模化验证,“物联网+行业应用”的细分市场开始出现分化,智慧城市、工业物联网、车联网、智能家居成为四大主流细分市场。芯片、智能识别、传感器、区块链、边缘计算等物联网相关新技术的迭代演进,加快驱动物联网应用产品向智能、便捷、低功耗以及小型化方向发展。
4、中国物联网重点上市企业营收达48338亿元,同比增长207%,创近五年新高
2017年,我国沪深板块52家及港股板块11家重点物联网上市企业营业收入及增长率均创近五年新高,概念股交易趋于活跃,亏损面收窄,企业净利润总额波动增长,总体盈利情况出现好转。
5、无锡持续深化国家传感网创新示范区建设,累计建成、获得20多个物联网相关国家级品牌
2017-2018年,无锡持续强化应用试点示范,健全完善技术创新体系,物联网产业发展路线图进一步细化,与实体经济融合发展进程逐步加快,“一核两翼多元”产业格局凸显。截至2017年底,无锡物联网营业收入2437亿元,拥有物联网企业超过2000家,发明专利申请量2500多件,承接的物联网工程遍及全球60多个国家700多座城市,其中国家级重大应用示范工程21个,牵头制定国际标准“物联网参考架构”,正式掌握顶层架构标准主导权,已累计建成、获得20多个物联网相关国家级品牌,全球影响力稳步提升。
中国物联网行业生态体系日趋完善,但仍存在一些发展瓶颈。市场与产业协同不足,行业标准政出多门,高端产品研发能力有待提高,网络基础设施亟待全面升级,数据隐私和安全问题仍然突出等。
中国物联网产业应加大研发投入力度,提升原始创新能力;夯实物联网应用基础,推动企业转型升级;促进产业协同,加快开发消费端规模化应用产品;积极参与国际标准制定,加强标准互 *** 作研究;明晰安全防护思路,各有侧重分类实施。
物联网的发展前景很不错,具体如下:1更安全的保护措施。在新技术出现之初,它的技术力量几乎都集中在创新上,导致监管水平低下,这就使业界的兴奋、激进和政策、监管的滞后常常形成鲜明的对比。由于物联网设备和基础设施的价格下降,企业在物联网设备上的应用也越来越普遍,这种创新和应用一旦普及,各种新技术的风险也突显出来。
2更普遍使用智能消费品设备。IoT所覆盖的行业人群广泛,从智慧交通、智能物流、医疗、农业、能源等行业应用,到私人智能家居、个人、智能汽车等应用,无论是降低成本,还是提高中国居民的生活质量,都将是中国居民生活质量的巨大提升。
在经历了互联网泡沫和经济危机之后,世界各国重新意识到制造业的重要性,智能制造为各国提供了发展和转型的机遇。在全球城市竞争中,智能制造正在成为重塑世界各城市产业竞争力的关键因素。
5月24日,由标准排名城市研究院,联合经观城市与政府事务研究院共同制作完成的《世界智能制造中心发展趋势报告(2019)》(以下简称《报告》)给出前述结论。
重塑城市产业竞争力的关键 是 智能制造
《报告》指出,21世纪初的互联网泡沫和2008年金融危机之后,世界各国尤其是美国、日本等发达国家都开始反思“经济虚拟化”“产业空心化”所带来的问题,也在重新审视自身产业竞争力的优劣势,期待重振制造业。
以人工智能、大数据、物联网为特征的第四次工业革命的到来,为各国提供了发展和转型的机遇,也给世界竞争力格局的变化带来了新的挑战,这使得智能制造开始成为各国竞争的新战场,它本质上就是制造业的智能化过程。前瞻产业研究院保守估计未来几年全球智能制造行业将保持10%左右的年均复合增速,预计到2022年全球智能制造的产值将达到151万亿美元左右。
《报告》认为,随着智能制造在全球的快速增长,智能制造已经成为重塑世界城市之间产业竞争力的关键因素。
标准排名城市研究院院长谢良兵在发布会上表示,评价体系主要由科研水平(25%)、智能生产(25%)、产业融合(20%)、发展潜力(15%)及政府扶持(15%)这五个一级指标构成,在这五个一级指标下,又分别设有15个二级指标和23个三级指标。从评价体系来看,影响智能制造最大的因素依然是 科技 创新。
榜单显示,这50个城市基本上都是世界传统制造业的中心城市,既有纽约、伦敦、东京这样的老牌世界级制造业中心城市,也有苏州、天津、佛山等中国的新兴智能制造中心城市。
从榜单结果显示的整体实力来看,中国城市智能制造平均指数为04387。其中,中国城市上海位列榜单第二、深圳第五、苏州第八。美国所有样本城市均高于平均水平,中国22个样本城市中仅有6个城市高于平均水平。
《报告》称,2010年,中国制造业产值达到1955万亿美元,在全球制造业总产值中所占的比例为198%,超过美国1952万亿美元的总产值,此后中国制造业产值一直高居全球第一。智能制造产业成为我国促进制造业转型升级的重要推手。目前,中国在智能制造领域展现出强大的活力,2018年产值规模超17480亿元,中国工业机器人消费连续六年稳居全球第一。
智能制造的发展,离不开科研、人才和学术研究的智力支撑。榜单显示,在智能制造发展最为重要的科研水平上,国外城市较为领先。
在智能制造业技术人才方面,全球50个样本城市平均制造业技术人才数量为535万人,仅有22个样本城市超过世界平均水平,其中,中国样本城市平均人才数量为477万人,远低于国外样本城市平均人才数量581万人。具体来说,智能制造业技术人才伦敦最多,北上广深挤入前十。
在智能制造重大期刊学术论文数量方面,纽约和伦敦分别以303万篇和298万篇遥遥领先于其他城市,中国城市表现不佳,仅有北京位列第十名。
