BRIEF以“新基建”为代表的 2020 年国家发展新趋势，为经济发展提供新动力，加速中国经济向服务型、创新型以及全球化发展。围绕人工智能、物联网、云计算、5G 和边缘计算等热点技术，中桥调研咨询于 2020 年第一季度对行业用户（金融、电信、政府、能源、教育、医疗、制造业、交通、互联网、服务业等）开展了调研活动。我们将结合调研数据结果，以系列调研分析简报（Brief）形式，按人工智能、物联网、工业互联网新架构、云计算、大数据和边缘计算 6 大专题，逐一解读中国 2020 年 IT 市场和技术趋势。在此，特别感谢常年参加中桥调研的最终用户。中桥调研尊重来自最终用户的源数据，希望通过数据结果和分析，推动中国技术应用市场的健康发展。中桥调研2020 年市场和技术趋势研究人工智能篇新基建包括 5G、大数据中心、人工智能、工业互联网四大技术领域，以及新能源汽车充电桩、特高压、城际高速路和城际轨道交通三大应用领域。在新基建七大领域中，人工智能重点将从“建设”向“应用”发展，推动人工智能在不同场景的广泛应用。随着人口红利优势的逐渐消失，人工智能加速了经济向数据红利的动能转化，并通过赋能生产制造或通过 AI 嵌入产品，显著提高产品的智能化水平，在提升企业服务和产业附加值的同时，加速了企业在数字时代的全球化发展。中桥调研咨询的最新调查数据显示： 人工智能在 2020 年将快速从研究探索发展阶段向部署实践阶段演进； 人工智能人才的不足和端到端平台的缺失，是导致人工智能“落地”缓慢的关键； 65% 的中小企业和 70% 的企业级用户将人工智能应用于生产服务； 企业用户首选人工智能工具和人工智能平台作为重点投资选择。1调研数据显示，超过 60% 的企业认同其企业人工智能还处在研发阶段。从阶段性的探索发展，到实现业务价值的开发部署，特别是规模化的人工智能应用，还有相当大的距离。 中桥调研认为：新基建将加速中国用户从AI探索研究向AI应用的演进过程。相对于较早时期企业更侧重于在AI发展方面的投资，未来24个月，企业评估AI的重点则转向AI具体应用，例如如何帮助企业增效提速、服务创新和提升产品在全球产业中的竞争力。AI 从探索到实践，尚存距离2您认为，目前AI处于下面哪个阶段？10.6%60.1%15.0%14.0%0.3%炒概念探索研究开发部署以 AI 为核心业务创新其他图 1 AI 在企业中发展趋势企业经过了人工智能赋能的思考期，进入实际准备期，在具体开发阶段已经认识或遇到了诸多挑战，同时也更加清晰地看到突破的方向。中桥调研数据显示，制约人工智能发展的几大挑战分别为：1. 缺乏专业人员，数据科学家和人工智能建模人才紧缺是全球性现象。 在中国，大约 70% 的企业遭遇到人工智能专业人才的紧缺，导致无法有效实施其相关项目计划。从应用部署角度，人工智能专业人员的知识价值主要体现在其对算法的研究和应用。虽然国家已投入大量资源和资金培养相关人才，但短期内可能无法解决巨大缺口问题。部分企业可能转向利用现有的 AI 平台和相关工具。尽管 AI 平台和工具在一定程度上降低了企业应用AI 技术的门槛。但是熟练有效地使用 AI 平台也需要专业化知识。这对企业人才储备也是一种挑战。3人工智能三大挑战2. 缺少端到端平台。 数据、算力、算法是构成人工智能能力的三大要素。然而，人工智能开发周期长，超过 60% 的企业在数据收集、建模、培训上周期过长，超出预期。试错周期和测试所需算力开支大，有限的数据科学家，以及人工智能建模稀缺人才资源利用率低，导致人力成本过高，投资回报率差。企业急需人工智能全流程端对端平台，来实现从数据收集、清洗、建模、培训到应用部署在同一平台上完成。3. 数据标注的时间成本。在建模阶段，没有标注的大数据并不能成为 AI 的“燃料”。关于数据标记，随着建模的深入和业务场景的进一步细分，数据标记的复杂性增加，带来数据标记服务成本的攀升，建模周期也随着复杂性的增加而周期延长。分析公司Cognilytica的报告显示，大约80的 AI 项目时间都花费在用于 ML 模型数据的聚合、清理、标记和扩充上。人工智能项目中只有 20的时间用于算法开发、模型训练和调整，以及ML 运算。中桥调研的数据显示，40% 的企业表示标注成本高、周期长。部分企业寻求高质量的数据标签方法、专业的数据标注团队，或运用AI进行数据标注以缩短周期。 图 2 企业应用 AI 面临的挑战在人工智能应用开发部署过程中，排在前三的挑战是什么？69.0%61.6%45.8%36.2%31.5%30.5%24.4%1.0%缺少人工智能的专业人员从数据收集，建模，培训到顶用开发周期太长数据标记成本太高，周期太长没有足够数据太多各种框架，管理复杂AI 硬件投入太大，投入产出风险高不同负载 Al 非常不同，开发很难其他4人工智能应用发展和投入趋向成熟。 中桥调研数据显示，在未来的12个月中，人工智能方面的投入依然是以企业级投入为主，但中小企业的增长趋势稳定且有序。12月后，约有20%的企业级和中小企业都计划有人工智能项目的落地。而在24个月后，中小企业的增长迅速甚至将取代企业级用户，即超过30%的中小企业成为人工智能投入的主要方向。人工智能成为新型增长型企业的原动力，中国 AI独角兽将吸引越来越多创新型人才和创新型小企业金融。