十八大以來我國的信息化水平大幅提升，互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量躍居世界第一，信息領域核心技術步深刻改變了人們生活的諸多方面，而人工智能技術和應用飛速發(fā)展，帶來更為持久深刻的思維與變革。

近年來我國人工智能在技術、應用等產(chǎn)業(yè)各個領域?qū)崿F(xiàn)快速進步的同時，其發(fā)展環(huán)境也持續(xù)優(yōu)化，為未來人工智能的大進步、大發(fā)展，以及與實體經(jīng)濟的融合進一步夯實基礎。

2018年中國人工智能市場規(guī)模分析

在我國國家戰(zhàn)略規(guī)劃中，人工智能已超越技術概念，上升為國內(nèi)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)升級、國際競爭力提升的發(fā)展立足點和新機遇;行業(yè)應用層面，巨大的行業(yè)應用需求場景、研發(fā)能力積累與海量的數(shù)據(jù)資源、開放的市場宏觀環(huán)境有機結合，形成了我國人工智能發(fā)展的獨特優(yōu)勢，依靠應用市場廣闊前景，推動技術革新，形成技術和市場共同驅(qū)動。

據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《人工智能行業(yè)市場前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2014年中國人工智能市場規(guī)模僅僅達到50億元左右，到了2016年中國人工智能市場規(guī)模突破100億元，達到了100.6億元。2017后中國人工智能市場規(guī)模超150億元。2018年中國人工智能市場規(guī)模將超過230億元。

2014-2018年中國人工智能市場規(guī)模統(tǒng)計及增長情況預測

(數(shù)據(jù)來源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院整理）

我國人工智能發(fā)展展望分析

1、認知性應用將成為亮點。芯片和算法的優(yōu)化將進一步提升計算機視覺和語音識別的應用成熟度。人臉識別將成為計算機視覺技術的競爭熱點，格靈深瞳等創(chuàng)新企業(yè)有望在動態(tài)視覺檢測中取得關鍵突破。科大訊飛(002230)等國內(nèi)語音識別技術商將利用數(shù)據(jù)優(yōu)勢，推動語音識別技術平臺化，進一步提升多場景下的語言識別準確率。人工智能技術可能迎來新的質(zhì)變契機，淺層次感知應用將與更高水平的認知智能融合發(fā)展，能夠在邏輯判斷基礎上實現(xiàn)認知推理、情感互動、輔助性決策的認知性應用將成為業(yè)界亮點。

2、行業(yè)資源整合持續(xù)推進。預計2018年，國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)將延續(xù)穩(wěn)步增長態(tài)勢，產(chǎn)業(yè)規(guī)模預計將超過230億元，投融資事件數(shù)量將相對減少，但單筆金額增大，基礎層企業(yè)將通過技術創(chuàng)新擴大規(guī)模，技術層和應用層企業(yè)數(shù)量將保持穩(wěn)步增長。國內(nèi)平臺層面資源將加速整合，大企業(yè)將通過投資并購迅速獲得相應細分領域中的前沿核心技術，降低研發(fā)失敗的風險，在行業(yè)資源整合中發(fā)揮越來越重要的作用。

3、與實體經(jīng)濟融合將加速。新一代人工智能技術將與實體經(jīng)濟持續(xù)滲透融合，為零售、交通、醫(yī)療、制造業(yè)、金融等產(chǎn)業(yè)帶來提效降費、轉(zhuǎn)型升級的實際效能。無人商店、無人送貨車、病例細胞篩查、數(shù)字孿生、智慧工廠、3D打印、智能投顧等新產(chǎn)品、新服務將大量涌現(xiàn)，從而加速培育產(chǎn)業(yè)新動能，開拓實體經(jīng)濟新增長點，有力推動我國經(jīng)濟結構優(yōu)化升級。

