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本报告研究的产品包括语音语义识别、自然语音处理、 计算机视觉、深度学习等软件平台，以及具备复杂环境感知能力的智能工业机器人、智能无人设备， 服务机器人等硬件产品。
2017年全球人工智能市场发展概况
2017年，全球人工智能市场呈现出快速增长态势，市场增长的动力主要源自人工智能芯片的快速发展，以及计算机视觉行业应用的快速渗透。2017年，全球人工智能市场规模为2240.1亿元人民币，同比增长15.6%。
人工智能市场产品结构主要分为智能硬件平台和软件集成平台两大类。在全球主要半导体厂商和传感器厂商进军人工智能芯片的热潮下，2017年全球人工智能市场结构中智能硬件平台占比达到64.2%，高于应用软件平台产品。
当前，欧美等发达国家纷纷从国家战略层面加紧布局人工智能应用，加快推动人工智能走向应用，如美国加州和亚利桑那州都批准了完全的自动驾驶路测、欧盟全力支持部署汽车互联与自动驾驶技术、日本推出自动驾驶战略促进项目SIP—adus。从企业战略上看，以美国的互联网巨头为主导，谷歌的TensorFlow、TPU Cloud已经在国际范围内取得了成功。日本的机器人制造商如发那科（Fanuc）也在积极布局智能工业机器人。同时，在新兴的应用领域，医疗、安防、工業、自动驾驶等领域，IBM、特斯拉等巨头企业也在快速推进。
2017年中国人工智能市场发展情况
市场规模
2017年国务院《新一代人工智能发展规划》、工业和信息化部《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018—2020年）》 的相继出台，将极大提升中国人工智能市场的布局速度。同时，各个细分应用领域也涌现出大量有实力的创新公司，开展大规模的投入和布局，充分刺激了中国人工智能市场的快速增长。2017年中国人工智能市场规模达到300.9亿元， 增长率为26.9%
产品结构
产品结构分为智能硬件平台和应用软件平台，进一步细分上，智能硬件平台包括智能工业机器人、服务机器人、智能无人设备；应用软件平台包括机器视觉和语音识别。2017年智能硬件平台和应用软件平台市场规模分别为179.0亿元和121.9亿元，占比为59.5%和40.5%。其中，服务机器人在减速器、伺服电机等领域的技术门槛低于工业机器人，通过结合语言处理和机器视觉等软件技术，能快速普及应用到民生各领域，市场规模也迅速增大。
区域结构
在区域市场结构方面，华北、华东、华南市场仍占据主要的市场份额，2017年随着人工智能应用深化，更多人工智能企业加速对北、上、广、深等一线城市业务布局，与此同时，这些区域智慧城市、平安城市的建设步伐加快，也很大程度带动了人工智能产品市场的快速增长。
行业结构
在行业结构上，互联网、金融、安防交通、消费电子等占比较大。其中，互联网行业的人工智能应用最为广泛，市场占比达到20.2%。金融领域次之，达到18.4%，安防交通对计算机视觉产品的需求较大，占比达到15.6%。
2017年中国人工智能市场竞争分析
2017年，在中国，科技巨头BAT也在全方位布局人工智能，从战略、研发、人才、产品、投资并购等方面加大力度。例如百度引入陆奇作为首席运营官，王海峰为百度研究院院长，徐伟（常驻美国）为PaddlePaddle平台技术负责人，吴中勤负责AR。阿里巴巴设立了阿里人工智能研究院和阿里云iDST两个人工智能相关研发机构，陈一宁博士负责数据分析和自然语言服务的研发工作。近期阿里成立达摩院，汇集国内外众多顶级专家。腾讯设立人工智能实验室，张潼为主任，俞栋、贾佳亚为腾讯的重要专家。
2017年，人工智能核心计算芯片的发展正分为三个竞争方向。第一类是利用GPU（图形处理器）等传统通用类芯片，通过搭建人工神经网络模型，从功能层面模仿大脑的能力。近十年来，人工智能的通用计算GPU完全由英伟达引领，该公司2016年收入69亿美元，市值1000亿美元。AMD也在逐步进入该市场。除了传统的CPU、GPU大厂，移动领域的众巨头在GPU的布局也非常值得关注。ARM也开始重视GPU市场，其推出的MALI系列GPU凭借低功耗、低价等优势逐渐崛起。苹果也在搜罗GPU开发人才以进军人工智能市场，目前苹果A11提供自主设计GPU，性能比上一代A10提升30%。第二类是FPGA芯片，FPGA凭借其功耗低、高效率、高可扩展性、灵活编程的优点，在人工智能计算环节中也逐渐扮演越来越重要的角色，代表厂商有赛灵思、英特尔、深鉴科技等。第三类是ASIC专用计算芯片，改变硬件结构层来适应人工智能算法，在硬件结构层进行功能定制化开发，如Google的TPU、寒武纪的NPU等。
