1、人人工工智智能能产产业业研研究究报报告告（下下） 关键词：智能语音智能视觉广闻广识自动驾驶2022.4.201guangwen.online目录一、智能视觉.4（一）基本概念.4（二） 发展阶段. 4（三）市场现状与发展概况. 41、市场规模.52、投融资情况.53、专利技术.664、产业链图谱.9（四） 重要技术进展.100（五）龙头企业发展动向.111、国内代表企业.112、国外代表企业.12二、智能语音. 14（一）基本概念.14（二）发展阶段.142guangwen.online（三）市场现状与发展概况.151、市场规模.152、投融资情况.173、专利技术.194、产业链图谱.19（

2、四）重要技术进展.221（五）龙头企业发展动向.231、国内代表企业.232、国外代表企业. 2423三、自动驾驶. 24（一）基本概念.25（二）发展阶段.225（三）市场现状与发展概况.261、市场规模.252、投融资情况.283、专利技术.304、产业链图谱.293guangwen.online（四）重要技术进展.31（五）龙头企业发展动向.3321、国内代表企业.332、国外代表企业.34四、参考文献. 35五、广闻广识公司简介.3364guangwen.online一、智能视觉（一）基本概念智能视觉是指用计算机和技术使机器可以替代原本人类眼睛才能完成的工作的新的人工智能技术。智能视觉

3、研究兴起于 20 世纪 60 年代初，过去十年来，不断出现的巨量数据与快速发展的计算能力， 给以非结构化视觉数据为研究对象的智能视觉带来了巨大的发展机遇与挑战性难题； 智能视觉的部分研究成果已实际应用，催生出人脸识别、物体识别与分类、智能视频监控等多个极具显示度的商业化应用。（二）发展阶段智能视觉起源于 20 世纪 50-60 年代，Gilson 提出了“光流”的概念，并基于相关统计模型发展了逐像素的计算模式， 标志着 2D 影像统计模式的发展。 到 20世纪 90 年代，第一家智能视觉公司成立。21 世纪之后，智能视觉竞争格局正式形成，欧美日企业处于统治地位，但国内智能视觉起步较晚，从 20

4、 世纪 80 年代开始引进第一批技术， 目前处于蓬勃发展阶段。 随着全球制造中心向中国转移，现阶段，中国已是继美国、日本之后的第三大智能视觉领域应用市场。（三）市场现状与发展概况5guangwen.online1、市场规模智能视觉是人工智能产业最大的细分市场，占总体人工智能产业的 57%，AI其他赛道总和仅占总体人工智能的 43%。中国智能视觉发展迅猛，安全影像分析成为智能视觉的主要应用领域，体现在智能安防、智能城市监控、医疗 AI 影像等各个方面。根据前瞻产业研究院公开的数据结果显示，2019 年市场规模超 200 亿元人民币，2016 年到 2019 年的年复合增长率高达 109%。图表

5、1-1 智能视觉市场规模2、投融资情况智能视觉风头正旺，互联网龙头企业和大型投资公司抓住智能视觉的热潮，给智能视觉添加了新的活力。根据桔子 IT 显示的公司情况来看，中小型及初创公司占比大，投融资也更倾向于中小型、创业型公司。根据公司的业务产品显示，主要以智能小家电、工业机器视觉系统方案提供、机器人为主。6guangwen.online图表 1-2 智能视觉企业融资事件3、专利技术计算机视觉是人工智能发展的基础，计算机视觉的技术突破可以给其他人工智能领域带来新的发展进展和技术突破。从 2011 年的 1103 项到 2020 年 16603项，计算机视觉全球专利申请量已翻十倍有余。计算机视觉专

