0127人工智能投资研究.docx

人工智能投资研究2017年，人工智能在中国刮起了好一阵旋风。投资人见面都会交流，“我们投资人工智能，我们是这么理解XXX，我们投资了XX项目”。创业者露相也会说，“我们是某人工智能创业者，主要做XXX方向，有XXX技术”。甚至出现了众多投资机构争夺一个项目，一年就诞生了几个独角兽的怪现象。然而，人工智能真的是投资创业的首选吗?据Research and Markets公司的研究，2013年，人工智能的全球市场规模就已经达到了9亿美元。牛津大学也曾发表报告预测在不久的将来，人工智能可能将占据美国近一半的就业机会。巨头也看到了其中的机会，纷纷涌入。微软晓娜、阿里小蜜，Facebook M、Amazon Echo、Google Assistant、Apple Siri、IBM Watson等等，无论在硅谷还是在中国，谷歌、亚马逊还是百度阿里都开始了激烈争夺。然而，在短短一年之内，很多企业及投资人都摇身一变为“人工智能创业企业”或者“投资人”，这不禁有点奇怪，这到底是跟风还是真的追逐趋势，或者是为了融资而融资?第一部分 基本情况简介 一、人工智能的定义与内涵人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。根据人工智能的应用，人工智能可以分为专有人工智能、通用人工智能、超级人工智能。根据人工智能的内涵，人工智能可以分为类人行为（模拟行为结果）、类人思维（模拟大脑运作）、泛（不再局限于模拟人）智能。人工智能的驱动因素：算法/技术驱动、数据/计算、场景和颠覆性商业模式驱动。技术承载方式：单机智能、平行运算/多核智能、高度分散/群体智能。表现方式：云智能、端智能、云端融合。人工智能与人的关系：机器主导、人主导、人机融合。 2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。二、人工智能会做什么？人工智能具备“快速处理”和“自主学习”两种能力。人工智能实现了学习、决策和行动的快速处理。计算机处理信息、沟通信息、并行计算和线性计算的速度都快于人类。人工智能可以更灵活地自主学习和管理知识，支持知识的“产生存储应用更新”的体系化管理。三、人工智能用在哪？人工智能在图像识别、语言识别和自然语言处理，以及人机交互、机器视觉、自动驾驶等方面都已经成功应用。人工智能更易于解决符合以下特点的商业问题： （1）行业存在持续痛点；（2）商业流程本身具有数字化的信息输入，问题可以细分并清晰的界定，商业流程存在重复，且获得的结果的沟通以书面沟通或单相沟通为主；（3）商业流程较少受整体商业环境的复杂影响。第2部 分 人工智能产业链及五大商业模式一、大数据是战略性竞争优势海量、精准、高质量的数据为训练人工智能提供了原材料。人工智能的三种主要技术，都需要专有类型的数据。机器学习需要大量的标签样本数据。模式识别偏重于信号、图像、语音、文字、指纹等非直观数据。人机交互则需要积累大量的用户数据。现阶段，特别对于创业公司而言，数据的来源主要有三种。方式一，自筹数据，即从零开始，投入大量人力采集数据。方式二，公共数据。例如美国、英国、加拿大、新西兰，以及我国的香港、上海、北京、武汉、无锡、佛山和南海等城市都有自己的线上数据平台。方式三，产业数据协同，即下游创业公司或行业公司和产业链上游的数据或平台型公司建立合作，连接对双方均有利的产品或数据。二、未来三阶段从人工智能的技术突破和应用价值两维度分析，未来人工智能将会出现三个阶段：情景一：未来3-5年，仍以服务智能为主。在仍工智能及有技术的基础上，技术取得边际进步，机器始终作为人的辅助；在应用层面，人工智能拓展、整合多个垂直行业应用，丰富实用场景。