1、全球人工智能发展白皮书 02 全球人工智能发展白皮书 | 四、人工智能重塑各行业 一、 AI创新融合新趋势 4 1.1 人工智能正全方位商业化 4 1.2 AI全面进入机器学习时代 5 1.3 市场对投资回归理性 8 1.4 城市逐渐成为AI创新融合应用主战场 13 1.5 AI支持体系不断发力 21 1.6 顶层政策倾斜力度持续增加 23 1.7 全球AI市场超6万亿美元 29 1.8 京津冀、 长三角、 珠三角AI企业云集 31 二、 人工智能技术发展腾飞 40 2.1 人工智能关键技术日趋成熟 40 2.2 人工智能开放平台建设稳步推进 42 2.3 “ 人机大战” 谁更能更胜一筹？ 4

2、5 三、 中国在全球AI地位 52 3.1 中国拥有更为庞大的数据规模以及更丰富数据使用环境 53 3.2 中国是全球芯片需求量最大的市场， 但高端芯片依赖进口 54 3.3 中国机器人企业快速成长核心零部件技术国产化加速 54 3.4 美国人工智能底层技术实力更为雄厚， 中国则在语音识别技术上更优 55 3.5 中国在AI应用上呈现追击态势 55 四、 人工智能重塑各行业 58 4.1 金融： 人工智能提升金融企业商业效能并变革企业内部经营 60 4.2 教育： 人工智能技术应用覆盖教学全流程 65 4.3 数字政务： 政策利好加速政府智能化变革 70 4.4 医疗： 人工智能应用日趋成熟

3、71 4.5 无人驾驶： 主导汽车产业革新 75 4.6 零售： 人工智能驱动行业走向聚合 79 4.7 制造业： 智能制造应用潜力巨大 82 4.8 智慧城市： 人工智能塑造城市基础设施创新系统 86 中国联系人 89 全球人工智能发展白皮书 | 主要发现 1 主要发现： 人工智能正全方位商业化，在各个行业引发深刻变革。 目前AI技术已在金融、医疗、安防等多个领域实现技术落地，且应用场景也愈来愈丰富。人工智能的商业化在加 速企业数字化、改善产业链结构、提高信息利用效率等方面起到了积极作用。 1 人工智能投资趋于理性，底层技术和易落地领域更受人工智能领先机构青睐。 随着投资界和企业界对人工智能

4、的了解逐步加深，人工智能投融资市场更加理性。人工智能投融资频次有所下 降，但投资金额继续增加。特别是经过行业的一轮优胜劣汰后，底层技术创业公司以及落地性强的领域如医 疗、教育、无人驾驶等创业项目继续受到人工智能领先机构的青睐。 3 AI全面进入机器学习时代，未来人工智能的发展将是关键技术与产业的结合。 每一次人工智能的发展都伴随着研究方法的突破，深度学习是近年机器学习技术突破的重要代表之一。随着人 工人工智能研究和应用领域的不断延伸，未来人工智能将迎来更多种技术的结合应用。 2 城市是承载AI技术创新融合应用的综合性载体，也是人类与AI技术产生全面感知的集中体验地。 不同城市在人工智能的顶层设

5、计、算法突破、要素质量、融合质量、应用质量上有着不同的表现，形成多样化 与个性化的AI发展模式。 4 以上海和北京为代表的一线城市在人才数量、企业数量、资本环境以及科研能力长期处于第一梯队。 上海、北京城市的人工智能企业数量已超过600家，其中上海已经与科技巨头腾讯、微软以及人工智能独角兽商 汤、松鼠AI建立了企业实验室。 6 政策与资本推动京津冀、长三角、珠三角成为人工智能企业分布最多的地区，北京、上海领跑全国。 比如上海通过提供税收优惠、资金补贴、人才引入、优化政务流程等措施优化营商环境，吸引大量投融资资 金、人工智能企业以及人才，科研实力突出。促进人工智能产业链上下游企业形成规模效应，提

6、升城市人工智 能产业实力。 5 全球人工智能发展白皮书 | 主要发现 2 数字政务的建设主要依靠自上而下推动，构建政务数字化目标加速政府智能化变革。 各地数字政务建设的需求不同，因而为企业提供的是定制化解决方案。公共安全领域进入门槛提高，强者恒强 趋势明显，行业集中度进一步增强。 9 人工智能在教育行业的应用逐步深入，应用场景向覆盖教学全流程方向变革。 在人工智能技术在教育领域的应用类型中，人工智能自适应学习在学习各环节应用最为广泛，此外，由于中国 人口基数大，教育资源紧缺，对教育的重视程度等有利因素智适应学习系统有望后来者居上。 8 以无人驾驶技术为主导的汽车行业将迎来产业链的革新。 传统车

