AI是引人注目的赛道,在这个赛道上,中国、美国、英国、加拿大都已经投入了大量人力物力来推动。美国Forbes最新报道这样描述道,美国科尔尼咨询公司最新对23个国家450多家大型企业的高管调研显示,39% 的全球高管认为中国将超越美国,成为全球 AI 领导者,35% 的高管认为不太可能。中美在AI领域的竞争态势已经全面展开。
华为创始人任正非在最新讲话中说道,5G只是小儿科,人工智能才是大产业,才是华为发展的战略要地。在人工智能发展的三个核心要素中,美国有超级计算,有超级存储,但是没有超级联接,如果不用5G,美国一定会落后一步。
图:华为创始人任正非。
全球人工智能市场的发展规模,中国人工智能市场的增速和市场规模,企业用户选择AI的首先驱动因素、企业开发AI产品的主要用途……这些都是目前AI行业的关注焦点。
全球市值前10强科技企业和全球AI芯片前20强
AI行业分析师张慧娟在其最新的调查报告《AI落地的观察与思考》中指出,在2018年全球市值10大企业中,包括苹果、IBM、微软、谷歌、腾讯控股、阿里巴巴等7家科技企业都保持互联网世界的入口。2012年之后,这些公司不断地加大在人工智能领域的布局,今天都已经形成自身独特地市场优势。
图:2018年全球市值TOP10企业榜单。
深圳市人工智能行业协会秘书长郎丽艳表示,全球人工智能产业市场规模增长迅猛,美国、中国和英国领跑全球。2015年到2018年年均复合增长率达36%,预计将在2025年达到1906亿美元。全球人工智能企业总量达到15916家,从全球范围看,人工智能企业主要集中在美国(40%)、中国(22%)、英国(7.5%),加拿大(5.6%)等国家,中美遥遥领先于其他国家。
图:深圳市人工智能行业协会秘书长郎丽艳。
朗丽艳引述深圳市人工智能行业协会发布的《2019人工智能产业发展白皮书》的数据表示:“中国人工智能产业市场规模逐年攀升,2015年至2018年复合平均增长率为54.6%,增速高于全球平均水平36%。中国人工智能市场规模预计到2020年达到约990亿元。截至今年6月,北京以709家人工智能企业数量位居全国第一,深圳居第二,相关企业为636家,平均年龄在4.42年,近七成集中在应用层领域。”
郎丽艳强调,全球AI企业呈现全产业链布局,不断向应用领域延伸,基础层市场规模占比约20%,芯片具有极高的技术门槛,主要被美国科技企业垄断,跨国公司占据80%以上的市场份额。NVIDIA、Intel、IBM、Google、AMD等公司占据了显著的市场份额。
笔者根据市场研究和咨询公司Compass Intelligence发布的2018年度全球AI芯片公司排行榜进行整理(下图),显示在前10的AI芯片公司中,美国包揽了9个席位,中国AI芯片公司华为海思排名第12位,其他如联发科(第14位)、Imagination(第15位),瑞芯微(第20位)、芯原(排名21位)、寒武纪(排名23位)、地平线(排名24位)。中国芯片军团在AI芯片前24强中占据7个席位,发展后劲充足。
图:2018年全球AI芯片前24名榜单。
这里提到的AI芯片组产品包括:中央处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、神经网络处理器(NNP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、精简指令集(RISC)处理器、加速器等等。
企业开发AI的产品主要用途和AI影响市场预测
AI将在多长时间改变企业和所处行业?上述<电子发烧友>的调查报告显示,有35%的人认为会在2到3年之内,企业会有一些在AI方面会有一些改变,有27%的人认为4到5年之内我们所处的行业会被AI所改变。对于AI初创企业来讲,市场竞争异常激烈,在未来的2到3年或最晚5年之内,加大马力去提升自己的差异化竞争优势,否则很快会被市场无情淘汰。
该调查还发现,AI作为一种通用技术,未来将不断与各个行业进行渗透和交互。企业用户选择AI首要驱动因素是提高企业效率(42%),节约成本(24%)、提升用户体验(13%)和提升数据分析能力是三项主要驱动因素。
图:企业开发AI产品主要用途。
2018年,在中国AI落地主要在语音和图像领域,AI产品的主要用途占比最高的是消费电子,主要以智能手机为代表。AI的爆发以智能手机和可穿戴设备表现亮眼。机器学习、智能医疗、智能驾驶和无人机、语言及自然语言处理、安防都成为企业开发AI产品主要用途。