2017年，美国已有21个州通过了与自动驾驶相关法律。2017年9月13日，美国众议院一致通过《确保车辆演化的未来部署和研究安全法案》，成为了美国首部“自动驾驶法案”。宽松和完善的政策环境，也推动美国无人驾驶领域整体技术的发展。目前，美国Google和特斯拉等公司的无人驾驶技术达到了全球领先水平。在中国， 2017年12月， 北京市交通委网站下发通知，宣布正式印发《北京市关于加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见（试行）》和《北京市自动驾驶车辆道路测试管理实施细则（试行）》两个文件，正式为北京地区的自动驾驶测试活动提出了管理规范。同时，这也是国内首次为自动驾驶测试提出了相关规定，2017年北京亦庄成立了智能汽车示范区，2018年年底，其自动驾驶测试场地就将建成。相比美国加州等地，北京的规定中未提出支付大额押金的要求（加州要求500万美元），但要求测试车辆购买500万元的交通事故责任险。
服务机器人：2017年，中国服务机器人市场企业排名前三的分别是优必选、康力优蓝和科沃斯。优必选在以机械控制为核心的本体制造领域，具备独特优势，尤其在伺服电机和减速器等核心零部件领域拥有自身的技术优势，在全国范围内，优必选的服务机器人产品在身体协调能力和控制能力方面占据着绝对的领先地位。康力优蓝是领先的服务机器人ODM，所量产的“悠悠”机器人已经被各大厂商采用，得到了各类新闻媒体、移动通信商、海关边检部门、医疗器械企业的定制机器人批量订单。 市场竞争格局
语音识别与自然语言处理领域：2017年，中国语音识别与自然语音处理领域企业排名前三的是科大讯飞、云知声和思必驰。科大讯飞作为该领域的龙头企业，在2017年依据保持了快速发展的态势，股价一路上涨。同为科大系的云知声，在人工智能语音芯片领域开始布局，2017年获得了3亿元的战略投资，将拓展自身的业务产品线。
2018—2020年中国人工智能市场未来展望
市场规模预测
智能翻译、人脸闸机、人工智能云平台等新兴应用逐步走向成熟，智慧城市、工业大数据不断深化，将驱动中国人工智能市场保持稳步增长，未来三年中国人工智能市场年复合增长率将达到28.4%。到2020年，中国人工智能市场规模将达到636.4亿元。
市场结构预测
产品结构：未来，智能硬件平台的市场规模占比依旧保持较高比例，高于应用软件平台产品。但增速方面，应用软件平台的增速更快，预计到2020年，智能硬件平台的市场规模达到371.0亿元，占比为58.3%。应用软件平台的市场规模达到265.4亿元，占比为41.7%。
行业结构：未来，互联网和金融应用的市场规模占比依旧保持较高比例。预计到2020年，互聯网行业的市场规模达到136.8亿元，占比为21.5%。金融行业的市场规模达到124.1亿元，占比为19.5%
2016年是深度学习全面爆发的一年，进入2017年后，科学家和工程师们开始回顾所取得的成就，并将更多的目光投向了深度学习的理论基础。以Hinton教授为代表，率先对自己所创立的深度学习流派提出了挑战，发布了“胶囊网络”论文。纽约大学的Yann Lecun教授也提出“深度学习已死，可微分编程万岁”的口号。学界对于后深度学习时代的关注度将不断提升， 未来，可以摆脱对监督学习依赖的强化学习、无监督学习， 具备小数据、低成本特点的算法也将逐步兴起。
目前，医疗行业存在医疗资源不足、区域分布不均，医生培养周期长，医疗成本高，误诊率高，疾病谱变化快等诸多痛点。同时，随着人口老龄化逐渐加剧、慢性疾病增长，大众对医疗服务的需求日益增加。待解决的医疗痛点及逐渐增加的医疗服务需求成为人工智能技术应用于医疗行业的现实需求。2017年，腾讯公司承接国家发改委的“人工智能 医疗”国家平台，将会有力推动医疗领域的应用落地。2017年8月，腾讯发布其第一款AI医学影像产品“腾讯觅影”，正式加入AI医疗的战局，该产品可以为医生提供食管癌的早期辅助筛查。未来，借助腾讯的技术实力和推广能力，医疗行业的人工智能应用将得到实质性的进展。
2017年是人工智能投融资规模高速增长的一年，但市场上依旧充斥着大量的伪人工智能产品和企业，最著名的莫过于机器人“索菲亚”。在大量吸引媒体眼球的噱头新闻曝光后，Yann Lecun教授在社交网站上对该产品造假进行了怒斥。随后，公司负责人最终承认大量对话都是事先录制的， 并不具备所呈现智能对话能力。未来，大量消耗完投资人资金的伪人工智能企业将快速死亡，只有具体核心竞争力的技术创新公司才能真正享受人工智能落地带来的红利。