7、企的生产、渠道和销售模式将被新兴的商业模式所替代。新兴的无人驾驶解决方案技术公司和传统车企 的行业边界将被打破。随着共享汽车概念的兴起。无人驾驶技术下的共享出行将替代传统的私家车的概念。随 着无人驾驶行业规范和标准的制定，将衍生出更加安全和快捷的无人货运和物流等新兴的行业。 10 零售领域应用场景从个别走向聚合，传统零售企业与创业企业结成伙伴关系，围绕人、货、场、链搭建应用场景。 人工智能在各个零售环节多点开花，应用场景碎片化并进入大规模实验期。传统零售企业开始布局人工智能，将 与科技巨头在大数据应用和人工智能领域同台竞技，意味着零售商将更加积极与创业公司建立伙伴关系。 12 人工智能在制造业

8、领域的应用潜力被低估，优质数据资源未被充分利用。 制造业专业性强，解决方案的复杂性和定制化要求高，所以人工智能目前主要应用在产品质检分拣和预测性维 护等易于复制和推广的领域。然而，生产设备产生的大量可靠、稳定、持续更新的数据尚未被充分利用，这些 数据可以为人工智能公司提供优质的机器学习样本，解决制造过程中的实际问题。 11 医疗行业人工智能应用发展快速，但急需建立标准化的人工智能产品市场准入机制并加强医疗数据库的建设。 人工智能的出现将帮助医疗行业解决医疗资源的短缺和分配不均的众多民生问题。但由于关乎人的生命健康， 医疗又是一个受管制较严的行业。人工智能能否如预期广泛应用，还将取决于产品商业化

9、过程中如何制定医疗 和数据监管标准。 13 人工智能推动金融行业构建更大范围能的高性能生态系统，提升金融企业商业效能并变革企业内部经营全过程。 传统金融机构与科技公司合力推进人工智能在金融行业的深度渗透，重构服务架构，提升服务效率，向长尾客 户提供个性化服务的同时降低金融风险。 7 全球人工智能发展白皮书 | 主要发现 3 全球人工智能发展白皮书 | 一、AI创新融合新趋势 4 一、 AI创新融合新趋势 1.1 人工智能正全方位商业化 当前人工智能技术已步入全方位商业化 阶段，并对传统行业各参与方产生不同 程度的影响，改变了各行业的生态。这 种变革主要体现在三个层次。第一层是 企业变革：人工智

10、能技术参与企业管理 流程与生产流程，企业数字化趋势日益 明显，部分企业已实现了较为成熟的智 慧化应用。这类企业已能够通过各类技 术手段对多维度用户信息进行收集与利 用，并向消费者提供具有针对性的产品 与服务，同时通过对数据进行优化洞察 发展趋势，满足消费者潜在需求。第二 层是行业变革：人工智能技术带来的变 革造成传统产业链上下游关系的根本性 改变。人工智能的参与导致上游产品提 供者类型增加，同时用户也会可能因为 产品属性的变化而发生改变，由个人消 费者转变为企业消费者，或者二者兼而 有之。第三层是人力变革。人工智能等 新技术的应用将提升信息利用效率，减 少企业员工数量。此外，机器人的广泛 应用

11、将取代从事流程化工作的劳动力， 导致技术与管理人员占比上升，企业人 力结构发生变化。 图表1-1：人工智能技术带来的全方位变革 数据来源：公开资料，研究 1. 企业变革 销售安防反欺诈人力资源管理市场营销个人助理智能工具 3. 人力变革 增强现实手势识别机器人情绪识别 2. 行业变革 金融医疗教育无人驾驶零售制造 数字政府媒体法律农业物流石油天然气 全球人工智能发展白皮书 | 一、AI创新融合新趋势 5 1.2 AI全面进入机器学习时代 随着技术的进步和发展，人类学习知识 的途径逐渐从进化、经验和传承演化为 了借助计算机和互联网进行传播和储 存。由于计算机的出现，人类获取知识 的途径开始变得更

12、加高效和便捷。在不 久的将来，绝大多数的知识将被机器提 取和储存。强大的计算机算法将逐渐获 得类人的能力，包括视觉、说话的能力 和方向感等。 在人工智能众多的分支领域中，“机器 学习”（Machine Learning）是人工智 能的核心研究领域之一。包括89%的人 工智能专利申请和40%人工智能范围内 的相关专利均为机器学习范畴。最初的 研究动机是为了让计算机系统具有人的 学习能力以便实现人工智能。机器在现 有的知识找到空缺，接着机器效仿人脑 并模拟进化，系统化地减少不确定性， 识别新旧知识的相同点，并完成学习。 图表1-2：人工智能各层级图示 资料来源：研究 技术支持 传感器 芯片 数据

