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        資訊中心

        百度熊掌號

        2019年Q1全球人工智能產業數據報告

        2019-06-03 09:44:17來源:Ai芯天下 閱讀量:22218

        導讀:近日,中國信息通信研究院數據研究中心發布了《全球人工智能產業數據報告(2019Q1)》研究報告。
          近日,中國信息通信研究院數據研究中心發布了《全球人工智能產業數據報告(2019Q1)》研究報告。報告顯示,2019Q1全球AI融資規模126億美元,環比下降7.3%;融資筆數達310筆,環比回升29.7%。其中,中國AI領域融資金額30億美元,在全球融資總額中占比23.5%。
         
          報告重要摘要
         
          ①截至2019年3月底全球活躍人工智能企業達5386家,其中美國、中國、英國、加拿大、印度位列全球前五。中國人工智能企業集中在北上廣和江浙地區,美國人工智能企業集中在加州、紐約等地。
         
          ②全球AI領域獨角獸企業有41家,其中中國17家,美國18家,日本3家,印度、德國和以色列各1家。
         
          ③2018年Q2以來全球AI領域投資熱度逐漸下降。2019Q1全球融資規模126億美元,環比下降7.3%,同比持平;融資筆數達310筆,環比回升29.7%,同比下降44.1%。其中,中國AI領域融資金額30億美元,同比下降55.8%,在全球融資總額中占比23.5%,比2018年同期下降了29個百分點。
         
          ④統計近10年AI領域學術論文的發表情況,在論文發表總量上中國位列第一,其中高被引論文數量不及美國,位列第二。
         
          ⑤國內中國科學院、清華大學等科研單位在AI學術研究上位于前列。
         
          ⑥谷歌和微軟是全球范圍內在AI頂級會議上發文最多的企業。
         
          全球人工智能企業發展情況
         
          ①截至2019年3月底全球活躍人工智能企業注達5386家。
         
          ②AI企業數量TOP5國家:美國(2169家)、中國大陸(1189家)、英國(404家)、加拿大(303家)和印度(169家)。
         
          ③AI企業數量Top5城市:北京(468)、舊金山(328)、倫敦(290)、上海(233)、紐約(207)。
         
          ④中國AI企業主要集中在北上廣和江浙地區,美國AI企業主要集中在加州、紐約州和馬瑟諸塞州。
         
          ⑤國內AI獨角獸公司有:第四范式、字節跳動、寒武紀科技、地平線機器人、云從科技、馭勢科技、曠視科技、商湯科技、碳云智能、圖森未來、出門問問、優必選機器人、依圖科技、愛馳汽車和松鼠AI等。
         
          全球學術研究現狀
         
          ①2009年至2018年近10年來,AI領域論文發表量逐年增加,中國占比逐年增加,2018年達27.4%。中國是發表AI論文最多的國家,近十年發表9萬余篇,占近10年全球AI論文發表總量的22.7%。
         
          ②位列中國之后,發表AI論文最多的國家是美國,其次是印度、德國和日本等國家。
         
          ③全球在AI領域發表論文數量排名前15的機構中,中國科學院系統注位列全球第一。除此之外,中國還有清華大學、上海交通大學、哈爾濱工業大學和北京航空航天大學上榜。
         
          ④全球TOP15發文機構中,中國有5家,美國7家,英國、法國和印度各1家。
         
          ⑤近10年來,中國在AI領域的高被引論文注數量漲勢明顯,2018年中國高被引論文數量占全球總量的45%。美國是全球高被引論文總量最多的國家,其次是中國、英國、德國和澳大利亞等國家。
         
          ⑥中國科學院系統在高被引論文數量上同樣位居全球首位,且是中國大陸唯一進入全球TOP10的科研單位。
         
          ⑦在TOP15論文錄用機構中,中國有中國科學院、香港中文大學和清華大學三所科研單位上榜,分別位列第6、12、13。
         
          應用驅動和技術驅動的方向選擇
         
          經過近二十年的發展,頭部互聯網公司手中掌握著囊括社交、消費、支付、生活等諸多分野的天量數據與海量應用場景,足以使其基于大數據與云計算研判,從消費端反向精準切入生產端需求。
         
