人工智能：行业应用“奇点临近”

人工智能经历了2016年的快速人气提升，进入到2017年的稳步成长期。从市场动态来看，已然呈现巨头争抢的激烈景象。AlphGo选择归隐山林，留给世人无尽遐想，抑或再造一个超级爆点，还是开发赚钱机器。不论如何，开路先锋已把道路踏平，后人沿着足迹前行便可。北美的钢铁侠马斯克和小扎在为人工智能的未来威胁吵得不可开交时，NVIDIA早已靠GPU赚得盆满钵满。人工智能就像是一场突如其来的暴雨，事先挖好深井的人，拥有充足技术储备的企业，已经开始享受这场狂欢带来的丰厚利润。

企业加快布局人工智能

国务院发布的《新一代人工智能发展规划》，吹响了国家AI战略布局的号角。中国的龙头企业显然是不甘落后的，百度首席科学家吴恩达为百度奠定了技术流派的江湖地位，纵然百度在近两年的道路走得颇为不顺，但其人工智能领域的技术地位依然得到业界的一致认可。阿里在生态打造上下手精准，不断吸纳海量数据，形成数据壁垒，投资计算机视觉的领军企业旷视科技、快速布局人脸识别应用，每一步都是快速商业产品转化的策略。腾讯更像是后发制人，2017年连续收编百度、微软、香港中文大学的顶尖专家，库卡机器人，与港科大建立实验室，开源AI框架Angle和NCNN项目，成为继百度之后第二家开源AI框架的中国企业。

中国的初创企业，正在各个领域上展现出蓬勃生机。以计算机视觉为例，旷视科技、商汤科技、海康威视等行业巨头，已经开始在国际市场上大展身手。三者均在ImageNet比赛频繁获奖，商汤科技依仗国际顶尖的视觉教授汤晓鸥，海康发挥快速产品化能力进行智能前端设备布局，可以预见，未来中国在计算机视觉领域，将大概率孕育出新的BAT级别企业。

人工智能芯片蓄势待发，争夺AI产业链的皇冠。从此轮人工智能兴起的三大因素算法、算力以及数据可以看出，算力的提升，将从根本上决定人工智能产业发展的进程。目前，国外的芯片巨头都已经进行布局，英特尔收购Nervana、Altera、Movidius，高通收购机器学习公司Scyfer，软银收购ARM。中国的企业也在努力布局，以寒武纪、深鉴科技、地平线机器人为代表的一批人工智能芯片企业，正在投身这个高门槛、生态顶端的市场，力图挑战国外巨头的垄断地位。从目前的战略部署来看，国内企业主要以IP设计、算法优化为主，在保证企业收益的同时，未来将逐步进行流片生产。

我国人工智能市场保持稳步增长

赛迪顾问预测，到2019年，中国人工智能市场规模将超过439亿元，未来三年中国人工智能市场年复合增长率将达到22.8%。智能家居、AR、人脸支付等新兴应用逐步走向成熟，智慧城市、智能制造不断深化，将驱动中国人工智能市场保持稳步增长。

在行业结构上，互联网、金融、安防交通、消费电子等领域占比较大。其中，互联网行业人工智能应用最为广泛，市场占比达到20.4%;金融领域次之，达到18.5%;安防交通对计算机视觉产品需求较大，占比达到15.3%。

人工智能将重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，激发各领域的智能化新需求，进而催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，重构产业链和价值链，成为新一轮产业变革的核心驱动力。通过与传统产业融合，提升产业发展智能化水平提升劳动生产率，带动更多技术创新，颠覆现有的商业模式，提升经济发展的质量和效益。

C端市场，人工智能应用最为普及的是互联网和消费电子。在互联网娱乐领域，基于人脸识别技术的各类App应用正呈现爆发增长的态势。美图秀秀、花椒直播、世纪佳缘等娱乐应用，通过调用人脸识别API技术接口，实时或者延时对人脸图像进行特效处理，极大增强了娱乐效果和用户体验，提升用户黏性和忠实度。同时，在互联网认证领域，人脸身份认证也在急速扩张，菜鸟驿站、神州租车以及各类互联网金融产品，均已采用人脸识别进行远程身份认证，提供更加高效、透明的互联网服务。

智能音箱，想说爱你不容易。作为智能家居领域最大的风口，几乎所有的厂商都参与到混战之中。究其原因，无外乎三点。第一，硬件成本下降，拉低进入门槛。以广东省为代表，它是中国音响产业最成熟的地区之一，拥有世界最大的音响生产基地，不超过一条街的范围内很快就能组装出一台音响。第二，蓝海市场，想象空间大。智能音响有别于传统的空调、电视、冰箱等智能家居设备，属于新兴的小家电产品，市场空间更大，以便携移动为特点，消费者覆盖面更广。第三，语音识别技术是人工智能领域最为成熟的技术模块。任何一家硬件厂商，在中国通过与语音识别类的企业合作，加入云端API接口，不需要额外的软件开发，就能包装成智能音响产品。

此外，2017年也将是智能音箱竞争最激烈的一年，预计会有超过100款的产品出现。商业模式基本都是以语音识别为入口，通过后市场捆绑资讯、广告、电台等媒体内容的个性化推送。智能音箱市场未来依旧值得期待，用户习惯将经历海量产品的冲击式培养，而大浪淘沙后的优秀产品，则能真正享受这个新兴的蓝海市场。

B端应用，医疗、金融、制造等传统领域的智能应用在不断深入。在医疗领域，近年来，人工智能技术已应用在医学知识图谱构建、电子病历分析、医学影像识别等领域。在提高诊断准确率，降低诊疗成本，提升医疗资源供给等方面取得了一定成果。该领域不仅有IBM、微软、Google、百度等大型企业布局，同时也涌现出大量创新型科技企业。

智能辅诊将有助于解决中国医疗资源不均，老百姓看病难的问题。根据国家统计局数据，我国2015年每万人拥有卫生技术人员58人，缺口巨大。世界卫生组织预测，到2050年，中国将有35%的人口超过60岁，成为世界上老龄化程度最高的国家。

智能辅诊将有效提高中国医疗行业诊断准确率，降低诊疗成本。四川华西医科大学专家调研显示，即便诊断技术在快速发展，国内临床误诊率依然在30%左右，部分癌症、恶性肿瘤类疾病误诊率达40%。人工智能的应用，正在改善这一状况。通过对临床医疗大数据不分昼夜的自我对抗训练，智能辅诊系统已经取得了高于人类教授的水平，以肺结核为例，资深主任医师的诊疗准确率通常约为70%，而国防科技大学开发的一套智能辅诊系统能达到90%以上。

金融领域的人工智能应用最为成熟，源于金融拥有最优质、最完整的数据资源。正是这种数据与算法的完美契合，推动人工智能在金融产品、服务渠道、服务方式、风险管理、授信融资、投资决策等方面带来全新的智能化升级。目前，国内蚂蚁金服、腾讯征信、鹏元征信以及各大金融机构均开发了相关智能产品，

前端金融应用基于语音识别与自然语言处理，通过智能客服、柜员业务辅助、迎宾机器人等应用，实现批量化和个性化的服务客户，并且降低金融业的人力成本。