2000亿人工智能市场,商业落地将经历三大阶段

2000亿人工智能市场,商业落地将经历三大阶段

 

11月20日,在爱分析举办的2018·中国人工智能高峰论坛上,京东集团副总裁杨平、旷视科技副总裁敖翔、云从科技副总裁温浩、同盾副总裁顾威、百分点COO刘钰、三角兽创始人亓超、量化派副总裁谈恩华等十余位AI领域领军人物,就行业未来发展趋势分享了行业洞察。

同时,爱分析在会上还发布了《中国人工智能行业报告》(以下简称报告),《报告》称,2020年中国人工智能市场规模达到1500-1800亿元。技术上,人工智能正从感知智能向认知智能迈进,商业落地上,人工智能将分为自动化、智能化和创新化三大阶段,AI对业务流程改造越大,商业价值越高。

 

 

01
创新型公司主要集中在通用层和应用层

 

整个人工智能行业主要会分成三层:

 

2000亿人工智能市场,商业落地将经历三大阶段

 

最下面是基础层,包括以寒武纪科技、地平线为代表的AI芯片领域,百度、京东、阿里做的AI开放平台,以及Tensorflow等AI计算框架;

 

基于基础层之上,是通用层,也就是AI在各个领域都会应用的技术,包含计算机视觉、语音识别、NLP、机器学习平台等;

 

最上层是AI在各个领域的具体落地应用。

 

2000亿人工智能市场,商业落地将经历三大阶段

 

这里我们挑选了一些比较优质的创新型公司,从整个图谱来看,大部分创新型公司都集中在通用层和应用层,而且能看到很多通用层公司向各个垂直领域延伸,比如云从科技、科大讯飞这些公司都在朝垂直领域落地延伸。

 

 

02
基础设施和多技术融合,促使人工智能进入到认知智能阶段

 

爱分析主要是从两个角度判断AI趋势,技术成熟度和商业成熟度。

 

从技术成熟度来看,人工智能正在从感知智能向认知智能发展。

 

第一,具体而言,从基础设施的角度,人工智能正在进入认知智能阶段。

 

首先,云计算对基础设施的渗透率不断提升,可以支持大规模高性能计算。

 

从整体渗透率来看,根据爱分析测算,美国市场云计算领域渗透率是10%左右,国内现在是5-7%,这个渗透率是包含IaaS、PaaS和SaaS的。如果只看基础设施,也就是IaaS这部分,渗透率更高,中国云计算在基础设施渗透率已经达到10%左右。

 

从客群来看,云计算正在从原来互联网客群向传统客户迁移,传统企业存在更多复杂场景应用,原本限于计算能力不能做认知智能,现在从算力角度已经具备条件。

 

其次,感知智能正在逐步成熟,静态人脸识别,近场语音识别识别率超过95%,意味着数据结构化程度比前几年好很多,结构化数据有助于做认知智能。另外,知识图谱技术的快速发展在提升机器的推理和理解能力。

 

再次,企业“互联网+”转型带来大量业务数据。比如零售领域,传统线下门店的形式,即使通过摄像头、WIFI、蓝牙等形式,依然有很多用户行为数据无法获取。当业务电商化之后,可以获得更加丰富、颗粒度更细的用户行为数据,这是认知智能所需要的数据。

 

最后, Hadoop等技术的成熟,企业可以用低成本存储大量数据。Spark等技术则提升了大数据的处理速度。半监督或者无监督学习的算法优化,降低了对标注数据的需求。

 

第二,多技术融合、多模态融合是大势所趋。

 

首先,AIoT进入发展快车道。2014年,语音厂商开始做智能终端,2016年,计算机视觉厂商也开始做人工智能和物联网终端结合的场景。

 

5G、NB-IoT的成熟,云和端实现低功耗连接。边缘计算的发展强化了终端的计算能力,人脸识别算法可以部署到摄像头、边缘服务器节点,在终端进行第一步处理,再传到云端。

 

其次,大数据和AI的结合,才能解决应用问题。

 

在安防领域,单靠人脸识别有时候很难解决问题,因为人脸会有遮挡,甚至有时候没有人脸,这时候如何进行判断。除了人脸识别技术,还要同时识别衣服等物体,再通过大数据分析将这些元素整合到一起,方能解决最终问题。

 

BI商业智能领域,本身BI只能产生报表或者图形,由人做最终决策,但将机器学习等算法与BI进行融合,可以直接产生最终决策所对应的模型,直接将模型部署到业务系统,实现整个流程自动化运转。

 

最后,全链路、多模态技术越来越广泛应用。

 