13、软件框架 云服务 AI技术领域 AI应用领域 智慧医疗 计算机视觉 智慧教育 知识撷取 智慧城市 智适应学习 智慧金融 机器人 数字政府 规划和优化 智能制造 专家 系统 无人驾驶 NLP 算法 研究方法（学派） 联结主义（如.深度学习） 反向传播算法 贝叶斯派 概率推理 符号主义 逆演绎算法 核机器 线性算法 决策树 逻辑回归 支持向量机 随机森林 进化主义 基因编程 类推学派 全球人工智能发展白皮书 | 一、AI创新融合新趋势 6 人工智能核心是算法 作为人工智能的底层逻辑，算法是产生 人工智能的直接工具。从历史的进程来 看，人工智能自1956年提出以来，经 历了三个阶段，这三个阶段同时也

14、是算 法和研究方法更迭的过程：第一个阶段 是20世纪6070年代，人工智能迎来了 黄金时期，以逻辑学为主导的研究方法 成为主流。人工智能通过计算机来实现 机器化的逻辑推理证明，但最终难以实 现。第二个阶段是20世纪7090年代， 其中，1974到1980年间，人工智能技 术的不成熟和过誉的声望使其进入“人 工智能寒冬”，人工智能研究和投资大 量减少。 1980年到1987年，专家系统研究方法 成为人工智能研究热门，资本和研究热 情再次燃起；1987年到1993年，计算 机能力比之前几十年已有了长足的进 步，这时试图通过建立基于计算机的专 家系统来解决问题，但是由于数据较少 并且太局限于经验知识

15、和规则，难以构 筑有效的系统，资本和政府支持再次撤 出，人工智能迎来第二次“寒冬”。 第三个阶段是20世纪90年代以后，1993 年到2011年，随着计算力和数据量的大 幅度提升，人工智能技术获得进一步优 化；至今，数据量、计算力的大幅度提 升，帮助人工智能在机器学习，特别是 神经网络主导的深度学习领域得到了极 大的突破。基于深度神经网络技术的发 展，才逐渐步入快速发展期。 图表1-3：人工智能技术发展历史 资料来源：公开资料，研究 经典符号主义AI 简单神经网络 多层级文字分析 深度学习突破 图片分析突破 智适应突破 自然语言处理突破 人类意识系统开发 GAN 神经形态技术 20222030

16、0200820016 全球人工智能发展白皮书 | 一、AI创新融合新趋势 7 此外，数据是人工智能底层逻辑中不可或缺的支撑要素，没有数据针对人工智能的数据处理将无法进行。有了数据挖掘对数据 的清晰、集成、归约等预处理手段，人工智能才能拥有足够的数据进行学习。随着人工智能技术的迭代更新，从数据生产、采 集、储存、计算、传播到应用都将被机器所替代。 图表1-4：数据处理的发展阶段 资料来源：公开资料，研究 数据生产 数据采集 数据存储 数据计算 数据传递 数据应用 人工智能 机器 计算机 人工 机器 人工 人工 机器 人工 互联网 机器 人工 人工 物联

17、网 全球人工智能发展白皮书 | 一、AI创新融合新趋势 8 图表1-5：中国人工智能投融资变化情况 资料来源：公开资料整理，研究 1.3 市场对投资回归理性 从科研和学术的范畴到技术创业，人工 智能仅用了几年的时间。这样的转变不 仅得益于人们希望新技术解放生产力的 要求和政策的扶持，还离不开资本市场 对人工智能的助推。随着资本市场对人 工智能认知的不断深入，投资市场对人 工智能的投资也日趋成熟和理性。在过 去5年间，中国人工智能领域投资出现 快速增长。人工智能的元年2015年，投 资总额达到了450亿元，并在2016年和 2017年持续增加频次。2019年上半年 中国人工智能领域共获融资超过4

18、78亿 元，获得了不俗的成绩。 0 100 200 300 400 500 600 700 0 200 400 600 800 1,000 1,200 1,400 200018 融资金额（亿元人民币）融资事件 探索阶段商业化阶段 全球人工智能发展白皮书 | 一、AI创新融合新趋势 9 分析人工智能的投资趋势，主要分为以 下几点： 易落地人工智能应用场景受投资人追 捧。近年投融数据显示，企业服务、 机器人、医疗健康、行业解决方案、 基础组件、金融领域在投资频次和融 资金额上均高于其他行业。从公司层 面来看，全球顶级团队、资金实力和 科技基因更易受到二级

19、市场投资者的 青睐。从行业方面来看，容易落地的 新零售，无人驾驶，医疗和智适应教 育预示着更多的机会，因此以上领域 的公司拥有更多获得投资的机会。 图表1-6：中国人工智能各行业投融资频次分布 来源：IT桔子，研究 00500600 制造业 安防 教育 零售 交通 机器人 金融 医疗 20019H1 全球人工智能发展白皮书 | 一、AI创新融合新趋势 10 投资市场开始青睐底层技术创业公 司。有别于前期对应用型人工智能公 司的投资偏好，投资市场开始逐渐关 注人工智能底层技术的创业公司。做 底层技术更易受追捧，由于天花板 高，这类公司在市场上更加具有竞