随着数据和场景的增加，人工智能创造的价值呈现指数增长。情景二：中长期将出现显著科技突破。人工智能技术取得显著突破，如自然语言处理技术可以及时完全理解类人对话，甚至预测出“潜台词”。在技术创新的领域，现有的应用向纵深拓展，价值创造限制在技术取得突破的领域。情景三：长期可能出现超级智能。人工智能的技术取得显著突破，应用范围显著拓宽，人机完全融合，人工智能全面超过人类，无所不在，且颠覆各个行业和领域，价值创造极高。三、人工智能产业链人工智能产业链根据技术层级从上到下，分为基础层、技术层和应用层。基础层最靠近“云”，应用层最靠近“端”。基础层（按技术层级从上到下，下同）计算能力层：大数据、云计算、GPU/FPGA等硬件加速、神经网络芯片等计算能力提供商。数据层：身份信息、医疗、购物、交通出行等各行业、各场景的一手数据。技术层框架层：TensorFlow，Caffe，Theano，Torch，DMTK，DTPAR，ROS等框架或操作系统。算法层：机器学习、深度学习、增强学习等各种算法。通用技术层：语音识别、图像识别、人脸识别、NLP、SLAM、传感器融合、路径规划等技术或中间件。应用层应用平台层：行业应用分发和运营平台，机器人运营平台。解决方案层：智能广告、智能诊断、自动写作、身份识别、智能投资顾问、智能助理、无人车、机器人等场景应用。四、人工智能产业链价值分析人工智能产业链中，基础层是构建生态的基础，价值最高，需要长期投入进行战略布局；通用技术层是构建技术护城河的基础，需要中长期进行布局；解决方案层直戳行业痛点，变现能力最强。五、未来人工智能竞争格局在人工智能平台化的趋势下，未来人工智能将呈现若干主导平台加广泛场景应用的竞争格局，生态构建者将成为其中最重要的一类模式。模式一：生态构建着全产业链生态+场景应用作为突破口。关键成功因素：大量计算能力投入，积累海量优质多维数据，建立算法平台、通用技术平台和应用平台，以场景应用为入口，积累用户。模式二：技术算法驱动者技术层+场景应用作为突破口。关键成功因素：深耕算法和通用技术，建立技术优势，同时以场景应用为入口，积累用户。模式三：应用聚焦者场景应用。关键成功因素：掌握细分市场数据，选择合适的场景构建应用，建立大量多维度的场景应用，抓住用户；同时，与互联网公司合作，有效结合传统商业模式和人工智能。模式四：垂直领域先行者杀手级应用+逐渐构建垂直领域生态。关键成功因素：在应用较广泛且有海量数据的场景能率先推出杀手级应用，从而积累用户，成为该垂直行业的主导者；通过积累海量数据，逐步向应用平台、通用技术、基础算法拓展。模式五：基础设施提供者从基础设施切入，并向产业链下游拓展。关键成功因素：开发具有智能计算能力的新型芯片，如图像、语音识别芯片等、拓展芯片的应用场景；在移动智能设备、大型服务器、无人机（车），机器人等设备、设施上广泛集成运用，提供更加高效、低成本的运算能力、服务，与相关行业进行深度整合。六、人工智能对企业的启示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。第3部 分 人工智能的资本市场状况一、人工智能投资榜单猎云网在“赋能万物 智领未来2017年度CEO峰会暨猎云网创投颁奖盛典”上发布2017年度“最佳人工智能领域投资机构TOP 10”榜单。以下为榜单：1、 百度风投代表项目： 8i 、Falcon Computing 、埃洛克航空、所问数据、 云丁科技百度风投成立于2016年9月，主要覆盖全球初创期到成长期的人工智能项目。 百度风投专注于投资人工智能领域的早期项目，覆盖智能底层技术、智能机器平台、行业智能化三层生态。以资本，也以远见、胆魄和决心，为人工智能领域创企的发展提供深远助力。