2019年中國人工智能產(chǎn)業(yè)研究報告_7

1、核心摘要：“商業(yè)落地”已成為人工智能發(fā)展到當(dāng)前階段鮮明的主題詞，過去人工智能 技術(shù)驅(qū)動階段重在AI算法模型比拼，如今更要依賴商業(yè)場景洞察、專家團(tuán)隊(duì)實(shí) 力，將AI技術(shù)與行業(yè)實(shí)際需求結(jié)合，產(chǎn)生應(yīng)用與經(jīng)濟(jì)價值。因此本報告從人工智能在實(shí)體經(jīng)濟(jì)中的市場化情況出發(fā)，探尋人工智能對實(shí) 體經(jīng)濟(jì)的意義。研究表明，當(dāng)下，AI相關(guān)技術(shù)與傳統(tǒng)行業(yè)經(jīng)營模式和業(yè)務(wù)流程 開始產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性融合，智能經(jīng)濟(jì)時代的全新產(chǎn)業(yè)版圖初步顯現(xiàn)。預(yù)計(jì)2019年人 工智能賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)規(guī)模接近570億元。本報告對安防、金融、客服、醫(yī)療健康、零售、廣告營銷、教育、城市交通、 制造、農(nóng)業(yè)等十大傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用人工智能的現(xiàn)狀進(jìn)行了梳理。整體來看，過去

2、AI企業(yè)單純向傳統(tǒng)企業(yè)技術(shù)輸出的模式已悄然改變，全產(chǎn)業(yè)鏈都已參與進(jìn)來， 隨之而來的是AI應(yīng)用的快速滲透和對相應(yīng)場景的革新優(yōu)化。具體應(yīng)川場景、使 用價值及市場規(guī)模推算請?jiān)斠妶蟾娴诙抡撌?。通往智能世界探索的路徑存在多種可能，基于部署思路、建設(shè)架構(gòu)、同其他 數(shù)字化技術(shù)聯(lián)動等方面的差異，業(yè)內(nèi)已有與IoT結(jié)合的AIoT、與云平臺能力結(jié) 合的AI PaSS、與產(chǎn)業(yè)全面聯(lián)通相結(jié)合的AI+產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等發(fā)展路徑，將共促人 工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合。從市場角度看，對人工智能產(chǎn)業(yè)的未來發(fā)展思考集中于玩家角色變化、落地 場景的探索與評估和技術(shù)能力的強(qiáng)化提升，因?yàn)樯鲜鲆蛩貢I(yè)務(wù)布局、商業(yè)模 式、可持續(xù)發(fā)展產(chǎn)生重要

3、影響。艾瑞認(rèn)為未來認(rèn)知智能的推進(jìn)將帶來傳統(tǒng)意義上 客戶方的AI化，AI技術(shù)將進(jìn)一步向其他實(shí)體產(chǎn)業(yè)滲透，同時市場環(huán)境的壓力敦 促國內(nèi)AI行業(yè)形成自主可控的產(chǎn)業(yè)鏈，這些變化都將促使我國人工智能產(chǎn)業(yè)的 長期健康發(fā)展。行業(yè)概述篇人工智能戰(zhàn)略意義商業(yè)價值：2019年AI賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)預(yù)計(jì)頁獻(xiàn)收入近570億元近幾年，人工智能技術(shù)在實(shí)體經(jīng)濟(jì)中尋找落地應(yīng)用場景成為核心要義，人工 智能技術(shù)與傳統(tǒng)行業(yè)經(jīng)營模式及業(yè)務(wù)流程產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性融合，智能經(jīng)濟(jì)時代的全新 產(chǎn)業(yè)版圖初步顯現(xiàn)，預(yù)計(jì)2019年人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模接近570億元，目前， 安防和金融領(lǐng)域市場份額最大，工業(yè)、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域具有爆發(fā)潛力。人工智能產(chǎn)業(yè)圖譜人智能產(chǎn)

