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| 本文作者： 劉琳 | 2020-04-16 17:47 |
人工智能是當(dāng)前人類所面對的最為重要的技術(shù)社會變革。從各國政府到資本、業(yè)界都熱情擁抱人工智能。中美兩國更是爭先搶奪陣地。據(jù)推算，世界人工智能市場將在 2020 年達到 6800 億元人民幣，復(fù)合增長率達 26.2% 。
近日，沙利文公司發(fā)布了《 2019 中美人工智能產(chǎn)業(yè)及廠商評估 》，以中美 AI 產(chǎn)業(yè)為中心，從技術(shù)儲備、布局、生態(tài)及 AI 應(yīng)用四大維度入手，重點分析了 Google、Microsoft 、百度、阿里巴巴等兩國大型人工智能廠商，并展望人工智能產(chǎn)業(yè)最新發(fā)展趨勢。此外，報告還深度分析了中美人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)、人才、政策等方面的近期動態(tài)，歸納出人工智能產(chǎn)業(yè)的最新發(fā)展趨勢。
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文檔來源：沙利文
總的來說，中美 AI 產(chǎn)業(yè)的差距主要表現(xiàn)在以下四方面：
◆ 中國在部分 AI 核心技術(shù)領(lǐng)域已與美國比肩，但整體實力仍有差距 。
◆ 中國正在 AI 基礎(chǔ)層加快追趕，欲見成效仍需時日 。
◆ 美國在技術(shù)儲備與技術(shù)布局上優(yōu)勢明顯 。
◆ 美國政策注重保持其 AI 核心技術(shù)優(yōu)勢 。
人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展 60 余年，技術(shù)日趨成熟，產(chǎn)業(yè)布局和生態(tài)建設(shè)逐步完善，當(dāng)前已進入深化產(chǎn)業(yè)賦能階段。
中方：中國起步晚，但應(yīng)用環(huán)境較好，人工智能正深度驅(qū)動中國經(jīng)濟智能化轉(zhuǎn)型；美國在技術(shù)儲備與布局領(lǐng)先，通過政策驅(qū)動保持全球領(lǐng)先地位。中國擁有豐富的 AI 應(yīng)用場景， 加之近年來利好政策頻出， 在 AI商業(yè)化方面優(yōu)勢突出。
美方：美國是人工智能的誕生地， 諸多高校以及企業(yè)為 AI 發(fā)展貢獻了深厚的理論與算法基 礎(chǔ)。美國 AI 技術(shù)儲備與布局基礎(chǔ)深厚，處于全球領(lǐng)頭羊地位，同時，美國已正式出臺 AI 國家戰(zhàn)略， 決心從技術(shù)生態(tài)與 AI 應(yīng)用等方面發(fā)力，以保持其 AI 領(lǐng)先地位。
中方：國家政策從人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、創(chuàng)新平臺建設(shè)及技術(shù)應(yīng)用等方面引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)健康、 有序發(fā)展，推動中國人工智能應(yīng)用環(huán)境及產(chǎn)業(yè)發(fā)展持續(xù)向好。
地方政策側(cè)重于引導(dǎo)現(xiàn)代優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)集群與人工智能技術(shù)能力的融合，形成多元 AI 生態(tài)，營造有利的人工智能創(chuàng)新及發(fā)展環(huán)境。
美方：美國政府引導(dǎo)各界開展人工智能技術(shù)研究，但其隱私政策對數(shù)據(jù)使用帶來限制， 例如美國科技廠商多次因為數(shù)據(jù)安全與隱私問題受到國會與民眾的大范圍關(guān)注，甚至被起訴或召開聽證會，尤其臉書、谷歌等大型互聯(lián)網(wǎng)廠商。美國隱私相關(guān)法律在一定程度上制約了人工智能企業(yè)獲取及使用數(shù)據(jù)。
