数据丨2017年中国人工智能产业专题研究报告(完整版)

 2017年4月1日，全球领先的移动互联网第三方数据挖掘和整合营销机构iiMedia Research(艾媒咨询)权威发布《2017年中国人工智能产业专题研究报告》。报告显示，中国人工智能产业规模2016年已突破百亿，以43.3%的增长率达到了100.60亿元，预计2017年增长率将提高至51.2%。艾媒咨询分析师认为，中国人工智能产业起步相对较晚，但产业布局、技术研究等基础设施正处于进步期，随着科技、制造等业界巨头公司的布局深入，人工智能产业的规模将进一步扩大。

以下为报告详细内容：

什么是人工智能?

经过超过半个世纪的发展，人工智能已经渡过了简单地模拟人类智能的阶段，发展为研究人类智能活动的规律，构建具有一定智能的人工系统或硬件，以使其能够进行需要人的智力才能进行的工作，并对人类智能进行拓展的边缘学科。涉及到信息论、控制论、计算机科学、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑和哲学等自然和社会科学。

我们仍处于专用人工智能阶段

根据应用范围的不同，人工智能可以分为专用人工智能、通用人工智能、超级人工智能三类，同时，这三个类别也代表着人工智能的不同的发展层次。

艾媒咨询分析师认为，当前的人工智能发展浪潮，主要是源于2006年深度学习算法的提出，在数据量和计算能力的基础上实现大规模计算，属于技术性突破。属于超级人工智能的，关于意识起源、人脑机理等方面的基础理论研究仍有待突破。

1. 专用人工智能

目前的人工智能属于专用人工智能，如计算机视觉、语音识别等，以一个或多个专门的领域和功能为主，目前正处于高速发展阶段，已取得较为丰富的成果;

2. 通用人工智能

通用人工智能即机器与人类一样拥有进行所有工作的可能，关键在于自动地认知和拓展。目前正在研究人为地设计尽可能多的功能的弱通用人工智能，但目前研究水平仍远远未达到;

3. 超级人工智能

超级人工智能是指具有自我意识，包括独立自主的价值观、世界观等，与技术的发展不同，超级人工智能的基础是人类对生命科学的全面深入的理解，目前仅存在于文化作品中;

全球人工智能融资额持续增长

根据风投调研机构CB insights统计的数据，截至2016年12月20日，全球人工智能领域融资事件数已达635宗，预计2016全年将达655宗，总融资额将达5.1亿美元。

艾媒咨询分析师认为，互联网的发展给全球互联网科技企业带来了丰厚的营收，而基础研究的进步使得人工智能的商业化得到了很好的支撑，众多创业公司涌现，人工智能的广阔应用前景是对资本的最大吸引力。另一方面，随着资本参与度的提高，人工智能产业的发展势能也得到了很好的积累。

中国人工智能产业处于上升阶段

iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示， 中国人工智能产业规模2016年已突破100亿，以43.3%的增长率达到了100.60亿元，预计2017年增长率将提高至51.2%，产业规模达到152.10亿元，并于2019年增长至344.30亿元。

艾媒咨询分析师认为，中国人工智能产业起步相对较晚，但产业布局、技术研究等基础设施正处于进步期，随着科技、制造等业界巨头公司的布局深入，人工智能产业的规模将进一步扩大。而随着众多垂直领域的创业公司的诞生和成长，人工智能将出现更多的产业级和消费级应用产品。

中国人工智能研究正处于爆发期

根据统计数据，中国人工智能相关专利申请数从2010年开始出现持续增长，于2014年达到19197项，并于2015年开始大幅增长，达到28022项，2016年，中国人工智能相关专利年申请数为29023项。

艾媒咨询分析师认为，2010年移动互联网开始发展，技术和数据积累给人工智能研究带来了较大的增长动能。进入2015年，在国内外人工智能研究和应用场景不断进步的基础上，中国人工智能相关研究开始进入高速发展阶段。这说明，中国人工智能研究水平正在处于不断提高的阶段，目前已取得一定阶段性成果，有望持续发展，预计2017年专利申请数将持续增长。