6、利申请数量的可观，可以预测全球人工智能的水平将得到大规模的提高。7guangwen.online图表 1-3 全球智能视觉专利量根据全球智能视觉专利排名来看，前三个国家分别是中国、美国和日本。中国的申请量为 97130 项，美国为 49338 项，日本为 26830。然而，不同国家的专利涉及技术重点有所不同。8guangwen.online图表 1-4 智能视觉专利量排名前三国家专利集中技术从中国和国外的专利应用场景对比来看，中国更集中于安防、金融和互联网，更加的贴近日常生活和市场所需， 而国外则在新领域前沿不断探索， 具有应用场景有消费、视觉机器人和智能驾驶。图表 1-5 中外智能视觉应用侧

7、重区别从机构角度观察智能视觉领域的专利涉及技术，每家公司都根据其业务的侧重、 所属国家的市场偏好等， 集中的技术领域各不相同。 根据中国科学院发布的 计算机视觉全球专利计量分析 报告显示， “TOP10 机构专利申请量及主要技术方向”的排名中，中国的中国科学院和 OPPO 分别为第 5 和第 7，美国的微软、谷歌和IBM 为第 2、第 6 和第 8。9guangwen.online图表 1-6 全球智能视觉申请专利机构4、产业链图谱智能视觉产业链上游主体为感知层，中游为核心技术层，下游则为应用层，其中中游技术层是决定智能视觉应用的主要方面。智能视觉的发展基于人工智能的发展， 因此上游感知层的发

8、展主要依赖于人工智能的发展。 而智能视觉的中游技术层是智能视觉的核心，技术层技术的突破直接关系到下游的应用场景。10guangwen.online图表 1-7 智能视觉产业链智能视觉的中游涉及 4 项核心技术，分别是生物特征识别、物体与场景识别、光学字符识别和视频对象提取与分析。 不同的技术对应不同的应用重点， 共同帮助实现智能视觉的功能日益强大。图表 1-8 智能视觉产业链中游说明（四）重要技术进展11guangwen.online智能视觉技术发展趋势以 3D 视觉技术、 嵌入式视觉技术、 多元化加速方案三大方向为主。初见规模的 3D 视觉技术，加快落地速度：当前终端客户市场已对 3D 视觉

9、有初步认知，目前市场上的标准化 3D 视觉软硬件产品和产业链已初见规模，近年来 3C 及汽车行业等新场景的出现，将加速 3D 视觉技术的落地。帮助智能方案的出现：嵌入式视觉技术的主要应用场景是高级驾驶辅助系统、工业自动化和安防监控。其中，最核心的应用是智能相机，指在特定应用环境中实现图像处理并利用内嵌的人工智能算法做出判断， 为自动化场景提供无需人工干预的智能方案。更多元化应用的发展：以 FPGA 芯片+ARM 处理器架构的 SoC 系统级芯片已逐渐产生更多的应用空间，在多种促使下，深度学习硬件加速方案也将朝着多元化的方向发展。（五）龙头企业发展动向1、国内代表企业智能视觉近十年发展迅速，中国

10、智能视觉公司在学习国外技术的同时，根据中国市场特色研发技术，打开中国智能视觉市场。中国智能视觉企业四小龙企业分别是：旷视科技、依图科技、商汤科技和云从科技，不同公司都有其核心技术优势， 致力于中国市场的企业， 加速了中国智能视觉的落地， 改变着人们的生活。12guangwen.online图表 1-9 中国智能视觉企业四小龙介绍2、国外代表企业三星（SAMSUNG）成立于 1938 年，是韩国最大的跨国企业集团，其拥有两大智能视觉专门研究院：Vision Computing Lab、SAIT China Lab，在智能视觉方面以增强现实、生物识别和字符识别为主要技术研究方向。三星智能视觉方面2

11、020 年的专利量以 2960 的数量位居全球第一。13guangwen.online图表 1-10 智能视觉三星企业最新技术微软（Miscrosoft）成立于 1975 年，一家美国综合性跨国科技企业，其在智能视觉方面以目标跟踪、字符识别、场景理解为当前主攻技术方向，在 2020 年全球申请专利数量中以 2426 的数量位居全球第二。Microsoft 微软研究院是全球顶尖人工智能实验室之一，在计算机视觉和语音分析方面开创了机器教学研究和技术的先河。14guangwen.online图表 1-11 智能视觉微软企业技术发展二、智能语音（一）基本概念语音，即为人说的话，我们在日常的人类自然语言