20、争 力。由于人工智能底层技术在中国的 发展仍落后于美国的，而底层技术是 人工智能发展的重要支持，随着人工 智能在中国的进一步发展，底层技术 的投资的热度将持续增长。 获投A及B轮公司占比仍然最高，战略 投资开始逐渐增多。目前全国有超过 1,300家人工智能企业获得风险投资投 资。其中A轮以前的获投频次占比开 始逐渐缩小，投资人对A轮仍然保持着 较高的热情，目前是获得投资频次最 高的轮次。战略投资在2017年开始爆 发。随着人工智能市场板块的逐渐成 熟，以互联网巨头为主的领军企业将 目光投向了寻求长期合作发展的战略 投资。这也预示着人工智能行业与产 业在资本层面的战略合作开始增多。 图表1-7：

21、2013-2019年上半年人工智能投资轮次 来源：IT桔子，研究 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 200019H1 A轮以前A轮B轮C轮D轮战略投资 全球人工智能发展白皮书 | 一、AI创新融合新趋势 11 图表1-8：AI领先企业主要投资领域 巨头投资人工智能布局在业务关联产 业上下游。在人工智能发展的热潮 中，嗅觉敏锐的互联网巨头也开始 了自己的战略布局。以科技部、中科 院国科控股、地方财政局和经信委等 机构扶持的科技投资基金以及阿里巴 巴、腾讯、百度、京东为首的互联网 巨头已经将投资渗透到

22、人工智能的各 个板块。从领域来看，各投资机构选 择投资的项目均处于其未来产业战略 布局的上下游，而这些获投项目也推 动着国家人工智能发展战略的落地。 例如阿里巴巴投资重点主要在安防和 基础组件，获投的代表性公司包括商 汤、旷视和寒武纪科技等。腾讯投资 的重点主要集中在智慧健康、教育、 智慧汽车等领域，代表性的公司包括 蔚来汽车、碳云智慧等企业。百度投 资的重点主要在汽车、零售和智慧家 居等领域。京东投资重点聚集在汽 车、金融和智慧家居等领域。而依托 中科院体系的国科系则在与芯片、医 疗、教育等人工智能技术和应用领域 均有涉足。随着数字化在各行业中的 转型和融合，人工智能在无人驾驶、 医疗健康、

23、教育、金融、智能制造等 多个领域都将成为巨头的必争之地。 京东 泰仓科技 数库 聚信立 苹果 FreightWaves IBM Accrue 微软 Voiceitt SIG 阿博茨科技 SIG 威马汽车SIG 晶泰科技 金融无人驾驶医疗企业服务教育基础元件及硬件 国科嘉和 云呼医疗 中智达信 钛米机器人 睿心智能医疗 连心医疗 IBM Hafnium Labs Explorys （收购） 国科嘉和 松鼠AI 西普教育 谷歌 Edwin IBM Syngli 苹果 Volley Labs LearnSprout （收购） 苹果 Drive AI（收购） VocallQ（收购） 京东 蔚来汽车 智

24、行者科技 乐驾科技 天图投资 众盟数据 同盾科技 中金数据 SIG 今日头条 谷歌 Synetiq ABEJA Tecacent（收购） DeepMind（收购） Kaggle（收购） 微软 Datazen Software （收购） Open AI 苹果 Silk Labs （收购） 腾讯 众安保险 京东 一脉阳光 至真互联 百度 作业盒子 智客 作业帮 百度 蔚来汽车 智行者科技 中科慧眼 禾赛科技 智行者科技 阿里巴巴 阿里巴巴 寒武纪科技 深鉴科技 奥比中光 耐能 中天微小i机 器人 Video+ 阿里巴巴 众安保险 蚂蚁金服 腾讯 碳云智能 晶泰科技 体素科技 思派网络 腾讯 阿凡题

25、 猿题库 洋葱数学 阿里巴巴 小鹏汽车 思必驰 DeepMap 阿里巴巴 小i机器人 Video+ 苹果 Turi（收购） RealFace（收购） 腾讯 禾赛科技 声智科技 国科投资 比特大陆 云汉芯城 寒武纪 阿里巴巴 校宝在线 作业盒子 腾讯 蔚来汽车 四维图新 Momenta 阿里巴巴 商汤科技 旷视科技 中科虹霸 魔点科技 *以上为不完全统计，仅列举了部分代表性企业 资料来源：研究 全球人工智能发展白皮书 | 一、AI创新融合新趋势 12 图表1-9：全球人工智能高增长企业 备注：表中“”为估算范围；增长率以三年*为基准，若无三年*数据则以两年*为准，若无两年*数据则以一年同比增速为