虽然从榜单数据显示的结果来看,中国整体智能化水平较低,与国外水平相比仍有待提高,但在很多细分领域,一些中国城市已经在世界排名中占领了一席之地。比如,在智能制造相关专业机构数量方面,北京(286)以微弱优势领先纽约(282),位居全球首位,上海、重庆、天津和广州也进入榜单前十。在智能制造企业数量方面,我国的苏州以高达6653的智造企业数量稳居全球第一。
中国“智带”形成, 15座城市成为排头兵
《报告》指出,中国为了推动智能制造发展,国家层面批准了一批国家级智能制造类试点项目共816个,地方层面则兴建了一批智能制造类产业园区共537家,这些项目和园区承载了中国智能制造产业的发展,也成为城市智能制造产业发展的晴雨表。
通过勾勒537家智能制造产业园的分布,可以看到,智能制造产业园分布呈现出两条纵贯南北的产业带,链接了经济较为发达地区的重要制造业城市。其中中部产业带以“北京-天津-济南-郑州-武汉-长沙-广州-佛山-深圳”为线,东南沿海产业带则以“连云港-盐城-合肥-南京-苏州-上海-杭州-宁波-莆田-厦门-汕头-深圳”带状分布。其中,智能制造产业园区数量超过10家的城市达到15个,这些城市成为中国“智带”的核心城市,也将成为未来中国智能制造领域的排头兵。
宋馥李称,制造业的升级是遵循市场规律一步一步进化而来的,每一个进步都是基于市场和成本的倒逼和选择,更现实的升级过程。一味排斥传统制造业或不切实际引入智能制造企业,都不可取。
人工智能行业主要上市公司:海康威视(002415)、科大讯飞(002230)、赛为智能(300044)、东杰智能(300486)、闻泰科技(600745)、中兴通讯(000063)、恒生电子(600570)等
本文核心数据:全球人工智能企业数量、企业区域分布、企业利润率水平等
全文统计口径说明:1)上述数据均来源于全球企业数据库,存在一定的统计误差。2)搜索相关关键词为“artificial
intelligence”;3)企业筛选逻辑为:企业的国家分类中的活动标签(主要代码)、任何语言的贸易描述、描述和历史、产品和服务、附加信息(完整概述、历史、主要业务线、次要业务线、主要活动、次要活动、规模估计、战略组织及规划、战略联盟、主要品牌名称、国内主要国家、主要国外地区、主要生产现场、主要分销网站、主要销售代表处、主要客户等)中包含了“artificial
intelligence”的企业。4)统计时间截至2022年4月18日。5)若有特殊统计口径会在图表下方备注。
‑‑‑全球人工智能企业于2017年掀起注册潮
根据全球企业数据库库查询,目前人工智能行业的主要活跃企业共有8188家,其中以2017年和2018年为主要注册热潮,2017年注册企业数量为1194家,而2018年则为2597家。自2018年后,市场开始步入冷静期,2019年注册数量急剧下滑,缩水65%,随后2020和2021年的注册数量均持续下降。
‑‑‑全球人工智能企业以软件企业为主
根据全球企业数据库查询,目前人工智能行业的主要活跃企业中产品服务仍然以软件为主,以计算机系统设计及相关服务作为主要产品和服务的企业共有755家,软件出版商共有495家,前十个类主要人工智能产品服务占总产品服务的326%。
‑‑‑全球人工智能企业主要分布在中国和美国
根据全球企业数据库查询,目前人工智能行业的主要活跃企业主要分布在中国,截至2022年4月,中国共有活跃的相关人工智能企业数为6052家,占可查询人工智能企业总数的739%;其次为美国的609家,占可查询人工智能企业总数的74%。
注:中国地区统计未包含港澳台地区。
‑‑‑全球人工智能企业上市比率为5%,中国上市率较低
在可查询到的全球人工智能企业中,目前共有408家企业上市,还有87家曾经上市但目前已经退市,7693家企业未上市,综合来看全球人工智能行业的企业上市率为5%。
在上市企业的覆盖率来看,美国共有209家人工智能企业上市,企业上市率为34%;而日本则有46家人工智能企业上市,上市率为55%;反观中国,目前仅有29家人工智能企业上市,上市率为05%。
注:中国地区统计未包含港澳台地区。
‑‑‑全球人工智能企业平均杠杆率为50%,英国杠杆率最低
根据全球企业数据库中可查询到的企业数据,共有613家企业公示其杠杆率,从杠杆率的区间分布来看,目前0-20%的杠杆率区间有264家,而杠杆率大于100%的则有130家,而219家企业的平均杠杆率则在76%。
根据全球企业数据库中可查询到的企业数据,共有101家中国企业公示其杠杆率,中国人工智能企业平均杠杆率为56%,美国人工智能企业平均杠杆率为99,英国和日本则分别为39%和68%。
根据全球企业数据库中可查询到的企业数据,目前美国的人工智能企业平均杠杆率最高,其次是韩国、法国、日本和德国。
‑‑‑全球人工智能企业平均对外设立3家子公司
根据全球企业数据库中可查询到的企业数据,目前共有3388家人工智能企业对外设立子公司,其中2236家对外设立2家子公公司,全球人工智能企业平均对外设立3个子公司。
以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
物联网主要技术。在物联网应用中有三项关键技术为物联网开辟出极为广阔的应用前景:
1、传感器技术:这也是计算机应用中的关键技术。大家都知道,到目前为止绝大部分计算机处理的都是数字信号。自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。
2、RFID标签:也是一种传感器技术,RFID技术是融合了无线射频技术和嵌入式技术为一体的综合技术,RFID在自动识别、物品物流管理有着广阔的应用前景,这也是为什么“物流”这个词总是与“物联网”同时出现。
3、嵌入式系统技术:是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。经过几十年的演变,以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见;小到人们身边的MP3,大到航天航空的卫星系统。嵌入式系统正在改变着人们的生活,推动着工业生产以及国防工业的发展。如果把物联网用人体做一个简单比喻,传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官,网络就是神经系统用来传递信息,嵌入式系统则是人的大脑,在接收到信息后要进行分类处理。这个例子很形象的描述了传感器、嵌入式系统在物联网中的位置与作用。
物联网应用领域。物联网用途广泛,遍及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、环境监测、路灯照明管控、景观照明管控、楼宇照明管控、广场照明管控、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域。
物联网(IoT)是指具有嵌入式识别、传感和驱动功能的空间分布设备,通过互联网和Web扩展到物理领域。近年来,随着科技的迅猛发展,物联网技术不断升级与积累,产业链得到不断完善与成熟,将带动全球物联网市场的持续发展。
在应用方面,物联网应用前景广阔。首先,在智能家居方面,物联网可以实现智能家居设备之间的互通和联动,让人们能够在家中更加方便舒适地生活。其次,在工业自动化方面,物联网可以实现设备之间的信息交换和数据共享,提高生产效率和质量。除此之外,物联网在智慧城市、医疗保健等领域都有广泛的应用。
尤其值得一提的是,随着5G技术的推广,物联网的应用前景更加广阔。5G网络的高速低延迟性能将有助于物联网设备之间更加快速地进行数据交互,为物联网的广泛应用提供了更好的支持。
未来人工智能的就业和发展前景都是非常值得期待的,原因有以下几点:一是智能化是未来的重要趋势之一。
1、随着互联网的发展,大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用,在这个大背景下,智能化必然是发展趋势之一。
2、人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用,然后陆续普及到其他行业。所以,从大的发展前景来看,人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。
二是产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。
1、互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展,产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业。
2、人工智能作为重要的技术之一,必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。
三是人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。
1、随着智能体逐渐走进生产环境,未来职场人在工作过程中将会频繁的与大量的智能体进行交流和合作,这对于职场人提出了新的要求。
2、未来需要掌握人工智能的相关技术。从这个角度来看,未来掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势,相关技能的教育市场也会迎来巨大的发展机会。
四是人工智能取代人力,对全球的经济产生影响
1、说到人工智能,大多数人都是比较期待的,当然也有少数人会怀着担忧的心态看到它,因为人工智能的发展,让我们看到了人工智能的高效和服从。
2、在未来,当人工智能的发展进入到一个全新的领域阶段,它是不是就能够取代现在一些行业所需要的人工劳动呢?如果是的话,那么将会有大面积的失业问题出现。
3、人工智能的发展,能够在短时间内对其进行量产,这样就会有很多人下岗,对全球的经济和社会来说,影响都是巨大的。
在人工智能研究的过程中,机器学习是行业研究的核心,也是人工智能目标实现的最根本途径,是当前人工智能发展的主要瓶颈。有关于机器学习问题的研究是行业研究的重点,无论是融资金额,还是公司的数量都明显超过其他研究内容。人工智能属于全世界科研发展的前沿技术,发展过程中与信息技术、计算机技术、精密制造技术、互联网技术密切相关,对各行业、各领域的发展都有一定的影响,在人工智能发展过程中要认真、深刻地研究其未来的发展方向。
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