2、 创新工场代表项目：Face+ 、驭势科技 、地平线机器人 、第四范式 、小鱼在家 、追一科技创新工场开创了“投资孵化”模式的先河，目前管理的美元和人民币基金总额超过80亿人民币，孵化和投资项目逾300个，通过系统的投资布局，创新工场在诸多领域打造了完整的产业生态圈。创新工场已投资近30家直接利用人工智能技术创造商业价值的创业公司。其中，旷视科技、驭势科技、第四范式、地平线机器人、小鱼儿科技、奇幻工房等公司已成长为各自领域内的创业明星。已成功在香港上市的美图公司则正将人工智能技术应用于美图秀秀、美图手机等明星产品。3、 国科嘉和代表项目：钛米机器人、连心医疗、上海乂学、用钱宝、 瀚思科技国科嘉和依托中科院体系的一流技术能力、大量的高科技转化成果以及政府与行业资源，专注于TMT与医疗健康两个大跑道中的细分领域，凭借专业的投资管理团队和丰富的投资管理经验，拥有前瞻性的判断，着重投资中早期。目前已经投资了几十个项目，成绩优异，在行业内居于领先水平。国科嘉和坚持做“中国最懂科技人员的创投基金”，在万家VC竞争的时代里做常青品牌基金。4、 红杉资本代表项目：第四范式 依图、格灵深瞳 地平线、出门问问、 推想科技、蔚来汽车作为中国顶尖的创投机构，红杉资本不会错过对中国国民经济有价值的任何关键领域，在人工智能领域的投资中，红杉一如既往地延续着他们的出色表现。以精准的判断力和专业性，雄厚的资本和资源，红杉资本无疑是创业者背后真正的参天大树。5、 火山石资本代表项目：嘉奥科技、极智嘉科技Geek+、氪信、健客火山石资本成立于2016年，是一家早期风险投资机构。专注于互联网创新、泛智能技术和医疗健康领域的早期、成长期的高成长企业的投资。团队实力强劲，以往投资业绩包括携程、土豆、康辉医疗、平安好医生、科沃斯机器人、傅利叶智能等。多轮跟进极智嘉科技明星项目。火山石资本如珍贵的火山石一样有着天然的筛选、过滤功能，优中选优，更重要的是，火山石是能量积淀后的价值所在。火山石资本勇于投资创新、创造价值，并帮助中国具有高成长潜力的创业企业。6、 IDG资本代表项目：商汤科技、智齿科技、Rokid 家庭机器人、蔚来汽车、禾多科技、小马智行IDG资本同时管理着美元基金与人民币基金，重点关注互联网与高科技（TMT）、新型消费及服务、医疗健康、工业技术、文化旅游等领域的拥有一流品牌的领先企业， 20多年来获得了诸多的成果，收获多个明星项目，成绩卓越。在人工智能热潮不断演进的过程中，IDG资本敏锐发掘最新的投资机会，是中国投资先锋。7、 昆仲资本代表项目：深醒科技 、深睿医疗、 量化派、 诸葛找房 、速腾聚创 、评驾昆仲资本是一支具有全球化视野的早期高科技风险投资基金，由优秀的VC基金管理团队发起设立，专注于投资中国和美国TMT领域具有商业模式创新或技术创新的早期及成长期企业。昆仲资本认为一个能够基业长青的VC基金，并非是与创业者 "博弈和算计"，而更多地是依赖对行业的真知灼见，优质的创业资源，及与生态圈伙伴的合作共赢。作为一支年轻的基金，昆仲资本希望能够与合作伙伴们共同成长。8、 联想创投代表项目：Face+ 、水滴科技、蔚来汽车 、中科慧眼、谛听科技、联想新视界联想创投是联想集团全球科技产业基金，凭借其全面雄厚的资源和独到专业的团队，发展迅速并已逐渐成为国内外最优秀活跃的新兴资本之一。目前联想创投已投资出包括乐逗游戏、Face+、寒武纪、中科慧眼、蔚来汽车等优秀企业。联想创投凭借其在早期发现力和卓越的投资业绩，推动了优秀人工智能创企的高速发展。9、 信中利资本代表项目：思岚科技、华瑞新智、易云捷讯、蔚来汽车、克路德机器人、凹凸租车信中利资本集团，是中国最早从事风险投资和私募股权投资的独立机构之一。