人工智能市场的需求与应用

“人工智能”连续三年进入政府工作报告，2019提出深化大数据、人工智能等研发应用拓展“智能+”，为制造业转型升级赋能。与此同时，随着5G商用元年的到来，入网的设备数将呈现几何级上升，扩大了人工智能的感知设备和执行设备数，为人工智能的进化提供了动力。在多重因素的助推下，人工智能市场规模不断扩大，有预测指出，2019年中国人工智能领域的市场规模将达到760亿人民币，增速为34.8%，在其中，得益于智能语音、机器视觉等技术趋于成熟，以及与与AR、边缘计算、5G等技术的融合融合发展，人工智能的市场主体也正在发生变化，由技术输出向直接可用的解决方案提供商转变。

行业应用

随着人工智能相关技术的成熟以及在不同行业场景的应用落地，人工智能市场在智能安防、智能驾驶和智能金融领域进入规模化应用阶段。

• 智能+安防：技术趋于成熟，市场规模稳定增长

安防场景在IT基础设施、数据质量、环境驱动力等AI发展基础条件方面表现较优，该场景主要以视觉识别技术为主，与摄像头、传感器等硬件设施相结合，同时边缘计算和3D结构光视觉识别技术也将推动人工智能在安防领域的发展。在数据采集方面，主要依靠摄像头技术，传统安防的积淀为安防行业奠定了基础，另一方面，图像数据占据高带宽多内存，加大了数据积累的成本。预计2019年智能安防领域市场规模将达到123亿人民币，其应用场景主要集中落地于政府领域、园区、工地等场所。

同时，随着安防行业智能上升，由云端智能向端边智能增加，互联网公司和云服务公司也正在加入市场竞争，但上游成本居高不下是目前安防行业智能化的主要瓶颈。

• 智能+家庭：迎来爆发期，新产品进入规模化阶段

指的是在家庭场景下，基于物联网技术，对硬件设备实现远程控制、互联互通，并最终通过收集、分析用户行为数据，实现自我学习，为用户提供个性化生活服务，使家居生活安全、舒适、节能、高效、便捷。智能家庭系统主要由硬件(智能家电、智能硬件、安防控制设备、智能家具等)、软件系统、云计算平台构成。该场景下，联网家居中智能化比例将在2022年达到4%，移动互联网时代为智能+家庭积累了海量用户数据，人工智能消费级产品将率先在家庭场景中出现。

智能+家庭涉及到大量终端互联的场景，新技术的发展，特别是5G网络支持海量终端设备的连接，目前联网家居的市场规模整体均呈现上升趋势，2019年联网家居的市场规模有望达到1950亿元，其中智能化的比例不到2%。

• 智能+医疗：双驱动，行业数字化加快场景落地

指应用人工智能技术，包含但不限于智能传感器、神经网络芯片、开源开放平台等技术应用于医疗健康领域。医疗领域具有大量的医疗数据，对更精准更高效的诊疗、操作存在现实需求，是AI技术落地的重要场景。随着电子病历的落地和普及，数据的标准化程度提高，为医疗行业提供海量高质量行业数据，推动AI落地。目前的智能+医疗的落地场景主要为对医务工作者的辅助作用，包括医疗影像识别和辅助诊疗、大幅改善药品研发效率等。

目前智能+医疗领域企业大多处于前期研发阶段，我国医疗资源不足和分配不均问题为人工智能在医疗领域落地起到了巨大的推动作用。据卫计委统计年鉴统计，2018年综合性医院市场规模为2.4万亿，智能医疗存在广阔的市场空间。

• 智能+教育：落地智能作业批改、发音优化，以教学辅助为主

人工智能技术对教育产业的赋能，本质上是人工智能对教育工作的替代和辅助，将教师和学生从低效重复的工作中解放出来，进而提升教学与学习效率，解决了传统教育中以教师为核心的成本高、效率低、不公平的问题。相关技术中的图像识别、语音识别等技术渐趋成熟，但自适应学习技术仍然在培育期，自适应学习是融合深度学习和知识图谱，对学生学习的过程进行改造，该模式下，传统以教师为核心的教育模式将被改变，学生成为教育的核心，个性化学习成为可能，个体的学习体验和学习效率进一步提升。

众多教育培训机构纷纷布局智能+教育，其中，在线教育机构拥有大量学生学习数据，行业数字化程度较高，有利于其将机器视觉、知识图谱和自适应学习等技术尽快运用于教育培训的实际业务场景中，目前已完成落地的场景包括智能作业批改、分级阅读和自适应学习等。

目前，在人工智能应用的各类场景中，医疗、制造、农业 、文娱等场景产品仍然处于实验室或小规模量产阶段，需进一步深耕;教育、安防、零售等常场景产品基本成熟，开始进入市场，市场认可度快速上升;金融、汽车、营销等场景产品价值已经得到认可，将正式开启规模化应用，企业也将通过产品/服务/解决方案获得相应的营收回报。

发展趋势

随着“智能+”成为个产业发展的重要趋势，人工智能、大数据、云计算的研发应用都将成为“智能+”发展的关键，硬件和软件都是“智能+”的支撑，数据推动、场景为王、技术融合等关键词也都成为推动“智能+X”产业发展的关键词。

• 数据驱动

人工智能的本质和前提是数据和场景，人工智能技术通过分析大量历史数据，从中学习总结相应的知识，建立相关模型对以往的数据进行解释并预测未来的数据，帮助企业削减成本、提高效率。行业数字化程度是人工智能技术落地的发动机，数据人工智能的燃料。目前各行业数字化程度参差不齐，受移动互联网的影响，金融、零售和内容行业数字化水平较高，将率先落地AI场景应用。同时，随着万物互联推动数据触点指数级增加，各行各业数字化进程加快，由通用性向细分长尾领域扩展。

• 场景为王

人工智能的优势在于对非结构化信息的处理、对海量数据进行规模化处理和分析预测、最终形成优质对策的能力，而在实际场景应用中，对数据的采集需要与数字化终端相结合，对海量数据的处理离不开大数据和云计算，最终执行决策则需要利用物联网和机器人，而这些过程的效率提升和成本的降低少不了边缘计算技术。在实际的场景应用，无法将某一技术孤立地来看，任何技术的发展都离不开与实际需求和应用场景的结合。

• 技术融合