人工智能商业落地研究报告.docx

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刖言
近年来，人工智能在学术界、产业界和投资界表现出强劲的发展势头，诞生了许多新的技术 应用与商业机遇，出现了大批人工智能创业与创新企业。2016年至今，持续关注人工智 能在金 融、医疗、安防、自动驾驶、零售、教育等各个行业的应用场景与商业落地进展，并发布 了数 十份人工智能主题的研究报告。
根据对行业的观察和理解,我们认为经过过去几年的技术研发与业务探索，2018年将有可能 成为中国人工智能商业落地的元年，企业需要开始实现规模性的商业收入。所以，以‘人工智能商 业落地”作为研究视角，对中国上百家人工智能企业进行了大规模的问卷调研，并与数十家主流投 资机构进行了深度访谈，最终以此份研究报告将成果进行展示，希望为全行业提供有价值的研究 信息与观点。
1 .六大视角解读人工智能
目录
CONTENTS
Six Perspectives of Artificial Intelligence
2 . 2018人工智能商业落地100强榜单
2018 Top 100 China Outstanding Commercialized Al Enterprises
3 .人工智能商业化案例分析
Al Commercialization Cases Study
4 .附录
Appendix

Part 1.六大视角解读人工智能
Six Perspectives of Artificial Intelligence
企业视角：从美国到中国的科研转化，把握新的商业机会 Part 1.六大视角解读人工智能

学术
AI卷论文数量增长(倍数)
■深度学习 机署学习 ■人工智能

两种研究范式：神经网络与联结主义
1956年，〃人工智能〃一词诞生于〃达特茅斯会议”。此后60多年，学术界形成了两种 研究范式：神经网络与联结主义。
■神经网络研究范式下，以计算机科学为理论基础，研究者尝试通过计算机编写程序的方 式，让 计算机模仿人类的智能行为。从今天人工智能的研究进展来看，神经网络的研究范 式占据主流
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-联结主义研究范式下，以神经生物学为理论基础，研究者重点研究人类大脑皮层的工作 原理， 以大脑的生物学细节作为约束？口指导，同日中各〃智能〃视作一个计算性质的问题， 创建〃
记展预测框架〃 o联结主义范式下的研究进展推进十分缓慢,至今学术界尚未形成一套能够 富有成效地解释智能本质或大脑工作原理的完整理论。
深度学习将〃人工智能〃科学研究再次推向高潮
2006年，多伦多大学教授Geoffrey Hinton与几位学者联合发表论文中，首次介绍了 〃深度学 习〃算法。该算法能够解决深层结构的优化难题，以卷积神经网络为代表。
2012年，辛顿教授组建的团队将深度学习用于ImageNet大规模视觉识别挑战赛 (ILSVCR )中，创造了 16温笥辉的纪录，而2011年的最佳水平为25%。
同年，谷歌将深度学习算法首次用于语音识别，在其一个语音输入基准测试中，单词错i吴 率 (Word Error Rate)最低到了 12.3%。而在此之前,世界上各语音识别模型的单词识 珊笥吴 率大约在30%以上。 ,
参考文献：尼克《人工智能简史》，杰夫霍金斯《智能时代》。
企业
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中国历年新创AI公司数量
A1创投数据库
注降：上消潮的统计范围仅包含公开资 料中披露的企业信息，存在企业遗漏现象
人工智能的科研转化之路：从美国到中国
2012年，深度学习的能力在图像识别、语音识别领域展示出来，美国逐渐涌现出一批以 深度学习为技术能力的创业公司。人工智能开始走出实验室，进入科研转化阶段。
同日螂，部分在美留学生和企业家研究或接触到深度学习的科研成果，感受到创业热潮的 来临。由于深度学习算法模型的训I练需要大规模数据集，而中国各行业沉淀着大量麴 他们意识到：中国有可能是人工智能商业落地的主战场。
创业企业：把握〃新商机”，做〃智能时代〃的推手
对于创业企业，人工智能是〃新商机〃 。2014年前后，众多留美学生和企业精英回到中 国，创办自己的企业。另一方面，他们中的大多数人相信，〃深度学习〃等人工智能新技 术将对生产生活带来巨大影响，他们希望为此贡献自己的力量，推动人类社会进入〃智能 时代〃 O
传统企业：〃新商机〃与“新危机〃并存
对传统企业，人工智能既是〃新商机〃，也是〃新危机“ o传统企业面临〃创新者 的窘境〃，担，足昔过从新技术中诞生的每一个新的商业机会，所以他们关注技术发展新动 态， 选择合适的时机、以合适的角色进入，依靠其京有的资源能力、资金实力和人才创造 力，在新的商业市场中占据一席之地。虽然并非每一次新商业的诞生都会为飕来重大的 商业价值，但可以一定程度上避免错失新商业的机会。
国家视角：经济转型的技术先导，提升国际竞争力的新机遇 Part 1.六大视角解读人工智能

