一文看懂人工智能产业链（附2017年中国AI百强企业）
人工智能，这个科幻感十足的名词，正在走进现实。各国将AI融入顶层设计，巨头们积极布局生态，小厂商们纷纷在各大场景找突破，金融、医疗、公共服务等领域的新应用雨后春笋般的冒出来。根据艾瑞咨询的数据，2020年全球人工智能市场规模约1190亿人民币，2023年，人工智能芯片将成为智能手机的标配，未来10年，人工智能将会是一个2000亿美元的市场，空间非常巨大。本文针对人工智能产业链的三个核心，底层硬件、通用AI技术及平台、应用领域相关公司进行盘点。
据腾讯研究院统计，截至2017年6月，全球人工智能初创企业共计2617家。美国占据1078家居首，中国以592家企业排名第二，其后分别是英国138家、以色列74家、加拿大70家。
一、人工智能（AI）浪潮爆发的背后
随着PC市场、移动终端市场渐于饱和，在第三次信息技术革命驱动下，互联网正在迎接人工智能时代。
人工智能（AI）一词最早出现于1956年的达特茅斯会议，受限于早期的计算性能和算法发展，AI经历了半个多世纪的起起伏伏，概念更迭。从研究目标和方向上看，人工智能的目标是生产出能够模拟人类意识、思维过程，并且能够以人类智能的相似方式做出反应的智能机器，其核心研究方向包括含机器人、语言识别、图像识别和自然语言处理等。
21世纪，随着计算能力大幅提升（特别是GPU的引入）、云计算的兴起、机器学习（特别是深度学习）变得更加强大、互联网数据量急剧增长，人工智能从此进入了加速增长的新阶段。
2016年，随着AlphaGo在人机大战（韩国围棋高手李世石败给谷歌人工智能AlphaGo）中，完成了传统算法在传统硬件架构下的不可能任务，“人工智能”成为热词，一夜蹿红。人类看到了机器智能的曙光，产业看到了信息革命的风口。
普华永道分析指出，截至2030年，AI将为全球GDP带来14%的增长，也就是15.7万亿美元（6.6万亿美元来自生产力的提高，9.1万亿美元来自相关消费/商业市场）。
为此，各国政府将AI融入顶层设计，相关政策层出不穷，联手资本推动技术向产业转化；科技巨头致力于AI底层技术，并购交易数量飙升，围绕自家主业打造AI生态并加速向其他业务的扩散；中小企业在各个细分领域找到了生存空间并纷纷站队，传统企业走上转型之路……
目前，人工智能全产业链基本形成。从提高生产力的角度来看，AI为交通、医疗、教育、工业等行业的各层级提供深度融通，ICT（信息与通信技术）供给能力产生质的飞跃；从相关消费/商业市场的角度来看，AI加持下，实体经济数字化、网络化、智能化转型升级步伐加快。
从AI创新的活跃度来看，科研机构和企业都在加快人工智能研究和创新，相关专利数指数型增长。2016年科技巨头在AI上的相关投入已经达到200亿到300亿美元，2017年AI投融资金额呈现井喷，2018年国产AI独角兽创企更是迎来了上市良机。
从规模来看，语音、视觉等AI技术已经步入实用和商用，智能音箱、智能安防等新兴市场备受追捧。我国现有人工智能企业数量已经接近1500家；全球来看，欧洲和亚洲的新增AI企业数增速逐步提升。
二、人工智能领域前沿技术
借助于计算机硬件性能突破以及移动互联网、大数据、云计算等信息技术的快速发展，当前全球人工智能研究和应用进入新高潮，以智能算法、深度学习、增强学习为代表的人工智能技术处于创新前沿，并将在很大程度上影响着信息技术和第三次工业革命的发展。
1）深度学习
深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络(DBN)提出非监督逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。深度学习再某种意义上是深层人工神经网络的机器和软件重建，具有灵活通用的建模能力和快速有效的训练算法，使得以数据驱动的方式解决复杂模式识别问题成为可能。
2）增强学习
