01 人工智慧產業是一個廣闊的領域

人工智慧產業是指以人工智慧關鍵技術為核心的，由基礎支撐和應用場景組成的，一個覆蓋領域非常廣闊的產業，與人工智慧的學術定義不同，人工智慧產業更多的是經濟和產業上一種概括。

02 中國人工智慧產業處於上升階段

中國人工智慧產業規模2016年已突破100億，以43.3%的增長率達到了100.60億元，預計2017年增長率將提高至51.2%，產業規模達到152.10億元，並於2019年增長至344.30億元。

中國人工智慧產業起步相對較晚，但產業佈局、技術研究等基礎設施正處於進步期，隨著科技、製造等業界巨頭公司的佈局深入，人工智慧產業的規模將進一步擴大。而隨著眾多垂直領域的創業公司的誕生和成長，人工智慧將出現更多的產業級和消費級應用產品。

03 2015年是人工智慧創業年

根據對中國168家以人工智慧為驅動技術或業務的非上市公司的資訊整理，其中，34.5%的人工智慧創業公司於2015年成立，除此之外，20.8%成立於2014年，2016年成立的人工智慧佔到了16.7%。

從2014年起，中國人工智慧產業的創業潮就開始興起，2015年是名副其實的人工智慧創業年，湧現了相當一部分優秀的創業公司。值得一提的是，2016年，雖然資本市場迴歸理性，但人工智慧創業熱情並沒有太大的減退，這說明，人工智慧作為前沿技術，隨著商業化場景的拓展，人工智慧的產業前景依然值得期待。

04 北京是人工智慧創業重鎮

42.9%的人工智慧創業公司位於北京，而上海則擁有16.7%的人工智慧創業公司，15.5%位於深圳，而廣州的人工智慧創業公司佔比則為7.7%。在北上廣深之外，浙江和江蘇分別擁有5.4%和3.6%的人工智慧創業公司。

人工智慧是高度知識密集型的產業，北京的人才、技術、產業、資本等環境都優於其它地區，是人工智慧的創業重鎮。有豐富技術、硬體和產業資源的深圳和上海也吸引了相當一部分人工智慧創業公司。共有82.8%的人工智慧創業公司分佈在北上廣深，在一定程度說明，人工智慧產業將形成以北京為絕對核心，上海、廣州、深圳為重點城市的地理佈局。

05 計算機視覺是創業公司最多的領域

 中國人工智慧創業公司所屬領域分佈中，計算機視覺領域擁有最多創業公司，高達35家，緊隨其後的是服務機器人領域，有33家，而排名第三的是語音及自然語言處理領域，有18家，智慧醫療、機器學習、智慧駕駛等也是相比比較熱門的領域之一。

計算機視覺技術是人工智慧的重要核心技術之一，可應用到安防、金融、硬體、營銷、駕駛、醫療等領域，而目前我國計算機視覺技術水平已達到全球領先水平，廣泛的商業化渠道和技術基礎是其成為最熱門領域的主要原因。

06 手機網民較為關心人工智慧的發展

19.2%的手機網民對人工智慧的發展非常關心，48.7%的手機網民表示比較關心，而認為自身關心程度一般的手機網民佔比則為26.9%，僅有5.2%的手機網民對人工智慧的發展比較或完全不關心。

進入21世紀以來，人工智慧技術實現階段性的突破，眾多科技公司開始進行人工智慧技術研發和產業佈局。一方面，眾多焦點產品或話題持續引發大範圍的社會討論，另一方面，相當一部分的人工智慧產品逐漸開始落地應用，這令越來越多的手機網民開始注意並關心人工智慧的發展。

07 手機網民對人工智慧的瞭解程度不高

高達47.4%的手機網民認為自己對人工智慧的瞭解一般，20.0%的手機網民認為自己比較不瞭解，認為自己對人工智慧比較瞭解的手機網民佔比為21.6%。

雖然人工智慧作為社會熱點，被提及和討論的範圍比較廣，但是，更多的是基於傳播媒體的角度去報道，而對人工智慧的涵義、技術等方面的內容缺乏一定的探討。另一方面，人工智慧雖內涵豐富，然而目前仍處於學科和技術邊緣，在手機網民中廣泛普及仍有一定阻礙和難度。隨著人工智慧產業的發展，人工智慧將從媒體逐漸走向人們的日常生產及生活之中，而手機網民對於人工智慧的認識水平也將逐步提高。

08 媒體是瞭解人工智慧的主要渠道

74.7%的手機網民以網路媒體為了解人工智慧的主要渠道之一，同時，有40.5%的手機網民會通過傳統媒體來了解人工智慧，需要注意的是，有29.3%的手機網民會通過文化產品(影視、小說、遊漫等)來了解人工智慧，而學術文獻和機構報告等渠道則相對分佈較少。

我們處於移動網際網路時代，網路媒體已經成為了資訊傳播的主要渠道，隨著人們瞭解資訊的習慣日益呈現碎片化，網路媒體在人工智慧的傳播過程中佔據著主要地位。網路媒體在認識到自身的資訊傳播價值的同時，也在傳播過程中承擔著社會責任，發揮著重要的社會價值。

09 語音識別的人工智慧水平最受認可

 有46.0%的手機網民認為語音識別是人工智慧發展水平較高的領域之一，緊隨其後的是智慧家居，得到了40.5%的手機網民的認可，而機器人、智慧駕駛、個人助手、無人機等領域亦得到了較多的手機網民認可，其中，智慧安防和智慧金融的認可度較低。