4、業(yè)成熟度安防與金融發(fā)展條件較好，業(yè)務(wù)滲透最快，營俏、客服、教育等有望快速發(fā) 展我們根據(jù)基礎(chǔ)建設(shè)和價值空間兩大維度對人工智能賦能的十大實(shí)體經(jīng)濟(jì)類 型進(jìn)行分析?？傮w而言，金融、營銷、安防、客服等場景在IT基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù) 質(zhì)量、對新技術(shù)的接受周期等AI發(fā)展基礎(chǔ)條件方面表現(xiàn)較優(yōu)，而在當(dāng)下市場規(guī) 模、行業(yè)發(fā)展增速、解決方案落地效果和政策導(dǎo)向等諸多因素的影響下，安防、 金融、教育、客服等場景將產(chǎn)生較高的商業(yè)化滲透和對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)提升程度。其余產(chǎn)業(yè)中，制造場景由于基礎(chǔ)建設(shè)復(fù)雜、數(shù)據(jù)獲取難度較大，且實(shí)際智能 應(yīng)用仍較為邊緣化，AI應(yīng)用短期內(nèi)滲透釋放難度較大；醫(yī)療、零售、交通等場 景隨著AI技術(shù)與場景核心痛點(diǎn)匹配度

5、上升、產(chǎn)品逐漸完善，未來將激發(fā)更大價 值；農(nóng)業(yè)因?yàn)榧夹g(shù)基礎(chǔ)、商業(yè)模式、購買能力等問題，目前AI的賦能作用尚不 明顯，有待未來探索。賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)篇泛安防領(lǐng)域2022年G端與B端市場規(guī)模有望突破700億元2016年是AI+安防商業(yè)化元年，2018年，我國AI+安防軟硬件市場規(guī)模達(dá) 到135億元，部分頭部安防廠商AI業(yè)務(wù)在總營收中占比從大約4%提升至超過8%, 部分典型AI公司安防業(yè)務(wù)則占接近一半的營業(yè)收入。2018年城市公共安防中AI 滲透率達(dá)到2. 6%o預(yù)計(jì)2019年市場仍將保持高增速,到十三五收官之年2020年增速開始穩(wěn)定, 屆時市場規(guī)?？蛇_(dá)到453億元（城市公共安防AI滲透率達(dá)到11%）

6、, 2022年市 場規(guī)模有望突破700億元（城市公共安防AI滲透率達(dá)到25%）,從2017年到2022 年 CAGR 達(dá)到 78. 3%o視頻監(jiān)控占比近90船 中心側(cè)份額最大2018年AI+安防軟硬件市場約135. 3億元的產(chǎn)值中，視頻監(jiān)控占據(jù)絕大部分, 份額近90%,成為AI+安防的主賽道。其中，端側(cè)市場規(guī)模超過38億元，占28. 3%, 中心側(cè)市場規(guī)模超過74億元，占54. 8%o而在AI+安防的核心戰(zhàn)場公共安全領(lǐng)域，總市場規(guī)模約93.1億元，其中端 側(cè)市場規(guī)模約13. 8億元，占14. 8%,中心側(cè)市場規(guī)模約66. 5億元，占71. 4%, 邊緣側(cè)滲透有限，占比較小，約3. 8%。出入口

7、控制的主要產(chǎn)品如人臉識別閘機(jī)、門禁等，門檻相對較低，與監(jiān)控人 臉識別具備相通之處，因此絕大部分安防產(chǎn)品與解決方案提供商均涉足這部分業(yè) 務(wù)，其市場相對較大。傳統(tǒng)金融領(lǐng)域傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)、互金公司和AI公司是主要參與者，中小型金融機(jī)構(gòu)表現(xiàn)活 躍傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)擁有廣泛的客戶基礎(chǔ)和海量高可信度的數(shù)據(jù)積累，擁有完整的 線下布局，對AI應(yīng)用有核心需求，是市場中主要的需求方；互聯(lián)網(wǎng)金融公司承 教人口紅利，擁有大量的C端客戶和流量數(shù)據(jù)，在產(chǎn)品設(shè)計(jì)和渠道運(yùn)營方面具有 優(yōu)勢，是技術(shù)的需求方，也是提供者；AI公司在終端客戶和數(shù)據(jù)積累方面不足, 但在特定方向上具有較強(qiáng)的創(chuàng)新性和研發(fā)能力，是主要的技術(shù)提供者。傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)主要