中方：中國人工智能企業(yè)以 AI“國家隊”和創(chuàng)業(yè)獨角獸為主，其中“國家隊”多綜合布局技術(shù)與應(yīng)用領(lǐng)域，創(chuàng)業(yè)獨角獸多深耕垂直技術(shù)與應(yīng)用市場。
中國AI產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)層整體實力較弱，廠商正加快布局追趕 。
? 中國 AI 產(chǎn)業(yè)在基礎(chǔ)層的芯片及傳感器等硬件方面實力較弱，少有全球領(lǐng)先的芯片公司。百度、阿里、騰訊及華為等廠商在基礎(chǔ)層軟硬件加快布局 。
中國 AI 產(chǎn)業(yè)技術(shù)層發(fā)展勢頭良好 。
? 百度、阿里、騰訊和華為等綜合型廠商在計算機視覺、自然語言處理、語音識別等核心技術(shù)領(lǐng)域均有布局，同時創(chuàng)業(yè)獨角獸在垂直領(lǐng)域迅速發(fā)展。在中國豐富的應(yīng)用場景支撐之下，AI 技術(shù)商業(yè)化潛力巨大， 中國 AI 產(chǎn)業(yè)應(yīng)用層繁榮，眾多廠商在安防、金融、出行、教育等領(lǐng)域發(fā)力，推動 AI 落地。
美方：美國人工智能廠商較多，軟硬實力兼具，大型廠商多綜合布局 AI 產(chǎn)業(yè)，創(chuàng)業(yè)公司遍布基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層。
美國 AI 產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)層多老牌重量級廠商
? 美國 AI 產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)層芯片與傳感器實力較強，主要得益于英偉達、高通等技術(shù)實力強的業(yè)內(nèi)頭部廠商的參與。
? IBM、微軟、谷歌、臉書、亞馬遜等科技廠商在基礎(chǔ)層實力較強，在算法、算力、數(shù)據(jù)等技術(shù)方面的布局全面，例如谷歌的 TensorFlow 深度學(xué)習(xí)框架在業(yè)界廣受歡迎 。
美國 AI 產(chǎn)業(yè)技術(shù)層全面發(fā)展
? 美國在計算機視覺、語音識別等領(lǐng)域的算法研究早在上世紀(jì)六七十年代已開始， 近年來在這些領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司層出不窮，美國 AI 產(chǎn)業(yè)應(yīng)用落地多集中在醫(yī)療、金融、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)基礎(chǔ)較好的領(lǐng)域。
政策是中美 AI 產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要基礎(chǔ)
? 中美已將 AI 產(chǎn)業(yè)發(fā)展提升為國家戰(zhàn)略，在政策推動 AI 產(chǎn)業(yè)全面 發(fā)展的基礎(chǔ)上，美國更傾向于通過項目合作等方式促進基礎(chǔ)技術(shù)的研發(fā)，中國更注重通過資金與技術(shù)扶持推動區(qū)域、產(chǎn)業(yè)、 技術(shù)創(chuàng)新結(jié)合發(fā)展。
中美 AI 發(fā)展社會環(huán)境優(yōu)，學(xué)校、企業(yè)及政府積極合作推動 AI 發(fā)展
? 中美在 AI 企業(yè)數(shù)量、專利數(shù)量等維度位居世界前兩位，且教育資源豐富，AI 發(fā)展社會環(huán)境好 。
中國經(jīng)濟快速增長，AI 落地基礎(chǔ)好，AI 應(yīng)用場景更具潛力
? 中國的算力與數(shù)據(jù)在近十年來取得重大突破，得益于廠商與 AI 獨角獸的技術(shù)生態(tài)發(fā)展和應(yīng)用布局，IoT 持續(xù)向 AI 輸送大量數(shù)據(jù)， AI 賦予 IoT 更為智能的反饋，未來 AI 與 IoT 將深入?yún)f(xié)同發(fā)展。
