人工智能行业主要上市公司:目前国内人工智能行业的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。
本文核心数据:人工智能技术层重点分类,计算机视觉发展历程,计算机视觉市场规模,语音识别发展历程,语音识别市场规模
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,国内头部企业脱颖而出,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JJ.Gibson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46.433亿美元,预计到2027年将达到950.805亿美元,从2020年到2027年,预计年复合增长率为46.9%。
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142.1亿美元,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62.2%,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9.8%。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》。
从城市群来看,目前,我国人工智能企业主要分布在京津冀、长三角、珠三角、川渝四大都市圈。京津冀区域竞争力最强,长三角位列第二,珠三角位列第三。
从省市自治区来看,北京、广东、上海、浙江、江苏人工智能企业数量排名前五;从城市来看,北上广深AI企业数量最多,产业链发展相对完善。
人工智能行业主要上市公司:阿里巴巴(BABA)、腾讯(00700.HK)、科大讯飞(002230)、赛为智能(300044)、科大智能(300222)、海康威视(002415)、四维图新(002405)等
本文核心数据:人工智能企业在全国都市圈的分布、主要省市/城市人工智能企业数量占比
京津冀、长三角和珠三角城市群AI企业集聚,引领产业发展
根据中国新一代人工智能发展战略研究院发布的最新《中国新一代人工智能科技产业发展报告2021》数据显示,截至2020年,我国人工智能企业主要分布在京津冀、长江三角洲和珠江三角洲三大都市圈,占比分别为31.02%,30.23%和26.39%。
依托科技创新和互联网产业发展优势,京津冀、长江三角洲和珠江三角洲地区在人工智能科技产业的发展中走在了全国的前列。
由此可见,中国人工智能区域发展与国家区域战略高度协同相互促进,区域要素汇聚加速人工智能产业引领。京津冀、长三角和粤港澳大湾区已成为我国人工智能发展的三大区域性引擎,成渝城市群、长江中游城市群也展现出人工智能发展的区域活力,产业集聚区初显区域引领和协同作用。
北上广深AI企业数量较多
具体来看,在各省市自治区中,人工智能企业主要分布在北京市、广东省、上海市、浙江省、江苏省、四川省、山东省、湖北省、福建省和湖南省。其中,北京市占比最高,为29.73%;其次是广东省,占比为26.39%,主要分布在深圳市和广州市;排名第三的是上海市,占比为14.07%;排名第四的是浙江省,占比为8.81%,主要集中在杭州市。
从主要城市来看,人工智能企业分布密集的城市是北京市、上海市、深圳市和广州市,占比分别为29.73%,14.07%,13.99%和8.14%,是中国人工智能科技产业发展的前沿城市。西部地区的成都市和中部地区的武汉市同样是人工智能企业数量排名靠前的城市。
北上广地区人工智能产业链发展相对完善,细分领域龙头企业较多
从产业链来看,北京作为中国集聚人工智能企业最多的区域,其人工智能产业的链条已经比较完善,覆盖了整个产业链环节,且在产业链的重点细分领域均出现了行业龙头企业。
其中,基础层中传感器的行业龙头京东方科技,AI芯片的行业龙头中星微电子、寒武纪、地平线、四维图新等,云计算的百度云、金山云、世纪互联等,数据服务的百度数据众包、京东众智、数据堂等;
技术层的机器学习龙头百度IDL、京东DNN等,计算机视觉的商汤科技、旷视科技等,自然语言处理的百度、搜狗、紫平方等,语音识别的出门问问、智齿科技等;
应用层的人工智能重点企业也涉及了各个领域。北京正在逐步形成具有全球影响力的人工智能产业生态体系。此外,上海和广东地区人工智能产业链代表企业分布也较为广泛。
—— 更多数据来请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》
在大数据时代,人工智能相关技术得到了越来越多的关注,市场对于人工智能产品的呼声也越来越高,
不少科技公司都陆续开始在人工智能领域实施战略布局,由于人工智能人才相对比较短缺,所以人才的争夺也比较激烈。
另外,由于相关人才的数量比较少(研究生培养为主),而且培养周期比较长,所以人工智能人才在未来较长一段时间内依然会有一定的缺口。
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。
北京大学人工智能原理:1.4-人工智能的发展现状