2016全球人工智能发展报告-综述篇
人工智能的定义
什么是人工智能？计算机科学理论奠基人图灵在论文《计算机器和智能》中提出了提出了著名的“图灵测试”——如果一台机器能够与人展开对话（通过电传设备），并且会被人误以为它也是人，那么这台机器就具有智能。人工智能之父之一的马文·明斯基则将其定义为“让机器作本需要 人的智能才能够做到的事情的一门科学”。而代表人工智能另一条路线——符号派的司马贺认为，智能是对符号的操作，最原始的符号对应于物理客体。
人工智能的发展
自1956年达特茅斯会议诞生“人工智能”一词以来，距今已有60年。在这期间，虽然人工智能涉及的不同学科、不同技术发展起起伏伏，但人工智能整体上一直处于不断增长的趋势，并不存在高潮低谷之说。比如1957第一款神经网络Perceptron曾经推动了人工智能领域的发展，虽然后来被证明行不通，但随后兴起的专家系统继续发挥推动的作用。
可以说，整个人工智能的发展过程都是在这样的模式之中，不同技术在不同时期扮演着推动人工智能发展的角色。在此，我们基于人工智能行业的企业、投资融资以及研究成果等维度提供一个全新看待人工智能的视角。
数据来源：google Ngram；
人工智能企业
全球人工智能企业数量分布
全球人工智能企业数量集中分布在美国、中国、英国等少数国家，三国企业数量占总数的65.73%。
中国人工智能企业数量分布
中国人工智能企业主要集中于北京、广东及长三角（上海、江苏、浙江）一带，占中国人工智能企业总数的84.95%。四川虽然数量不及上述三地区，但明显高于其它省市。
人工智能企业的主要应用领域
人工智能企业的主要应用领域：金融
人工智能在金融领域的应用，主要通过机器学习、语音识别、视觉识别等方式来分析、预测、辨别交易数据、价格走势等信息，从而为客户提供投资理财、股权投资等服务，同时规避金融风险，提高金融监管力度。
主要应用在智能投顾、智能客服、安防监控、金融监管等场景。
目前较为领先的企业国内有蚂蚁金服、因果树、交通银行平安集团等，国外企业有Welthfront、Kensol、以及被IBM收购的Promontory。
人工智能企业的主要应用领域：电商零售
人工智能在电商零售领域的应用，主要是利用大数据分析技术，智能的管理仓储与物流、导购等方面，用以节省仓储物流成本、提高购物效率、简化购物程序。
主要应用在仓储物流、智能导购和客服等场景中。
目前较为领先的应用企业有亚马逊、京东、阿里巴巴、梅西百货等。
人工智能企业的主要应用领域：安防
人工智能智能安防实际上是要解决安防领域数据结构化、业务智能化以及应用大数据化的问题。长久以来，安防系统每天都产生大量的图像以及视频信息，处理这些冗余所需人力成本较高而且效率非常低。因此，人工智能在安防行业的应用主要依靠视频智能分析技术，通过对监控画面的智能分析采取安防行动。
主要应用方面智能监控和安保机器人。目前较为领先的应用企业有旷视科技、格林深瞳、360、尚云在线等。
人工智能企业的主要应用领域：教育
人工智能进入教育领域最主要能实现对知识的归类，以及利用大数据的搜集，通过算法去为学生计算学习曲线，为使用者匹配高效的教育模式。同时，针对儿童幼教的机器人能通过深度学习与儿童进行情感上的交流。
智能大教育主要体现在智能评测、个性化辅导、儿童陪伴等场景。
目前科大讯飞、云知声等公司在行业中较为领先。然而，在情感陪护机器人方面，尽管国内已有不少企业主打儿童陪伴机器人产品推出，但实质上机器人在情感陪护上仍然未达到令人满意的层次。
人工智能企业的主要应用领域：医疗健康
人工智能在医疗健康领域的应用，主要是通过大数据分析，完成对部分病症的诊断，较少误诊的发生。同时，在手术领域，手术机器人也得到了广泛应用；在治疗领域，基于智能康复的仿生机械肢等也有一些应用。
应用场景主要是医疗健康的监测诊断、智能医疗设备等。