4、本支持方向趨向集中。預計2018年，國內(nèi)人工智能領域的投融資總量穩(wěn)中有增，資本將更多聚集在應用層細分領域的龍頭企業(yè)，投資事件數(shù)量將減少，單筆投融資數(shù)目將增大，馬太效應將日益凸顯。投資焦點將從應用層逐步下移，AI芯片等基礎層和深度學習算法應用等技術層將獲得資本市場的更大關注，投融資層次將更為豐富。

2019年人工智能產(chǎn)業(yè)五大趨勢

●AI推動芯片產(chǎn)業(yè)變革

芯片產(chǎn)業(yè)正在因為AI發(fā)生洗牌，傳統(tǒng)的芯片產(chǎn)業(yè)格局將會發(fā)生巨大變化，這種情況將在2019年更加突出。以AWS、微軟、谷歌、Facebook、阿里云為首的技術驅(qū)動型公司將加大AI芯片的投入，會給芯片市場帶來更多變數(shù)。

之所以越來越公司開始投入到AI芯片研發(fā)之中，是因為AI模型訓練需要專門的硬件來執(zhí)行復雜的數(shù)學計算，才能加快執(zhí)行目標檢測和人臉識別等任務，AI芯片可以針對計算機視覺、自然語言處理和語音識別相關的特定用例及場景進行優(yōu)化。

2019年，英特爾、英偉達、AMD和高通等傳統(tǒng)芯片制造商將推出專門AI芯片。而以AWS、Facebook、阿里云等超級技術公司則會加大對芯片的研發(fā)投入，這些芯片將在AI和高性能計算基礎上針對現(xiàn)代工作負載做出大量優(yōu)化，其中某些芯片還將幫助下一代數(shù)據(jù)庫加快查詢處理和預測分析速度。

可以說，對于技術驅(qū)動型公司而言，AI芯片無疑是全棧AI能力的一個重要環(huán)節(jié)，不會輕易放棄。

● 邊緣計算推動AI與IoT融合

邊緣計算的好處就是能夠更加快速的響應需求，對于物聯(lián)網(wǎng)等應用可謂是再合適不過。2019年開始，公有云上越來越多模型將開始用于邊緣計算，尤其是對設備進行異常檢測、根源分析和預測維護的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是AI的最佳用例。基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的先進機器學習模型將得到優(yōu)化，以便在邊緣運行，未來將有能力處理視頻、語音等非結構化數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)必將成為企業(yè)人工智能的最大推動力。

● ONNX將打破神經(jīng)網(wǎng)絡互操作性阻礙

如今，一大堆各種機器學習框架，加上一大堆各種人工智能硬件平臺，框架和平臺之間缺乏良好的支持，給機器學習和人工智能應用帶來了嚴重的阻礙。2019年，這種情況將會得到改善。ONNX組織的成立，將讓神經(jīng)網(wǎng)絡工具包、硬件平臺之間互操作性大幅提升。之前模型只能在特定框架中進行調(diào)試和評估的情況將大幅改善。

微軟、Facebooke等公司發(fā)起了“開放式神經(jīng)網(wǎng)絡交換”（ONNX）組織，并提出了相應的標準格式，使得經(jīng)過調(diào)試的神經(jīng)網(wǎng)絡模型向其他框架移植成為可能。目前，已經(jīng)有阿里云、百度云、英偉達等一批公司加入到該組織之中，2019年ONNX將變得更加重要，從研究人員到制造商等所有核心參與者都將依賴ONNX作為推理的標準運行框架。

● 自動化機器學習將成為主流

自動化機器學習（AutoML）已成為一個發(fā)展趨勢，它將從根本上改變基于機器學習的解決方案，可使其不經(jīng)過傳統(tǒng)調(diào)試程序即可改進機器學習模型，進而處理復雜的場景。AutoML非常適用于認知應用編程接口（API）和自定義機器學習平臺。與被視為“黑盒子”的認知API不同，自動化機器學習既能提供同等的靈活性，同時又具備自定義數(shù)據(jù)和可移植性。