信中利通过近20年的时间已经成长为国内顶尖的投资机构，实现地区和产业的完美布局，多次在行业内对基金管理人的专业排名中名列前茅，并已将人民币业务成功挂牌新三板。信中利对AI行业的投资，从中国到硅谷，从基础设施层、技术算法层到应用层，已经实现了跨区域全产业链覆盖。信中利牢牢把握人工智能带来的机遇，在这个领域继续发掘优质种子，并为之提供丰厚的土壤。10、 臻云创投代表项目：推想科技 、镁伽机器人、 探迹、 Versa、玩秘、萝卜科技臻云创投由著名天使投资人和成功的企业家发起的早期风险投资机构，重点投资机器人、人工智能、大数据和大健康领域，已经投资的项目涵盖工业机器人、消费服务类机器人、3D打印、机器人视觉、创业者社区和加速器等项目。臻云创投在投资中持续的专注于智能化行业，多轮押注推想科技明星项目，注重投资组合和产业协同，臻云创投实现了在相关领域的深耕和早期布局，并将协同产业链继续投资下去。2、 BAT人工智能生态时局图很多AI创业公司在各自的领域取得了突破，但具备强大的AI技术储备，并且有能力渗透到几乎所有领域的玩家，目前来看主要还是BAT三家。这场AI“赋能”的战争，较量的是平台、技术、场景、生态等多方面的综合实力。百度喊All in AI，腾讯喊AI in All，阿里盖起达摩院。为了一争高下，BAT下注或早或晚，但都离不开几件事，例如组团队、做研发、建生态等。到现在，三大巨头在人工智能上的布局已经能看出大致轮廓。百度 百度在AI领域的野心，最初显露于2013年1月，深度学习研究院（IDL）的创立。后来李彦宏陆陆续续建成了五大实验室，除了深度学习实验室之外，还有硅谷人工智能实验室、大数据实验室、增强现实实验室和深度学习及应用国家工程实验室。这些实验室的研发成果历经5年的整合，逐渐形成了一个平台体系：百度智能云和百度大脑。智能云提供计算的基础设施和数据的获取、分析、标注能力，而百度大脑，整合了机器学习、深度学习算法，再将AI对语音、图像、视频、AR/VR的感知能力和自然语言处理、知识图谱、用户画像等认知能力开放出来，就形成了百度AI开放平台。根据百度最新公布的数据，百度大脑现在拥有80多项核心AI能力，超过37万名开发者和合作伙伴，每天被调用2.19亿次。这些调用，来自百度内外。对内，百度将AI能力输送到百度现有的各个产品之中。主业搜索自不必说，从一开始就受惠于AI技术的进步，包括手机百度、爱奇艺等应用也在AI的驱动下不断提升，2016年推出的信息流业务也在迅速发展。对外，百度走上开放平台的道路，主推DuerOS和Apollo。陆奇一年前降临百度后，通过多种方式对业务进行了梳理和聚焦。核心当然就是上面两个平台，他们都各自成立了新的事业部进行支撑，当然也有医疗等业务被直接砍掉。当然，百度在其他方面也一直有尝试，比如金融、机场、新零售等场景下，百度也在不停地开拓，一步一步积聚力量，构建自己的下一个生态。不过总体来说，无论是从“All in AI”的技术投入来看，还是从所有能力汇总于百度大脑、全力推进Apollo、DuerOS两大平台的布局来看，百度似乎在把自己的AI力量集中起来，向着最重要的行业，单点突破。最近陆奇在CES明确表示：“我们认为自己是一家旨在加快创新的AI公司，致力于实现AI技术的产品化和商业化。我想强调的是，最重要的是将该技术商业化，否则一切都是空谈。”阿里巴巴 众所周知，马云不喜欢“人工智能”这个说法，偏好机器智能。说辞的变化不影响本质。在整个互联网行业涌向AI的浪潮中，阿里也在2017年推出“NASA计划”和承载它的实体组织：达摩院。达摩院的研究领域可谓广撒网，涉及量子计算、机器学习、基础算法、网络安全、视觉计算、自然语言处理、人机自然交互、芯片技术、传感器技术、嵌入式系统等，可以看出，AI在其中占据了半壁江山。