美國技術(shù)布局全面，具有先發(fā)優(yōu)勢，AI 產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)好
? 美國早期在芯片及傳感器、算法等技術(shù)層面已有較深理論與實踐積累，整體技術(shù)實力領(lǐng)先；中國在技術(shù)生態(tài)與應(yīng)用方面加緊綜合布局，推動 AI 產(chǎn)業(yè)發(fā)展。
中美人工智能企業(yè)數(shù)量在全球范圍內(nèi)占據(jù)絕對優(yōu)勢
? 截至 2018 年中，美國人工智能企業(yè)數(shù)量 2039 家，位居世界首位，主要源于美國較好的人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ) 。
? 中國人工智能產(chǎn)業(yè)起步晚于美國，但在社會各界推動下發(fā)展迅速，在 2014 年至 2016 年間的人工智能創(chuàng)業(yè)潮中新增企業(yè)多，截至 2018 年中，人工智能企業(yè)數(shù)量占全球比例近 40% 。
北京、舊金山的人工智能企業(yè)數(shù)量位居全球一二位
? 中美企業(yè)在全球人工智能企業(yè)數(shù)量 TOP 10 中占比分別為 40%、30%，其中北京以 412 家人工智能企業(yè)位列全球首位，舊金山以 289 家位居第二 。
? 中美人工智能城市主要集中在經(jīng)濟發(fā)達、科技發(fā)達、創(chuàng)業(yè)環(huán)境寬松的區(qū)域。 中國以北上廣深一線城市為主要聚集區(qū)，美國以舊金山灣區(qū)、紐約灣區(qū)為主要聚集地。
中國較美國在頂尖 AI 人才培養(yǎng)上仍有明顯差距，且美國對頂尖 AI 人才的吸引力更大
? 中國AI領(lǐng)域科研教育水平不如美國，人才資源較少：全球 77% 的 AI 專家工作于學(xué)界，23% 工作于業(yè)界，導(dǎo)致高校及科研機構(gòu)成為人工智能人才競爭的核心要素，中國頂級人工智能人才中 40% 需依靠從美國高?？蒲袡C構(gòu)引進 。
? 美國對頂尖 AI人才的吸引力更大：美國高校培養(yǎng)了 44% 的 AI 頂會作者但吸引了 46% 的 AI 頂會作者 在美國就業(yè)，證明了美國在頂尖人才吸引力的領(lǐng)先地位，中國整體落后，但頭部廠商人才吸引力正在增長，例如百度先后吸引王海峰博士、吳華博士、賈磊博士等一大批人工智能權(quán)威科學(xué)家，同時由于人才向心力的作用，中國 AI 領(lǐng)域人才儲備有望持續(xù)提升。
中美 AI 人才在數(shù)量與質(zhì)量上差距較大，中國正在加強 AI 人才培養(yǎng)，提升整體人才儲備實力
? 數(shù)量與質(zhì)量上仍與美國有一定差距：根據(jù)清華大學(xué)數(shù)據(jù)，中國人工智能人才僅為 18232 人，美國較中國多出 56.5% ，而其中中國人工智能領(lǐng)域杰出人才數(shù)為 977 人，不足美國的五分之一， 且杰出人才占比僅為 5.4%，與美國的 17.1% 有較大差距，主要原因在于中國人工智能領(lǐng)域科研環(huán)境建立較晚，整體人才缺失。
? 國家出臺政策，加大中國 AI 人才培養(yǎng)投入：自科技部在 2017 年發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī) 劃》后，全國已有 30 多個省市發(fā)布了人工智能專項政策，人工智能學(xué)科和專業(yè)建設(shè)加快推進， 全國 30 多所高校成立了 AI 學(xué)院，75 所高校自主設(shè)置了 89 個人工智能相關(guān)二級學(xué)科或交叉學(xué)科， 加大了對人工智能領(lǐng)域的人才投入，增強技術(shù)儲備。
政策支持與社會投入促進中國人工智能技術(shù)儲備快速發(fā)展
? 中國各級政府多次出臺有關(guān)人工智能發(fā)展的規(guī) 劃與政策，大大激發(fā)了社會關(guān)注度與人工智能相關(guān)科研、就業(yè)與創(chuàng)業(yè)熱情 。
