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人工智能行业发展趋势-产业报告

人工智能技术在科技企业不断地深度学习和技术创新等方面的推动之下，在不断地取得突破。随着人工智能在移动互联网、智能家居等领域的发展，我国的人工智能产业也将持续性、高速地成长。那么人工智能行业发展趋势会是怎样的呢?通过对人工智能行业发展趋势分析，人工智能产业链的主要包含三个核心环节——基础技术、人工智能技术和人工智能应用。其中，基础技术主要包括数据平台、数据存储以及数据挖掘等，人工智能技术包括语音识别、自然语言处理、图像识别和生物识别等，人工智能应用有工业4.0、无人驾驶汽车、智能家居、智能金融、智慧医疗、智能营销、智能教育以及智能农业等。科技企业对开源技术和深度学习等方面的推动，人工智能技术不断突破。交通、医疗、教育、制造业等场景的应用需求和切合确定场景的商业模式出现推动人工智能快速发展。随着人工智能在我国移动互联网、智能家居等领域的发展，我国人工智能产业将持续高速成长。预计到2022年，国内中国人工智能行业市场规模将达到680亿元。智慧城市的发展将在安防、交通监控、医疗、智能社区等多个领域全面刺激人工智能产业发展。未来，各行业的应用需求以及消费者升级发展的需要将有效激活人工智能产品的活跃度，促进人工智能技术和产业发展。2015年已经有大量企业在服务机器人领域展开相关布局。从中国人工智能市场结构上看，服务机器人市场规模达到60亿元，占比29.4%，服务机器人基于日常生活中的广泛需求，有着广阔的市场空间。通过对人工智能行业发展趋势分析，未来人工智能芯片的应用大体有两个方向：其一是用于云端服务器的的芯片，对于云端的高运算需求来说，预计将以CPU+GPU搭配为主，主要特点是高功耗、高计算能力以及通用性，云端人工智能运算对于具体应用场景的要求较少，通用芯片即可满足要求;其二是用于终端(例如手机及其他智能硬件)的人工智能芯片，由于终端运算空间有限，所以对于芯片的要求主要在于其低功耗，并针对不同场景有所区分，因此定制及半定制化的FPGA、ASIC及类脑芯片有望成为主流。“CPU+GPU并行”在人工智能云端中被广泛运用：计算能力的限制曾经是人工智能研究跌入低谷的原因。随着摩尔定律的发展，计算能力逐步得到解放。CPU性能飞速提升，被最初用来训练深度学习。但不久发现拥有出色的浮点计算性能的GPU更适合做深度学习训练。提高了深度学习两大关键活动：分类和卷积的性能，同时又达到所需的精准度，相对传统CPU的方式，GPU拥有更快的处理速度、更少的服务器投入和更低的功耗。中国AI市场规模增速高于全球增速：2015年国内人工智能市场为12亿元，其中语音识别占60%，计算机视觉占据12.5%，其他识别部分为27.5%。在只考虑语音识别、计算机视觉，不包括硬件产品销售收入、信息搜索、资讯分发、精准广告推送等的情况下，BBC预计全球人工智能总体市场规模2020年将达到1190亿元，复合增长率约为19.

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