人工智能（Artificial Intelligence），英文簡稱為“AI”，是指人工智能模擬人類思維和行為的系統。人工智能自誕生以來至現在其理論技術至應用日益成熟。在日常生活中，不少智能科技產品應用已經嵌入人工智能技術，如機器翻譯、智能分發、圖片美化、智能語音、汽車輔助駕駛系統等。在當今互聯網時代，人工智能被寄望為經濟增長的“新引擎”。
當前還處於AI時代，恆大研究員認為人工智能螺旋式發展，從過去到現在經歷著三個重要時期：
人工智能“三階段”
1.起步時期：1956年達特茅斯會議提出人工智能概念，然而計算機性能和數據量制約AI發展。
2.專家系統時期：“專家庫+推理機”實現AI商用化，臺式機性能提升終結專家系統。
3.深度學習時期：2006年Hinton論文開啟當前深度學習時代。
一、人工智能產業鏈層次劃分
人工智能產業鏈分為基礎層、技術層和應用層。基礎層提供算力和算法，技術層致力於解決不同類別問題，應用層將技術應用於商業、生活場景。
科技巨頭人工智能產業鏈佈局
其中，基礎層由芯片和算法框架組成，芯片主要為深度學習的訓練和推理提供運算能力，算法框架是人工智能開發的“操作系統”，為開發者提供編程環境和算法模塊。技術層開始使用機器學習和深度學習算法來解決具體的語音或圖像問題，並且根據問題導向劃分為語音識別、自然語言處理和計算機視覺三大技術方向。應用層是將語音識別、自然語言處理和計算機視覺直接應用於實踐產品，比如上面提到的機器翻譯、智能分發、圖片美化、智能語音、自動駕駛等。目前，多家科技巨頭均涉足在這三個領域當中。
二、目前人工智能產業鏈發展現狀
（1）基礎層：“以芯片為主的PC CPU三分天下”
PC CPU全球市場分佈
從JPR提供的數據來看，在PC GPU市場，Intel 市佔率達到67.4%，AMD和NVIDIA瓜分剩餘的市場份額，市佔率分別達到18.4%和14.2%。Intel、AMD和NVIDIA三分天下，目前尚無中國廠商有能力參與PC CPU市場競爭。
（2）技術層：“語音識別、自然語言交互以及計算機視覺群雄逐鹿”
全球和中國智能語音市場行業巨頭
數據來源：中國語音產業聯盟，恆大研究院
在語音識別領域，Nuance是最大的語音識別廠商，2015年全球市場份額達 31.6%。其次分別為谷歌、蘋果、微軟、科大訊飛、IBM等。其中全球智能語音市場上科大訊飛只佔4.5%，在全球行業巨頭中優勢不夠明顯。而在中國，科大訊飛是智能語音產業的領導者，2015 年中國市場份額為44.2%。
在自然語言交互領域，由於語言規則複雜性以及技術的低成熟度原因，使自然語言處理領域尚未誕生覆蓋所有細分領域且佔據市場多數份額的龍頭企業。
自然語音產品集中在細分領域
數據來源：各產品官網，搜狐科技，新浪科技，百家號，恆大研究院
恆大研究員認為：“受制於技術水平和語義規則複雜性，自然語言處理市場相對分散，目前自然語言處理產品可分為3類：細分領域技術應用上主要有人工智能律師Ross、百度和谷歌翻譯。消費級平臺產品如 Alexa 語音助手和小度在家等。面向B端的產品解決方案，例如 Duroes、谷歌和三角獸等。”
在計算機視覺領域，以人臉識別和視頻監控為核心，衍生出安防行業的大發展趨勢。主要表現為， 圖像識別公司選擇安防作為突破口，政府成為智能安防的主體（我國的道路交通、海關邊檢等對視頻監控需求量大）。除此之外，智能安防也從專業化市場向民用市場滲透。
智能安防格局
（3）應用層：“智能語音、安防、醫療、自動駕駛是新生軍”
在智能語音應用領域，主要通過“語音識別+自然語言處理”作為媒介來調取後端應用，從而為用戶提供服務。目前主流智能語音已覆蓋了日常信息查詢、影音娛樂、個人助手、生活服務、智能家居控制等功能，實現人、物和服務的互通互聯。
科技巨頭佈局智能音箱
在安防應用領域，智能安防的視頻結構化能迅速找到偵破點。我們可以回看近年來的三個示例：
1、2016 年某地公安引入大華股份的警務方案後，警情同比下降 46%，落地侵財破案率達到 72%，入戶盜竊破案率達到 61%，扒竊破案率高達 90%。
2、某搶劫案偵破需要對來自 500 多個監控點的長達 250 個小時視頻中的 50 萬人流進行分析，傳統人力查閱至少需要 30 天時間，且極易遺漏關鍵信息，而海康威視人工智能視頻分析技術僅 5 秒就找到了犯罪嫌疑人。
3、襄陽市襄城區曾發生搶劫案，接警後嫌疑人照片被導入曠視（Face++）智能安防人臉識別系統比對搜索，民警迅速鎖定了涉案人員。
大華股份智能警務方案
據相關數據統計，2018年中國視頻監控市場規模預計達1192億元，其中就有千億市場和政府網格化管理的雙重驅動力使“AI+安防”落地。
在醫療領域，隨著人口老齡化加劇、慢性疾病增長使大眾對醫療服務需求日益增加，以及區域醫療資源分佈不均，醫生培養週期長，優質醫療服務供不應求等問題催生了人工智能在醫療領域的應用。目前 “人工智能+醫療”主要集中在醫學影像、輔助診療和語音電子病歷三大領域。2016年10月百度推出了“百度醫療大腦”，2017年3月阿里雲發佈醫療操作系統“ET 醫療大腦”，2017年8月騰訊推出AI醫學影像產品“騰訊覓影”。顯示著科技巨頭對醫療市場的大舉進軍。
“AI+醫療”應用場景
在自動駕駛領域，通過“感知-認知決策-控制執行”三個環節來模擬人類車輛駕駛流程，感知環節主要由傳感器檢測周邊障礙物和道路環境，認知決策環節根據雲端算法、地圖和數據進行行為決策與路線規劃，控制執行環節負責最後的車輛行駛。目前自動駕駛技術處於全球領先地位的行業巨頭分別為，谷歌、特斯拉、百度。谷歌在測試里程、傳感器製造設計和全自動駕駛方面均領先其他廠商。特斯拉的AutoPilot是最早商業化且受關注程度最高的自動駕駛技術，但是存在技術風險。百度是中國自動駕駛賽道最早的入局者，旗下商用型L4級自動駕駛客車“阿伯龍”已量產下線。
自動駕駛“感知—認知決策—控制執行”環節
三、多項政策加強催化，人工智能的“大機遇”
中國加大對人工智能的發展力度
近幾年來，中國對於人工智能產業的政策支持力度是不斷加大的，2015 年人工智能僅是中國製造2025和互聯網+戰略的子集，而2017年人工智能形成了獨立戰略規劃和實施細則，並進入政府工作報告和十九大報告。2019年3月19日《關於促進人工智能和實體經濟深度融合的指導意見》更是指出要把握新一代人工智能發展的特點，堅持以市場需求為導向，以產業應用為目標，深化改革創新，優化制度環境，激發企業創新活力和內生動力。到目前為止，它正逐漸成為國家大方向發展的重心，在國家改革轉型中相對其他新興產業有著難以比擬的戰略作用。
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