2019年中美人工智能产业及厂商评估.pdf

沙利文 2019年中美人工智能产业及厂商评估沙利文2020年 1月 2020 Frost & Sullivan. All rights reserved. This document contains highly confidential information and is the sole property of Frost & Sullivan.No part of it may be circulated, quoted, copied or otherwise reproduced without the written approval of Frost & Sullivan.人工智能 （ AI） 作为全球科技和产业变革的关键驱动力，依靠强大的技术积累与创新，正进一步释放巨大能量。在各国政策的支持引导下，以谷歌、微软及百度等大型 人工智能 厂商为主导，人工智能持续与各种应用场景深度融合，催生出了大量的新技术、新业态与新模式。本报告以中美 AI产业为中心展开论述，一共分为三部分： (1) 中美 人工智 能 产业 概况； (2) 中美主要大型 人工智能 厂商； (3) 人工智能产业趋势洞察。报告重点分析了中美两国头部的 AI厂商，并从 AI技术储备、技术布局、技术生态与 AI应用四大维度对各厂商进行综合评价。此外，本报告深度分析了中美人工智能产业技术、人才、政策等方面的近期动态，归纳出人工智能产业的最新发展趋势。欢迎社会各界专家学者提出建议，希望本报告对人工智能领域的从业者及感兴趣的读者们带来有益的思考与借鉴。123中美人工智能产业概况中美主要大型人工智能厂商人工智能产业趋势洞察 中国在部分 AI核心技术领域已与美国比肩，但整体实力仍有差距- 得益于头部 AI厂商的带领，中国 AI在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域已局部与美国对齐 中国正在 AI基础层加快追赶，欲见成效仍需时日- 中国 AI厂商加快在基础层布局，带动 AI技术实力整体提升，但由于基础层技术难度较高，短期内较难赶超 美国在技术储备与技术布局上优势明显- 美国拥有较好的科研院校与产学研合作环境，使其在人才储备及技术深度等方面领先 美国政策注重保持其 AI核心技术优势- 美国政策倾向于引导厂商加大研发投入，建立一批专业研发机构，并逐步开放数据资源，致力于保持技术优势5数据来源：专家访谈，公开资料，沙利文整理。人工智能产业发展至今 已经历 2个完整周期， 随着算法、算力的快速提升与基础设施的逐步完善 ，当前处于 高速发展期，与各行业持续融合，深化产业赋能 起步期 1956-1980年代初： 社会关注度高，在上世纪 70年代中期达到顶峰， 但现实表现较差，市场失去信心，产业 进入下行期 探索 期 1980-21世纪初： AI研究逐渐系统化，但由于实用性受挫，AI市场逐渐遇冷，且互联网爆发，社会关注度转向互联网等领域 高速发展期 2006-至今： 政策红利下， AI再次获得市场广泛关注，大数据时代背景下， AI理论框架与技术均逐步成熟，各大科技厂商推动 AI技术与各行业深度融合人工智能 产业发展历程人工智能产业发展 60余年，技术日趋成熟，产业布局和生态建设逐步完善，当前已进入深化产业赋能阶段，中美两国领衔发展人工智能产业发展历程AI诞生（ 1956）在达特茅斯会议，第一次提到 AI起步期（ 1956-1980年代初）重抽象数学推理， 经典符号主义 AI、第一代机器人与软件的出现引领行业发展第一次低谷（ 1976-1980）机器翻译等项目失败、计算任务复杂性不断加大等因素导致预期与现实表现的巨大差距，对人工智能信心不足、经费减少探索 期（ 1980年代初 -21世纪初）专家系统 快速发展，但在知识获取、推理能力等方面不足； 第五代计算机与神经网络等技术 发展 ，“人机大战”广受关注，商业化尝试持续进行第二次低谷（ 1987-1997）实用性和商业应用方面受挫，研究陷入困境，但互联网等基础设施的建设正为 AI发展蓄力快速成长期（ 2006-2014）深度学习快速发展 ，大数据积累 、 算法革新 、 算力提升 ， AI产业快速成长 ， 中国出现 AI创业潮深入应用期（ 