投资
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中国AI私募股权投资市场发展情况
AI创投数据库
科研进展+精英创业+国家战略：具有〃三重保障’的投资标的
2014年，国内数十家人工智蒯支术服务类创企获得风险投资，人工智能创业热潮初见 端 倪。2016年,〃人工智能〃陆续成为众多投资机构的投资标的，人工智能投资市 场迅速 升温 据统计，2014-2017年间，国内约700家人工智能创企获得投资，投资总 额超过10 00亿人民币。
2017年，〃人工智能〃首次被写入中国政府工作报告，成为国家战略。在科研进展、 精英创业与国家战略的〃三重〃保障下，人工智勤殳资市场一片乐观。
技术实力工变现能力，投资者更关注应用场景与商业模式
〃应用场景〃是2017年人工智能创业者与投资人最常提起的名词。投资者发现，虽 然创 业精英们拥有领先的技术实力，但利用技术打造什么产品和服务，又如何商业变现 ,并不 是所有创业者都可以给出答案，特别是部分〃学院派〃创业者并不具备商业思 维。
2017年下半年，投资市场开始收紧，投资决策日趋谨慎。〃投资有相对明确的应用场 景与商业模式的、具备一定竞争壁垒的人工智能创企〃,成为了当前主流投资逻辑。
聘用AI技术专家，躲避“站在风口圈钱〃的伪人工智能企业
伴随投资风口的形成，许多企业主动贴上AI标签，以期“站在风口圈钱〃 o考虑到人工 智 能技术类投资的专业性，投资机构纷纷聘用AI技术专家,或聘请外部智囊，协助进行 技术甄别，躲避伪人工智能企业，降低投资风险。
国家经济转型的攻坚阶段，技术改造升级是重心
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过程中，需培育具有国际竞争力的、低邮高藜
的技术昕业。
近年来人工智能政策文彳牛举例
■ 2016年5月
< "互联网+"人工菖自E年行动实施方
i案》
* 2016年 12月
< “十三五"国家战略性新兴产业发展规划 i的通知》
*
，2017年3月
“人工智能"首次被写入了全国政府工作报告
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♦ 2017年7月
《新T弋人工智能发展规划》
中国正处于经济转型的攻坚阶段，全国经济转型的重点是用现代技术改造传统产业，使之 具有可持续发展能力，〃技术改造升级〃、〃淘汰落后产能〃几乎出现于每一项产业结 构调整的规划文件之中。国家经济结构从劳动密集型产业主导向技术密集型产业主导过渡的 把握各类新技术的发展机遇期，人工智能是先导
人工智能为中国经济实现大转薯是供了发展机遇。2017年7月，国务院发布《新一代人工 智能发展规划》，其中提出〃至！J2030年，使中国成为世界主要人工智能创新中心。〃在
《新一代人工智能发展规划》中，〃人工智能〃具有多重含义，例如：
-基础理论，包括大数据智能理论、跨媒体感知计工
里论、高级机器学习理论等；
- 关键共性技术，包括自主无人系统的智部支术、智能计算芯片与系统等;
- 基础支撑平台，包括人工智能开源软硬件基础平台、群体智能服务平台等;
- 人工智能新兴产业，包括智能软硬件、智能机器人、物联网基础器件等;
- 产业智能化升级，包括智能制造、智能农业、智能物流、智能家居、智能商务等;
- 新兴技术研究，包括脑科学与类脑计算、量子信息与量子计算、智能制造与机器人等。
国家战略规划中，人工智能已超越技术概念，上升为国内产业转型升级、国际竞争力提升 的发展立足点和新机遇。
行业视角：颠覆式创新与改良式创新并存，后者居多 Part 1.六大视角解读人工智能

重塑与促进，颠覆式创新与改良式创新
行业
人工智能技术在部分行业的应用，是颠覆式创新，具有重塑行业的能量。而在大多数行业 人工智勤支术仅仅是改良式创新，为行必是供新的辅助性工具，促进行业进步。
人工智能主流行业应用图谱

