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什么是人工智能？

1956年的达特茅斯会议上首次提出了人工智能的定义：让机器的行为像人在行动时所表现的智能一样。麻省理工学院的教授、人工智能领域的先驱Patrick Winston指出，人工智能的研究目标是让计算机执行过去只有人才能完成的智能任务。

当前，人工智能的定义更为精确：它是一门研究人类智能活动规律的学科，旨在构建具备一定智能的人工系统或硬件，使其能够执行需要人类智力才能完成的任务，并进一步扩展人类智能。这是一门边缘学科。

人工智能的发展

全球人工智能的发展速度加快，新增人工智能企业数量持续上升。中国正处于人工智能产业的快速发展阶段，市场规模已经超过百亿元，每年都有数万项相关专利申请。

国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，强调人工智能是引领未来的战略性技术，并制定了相关政策和计划，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等方面加强部署，力争在全球科技竞争中占据主导地位。

多个地方政府也出台了相关政策和计划：

• 黑龙江省：《黑龙江省“互联网+流通”行动计划实施方案》
• 福建省：《积极推进“互联网+”行动实施方案》
• 贵州省：《“互联网+人工智能专项行动计划”》 和《智能贵州发展规划》
• 天津市：《关于贯彻落实〈国家创新驱动发展战略纲要〉的实施意见》
• 重庆市：《关于印发重庆市科技创新“十三五”规划的通知》
• 上海市：《上海市制造业转型升级“十三五”规划》
• 广东省：“十三五”规划中重点布局人工智能
• 浙江省：《浙江省新一代人工智能发展规划（征求意见稿）》
• 安徽省：《人工智能产业发展规划（2017-2025）》（征求意见稿）
• 江西省：《关于加快推进人工智能和智能制造发展的若干措施》
• 陕西省：打造硬科技之都

人工智能产业链剖析

人工智能产业链分为三个层次：

基础支撑

基础支撑涵盖了数据或计算能力、关键技术研究等内容，应用场景是产业落地的表现。基础支撑包括传感器、芯片、行业数据、数据服务、生物识别、云计算等。传感器用于智能感知环境、动作、图像等，是人工智能的重要数据输入和人机交互硬件；芯片如GPU和FPGA，为深度学习提供计算硬件；行业数据来自交通、医疗、通信等行业及学术数据库；数据服务包括数据挖掘、检测、交易等；生物识别如指纹、人脸、虹膜、静脉等识别技术；云计算提供云端计算资源和服务，提高计算效率。

关键技术

关键技术包括机器学习、计算机视觉和语音及自然语言处理等。机器学习主要研究深度学习、增强学习等算法，赋予机器自主学习的能力；计算机视觉包括静态和动态图像识别与处理，应用于目标识别、测量及计算；语音及自然语言处理涉及语言的收集、识别、理解和处理，涵盖计算机、语言学、逻辑学等多个学科。

应用场景

应用场景包括工业机器人、服务机器人、智能医疗、智能金融、个人助手、智能安防、智能家居、可穿戴设备、智能营销、智能驾驶、电商零售等垂直领域。国内在计算机视觉、机器人、自然语言处理、智能驾驶、深度学习、智能金融、智能医疗、智能家居、智能安防等领域发展迅速，尤其是机器人和计算机视觉方向。目前，国内仍有近400家人工智能公司在运营，其中计算机视觉领域拥有最多创业公司，其次是服务机器人领域，语音及自然语言处理领域紧随其后。2015-2016年，人工智能领域获投金额约90亿元，其中自然语言处理和计算机视觉领域获投金额均超过10亿元。2011年以来，人工智能细分领域的专利申请数量显著增长，特别是机器人和计算机视觉领域的应用层专利增长更快。

计算机视觉领域

中国计算机视觉市场规模迅速扩大，其中人脸识别和视频监控是重要应用领域。2015年，人脸识别和视频监控市场的规模分别达到了数十亿元和数百亿元。2014-2018年，全球计算机视觉市场规模的年复合增长率为8.2%，预计2018年将达到50亿美元。中国计算机视觉市场虽然起步较晚，但发展迅速，2015年市场规模达到3.5亿美元，占全球市场的8.3%，增速高达22.2%，位居全球首位。预计到2020年，中国制造将推动计算机视觉市场以20%的速度增长，远高于全球8.2%的平均增长率。

深度学习

2016年，全球深度学习市场估值为2.72亿美元，主要用于自动驾驶和医疗行业的应用。预计到2030年，全球三分之二的深度学习研究将在华完成。深度学习的出现突破了机器学习算法的瓶颈，极大地提高了计算机视觉和语义识别的准确性。

服务机器人

服务机器人是目前中国人工智能领域最热门的板块之一，家庭服务机器人的潜在市场较大，国家政策支持力度较高。预计未来五年，服务机器人年复合增长率可达17%。国内应用领域和产品主要集中在清洁机器人、教育机器人、娱乐机器人、医疗机器人和安防机器人。国家也在多项政策中对服务机器人产业进行引导和支持。