增强学习是一种人工智能方法，能使计算机在没有明确指导的情况下像人一样自主学习，感知环境中的状态信息，搜索策略并做出最优选择。在完成一次学习过程后，进入下一轮的学习训练，重复循环迭代，直到满足整个学习的条件，终止学习。
如果机器能够自主通过环境经验磨练技能，自动驾驶汽车以及其他自动化领域的进展速度将会大大提升。
三、全球人工智能（AI）产业地图
图片来自易观
1）底层硬件：
国际芯片巨头长期盘踞，中国初创企业很难进入
在人工智能领域，传统的芯片计算架构已无法支撑深度学习等大规模并行计算的需求，这就需要新的底层硬件来更好地储备数据、加速计算过程。
基础层主要以硬件为核心，其中包括GPU/FPGA等用于性能加速的硬件、神经网络芯片、传感器与中间件，这些是支撑人工智能应用的前提。这些硬件为整个人工智能的运算提供算力，目前多以国际芯片巨头为主。
目前在GPU领域，英伟达主打工业级超大规模深度网络加速，并于日前推出了基于Volta、首款速度超越100TFlops的处理器Tesla；英特尔主要围绕FPGA构建产业，推出了模仿人脑的人工智能芯片。谷歌也推出了第二代TPU芯片，为自己的开源TensorFlow框架提供芯片支撑。
除了这些国外的芯片行业巨头，在AI芯片领域国内还有众多的初创公司，如中星微、寒武纪以及西井科技等，但在产业布局能力和研发实力方面还远不足以匹敌国外芯片巨头。
AI芯片：AI芯片也被称为AI加速器或计算卡，是提供用来加速深度神经网络、机器视觉以及其他机器学习算法的微处理器，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块（其他非计算任务仍由CPU负责），支撑于侧、端侧AI计算需求。当前，AI芯片主要分为GPU、DSP、FPGA、ASIC以及类脑芯片等，尤其是于端深度学习计算平台的需求正在快速释放。其中，来自我国的亮点企业有寒武纪、深鉴科技等。
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云端训练：谷歌（ASIC）、英伟达(GPU)
云端推理：谷歌（ASIC）、英伟达(GPU)、AMD(GPU)、英特尔(FPGA)、Actel(FPGA)、赛灵思(FPGA)、Altera(FPGA)（被英特尔收购）
设备端推理：高通（移动端）、深鉴科技（机器人）、寒武纪科技（移动端、CV、机器人）、地平线科技（CV、机器人、语音）、FaceOS（CV）、思必驰（语音）、声智科技（语音）、云知声（语音）、启英泰伦（语音）、耐能（IoT）、NovuMind（IoT）、微软（VR）、华捷艾米（VR）、IBM（类脑芯片）、西井科技（类脑芯片）
视觉传感器：图像传感器及视觉算法/软件解决方案提供商，用于捕捉和分析视觉信息，代替人眼做各种测量和判断
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激光雷达：禾赛科技、巨星科技、slamtec、robosense、北科天绘、Quanergy、Velodyne LiDAR、大族激光、中海达、擂神智能、北醒、数字绿土
毫米波雷达：博世、隼眼科技、Continental、DENSO、行易道科技、Delphi、森思泰克、智波科技、cheng-tech、ZF TRW、HELLA、Autoliv
监控摄像头：海康威视、大华、宇视科技、Tiandy、Towe、汉邦高科、泰科、亚安科技
自动驾驶摄像头：索尼、Hella、Panasonic、博世、ZF TRW、大陆、OmniVision、Mobileye
3D体感：Microsoft、苹果、华捷艾米、凌感、Vidoo、Orbbec
除了计算硬件的支持，全球数据流量的快速增长也为AI倚仗的深度学习提供了良好基础，公共数据集为创新创业和行业竞赛提供优质数据，给初创企业带来必不可少的资源。有这样一种说法：深度学习是人工智能这台火箭的发动机，燃料是大数据，云计算是引擎。
2）技术驱动层：
算法和计算力成主要驱动力，开源化是趋势
技术层是人工智能发展的核心，对应用层的产品智能化程度起到决定性作用，在这一发展过程中，算法和计算力对AI的发展起到主要推动作用。
