人工智能行业市场前景分析.doc

一、 人工智能内涵及分类（一）人工智能内涵人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究人类智能活动规律，结构含有一定智能人工系统，研究怎样让计算机去完成以往需要人智力才能胜任工作，也就是研究怎样应用计算机软硬件来模拟人类一些智能行为基础理论、方法和技术。人工智能是计算机学科一个分支，既被称为20世纪世界三大尖端科技之一（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是二十一世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。人工智能被发达国家视为人类最终科学尖端，科研领域皇冠上明珠。（二）人工智能分类人工智能概念很宽泛，根据人工智能实力可分为三大类：1、弱人工智能：在特定领域等同或超出人类智能或效率机器智能。2、强人工智能：各方面全部能和人类比肩人工智能。3、超人工智能：在包含科学创新、通识和社交技能等各个领域全部超越人类人工智能。人工智能革命就是从弱人工智能，经过强人工智能，最终达成超人工智能过程。现在人类已经掌握弱人工智能，生活中弱人工智能无处不在，比如Siri、垃圾邮件过滤器、谷歌翻译、电商网站上商品推送、谷歌无人驾驶汽车等等。人脑和电脑最大差异在于，部分我们认为困难事情，如微积分、金融市场策略、翻译等，对于电脑来说全部十分轻易；但部分人类认为轻易事情，如视觉、动态、移动、直觉，对于电脑来说却是十分困难。而要达成人类等级智能，电脑必需要了解更高深东西，比如微小脸部表情改变，认为为何喜爱这个而不喜爱那个，要达成这么水平首先在硬件方便要增加电脑处理速度，其次在软件方面要让电脑变得智能。美国发明家、未来学家Kurzweil估算出人脑运算能力是1016 cps（calculations per second，每秒计算次数，描述运算能力单位），即1亿亿次计算每秒。现在世界上最快超级计算机，中国天河二号，运行能力已达成3.4亿亿次，已经超出人脑，但因为其成本高、规模大、功耗高，使其并不能够被商业及广泛利用。Kurzweil认为考虑电脑发展程度标杆是看1000美元能买到多少cps，当1000美元能买到人脑等级1亿亿运算能力时候，强人工智能就成为生活一部分。而现在1000美元能买到10万亿cps（人脑千分之一），依据加速回报定律，科技进步将呈指数型增加，根据这个速度，到2025年1000美元就能够买到和人脑运算速度抗衡电脑了。二、 人工智能产业链分析从发展路径及阶段上看，实现人工智能需经历三个阶段：计算智能（能存会算）、感知智能（能听会说、能看会认）和认知智能（能了解会思索）。从产业链上看，人工智能产业链包含基础技术支撑、人工智能技术及人工智能应用三个层次，其中基础技术支撑由数据中心及运算平台组成，即计算智能阶段，包含数据传输、运算、存放等；人工智能技术是基于基础层提供存放资源和大数据，经过机器学习建模，开发面向不一样领域应用技术，包含感知智能及认知智能两个阶段，感知智能如语音识别、图像识别、自然语音处理和生物识别等，认知智能如机器学习、估计类API和人工智能平台；人工智能应用关键为人工智能和传统产业相结合实现不一样场景应用，如无人驾驶汽车、智能家居、智能医疗等领域。图表人工智能产业链资料起源：产研智库三、 各国加紧布局人工智能行业各国政府高度重视人工智能相关产业发展。自人工智能诞生至今，各国全部纷纷加大对人工智能科研投入，其中美国政府关键经过公共投资方法引导人工智能产业发展，财年美国政府将22亿美元国家预算投入到了优异制造业，投入方向之一便是“国家机器人计划”。