? 近 5 年來，中國較美國多出 43.1% 的人工智能領(lǐng)域論文產(chǎn)出量，可見中國人工智能領(lǐng)域目前科研關(guān)注度較美國更高，發(fā)展更快。
從被引用頻率看，中美在世界頂尖論文數(shù)量上大幅領(lǐng)先，但其中最頂尖論文更多來自于美國
? 對比 AI 領(lǐng)域高被引前 1% 的 4130 篇論文國家分布，中美以1166 與1345篇遙遙領(lǐng)先其他各國，合占總數(shù)的 60.8%，可見中美兩國在理論基礎(chǔ)與科研成果上領(lǐng)先全球 。
? 高被引前 100 篇論文美國占 59 篇，中國僅占 16 篇，主要原因在于中國整體科研環(huán)境及AI人才培養(yǎng)較美國仍有一定差距。
中美人工智能頂會論文數(shù)量領(lǐng)銜全球，但美國普遍論文錄取率更高
? 2019年自然語言處理頂會 ACL 與計算機視覺頂會 ICCV上，中美錄取論文數(shù)遙遙領(lǐng)先其他國家，如 ACL上第二名的中國論文錄取數(shù)接近第三名英國的 7 倍 。
? 中國在 2019 年 AAAI 峰會提交論文數(shù)量接近去年 1,242 篇的兩倍，美國較去年僅增長 37%，可見中 國 AI 領(lǐng)域研究成果增速較快，而錄取率方面，中國以 15.8% 落后于美國的 20.6%，整體論文質(zhì)量稍差 于美國，但部分領(lǐng)域質(zhì)量逐漸趕上美國。
中國 AI 專利數(shù)量已大幅超過美國，但在國際專利數(shù)量上低于美國
? 中國 AI 國內(nèi)專利申請數(shù)量位居全球第一，且與其他國家有拉開差距之勢：在 2012 年超過日本，2017年超過美國，中國專利數(shù)量五年內(nèi)增長約 10 倍，大約是美國的 2.5 倍，在國內(nèi)專利申請數(shù)上占優(yōu)勢。
? 中國國際專利數(shù)量與美國差距較大：在 PCT 國際專利申請上美國以超過一萬項 PCT 國際專利申請位列世界第一位，占世界所有人工智能 PCT 國際專利申請的 41%，而中國位列第三位，占 10%，證明中國人工智能專利國際化水平較美國有待提高。
受中國一級市場大環(huán)境趨冷與 AI 投資熱度下降影響，中國 AI 投資額自 2015 年來首次低于美國
? 2013 年至 2018 年，中國 AI 領(lǐng)域投資熱度遠高于美國，5 年間 投資規(guī)模 CAGR 為 96.8%，而美國為52.1%，中國 AI 投資額從 2015 年開始超過美國，至 2018 年達到約 160.5 億美元，而 2019 年在投資額與投資筆數(shù)上均低于美國。
? 2019 年中國一級市場投資機構(gòu)遇到“募資難，退出難”等問題，導(dǎo)致整體投融資大環(huán)境趨冷，一級市場整體投融資筆數(shù)較 2018 年下降 29.8% 。中國 AI 投資熱度伴隨政策紅利在 2017-2018 年達到頂峰，但由于行業(yè)競爭加劇，投資決策難度增加，熱度下降，趨于冷靜，AI 相關(guān)投資開始縮水。
中美投資方向相對一致，部分細分領(lǐng)域差別較大，而中國投資方向整體更廣
? 中美兩國的 AI 投資方向大體一致，但由于中國應(yīng)用場景廣闊，資金流向應(yīng)用層可更快獲利，而基礎(chǔ)層資金與技術(shù)門檻較高，中國缺乏高端人才與基礎(chǔ)理論的積累，切入基礎(chǔ)層的難度較大，故中國 AI 投資相對聚焦在應(yīng)用層 。
? 2019 年中國投資了超過 70 個 AI 相關(guān)的細分行業(yè)，而美國僅 50 余個，側(cè)面說明中國 AI 投融資方向與思路更廣
2019 年開始中國對 AI 初創(chuàng)企業(yè)的關(guān)注度低于美國
? 2019 年之前，中國對于 AI 初創(chuàng)企業(yè)關(guān)注度更高，與美國相比，2018 年中國 AI 企業(yè)平均獲投率高出18%， 平均 5 個月獲得第一筆融資 。
? 2019 年開始，中國開始更關(guān)注 AI 領(lǐng)域戰(zhàn)略投資與并購，隨著一級市場大環(huán)境收緊，競爭格局進一步顯現(xiàn)，初創(chuàng)企業(yè)較以往融資困難，中國 AI 領(lǐng)域 A 輪及以 前融資比例下降而戰(zhàn)略融資比例較 2018 年增加17%。