12、交流中，利用聆听和阅读的形式，收集数据，并通过进一步的语言处理获得交流中的语义信息，最后依靠文字或声音等形式表达出来。 智能语音主要研究如何通过语音实现人机交互， 相关支撑技术主要可分为基础语音技术、智能化技术以及大数据技术。（二）发展阶段智能语音的发展经历了三个不同的阶段，并于近年步入落地期。第一阶段（1952-1980）为起步期：1952 年，首款基于模版匹配方法的语音识别系统 Audrey 问世，系统可识别孤立的英文数字，对熟人识别准确率达90%。尽管在非特定人情景下准确率并不理想，但语音识别第一次在公众视野获得认知。二十世纪八十年代，连接词和大词汇量连续语音的识别得到较大发展，15gu

13、angwen.online统计模型逐步取代模板匹配的方法，隐马尔可夫模型（HMM）成为语音识别系统的基础模型，语音合成的拼接问题得到了解决，智能语音技术正是进入了公众视野。第二阶段（2011-2015）为变革期：微软 DNN（深度神经网络）出现，深度神经网络技术的发展使得智能语音发生了质的突破， 在一方面语音识别的准确率大幅度提升，逼近人类水平，另一方面语义分析技术开始迅猛发展。智能语音进入商品市场。第三阶段（2016 至今）为落地期：现阶段智能语音技术处于多元技术融合应用阶段。以智能语音为核心，整合包含多元模式识别、大数据、RF、物联网技术、云服务等技术的智能语音系统将在多个维度触达行业的核

14、心需求。机器语音识别准确率第一次达到人类水平，约 95%，智能语音技术进入落地期，智能语音助手、智能音箱相继落地，智能语音从用户需求出发，快速步入全新的技术融合阶段。（三）市场现状与发展概况1、市场规模智能语音在各传统领域的应用极大程度地加速了传统领域的数字化转型脚步，受新冠疫情的影响，大部分领域活动均由线下转至线上，而这大大加速了智能语音行业的技术应用落地，语音市场仍具有较大发展空间。根据前瞻经济学人公开的中国智能语音行业市场规模来看， 中国智能语音市场在未来几年仍处于上16guangwen.online升趋势，年复合增长率 CAGR 为 37.6%。图表 2-1 智能语音市场规模中国智能语

15、音的市场规模中，科大讯飞占领近一半的市场，有绝对性的市场优势。17guangwen.online图表 2-2 中国智能语音市场格局虽然科大讯飞在中国的市场当中占据绝对性优势，但从全球宏观市场格局来看，中国产品仅占全球市场的 8%，不足 10%，因此中国的产品仍然需要继续做大做强，才能被世界所认可。此外，从全球市场格局来看，Nuance 与谷歌均占据近30%的全球市场。18guangwen.online图表 2-3 全球智能语音市场格局2、投融资情况自 2020 年疫情爆发开始，相关政策的推进给智能语音市场带来了重大发展机遇，截止至 2021 年 2 月，智能语音赛道融资 31 起，融资金额达数

16、十亿元人民币，超过半数企业获得融资，大量企业融资进程进入后期阶段，完成 C 轮及以上融资的公司共有 18 家。19guangwen.online图表 2-4 中国智能语音服务商融资事件统计图表 2-5 中国智能语音服务商融资事件统计3、专利技术技术上深度学习、高性能运算平台和大数据技术的发展是推力，在语音识别率方面，百度、谷歌，科大讯飞等主流平台识别准确率均在 96%以上，稳定的识别能力为语音技术的落地提供了可能。 百度作为中国人工智能龙头企业， 拥有开放20guangwen.online度高且成熟的人工智能服务平台，百度在智能语音领域的专利申请量和授权数量均位居榜首， 在智能语音专利申请前十