较知名的企业有华大基因、碳云智能、麻省理工学院的达芬奇外科手术系统等。
人工智能企业的主要应用领域：个人助理
人工智能系统在个人助理领域的应用最为官方和相对成熟。即通过智能语音识别、自然语言处理和大数据搜索、深度学习神经网络，实现人机交互。个人助理系统在接受文本、语音信息之后，通过识别、搜索、分析之后进行回馈，返回用户说需要的信息的过程。
人工智能个人助理目前普遍用于智能手机上的语音助理、语音输入、家庭管家和陪护机器人上。较为知名的应用项目有微软小娜和小冰、苹果Siri、Google Assistant、Facebook Messenger的M虚拟助手、百度度秘、讯飞输入法、Amazon Echo、叮咚智能音箱、扫地机器人、软银Pepper机器人等。
人工智能企业的主要应用领域：自动驾驶
人工智能在驾驶领域的应用最为深入。通过依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在无人类主动的操作下，自动安全进行操作。自动驾驶系统主要由环境感知、决策协同、控制执行组成。
目前自动驾驶在人工智能的应用领域中主要应用场景包括智能汽车、公共交通、快递用车、工业应用等。
目前领先的企业主要有谷歌、特斯拉、百度、Uber、奔驰、京东、亚马孙等。
人工智能投融资
全球人工智能企业融资规模分布
与人工智能企业分布相同，美中英三国融资规模为全球最大，但三者间的规模差距较大，美国为英国的21.9倍，中国的6.96倍。
全球人工智能领域融资阶段分布
全球人工智能领域的融资，自2005年以来，主要集中于种子轮。A、B、C等阶段占比整体呈现缩小趋势，意味着资本进入投资的高潮。2016年之后，A、B轮略有上涨，意味着有优秀企业进入新的发展阶段。
全球人工智能领域投资机构分布
投资机构在地域分布上，美国、英国、中国为前三位，与其各自企业数量、融资规模次序相同。
全球人工智能领域各国获得的投资次数
各国获得的人工智能领域投资次数，与当地企业数量、投资机构数量呈现正相关关系。
年全球人工智能领域并购数量概况
2013年Q4之前，并购数量相对平衡。此后并购数量呈现逐步上升趋势。这与2013年之后资本不断进入该领域，及该领域企业发展较活跃有关。
中国人工智能领域并购概况
目前，BAT、网易等国内科技巨头公司在人工智能领域也在抓紧进行战略布局，但是这些公司对人工智能尝试还停留在初级阶段，商业化维度甚至没有完整的产品线。从目前情况来看，百度目前是全面布局，而阿里和腾讯则是各有侧重。
近年来，百度先后成立了大数据实验室、深度学习实验室和硅谷人工智能实验室，并通过架构调整全面发力人工智能。2016年百度世界大会上，“百度大脑”推出，对语音、图像、自然语言处理和用户画像、无人驾驶等领域进行重点关注和研发。不久之后，百度又宣布成立独立风险投资公司，李彦宏亲自出任董事长。
目前，百度的人工智能产品有度秘、百度地图、百度无人驾驶汽车，另外，百度外卖、百度糯米基于深度学习的神经网络，通过海量的订餐、出餐时间大数据，通过大数据模型可以推算出的出餐时间。百度金融依靠图像识别、数据风控技术等能加快信贷产品效率。
中国人工智能领域并购概况（续）
阿里2015年6月联合富士康向日本软银旗下的机器人公司SBRH战略注资7.32亿元，布局机器人领域。另外，阿里在人工智能上更多的关注云计算方面，目前阿里的人工智能产品主要应用在两个层面上：第一是在电商业务，第二则是B端。
腾讯在人工智能领域的布局，首先是大量考察和闷声收购货投资美国的机器学习平台类创业公司。比如与硅谷风投机构Felicis Ventures领投美国数据公司Diffbot 1000万美元A轮融资，参投专注于生命大数据和数字生命研究的公司iCarbonX（碳云智能）近10亿元的A轮融资。