在技术方向上，美国将机器人技术列为警惕技术，主攻军用机器人技术，欧洲主攻服务和医疗机器人技术，日本主攻仿人和娱乐机器人。现阶段技术突破关键一是云机器人技术，二是人脑仿生计算技术。美国、日本、巴西等国家均将云机器人作为机器人技术未来研究方向之一。伴伴随宽带网络设施普及，云计算、大数据等技术不停发展，未来机器人技术成本深入降低和机器人量产化目标实现，机器人经过网络取得数据或进行处理将成为可能。现在国外相关研究方向包含：建立开放系统机器人架构（包含通用硬件和软件平台）、网络互联机器人系统平台、机器人网络平台算法和图像处理系统开发、云机器人相关网络基础设施研究等。因为深度学习成功，学术界深入沿着连接主义路线提升计算机对人脑模拟程度。人脑仿生计算技术发展，将使电脑能够模拟人类大脑运算并能够实现学习和记忆，同时能够触类旁通并实现对知识发明，这种含有创新能力设计将会让电脑拥有自我学习和发明能力，和人类大脑功效几无二致。在年初国情咨文中，美国总统奥巴马尤其提到为人脑绘图计划，宣告投入30亿美元在内绘制出“人类大脑图谱”，以了解人脑运行机理。欧盟委员会也在年初宣告，石墨烯和人脑工程两大科技入选“未来新兴旗舰技术项目”，并为此设置专题研发计划，每项计划将在未来内分别取得10亿欧元经费。美国IBM企业正在研究一个新型仿生芯片，利用这些芯片，人类能够实现电脑模拟人脑运算过程，估计最快到可完全模拟出人类大脑。四、 政策推进人工智能行业发展7月前，国务院公布相关主动推进“互联网+”行动指导意见指出，依靠互联网平台提供人工智能公共创新服务，加紧人工智能关键技术突破，促进人工智能在智能家居、智能终端、智能汽车、机器人等领域推广应用，培育若干引领全球人工智能发展骨干企业和创新团体，形成创新活跃、开放合作、协同发展产业生态。（一）培育发展人工智能新兴产业。建设支撑超大规模深度学习新型计算集群，构建包含语音、图像、视频、地图等数据海量训练资源库，加强人工智能基础资源和公共服务等创新平台建设。深入推进计算机视觉、智能语音处理、生物特征识别、自然语言了解、智能决议控制和新型人机交互等关键技术研发和产业化，推进人工智能在智能产品、工业制造等领域规模商用，为产业智能化升级扎实基础。（二）推进关键领域智能产品创新。激励传统家居企业和互联网企业开展集成创新，不停提升家居产品智能化水平和服务能力，发明新消费市场空间。推进汽车企业和互联网企业设置跨界交叉创新平台，加紧智能辅助驾驶、复杂环境感知、车载智能设备等技术产品研发和应用。支持安防企业和互联网企业开展合作，发展和推广图像正确识别等大数据分析技术，提升安防产品智能化服务水平。（三）提升终端产品智能化水平。着力做大高端移动智能终端产品和服务市场规模，提升移动智能终端关键技术研发及产业化能力。激励企业主动开展差异化细分市场需求分析，大力丰富可穿戴设备应用服务，提升用户体验。推进互联网技术和智能感知、模式识别、智能分析、智能控制等智能技术在机器人领域深入应用，大力提升机器人产品在传感、交互、控制等方面性能和智能化水平，提升关键竞争力。五、 中国加紧布局人工智能行业中国人工智能领域布局先锋无疑是baidu，“baidu大脑”计划提出后，成立其首个深度学习研究院，并在推出机器人助理“度秘”；而阿里巴巴创始人马云也提出“从IT走向DT时代”转变，顺应推出中国第一个人工智能平台；科大讯飞开启“讯飞超脑”计划，且和京东在智能家居领域战略合作。图表中国企业在人工智能领域布局资料起源：产研智库六、 全球人工智能行业投资升温人工智能技术研究和发展在不仅决定了计算机、互联网技术未来发展方向，同时也将引发众多传统产业结构深刻变革。科学家普遍期待人工智能成为人类进入知识经济时代后，下一次生产力飞跃突破口。金融危机以后，欧美国家回归前沿科学战略布局，愈加重视人工智能技术研究，尤其是在人工智能基础研究、人脑研究、网络融合、3D智能打印等领域不停有研究突破。