智能风控
激光雷达 药物挖掘
像识别
翻译
自动售货机
智能客服
智能评测 觉检测
量化投资 保险科技
ADAS系统 车载交互
健康管理人医学望
密掘
虹膜识别
鉴黄
物流管理
供应链管理
智翻E课
生产优化
导诊机器人
人脸闸机
智能推荐
智邮聘
教育机器人
机器人视觉

金融
大健康
口
互联网服务
企业服务
工业制造
智能支付
自动驾驶算法
智能影像诊疗
智雌像机
语音^专写
自助结算
智能营销
自适应系统
AI芯片
车辆大数据
P图
仓储管理
口基础设施
拍照搜题视 预防性维修
公众视角：热点事件引发公众关注，职业危机感提供驱动力 Part 1.六大视角解读人工智能

公众
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〃人工智能”百度搜晶酸
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AlphaGo等事件点燃公众对人工智能的关注
公众对于人工智能的关注度在2016年起整体呈现上升趋势，主要推手是具有话题性的热 点新闻。2016年3月，AlphaG。击败围棋世界冠军李世石，自此人工智能开始成为舆论
焦点［A］。至今，7件热点事件构成了公众对人工智能关注度的主要影响：
- 2016年5月，美的公司百万年薪对招聘人工智能博士［B］;
- 2016年11月，世界互联网大会举办人工智能论坛［C］;
- 2017年1月,人工智能Libratus在德扑比赛中战胜4名人类顶尖德州扑克选手［D］;
- 2017年3月，〃两会〃期间雷军提出中国有机会在人工智能领域进入世界前列旧；
- 2017年7月，国务院印发《秆代人工智能发展规划》旧;
- 2017年12月，人工智能进入国家公务员考试试卷［G］;
- 2018年3月，〃两会〃期间刘庆峰提出中国人工智能将会走在全原前列［H］。
公众所关注的人工智能话题，主要围绕两类心理活动，均旭S出公众的职业危机感：
第一，人工智能是否替代我的工作？是否会统治、甚至毁灭人类？
第二，人工智能将为自己或周围人创造什么新机会？为止屡做何准备？
2 018中国人工智能商业落地10 0强榜单
Part 2. 2018中国人工智能商业落地100强榜
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Part 2. 2018人工智能商业落地
100强榜单
2018 Top 100 China Outstanding Commercialized Al Enterprises
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注：本榜单呈现了中国100家人工智能相关非上市企业2018年预计营业收入范围（单位：人民币）。榜单企业名单详见报告附录一，榜单的研究谕呈与说明详见下一页
Part 2. 2018中国人工智能商业落地100强榜
单

榜单研究说明
一、榜单研究方法说明
本榜单主要采用的研究方法包括：企业调研、同行评议与专家测算。
♦ 企业调研：问卷调查、深度访谈
1、问卷调查：面向中国非上市的人工智能企业和主;科殳资人工智能项目的投资机构，共发放203份问卷，获得有效问卷184份。
2、深度访谈：通过F2F的形心口电话的形式，共完成116家中国非上市的人工智能企业的深度访谈，以及22家主流投资人工智能顼 目的投资机构。
3、调研内容：各细分行业的产品应用与商业化进展、企业2017-2018年（预计）营业收入与收入结构、估值、标杆客户或产品销量
、商务拓展人员酉遣等。
♦ 同行评议与专家测算
针对某企业的同行评议与专家测算，参与者主要包含该企业的竞争对手、合作伙伴、企业客户以及投资人。由于止展人群型ffl分领 域具备深度认知、人脉关系与行业讯息，所以能够为本次研究贡献有价值的数据。
综合来看，本次研究中获得的娄媚，约90%来自企业调研，约10%来自同行评议与专家测算。
二、榜单参考价值与补充说明
♦ 本榜单以〃2018年企业预计营业收入范围〃作为展示指标，仅供市场参考，可用于判断人工智能在各细分领域的商业化程度，但不 能反映各企业的综合实力与行业地位。
♦ 受限于调研范围与调研信息的不透明性，可能存在部分企业遗漏现象。
公司将不予考虑。从图中可见，企业主要集中于北京、
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中国人工智能商业落地100强企业地域分布情况 Part 2. 2018中国人工智能商业落地100强榜
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♦下图展示了2018中国人工智能商业落地100强企业的地域分布慵兄。此处需要注意，企业地域分布以企业总部所在城市为准，分