2014至今）政策扶持与引导下 ，AI技术与制造 、 金融 、消费等领域深度融合 ， 助力产业转型 ，深化产业赋能高速发展 期（ 2006-至今）技术广度和深度持续拓展，利好政策下，各大厂商推动 AI技术商业落地621世纪初至今 医疗 、 金融 、 教育等各领域的 AI应用程度加深 ， 国家层面对 AI给予重视与支持 ， 力争保持美国在 AI领域的领导地位 2016年以来美国高频出台 AI相关扶持计划与政策 ， 成立多个协会与中心 ， 并为 AI研究持续拨备高额款项 2019年 2月 ， 美国总统特朗普签署 “美国人工智能倡议 ”行政命令 ， 强调国家和经济安全 ，确保美国在人工智能相关领域保持领先地位1978年 中国科学大会在北京召开 ，科学事业思想解放 ， 为中国 AI产业发展提供基础 ；同年 ， “智能模拟 ”被纳入国家研究计划 ， 中国人工智能产业在国家层面的推动下正式发展2017年后 2017年发布 新一代人工智能发展规划的通知 为中国 AI产业的发展确定明确目标 ， 从国家战略层面推进中国 AI产业发展 ；同年百度 、 阿里 、 腾讯等企业入选首批中国 AI“国家队 ” 自 2017开始 ， AI连续 3年在政府工作报告中被提出 ，已被提升为国家发展战略；各大厂商持续加码 AI研究 ， 阿里巴巴在 2017年成立达摩院 中国从 2017年 3月开始正式进入 人工智能驱动的经济数字化转型阶段90年代初至 21世纪初 AI被 进一步应用至各个领域 ， 例如1997年 ， IBM制造的 “深蓝 ”击败国际象棋冠军 、 麻省理工学院推出会做面部表情的机器人 2006 年 ， 在 Hinton 和他的学生的推动下 ， 深度学习开始备受关注 IBM、 谷歌 、 亚马逊等大型 厂商加码人工智能60年代至 90年代初 美国人工智能相关程序设计语言 、专家系统等取得重大进展 ， 产品化方面取得成就 ， 例如 1983年世界第一家批量生产统一规格电脑的公司诞生 美国已尝试 应用 AI研究成果 ， 例如利 用 矿 藏 勘 探 专 家 系 统PROSPECTOR在华盛顿发现一处矿藏中美人工智能产业发展历程中国起步晚，但应用环境较好，人工智能正深度驱动中国经济智能化转型；美国在技术储备与布局领先，通过政策驱动保持全球领先地位数据来源：沙利文整理。中美人工智能产业发展历程及特点1956 21世纪初美国中国1956年 AI 正 式 在美国诞生 。 卡内基梅隆大学 、 麻省理工学院 、 IBM公司 成为美国最初的 3个核心 AI 研究机构 中国人工智能产业在政府 、企业和研究机构的共同推动下发展迅速 ， 为 AI产业落地创造良好环境 中国拥有丰富的 AI应用场景 ，加之近年来利好政策频出 ，在 AI商业化方面优势突出80年代初1986年智能计算机系统 、 智能机器人和智能信息处理等重大项目被列入 “863计划 ”1997年国家重点基础研究发展计划被提出 ， 更多 人工智能相关的项目获得国家资金支持2006年至 2017年 2006年 ， 超级计算机战胜象棋大师 ， “人机大战 ”机器 “获胜 ”，人工智能热度持续提升 以百度为代表的中国互联网厂商加快布局 AI产业 。 百度 2010年率先布局人工智能 ， 并在2013年成立百度深度学习研究院 ， 推动中国 AI领域发展起步 快速成长 美国是人工智能的 诞生地 ，诸多高校以及企业为 AI发展贡献了深厚的理论与算法基础 。 美国 AI技术储备与布局基础深厚 ， 处于 全球领头羊地位 美国已正式出台 AI国家战略 ，决心从 技术生态与 AI应用 等方面发力 ， 以保持其 AI领先地位高速发展7美国人工智能产业政策美国政府引导各界开展人工智能技术研究，但其隐私政策对数据使用带来限制，间接对美国人工智能产业发展造成一定消极影响数据来源：美国白宫，华尔街日报，中国互联网络信息中心，新浪财经，沙利文整理。