2016年中国人工智能应用领域分析【图】

    机器学习技术引爆人工智能

    早在 1956 年，几位计算机科学家就提出了“人工智能”的理念，经过六十多年在实验室和产业界的发展，人工智能几经起伏并于 2015 年迎来了新的突破。今年，谷歌公司研发的人工智能机器人 Alpha Go 挑战围棋世界冠军李世石，并以 4:1 的总比分取得了胜利，赢得全球瞩目。人工智能的实现大体包括两种方法，一种是通过预先编辑机器在面对各种情况下的反应，而另一种是让机器通过大量样本进行自我学习从而获得经验，即机器学习方法。第一种方法需要开发人员事先设定好所有可能出现的情况，因此开发难度较大且不能适应环境的少许变化。而机器学习的方法能够让机器习得关于事物规律的本质特征，适应性强，也更加接近于人类真实的学习过程。

    近年来人工智能能够实现突破的关键就在于机器学习算法的发展。从概念上讲，机器学习算法可被看作通过训练在一个广泛的备选程序空间中搜寻使得目标表现最优化的程序。常用的机器学习算法有决策树、支持向量机、人工神经网络、深度学习等等。机器学习算法的核心在于训练过程，只有经过大样本的长时间的训练才能使得机器的学习程度达到较高水平。在以往的时代，样本的数据量有限、计算机计算能力有限，使得对于机器的训练结果始终未能够达到令人满意的状态。而随着 21 世纪以来互联网、计算能力、分布式计算的快速发展，使得获取大量数据并快速分析处理数据成为可能。这些因素的共同作用导致了机器学习效果的显著增强，进而导致了基于机器学习的各种人工智能应用的发展。Alpha Go 采用的算法是基于多层神经网络的深度学习方法。

Alpha Go棋力评价

数据来源：公开资料整理

Alpha Go 神经网络原理图

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    人工智能应用领域广泛

    人工智能的应用领域极为广泛，目前主要集中在交通、个人助理、医疗健康、金融、安防、教育以及电商零售等领域。包括无人驾驶、语音助理、智能投顾、智能客服等具体应用，涉及到生活的方方面面。从细分技术角度来看，机器人、神经网络、图像识别、语音识别、计算机视觉是国内外专利申请数量最多的五个方向。从人工智能专利申请的地域分布来看，美国、中国、日本位列前三，且数量接近，三国占总体专利数量的 73.85%。数据表明，中国处在人工智能技术研发的第一梯队国家中。

人工智能应用领域

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    并购增加，大公司重点布局人工智能

    近年来国内外对于人工智能相关研究和应用的关注程度日益上升，这体现在人工智能领域发生并购的数量上。在 2013 年 Q4之前，全球人工智能领域的并购数量处于相对稳定的状态。而在此之后，并购数量呈现明显上升的趋势。这表明资本进入人工智能领域的步伐正在加快。全球各著名 IT 公司也在抓紧布局人工智能。在过去五年中，人工智能领域的风投规模也经历了快速增长，从 2011 年的 2.82 亿美元到 2015 年的 24 亿美元，年均复合增长率达到了 70.8%。

2010 年至今全球人工智能领域并购数量情况

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    谷歌在人工智能领域拥有人工智能公司 Deep Mind、智能家居生产公司 Nest、智能家居控制公司 Revolv、智能机器人公司Boston Dynamic 等多家细分领域子公司。谷歌在行业内率先进行无人驾驶方面的研究，通过安卓平台上的应用 Google Now提供人机交互服务。

    IBM 较早进入人工智能领域，其在 1997 年研发的电脑深蓝成功击败国际象棋世界冠军，证明了人工智能的潜力。IBM 拥有相当于 1600 万神经元和 40 亿神经键处理能力的人脑模拟计算平台 IBM TureNorth 以及拥有具有多种分析功能的 Waston 认知计算平台。
百度通过先后设立大数据实验室、深度学习实验室和硅谷人工智能实验室以发力人工智能领域。2016 年百度世界大会上，公司推出“百度大脑”，对语音、图像、自然语言处理、无人驾驶等领域进行重点关注和研究。目前，百度的人工智能产品有度秘、百度地图、百度无人驾驶汽车等。

    相关报告：智研咨询发布的《2017-2022年中国人工智能市场深度评估及未来发展趋势报告》