整體來看：
◆ 谷歌在全球 AI 廠商中整體實力領(lǐng)先，百度在中國 AI 廠商中綜合實力領(lǐng)先 。
◆ 美國 AI 廠商中，谷歌是領(lǐng)導(dǎo)者，微軟、亞馬遜等企業(yè)緊隨其后 。
◆ 中國 AI 廠商中，百度領(lǐng)銜，阿里、騰訊、華為等積極跟進 。
中國廠商中百度一馬當(dāng)先，位居全球前四，是中國 AI 產(chǎn)業(yè)領(lǐng)先者。
中國廠商在利好政策扶持下抓住發(fā)展機遇，百度積極在 AI 產(chǎn)業(yè)全面布局，部分核心技術(shù)領(lǐng)先美國廠商，并承擔(dān)深度學(xué)習(xí)工程實驗室、自動駕駛平臺等國家級項目，在中國 AI 廠商中綜合實力排在首位 。
美國 AI 廠商整體實力領(lǐng)先，谷歌穩(wěn)居全球 AI廠商首位
美國 AI 產(chǎn)業(yè)發(fā)展早，廠商注重全產(chǎn)業(yè)布局，尤其在算法、芯片等核心領(lǐng)域積累深厚，在綜合AI 技術(shù)水平方面相對更強，其中谷歌通過“AI+硬件+軟件”的模式，奠定技術(shù)基礎(chǔ)、拓寬應(yīng)用領(lǐng)域，已在智能搜索、智能家居等領(lǐng)域取得較好的商業(yè)化成果， 綜合技術(shù)實力與綜合落地能力均保持領(lǐng)先。
美國 AI 廠商代表企業(yè)：
谷歌
谷歌擁有世界頂尖科學(xué)家團隊，重視基礎(chǔ)科學(xué)研究，使其技術(shù)儲備優(yōu)勢較大， 同時創(chuàng)新能力出眾，使其在技術(shù)布局上全球領(lǐng)先。
眾多的優(yōu)秀開源項目與活躍的一級市場投資使谷歌擁有繁榮的 AI 生態(tài)；以 “AI+硬件+軟件“的形式實現(xiàn)較高的 AI 商業(yè)化水平。
微軟
卓越的人才儲備及專利儲備使微軟在技術(shù)儲備名列前茅，也促使其在技術(shù)布局 的廣度與深度均有領(lǐng)先。
微軟以智能云為核心實現(xiàn) AI 賦能，為企業(yè)或組織數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型提供解決方案，同時構(gòu)建繁榮度較高的 AI 生態(tài)。
亞馬遜
亞馬遜的研發(fā)投入居全球首位，為 AI 技術(shù)儲備奠定較好基礎(chǔ)；在 AI 技術(shù)布局方 面，AI 芯片技術(shù)實力突出，具有較強的競爭優(yōu)勢。
亞馬遜在生態(tài)建設(shè)上以云計算為核心，以 Alexa 為 AI 服務(wù)入口，對內(nèi)外賦能，未來將專注人工智能云，促使 AWS 應(yīng)用服務(wù)更加全面、智能化。
中國 AI 廠商代表：
百度
百度憑借扎實的 AI 技術(shù)儲備，全面布局 AI 技術(shù)，打造軟硬一體的人工智能大生 產(chǎn)平臺，是中國人工智能技術(shù)領(lǐng)域的先行者，綜合技術(shù)實力排名第一。
百度 AI 生態(tài)繁榮度高，AI 開放平臺不斷完善；AI 應(yīng)用方面憑借布局深度與廣度 實現(xiàn)較高綜合商業(yè)落地水平，未來持續(xù)推動產(chǎn)業(yè)變革。
阿里巴巴
阿里巴巴在研發(fā)人員占比、研發(fā)金額等方面突出，為AI技術(shù)儲備提供基礎(chǔ)；AI 技術(shù)布局層面，在語音識別、邊緣側(cè)芯片等技術(shù)領(lǐng)域具有一定優(yōu)勢。
阿里以云計算為基礎(chǔ)，完善 AI 開放平臺，并積極對外投資繁榮 AI 生態(tài)；在應(yīng)用 層面以 ET 大腦為核心，拓展至 IoT 各領(lǐng)域，實現(xiàn)“AI+IoT”全面落地。
華為
華為的人才資源、研發(fā)實力為其 AI 技術(shù)儲備提供潛在發(fā)展基礎(chǔ)；技術(shù)層面，華為在機器學(xué)習(xí)框架方面持續(xù)發(fā)力，自研 AI 芯片算力強。
華為基于在 ICT 領(lǐng)域與智能硬件領(lǐng)域的積累，擁有豐富的 B 端、C 端與 G 端客戶資 源，利于其豐富 AI 生態(tài)、實現(xiàn) AI 全棧全場景落地。