沙利文洞察美国重视保持人工智能技术的领先地位 美国政府全面支持 AI科学技术研究 ， 主导并推动成立 斯坦福大学 AI实验室 （ SAIL） 、 麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室 （ MIT CSAIL） 等专业研究机构 政府通过政府机构云化与人工智能化升级项目招标 ， 间接为行业注入资金 ， 引导谷歌 、 亚马逊等厂商将资金投入到人工智能研发与产业化当中 ， 如 2019年 10月 26日 ， 微软获得美国国防部基础云项目为期 10年价值 100亿美元的合同美国对隐私与数据安全的高度重视给 AI产业发展带来一定消极影响 美国科技厂商多次因为数据安全与隐私问题受到国会与民众的大范围关注 ， 甚至被起诉或召开听证会 ， 尤其脸书 、 谷歌等大型互联网厂商 。 美国隐私相关法律在一定程度上制约了人工智能企业获取及使用数据 据报道 ， 2020年 1月 1日生效的加州消费者隐私法案将影响超过50万家企业 ， 法案通过当日 ， 谷歌 、 亚马逊与脸书等 AI厂商的股价均下跌超过 1%。 为符合新法规 ， 相关企业为获取数据须付出更多的合规成本 ， 特别是对于以数据作为研发基础的 AI企业而言 ， 此类规定将影响其创新效率国家层面相关政策及影响政策名称 颁布日期 主要内容及影响美国总统特朗普签署“美国人工智能倡议”行政命令 2019.02强调国家和经济安全， 确保美国在人工智能相关领域保持领先地位 加州消费者隐私法案 2018.05 制定保护措施以防消费者在不知情的情况下个人隐私信息被收集并用于商业行为，于 2020年 1月 1日生效白宫主持召开“人工智能峰会” 2018.05 旨在推动机器人、算法和人工智能等技术的快速部署与支持 人工智能未来法案 2017.12 要求商务部设立联邦人工智能发展与应用咨询委员会， 强调发展人工智能的必要性 人工智能与国家安全 2017.07 制定人工智能与国家安全的三个目标， 保持美国技术领先、支持AI和平用于商业用途、减少灾难性风险 国家机器人计划 2.0 （ NRI-2.0） 2017.02 国会首次批准划拨资金支持机器人科学与技术基础的创新研究 为人工智能的未来做好准备 、 国家人工智能研究与发展战略规划 2016.10 将人工智能发展上升到国家战略高度 ，确定了研发、人机交互、社会影响、安全、开发、标准、人才七项长期发展战略白宫成立“人工智能和机器学习委员会” 2016.05用于协调全美各界对人工智能领域的行动，提高政府对人工智能和机器学习的使用 国家机器人计划 2011.08 号召 “建立美国在下一代机器人技术及应用方面的领先地位”8中国重视引导人工智能健康发展 ， 提供较为全面的政策支持和鼓励 政府通过产业目标规划和法规监管引导人工智能产业发展 ，通过市场化手段为人工智能企业或机构提供金融财政支持 ，如在 2018年 ， 安排国拨经费概算 8.7亿元启动 16个人工智能研究任务 ， 营造 人工智能创新及发展的有利环境 ， 为人工智能产业快速发展奠定政策基础 政府鼓励人工智能领域科学技术研究 ， 公布首批新一代人工智能开放创新平台 ， 分别依托 百度自动驾驶平台 、 阿里云城市大脑平台 、 腾讯医疗影像平台 、 科大讯飞智能语音平台进行建设 ， 后续还公布 商汤智能视觉平台 等创新平台 政府以企业需求为导向 ， 构建产业相关配套服务与措施 ，鼓励 AI企业探索新的商业模式和科技成果产业化路径 ， 加速重大科技成果转化应用 ， 为中国人工智能 关键核心技术的突破和 多领域的规模化 应用 提供有利的支撑 ， 例如国家发改委批准鼓励百度牵头成立深度学习技术及应用国家工程实验室数据来源：国务院、沙利文整理。政策名称 颁布日期 颁布主体 主要内容及影响 国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指导 2019.08 科技部到 2023年，布局建设 20个左右试验区 ，对京津翼、粤港澳大湾区等 重大区域发展战略进行布局 2019年政府工作报告 2019.03 国务院 深化大数据、人工智能等研发应用 新一代人工智能产业创新重点任务揭榜工作方案 2018.11 工信部 确定了 神经网络芯片、开源开放平台等 17个揭榜方向 科技创新 2030-“新一代人工智能”重大项目 2018年度项目申请报告 2018.10 科技部基于新一代人工智能的基础理论、重大需求的关键共性技术、新型感知与智能芯片等 3个技术方向启动 16个研究任务，安排国拨经费概算 8.7亿元 高等学校人工智能创新行动计划 2018.04 教育部构建人工智能领域多层次教育体系 ，到 2020年建立 