8、通過成立子公司自研技術(shù)、對外投資并購和采購合作三種 方式進(jìn)行AI布局，目前以采購合作為主，需求更傾向于金融零售中的風(fēng)控反欺 詐和精準(zhǔn)營銷。國有銀行等大型機(jī)構(gòu)對于AI產(chǎn)品采購的態(tài)度更顯謹(jǐn)慎，為保證數(shù)據(jù)安全可 控，往往要求合作公司開放代碼，由雙方共同開發(fā)，在篩選合作對象時更看中 AI公司的合作案例和研發(fā)能力，而中小型機(jī)構(gòu)相對靈活，是市場中的活躍者； 互聯(lián)網(wǎng)金融公司面臨著新一輪轉(zhuǎn)型，在牌照監(jiān)管壓力下，互金公司將加大與銀行 的合作，由業(yè)務(wù)輸出向技術(shù)輸出拓展。AI公司在金融方面以智能風(fēng)控產(chǎn)品為主，主要存在技術(shù)集中型和數(shù)據(jù)集中 型兩類，前者在算法模型訓(xùn)練方面有優(yōu)勢，后者在黑名單數(shù)據(jù)積累方面有優(yōu)勢， AI公

9、司與大型機(jī)構(gòu)合作后摸索出的解決辦法對中小型機(jī)構(gòu)更有應(yīng)用價值。傳統(tǒng)金融領(lǐng)域2022年傳統(tǒng)金融AI投入約580億元，銀行業(yè)務(wù)仍是核心場景據(jù)艾瑞統(tǒng)計(jì)，2018年中國傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)科技投入約為1604. 3億元，較2017 年增長10%,其中包括硬件和軟件的AI相關(guān)投入約占10.4%,為166. 8億元，較 2017年增速為42. 9%o保守估計(jì)，到2022年中國傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)科技投入將突破3700億元，AI相 關(guān)投入占比將達(dá)到15. 6%,超580億元。銀行業(yè)是AI相關(guān)應(yīng)用的主要投入方，占比70%,大部分通過外部采購方式 獲取AI服務(wù)，其中對基礎(chǔ)設(shè)施層投入占60%,在AI應(yīng)用層投入占40%,約39 億元

10、，硬件部分（以AI攝像頭和人證比對機(jī)為主）占三分之一，軟件部分（以 精準(zhǔn)營銷和智能風(fēng)控平臺為主）占三分之二。客服領(lǐng)域2022年智能客服業(yè)務(wù)規(guī)模將突破160億元，AI技術(shù)成為重要推動力2018年，智能客服業(yè)務(wù)規(guī)模達(dá)到27. 2億元，其中以智能客服機(jī)器人為代表 的AI應(yīng)用業(yè)務(wù)規(guī)模達(dá)到7. 9億元，預(yù)計(jì)2022年智能客服業(yè)務(wù)規(guī)模將突破160 億元，年復(fù)合增長率為56樂AI應(yīng)用業(yè)務(wù)規(guī)模突破70億元。在LP技術(shù)的賦能作用下，客服業(yè)務(wù)將向企業(yè)服務(wù)、智能家居、智能可穿戴、 車教設(shè)備、智能服務(wù)機(jī)器人、智能會議系統(tǒng)等領(lǐng)域拓展，預(yù)計(jì)2022年，泛智能 客服市場想象空間將突破600億?？头I(lǐng)域NLP技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)

11、累積將拓展智能客服企業(yè)的業(yè)務(wù)邊際由于客服行業(yè)中智能化需求上升，除原有的客服機(jī)器人廠商外，擁有豐富大 客戶資源的傳統(tǒng)客服軟件廠商、基于PaaS云通訊優(yōu)勢的云客服廠商、互聯(lián)網(wǎng)巨 頭公司的相關(guān)客服平臺都開始組建自身的AI團(tuán)隊(duì)，布局智能客服。智能客服最大的隱性價值在于NLP技術(shù)在實(shí)際場景中的訓(xùn)練和標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù) 累積，后者在挖掘客戶有價值信息中明顯起到降本增效的作用，標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)打 通了企業(yè)內(nèi)部營銷、產(chǎn)品等環(huán)節(jié)，使得智能客服業(yè)務(wù)擁有了向企業(yè)服務(wù)其他場景 拓展的能力；而NLP技術(shù)將成為智能客服公司的核心競爭力，可以此向制造、政 務(wù)、醫(yī)療等領(lǐng)域拓展，向集認(rèn)知、交互、協(xié)同、功能性于一身的智能系統(tǒng)發(fā)展。醫(yī)療健康領(lǐng)