2 018中国人工智能商业落地10 0强企业领域分布情况
♦下图展示了2018中国人工智能商业落地100强企业的领域分布情兄。此处需要注意，语音交互、图像识别、NLP等技术属性的类 型 标签，对应的企业主要以输出技术解决方案、没有显著行业属性为特征。此处，每家企业仅赋予一个最显著的类型标签,不代 表其 不具备其峰型。例如，〃AI +安防〃领域的企业，其核，片支术与图像识别紧密相关，但在分类上仅赋予了 〃安防〃标 签。

Part 3.人工智能商业案例分析
Al Commercialization Cases Study
人工智能在各领域的商业化程度与技术应用深度 Part 3.人工智能商业案例分析

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INTELLIGENCE

♦ 2018年，部分人工智能技术应用已进入商业化〃快 车道〃，而部分仍处于技术研发阶段。选取了人工智 能在61个领域的技术应用，这些支术应用分布于13个 行业之中，研究其〃商业化程度〃与〃技术应用 深度〃，如左图所示。
♦ 商业化程度:评价分值为分，以〃产品或服务进 入 市场化经营的程度〃作为判断标准，并辅以不同领 域间 的横向对比（例如，获得10分的技术应用，并不 代表此类市场趋于成熟，而是该技术应用相tLM他领 域，市场彳噌营的水平较高）。
♦ 技术应用深度：评价分值为1-10分，以〃人工智能在 该 应用中的重要性〃作为判断标准。例如，对于获得 10分的技术应用，意味着该应用对于人工智能技术的 依赖程 度很高，或者人工智能技术是该应用存在的前 提。同时辅以不同领域间的横向又加匕。
♦ 研究方法：专家打分法。本次研究中，大量走 访了企 业、投资机构的行业人士与专家，他们为上述两 个维 度的研究提供了宝贵的意见和建议。

图例
Ki商用化程度
咆 技术应用程度
♦相关数据详见报告附录二。

人工智能商业化的四大洞察 Part 3.人工智能商业案例分析

机器人
机器人市场火爆，带动产业链各环节进入商业红利期
在各类产品与服务中，机器人是公众认知最强烈的人工智能产物，机器人侬下零售店、 火车站等公共场所、家庭儿童教育、养老陪护与家务工作等多种场景落地速度快，国内一 大批机器人企业迅速成长起来，例如优必选针对各类场景的机器人解决方案、智伴教育机 器人、小米扫地机^人等等。
机器人市场的爆发，带动了上游零部件、核4M支术产品供应商的商业落地。例如，为机器 人提供自主定位导航、路径规划的激光雷达供应商，提供语音交互功能的芯片模组等等。
人群 数据
已形成人群大数据积累的领域，AI落地速度快
智能营销和金融风控是两个典型领域。以互联网广告投放为例，实现广告的精准投放是广 告主和DSP平台的核心需求,互联网和移动互联网的广告生态已存在数十年，广告投放的 历史麴§也积累了数十年。AI算法对于数据挖掘技术的提升，加上算力的优化，使得广告 公司能够在亳秒间将广告主需求与人群大数据实现精准匹配，实现精准营销。例如品友互 动的“MIP智能决策引擎〃、百融金服的智能风控服务等。
多级 变现
AI本身未必具备商业价值，部分AI应用〃多级变现〃特征显 著
不是所有的AI产品或服务，都本身具备较大的商业价值。在部分领域，AI只是作为类似 〃中间介质〃的角色，帮助产品的其他环节前］功能实现商业变现。例如，对于智能音箱、
教育机器人等智能设备，语音交回支术优化了人机交互模式，提升了用户体验。然而，智能 设备的使用价值不在于其本身，而是在于借助语音交互为用户提供的内容和服务。由于
[RAIKHvil
AI技术7寸于用户体验的优化，使得内容和服务的分发流量增加，从而实现商业价值。典型 案例有ROOBO的"ROS.AI平台〃、健康有益eg。-AF精准健康管理系统等。 整合人工智能+大数据+物联网+云计算，输出平台能力 技术平台类企业，往往能够根据不同行业客户的不同需求，接入平台中特定的功能模块， 其可塑性往往使孰有广阔的目标市场。而这类企业本身未必副支术的研发者，他们更多 是在做技术整合，拥有语音交互、人脸识别、图像识别等各类人工智勤支术能力的企业作 为其上游供应商，成为期支术能力的后院。此类平台型企业，往往针对具备多元化需求的 应用场景，例如智慧社区、智慧城市、智慧家庭等等,典型的案例包括海尔U +的“ U + 云 芯智慧家庭IOT物联云解决方案〃、］獭联的“DARWIOT城市级智能物联网平台