技术层主要依托基础层的运算平台和数据资源进行海量识别训练和机器学习建模，以及开发面向不同领域的应用技术，包含感知智能和认知智能两个阶段。
感知智能阶段通过传感器、搜索引擎和人机交互等实现人与信息的连接，获得建模所需的数据，如语音识别、图像识别、自然语音处理和生物识别等。
认知智能阶段对获取的数据进行建模运算，利用深度学习等类人脑的思考功能得出结果，如机器学习、预测类 API 和人工智能平台等。在此基础上，人工智能才能够掌握“看”与“听”的基础性信息输入与处理能力，才能向用户层面演变出更多的应用型产品。
当前，国内的人工智能技术平台在应用层面主要聚焦于计算机视觉、语音识别和语言技术处理领域，国内技术层公司发展势头也随之迅猛，其中的代表性的企业包括科大讯飞、格灵深瞳、捷通华声(灵云)、地平线、SenseTime、永洪科技、旷视科技、云知声等。
AI通用技术：AI通用技术公司开始向产业链上下游延伸，用整套解决方案深耕垂直领域
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计算机视觉：通过计算机视觉算法及软硬件为客户解决人脸识别、图像识别、视频分析等需求的解决方案提供商，有以下公司：腾讯优图、阿里巴巴、三星、微软、Intel、百度、搜狗、商汤、旷视科技、依图、云从科技、Yi+、格灵深瞳、Sensingtech、VISCQVERY、飞搜科技、图普科技、极限元、触景无限、猎户星空、深醒科技、云飞励天
人脸识别：旷视科技、腾讯优图、蚂蚁金服、FaceID、汉王科技、Facethink、思源科安、云飞励天、商汤科技、云从科技、依图科技、百度、阿里、腾讯、科大讯飞、阅面科技、猎户星空、格灵深瞳、中科奥森、平安科技、海鑫智圣、飞搜科技、汉柏智能、人人智能、中德宏泰
视觉识别：三固科技、Perceptln、云天励飞、博云视觉、径卫视觉、飞搜科技、人人智能、埃尔森智能、魔视智能、亿图视觉、速感科技、码隆科技、深晶科技、图麟科技、图漾科技、黑眸科技、神目科技
语音识别：智能语音通过语音识别算法及硬件为客户提供语音识别/合成/交互等软件/解决方案及智能硬件产品的厂商，有科大讯飞、微软、Nuance、搜狗、百度、捷通华声、腾讯、阿里巴巴、思必驰、云知声、声智科技、出门问问、普强信息、灵伴科技、极限元、Rokid、标贝科技、语智科技、Speakin、智齿客服、助理来也、京东 JIMI 智能客服、紫冬锐意、纳象立方
自然语言理解：通过自然语言处理/语义分析等技术提供智能聊天、对话、问答、客服机器人的技术及软件服务商，有搜狗、百度、微软、阿里巴巴、腾讯、小i机器人、图灵机器人、三角兽、来也、追一科技、EMOTIBOT、智言科技、蓦然认知、分音塔科技、新译科技
机器学习 | 知识图谱：通过知识图谱/机器学习技术为企业和个人提供大数据分析、辅助决策服务，有搜狗、百度、腾讯、阿里巴巴、微软、第四范式、爱拼、艾耕科技
云计算、大数据、算法是构成人工智能的三大要素，通用人工智能技术逐渐融入主流云计算平台，并结合大数据分析服务各行各业。
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大数据服务：国双、天云大数据、数据堂、明略数据、易观、Talkingdata
OS：安卓、ROS、微软、图灵机器人、Linux
云计算服务：微软Windows Azure、Cloud Foundry、Red Hat OpenShift、Google App Engine、百度Baidu App Engine、阿里Ali Cloud Engine、新浪Sina App Engine、腾讯云、华为、OneNET、金山云、青云、沃云、七牛云、华胜天成、世纪互联
物联网平台：特斯联、机智云、氦氪、深智云、云智易、AbleCloud、艾拉物联、青莲云
以上，可以从三个维度来理解：算法理论（机器学习算法、类脑算法）、开发平台（基础开源框架、技术开放平台）和应用技术（计算机视觉、自然语言理解和人机交互）。
