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新一代人工智能發(fā)展白皮書(2017)第四章——投融資特征及趨勢

來源:CIE智庫

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所屬頻道:新聞中心

關(guān)鍵詞:人工智能發(fā)展白皮書 投融資特征及趨勢

      

        潘云鶴     中國工程院院士

     

    指導(dǎo)單位

        工業(yè)和信息化部信息化和軟件服務(wù)業(yè)司

     

    指導(dǎo)委員會

        謝少鋒    工信部信軟司司長

        李冠宇    工信部信軟司副司長

        徐曉蘭    中國電子學(xué)會副理事長兼秘書長

        張宏圖    中國電子學(xué)會總部黨委書記兼副秘書長

        商    超    工信部信軟司軟件處處長

        傅永寶    工信部信軟司軟件處調(diào)研員

     

    專家委員會(排名不分先后,按姓氏筆畫排序)

        王士進     科大訊飛研究院副院長

        韋    青     微軟中國公司首席技術(shù)官

        宋    波     國安瑞(北京)科技有限公司總經(jīng)理

        劉志堅     京東金融總法律顧問

        吳甘沙     馭勢科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO

        季向陽     清華大學(xué)自動化系教授

        陳麗娟     阿里巴巴人工智能實驗室負責(zé)人

        梁家恩     云知聲信息技術(shù)有限公司董事長兼CTO

        崔    巖     中德人工智能研究院院長

        蔡雄山     騰訊研究院法律研究中心副主任

     

    編寫單位

          中國電子學(xué)會

     

    編寫人員

          李    颋      周岷峰      馬    良     凌    霞

          李    巖      張雅妮      許華磊     張    嬋

          張    力      陳濛萌      樊江洋     朱    毅

          李俊平      閻德利      謝中業(yè)     陳    巖

    1、編制背景

    自1956年概念得以確立以來,人工智能發(fā)展至今已逾60年,隨著所處信息環(huán)境和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的深刻變革,開始邁進新一輪發(fā)展階段,呈現(xiàn)出大數(shù)據(jù)、跨媒體、群體性、自主化、人機融合的發(fā)展新特征,從學(xué)術(shù)牽引式發(fā)展迅速轉(zhuǎn)變?yōu)樾枨鬆恳桨l(fā)展,相比歷史上的任何時刻,都要更加接近于人類智能,既能為進一步掌握城市發(fā)展、生態(tài)保護、經(jīng)濟管理、金融風(fēng)險等宏觀系統(tǒng)提供指導(dǎo),也能為設(shè)計制造、健康醫(yī)療、交通管理、能源節(jié)約等微觀領(lǐng)域提供解決方案。我國正值工業(yè)化、城鎮(zhèn)化、信息化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的攻堅階段,迫切需要加快推動人工智能在國民經(jīng)濟社會各行業(yè)、各領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用,促進產(chǎn)業(yè)提質(zhì)增效,改善人民生活水平,切實解決經(jīng)濟運行的重大結(jié)構(gòu)性失衡。針對于此,有必要研究編制新一代人工智能發(fā)展白皮書,明確人工智能在新時期、新形勢下的技術(shù)框架、關(guān)鍵環(huán)節(jié)、應(yīng)用前景,為推動人工智能關(guān)鍵技術(shù)進步和產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用推廣提供措施建議,進一步推動我國智能相關(guān)的前沿新興產(chǎn)業(yè)持續(xù)健康快速發(fā)展,有力支撐我國信息化和工業(yè)化深度融合邁上新臺階。

    2、編制目標

    (1)明確新一代人工智能的主要發(fā)展方向,系統(tǒng)歸納其主要驅(qū)動因素及最具典型意義的特征。

    (2)研究新一代人工智能的技術(shù)框架,梳理技術(shù)演進軌跡,提出基礎(chǔ)性、通用性技術(shù)體系。

    (3)探索新一代人工智能的產(chǎn)業(yè)邊界,劃分產(chǎn)業(yè)類別和應(yīng)用場景,研判相關(guān)的投融資特征及趨勢。

    (4)提出促進新一代人工智能及相關(guān)技術(shù)及產(chǎn)業(yè)發(fā)展的可行性措施建議,為相關(guān)行業(yè)主管部門提供決策參考,為行業(yè)健康有序發(fā)展提供指導(dǎo)依據(jù)。

    3、編制方法

    (1)研究學(xué)習(xí)國內(nèi)外相關(guān)戰(zhàn)略政策文件,充分借鑒參考國內(nèi)外主要研究動態(tài)和成果。主要包括:美國白宮發(fā)布的《為人工智能的未來做好準備》、《國家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃》;英國下議院科學(xué)和技術(shù)委員會發(fā)布的《機器人和人工智能》、英國政府科學(xué)辦公室發(fā)布的《人工智能對未來決策的機會和影響》,以及英國政府在2017年1月宣布的《現(xiàn)代工業(yè)戰(zhàn)略》和3月公布的《數(shù)字戰(zhàn)略》;日本政府制定的《人工智能產(chǎn)業(yè)化路線圖》;我國出臺的《國務(wù)院關(guān)于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導(dǎo)意見》和《“十三五”國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》中關(guān)于人工智能的部分。同時,針對歐盟的“人腦項目”、德國的“智慧數(shù)據(jù)項目”、日本的“超智能社會”和“高級綜合智能平臺計劃”進行了學(xué)習(xí)了解。