如果比较长期投资计划，约65%的中小企业和70%的企业级用户都计划应用人工智能赋能其企业生产。5未来 6 个月未来 6-12 个月未来 12-23 个月未来 24 个月不会投入不知道3.9%11.8%18.0%14.5%20.4%31.4%11.3%20.5%20.5%7.3%23.2%17.2%贵公司会在什么时间针对人工智能（包括机器学习/深度学习）做IT投入人工智能投资快速增长图 3 企业对 AI 的投入呈快速增长中小企业 (1000 人以下 )企业级 (1000 人以上 )越来越多企业意识到，决定人工智能基础架构的投入和产出关键不仅在于是否拥有足够的数据，人工智能平台和工具也起到了重要的作用或影响。调研数据显示，企业级用户在选择“AI云平台工具或功能”还是“机器深度学习端到端平台服务”上，占比并列（26.5%）。 对于数据科学家资源有限的企业，更愿意选择人工智能服务或人工智能工具。而对于技术力量较为强大，或者某些对数据管控严苛的行业用户，会首选端到端人工智能平台。中小企业对平台功能的选择，则更集中于可定制化的功能实现，以满足投入少、效率高的开发需求。但综合来讲，人工智能工具化和功能化需求明显，达到了 24.1%。在未来 12 个月，无论是企业级用户还是中小企业用户，对于功能完善的人工智能平台需求都是首要考虑因素，这也会加快越来越多的应用具有 AI 功能。人工智能工具与平台重要性6贵公司未来12个月，会选择哪类人工智能服务技术或平台?所有受访者应用提供 AI 工具或功能根据业务员需求定制 AI 系统端到端 ML 平台服务（数据标签、代码、建模、调优、训练、部署）整合人工学习框架的云 ML 平台AI/ML 服务（语音语义识别、影像识别、翻译、预测、智能数据分析）预培训人工智能（如机器学习防伪、网上欺诈智能识别）服务其他24.1%20.9%23.9%20.0%16.1%11.8%7.9%8.6%7.5%6.7%7.5%8.6%6.6%9.8%5.3%10.6%12.6%26.5%15.9%26.5%22.8%图 4 人工智能工具化和功能化需求明显中小企业 (1000 人以下 )企业级 (1000 人以上 )在人工智能部署的过程中，人工智能工作负载繁多，不仅不同企业对人工智能需求不同，同一企业的不同应用或差异化研发阶段，用户也会根据业务需要做不同部署。数据显示，大约 80% 的企业会选择部署人工智能解决方案或AI一体机，把数据敏感性AI业务或关键数据业务部署于AI一体机，以满足快速部署、数据可控合规、高可用高可靠，以及低延迟的需求。同时，根据业务部署时期的不同，企业也可能会在研发阶段选择公有云平台，或综合云端 AI 算力和模型降低开支；后续生产应用阶段选择人工智能解决方案或一体机方案，或基于混合云形式实现人工智能部署方案，更有效地应对激增业务，增加稳定性和加强对关键数据保护。在 AI 解决方案品牌认知和选择中，排在前三位的厂商分别是华为、戴尔科技和新华三。 其中，华为在电信运营商、政府类、医疗和金融服务行业认知度和接受度较高。戴尔科技在制造业、医疗以及金融服务相关行业人工智能解决方案有较强的客户基础。应对中国企业利用 AI 技术出海创新的新增长市场，有约 21% 的企业级用户使用戴尔的一体机和整体解决方案，实现快速部署、简化运维、加速实现人工智能的商业价值。新华三在企业级和中小企业人工智能整体解决方案品牌认知排第三。新华三在智慧交通、智慧城市，以及医疗行业人工智能方案业务增长迅速。AI 部署方式及品牌选择7贵公司如果选择自己部署AI，会选择以下哪个厂商AI解决方案？华为Dell EMC新华三IBM浪潮联想凌拓其他不会自己部署，会选择云平台46.1%19.0%7.6%6.2%3.5%2.7%3.9%11.1%46.4%21.2%6.6%5.3%4.0%3.3%4.0%9.3%45.9%17.7%8.2%6.7%3.1%2.4%3.9%12.2%图 5 AI 厂商品牌认同所有受访者 中小企业 (1000 人以下 )企业级 (1000 人以上 )在 AI 公有云平台品牌选择上，华为和阿里相差无几，但各有侧重。华为依旧是企业级选择首选，超过 27% 的企业用户更倾向选择华为公有云。阿里在中小企业的接受度更高。与阿里相比，华为的优势在于硬件和软件的技术实力，弱势在于数据处理和生态方面的欠缺。阿里在大数据处理能力和应用层面有突出优势，产品的易操作性使阿里云在中小企业中的接受度更为广泛。排在第三的是微软Azure AI。过去12个月，微软在中国市场聚焦Azure AI 的市场教育和推广。AWS 在 AI 云品牌认知度位于第四。总结以上调查数据分析，结合中国政策对市场的驱动力，中桥调研分析认为新基建将加速人工智能从基础建设向场景驱动、应用普及发展。同时，融合存量和增量发展战略，加速人工智能与传统基建融合，以及加速人工智能和物联网技术融合（AIoT），推动又一轮 ICT 升级改造。8贵公司如果选择AI云平台，会首选哪家？华为阿里微软AWS百度腾讯金山其他不会考虑云平台0.0%0.0%图 6 企业在 AI 云平台上选择27.2%24.7%21.9%27.1%17.2%14.1%13.3%11.4%9.9%8.6%3.3%3.5%1.3%1.6%6.0%9.0%中小企业 (1000 人以下 )企业级 (1000 人以上 )