26、准；数据为不完全统计，来源于已 披露的公开资料和自有数据库，不保证数据的准确性和时效性。 作为未来的新型行业，人工智能企业呈现出高增长的特征。我们根据不完全的公开信息，以及高科技高成长500强榜单内 的人工智能企业进行增长率梳理，筛选出了50家高增长企业。 排名公司名称国家增长率细分领域 1Shape Security美国23,000%*企业服务 2BrainChip美国16,000%* 芯片 3Razorpay Software 印度11,000%*金融 4BioCatch以色列10,000%*金融 5Signifyd美国6,000%*企业服务 6乂学教育松鼠AI中国5,000%*教育 7U

27、iPath美国4,000%*机器人 8Remark Holdings, Inc.美国3,700%*数据服务 9Domino Data Lab美国3,200%*金融 10Voltari美国3,000%*广告营销 11Mujin Inc 日本1,200%*工业 12Vectra AI美国1,000%*安防 13DataRobot美国900%深度学习 14字节跳动中国700%*商业智能 15拼多多中国650%零售 16云从科技中国600%*人脸识别 17Welltok美国500%*医疗 18Tesla美国430%*无人驾驶 19商汤科技中国400%计算机视觉 20BounceX美国400%*营销 2

28、1CrowdStrike美国374%*网络安全 22Alteryx美国370%*数据挖掘 23巨杉软件中国363%*金融 24Avant美国360%*金融 25Cloudera, Inc.美国350%*数据服务 26珈和科技中国330%*农业信息化 27GumGum美国310%*计算机视觉 28Blue Prism英国304%*机器人 29云知声中国300%语音识别 30SparkCognition美国260%*网络安全 31SmartDrive Systems美国250%*无人驾驶 32HireVue美国230%*企业服务 33阿里巴巴中国225%*综合 34科大讯飞中国223%*智能语音

29、35Facebook 美国210%*综合 36Uber美国193%*无人驾驶 38Splunk美国190%*商业分析 37旷视科技中国190%计算机视觉 39BYJUS印度184%教育 40ZeMoSo Technologies Pvt Ltd 印度170%*综合 41小米中国162%*物联网 42Conversica美国150%*营销 43玖富中国140%*金融 44Amazon美国110%*综合 45NVIDIA美国107%*芯片 46Globant美国106%*数据服务 47Salesforce美国90%*云计算 48Alphabet美国80%*综合 49蚂蚁金服中国60%金融 50Do

30、mo美国40%商业智能 全球人工智能发展白皮书 | 一、AI创新融合新趋势 13 1.4 城市逐渐成为AI创新融合应用主战场 城市是承载AI技术创新融合应用的综合 性载体，也是人类与AI技术产生全面感 知的集中体验地。过去几年，全球各地 的主要城市都在AI技术的发展中发挥了 差异化作用，构建了各自的生态体系， 并在赋能产业应用、助力区域经济发展 方面实现初步效果，掀起了人类对新一 轮产业革命的思考、认知和行动。随着 AI应用纷纷落地于城市层面，城市逐渐 成为AI创新融合应用的主战场。 虽然全球各地AI技术的关键成功要素各 有差异，但总体而言都构建了有利于技 术与城市融合的生态发展体系。我们对

31、超过50个AI技术细分应用行业、100多 个AI技术相关的大学及研究机构、200多 家头部企业、500多个投资机构、7,000 家AI企业、10万名AI领域核心人才的持 续跟踪观察，总结了以城市为主体的AI 技术及产业生态体系的特点、框架及发 展路径。经过综合考虑，我们认为一个 城市AI技术创新融合应用程度可主要通 过考察以下五大方面： 顶层设计：即AI产业扶持政策、特殊 立法、数据开放政策及开放程度等 算法突破：即AI芯片等人工智能核心 软硬件的研发核心环节等 要素质量：即AI领军人物、资本支持 力度、科学家薪酬水平、行业会议影 响力等 融合质量：即前沿学科连结性（AI: +Cloud、+B

32、lockchain、+IoT、+5G、 +Quantum Computing等前沿技术）、 创新主体多元性（头部企业、学术机 构等）、文化多样性等 应用质量：即金融、教育、医疗、数 字政务、医疗、无人驾驶、零售、制 造、综合载体发展等 根据全球城市在上述五项指标中的评估 表现，评选出最具代表性的三大类 共计20个全球AI创新融合应用城市： 图1-10：2019年20个全球AI创新融合应用城市 来源：研究 综合枢纽型融合应用型创新引领型 波士顿 多伦多 旧金山湾区 伦敦 新加坡 上海 北京 东京 洛杉矶 达拉斯 蒙特利尔 都柏林 巴黎 阿姆斯特丹 斯德哥尔摩 特拉维夫 悉尼 深圳 纽约 柏林 全