张慧娟表示,2019年会有更多的传统行业去拥抱AI,第一轮的爆发在消费电子,第二轮就会集中在B端,可以看到更多在IT服务业、交通、工业、航空公司、安防、电力行业、智能驾驶领域的应用落地。
AI技术增长点的判断,三大技术热点要看清
在8月16日“2019全球人工智能创业大会”现场,郎丽艳引用Gartner2018年人工智能成熟度曲线,初步研判未来人工智能技术增长点如下:
图:中美在AI领域布局及未来前瞻路线。
近期增长点
聚焦2年内,具备技术增长可能性的领域集中在数据集、智能传感器、语音识别、计算机视觉、集成学习和GPU加速器等领域,该阶段的技术应用将接近实质生产的高峰期。具体表现在以下6个方面:
1、多模态数据库开始走向市场,随着企业内部各种非结构化数据高速增长,以及政府引导下开放的标准化数据集陆续出现,使得能支持多种格式数据管理的多模型数据库成为迫切需求;
2、AI技术的进步给传感器系统带来升级;
3、语音识别精准度大幅度提升,技术逐步走向成熟;
4、集成学习广泛应用于数据分析、预测分析、机器学习中;
5、GPU加速器性能显著改进,为高性能计算(HPC)和深度神经网络算法培训中高度并行的计算密集型工作提供极端性能。
6、计算机视觉识别动态视频成为技术创新点。
中期增长点
聚焦5年内,聊天机器人、自然语言生成、深度学习、AI芯片、智能应用、人工智能相关的咨询与系统服务将有可能大幅度上升。具体表现在以下6个方面:
1、FPGA加速器、知识管理工具、虚拟现实等技术稳步上升;
2、ASIC在性能和功耗方面优势明显,谷歌已经大规模部署,有望成为AI芯片主力;
3、商用无人机、自然语言生成、预测分析等技术在5年内达到期望顶峰;
4、商业聊天机器人、自助服务机器人将爆发式增长;
5、深度神经网络、随着大量资金的投入将带来该领域的巨大创新,具有为各行各业带来变革性和颠覆性的潜能;
6、人工智能相关的C&SI服务是一种咨询新模式,市场正在兴起,该技术将推动企业工作流程和技术的智慧重塑,典型代表是IBM-GBS。
远期增长点
聚焦10年内,认知计算、会话用户界面、神经形态硬件、自然语音处理等技术将起到变革性作用。具体表现为4个方面:
1、神经形态硬件目前还处于非常早期的原型阶段,未来十年硬件可能会有大的飞跃;
2、自然语言处理目前尚不成熟,随着企业对自然语言处理实施的增强,将探索新的功能;
3、人工智能治理、人工智能平台即服务、增强现实、数字化伦理、图形分析、知识图谱、规范性分析、智能机器人等技术在5至10年期间将达到顶峰;
4、自动驾驶虽然得到一定的进展,但是仍然面临高成本挑战及监管、法律和社会等因素局限,传感、定位、成像、制导、测绘和通信技术的不断进步与人工智能算法和高性能计算能力携手并进,未来将自动驾驶更接近现实。
北京、深圳和上海AI发力点各有不同
郎丽艳指出,截至到2019年6月,深圳AI企业总量约为636家,企业平均年龄4.42年,5年内成立的企业超7成,城市公共场景需求量大,近70%的企业集中在应用层领域。
深圳AI技术应用主要集中在应用层的消费终端、智能家居、智慧医疗、自动驾驶、AR和VR领域,技术层只在计算机视觉、语音识别等局部领域有所突破。深圳市在运用人像识别、图像识别等计算机视觉技术进行视频监控与智能分析方面具有一定优势,在AI+安防领域已有实际应用。语音识别技术较为成熟,已经有聊天机器人、智能语音导航等进入实际应用。代表性公司有华为海思、云天励飞、腾讯、图麟信息、声联网科技等。
北京以709家人工智能企业数量位居全国第一,聚集了国内24%的AI企业,企业平均年龄4.35年,其中,58%的企业集中在应用层领域,重点聚焦了机器人、无人机等智能终端产品。
北京在人工智能领域的计算力投资主要集中在互联网、人工智能初创企业和科研院所,百度、字节跳动、京东等互联网企业;商汤、旷视、寒武纪、深鉴科技等初创公司;中科院等国家级科研院所是人工智能算力投资的主要代表。
上海AI企业总量占全国比约13.3%,位居全国第三,初创型企业成为AI领域的主动力,约64%的企业集中在应用层领域,上海人工智能企业重点聚焦智能机器人、智能硬件、自动驾驶。部分企业已经拥有国内领先的计算机视觉、AI芯片制造等技术。上海聚集了依图、深兰、七牛云、流利说等独角兽企业,诞生了大批AI芯片初创企业。
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