12、域AI醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品潛在價值巨大，但商業(yè)落地面臨瓶頸本報告重點(diǎn)關(guān)注AI醫(yī)學(xué)影像賽道。AI醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品有肺結(jié)節(jié)等胸部AI、心 血管疾病AI、大血管疾病AI、DR影像智能報告AI、骨關(guān)節(jié)疾病AI、乳腺影像 AI、神經(jīng)系統(tǒng)影像AI、骨齡判讀AI、小兒疾病AI、盆腔影像AI、腦部影像AI、 眼底影像AI、皮膚AI、病理AI、超聲AI等十余種，其中肺結(jié)節(jié)等胸部AI產(chǎn)品 最多、認(rèn)知度最高。AI醫(yī)學(xué)影像商業(yè)落地的大背景是我國影像科醫(yī)師明顯不足：每年影像檢查 量上升30%,而影像科醫(yī)師只增長4%, 一方面給醫(yī)院和醫(yī)師造成巨大壓力，醫(yī)師 在重復(fù)、單調(diào)的閱片工作中容易出現(xiàn)疲勞、漏診等現(xiàn)象，另一方面中長尾醫(yī)療機(jī) 構(gòu)缺

13、乏具備診斷能力的影像醫(yī)師，造成可拍片但無人寫報告的局面。AI醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品的主要價值包括:(1)診斷賦能。提高疾病表征的檢出率，減少漏診，幫助癌癥等重大疾病 患者實(shí)現(xiàn)早診早治，提升病人存活率、降低家庭及社會診療成本，艾瑞預(yù)測，若 未來AI醫(yī)學(xué)影像得到大規(guī)模使用，在癌癥方面可節(jié)省診療與用藥支出2470億元, 其中節(jié)省醫(yī)保和民政救濟(jì)支出1062億元；(2)治療方案賦能。AI對影像進(jìn)行分割精準(zhǔn)確認(rèn)病灶位置、形態(tài)，可輔助 評估患者術(shù)前術(shù)后風(fēng)險，不過相關(guān)技術(shù)和產(chǎn)品尚不成熟；(3)閱片賦能，提升閱片效率、節(jié)約醫(yī)師時間。從AI產(chǎn)品的價值定位分析, 其在很長時期內(nèi)都以院內(nèi)客戶通過IT采購或科研合作形式付費(fèi)為主，

14、而AI產(chǎn)品 的落地還面臨準(zhǔn)入門檻高、周期長，產(chǎn)品功能仍需完善等問題，商業(yè)化快速推進(jìn) 有賴于上述問題的解決。醫(yī)療健康領(lǐng)域醫(yī)療健康是個慢行業(yè)，預(yù)計(jì)2022年AI醫(yī)學(xué)影像市場近10億元AI醫(yī)學(xué)影像的商業(yè)落地預(yù)計(jì)于2019年起步，到2022年市場規(guī)模達(dá)到9. 7 億元，在已定級醫(yī)院中總付費(fèi)滲透率達(dá)5%,在三級醫(yī)院和二級醫(yī)院的總付費(fèi)滲 透率達(dá)到8%,期間若產(chǎn)品功能取得突破性進(jìn)展則有更大發(fā)展空間。此前，AI醫(yī)學(xué)影像基本采用三甲醫(yī)院試用合作的模式，2019年后逐步推進(jìn) 產(chǎn)品收費(fèi)，隨著分級診療的推進(jìn)和市場對AI認(rèn)知的提升一，預(yù)計(jì)2020年底至2021 年部分產(chǎn)品獲得CFDA三類醫(yī)療器械認(rèn)證，同年二級醫(yī)院客戶數(shù)