其中，开发平台可谓巨头云集。以平台为核心既能纵向打通全产业，又能以业务为导向抢滩重点产业，拓展基础技术，从而与自家的硬件战略打配合战。
基础开源框架方面，优势企业如谷歌、亚马逊、脸书加快部署机器学习、深度学习底层平台，建立产业事实标准。目前业内已有近40个各类AI学习框架，生态竞争异常激烈。
技术开放平台方面，典型企业如科大讯飞、商汤科技利用技术优势建设开放技术平台，为开发者提供AI开发环境，建设上层应用生态。
应用技术方面，以语音识别、机器视觉为代表的人工智能技术快速成熟，达到实用化水平（详细成熟度评估参考智东西第209期内参）。鉴于语音识别、机器视觉的成熟化，机器视觉、智能语音成为AI产业化水平最高的人工智能领域，企业数量和初创企业快速增长。
3）场景应用层：
AI与场景深度融合，领域应用更加广泛
应用层主要是基于基础层与技术层实现与传统产业的融合，实现不同场景的应用。随着人工智能在语音、语意、计算机视觉等领域实现的技术性突破，将加速应用到各个产业场景。
应用层按照对象不同，可分为消费级终端应用以及行业场景应用两部分：
消费级终端包括智能机器人、智能无人机以及智能硬件三个方向；
场景应用主要是对接各类外部行业的AI应用场景。
近年来，国内企业陆续推出应用层面的产品和服务，比如小i机器人、智齿客服等智能客服，“出门问问”、“度秘”等虚拟助手，工业机器人和服务型机器人也层出不穷，应用层产品和服务正逐步落地。
IBM 最早布局人工智能，“万能Watson”推动多行业变革；
百度推出“百度大脑”计划，重点布局无人驾驶汽车；
而谷歌的人工智能业务则较为繁杂，多领域遍地开花，包括 AlphaGo、无人驾驶汽车、智能手术机器人等；
微软在语言语义识别、计算机视觉等领域保持领先。
除此此外，家电行业也掀起了人工智能的热潮，不少家电企业都瞄准了人工智能，潜心研发AI技术，将其应用于家电产品。
今年以来，长虹、美的、格力、格兰仕等都在向智能制造转型，试图立足“Smart Home”，将人工智能和智慧家庭更紧密地结合在一起。
智能家居：切入智能家居领域的AI技术及解决方案提供商，有百度、阿里巴巴、小米、搜狗、出门问问、360、云知声、科沃斯机器人、Emotibot、三角兽、图灵机器人、Rokid、思必驰、声智科技、机智云、地平线机器人、毫米科技、渡鸦科技、云丁科技、西默科技、lifesmart、百芝龙智慧科技
服务机器人：拥有家用/商用智能服务机器人技术并提供硬件产品的厂商，有科沃斯机器人、优必选机器人、360、京东、Slamtec、Roobo、Canbot、Geek+、 ARTrobot、Rokid、小米、出门问问、小鱼在家、擎朗、快仓、智言科技、达闼科技、库柏特、极智嘉科技、深之蓝、梅卡曼德机器人、克路德机器人、智齿科技、真机智能、海默机器人、乐聚机器人、扬天科技、ROOBO、优爱智合、普渡科技、进化者机器人、云问机器人、AICRobo、megarobo、工匠社、云迹科技、珞石机器人、若贝特机器人、上海元趣、灵伴即时、墨子AI、拓野机器人、北冥星眸、萝卜科技、游尔机器人
人机交互：Versa、叶浪智能、吉斯卡、翼石科技
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移动设备及软件：将AI技术用于智能手机/可穿戴设备/无人机等软硬件技术及解决方案提供商，有百度、搜狗、阿里巴巴、出门问问、科大讯飞、华为、旷视科技、微软、来也
无人机：大疆创新、亿航智能、Yuneec、极飞科技、零零无限、零度智控、TOPXGun、奇蛙智能、扩博智能、德知航创、3D Robotics、Parrot（派诺特）、AscTec、Microdrones、AEE一电、PowerVision、智能鸟、红鹏、Flytrex Sky、Skycatch、华科尔、独角兽FPV、澄星、YUNEEC