其次在基础研究领域，腾讯人工智能研究项目包括WHAT LAB(微信-香港科技大学人工智能联合实验室)、优图实验室、微信模式识别中心、智能计算与搜索实验室等多个部门。最后，腾讯目前的业务产品中，微信推出智能机器人“小微”，为用户提供可视化的数据定制服务的云搜，中文语义分析平台文智，应用于腾讯征信、微众银行、财付通的优图人脸识别等等。
网易、京东也开始布局人工智能领域。例如京东也在深度学习、人工智能、图像识别等前沿领域的研发，成立了DNN深度神经网络、PCL感知认知等实验室，并积极将成果应用于实际业务当中。
人工智能研究成果
各学科与人工智能的相关度
计算机科学与逻辑学，与人工智能的相关度整体上一直保持高相关度。心理学、哲学、语言学在2011年达到峰值，此后又迅速下降。经济学整体上一直保持上升趋势。
全球AI专利数量分布图
全球人工智能专利数量，美国、中国、日本位列前三，且数量级接近，三国占总体专利的73.85%。位列第四的德国人工智能专利数量仅为中国的27.8%，美国的16.8%。
注：要进入全球专利数据库里，需要有特定许可，所以全球的专利数据只是各国专利数据的一部分。
中国人工智能申请专利数量分布图
北京、上海、广东为中国人工智能专利数量分布的三大中心，与中国经济的分布区域特点相吻合。北上广浙苏五省市占总体的59.62%。
注：要进入全球专利数据库里，需要有特定许可，所以全球的专利数据只是各国专利数据的一部分。
全球与中国人工智能申请专利各细分领域百分比
人工智能专利在细分领域上的分布，大体上相似，机器人、神经网络、语音识别及图像识别占主体部分。
全球与中国人工智能专利细分领域百分比TOP5对比
人工智能细分领域的专利数量，中国与美国有四项相同。前五项占总体的80%以上。
1.报告中的统计数据包含专利申请数和授权数。
2.中国专利只统计“发明专利”，“实用新型”和“外观专利”不在此次统计范围。
3.此次统计只针对在中国申请且申请人也在中国境内的专利，在境外已有专利后到中国注册的不在此次统计范围。
4.“全球专利”中统计的是各个国家专利中的PCT申请/授权数，仅在本国申请的专利不在统计范围。
5.专利统计时间以专利申请时间为准。
6.同一专利的不同状态（申请号，授权号）视为一个专利。
人工智能细分领域
全球人工智能细分领域申请专利数量趋势
机器人与计算机视觉呈现高度相似的趋势，这与两者间的高度相关性有关。诸如机器人、计算机视觉等应用层专利，增长幅度更快，也更易受外界影响。目前全球范围内已经进入平稳期。
中国AI细分领域申请专利发展趋势
2011年之后，中国在这些领域有显著的增长。诸如机器人、计算机视觉等应用层专利，增长幅度更快，也更易受外界影响。相较于全球而言，中国相关专利还处于增长期。
1.多个数据库的数据比对、整合。
2.全球数据与本地数据的比对、整合。
3.大数据、智能算法与专业报道、专业分析的结合。
4.本报告所涉及数据除当页注明外，均来自于乌镇智库及公开资料。
AI应用与产业篇：10月24日发布
AI研究与学术篇：10月31日发布
AI投资与融资篇：11月7日发布
完结篇：11月16日（第三届世界互联网大会）发布传统企业如何布局人工智能领域？
稿源：传统企业
　　1.人工智能的应用领域　　人工智能时代的到来离不开人机交互模式的变革。可以看到，自 60 年代至今，IT 产业已经历硬件、软件、互联网、移动互联网与人工智能这五大浪潮，当前已进入物联网产业万物互联的时代。　　为加快人工智能产业发展，由国家发改委、科技部、工信部、中央网信办制定的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》于 2016 年 5 月 23 日正式印发，计划到 2018 年，基本建立人工智能的产业、服务和标准化体系，实现核心技术突破，培育若干全球领先的人工智能骨干企业，形成千亿级的人工智能市场应用规模。　　