人工智能产业是一个广阔的领域

人工智能产业是指以人工智能关键技术为核心的，由基础支撑和应用场景组成的，一个覆盖领域非常广阔的产业，与人工智能的学术定义不同，人工智能产业更多的是经济和产业上一种概括。

典型上市公司——百度

百度是较早布局人工智能的企业之一，自2013年起就开始投入研发，人工智能是百度战略和战术上的核心，基于庞大的基础数据和计算能力，有非常大的研究投入和团队建设，涉及多项人工智能相关技术领域，目前已有多款成功产品。

典型上市公司——科大讯飞

科大讯飞创始于1999年，是国内出色的智能语音和语言技术企业，将人工智能应用到语音识别、自然语言处理、语音合成等技术领域，包括应用产品、解决方案等产品，是国内智能语音和人工智能领域的杰出代表。

讯飞超脑计划有丰富的应用产品

超脑计划是科大讯飞于2014年推出的人工智能计划，研发基于类人神经网络的认知智能系统，基于语音和语言技术，打造一款综合的人工智能引擎。脑计划已经推出了丰富的人工智能技术产品，同时通过讯飞开放平台与开发者们共享。

2015年是人工智能创业年

iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，根据对中国168家以人工智能为驱动技术或业务的非上市公司的信息整理，其中，34.5%的人工智能创业公司于2015年成立，除此之外，20.8%成立于2014年，2016年成立的人工智能占到了16.7%。

艾媒咨询分析师认为，从2014年起，中国人工智能产业的创业潮就开始兴起，2015年是名副其实的人工智能创业年，涌现了相当一部分优秀的创业公司。值得一提的是，2016年，虽然资本市场回归理性，但人工智能创业热情并没有太大的减退，这说明，人工智能作为前沿技术，随着商业化场景的拓展，人工智能的产业前景依然值得期待。

计算机视觉是创业公司最多的领域

iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示， 中国人工智能创业公司所属领域分布中，计算机视觉领域拥有最多创业公司，高达35家，紧随其后的是服务机器人领域，有33家，而排名第三的是语音及自然语言处理领域，有18家，智能医疗、机器学习、智能驾驶等也是相比比较热门的领域之一。

艾媒咨询分析师认为，计算机视觉技术是人工智能的重要核心技术之一，可应用到安防、金融、硬件、营销、驾驶、医疗等领域，而目前我国计算机视觉技术水平已达到全球领先水平，广泛的商业化渠道和技术基础是其成为最热门领域的主要原因。

人工智能创业公司处于成长阶段

iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2016年人工智能创业公司发生融资事件77起，其中包括商汤科技1.2亿美元、碳云智能10亿人民币等大额融资。轮次分布方面，根据公开信息，有27.4%的公司未获投，其中39.3%的公司处于A轮(包括Pre-A和A+)，而处于天使轮的公司则占比21.4%，处于B轮(包括B+)的公司有7.7%，仅有2.4%的公司已经进入到C轮及以上。

艾媒咨询分析师认为，中国人工智能创业发展较晚，超过一半的公司成立时间在两年之内，较高的获投率也说明了资本市场对人工智能产业发展的信心。目前超过60%的人工智能创业公司集中在A轮和天使轮阶段，说明了大部分人工智能创业公司正处于成长期，在技术和资本的支持下，后续的发展成长值得期待。

北京是人工智能创业重镇

iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，42.9%的人工智能创业公司位于北京，而上海则拥有16.7%的人工智能创业公司，15.5%位于深圳，而广州的人工智能创业公司占比则为7.7%。在北上广深之外，浙江和江苏分别拥有5.4%和3.6%的人工智能创业公司。

艾媒咨询分析师认为，人工智能是高度知识密集型的产业，北京的人才、技术、产业、资本等环境都优于其它地区，是人工智能的创业重镇。有丰富技术、硬件和产业资源的深圳和上海也吸引了相当一部分人工智能创业公司。共有82.8%的人工智能创业公司分布在北上广深，在一定程度说明，人工智能产业将形成以北京为绝对核心，上海、广州、深圳为重点城市的地理布局。