智能驾驶：为智能驾驶提供视觉传感器/解决方案及整车的技术/产品提供商，不含车载智能语音语义厂商。有驭势、Momenta、奇点汽车、蔚来、图森、易航智能、Minieye、景驰科技、Smarter Eye、Zong Mu、极自、饮冰科技、极目智能、清智科技、智行者科技、Roadster.ai、Drive.ai、图森为了、FMC汽车、未来黑科技、踏歌智行、中科慧银、斑马数智、极奥科技
行业应用：将AI通用技术应用于金融、安防、建筑、医疗、教育、零售/电商、视频/娱乐/社交等领域，或传统行业通过研发AI技术赋能自身业务以实现降本增效、提升用户体验的公司。
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金融行业：旷视、商汤、依图、云从、博易识道、Yi+、捷通华声、第四范式、京东金融、Pintec
安防行业：旷视、商汤、依图、云从、特斯联、海康威视、东方网力
医疗行业：iCarbonX、腾讯觅影、搜狗明医、天智航、康夫子、万里云、汇医慧影、医渡云、羽医甘蓝、医拍智能、推想科技、图玛深维、体素科技、E诊断、迪英加、智成科技、视见医疗、雅森科技、海鹅科技、联影医疗、汇医慧影、深睿医疗、PereDoc、伦琴医疗、人和未来、希氏异构、康夫子、博实股份、妙手机器人、璟和技创
企业服务：布本智能、闪银奇异科技、深兰科技、冰鉴科技、法里、飞蝉智投、News Break、PaperWeekly、Video++、BigQuant、墨丘科技、特斯联科技、华瑞新智、DeepBrain、妙盈科技、华瑞新智科技、追一科技、Aibee、文安智能、助理来也
教育行业：科大讯飞、高木、百度作业帮、IPIN、优必选、云知声、学霸君、小猿搜题、英语流利说、嘿哈科技
客服行业：小i机器人、图灵机器人、三角兽、蓦然认知、Emotibot、灵伴科技、追一科技、智言科技
视频 | 娱乐：Yi+、爱奇艺、Viscqvery、极限元、图普科技、华捷艾米、Video++
零售 | 电商：阿里巴巴、京东、旷视、Yi+、甘来
建筑：旷视、商汤、特斯联、小库科技、马良行
法律：华宇、法狗狗、法律谷、理脉
招聘：拉勾、IPIN、辈出
新闻资讯：今日头条、腾讯、微信公众号、一点资讯
应用层面我们可以从行业解决方案（“AI+”）和典型产品（机器人、智能音箱、智能汽车、无人机等）两个角度来看。
行业解决方案，主要也就是“AI+传统行业”，这就覆盖了安防、交通、医疗、制造、教育、金融、家居等诸多垂直领域。对于安防产业，AI指向了智能化检测预警与控制，将带来行业变革；对于交通，驾驶模式、交通优化等AI方案将提高城市通行效率，改变人们的出行模式；对于消费市场，智能音箱、智能家居等多通道交互产品将改变用户模式，催生新的O2O平台；对于工业而言，AI指向的工业机器人，甚至无人工厂将改善作业环境，提升生产力，降低成本。
以下为国内知名投资机构在人工智能领域的代表性投资：
真格基金：地平线机器人、智齿科技、格灵深瞳、助理来也、亿航无人机、泼辣熊、零零无限科技
红杉资本中国：地平线机器人、格灵深瞳、助理来也、大疆科技等
IDG资本：小i机器人、智齿科技、SenseTime、碳原子科技、芋头科技、零零无限科技、科沃斯机器人等
创新工场：蓝胖子机器人、小雨在家、易致机器人、旷世科技等
金沙江创投：地平线机器人、零零无限科技、天机等
北极光创投：图谱科技、进化动力等
启明创投：云知声、旷世科技等
东方富海：亿航无人机、永洪科技等
联想之星：旷世科技、思必驰、乐驾等
晨兴资本：地平线机器人、碳原子科技、美洽等
英诺天使基金：臻迪智能、通用机器人、速感科技等
GGV纪源资本：亿航无人机、深之蓝水下机器人、元趣味等
湖杉资本：天博智、元趣等
光速安振中国创业投资：助理来也、小鱼在家等
高通：云知声、七鑫易维等
线性资本：地平线机器人、芋头科技等
经纬中国：Camera360、永洪科技等
达泰资本：金石机器人、永洪科技
极客帮创投：异构智能、碳原子科技等
以下为《互联网周刊》与eNet研究院评选的2017年度中国人工智能企业百强