根据方案的内容，未来将在 3 个大方面、 9 个小项推进智能产业发展。在重点扶持的项目中，智能家居、智能汽车研发与产业化、智能安防、智能可穿戴设备、智能机器人研发与应用等都成为发展的重要内容。　　单单智能安防领域，它的应用场景就很多，比如整合门禁系统、楼宇对讲系统、安防系统，从小区大门、楼宇通道门、业主入户门及室内阳台、窗户、烟雾、老人紧急求助进行全程跟踪。　　2.那么传统企业对于人工智能的浪潮如何把握?　　机会真的很大，时间点也很好，但是这次留给我们的时间可没有那么久，几年时间内很大概率会出现新的人工智能时代的BAT。那么，传统企业究竟如何迎接这样大的一个风口呢?　　传统企业的竞争优势主要来自两个方面：　　其一，在企业布局上，企业有专有的固定资产、品牌、知识产权等资源，在所在领域取得规模经济和范围经济，并通过门店和经销商网络建立了稳定的客户关系;　　其二，在企业自身的能力上，企业积累独特的人力资源和技能，并在流程上尽可能精简。　　人工智能时代，企业竞争优势转变为算法和数据资产，建立学习网络和数据生态， 360 度洞察消费者，通过人工智能不断地学习产生新的知识，同时在数据驱动下，进行即时自动决策。　　利用人工智能构建新的竞争优势，传统企业需要携手互联网企业，探索新的商业模式。　　当前相当一部分传统企业自身是缺乏新技术基因的，自己重新投入资金来研发又不大现实，那么就需要依靠拥有AI技术优势的企业为他们提供技术服务。这些传统企业需要借助人工智能的新技术来提供更高效、更优质的服务，那么对那些人工智能、大数据的技术服务提供商(知晓物联技术服务有限公司)来说，是一个巨大的市场;这些传统企业因为借助人工智能，提供了更高效、更优质的服务，那么在自己的领域内就能构建新的竞争优势。　　传统企业要转型，需要借助人工智能等新技术;相应的，传统企业在人工智能领域的不断布局而产生的多样化的需求，进一步推动人工智能的发展，这些都是相辅相成的。　　厦门知晓物联技术服务有限公司，是一家专注于大数据、人工智能、物联网、APP定制开发的技术服务提供商;公司官网：
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记住这些公司，未来他们或将是人工智能界的龙头老大 - 全文
来源：电子发烧友
作者：Maggie日 14:45
[导读] 人工智能领域的融资总额一直在逐年稳步增长，从2010年时的2亿美元到2013年时的6亿美元，再到2015年时的12亿美元。在2016年的第一季度，人工智能领域已经融到逾4亿美元的资金，这个水平跟2015年同期旗鼓相当，而全年甚至有望更上一层楼。
　　人工智能领域的融资总额一直在逐年稳步增长，从2010年时的2亿美元到2013年时的6亿美元，再到2015年时的12亿美元。在2016年的第一季度，人工智能领域已经融到逾4亿美元的资金，这个水平跟2015年同期旗鼓相当，而全年甚至有望更上一层楼。
　　人工智能在未来几年也将会出现井喷式的发展，机器视觉和计算机视觉作为是其重要的两个分支，也得到长足发展。
　　计算机视觉与机器视觉
　　计算机视觉是一门研究如何使机器&看&的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中&感知&的科学。它的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。
　　机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
　　从学科分类上，二者都被认为是 Artificial Intelligence 下属科目，不过计算机视觉偏软件，通过算法对图像进行识别分析，而机器视觉软硬件都包括（采集设备，光源，镜头，控制，机构，算法等），指的是系统，更偏实际应用。简单的说，我们可以认为计算机视觉是研究&让机器怎么看&的科学，而机器视觉是研究&看了之后怎么用&的科学。