17、排行榜中百度独占鳌头， 智能语音专利申请数量达到 1135 项，同比增长 21.65%，具有显著优势;百度智能语音专利授权量为330 项，授权占比为 29.07%。图表 2-6 中国智能语音服务商专利申请量4、产业链图谱智能语音的上游为基础层，涉及数据资源、智能硬件和云服务三方面。21guangwen.online图表 2-7 智能语音图谱：上游智能语音的中游是技术层， 分别包括自然语言处理、 语音信号处理和语音合成三大技术。22guangwen.online图表 2-8 智能语音图谱：中游智能语音的下游具体指行业应用，在金融、教育、医疗、政务等各行各业均有涉及，也由此可知智能语音在社会发展中

18、的重要性。图表 2-9 智能语音图谱：下游（四）重要技术进展在近两年的研究中，端到端语音识别仍然是 ASR ( Automatic SpeechRecognition)研究的一大热点。基于 Attention 机制的识别系统已经成为了语音技术研究主流。同时，随着端到端语音识别框架日益完善，研究者们对端到端模型的训练和设计更加的关注。远场语音识别(far-field ASR)、模型结构(ASR networkarchitecture)、模型训练(model training for ASR)、跨语种或者多语种语音识别(cross-lingual and multi-lingual ASR)以及一

19、些端到端语音识别(end-to-end ASR)成为研究热点。在语音合成方面，高音质语音生成算法及 Voice conversion 是近两年研究者关注的两大热点， Voice Conversion 方向的研究重点主要集中在基于 GAN 的方法23guangwen.online上。在语言模型方面(Language Model)的研究热点主要包括 NLP 模型的迁移，低频单词的表示，以及深层 Transformer 等。在未来，语音检索、命令控制、 自动客户服务、机器自动翻译等人工智能相关领域成为语音识别的应用前景。（五）龙头企业发展动向1、国内代表企业科大讯飞以智能语音为切入点，以传统感知为基

20、础，向认知智能延伸，构建起完整的 AI 技术平台体系，并同步布局各类垂直赛道，推动“平台赛道”的战略落地应用场景：教育、医疗、智能办公、智慧城市等科大讯飞在智能语音领域拥有全球领先的自主核心技术智慧芽相关数据显示，截至 2020 年底，科大讯飞及其全资控股公司申请专利总数量超过 2400 项。24guangwen.online图表 2-10 中国智能语音科大讯飞 2011-2020 年申请专利量2、国外代表企业Nuance 成立于 2005 年，作为全球语音 AI 龙头企业，其核心业务主要包括医疗解决方案、呼叫中心解决方案、移动应用产品及声纹技术，其中医疗语音业务收入占比超半数。从全球市场占有

21、率情况来看，尽管近些年市场占比有所降低，Nuance 仍以 31.6%的占有率排名全球市场第一，但受本地语义理解差异影响，中国份额有限。2021 年 6 月 4 日，微软斥资 160 亿美元收购 Nuance 的交易已经获得了美国的反垄断批准。全球超过 80% 的公司都使用过 Nuance 语音识别引擎技术，苹果、亚马逊、三星等科技巨头也曾用过其方案。作为语音识别人工智能的早期开发者之一的 Nuance，名下有超过 1000 个专利技术，公司研发的语音产品可以支持超过 50 种语言，在全球拥有超过 20 亿用户。目前世界上最先进的电脑语音识别软件 Naturally Speaking 就出自于

22、 Nuance 公司。图表 2-11 智能语音 NUANCE 企业 2011-2021H1 年申请专利量三、自动驾驶25guangwen.online（一）基本概念自动驾驶作为人工智能的关键技术分支，受到了颇多关注。事实上，早在 20世纪 30 年代，人们就已经开始了对自动驾驶的早期探索。自动驾驶汽车主要是基于人工智能、视觉计算、雷达和全球定位车路协同等技术，搭载多种智能软件及感应设备从而实现环境感知、 路径规划和自主控制， 达到安全高效行驶之目的的机动车辆。图表 3-1 无人驾驶级别说明（二）发展阶段根据国际汽车工程师协会（SAE，Society of Automotive Engineer