● AIOps實現(xiàn)DevOps自動化

DevOps是一套完整的IT運維工作流，以IT自動化和持續(xù)集成、持續(xù)部署為基礎，來優(yōu)化程序開發(fā)、測試、系統(tǒng)運維等所有環(huán)節(jié)。DevOps強調(diào)軟件開發(fā)人員和運維人員的溝通合作，通過自動化流程來使軟件的構建、測試、發(fā)布更加快捷、頻繁和可靠。

AIOps即AI for IT Operations，指將人工智能應用于IT運維領域，基于已有的運維數(shù)據(jù)，通過機器學習來進一步解決自動化運維難以解決的問題。現(xiàn)代化應用程序和基礎設施可以生成用于索引、搜索和分析的日志數(shù)據(jù)。從硬件、操作系統(tǒng)、服務器軟件和應用軟件中獲取的海量數(shù)據(jù)集可以聚合和關聯(lián)，然后形成方案和模式。

當機器學習模型應用于這些數(shù)據(jù)集時，IT運行即可從被動響應轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃宇A測。AI力量應用于運營將重新定義基礎設施的管理方式。2019年，AIOps將成為主流，公有云供應商和企業(yè)將從AI和DevOps的融合中受益。

人工智能企業(yè)走向集團化發(fā)展

日前，中國人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟成立，這也是我國人工智能領域，為數(shù)不多的行業(yè)組織。這也標志著我國人工智能產(chǎn)業(yè)將會走向集團化作戰(zhàn)，不管是成長型中小企業(yè)還是領軍企業(yè)，不管是投資機構還是科研機構，乃至第三方產(chǎn)業(yè)服務平臺，都將會充分受益于產(chǎn)業(yè)的聯(lián)合發(fā)展。這種自上而下的發(fā)展模式，將會為整個世界帶來更多的人工智能產(chǎn)品與技術。近來，資本市場對于人工智能也是極為青睞，人工智能板塊的幾只概念股票表現(xiàn)更是可圈可點。有30只個股月內(nèi)跑贏上證指數(shù)，恒生電子、視源股份、多喜愛、振芯科技等個股期間累計漲幅均超過10%，在板塊內(nèi)領漲。

資金從來都不是盲目的，對人工智能板塊的青睞，也說明兩市中，那些人工智能個股，并不缺少基本面的支撐，即便是此前超跌，這一類題材板塊也會重新啟動。再者，人工智能行業(yè)不僅在今年被首次寫入政府工作報告，同時整個行業(yè)由于技術的進步、下游應用的落地，總體也也具備較高的景氣度。因此，在當前背景下，結合消息面的利好推動，人工智能行業(yè)將會持續(xù)向好，值得投資者重點關注。

再者，人工智能領域的投資價值一再凸顯，不少互聯(lián)網(wǎng)巨頭的戰(zhàn)略重心都開始向人工智能領域傾斜，這也會對行業(yè)形成直接利好。以機器人為例，作為人工智能領域內(nèi)的代表性產(chǎn)品，其表現(xiàn)也是可圈可點。

據(jù)悉，2016年我國工業(yè)機器人銷量9萬臺，同比增長31%，大幅高于14%的世界平均增速;此外，今年1月份-5月份我國工業(yè)機器人產(chǎn)量同比增長50.4%，也維持著高速增長態(tài)勢。

這些固然可以歸功于我國勞動力成本上升導致的“機器換人”，但是人工智能起到的作用也不可忽視。工業(yè)機器人只是人工智能的一個細分領域，隨著各行各業(yè)開始與人工智能技術緊密結合，各個行業(yè)的發(fā)展模式有望被顛覆。因此，可以說眼下正是人工智能產(chǎn)業(yè)投資的大好時機。

據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院《中國人工智能行業(yè)市場前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》的分析，預計到2020年全球人工智能行業(yè)的市場規(guī)模將會達到200億美元，而中國則有望達到百億元人民幣。