? 通過科技廠商所發(fā)布的典型芯片對比，ASIC 芯片在運算能力方面相對領(lǐng)先于其他種類芯片，但由于 GPU 發(fā)展時間早，應(yīng)用普遍，軟件生態(tài)較成熟，目前使用最成熟的 AI 芯片為 GPU 。
? ASIC 芯片具有體積更小、能耗更低、保密性更強的優(yōu)勢，且量產(chǎn)后可大幅降低成本。未來伴隨數(shù)據(jù)量的激增，以及各應(yīng)用場景差異性所帶來的專用性需求增加，針對專門任務(wù)進行優(yōu)化的 ASIC 芯片的表現(xiàn)將更為突出 。
? 未來，數(shù)據(jù)處理將從“人工+機器”模式逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)椤皵?shù)據(jù)智能”模式。更多企業(yè)、政府將會選擇“數(shù)據(jù)智能”模式實現(xiàn)數(shù)據(jù)快速處理，統(tǒng)一數(shù)據(jù)生產(chǎn)、計算、應(yīng)用等步驟，促進非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為完整的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。例如百度與平安、太平洋保險、TCL 等各領(lǐng)域知名企業(yè)合作；阿里與浙江省政府?dāng)y手，實現(xiàn)了政府?dāng)?shù)據(jù)處理高效化，驅(qū)動行業(yè)數(shù)據(jù)資源使用效率大幅增加。
機器學(xué)習(xí)更為自動化將降低技術(shù)使用門檻，帶動更多使用者加入，AI 技術(shù)的使用將實現(xiàn)“平民化”
? 傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)對 AI 人才需求量大，未來機器學(xué)習(xí)可完成傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)所需要的大部分人工的操作，AI人才緊缺問題也將得到適當(dāng)緩解。
? 現(xiàn)實中 B 端、C 端、G 端的數(shù)據(jù)爆發(fā)加快，機器學(xué)習(xí)更為自動化的驅(qū)動因素之一是基于更多通用的算法框架，故能幫助專業(yè)人 員快速且高效地處理相關(guān)問題，提升工作效率 。
? AI 廠商持續(xù)優(yōu)化算法模型加快機器學(xué)習(xí)自動化腳步。微軟、谷歌、百度等將繼續(xù)通過開放深度學(xué)習(xí)平臺，幫助使用者更高效地構(gòu)建訓(xùn)練模型，并推動商業(yè)模式創(chuàng)新，以適應(yīng)不同商業(yè)場景， 進一步促進“普惠 AI ”的實現(xiàn)。
隨著物聯(lián)網(wǎng)的普及，邊緣端數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長，加之 5G 所提供的高速傳輸能力，AI 技術(shù)與邊緣計算技術(shù)將深度融合，AI 邊緣應(yīng)用將成為趨勢，并直接帶動 AI 邊緣處理器出貨量的提升。
? 隨著物聯(lián)網(wǎng)時代來臨，全球物聯(lián)網(wǎng)終端連接數(shù)將大幅增加，許多 AI 處理將在邊緣設(shè)備完成，避免傳統(tǒng)模式下向云端傳輸數(shù)據(jù)造成的時延，提升數(shù)據(jù)處理安全性、提高數(shù)據(jù)響應(yīng)的及時性 。
? 未來搭載 AI 邊緣處理器的設(shè)備和系統(tǒng)在進行邊緣流數(shù)據(jù)分析時將更為快速實時，對整個物聯(lián)網(wǎng)所發(fā)生事件的處理能力、感知能力也將大幅上升，大幅提升 AI 邊緣處理器出貨量，目前寒武紀(jì)、地平線、英偉達等企業(yè)已在邊 緣側(cè) AI 布局 。
AI 邊緣應(yīng)用決策的優(yōu)勢：
? 更靈敏：相較目前的集中式數(shù)據(jù)中心處理數(shù)據(jù)模式，邊緣設(shè)備對數(shù)據(jù)的處理，反應(yīng)、調(diào)整更加及時 。