33、球人工智能发展白皮书 | 一、AI创新融合新趋势 14 综合枢纽型 旧金山湾区 旧金山湾区作为全球知名的AI创新地，在 AI创新融合应用城市评选的5个方面均表 现亮眼。其中，在要素质量方面，旧金 山湾区是全球AI资本的集聚地，数据显 示，2000-2016年吸引了全球38%的AI投 资，美国超过1/3的人工智能企业诞生于 此1 。此外，旧金山大湾区还积极承办具 有全球影响力的人工智能论坛2018 年AAAI Conference，进一步提高城市 在人工智能产业发展的影响力。在融合 质量方面，旧金山湾区汇集了美国斯坦 福、伯克利、圣地亚哥等全球顶尖研究 型高校，为Facebook、LinkedI

34、n、Ama zon、Apple、Google等科技巨头输送了 大量AI人才。值得注意的是，2 上述企 业为机器学习科学家提供的平均年收入 高达293,000美元，对AI人才集聚具有极 强的吸引力。在应用质量方面，硅谷作 为湾区人工智能产业的核心载体，包括 IBM、Google、NVIDIA、Intel在内的头部 科技企业目前在智能家居、智慧交通、 智慧医疗、智慧零售、智慧能源和智慧 水资源等不同应用领域中积极布局。 图1-11：综合枢纽型AI城市 来源：研究 1. 全球人工智能发展报告 （2017） ， 乌镇智库 2. 前瞻研究院 顶层设计 算法突破 要素质量融合质量 应用质量 旧金山伦敦 波

35、士顿东京 综合枢纽型城市 在五项评估指标中 均有优越表现 综合枢纽型 全球人工智能发展白皮书 | 一、AI创新融合新趋势 15 3. 全球人工智能发展报告 （2017） ， 乌镇智库 4. 全球人工智能发展报告 （2018） ， 乌镇智库 伦敦 伦敦作为欧洲创新密度最高的AI枢纽， 一直走在AI产业创新的前沿。在应用 质量方面，总部位于伦敦的AI明星企 业DeepMind公司制造的AlphaGo围 棋机器人击败了排名世界第一的世界围 棋冠军柯洁，成为人工智能发展史上的 里程碑事件。目前DeepMind已与英国医 疗机构和电力能源部门达成合作，寻求 将人工智能运用在医疗、电力等领域的 方案，以此

36、提高疾病防治和能源适用效 率。在融合质量方面，伦敦是欧洲AI投 融资的火车头，数据显示，2000-2006 年英国累计AI融资规模占欧洲的49%， 其中超过60%的资金集中在伦敦3 。数 据显示，英国人工智能企业融资规模达 12.51亿美元，融资145次，平均每笔融 资862.76万美元4 。在人才方面，来自剑 桥、牛津和国王学院等英国顶级学府的 大量AI人才推动了伦敦在云计算和AI硬件 方面的发展，例如知名半导体公司ARM 就是剑桥大学剥离而来。 波士顿 波士顿是人工智能的诞生地，在学术 界及业界拥有着极强的影响力。在要 素质量方面，除了定期举办的世界级 人工智能会议AI World Con

37、ference 二是深度学习，应用 于学习和分析环节，通过大量的影像数 据和诊断数据，不断对神经元网络进行 深度学习训练，促使其掌握诊断能力。 目前包括科大讯飞、腾讯均已进军智能 医学影像领域。腾讯觅影的图像识别、 深度学习等领先的人工智能技术，辅助 医生对食管癌进行早期筛查，发现准确 率高达90%，帮助患者更早发现病灶。 国内还有健培科技、医渡云、智影医 疗、睿佳医影RayPlus、迪英加等公司 也致力于将人工智能与医学影像结合来 服务于医疗。 智能诊疗。智能诊疗就是将人工智能技 术用于辅助诊疗中，让计算机“学习” 专家医生的医疗知识，仿真医生的思维 和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗 方案

38、。智能诊疗场景是人工智能在医疗 领域最重要、也最核心的应用场景。 截至目前，智慧诊疗已经在中国落地了 多个项目，最具典型性的是IBM沃森智 慧诊疗平台等解决方案。沃森肿瘤专家 （Watson for Oncology）是IBM研发 的认知计算系统，应用于肿瘤医学领域 并辅助肿瘤治疗。沃森智能诊疗系统结 合医惠多学科会诊云平台，综合辅诊、 会诊等多种诊疗协作方式，沃森认知运 算技术作为核心能力，为医生讨论提供 充分的临床实证支持，并协助病患数据 传输、知识库建立、与院后随访功能， 形成全程死循环管理。 “腾讯觅影”作为国内AI+医学领域的 标杆，也是腾讯医疗影像国家新一代人 工智能开放创新平台的