語音識別作為發展較為充分的領域之一，不乏科大訊飛等出色企業，有著較為成熟的產品體系，已經實現了較大範圍的應用落地，是使用者較為熟悉和滿意的細分領域。智慧家居被認為最具發展價值

41.0%的手機網民認為智慧家居是最具發展價值(包括社會、經濟等價值)的領域之一，緊隨其後的是智慧駕駛、機器人、智慧醫療等，而僅為9.7%、9.2%的手機網民認為智慧金融、可穿戴裝置存在較大發展價值。

智慧家居一方面範疇較為廣泛，涉及眾多的家庭產品，另一方面與人們的日常生活息息相關，得到充分發展的智慧家居，能夠很大程度地改善人們的生活。智慧駕駛、機器人、智慧醫療等領域，既能夠有效地提高生產效率，又能夠在生命健康方面給社會帶來價值。體力勞動最有可能被人工智慧取代

普通技工和服務從業者是手機網民認為最有可能被人工智慧取代的職位之一，分別佔比46.0%、40.8%。需要注意的是，銷售公關類、經營者(批發零售)是最少手機網民認為會被取代的職位之一，佔比分別是5.9%和5.7%。

人工智慧取代人類勞動力是必然趨勢，人們更多的討論是何種職業會被取代。其中，簡單重複、主要以體力勞動為主的職位被取代的風險最大。而判斷是否會被人工智慧所取代，更多的是需要從可學習性、感性程度、主觀依據等多個角度去思考。超人工智慧的發展存在一定的爭議

在“是否贊成發展超人工智慧”的調查中，有53.0%的手機網民認為超人工智慧可以有限制地發展，而表示完全反對的手機網民佔比為22.0%，有14.8%的手機網民不認為有可能實現，僅有8.4%的手機網民很贊成超人工智慧的發展。

超人工智慧是指在擁有智慧計算和決策能力的基礎上，擁有自我意識、價值觀等心智意識的機器。關於超人工智慧的發展，各方面存在不同的看法，對於普通手機網民而言，超人工智慧所擁有的心智意識一方面擁有很大的不可控性，另一方面又缺乏理論和技術支援。但是，更多的手機網民依然較為理性，認為超人工智慧可以有限制地發展。中國人工智慧產業特徵總結

1. 大公司產業鏈佈局廣，創業公司專業性強

產業鏈特徵方面，中國人工智慧產業生態中，基於資源能力，大公司的參與佈局較廣，在基礎層、技術層及應用層皆有所佈局。中國不乏優秀的人工智慧公司，大部分專業性較強，專注於某一細分領域的技術和應用研究，其中，計算機視覺領域集中了大批的優秀創業公司。但是，各應用場景之間的人工智慧技術相關度存在一定的差異。

2. 以B端業務為主

商業模式方面，大部分公司的業務主要以B端解決方案和服務為主。一方面，B端業務注重與行業客戶的互動合作，更有利於人工智慧技術和產品的落地;另一方面，行業客戶對於生產效率的提高有強烈的需求，而C端產品需求仍需挖掘。不過，大公司的C端產品佈局依然是相對活躍的。

3. 人才成本較大，存在較大的需求缺口

技術方面，以深度學習為代表的機器學習演算法研究是廣泛的基礎能力，但目前國內在此領域的人才供應相對緊缺，流通性較弱，因此也導致了高階研究人才的超高成本，同時有部分公司選擇在美國建立研究院或實驗室。這說明，作為知識密集型產業的典型代表，人工智慧產業存在較大的需求缺口。

4. 傳統行業和技術給予充分的支援

產品方面，目前仍缺乏一定的革命性產品，更多的是利用人工智慧技術對傳統行業產品的改良。在這個過程中，醫療健康、裝備製造、汽車、金融等行業給予了人工智慧產業充分的支援，通過合作開發等方式，助力人工智慧技術的應用落地和商業化。

10 中國人工智慧產業趨勢預測

1. “人工智慧+”有望成為新業態

在移動網際網路時代，“網際網路+”的出現給經濟發展帶來了重大影響，艾媒諮詢分析師認為，隨著專用人工智慧的發展，作為一個龐大的高新技術合集，“人工智慧+”作為一直新經濟業態已經開始萌芽，越來越多的行業開始擁抱人工智慧，用“人工智慧+”助力技術和產業的進一步發展。

2. 人工智慧產業將成為獨角獸集中地

在大公司和傳統大型企業之外，人工智慧產業集中著非常多的優秀創業公司。優秀的人工智慧創業公司有著成熟的團隊配置、先進的技術能力、健康的現金流等，同時受資本方的認可度較高。艾媒諮詢分析師認為，人工智慧作為最具前景的產業，將成為新的獨角獸集中地。

3. 人才儲備將成為制約中國人工智慧發展的重要因素

從目前來看，雖然相關機構的研究表明華人的人工智慧學術成果佔全球一半以上，但中國人工智慧技術和產業在大部分領域仍落後於全球一流水平。雖然中國在資料積累和傳統產業基礎上有一定的優勢，部分細分領域有領先成果，相關研究投入不斷加大，但整體上的人才儲備落後於美國，在基礎研究、產業鏈等方面存在較大挑戰，將成為制約人工智慧發展的重要因素。

4. 人工智慧全面發展需要更多的積累

真正的強人工智慧缺乏基礎，人工智慧技術更多的是依靠機器學習和計算能力促進生產力的發展。理性地看，“機器統治人類”的奇點恐懼缺乏一定的基礎，雖然人工智慧已經在機器學習等關鍵領域得到了一定的突破，但更多的是屬於專用人工智慧，往通用人工智慧等更高層次的發展仍需積累。

來源：艾媒諮詢

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