15、量首次超過三級 醫(yī)院。目前主要有三種收費(fèi)模式：(1)將AI醫(yī)學(xué)影像嵌入云HIS或云PACS中，打包售賣，由于現(xiàn)階段AI 產(chǎn)品商業(yè)化面臨產(chǎn)品功能還未完全直擊客戶痛點(diǎn)，醫(yī)院客戶較多使用的是免費(fèi) AI,與云服務(wù)結(jié)合可將AI作為收費(fèi)模塊；(2)將AI作為服務(wù)單獨(dú)提供，其優(yōu)勢在于相較于云服務(wù)，軟件開發(fā)形式更 符合醫(yī)院采購習(xí)慣；(3)與影像設(shè)備廠商合作提供具有AI功能的醫(yī)療影像設(shè)備，收取一定分成, 這種形式較難提供完整的拍片閱片智能解決方案、需要重新申報CFDA審批認(rèn) 證，目前落地較少。目前市場中主要有AI企業(yè)、醫(yī)療信息化廠商、科技巨頭、 醫(yī)療影像設(shè)備廠商等幾類玩家。零售領(lǐng)域2022年AI+零售建設(shè)投入將

16、超175億包含大賣場、超級市場、便利商店等業(yè)態(tài)的現(xiàn)代渠道型零售品牌是新零售的 主要實(shí)踐場景，也是相關(guān)產(chǎn)品服務(wù)的主要買方。據(jù)艾瑞研究，2018年中國現(xiàn)代渠道主要零售商數(shù)字化建設(shè)投入為285.1億 元，其中AI投入為約9億元，占比3.15%,據(jù)預(yù)測，到2022年其數(shù)字化建設(shè)投 入將突破700億元，AI投入將超過178億元，占比超過25%,得益于阿里巴巴、 京東、蘇宇等零售巨頭的推動，以AI應(yīng)川為代表的新零售概念處于增長的上升 通道，未來兩年將保持較高增速。目前AI應(yīng)用可以分為以人為準(zhǔn)的AI解決辦法、商品識別、供應(yīng)鏈優(yōu)化、智 能服務(wù)機(jī)器人/客服機(jī)器人和無人貨柜/無人店五大類，以CV技術(shù)為核心的人臉

17、識別和商品識別是主要建設(shè)方向，相關(guān)投入占整體的55.36%,供應(yīng)鏈優(yōu)化最為 復(fù)雜，對AI算法的可用性要求最高，但更靠近零售業(yè)的核心痛點(diǎn)，未來可釋放 的增益價值最大。零售領(lǐng)域AI公司、云服務(wù)商和零售商是主要玩家，算法與經(jīng)驗(yàn)的融合是最終方向目前以人工智能技術(shù)為代表的新零售解決辦法主要有兩種提供途徑，其一是 技術(shù)輸出型，提供方主要為云服務(wù)商和AI公司，其中云服務(wù)商通過集成AI公司 的算法能力，向用戶輸出基于云平臺的標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)，而AI公司交付給用戶的解 決辦法多為定制類項(xiàng)目，解決用戶個性化需求，這也是其主要的收入來源；另一 種是經(jīng)驗(yàn)輸出型，山成熟的品牌零售商提供解決辦法，試圖將品牌自身多年的運(yùn) 營經(jīng)驗(yàn)

18、和新技術(shù)融合，向中小微型零售商輸出，優(yōu)化其運(yùn)營模式。兩種途徑出發(fā)點(diǎn)不同，但終將向算法與行業(yè)經(jīng)驗(yàn)融合，產(chǎn)出可執(zhí)行方案的方 向發(fā)展，而在實(shí)際場景中的不斷試錯是達(dá)到這一目標(biāo)的唯一方法。數(shù)字營銷：AI的引入彌合了傳統(tǒng)數(shù)字化營銷的不足隨著營銷產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展，傳統(tǒng)的營俏模式漸顯不足，在用戶時間碎片化的 前提下，廣告R0I效果不理想、目標(biāo)用戶不清晰等問題被不斷放大，同時病毒式 的投放方式以及單一的內(nèi)容形式也必然會讓用戶產(chǎn)生審美疲勞，降低對廣告的體 驗(yàn)和興趣，媒資與流量管理的效率亟待提升。人工智能針對上述問題，通過技術(shù)與營銷環(huán)節(jié)相結(jié)合，在提供更加充實(shí)的用 戶特征以及創(chuàng)意內(nèi)容的同時.，對投放的策略和形式進(jìn)行優(yōu)化