达摩院的主要任务，是在全球范围内建实验室招揽人才，和高校建立合作。实际上，阿里AI研究起步的远远早于达摩院，这家公司大部分AI基础研究成果，出自2014年成立的数据科学与技术研究院，也就是iDST。比如最近机器阅读理解方面取得突破的阿里团队，就来自iDST。当然阿里内部体系众多，展开AI研究的部门也不少。例如在“双十一”期间，商品推荐、客服、海报宣传、运营维护等方面均有AI技术的加持。蚂蚁金服也在与金融机构的合作中，把AI技术作为一个重要的亮点。另外，不喜欢“人工智能”这个词的阿里，还有一个以之为名的人工智能实验室：A.I. Labs，它不止是一个研究机构，还承担着基于AI技术打造平台、推出产品的职责。目前，他们除了天猫精灵智能音箱和搭载的AliGenie操作系统、AliGenie语音开放平台之外，还推出了AR开放平台和AR内容平台。从2017年末开始，自动驾驶也成为了A.I. Labs发力的领域之一。和自带产品开发职责的A.I. Labs不同，iDST的研究成果走进现实世界，依靠的是他们打造的一个个“大脑”。这两年来，阿里云相继推出了ET城市大脑、ET医疗大脑、ET工业大脑、ET环境大脑、ET航空大脑，将AI能力与大数据和云计算结合起来，在各个垂直市场跑马圈地。阿里最近，在努力将这些大脑们整合为一个统一的平台：阿里云ET大脑。2017年最后一场云栖大会上，ET大脑正式发布，所布局的领域也不再限于原本的城市管理、医疗、工业、环保、航空，同样走上了“广撒网”之路。腾讯 腾讯无论做什么，都不会只投入一支团队。在人工智能上也是一样。要论基础研究，腾讯有AI Lab、优图实验室和微信AI实验室三大机构，优图专注于计算机视觉技术，而AI Lab和微信AI在研究方向上虽然叫法不同，但多有重合，都是AI实验室标配的机器学习、自然语言处理、语音识别和计算机视觉。根据各个实验室列出的合作伙伴和案例，这些实验室的技术，大部分都输送到了腾讯各条产品线之中，成了微信里的语音转文字、视频音乐新闻的推荐和排序、QQ的高能舞室、天天P图的军装照但是，就算产品体量庞大如鹅厂，也承载不完“AI in All”的野心。腾讯的AI技术也同样寻求着在更多垂直领域的落地应用，其中最引人注目的，是医疗平台腾讯觅影。在金融、安防、政府政务、智慧零售等等领域，腾讯也都将AI技术与自身的社交、支付、地图、小程序等等技术结合起来，推出了垂直解决方案。另外，腾讯也有类似于百度大脑的“AI开放平台”，在深耕的垂直领域之外，将自己的AI技能开放出来，供应给开发者。不过，目前这个“开放平台”的用户案例，依然是以腾讯内部产品为主。在战局最喧闹的自动驾驶和对话式AI平台上，腾讯也分别投入了不止一支团队，开始造平台、积累合作伙伴。虽然腾讯进军AI的时间较晚，但是能明显感到动作和决心都很大。重点战场梳理对话式AI人机交互的重大革新、下一代服务入口、下一个Android、家庭的控制中心种种期待，让用于智能设备的对话式AI成了BAT争夺最激烈的领域。百度有DuerOS，阿里有AliGenie，腾讯则至少有两个：腾讯云小微和移动互联网事业群（MIG）的叮当。如果我们以智能音箱销量来评判对话式AI系统的发展，很会做生意的阿里似乎冲在最前。2017年7月，阿里AI Labs初次亮相，发布了一款智能音箱：天猫精灵X1。这款音箱，双十一降价促销，当天卖出了100万台。但是，卖音箱只是手段而非目的。天猫精灵背后的终极目标，还是一个关于AliGenie开放平台、生态系统的梦想。这个生态系统的梦想，BAT都有。