23、s）对自动驾驶汽车所做的等级标准来看，全球自动驾驶汽车目前正处在 2 级自动化向 3 级自动化迈进的关键阶段。26guangwen.online图表 3-2 现阶段自动驾驶水平（三）市场现状与发展概况1、市场规模随着国家政策支持力度加大、关键技术成熟，汽车智能化、网联化趋势进一步加速，自动驾驶已经成为全球新一轮产业竞争的重要抓手，市场空间在不断增长。根据 IHS 预测，全球自动驾驶市场规模在 2020、2025、2030、2035 年分别达到500、800、2800、5600 亿美元。27guangwen.online图表 3-3 全球自动驾驶市场规模我国自动驾驶汽车市场发展总体向好，但 20

24、20 年疫情影响下出现了拐点。数据显示，2020 年我国自动驾驶汽车市场规模为 81.3 亿元，同比下降 3.3%。随着疫情得到有力防控，同时市场逐步打开，正处于疫后缓慢恢复期，但预计未来仍将保持较高增长水平。预计 2025 年我国自动驾驶汽车市场规模将达到 267.6 亿元。图表 3-4 中国自动驾驶汽车市场规模从全球自动驾驶汽车出货量来看，L1 级自动驾驶车辆占比最多，L2 次之，受28guangwen.online相关技术以及应用环境等因素制约，L3 级以上自动驾驶车辆占比最少，但总体增速最快。IDC 预测数据显示，到 2024 年全球自动驾驶汽车出货量将超过 5400 万辆，2020-

25、2024 年间年均复合增长率（CAGR）约 18%。图表 3-5 全球自动驾驶汽车出货量从渗透率来看，现阶段全球市场搭载自动驾驶相关设备的新车渗透率约为45%，到 2025 年这一数字有望接近市场规模的 60%。其中，中国作为自动驾驶汽车的主要消费与生产国， 到 2025 年市场渗透率预计将超过 75%， 高于全球平均水平。29guangwen.online图表 3-6 全球及中国市场自动驾驶汽车渗透率2、投融资情况数据显示，2016 年以来我国自动驾驶汽车领域投融资金额整体呈螺旋式上升趋势。2019 年出现短期回落，但在 2020 年融资开始回暖，投融资总额较 2018 年翻了一番。2021

26、 年这一数字达到了高峰，达 782.4 亿元。30guangwen.online图表 3-7 中国自动驾驶汽车行业投融资金额与数量3、专利技术自本世纪初自动驾驶技术兴起以来， 受到了颇多关注， 企业纷纷注资进行软硬件的研发。欧洲专利局（EPO，European Patent Office）的公开数据显示，2011年-2021 年上半年，全球自动驾驶领域专利总量超过 28,000 项，并于 2018 年达到峰值。图表 3-8 2011-2021 年上半年全球自动驾驶领域专利数量统计4、产业链图谱自动驾驶汽车产业链由系统软件厂商、整车集成系统服务商与应用服务厂商等构成。上游的系统软件服务商主攻雷达

27、、摄像头、芯片、V2X 通信、高精地图、算法软件等核心技术与产品的研发生产，覆盖感知系统、决策系统、执行系统、通信系统等关键系统。31guangwen.online图表 3-9 自动驾驶图谱：上游产业链中游主要是整车集成系统服务商， 专注深耕智能驾驶舱、 自动驾驶解决方案等细分领域，以实现汽车基础功能的升级迭代。32guangwen.online图表 3-10 自动驾驶图谱：中游产业链下游则包括提供出行服务、物流服务、数据增值等应用服务的厂商。图表 3-11 自动驾驶图谱：下游当前，国内外各企业正积极在自动驾驶领域进行深入布局。布局广度上，中国的企业以阿里、腾讯、华为、百度为代表进入时间较早，