　　随着硬件、算法及大数据的不断发展，整个人工智能领域面临前所未有的规模增长，也促使了国外的许多创业公司被大公司收购。
　　5月，美国亚马逊公司收购了一支欧洲顶级机器视觉团队用于无人机领域研究。无独有偶，英特尔收购了俄罗斯计算机视觉公司Itseez，用于无人驾驶领域。ARM宣布以3.5亿美元收购英国嵌入式计算机视觉技术公司Apical。此前，Snapchat收购计算机视觉公司Seene；Pinterest收购视觉创业公司VisualGraph；Twitter收购基于深度学习的计算机视觉创业公司Madbits。
　　同时图像识别的能力越来越强，错误率越来越低，国内也陆续爆发了大批优秀的计算机视觉（Computer Vision）创业公司。
　　1、 旷视科技：让机器看懂世界
　　北京旷视科技有限公司成立于2012年11月，当时获得了联想之星的一笔天使融资；2013年获得创新工场百万美元A轮投资；2015年5月完成B轮融资2200万美元。
　　公司专注于人脸识别技术和相关产品应用研究，面向开发者提供服务，能提供一整套人脸检测、人脸识别、人脸分析以及人脸3D技术的视觉技术服务，主要通过提供云端API、离线SDK、以及面向用户的自主研发产品形式，将人脸识别技术广泛应用到互联网及移动应用场景中。
　　Face++表示他们目前已经是世界上使用量最大的人脸识别引擎，通过和众多互联网公司合作，他们通过&脱敏&技术掌握到了500万张人脸图片数据库，在互联网图片人脸识别LFW的准确率达到99.6%，合作伙伴包括了阿里、360、微博、陌陌、美图等一批大型的图片、社交、设备类企业，并且阿里巴巴已经开始采用其面部识别技术，用在了支付宝的&笑脸支付&服务中。
　　2、云从科技：源自计算机视觉之父的人脸识别技术
　　广州云从信息科技有限公司（简称云从科技）是一家专注于计算机视觉与人工智能的高科技企业，核心技术源于四院院士、计算机视觉之父&& Thomas S. Huang黄煦涛教授。核心团队曾于2007年到2011年6次斩获智能识别世界冠军，得到上市公司佳都科技与香港杰翱资本的战略投资。
　　公司主要技术团队来自中国科学院重庆分院，是中科院研发实力最雄厚的人脸识别团队，并作为中科院战略性先导科技专项的唯一人脸识别团队，代表参与了新疆喀什等地安防布控。
　　3、格林深瞳：让计算机看懂世界
　　格灵深瞳是一家将计算机视觉和深度学习技术应用于商业领域的科技公司，自主研发的深瞳技术在人和车的检测、跟踪与识别方面居于世界领先水平。公司借助海量数据，让计算机像人一样看懂这个世界，实时获取自然世界正在发生的一切，打造自然世界的搜索引擎。
　　4、北京陌上花科技有限公司：人工智能计算机视觉引擎
　　衣+是领先的人工智能计算机视觉引擎。在国际顶级计算机视觉竞赛ImageNet2015中，获得五项世界第一。目前和多家顶级机构合作，通过提供边看边买引擎（在视频和图片中实时搜索画面中超过100种同款商品），图像视频内容分析引擎（检测并识别超过300种类目、400种场景），人脸属性分析引擎服务海量用户，同时帮助内容方实现场景营销。团队成员来自于CMU、新加坡国大、南洋理工、清华、北大、中科院、上海交大、谷歌、微软、IBM、Intel、阿里巴巴、腾讯、百度、360、聚美等。
　　5、依图科技：与您一起构建计算机视觉的未来
　　成立于2012年9月，并获得了真格基金创始人徐小平100万美元天使投资，在2015年1月获得了高榕资本的数百万美元A轮融资。目前致力于计算机视觉、图像视频智能理解和分布式系统及大数据应用的研究，为用户提供基于图像视频理解的计算机视觉产品。