? 更安全：通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸數(shù)據(jù)，存在數(shù)據(jù)泄露或被篡改的隱患，邊緣計算可規(guī)避或降低這種風(fēng)險 。
基于 AI 邊緣應(yīng)用的優(yōu)勢，搭載邊緣 AI 處理器的設(shè)備將被廣泛用于公共安全、視頻優(yōu)化、工業(yè)互聯(lián)、AR/VR 等場景中。
目前AI已在諸多場景中應(yīng)用，未來會在金融、安防、制造、醫(yī)療、交通等數(shù)據(jù) 量巨大的領(lǐng)域加速滲透，這一趨勢在擁有海量數(shù)據(jù)資源的中國將尤為明顯。
金融
結(jié)合大數(shù)據(jù)、AI 技術(shù)為金融業(yè)子領(lǐng)域如銀行業(yè) 提供定制化服務(wù)，提升營運效率，傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式變革。
? 智能銀行、智能投顧等 智能化服務(wù)及產(chǎn)品出現(xiàn)， 金融業(yè)從信息化轉(zhuǎn)向智能化。
? 可構(gòu)建智能化風(fēng)控系統(tǒng)， 提升風(fēng)險管控能力。
安防
基于人臉人體半結(jié)構(gòu)化特征與動作識別、步態(tài)識別等新的 AI 技術(shù)將被廣泛應(yīng)用 。
? 細分領(lǐng)域如 AI 在公共安 全應(yīng)用場景將全面實現(xiàn)罪犯高精度身份識別等。并通過結(jié)合邊緣計算將 AI 技術(shù)注入前端攝像機，使本地設(shè)備完成智能圖像識別。
制造
結(jié)合 AI 技術(shù)，企業(yè)在研發(fā)、 生產(chǎn)、管理、服務(wù)等方面變的更加智能化 。
? 如利用計算機視覺技術(shù)發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)殘次品，AI 機器人替代工人完成部分工作 。
? AI 在制造業(yè)加速深化，如生產(chǎn)制造、產(chǎn)品物流倉儲等各環(huán)節(jié)，實現(xiàn)“產(chǎn)、供、 銷”一體化模式。
醫(yī)療
AI 技術(shù)滲透醫(yī)療子領(lǐng)域， 包括疾病預(yù)測、輔助治療的方向，實現(xiàn)智能醫(yī)療體系，智能治療模式。
? 如通過 AI 算法對病變部位進行自動識別，并能提供明確的診斷提示。
? 醫(yī)療行業(yè)診療模式升級的同時也會促使醫(yī)院醫(yī)療系統(tǒng)、藥物系統(tǒng)等系統(tǒng)間快速融合。
交通
駕駛應(yīng)用場景繼續(xù)深化和延伸，如自動泊車、 定點接送、快速公交等 。
? 結(jié)合語音識別、手勢識別，眼球追蹤、駕駛員檢測等技術(shù)的 AI 系統(tǒng)將 成為汽車標(biāo)配 。
? 通過邊緣計算與 AI 的融 合，實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理的低延時性、可靠性，保證智能駕駛的安全性。
隨著對技術(shù)自主可控意識的持續(xù)提升，未來中國 AI 廠商將更加注重自主研發(fā)， 以實現(xiàn)AI應(yīng)用領(lǐng)域安全發(fā)展，百度等廠商推動作用明顯。
整體而言，美國人工智能技術(shù)相對布局更為廣泛，而中國在計算機視覺和語音處理等頂尖技術(shù)領(lǐng)域同樣表現(xiàn)出色，擁有更為良好的 AI 投資、創(chuàng)業(yè)、研究與合作環(huán)境，技術(shù)國產(chǎn)化趨勢也更為明顯。展望未來，AI 底層核心要素算力和數(shù)據(jù)處理方式將得到提升和優(yōu)化，AI 技術(shù)也將在金融、安防、醫(yī)療、交通等應(yīng)用場景中加快滲透，擁有海量數(shù)據(jù)優(yōu)勢的中國將尤為明顯。
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