典型创业公司——旷视科技

旷视科技(Face++)成立于2011年，于2012年开始使用深度学习技术，是一家以计算机视觉为核心的人工智能企业，致力于为企业级用户和开发者提供全方位的行业智能解决方案和智能数据服务，于2016年12月获建银资本、富士康集团新一轮融资。

典型创业公司——第四范式

第四范式是一家人工智能技术和服务提供商，由多名人工智能及行业资深人士创建，以机器学习为核心，致力于为企业提供基于人工智能的行业应用，目前在金融解决方案及开放平台方面有成熟的积累，于2016年5月获创新工场数百万美金融资。

典型创业公司——碳云智能

碳云智能是2015年10月成立于深圳的人工智能企业，其创始人来自于国内生命科学领导者华大基因，致力于围绕消费者的生命大数据、互联网和人工智能创建数字生命的生态系统，2016年4月获由腾讯领投的10亿元人民币融资，是人工智能独角兽之一。

典型创业公司——图森互联

图森互联成立于2015年8月，是一家专注自动驾驶技术研发与应用的人工智能企业，基于深度学习和计算机视觉技术，在美国圣地亚哥建有算法研究院，主要以C端产品和解决方案为主，目前已获来自新浪的5000万元人民币A轮融资。

手机网民对人工智能的了解程度不高

iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，高达47.4%的手机网民认为自己对人工智能的了解一般，20.0%的手机网民认为自己比较不了解，认为自己对人工智能比较了解的手机网民占比为21.6%。

艾媒咨询分析师认为，虽然人工智能作为社会热点，被提及和讨论的范围比较广，但是，更多的是基于传播媒体的角度去报道，而对人工智能的涵义、技术等方面的内容缺乏一定的探讨。另一方面，人工智能虽内涵丰富，然而目前仍处于学科和技术边缘，在手机网民中广泛普及仍有一定阻碍和难度。随着人工智能产业的发展，人工智能将从媒体逐渐走向人们的日常生产及生活之中，而手机网民对于人工智能的认识水平也将逐步提高。

媒体是了解人工智能的主要渠道

iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，74.7%的手机网民以网络媒体为了解人工智能的主要渠道之一，同时，有40.5%的手机网民会通过传统媒体来了解人工智能，需要注意的是，有29.3%的手机网民会通过文化产品(影视、小说、游漫等)来了解人工智能，而学术文献和机构报告等渠道则相对分布较少。

艾媒咨询分析师认为，我们处于移动互联网时代，网络媒体已经成为了信息传播的主要渠道，随着人们了解资讯的习惯日益呈现碎片化，网络媒体在人工智能的传播过程中占据着主要地位。网络媒体在认识到自身的信息传播价值的同时，也在传播过程中承担着社会责任，发挥着重要的社会价值。

人们普遍认为有普及教育的需要

iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，30.8%的手机网民认为国家非常有必要加强关于人工智能的普及教育，而认为比较有必要的手机网民占比则为47.0%，有18.0%的手机网民暂无看法，仅有不到5%的手机网民认为比较或完全没必要。

艾媒咨询分析师认为，绝大部分手机网民认为国家应该加强关于人工智能的普及教育，一方面的原因是大部分手机网民自身对人工智能的了解程度有限，有一定的认识需求，另一方面是目前以网络媒体为主要传播渠道，而网络媒体的信息公信力和专业性又相对较弱。良好的社会认知环境是产业发展的重要基础之一，不仅仅是国家，人工智能产业及其他社会成员应该一起承担起人工智能的社会传播和教育责任，为技术和产业发展营造有利的社会环境。

手机网民较为关心人工智能的发展

iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，19.2%的手机网民对人工智能的发展非常关心，48.7%的手机网民表示比较关心，而认为自身关心程度一般的手机网民占比则为26.9%，仅有5.2%的手机网民对人工智能的发展比较或完全不关心。

艾媒咨询分析师认为，进入21世纪以来，人工智能技术实现阶段性的突破，众多科技公司开始进行人工智能技术研发和产业布局。一方面，众多焦点产品或话题持续引发大范围的社会讨论，另一方面，相当一部分的人工智能产品逐渐开始落地应用，这令越来越多的手机网民开始注意并关心人工智能的发展。