    (2)訪談國內(nèi)知名專家學(xué)者,圍繞新一代人工智能的內(nèi)涵、外延及特征趨勢展開充分研討。新一代人工智能既有創(chuàng)新性又有繼承性,與過往所談?wù)摰娜斯ぶ悄芗扔新?lián)系又有區(qū)別,在研究內(nèi)容上既要有突破又要有充分吸收和借鑒。通過與國內(nèi)人工智能相關(guān)領(lǐng)域的知名院士、高校學(xué)者、行業(yè)專家的座談交流,尤其是圍繞中國工程院潘云鶴院士《人工智能邁向2.0》一文進行的深入學(xué)習(xí)研討,為白皮書的編制奠定了系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)。

    (3)調(diào)研國內(nèi)外知名人工智能企業(yè),匯集整理和分析來自實踐應(yīng)用的典型案例。高度重視人工智能領(lǐng)域的具體產(chǎn)品、服務(wù)及解決方案提供方式,走進國內(nèi)外一批在技術(shù)或產(chǎn)業(yè)方面具備領(lǐng)先水平和特色優(yōu)勢的人工智能企業(yè)展開深度調(diào)研,并邀請部分企業(yè)的技術(shù)或戰(zhàn)略負責(zé)人共同參與了白皮書的編制工作。

    4、特別聲明

    (1)研究主題充分考慮了與國家規(guī)劃的互動和呼應(yīng)

    人工智能的概念從誕生之日開始計算,已經(jīng)超過60年,并非橫空出世的新興事物。只不過受近年來算法模式持續(xù)優(yōu)化、數(shù)據(jù)信息海量增長、運算力大幅提升的影響和帶動,表現(xiàn)出了不同以往的發(fā)展水平和特征。本白皮書一開始研究主題名為“人工智能2.0”,目前已更改為“新一代人工智能”,是為了呼應(yīng)院士研究文章、部委領(lǐng)導(dǎo)講話,以及即將出臺的國家級規(guī)劃,重點針對人工智能的新趨勢、新特征、新模式展開研究,并非是要提出一個全新的研究對象。

    2)研究范圍聚焦技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展

    在人工智能領(lǐng)域,正孕育著堪與相對論、量子理論、計算機、互聯(lián)網(wǎng)相提并論的重大創(chuàng)新、變革及突破。人工智能歷史性地站在了時代的風(fēng)口,將對人類經(jīng)濟社會發(fā)展帶來智能化浪潮的顛覆性猛烈沖擊。研究人工智能,就要研究其在人類生產(chǎn)生活中的詳細地位和作用,涉及到方方面面,包括了道德、法律、倫理、文化等領(lǐng)域。本白皮書的編制,主要是為了給相關(guān)行業(yè)主管部門和企業(yè)提供決策參考依據(jù),集中在技術(shù)和產(chǎn)業(yè)兩大層面展開研究,暫未涉及其他方面。

    (3)研究內(nèi)容仍有待進一步豐富完善

    當前,各類研究咨詢機構(gòu)紛紛推出圍繞人工智能主題的相關(guān)報告,各自觀點既有一致性,也存在部分不同意見。本白皮書的主要觀點和內(nèi)容僅代表編制組在目前對人工智能的研判和思考,歡迎各方專家學(xué)者和企業(yè)代表提出寶貴意見,共同推動白皮書的及時更新和糾偏。同時,隨著人工智能技術(shù)的進步、產(chǎn)業(yè)的發(fā)展、模式的變革,白皮書的內(nèi)容將得到進一步豐富完善。


    第四章  投融資特征及趨勢




    (一)全球人工智能領(lǐng)域融資總額持續(xù)增長但增速放緩

    全球智能化浪潮的興起,引發(fā)人工智能成為創(chuàng)業(yè)熱點,各類風(fēng)險投資紛紛占位人工智能各應(yīng)用領(lǐng)域,跨國科技巨頭則圍繞自身人工智能戰(zhàn)略,通過投資和并購方式布局產(chǎn)業(yè)生態(tài),由此帶來了人工智能領(lǐng)域融資熱度持續(xù)增高。截止2017年末,全球人工智能公司已突破2075家,跨越25個子門類,融資金額高達65億美元。但是,創(chuàng)業(yè)企業(yè)隨著融資到位,助力產(chǎn)品、數(shù)據(jù)和商業(yè)模式的不斷完善,已逐步成為細分領(lǐng)域的龍頭企業(yè)或者獨角獸企業(yè),單項目融資金額規(guī)模正在逐步增大,同時隨著市場集中度的增高,人工智能領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)成功的幾率有所下降,使得融資增速逐漸放緩。預(yù)計到2020年,全球人工智能融資金額增速會由2017年的33%下降至20%。