          即便是沒有掌握核心技術,也可通過資本收購一步到位占得先機。蘋果在AI領域就試圖憑借資本收購后發先至,已經成為AI初創公司第二大最活躍的并購者。
         
          未來新制造,大數據與云計算將是生產資料,互聯網、物聯網是生產關系,而科學技術將是第一生產力。在此格局下,制造業面貌也將煥然一新。
         
          未來,一個共享云足以鏈接需求端與供給端,工廠通過物聯網接單后,內置的AI總控將自主編程設計最優制造流程與工期排表,并進行完全自動化生產與品質檢測;從設計、生產、物流、交付,到設備檢修與維護,都可以實現完全“無人化”。
         
          屆時,互聯網與物聯網企業、制造業與零售業企業等都將逐漸一體化,網絡大佬與工業巨頭爭鋒的對決也將隨之消弭。
         
          我國AI區域發展格局形成
         
          截止到2018年底,在全國3341家人工智能企業中,京津冀、江浙滬、粵港澳三大區域占據了全國人工智能企業數量的83%,融資次數的88%,總融資金額的95%,已成為我國發展人工智能的重要引擎。
         
          京津冀以北京為龍頭,重點強化基礎理論研究和前沿核心共性技術研發;長三角強強組合,人工智能產業的區域集聚效應開始初步顯現;粵港澳優勢互補,學科建設與技術創新能力同步提升;東三省和中西部地區因地制宜打造行業優勢,初步形成了聚集區牽引又百花齊放的發展格局。
         
          中國將在2030年領先全球AI市場
         
          2017年到2019年,中國GDP將達到14萬億美元,將占全球經濟增長的35%以上,幾乎是美國GDP增長預測值(18%)的兩倍。其中,人工智能將對這一增長形成貢獻。
         
          隨著人工智能的部署,到2030年,全球GDP將增長15.7萬億美元,而僅中國就將貢獻7萬億美元;相比之下,北美地區只有3.7萬億美元。
         
          中國最大的優勢就在于極其龐大的數據量。僅騰訊的微信平臺每日活躍用戶就超過8.89億人,這一數字超過了整個歐洲的人口總數;在移動支付支出方面,中國與美國的比例為50:1;中國的電子商務購買量幾乎是美國的兩倍。
         
          但中國的數據優勢不僅僅體現在數量上,隨著中國O2O創業公司的爆炸性增長,他們的數據正在創造一個西方無與倫比的新情報層。
         
          在美國,用戶的支付和交通數據在各種平臺上都是分散的,但像騰訊這樣的中國AI巨頭已經創建了統一的在線生態系統,將所有數據集中在一個平臺。
         
          在移動支付數據方面,雖然2016年美國的移動支付金額達1120億美元,但同年中國的移動支付金額超過9萬億美元。
         
          隨著中國人臉識別能力的爆炸式增長,即使居民不聯網,這些數據地圖也會越來越多。隨著中國科技公司繼續將用戶的在線行為與其現實世界相融合,他們收集的數據為他們提供了超越硅谷同行的巨大優勢。
         
          全球專利布局居首位
         
          得益于開放的市場環境和對智能技術的高度重視,中國人工智能應用的確取得了很大的成就。根據IDC在2018年的市場追蹤數據,中國人工智能解決方案已經占到全球市場的9%。尤其從專利布局的角度來看,我國已經成為世界人工智能專利布局最多的國家。
         
          IBM、微軟、谷歌三大美國企業分別位列前三,但中國企業奮起直追,今年有19家上榜50強。相比2016年的8家,躋身該榜單的中國企業數量已經翻了一番,并且比美國的12家企業多出了7家。
         
          百度在中國企業中位居首位,榜單中位居第4,專利申請數目達1522項;國家電網公司排名第6,專利數目為1173項;騰訊排名第8位,專利總數為766項;阿里巴巴排名第9位,專利數目為709項;小米排名第11位,專利數目為684項;華為技術排名第12位,專利數目681項。
         
          但具體到落地層面,目前與全球還有較大差距。目前我國以單點技術的單點任務型應用為主,而全球市場更為看重實現某一事件或者某一流程的自動化。
         
          結尾:
         
          人工智能作為新一輪科技革命和產業變革的核心驅動力,市場前景非常廣闊。隨著我國人工智能政策不斷落地,技術應用商業化進程加快,越來越多的行業開始主動擁抱人工智能,助力行業技術和產業進一步發展。
         
          在人工智能的應用方面,目前總體還處于初步以及探索階段,資源正在向一些科技巨頭集中,但在一些垂直細分領域,仍然具有很多尚未發掘的機會。
         
          (原標題:2019年Q1全球人工智能產業數據報告)

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