语音识别的人工智能水平最受认可

iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，有46.0%的手机网民认为语音识别是人工智能发展水平较高的领域之一，紧随其后的是智能家居，得到了40.5%的手机网民的认可，而机器人、智能驾驶、个人助手、无人机等领域亦得到了较多的手机网民认可，其中，智能安防和智能金融的认可度较低。

艾媒咨询分析师认为，语音识别作为发展较为充分的领域之一，不乏科大讯飞等出色企业，有着较为成熟的产品体系，已经实现了较大范围的应用落地，是用户较为熟悉和满意的细分领域。

智能家居被认为最具发展价值

iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，41.0%的手机网民认为智能家居是最具发展价值(包括社会、经济等价值)的领域之一，紧随其后的是智能驾驶、机器人、智能医疗等，而仅为9.7%、9.2%的手机网民认为智能金融、可穿戴设备存在较大发展价值。

艾媒咨询分析师认为，智能家居一方面范畴较为广泛，涉及众多的家庭产品，另一方面与人们的日常生活息息相关，得到充分发展的智能家居，能够很大程度地改善人们的生活。智能驾驶、机器人、智能医疗等领域，既能够有效地提高生产效率，又能够在生命健康方面给社会带来价值。

普遍认为人工智能利大于弊

iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，有59.2%的手机网民认为人工智能的发展是利大于弊的，而28.4%的手机网民则认为人工智能的发展是利弊相当的，仅有8.6%的手机网民认为人工智能的发展弊大于利。

艾媒咨询分析师认为，关于人工智能的发展，虽然存在较大范围的利弊探讨，但手机网民依然是趋于理性的，人工智能对生产效率、社会生活等方面的有利价值是值得肯定的。然而，人工智能的发展，必然会带来就业、安全、伦理等方面的风险，相当一部分手机网民对人工智能发展的弊处的担忧不无道理。

体力劳动最有可能被人工智能取代

iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，普通技工和服务从业者是手机网民认为最有可能被人工智能取代的职位之一，分别占比46.0%、40.8%。需要注意的是，销售公关类、经营者(批发零售)是最少手机网民认为会被取代的职位之一，占比分别是5.9%和5.7%。

艾媒咨询分析师认为，人工智能取代人类劳动力是必然趋势，人们更多的讨论是何种职业会被取代。其中，简单重复、主要以体力劳动为主的职位被取代的风险最大。而判断是否会被人工智能所取代，更多的是需要从可学习性、感性程度、主观依据等多个角度去思考。

超人工智能的发展存在一定的争议

iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，在“是否赞成发展超人工智能”的调查中，有53.0%的手机网民认为超人工智能可以有限制地发展，而表示完全反对的手机网民占比为22.0%，有14.8%的手机网民不认为有可能实现，仅有8.4%的手机网民很赞成超人工智能的发展。

艾媒咨询分析师认为，超人工智能是指在拥有智能计算和决策能力的基础上，拥有自我意识、价值观等心智意识的机器。关于超人工智能的发展，各方面存在不同的看法，对于普通手机网民而言，超人工智能所拥有的心智意识一方面拥有很大的不可控性，另一方面又缺乏理论和技术支持。但是，更多的手机网民依然较为理性，认为超人工智能可以有限制地发展。

奇点恐惧不受手机网民认可

iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，在“如何”看待奇点即将到来”的言论调查中，接近一半的手机网民认为奇点会在不可预见的未来到来，另外有27.5%的手机网民认为奇点很快就会到来，而认为奇点永远不会到来的手机网民占比为11.0%，有8.8%的手机网民认为我们正在经历奇点。

艾媒咨询分析师认为，人工智能奇点是指机器全面超越人类，使得人类社会进入技术、经济、社会全面极速和颠覆发展的时刻。从调查上看，超过九成的手机网民并不存在奇点恐惧——即“我们正在经历奇点”的观点。虽然当前仍属于专用人工智能阶段，