同时各大互联网巨头加紧布局，人工智能领域共完成40笔交易，投资总额达成3.09亿美金，比增加302%。图表全球人工智能领域投资额大幅增加数据起源：产研智库七、 人工智能行业发展前景展望未来人工智能伴随各项技术不停进步，也将要不停面对越来越多挑战，包含观念上挑战。现实生活中，社会大众对人工智能技术期望往往很高，但人工智能技术进步不仅受限于软件、硬件技术制约，也受人类对本身了解和了解程度制约，所以未来人工智能技术将在现有制约被不停处理、新制约又不停形成过程中，一直保持螺旋式发展进步趋势。比如语音识别技术，20世纪90年代，当IBM推出VIA VOICE时，大家高呼语音识别时代到来了，但当大多数人亲自使用时，却发觉自己识别率还是不够高，语音识别应用自此进入到长达十几年低迷期；多年来，语音识别技术得益于机器学习和大数据，又有了突飞猛进般进步，现在随便一个人只要能够讲一般话，计算机对其个人提供数量足够多语音数据进行针对性训练，并对其讲话内容进行语言模型定制训练，这个人语音识别就能够达成99%识别正确率。但对独立一个人能够做到，并不意味着无数大众使用就全部能达成这么水平，不要说对8K语音识别，从现在各家语音识别厂商对外公开宣告16K语音平均识别率达成95%来看，距离大于99%识别率还有很长路要走。语音识别技术确实在进步，但要达成99%这一平均水平可能需要十二个月，也有可能又是一个十年，没有些人能够轻松预言，正确判定。不仅是语音识别，OCR、人脸识别、语义了解、机器翻译等人工智能技术在实际应用中全部见面临识别率、正确率挑战。所以，不管是企业还是社会应用大众，全部应有愈加包容心态，共同为人工智能产业发展营造一个良好发展环境。针对未来产业竞争，中国企业怎样面对谷歌、微软、苹果等世界级企业竞争压力问题，我们认为中国和世界发达国家相比，人工智能技术是中国为数不多和世界同时发展技术领域。经过数十年中国无数优异科学家、学者、也包含众多企业研究工程师不懈努力，能够说中国人工智能领域不管研究和应用水平，全部和国外发达国家相比不分上下，可谓平分秋色。人工智能即使是一门自然科学，但和其它自然科学不一样是，人工智能技术和人文文化不可分割，中国文化博大精深，汉语作为世界上最古老也是最神奇语言之一，组成了中国学术界、产业界和世界发达国家竞争中一个天然壁垒。人工智能源自于对人模拟，服务人自然是肯定使命，然千万人有千万之不一样，就像没有一家餐饮企业能够满足一个国家人吃饭要求一样，人工智能产业中会出现多家实力强大企业，部分企业也会在一些领域内形成领先优势，极难或说就不会出现垄断型企业。人工智能产业在世界范围内也全部还处于起步阶段，人工智能产业竞争也会伴随不停增加改变需求而演化，企业也会在不停满足并提升社会大众丰富多彩生活品质而进步。张连毅表示：可能现在说竞争格局还为时尚早，但纵观智能语音、智能图像、智能语义、生物特征识别等人工智能技术广泛应用，人工智能确已在中国成为推进产业升级、创新发展关键动力，相信将会有越来越多企业融入到人工智能产业之中，包容发展，各领风骚也将会成为中国人工智能产业独特风貌。八、 人工智能行业未来发展趋势人工智能展现给我们是人类苦难已经一去不复返了。它们会逐步接手我们工作。最大程度拓展大家能力。机器人会奴役人类，杀死人类，或兼而有之。不过最极端假设则估计了一个人工智能比人类愈加聪慧遥远未来。能够肯定是，我们应该不会把自己大脑上传到云端或跟终止者决斗。在接下来十二个月中我们将见到人工智能领域内创新蓬勃发展，但那不意味着它们就不关键了。这正是裤兜里有苹果助手Siri和真正和她交流之间区分。我们会看到包含了人工智能技术进行调整，而且更关键是，我们会见证技术交流改革。