39、中坚力量。目 前，“腾讯觅雕”AI影像已实现了单一 病种到多病种的应用扩张，从早期食 管癌筛查拓展至肺癌、糖尿病视网膜病 变、乳腺癌、结直肠癌、宫颈癌等疾病 筛查。其中，最新发布的结直肠肿瘤筛 查AI系统实现了全球唯一的腺瘤、非腺 瘤和腺癌的三分类识别和行业首个肠镜 实视频AI检测，实时鉴别腺癌准确率 达97.2%。“腾讯觅影”AI轴诊平台能 够辅助医生诊断、预测700多种疾病， 涵盖了医院门诊90%的高频诊断。问前 引擎己储备约50万医学术语庳，超过 100万术语关系规则库，超过1,000万 健谈知识库,超过8,000万高质量医疗知 识库。 75 全球人工智能发展白皮书 | 四、人工智能重塑

40、各行业 4.5 无人驾驶：主导汽车产业革新 人工智能时代，与汽车相关的智能出行 生态的价值正在被重新定义，出行的三 大元素“人”、“车”、“路”被赋予 类人的决策、行为，整个出行生态也也 会发生巨大的改变。强大的计算力与海 量的高价值数据是构成多维度协同出行 生态的核心力量。随着人工智能技术在 交通领域的应用朝着智能化、电动化和 共享化的方向发展，以无人驾驶为核心 的智能交通产业链将逐步形成。 目前无人驾驶仍处于测试阶段，但是在 未来将具有巨大市场。由于当前技术和 现有法律的限制，无人驾驶汽车还无法 实现大面积推广，整个行业内通过第一 阶段封闭路测的车企较多，包括上汽、 蔚来、滴滴、百度、北汽

41、、宝马等多家 传统车企和互联网背景的车企，而完全 通过第二阶段开放道路测试的企业并不 多。因此短期内无人驾驶汽车市场不会 有太大变化。业内预计中国可在2020年 左右实现无人驾驶，届时国内无人驾驶 汽车的销量可达6万辆，并在此后迅猛 增长，于2035年达到400万辆。 由于无人驾驶的发展对工业基础以及技 术支持有较高的要求，因此国内自动驾 驶企业分布较为集中。北京、广东、江 浙沪这些地区的自动驾驶企业占据了行 业的绝大份额。产业集群效应将随着自 动驾驶的发展愈发显着，长三角地区和 珠三角地区依旧会是行业的发展中心。 除此之外，地方政策也对无人驾驶的行 业分布有重要影响，目前北京、上海、 福州、

42、重庆、长沙、长春、杭州、广 州、深圳已开发自动驾驶测试道路，率 先成为无人驾驶的试点城市。 图4-12：国内自动驾驶企业地域分布 资料来源：研究 34% 23% 15% 8% 6% 13% 北京江苏上海广东其他浙江 76 全球人工智能发展白皮书 | 四、人工智能重塑各行业 图4-13：上海无人驾驶行业重点企业分布 在无人驾驶的区域发展方面，以上海为 代表的城市走在了汽车产业革新的前 列。2018年3月，全国首批智能网联汽 车开放道路测试号牌在上海正式发放。 在上海将开放真实道路，全面测试运行 智能互联网汽车、无人驾驶汽车。上海 嘉定区划定了安全性高、风险等级低的 5.6公里道路，作为第一阶段智

43、能网联汽 车开放测试道路。上海已经向进行自动 驾驶道路测试的车企发放了牌照，其中 包括传统车企上汽集团和无人驾驶创业 公司蔚来汽车。传统汽车制造商宝马也 成为首个获得上海自动驾驶测试牌照的 外国车企。从无人驾驶企业来看，国内 无人驾驶技术创业公司蔚来、威马、奇 点、游侠等均将研发中心选在了上海。 与此同时，包括特斯拉，谷歌Waymo在 内的国际大厂纷纷在上海设立自己的工 厂和研发基地。 崇明县 宝山区 A B C D E F GH I 嘉定区 闵行区 青浦区 松江区 奉贤区 浦东新区 金山区 宝山区 上海容申智能化出行 杨浦区 径卫视觉驾驶安全 车店无忧汽车门店 极奥科技智能出行大数据 嘉定区

44、 淞泓汽车研发 禾赛光电激光雷达 上海物联网物联网 闵行区 威马汽车新能源智能 合众汽车纯电动智能 哈啰出行共享单车 长宁区 YOGO机器人商用服务 道客快分享分享交通社区 虹口区 四通仪表车辆电子系统 徐汇区 友衷科技汽车液晶仪表 知图信息全自动定位导航 斑马汽车互联网汽车 斑马智行汽车解决方案 浦东新区 纵目科技汽车驾驶辅助 赫千电子智能车载 拿森汽车智能驾驶 雷腾软件车联网 静安区 车挣个人行车数据 魔视智能自动驾驶 爱驰汽车智能电动车 纽励科技自动驾驶 来源：IT桔子，研究 A 黄浦区 B 卢湾区 C 徐汇区 D 长宁区 E 静安区 F 普陀区 G 闸北区 H 虹口区 I 杨浦区 77