19、，提升引流、集客、 轉(zhuǎn)化效果。視頻廣告：增加廣告位資源，提升用戶接受度本報告重點(diǎn)關(guān)注AI在場景識別廣告賽道的商業(yè)價值。目前，AI場景營銷、 廣告快速植入、功能性互動營銷等視頻廣告類業(yè)務(wù)已經(jīng)有較為明確的商業(yè)模式,主要由長視頻平臺及AI公司通過視頻廣告招商分成的形式運(yùn)作，2018年實(shí)現(xiàn)了 初步商業(yè)落地,艾瑞初步測算當(dāng)年市場規(guī)模達(dá)到8. 8億元,預(yù)計(jì)2022年可達(dá)63. 8 億元，若市場接受度充足、滲透率高于預(yù)期，則有望達(dá)到133億元。AI場景廣告相比傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)視頻廣告可新增約40%廣告位資源、平均提升點(diǎn)擊 率2. 5倍，綜合投放類型、滲透情況等因素，粗略測算未來AI場景廣告可為網(wǎng) 絡(luò)視頻廣告產(chǎn)業(yè)帶來

20、31%的價值提升。邊看邊買類服務(wù)由短視頻平臺自建或AI公司提供，有收取電商平臺提成、 按點(diǎn)擊收費(fèi)、收取項(xiàng)目實(shí)施費(fèi)等幾種收費(fèi)模式，在短視頻平分、電商自有直播中 落地較快，在長視頻平臺、0TT等領(lǐng)域的應(yīng)用和商業(yè)模式都有待成熟。教育領(lǐng)域受政策及文化限制較小的校外市場和成人市場AI滲透率較高由于教育關(guān)系到一個人未來的發(fā)展機(jī)會，試錯成本高，所以當(dāng)一項(xiàng)新技術(shù)或 一種新模式出現(xiàn)時，用戶一般不愿率先做“小白鼠”，而是傾向于選擇口碑好的 成熟品牌，并且，人腦吸收知識或技能的過程在目前無法清晰地拆解呈現(xiàn)出來， 過程不透明，更加重了用戶消費(fèi)時的謹(jǐn)慎心理。因此教育行業(yè)本身具有頑固性，對于新技術(shù)或新模式存在天然的排斥，

21、而不 像大眾消費(fèi)品行業(yè)、娛樂行業(yè)那樣求新求異。從人工智能在不同教育領(lǐng)域的滲透程度來看，越是校外市場，受到教育部門 的監(jiān)管就越小，越是高年齡段的市場，用戶的容錯能力就越高，所以滲透程度相 對高。其中口語聽力練測、智能題庫、組卷閱卷/作業(yè)批改等場景是目前滲透最 好的幾個場景。教育領(lǐng)域堅(jiān)實(shí)的發(fā)展基礎(chǔ)一一龐大的在線教育市場規(guī)模和用戶數(shù)量經(jīng)過20余年的曲折發(fā)展，隨著用戶對在線教育的接受度不斷提升、在線付 費(fèi)意識逐漸養(yǎng)成以及線上學(xué)習(xí)體驗(yàn)和效果的提升等因素影響，中國在線教育的市 場規(guī)模與用戶數(shù)量已進(jìn)入了初步成熟階段。2018年中國在線教育市場規(guī)模達(dá)2517. 6億元，付費(fèi)用戶數(shù)量超過1. 35億 人，人工智

22、能技術(shù)進(jìn)入教育領(lǐng)域后，市場上涌現(xiàn)出大量專注于“AI+教育”的新 型教育機(jī)構(gòu)，在線教育企業(yè)也在已有業(yè)務(wù)線基礎(chǔ)上引入人L智能技術(shù)以提升教學(xué) 效率、拓展商業(yè)模式。艾瑞認(rèn)為，目前在線教育中與人工智能技術(shù)相關(guān)的業(yè)務(wù)規(guī)模已超過120億 元，在AI技術(shù)不斷發(fā)展及教育領(lǐng)域AI落地成熟度持續(xù)提升的背景下，預(yù)計(jì)2022 年與人工智能技術(shù)相關(guān)的在線教育業(yè)務(wù)規(guī)模將超過700億元。城市交通領(lǐng)域2022年交通大腦市場將達(dá)33億，軟件需求上升促進(jìn)其發(fā)展治理擁堵問題是城市交通場景的核心需求，所以本報告聚焦于城市智慧交通 管控平臺目前的應(yīng)用現(xiàn)狀和商業(yè)化程度。2016年應(yīng)用人工智能技術(shù)的交通大腦出現(xiàn)，使交通管控系統(tǒng)正式步入智能