以下是相关人工智能五个预言：（一）更聪慧机器人IBM科研部认知计算副主管Guru Banavar很期待看到人工智能技术能够嵌入到更多机器人和设备中。IBM正在利用机器学习算法训练机器人愈加好地将适宜姿势、音调和语句结合。该企业人工智能技术已经被加载于其它企业生产机器人上，比如软银礼宾和销售助理机器人佩珀。机器学习算法能够帮助机器人学习愈加好地导航（自动驾驶），而且和诸如仿生眼睛等机器人设备结合。（二）愈加快分析机器学习算法一个关键应用就在于数据分析。视觉数据分析进步和速度加紧将会跨越不一样领域带来广泛影响。人工智能在了解图像方面技术大大加强，这包含对于比如目标、人和地点等特殊元素文本和意义等。而扩大视觉分析影响一个关键领域便是医疗体系，人类工作者需要处理海量视觉信息。加紧数据处理速度会大幅提升人工智能在商业中表现。机器学习将会替换手动数据处理和数据监管等累活脏活，节省下时间又能够促进数据策略发展。（三）更自然互动用来处理语言机器学习算法提升会让大家和计算机之间交流愈加轻易。微软雷德蒙德试验室研究员兼管理主任Eric Horvitz说，虚拟助手（如Siri和Cortana）会变得“很有帮助”。Andrew Arruda是人工智能律师初创企业ROSSCEO，她说：“一直以来，我们全部是基于计算机语言跟它们进行交流，这正是我们需要跨越一步”。她提出自然语言处理进步会在明年开始颠覆这么关系。（四）更热火朝天竞争在11月，谷歌开源了它开源机器学习框架Tensorflow。以后，Facebook也开源了Big Sur设计，这是这家企业AI算法运行计算机服务器。Arruda认为伴随到来，我们将看到和上述企业差不多行为。九、 人工智能市场发展规模估计从现在到2040年将是狭义人工智能快速发展，并深入各行各业和消费者个人生活阶段。由AI驱动应用中，语音识别产业化最高，自动驾驶汽车和智能顾问处于炒作最高点，智能机器人、自然语言处理/生成和虚拟个人助手处于爬坡期。自然语言处理/生成将开启人机交互新界面，也是其它很多AI应用基础，到2025年市场规模达300亿美元。含有自我学习、相互学习并和人亲密协作智能机器人到2025年将成为服务机器人关键形式，也在工业机器人中占25%市场份额，规模可达700亿美元。 文章来自产业智库机器人行业各类工程师职位要求和年薪近几年，伴随美国、日本、德国等国家对机器人产业大量投入，机器人技术发展日新月异。全国各地机器人产业基地或园区如“雨后春笋”，平均每七天新生两个机器人企业。中国发展机器人热情被充足点燃起来了。然而，在巨大机器人市场背景下，对应人才贮备数量和质量却捉襟见肘，这种情况也反过来制约着中国机器人产业发展。物以稀为贵，机器人行业从业人员工资也对应水涨船高，现在一个机器人高端集成应用技术人才，年薪高达50万。而机器人行业普遍需要专业人才及薪资范围，金石兴小编也为大家做了对应总结，为排除地域差异，以下薪资资料均来自北京地域，下面我们就一起来了解一下吧。相关职位，及普遍薪资水平：1机械工程师，月薪8k-20k职位要求：机械相关专业；丰富机械设计经验；了解常见材料特征；熟练掌握负载分析及电机选型；含有基础编程能力，能够对电机进行控制和调试；熟练掌握proe等绘图软件。2电气工程师，月薪8k-20k职位要求：电气相关专业学历；对电气标准、规范有全方面了解；了解伺服电机工作原理及控制方法；含有完整电气系统设计经验。含有基础编程能力及设计经验。3机器视觉工程师，月薪10k-15k职位要求：计算机、自动化、机电一体化等专业本科以上学历；含有非标机电一体化设备或机器人应用相关设计，制作及现场调试经验；含有良好数学及算法基础，熟悉常见编程技术，掌握图像处理基础算法；4大数据文本挖掘工程师，月薪15k-20k职位要求：熟悉 Linux 平台、Shell 编程、Python/C/C+/Java 中一个或多个语言编程，数据结构和算法设计有较为深刻了解。