《亿欧智库：人工智能产业综述报告》新鲜出炉

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[ 亿欧导读 ]报告主要分为四大版块：回顾人工智能发展的路线图、冷静审视技术的本质、挖掘技术落地具体市场的机遇和挑战、以及附录了217位主要中国企业核心AI人才的图谱。

本研究报告为亿欧智库团队历时3个多月进行桌面研究、走访企业看到、思考总结到的信息，报告特点为关注技术和产业的结合落地，诚然报告存在诸多不足，疏漏之处在所难免，敬请读者多多批评指正。

报告简版如下：

CHAPTER 1 回顾人工智能发展的路线图

2016年是人工智能发展的一个重要拐点，是更快更强的计算力和爆炸式增长的数据库将深度学习推到了镁光灯之下。

不夸张的说，人工智能已经成为了流行文化甚至是政治话语的前沿，但我们也推测，很有可能人工智能在下一个路口就步入了舆论的冬季。

CHAPTER 2 冷静审视人工智能技术的本质

2.1 总览人工智能技术图谱;

基础支撑层的算法创新发生在上世纪80年代末，是大数据和计算力将人工智能推到镁光灯之下，而建立在这之上的基础技术便是计算机视觉、语音识别和自然语言理解，机器试图看懂、听懂人类的世界、用人类的语言和人类进行交流，研究人类智能活动的规律。

2.2 计算机视觉技术模式图和对应企业图;

计算机视觉是一门研究如何让机器“看”的科学，更进一步的说，是指用计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量的机器视觉，并进一步做图形处理，使计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

目前世界上图像识别最大的数据库，是斯坦福大学人工智能实验室提供的ImageNet，而针对诸如医疗等细分领域还需要收集相应的训练数据;Google、Microsoft此类科技巨头会面向市场提供开源算法框架，为初创视觉识别公司提供初级算法。

2.3 语音识别技术模式图和对应企业图;

语音识别是以语音为研究对象，通过信号处理和识别技术让机器自动识别和理解人类口述的语言后，将语音信号转换为相应的文本或命令的一门技术。由语音识别和语音合成、自然语言理解、语义网络等技术相结合的语音交互正在逐步成为当前多通道、多媒体智能人机交互的主要方式。

2.4 自然语言理解的应用：搜索引擎和机器翻译;

自然语言理解即文本理解，和语音图像的模式识别技术有着本质的区别，语言作为知识的载体，承载了复杂的信息量，具有高度的抽象性，对语言的理解属于认知层面，不能仅靠模式匹配的方式完成。

得益于互联网将线下信息在线化还衍生出UGC模式为自然语言理解技术的发展充实了语料库，但鉴于深度学习采用的层次结构从大规模数据中自发学习的黑盒子模式是不可解释的，而以语言为媒介的人与人之间的沟通应该要建立在相互理解的基础上的，所以深度学习在搜索引擎和机器翻译上的效用没有语音图像识别来得显著。

CHAPTER 3 人工智能技术落地具体市场的机遇和挑战

追溯本质来讲，人工智能是一项降本增效、赋能产业升级的工具，不同的是它在各行各业所受到的关注度——或过度的追捧，或悄无声息。总体来看，亿欧智库在“医疗”、“金融”和“出行”这三个领域都看到了降本增效的可能性，看到了这些市场的变革关乎着普罗大众的迫切需求，也看到这些变革的背后所带来的潜力效应。

3.1 智能医疗

AI赋予医疗降本增效功能，但医疗智能化之路依然崎岖。

基层的诉求是“加工资、快下班”、“看病贵、看病难”，从长期来看诉求得不到满足的原因出在“大数据没能共享”、“医疗信息未能标准化”，但要解决医疗的根本问题，便会牵扯出其背后庞杂的利益网等棘手问题，医疗智能化依然崎岖。

3.2 智能投顾

投资者需要投资顾问帮忙做“情绪管理”和给予一定的“投资策略/建议”。

AI在“数据搜索”和“自动生成报告”的具体应用中辅助投顾做到量化交易。

总体来看，AI辅助智能投顾降低了投资的门槛，吸纳了更大规模的投资群体。但在智能投顾领域计算机也还无法完全替代人类，在一些关键时刻还是需要依靠专业经验来做决策。而从AI涉略的投资策略/建议环节来看，人工智能所能替代的只是初级的信息收集与处理等基础工作，运用大数据独立做投资决策更多是一个概念，成熟市场很少这样操作。在许多金融科技从业者看来，重视AI但远未到委以重任的地步。

（编辑：西安站长网）

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