45、 全球人工智能发展白皮书 | 四、人工智能重塑各行业 从用户的需求来看，作为出行的核心驱 动，人们的生活已经离不开汽车，但随 着汽车保有量的增加，事故、拥堵、污 染等负面影响逐渐显现，需要新技术 新方法提高交通的安全性、舒适性、 经济性以及环保性。传统厂商寻求技术 突破，主流厂家无论是技术端还是制造 端对于跨界合作已经形成了一种共识， 数据和连接将会是智慧出行时代的关键 词。技术公司已与有关部门、汽车制造 公司展开跨界合作，实现资源的有效对 接和合理配置。智慧出行首先需要强大 的计算力与海量的高价值数据是构成多 维度协同出行生态。 图4-14：自动驾驶技术分级 资料来源：SAE，NHTSA，研

46、究 自动驾驶分级名称定义驾驶操作 NHTSASAE L0L0人工驾驶有人类驾驶者去安全驾驶汽车。人类驾驶员 L1L1辅助驾驶车辆对方向盘和加减速中的一项操作提供驾驶，人类驾驶 员负责其余的驾驶动作。 人类驾驶员和车辆 L2L2部分自动驾驶车辆对方向盘和加减速中的多项操作提供驾驶，人类驾驶 员负责其余的驾驶动作。 车辆 L3L3条件自动驾驶由车辆完成绝大部分驾驶操作，人类驾驶员需保持注意力 集中以备不时之需。 车辆 L4L4高度自动驾驶由车辆完成所有驾驶操作，人类驾驶员无需保持注意力， 但限定道路和环境条件。 车辆 L5完全自动驾驶由车辆完成所有驾驶操作，人类驾驶员无需保持注意力。车辆 自200

47、0年以来，关于汽车的智能化功 能开始出现。GPS、传感器为无人驾驶 的出现提供了数据和应用上的支持和准 备。从GPS的推广开始，各科技和汽车 厂商开始了大规模个人出行的资料积 累，这些数据使人工智能得以通过海量 数据学习驾驶要领。传感器在汽车中的 应用使汽车具备了局部实时感应和判断 的能力。例如汽车的ABS、安全气囊和 ESC等都从功能上辅助了汽车舒适度和 安全性的提升。真正的汽车智慧化开始 于21世纪的第二个十年，随着谷歌在 人工智能技术上的率先发力，关于应用 于汽车中的人工智能也相继出现。主要 功能体现在车道变更，停车入库等多个 方面。 从技术的发展来看，目前国内外智慧驾 驶技术多处于Le

48、vel 2至Level 3的水平。 虽然关于人工智能的系统和算法已经日 趋成熟，但值得注意的是许多自动驾驶 的测试环境仍然处于实验阶段。上路后 的无人驾驶一旦出现事故将面临用户的 信任危机。目前，人工智能在无人驾驶 领域即将落地的应用包括无人货运、无 人共享汽车。 78 全球人工智能发展白皮书 | 四、人工智能重塑各行业 资料来源：公开资料，研究 图表4-15：无人驾驶产业链 百度 京东 商汤科技 旷视科技 北汽集团 奇点汽车 百度无人车 京东无人车 广汽集团 上汽集团 蔚来汽车 比亚迪 深鉴科技 寒武纪科技 地平线机器人 汽车通讯 汽车控制 汽车感知 汽车智能 整车 汽车芯片 无人驾驶产业链

49、 驭势科技 智行者 阿里 腾讯 西井科技 云天励飞 百度地图 四维图新 北汽集团 知觉科技 必创科技 车联网 制动 摄像头 油门 毫米波雷达 转向 激光雷达 刹车 超声波雷达 高精地图 北斗星通 高德地图 奇点汽车 中云智车 北醒光子 速感科技 禾意科技 隼眼科技 79 全球人工智能发展白皮书 | 四、人工智能重塑各行业 无人货运。在物流领域，无人驾驶可以 应用在长途卡车运输、封闭道路上的配 送，以及同城运送上。无人驾驶技术的 普及，能够在增加道路上卡车数量的同 时，降低人为造成事故导致的死亡率， 从而节约整体成本。其中，前两个领域 已经有巨头和创业公司在布局，近期， 近日苏宁和京东分别宣布在中国和美国 硅谷测试了它们的L4级别的无人驾驶 重卡。 无人货运技术的实施主要解决的是货车 盲区大、机动性差、稳定性差和结构松 散的特点。而通过人工智能的多传感器 在线标定、多传感器融合、远距离感 知、精细化建模&控制、多目标优化决 策等技术，将解决以上问题。无人驾驶 重卡一旦实现商业化，既能解放司机劳 动力，又能实现企业节能减排目标，为 应