23、化時代。交通大腦實(shí)質(zhì)是囊括數(shù)據(jù)采集平臺、數(shù)據(jù)分析平臺、數(shù)據(jù)建模平臺和決 策平臺的PaaS云服務(wù)，通過對城市交通場景中眾多傳感器采集的數(shù)據(jù)信息關(guān)聯(lián) 性處理，建立數(shù)據(jù)庫，由機(jī)器學(xué)習(xí)對信號燈管控、車流誘導(dǎo)等問題進(jìn)行建模，聯(lián) 動信號燈控制系統(tǒng)和手機(jī)地圖軟件等，輸出最佳解決辦法。據(jù)艾瑞統(tǒng)計(jì)，2018年交通管控項(xiàng)目規(guī)模約166. 2億元，其中交通大腦項(xiàng)目 規(guī)模約5. 3億元，預(yù)測2022年交通管控項(xiàng)目規(guī)模將突破240億，交通大腦項(xiàng)目 突破32億。目前交通大腦的供應(yīng)商多采用與合作伙伴綁定的形式爭取項(xiàng)目，利潤在整體 項(xiàng)目的20%左右，在產(chǎn)業(yè)鏈中的話語權(quán)不高，但以北、上、廣、深為代表的一線 城市和部分二線城市，

24、已經(jīng)從基礎(chǔ)建設(shè)階段向應(yīng)用階段過渡，對軟件的需求逐漸 上升，這一利好未來會持續(xù)促進(jìn)交通大腦項(xiàng)目的落地。制造領(lǐng)域制造數(shù)字化是“AI+制造”的基礎(chǔ)我國制造業(yè)信息化水平參差不齊，且制造產(chǎn)業(yè)鏈條遠(yuǎn)比其他行業(yè)復(fù)雜，更強(qiáng) 調(diào)賦能者對行業(yè)背景的理解，這都造成了制造業(yè)的AI賦能相比其他行業(yè)門檻更 高、難度更大。盡管人工智能技術(shù)在制造業(yè)的部分環(huán)節(jié)與流程中已經(jīng)有了一定程度的應(yīng)用， 但整體滲透率仍然處于較低水平?！癆I+制造”的落地基礎(chǔ)取決于制造業(yè)的數(shù)字 化程度，根據(jù)中國信通院的測算，2018年中國工業(yè)數(shù)字化經(jīng)濟(jì)的比重僅為18. 3%, 尚不足20%o在制造業(yè)整體數(shù)字化水平偏低的背景下，艾瑞認(rèn)為AI技術(shù)在制造業(yè)數(shù)字化

25、 經(jīng)濟(jì)中的滲透率在0. 4%左右，并將在2022年達(dá)到1%<.農(nóng)業(yè)領(lǐng)域農(nóng)業(yè)數(shù)字化基礎(chǔ)薄弱，AI滲透率低，市場尚處于培育期傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的AI賦能都以其數(shù)字化程度為基礎(chǔ)，中國農(nóng)業(yè)在耕地面積有限且 不斷減少、規(guī)?；N植范圍較小、機(jī)械化程度不高等因素的影響下，數(shù)字化程度 處于較低水平。2018年，中國農(nóng)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)占增加值比重僅為7. 3%,不僅遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于服務(wù)業(yè) 的35. 9%,與工業(yè)相比也有較大差距。由于農(nóng)業(yè)的信息化、數(shù)字化基礎(chǔ)薄弱，人 工智能在農(nóng)業(yè)中的成長壯大還需要一段積累數(shù)據(jù)和調(diào)整算法的培育期，并隨著農(nóng) 業(yè)數(shù)字化程度的逐步提升以及農(nóng)業(yè)企業(yè)、農(nóng)業(yè)規(guī)模戶對“AI+農(nóng)業(yè)”產(chǎn)品服務(wù)的 認(rèn)可而迎來新的發(fā)展。