50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心 促进新一代人工智能产业发展三年行动规划（ 2018-2020年） 2017.12 工信部 以三年为期限明确多项任务的具体指标， 对产业链关键环节的产品和应用领域做了细致的量化 新一代人工智能发展规划 2017.07 国务院 以 2020年、 2025年和 2030年为时间节点对人工智能提出三步走战略 2017年政府工作报告 2017.03 国务院 “人工智能”首次被写入全国政府工作报告， 国家层面促进AI产业发展国家政策从人工智能产业规划、创新平台建设及技术应用等方面引导产业健康、有序发展，推动中国人工智能应用环境及产业发展持续向好中国人工智能产业政策 中央沙利文洞察国家层面相关政策及影响9数据来源：中国经济信息社江苏中心、上海、深圳、杭州人民政府、中国通信院、沙利文整理。地方 政策名称 主要内容及影响北京 北京市加快科技创新培育人工智能产业的指导意见 加强人工智能产业发展基础和人工智能融合应用 强化 人工智能基础理论研究 ，培育人工智能新兴产业，攻克核心技术， 打造人工智能产业集群上海 关于本市推动新一代人工智 能发展的实施意见 强化前沿 基础研究布局，攻关关键共性技术，如芯片、传感器等 ， 打造人工智能产业集群 拓展人工智能融合应用场景，营造人工智能多元创新生态深圳 深圳市新一代人工智能发展行动计划（ 2019-2023年 通过产业发展与技术创新深度结合 ，发展核心关键零部件 围绕人工智能产业数据开放、资源互通的的核心需求， 建设人工智能创新服务平台，推进产业应用杭州 杭州市建设国家新一代人工智能创新发展试验区的若干政策（征求意见稿） 支持高校和科研机构人工智能领域的科研布局， 构建科研与产业资源的协同 对基础研究平台建设、示范应用场景项目等 设立多项具体资金补助其他举例 浙江省促进新一代人工智能发展规划 广东省新一代人工智能发展规划（ 2018-2030年） 例如粤浙均重视加快发展人工智能软硬件产业，致力于 成为中国领先的新一代人工智能核心技术引领区、产业发展示范区和创新型产业集群在 中国制造 2025 的大背景和智能经济新形态下，各省市响应中央号召，截至 2019年上半年，已有 30多个省市发布人工智能相关规划或专项政策， 以人工智能为技术手段，发挥当地产业集群优势，促进产学研融合并协同发展 各省市明确人工智能发展目标，出台的人工智能政策均从企业、人才、应用示范数量、平台数量和产业规模等可量化的指标作为着力点进行突破，提升各省市人工智能产业应用转化率。如江苏省提出到 2020年建成 50个重点应用示范项目，相关产业规模超过千亿元 北京、上海和深圳在人工智能政策上提出更为细节的指导措施，均 把科研创新放在首位，并突出人工智能产业集群发展和产业应用的融合 。 2018年上半年，三大城市人工智能企业数量约占全国总量的 72%。（北京 40%，上海 20%，深圳 12%）地方政策侧重于引导现代优势产业集群与人工智能技术能力的融合，形成多元AI生态，营造有利的人工智能创新及发展环境中国人工智能产业政策 地方沙利文洞察地方层面相关政策及影响美国 AI产业 基础层多老牌重量级厂商 美国 AI产业基础层 芯片与传感器实力较强 ， 主要得益于英伟达 、 高通等技术实力强的业内头部厂商的参与 IBM、 微软 、 谷歌 、 脸书 、 亚马逊等科技厂商在基础层实力较强 ， 在算法 、 算力 、 数据等技术方面的布局全面 ， 例如谷歌的 TensorFlow深度学习框架在业界广受欢迎美国 AI产业 技术层全面发展 美国在计算机视觉 、 语音识别等领域的算法研究早在上世纪六七十年代已开始 ，近年来在这些领域的创业公司层出不穷美国 AI产业应用落地多集中在 医疗 、 金融 、 互联网等数据基础较好的领域10美国人工智能产业布局与图谱美国人工智能厂商较多，软硬实力兼具，大型厂商多综合布局 AI产业，创业公司遍布基础层、技术层和应用层数据来源： CSDN，易观，汇桔网，胡润百富，福布斯，沙利文整理。沙利文洞察基础层技术层应用层综合布局网络安全 智能金融 智能医疗 智能出行智能客服 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