但大部分手机网民依然是肯定奇点到来的可能性的，这从另一个角度体现了人们对人类技术能力发展的广阔前景的肯定。

伦理研究较大的存在必要性

iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，在“是否有必要投入资源进行人工智能伦理研究”的调查中，有20.9%的手机网民认为非常有必要，而认为比较有必要的手机网民占比高达52.2%，有20.3%的手机网民持保留意见，认为比较或完全没必要的手机网民占比不足7%。

艾媒咨询分析师认为，2016年，国际范围内关于人工智能伦理的研究开始大范围地推进。如“人工智能应该依据何种道德标准进行决策”、“人工智能机器的法律责任如何界定”、“人工智能是否拥有人权”等问题是核心，而人工智能伦理在更广的范围内有更多的可研究空间。中国手机网民关于人工智能伦理研究的认识相对较为理性，也体现了手机网民对于人工智能的疑惑与担忧。

中国人工智能产业特征总结

1. 大公司产业链布局广，创业公司专业性强

产业链特征方面，中国人工智能产业生态中，基于资源能力，大公司的参与布局较广，在基础层、技术层及应用层皆有所布局。中国不乏优秀的人工智能公司，大部分专业性较强，专注于某一细分领域的技术和应用研究，其中，计算机视觉领域集中了大批的优秀创业公司。但是，各应用场景之间的人工智能技术相关度存在一定的差异。

2. 以B端业务为主

商业模式方面，大部分公司的业务主要以B端解决方案和服务为主。一方面，B端业务注重与行业客户的互动合作，更有利于人工智能技术和产品的落地;另一方面，行业客户对于生产效率的提高有强烈的需求，而C端产品需求仍需挖掘。不过，大公司的C端产品布局依然是相对活跃的。

3. 人才成本较大，存在较大的需求缺口

技术方面，以深度学习为代表的机器学习算法研究是广泛的基础能力，但目前国内在此领域的人才供应相对紧缺，流通性较弱，因此也导致了高端研究人才的超高成本，同时有部分公司选择在美国建立研究院或实验室。这说明，作为知识密集型产业的典型代表，人工智能产业存在较大的需求缺口。

4. 传统行业和技术给予充分的支持

产品方面，目前仍缺乏一定的革命性产品，更多的是利用人工智能技术对传统行业产品的改良。在这个过程中，医疗健康、装备制造、汽车、金融等行业给予了人工智能产业充分的支持，通过合作开发等方式，助力人工智能技术的应用落地和商业化。

中国人工智能产业趋势预测

1. “人工智能+”有望成为新业态

在移动互联网时代，“互联网+”的出现给经济发展带来了重大影响，艾媒咨询分析师认为，随着专用人工智能的发展，作为一个庞大的高新技术合集，“人工智能+”作为一直新经济业态已经开始萌芽，越来越多的行业开始拥抱人工智能，用“人工智能+”助力技术和产业的进一步发展。

2. 人工智能产业将成为独角兽集中地

在大公司和传统大型企业之外，人工智能产业集中着非常多的优秀创业公司。优秀的人工智能创业公司有着成熟的团队配置、先进的技术能力、健康的现金流等，同时受资本方的认可度较高。艾媒咨询分析师认为，人工智能作为最具前景的产业，将成为新的独角兽集中地。

3. 人才储备将成为制约中国人工智能发展的重要因素

从目前来看，虽然相关机构的研究表明华人的人工智能学术成果占全球一半以上，但中国人工智能技术和产业在大部分领域仍落后于全球一流水平。虽然中国在数据积累和传统产业基础上有一定的优势，部分细分领域有领先成果，相关研究投入不断加大，但整体上的人才储备落后于美国，在基础研究、产业链等方面存在较大挑战，将成为制约人工智能发展的重要因素。

4. 人工智能全面发展需要更多的积累

真正的强人工智能缺乏基础，人工智能技术更多的是依靠机器学习和计算能力促进生产力的发展。理性地看，“机器统治人类”的奇点恐惧缺乏一定的基础，虽然人工智能已经在机器学习等关键领域得到了一定的突破，但更多的是属于专用人工智能，往通用人工智能等更高层次的发展仍需积累。

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