26、2018年中國“AI+農(nóng)業(yè)”領(lǐng)域的市場規(guī)模為1.9億元。預(yù)計(jì)未來數(shù)年內(nèi)，“AI+農(nóng)業(yè)”市場規(guī)模將以35. 2%的年復(fù)合增長率高速發(fā) 展，并于2024年突破10億元，2025年達(dá)到15. 7億元。新興發(fā)展模式篇AIoT核心生態(tài)主要包括智能設(shè)備與解決方案方、系統(tǒng)方、基礎(chǔ)設(shè)施提供方AIoT的體系架構(gòu)中主要包括物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備及解決方案、操作系統(tǒng)/平臺、基礎(chǔ) 設(shè)施（以云服務(wù)形態(tài)為主）等三大層級。智能化設(shè)備是AIoT的“五官”與“手腳”，可以完成視圖、音頻、壓力、 溫度等數(shù)據(jù)收集，并執(zhí)行抓取、分揀、搬運(yùn)等行為，通常是物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備與解決方 案搭配向客戶提供，這一層涉及設(shè)備形態(tài)多樣化，玩家眾多。操作系統(tǒng)/平臺相當(dāng)于

27、AIoT的“大腦”，解決流程體系性問題，核心功能包 括對設(shè)備層進(jìn)行連接與控制，分配計(jì)算資源，通過AI算法協(xié)同優(yōu)化、合理調(diào)度 等，這一層對業(yè)務(wù)邏輯、統(tǒng)一建模、全鏈路技術(shù)能力、高并發(fā)支撐能力等要求較 高?；A(chǔ)設(shè)施層是AIoT的“軀干”，提供服務(wù)器、存儲等IT基礎(chǔ)設(shè)施。AI PaaSAI能力平臺化輸出降低了入局門檻，推動商業(yè)化第二波爆發(fā)隨著人工智能技術(shù)對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的不斷滲透，越來越多的企業(yè)對AI產(chǎn)生了需 求，但自主組建一支AI技術(shù)團(tuán)隊(duì)，研發(fā)相關(guān)系統(tǒng)和應(yīng)用對于大部分公司而言投 入產(chǎn)出比并不高，而且難以達(dá)到“即插即用”的效果，因此通過云平臺PaaS層 輸出AI能力的AI PaaS服務(wù)成為需求方向。結(jié)合產(chǎn)業(yè)

28、化落地，AI PaaS平臺可分為三個階段，既模型自動化生產(chǎn)、模 型規(guī)模化生產(chǎn)和模型智能化生產(chǎn)，逐步實(shí)現(xiàn)去監(jiān)督化生產(chǎn)。AI PaaS 乂分公有云平臺和私有云平臺，二者在架構(gòu)方面主體基本一致，只有在權(quán)限管理、資源管理 和數(shù)據(jù)管理部分區(qū)分公有化和私有化，總體來看AI PaaS要滿足模塊化、分布式、 資源共享、可拓展和環(huán)境分離五大特性，以滿足不同量級用戶的并發(fā)需求。產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)打造數(shù)據(jù)環(huán)境，AI算法體現(xiàn)核心價值互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司正致力于推動產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，希望通過豐富的云端應(yīng)用打 通產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)，使真實(shí)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)能夠在云平臺累積。其中，AI主要通過認(rèn)知智能體現(xiàn)價值，由NLP、知識圖譜技術(shù)建立打通產(chǎn)業(yè) 的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫，通過機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型，推導(dǎo)出最佳的優(yōu)化策略，向企業(yè)輸出解 決辦法、咨詢服務(wù)或SaaS應(yīng)用等，使整條產(chǎn)業(yè)鏈的生產(chǎn)更柔性，商業(yè)邏輯更具 可預(yù)測性。隨著平臺用戶增加，導(dǎo)入數(shù)據(jù)激增，AI算法獲得更多優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)訓(xùn)練，準(zhǔn)確 率上