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2019年人工智能商业化研究报告

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发表于 2019-7-11 15:31
日前,36氪研究最新发布《2019年人工智能商业化研究报告》。什么是人工智能商业化?商业化是相对于实验室概念产品而言,人工智能商业化即企业如何利用人工智能技术来解决实际的问题,并通过市场进行规模化变现的商业行为。

人工智能的概念诞生于1956年世界达特茅斯会议上,距今已经有半个多世纪的发展史,但人工智能真正走出实验室,走进人类生活却是近几年才有的事。据WIPOP2019年人工智能趋势报告显示,50%的AI专利在过去5年内发表,这意味着从2014年-2018年这五年内,AI产业进入了快速发展的阶段。

人工智能基础技术渐趋成熟至达到商用条件,从而能够在更广泛的场景下发挥价值,是其商业化的前提。加之近年来,互联网产业进入洗牌期,资本市场对人工智能的投资也表现得更加理性。技术成熟且具有较强商业落地能力的项目持续受到资本的关注,这在一定程度上推动了行业从早期普遍强调技术优势过渡到更加重视产品、解决方案等商业化能力的发展阶段。

整体来说,中国人工智能技术商业化速度非常快,计算机视觉、生物识别等是相对成熟度更高、商业化更早的技术,已经在公共安全、金融、零售、广告营销等领域有了较好的应用;自然语言处理技术也在智能客服、智能语音交互等场景下服务于各行各业;机器学习应用范围则更广,比较典型的应用如智适应教育、智能推荐等已逐渐走入人类生活。可以说,商业化将是近几年维持人工智能热度的主要力量。

《2019年人工智能商业化研究报告》中,我们集中梳理了目前已进入商业化阶段的人工智能应用场景,并结合案例,阐述行业发展现状。

本篇报告主要内容有:
1.人工智能商业化背景;
2.人工智能商业化驱动力;
3.人工智能投融资分析:
4.人工智能基础层发展现状;
5.人工智能技术层发展现状;
6.人工智能应用层主要场景:安防、金融、教育、医疗、交通、零售、广告营销、农业、机器人、商务服务;
7.人工智能商业化总结、未来趋势和潜在风险。


报告摘要
宏观环境、政策、数据和技术是人工智能商业化的四大驱动力
商业化是相对于实验室产品而言。人工智能商业化,即:企业利用人工智能技术来解决实际的问题,并通过市场进行规模化变现的行为。
目前,七类人工智能技术已经进入商业化阶段,商业化路径大致可分为两种。一种是人工智能技术公司主动去探索并推动产品和技术在实际场景中的落地;一种是实体产业积极的思考人工智能是否可应用于相关的业务场景来协助降本增效。
宏观环境变化、政策、数据和技术是人工智能进入商业化探索阶段的四大驱动力。
资本趋于理性,人工智能早期项目融资难度增加,B轮及以后独角兽融资热度不减。


中国人工智能产业链快速完善,大致可分为基础层、技术层和应用层
中国人工智能产业链快速完善,各环节合作模式逐渐成型,并呈现出精细化发展的趋势。根据产品和业务侧重的不同,人工智能产业链可大致分为基础层、技术层和应用层。
基础层资本注入稳定,各环节技术、产品和商业模式上均有不同程度的突破。
技术层早期大量研发投入带来的技术优势,转化为商业化的先发优势,进而带来市场机会和规模优势。
应用层深入到各行各业,行业呈现“一专多能”的趋势,即:专注于某一领域的技术公司,同时也关注更多的行业和场景机会。


人工智能与实体产业深度结合的商业化时代已经到来,未来潜力巨大
各类人工智能技术都已进入在实体产业应用场景中落地的阶段,受政策和市场环境驱动,人工智能商业化的进程加快,未来,将在带动行业创造新的增长点上发挥巨大潜力。
随着开源算法、开放平台的应用,人工智能的使用门槛在逐渐降低,这将使得更多的企业可以利用人工智能技术来为场景和行业赋能。
在探索技术边界的过程中,人工智能所能解决的问题更加精细化,对应的产品和服务也更加专业化。
整合上下游产业,健全商业生态,是人工智能企业构筑更高壁垒的一种重要方式。
来源:USEIT

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