2018年中国人工智能应用市场专题分析
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2018年中国人工智能应用市场专题分析
2018年中国人工智能应用市场专题分析
分析说明
l人工智能定义：人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等
l本分析的主要方向是图像识别、语音识别和自然语言理解。在涉及行业应用时，上述三种技术都会涉及到，各有侧重
分析范畴数据说明
l易观千帆“A3”算法引入了机器学习的方法，使易观千帆的数据更加
准确地还原用户的真实行为、更加客观地评价产品的价值。整个算法
的升级涉及到数据采集、清洗、计算的全过程：
1、采集端：升级SDK以适应安卓7.0以上操作系统的开放API；通过机
器学习算法，升级“非用户主观行为”的过滤算法，在更准确识别的
同时，避免“误杀”
2、数据处理端：通过机器学习算法，实现用户碎片行为的补全算法、
升级设备唯一性识别算法、增加异常设备行为过滤算法等
3、算法模型：引入外部数据源结合易观自有数据形成混合数据源，训
练AI算法机器人，部分指标的算法也进行了调整
分析定义
l本次分析主要针对中国人工智能落
地应用
l本次分析涉及的关键字为：人工智
能、图像识别、语音识别和语义理
解
l本次分析的国家和区域主要包括：
中国大陆，不包括港澳台地区
2019-8-262
数据驱动精益成长
2018年中国人工智能应用市场专题分析
目录
CONTENTS
01
中国人工智能应用加速落地
02
中国人工智能应用市场分析
03
中国人工智能应用典型厂商分析
04
中国人工智能应用市场展望
2019-8-263
数据驱动精益成长
2018年中国人工智能应用市场专题分析
2019-8-264数据驱动精益成长PART 1
中国人工智能应用加速落地© Analysys 易观
2018年中国人工智能应用市场专题分析
2019-8-265数据驱动精益成长我国政策和社会、经济、技术环境为AI应用落地提供良好基础
政治环境Political 社会环境Social 经济环境Economical 技术环境Technological PEST 分析模型?《中国制造 2025》《“互联网＋”行动指导意见》《“十三五”国家科技创新规划》等国家战略表明了我国对人工 智能的重视和发展的决心。?2017年7月20日，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，正式提出我国人工智能发展的的顶层战略规划，人工智能上升为国家战略；同年12月，工信部出台《人工智能产业发展三年行动计划》，提出到2020年力争一系列人工智能标志性产品取得重要突破，在若干重点领域形成国际竞品优势。?我国进入老龄化社会，人口红利逐渐消失，人工智能是促进经济转型升级的关键驱动力，成为智能制造、工业4.0及未来物联网社会发展的的重要助力因素。?国内各科技巨头全面布局人工智能，先后发布自己的人工智能战略。我国人工智能初创行业火爆，资金充足。2017年全球152亿美元的人工智能投资总额中，48%流入中国。截至2018年6月，我国大陆人工智能企业1011家，仅次于美国。互联网巨头和人工智能初创企
业加速我国人工智能技术的发展和落地。
?随着互联网和移动互联网的普及，公众对人工智能的认识增多，AlphaGo等热点事件使人工智能从科研实验室走向大众，从技术理论走向切实可见实物，社会对人工智能的态度从质疑不解到好奇和接受。?我国对人工智能持更加务实态度，在数据隐私和人工智能伦理道德方面，相对宽松。人工智能应用研发出来后，在不同的场景下进行实验并向更大范围推广过程中遇到的社会阻力较小。?人工智能的发展需要庞大的数据量，我国有全球最大的移动互联网市场，网民规模7.5亿，互联网巨头积累了海量的行业和应用场景数据，为人工智能的发展提供数据和应用场景。
?算法上：基于大数据和强大计算能力的机器学习算法已经在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等一系列领域中取得了突破性的进展，各种开源软件也推动了人工智能算法的进步。算力上：云服务成本降低，容量扩大，以GPU为代表的新一代计算芯片提供了更强大的计算力，且价格下降，使得运算更快，计算成本下降。
2018年中国人工智能应用市场专题分析
2019-8-266
数据驱动精益成长深度学习技术提出，第三次人工智能浪潮开始
AI诞生
50年代的达特茅斯
会议确立了人工智
能（AI）这一术语，
能够实现记忆信息、
处理程序的计算机
出现，机器代替人
思考、工作以及人机交互成为可能。
技术进步但无法走进现实80年代Hopfield神经网络和BT训练算法提出，人工智能再次兴起，出现了语音识别、语音翻译计划，以及日本提出的第五代计算机。虽技术不断进步但未能进入人们的生活之中，第二次浪潮又破灭了。深度学习提出AI落地第三次浪潮随着2006年Hinton提出的深度学习技术，以及2012年ImageNet竞赛在图像识别领域带来的突破开始，人工智能再次爆发。海量的数据、不断提升的算法和计算机运算能力使人工智能不仅在技术上取得突破，也开启了商业化道路。第一次
第二次第三次1956年
1976年2006年预测为：汽车数据输入多层分类和特征提取深度学习：机器学习是单层的，深度学习是多层的，计算机自己对数据信息进行总结、抽象，并发现其中的规律。在数据输入后，通过多层非线性的特征学习和分层特征提取，最终对输入的图像、声音等数据进行预测。
l 2006年，加拿大Hinton教授提出深度学习技术，人工智能第三次发展浪潮到来。人工智能发展进入重视数据、自主学习的认知智能时代，算法、算力、数据三方面的条件俱备驱动人工智能技术发展。相比通用人工智能，专用人工智能是此次浪潮的主要发展方向。人工智能创投火热，人工智能初创企业数量增加，获投资事件和金额也在稳步上升。当前，人工智能技术处于由基础研发向产业化发展的关键时期，商业化应用取得初步进展。