5机器算法工程师，月薪20k-40k职位要求：掌握计算机视觉或定位导航基础理论和算法，熟悉SLAM算法；熟悉C/C+编程和常见数据结构算法；熟悉计算机视觉、机器学习、深度学习等人工智能算法。6语音合成工程师，月薪20k-30k职位要求：从事语音合成（TTS）技术文本分析算法研究和引擎设计开发；或从事语音合成（TTS）技术信号处理算法研究和引擎设计开发；7机器学习工程师，月薪10k-15k职位要求：计算机、自动化、应用数学、电子、信息处理等相关专业；熟悉深度学习、人工智能、机器学习等技术在视频领域应用，有良好科研能力；精通C/C+编程，快速编程能力强，精通Windows/Linux操作系统下Python、GPU并行开发。在机器人技术方面：行动上，伴随灵巧操作等技术不停突破，机器人从过去拙笨缓慢变得灵巧迅捷；在智力上，人工智能发展在深度学习和人工神经网络方面有很大突破；在使用场景方面，伴随各关键技术突破，机器人不仅能够负担工业生产线上工作，还能够走入家庭、战场、甚至是医院手术台上。这些科技进步，更为机器人走下神坛，进入各领域奠定了坚实基础。互联网行业高工资已经让不少文科生恨得牙痒痒，不过互联网“行业中人”也有自己羡慕嫉妒恨对象：人工智能工程师正成为计算机行业里最为多金岗位。人工智能工资到底有多高?Facebook人工智能研究业务主管Yann LeCun曾在采访中透漏，尽管她无法给出具体情况，但在和微软、谷歌DeepMind等科技巨头展开竞争形势之下，薪酬无疑是个相当关键原因。部分在线论坛数据表明，科技巨头企业往往愿意为适宜人才支付高达数十万美元薪水!中国也一样如此，大量对人工智能行业投资在增加了业内玩家同时，也造成人工智能相关岗位大量需求，工资随之水涨船高。对于早期企业来说更是如此，数据显示，天使轮及pre-A企业中，技术人员薪酬占比高达42%!人工智能行业薪酬竞争加速职员流动人工智能行业高工资，本质上源于人工智能所带来成本节省效应和新价值发明效应。成本节省效应来自于人工智能对人劳动替换，这种替换不仅仅表现在低技能领域，更是叹为观止地开始替换一些专业人才。比如谷歌DeepMind AI所开发出读唇系统几乎让专业人士相形见绌，谷歌公布数据表明，人类专业读唇者复述不出现错误百分比只有12.4%，而基于人工智能读唇正确率能达成 46.8%。这种替换，使得被“节省”下来工资转移到了人工智能行业中去。人工智能应用领域不仅广泛，而且通常具实用性，所以也能发明巨量商业价值。依据华尔街日报文章，卡内基梅隆大学计算机科学学院院长Andrew Moore表示，人工智能院专业学生对一家企业利润贡献介于500万美元至1000万美元之间。这种对企业利润贡献，显然是人工智能工作者高工资根本支撑。但高工资也引发了忧虑：伴随企业部门开出薪酬越来越高，活跃于学术界人工智能教授开始流向企业，斯坦福科学家李飞飞被“挖”入谷歌就是最新一例;博士毕业生也更倾向于进入企业工作而非在大学任教，依据据美国国家科学基金会数据，美国计算机科学博士毕业后在企业任职百分比从十年前38%升至57%，作为结果，计算机领域博士留在学术界百分比已跌至历史低点。人工智能行业进入者剧增 整合“上游”院校资源成关键竞争力人才资源在企业和大学间重新配置，将可能损害大学深入培养优异从业者潜力。不过，人工智能领域巨头们似乎也有了应对策略。从产业链视角来看，知识含有高实用性人工智能院系类似于科技巨头们“上游”，正如和供给商合作保障稳定供给一样，科技巨头们也正在直接和大学试验室建立联络。依据华尔街日报报道，谷歌近日承诺向蒙特利尔大学Bengio博士人工智能试验室投资340万美元， Facebook、baidu和微软一样表示要为学术研究提供资金。