28、同时涉及产业链环节较多。在国际上， 一些汽车零部件服务商、 互联网企业以及高科技企业布局能力明显较强，比如德国的博世、大陆，美国的谷歌、高通、英特尔，日本的日立、丰田等。（四）重要技术进展33guangwen.online目前自动驾驶领域研发主体分为互联网科技巨头与传统车企，前者是主攻技术研发，提供自动驾驶系统的综合性解决方案。这类企业不计成本，致力于早日实现L4+级自动驾驶。传统车企则更多考虑成本与价格因素，选择稳扎稳打，逐步推进核心技术研发与汽车功能升级迭代。现阶段，如特斯拉、蔚来等企业基本上可以达到 L2-L3 级自动驾驶水平，但要真正落地应用仍然面临极大的风险与挑战。图表 3-12 全

29、球自动驾驶领域技术进展（五）龙头企业发展动向1、国内代表企业北京地平线机器人技术研发有限公司，于 2015 年 7 月创立，是边缘人工智能芯片的全球领导者，具有领先的人工智能算法和芯片设计能力。2017 年 12 月发布中国首款边缘端人工智能视觉芯片征程（Journey）系列和旭日（Sunrise）系列。征程系列芯片主要用于智能驾驶领域，旭日系列芯片主要用于物联网领域。34guangwen.online地平线战略聚焦于车规级智能驾驶 AI 芯片+AIoT 边缘 AI 芯片的研发和产业落地，对外主要提供解决方案类产品（芯片+软件算法）。与奥迪、博世、长安、比亚迪、上汽、广汽等国内外的顶级 Tie

30、r1，OEM 厂商均有合作。以其较强的行业深耕能力，获得了多方投资者的支持。图表 3-13 地平线历年来投融资情况2、国外代表企业特斯拉（Tesla）成立于 2003 年 7 月，是一家美国电动汽车及能源公司。2010 年 6 月，特斯拉在美国成功上市。2020 年，特斯拉在全球交付了近 50 万辆电动汽车，2021 年第一季度约交付 18.5 万辆。该企业是当前全球唯一可以自研量产芯片、全栈软件/算法、以及整车制造的车企。其硬件软件适配性强，算力可充分发挥；算法可根据真实行车数据进行快速迭代，拥有其他公司无可替代35guangwen.online的上下游一体化优势。截止 2021 年上半年，

31、特斯拉融资总金额达 202 亿美元。图表 3-14 特斯拉自动驾驶基本情况概览四、参考文献1 【华西证券】智能语音赛道：风口已至，全面开花2 【企查查大数据研究院】近十年自动驾驶项目投融资数据报告3 【中国科学院】计算机视觉全球专利计量分析4 【中国移动】2020 计算机视觉研究报告5 【中国专利保护协会】2019 计算机视觉技术行业专利分析报告6 【联想】联想混合现实与计算机视觉技术白皮书7 【浙江省发展规划研究院】2021 年浙江省人工智能产业发展报告8【智谱人工智能】人工智能发展月报（2021 年 2 月）9【智谱人工智能】人工智能发展月报（2021 年 3 月）36guangwen.o

32、nline10【智谱人工智能】人工智能发展月报（2021 年 4 月）11【智谱人工智能】人工智能发展月报（2021 年 5 月）12【智谱人工智能】人工智能发展月报（2021 年 6 月）13【智谱人工智能】人工智能发展月报（2021 年 7 月）14【深圳人工智能行业协会】2021 人工智能发展白皮书15【斯坦福 HAI】人工智能指数 2021 年度报告16【前瞻产业研究院】中国云计算产业发展前景预测与投资战略规划分析报告17【亿欧智库】2021 中国智能语音行业解决方案及服务商品牌测评报告18【亿欧智库】WIA2020 | 全球人工智能科技创新 TOP5019【西南证券】自动驾驶行业：自动驾驶产业链全梳理20【IDC】全球自动驾驶汽车预测报告（2020-2024）21【东吴证券】自动驾驶产业链及相关港美股标的梳理：AI 加持，赋能自动驾驶广阔市场22【德勤】未来的语音世界23【艾媒咨询】2022 年中国无人驾驶汽车市场行业研究报告五、广闻广识公司简介