2017年全球人工智能市场发展概况
2017年，全球人工智能市场呈现出快速增长态势，市场增长的动力主要源自人工智能芯片的快速发展，以及计算机视觉行业应用的快速渗透。2017年，全球人工智能市场规模为2240.1亿元人民币，同比增长15.6%。
人工智能市场产品结构主要分为智能硬件平台和软件集成平台两大类。在全球主要半导体厂商和传感器厂商进军人工智能芯片的热潮下，2017年全球人工智能市场结构中智能硬件平台占比达到64.2%，高于应用软件平台产品。
当前，欧美等发达国家纷纷从国家战略层面加紧布局人工智能应用，加快推动人工智能走向应用，如美国加州和亚利桑那州都批准了完全的自动驾驶路测、欧盟全力支持部署汽车互联与自动驾驶技术、日本推出自动驾驶战略促进项目SIP—adus。从企业战略上看，以美国的互联网巨头为主导，谷歌的TensorFlow、TPU Cloud已经在国际范围内取得了成功。日本的机器人制造商如发那科（Fanuc）也在积极布局智能工业机器人。同时，在新兴的应用领域，医疗、安防、工業、自动驾驶等领域，IBM、特斯拉等巨头企业也在快速推进。
2017年中国人工智能市场发展情况
市场规模
2017年国务院《新一代人工智能发展规划》、工业和信息化部《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018—2020年）》 的相继出台，将极大提升中国人工智能市场的布局速度。同时，各个细分应用领域也涌现出大量有实力的创新公司，开展大规模的投入和布局，充分刺激了中国人工智能市场的快速增长。2017年中国人工智能市场规模达到300.9亿元， 增长率为26.9%
产品结构
产品结构分为智能硬件平台和应用软件平台，进一步细分上，智能硬件平台包括智能工业机器人、服务机器人、智能无人设备；应用软件平台包括机器视觉和语音识别。2017年智能硬件平台和应用软件平台市场规模分别为179.0亿元和121.9亿元，占比为59.5%和40.5%。其中，服务机器人在减速器、伺服电机等领域的技术门槛低于工业机器人，通过结合语言处理和机器视觉等软件技术，能快速普及应用到民生各领域，市场规模也迅速增大。
区域结构
在区域市场结构方面，华北、华东、华南市场仍占据主要的市场份额，2017年随着人工智能应用深化，更多人工智能企业加速对北、上、广、深等一线城市业务布局，与此同时，这些区域智慧城市、平安城市的建设步伐加快，也很大程度带动了人工智能产品市场的快速增长。
行业结构
在行业结构上，互联网、金融、安防交通、消费电子等占比较大。其中，互联网行业的人工智能应用最为广泛，市场占比达到20.2%。金融领域次之，达到18.4%，安防交通对计算机视觉产品的需求较大，占比达到15.6%。
2017年中国人工智能市场竞争分析
2017年，在中国，科技巨头BAT也在全方位布局人工智能，从战略、研发、人才、产品、投资并购等方面加大力度。例如百度引入陆奇作为首席运营官，王海峰为百度研究院院长，徐伟（常驻美国）为PaddlePaddle平台技术负责人，吴中勤负责AR。阿里巴巴设立了阿里人工智能研究院和阿里云iDST两个人工智能相关研发机构，陈一宁博士负责数据分析和自然语言服务的研发工作。近期阿里成立达摩院，汇集国内外众多顶级专家。腾讯设立人工智能实验室，张潼为主任，俞栋、贾佳亚为腾讯的重要专家。
2017年，人工智能核心计算芯片的发展正分为三个竞争方向。第一类是利用GPU（图形处理器）等传统通用类芯片，通过搭建人工神经网络模型，从功能层面模仿大脑的能力。近十年来，人工智能的通用计算GPU完全由英伟达引领，该公司2016年收入69亿美元，市值1000亿美元。AMD也在逐步进入该市场。除了传统的CPU、GPU大厂，移动领域的众巨头在GPU的布局也非常值得关注。ARM也开始重视GPU市场，其推出的MALI系列GPU凭借低功耗、低价等优势逐渐崛起。苹果也在搜罗GPU开发人才以进军人工智能市场，目前苹果A11提供自主设计GPU，性能比上一代A10提升30%。第二类是FPGA芯片，FPGA凭借其功耗低、高效率、高可扩展性、灵活编程的优点，在人工智能计算环节中也逐渐扮演越来越重要的角色，代表厂商有赛灵思、英特尔、深鉴科技等。第三类是ASIC专用计算芯片，改变硬件结构层来适应人工智能算法，在硬件结构层进行功能定制化开发，如Google的TPU、寒武纪的NPU等。