    10全球人工智能企業(yè)投融資金額總量(2015-2020年)


    (二)國內(nèi)人工智能投資規(guī)模有望出現(xiàn)V型反轉(zhuǎn)且大額項目頻發(fā)

    在移動互聯(lián)網(wǎng)、O2O等技術(shù)和商業(yè)模式的推動下,風(fēng)險投資市場在2015年整體偏好高估值,當年國內(nèi)人工智能投資總規(guī)模高達8.9億美元。但隨著風(fēng)險投資市場的逐漸成熟,在經(jīng)過近三年的爆發(fā)式投資及對高估值項目的推崇之后,國內(nèi)風(fēng)險投資生態(tài)系統(tǒng)正在走下融資高峰,逐步回歸到正常、健康的投資環(huán)境。在經(jīng)歷了2016年的短暫低谷后,2017年國內(nèi)人工智能投資金額再創(chuàng)新高,達到10.3億美元。隨著投資市場的沉淀,人工智能技術(shù)不斷突破,商業(yè)模式持續(xù)創(chuàng)新,逐漸培育出了產(chǎn)品和應(yīng)用具有相當規(guī)模的優(yōu)質(zhì)企業(yè)和項目。同時,創(chuàng)業(yè)企業(yè)隨著規(guī)模增長,持續(xù)發(fā)展所需金額較大,在后續(xù)融資階段吸收了大部分的風(fēng)險基金,近期大額投資案例頻發(fā),投資熱點主要集中在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)層和應(yīng)用層,如自然語言處理類的今日頭條、智能搜索類的出門問問等,融資額均超過1.5億美元。

    圖11 我國人工智能企業(yè)投融資金額總量(2015-2020年)

    (三)深度學(xué)習(xí)、圖像視頻識別和文本識別是資本市場當前力捧的熱點

    深度學(xué)習(xí)、圖像視頻識別和文本識別應(yīng)用范圍較廣,市場潛力巨大,率先成為資本競相追逐的對象。深度學(xué)習(xí)算法成為推動人工智能發(fā)展的焦點,相繼在圖片識別、機器翻譯、語音識別、決策助手、生物特征識別等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了創(chuàng)新突破,截止2017年,全球深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域在技術(shù)層和應(yīng)用層的融資總額高達33億美元。圖像視頻識別廣泛應(yīng)用于智能工業(yè)機器人、智能醫(yī)療、智能安防、智能駕駛等領(lǐng)域,全球共計融資總額高達16.6億美元。文本識別則應(yīng)用于智能投顧、智能客服、智能搜索、智能教育等領(lǐng)域,全球融資總額超過9.3億美元。

    表20 全球各領(lǐng)域人工智能企業(yè)融資額前五名

    數(shù)據(jù)統(tǒng)計時間2010.1.12017.12.30


    (四)全球科技巨頭通過投資并購圍繞人工智能構(gòu)筑差異化競爭力

    人工智能被全球巨頭企業(yè)視為下一次技術(shù)革命的突破點,研發(fā)和投資并購?fù)桨l(fā)力并且側(cè)重點各異。谷歌在研發(fā)方面依托人工智能改善搜索功能并開源機器學(xué)習(xí)系統(tǒng),在投資方面通過收購Wavii、Moodstocks、SayNow等完成文本識別、圖像視頻識別、語音識別的技術(shù)布局,收購深度學(xué)習(xí)技術(shù)公司DeepMind完善開源平臺能力,收購Kaggle擴大在開發(fā)者層面和人工智能開源平臺方面的優(yōu)勢。蘋果則集中在虛擬助手和深度學(xué)習(xí)平臺的創(chuàng)業(yè)型小公司,購入Vocal IQ讓Siri在虛擬助手領(lǐng)域取得領(lǐng)先,同時也收購了面向開發(fā)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家的深度學(xué)習(xí)平臺Turi。IBM重點圍繞Watson平臺的功能完善開展投資并購,收購Blekko豐富和深化Watson認知計算的能力,收購AlchemyAPI加強Watson人工智能與計算服務(wù)能力,收購Cognea增強Watson系統(tǒng)對話的能力。微軟投資了Agolo和Bonsai公司,分別致力于布局開發(fā)先進摘要軟件企業(yè)和部署智能系統(tǒng)。亞馬遜通過收購語音識別公司Yap和語音助理公司Evi,構(gòu)建了語音操作系統(tǒng)Alexa的雛形,并不斷完善Alexa的應(yīng)用能力,逐步整合智能家居語音控制系統(tǒng)。

    表21 全球科技巨頭主要收購企業(yè)

    (審核編輯: 智匯張瑜)

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