全链路目前在智能语音领域已经非常普遍,从前端麦克风阵列、到语音识别技术,到NLP技术,再到多轮对话、知识图谱,最后是语音合成。

 

多模态技术则刚刚开始在机器人情感识别、智能医疗领域刚刚开始落地。通过图像、语音、NLP多种技术融合去判断人的情感,通过医疗影像识别、文本识别等技术,综合判断患者的病情。

 

 

03
AI对业务流程改造程度越高价值度越大

 

从商业成熟度来看,我们将AI定义成三个阶段,自动化、智能化和创新化。

 

自动化是将整个业务流程自动化,节省一部分人力。智能化则是创造一些新的价值,原来由人工完全实现不了的,必须要借助机器。创新化则是产生新的业务模式和新业态,也就是完全颠覆原有业务流程。这是我们认为的三个阶段。

 

2000亿人工智能市场,商业落地将经历三大阶段

 

这是我们总结的各个行业中AI渗透情况。横轴是AI在行业的应用价值,也就是刚刚提到的三个阶段;纵轴则是基础设施,包括行业云化程度、算法模型成熟度以及可采集数据规模;圆圈代表这个领域的潜在市场规模。

 

2000亿人工智能市场,商业落地将经历三大阶段

 

自动化阶段,左图是营销场景,移动互联网兴起后,需要基于不同渠道进行营销,这个时候就需要有图片素材,完全由人工实现需要大量时间投入,通过AI技术实现动态创意内容生成,可以节省大量人力。阿里巴巴和京东都有相关的产品,可以在几秒钟内生成大量的可用素材。

   

右图是医疗影象,依靠AI技术实现机器自动阅片,由机器标注出病灶等特征,降低影像医生的工作量。

 

这些是我们看到的自动化场景,核心是提升了单点的效率,但其实并没有太多对业务流程的改造。

   

智能化阶段,智能化是创造新价值,不仅仅是单点提升效率,而是在业务流程的单点上进行强化和改造。

 

这是金融科技公司量化派的产品,从营销、风控到贷后管理。消费金融领域,已经很难依靠人力去做信贷业务,出现大量高并发业务,这是需要依靠AI技术去实现风险建模,这其实是由AI、大数据等技术创造的新价值。

 

公安领域的智能研判,这是明略数据的场景,将整个行业分成人、事、物、地点、组织,形成十亿条图关系数据,构建知识图谱进行分析。过去公安人员更多依靠经验去进行刑侦研判,现在可以基于知识图谱,进行数据全量分析,可以发掘潜在人物关系,同时还可以实现对犯罪行为的预测。

   

还有案例是三角兽,三角兽是NLP一家优质公司,现在基于NLP技术可以实现智能识屏,可以将手机内容进行动态识别,与广告平台结合,实现内容分发。

   

创新化阶段,我们认为这是AI重塑整个业务模式和业务流程。

 

以海尔柔性生产为例,基于用户需求去做一些小规模生产,提升用户的满意度。可以看出,他的生产流程已经跟传统的业务流程已经发生很大改变,海尔形成了6000多个定制方案,交付周期缩短50%。

   

2000亿人工智能市场,商业落地将经历三大阶段

 

总之,AI在商业落地时,对业务流程的改造程度越高,价值度越大,所覆盖的市场规模及天花板也有很大区别。

 

医疗影像领域,自动化是AI辅助诊断,提升了影像医生的效率,切入的是存量市场。当进入智能化阶段,医疗影像公司拿到三类CFDA证时,可以直接用于决策判断时,可以直接替换掉一部分医生,特别是服务中小医院,这时候其实是一部分增量市场。当进入创新化阶段,将影像技术和NLP等技术融合,已经可以实现分级诊疗,所有患者先通过AI平台,然后被分配到各类医院,这时候其实是全部增量市场,也就是诊疗费。

 

 

04
1800亿人工智能市场七大重点领域

 

2000亿人工智能市场,商业落地将经历三大阶段

 

爱分析主要通过以下两个维度测算市场规模,第一点对存量市场切入,考虑人工智能在整个IT投入的占比,比如安防领域,在整个安防领域中,安防产品投入1900亿左右,到2020年超过3000亿,2020年AI占比会在10-15%之间,整体市场规模会在400-500亿元。

 

第二是要考虑AI创造的新价值,也就是增量市场,比如通过测算智能音箱等智能家居的出货量,判断整体市场规模会超过300亿。

 

通过这种方式测算,整体人工智能市场规模大概是1500-1800亿左右。其中,智能安防、智能家居、服务机器人、无人机、语音交互、智能驾驶、医疗影像等在整个人工智能行业中占比相对较高。

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