　　依图在成立之初是做车辆识别的，主要与江苏、福建和成都等公安系统合作，之后开始在人脸识别应用上，开发了静态人像对比系统，并将产品的重点之一转向金融，与车辆物体识别相比，人脸识别的应用范围和场景更加广泛，当然难度也会高很多，今年上海金融展上，依图与招商银行推出刷脸取款支付功能。
　　6、码隆科技：最时尚的人工智能
　　码隆科技（Malong Technologies）是一家专注于引领深度学习与计算机视觉技术突破的人工智能公司，致力于打造全球领先的视觉决策引擎，并为企业提供国际领先、定制化的计算机视觉解决方案。
　　7、Linkface脸云科技：全球领先的人脸识别技术服务
　　成立于2014年，开创了基于深度学习的人脸检测创新算法，搭建了一套高效稳定的人脸分析系统，囊括了人脸检测、人脸关键点检出、人脸识别、人脸属性分析、活体检测等全套身份认证所需技术。
　　Link face四位联合创始人
　　Link face在2015年的FDDB人脸检测及300-WBenchmark准确率第一，LFW人脸识别准确率达99.5%以上的成绩引起了金融商圈的注意，并与中国银联以及京东钱包达成初步合作，即将推出&刷脸支付&方式。
　　8、速感科技：让机器人认识世界，用机器人改变世界
　　速感科技是一家以机器视觉为核心的人工智能创业公司。公司成立于2014年7月，并已先后完成两轮融资。团队主创人员为清华大学计算机系、信息设计系，北京航空航天大学计算机学院及美国宾夕法尼亚大学研究生与博士背景，并参与微软亚洲研究院、国家重点基础项目的技术合作。
　　目前公司的主要产品为以视觉跟随为核心的智能跟随机器人，面向智能无人机、机器人的系统化操作解决方案，并以机器视觉为主要核心模块面向不同应用用户进行定制化的系统设计。
　　9、灏泷智能：疲劳驾驶预警技术领先企业
　　公司核心团队以原中国人民解放军某部，军用图形图像技术转业专家发起组建，公司所研发的视觉识别技术，通过日本、欧洲多家跨国电子企业及国内车厂的综合测试要求。
　　灏泷智能科技，在车联网&主动安全驾驶&领域，作为国内外开发高级驾驶辅助系统的先行者，中国领先的&车辆视觉识别预警系统&技术供应 商。灏泷智能科技的客户包括，前装市场：整车制造商、一级集成供应商；以及后装市场用户：客运、货运、危险运输、出租车、校车、高铁机车、巴士公交等交通 部强制监管的&两客一危&运输企业等。
　　10、Sense Time商汤科技：教会计算机看懂这个世界
　　商汤集团是一家科技创新公司，致力于引领人工智能核心&深度学习&技术突破，构建人工智能、大数据分析行业解决方案。我们成功聚集了当下华人中最出 色、最有影响力的深度学习、计算机视觉科学家，以及来自于谷歌、百度、微软、联想等一批产业界的领军人物。在人工智能产业兴起的大背景下，商汤集团凭借在技术、人才、专利上超过十年的积累，迅速成为了人工智能行业领军企业。
　　应用性技术上，基于深度学习的人脸识别、文字识别、人体识别、车辆识别、物体识别、图像处理等技术在业界遥遥领先；业务上，商汤集 团深耕金融、移动互联网、安防监控三大行业，与银联、京东、拉卡拉、华为、小米、新浪微博、科大讯飞、东方网力、英伟达等各行业巨头深度合作，推动行业产 品智能化升级。
　　11、图普科技：专注于图像识别
　　广州图普网络科技有限公司是一家站在人工智能前沿的创业科技公司，专注于图像识别整体解决方案。
　　致力于打造新一代的计算机视觉理解和人工智能引擎，让计算机可以识人、识物，教会计算机看懂这个世界。公司主要为企业提供智能审核、图片增值、图像搜索、深度定制服务。产品在2015年4月上线后，仅半年已经和迅雷、酷狗、唱吧、58同城、秒拍、小咖秀、秀色互娱、21CN等国内知名公司正式合作，此外，通过入驻七牛云，融云，UCloud，我们的产品间接服务了数百个客户，业务规模在快速发展中。
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