2017年，美国已有21个州通过了与自动驾驶相关法律。2017年9月13日，美国众议院一致通过《确保车辆演化的未来部署和研究安全法案》，成为了美国首部“自动驾驶法案”。宽松和完善的政策环境，也推动美国无人驾驶领域整体技术的发展。目前，美国Google和特斯拉等公司的无人驾驶技术达到了全球领先水平。在中国， 2017年12月， 北京市交通委网站下发通知，宣布正式印发《北京市关于加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见（试行）》和《北京市自动驾驶车辆道路测试管理实施细则（试行）》两个文件，正式为北京地区的自动驾驶测试活动提出了管理规范。同时，这也是国内首次为自动驾驶测试提出了相关规定，2017年北京亦庄成立了智能汽车示范区，2018年年底，其自动驾驶测试场地就将建成。相比美国加州等地，北京的规定中未提出支付大额押金的要求（加州要求500万美元），但要求测试车辆购买500万元的交通事故责任险。
服务机器人：2017年，中国服务机器人市场企业排名前三的分别是优必选、康力优蓝和科沃斯。优必选在以机械控制为核心的本体制造领域，具备独特优势，尤其在伺服电机和减速器等核心零部件领域拥有自身的技术优势，在全国范围内，优必选的服务机器人产品在身体协调能力和控制能力方面占据着绝对的领先地位。康力优蓝是领先的服务机器人ODM，所量产的“悠悠”机器人已经被各大厂商采用，得到了各类新闻媒体、移动通信商、海关边检部门、医疗器械企业的定制机器人批量订单。 市场竞争格局
语音识别与自然语言处理领域：2017年，中国语音识别与自然语音处理领域企业排名前三的是科大讯飞、云知声和思必驰。科大讯飞作为该领域的龙头企业，在2017年依据保持了快速发展的态势，股价一路上涨。同为科大系的云知声，在人工智能语音芯片领域开始布局，2017年获得了3亿元的战略投资，将拓展自身的业务产品线。
2018—2020年中国人工智能市场未来展望
市场规模预测
智能翻译、人脸闸机、人工智能云平台等新兴应用逐步走向成熟，智慧城市、工业大数据不断深化，将驱动中国人工智能市场保持稳步增长，未来三年中国人工智能市场年复合增长率将达到28.4%。到2020年，中国人工智能市场规模将达到636.4亿元。
市场结构预测
产品结构：未来，智能硬件平台的市场规模占比依旧保持较高比例，高于应用软件平台产品。但增速方面，应用软件平台的增速更快，预计到2020年，智能硬件平台的市场规模达到371.0亿元，占比为58.3%。应用软件平台的市场规模达到265.4亿元，占比为41.7%。
行业结构：未来，互联网和金融应用的市场规模占比依旧保持较高比例。预计到2020年，互聯网行业的市场规模达到136.8亿元，占比为21.5%。金融行业的市场规模达到124.1亿元，占比为19.5%
2016年是深度学习全面爆发的一年，进入2017年后，科学家和工程师们开始回顾所取得的成就，并将更多的目光投向了深度学习的理论基础。以Hinton教授为代表，率先对自己所创立的深度学习流派提出了挑战，发布了“胶囊网络”论文。纽约大学的Yann Lecun教授也提出“深度学习已死，可微分编程万岁”的口号。学界对于后深度学习时代的关注度将不断提升， 未来，可以摆脱对监督学习依赖的强化学习、无监督学习， 具备小数据、低成本特点的算法也将逐步兴起。
目前，医疗行业存在医疗资源不足、区域分布不均，医生培养周期长，医疗成本高，误诊率高，疾病谱变化快等诸多痛点。同时，随着人口老龄化逐渐加剧、慢性疾病增长，大众对医疗服务的需求日益增加。待解决的医疗痛点及逐渐增加的医疗服务需求成为人工智能技术应用于医疗行业的现实需求。2017年，腾讯公司承接国家发改委的“人工智能 医疗”国家平台，将会有力推动医疗领域的应用落地。2017年8月，腾讯发布其第一款AI医学影像产品“腾讯觅影”，正式加入AI医疗的战局，该产品可以为医生提供食管癌的早期辅助筛查。未来，借助腾讯的技术实力和推广能力，医疗行业的人工智能应用将得到实质性的进展。
2017年是人工智能投融资规模高速增长的一年，但市场上依旧充斥着大量的伪人工智能产品和企业，最著名的莫过于机器人“索菲亚”。在大量吸引媒体眼球的噱头新闻曝光后，Yann Lecun教授在社交网站上对该产品造假进行了怒斥。随后，公司负责人最终承认大量对话都是事先录制的， 并不具备所呈现智能对话能力。未来，大量消耗完投资人资金的伪人工智能企业将快速死亡，只有具体核心竞争力的技术创新公司才能真正享受人工智能落地带来的红利。