百度虽然直到去年底才推出渡鸦raven H智能音箱，但最新的数据显示，DuerOS开放平台发布半年时间里，已新增130余家合作伙伴，落地硬件解决方案超过20个，每月新增5款以上搭载DuerOS的设备，覆盖家居、车载、移动各个场景，机顶盒、电视、冰箱、音箱、机器人、车载、手机、耳机等各类设备。为了守住这个领域，百度除了在北京和硅谷建设AI庞大的团队之外，还收购了两家创业公司：做语音交互和自然语言理解的Kitt.ai，和后来推出了raven H音箱的渡鸦。内部竞争还未分胜负的腾讯势头也很猛。公开亮过相的两个团队里，叮当的发展速度似乎更快一些。2017年4月，它作为一个“语音助手”以App的形态发布，12月20日，发布了首款合作硬件1More耳机。截至目前，叮当虽然没有推出名为“硬件开放平台”的东西，但他们的“生态伙伴计划”也的确很见成效，做机器人的优必选、做音箱的哈曼、造车的广汽、做手机的魅族、努比亚等二十多家硬件厂商，都在腾讯叮当的合作案例名单之上。相比之下，腾讯云小微的硬件开放平台和技能开放平台仍处于内测状态，除了和华硕一起造的机器人之外，没有太多关于合作伙伴的声音传出。值得一提的是，他们似乎在硬件之外，开辟了一条退路：智能客服。智能音箱先行的AliGenie同样不是天猫精灵专属，它的硬件接入平台页面上，也展示着十多家合作伙伴。另外，AliGenie还推出了垂直行业智能语音解决方案，想在家居、移动硬件之外，为对话式AI开辟出新场景。自动驾驶2亿辆汽车和200多家OEM车厂，勾画出一个有更大想象空间的产业。BAT在出行这件事儿上向来不安分，战火从地图、打车软件一路烧到了自动驾驶。如果我们将时间倒回一年之前，你可能会发现，“自动驾驶”这个话题，几乎还只有百度一家在谈。而2017年过完，BAT已经悉数入局。最后一个传出消息的，是阿里。阿里的自动驾驶业务目前还处在招兵买马阶段。12月中旬开始，阿里官方网站上开始出现自动驾驶相关的人工智能实验室（A.I. Labs）岗位，另外据36氪报道，这个团队中有不少无人车创业公司nuTonomy的旧部，已经开始面向车厂做介绍。在这之前，阿里和车厂的交集，都围绕着互联网汽车操作系统发生，最亲密的盟友可能要数上汽。阿里和上汽合作打造的斑马智行，已经推出了“全球首款互联网汽车”荣威RX5。美国大厂福特、Tier 1供应商德尔福也是阿里的合作伙伴。除了这些合作伙伴之外，阿里还投资了一家国产电动汽车厂商：小鹏。在投资车厂这件事上，出手最阔绰的当属腾讯。除了先后入股创业公司蔚来和威马，腾讯还在二级市场投资了特斯拉5%的股权，甚至秘密在硅谷投资了一家自动驾驶公司。而腾讯本身的自动驾驶业务，据说已经到了全面研发、多次路测的阶段。在自动驾驶进展还不够清晰的当下，腾讯的合作伙伴，也大多与AI in Car车联网系统相关，广汽、长安、吉利、比亚迪、东风柳汽、博世都和腾讯有着或多或少的联系。自动驾驶领域的领先者，其实已经被科技部点了名。2017年11月，科技部公布首批国家人工智能开放创新平台名单，其中自动驾驶方面依托百度公司建设自动驾驶国家新一代人工智能开放创新平台。入局最早的百度，和阿里腾讯早已不在同一个发展阶段。百度已经围绕Apollo与博世、大陆、一汽、长安、奇瑞、北汽、金龙等90多家企业达成了合作，也探索出了一条清晰的路线还是在这个领域打造一个Android。Apollo，是百度2017年4月启动的自动驾驶开放平台，要为合作伙伴提供一个开放、完整、安全的软件平台，帮他们搭建完整的自动驾驶系统。到2018年初Apollo 2.0的发布，云端服务平台、软件平台、硬件平台、车辆平台在内的四大模块全部开放，释放了在简单城市道路上自动驾驶的能力。一切，都按照去年7月公布的路线图进行着。按计划，2018-2020年，百度会加快开放速度，直到最后能让合作伙伴完成完全自动驾驶。但对于Apollo来说，更重要的还是生态。所谓生态，不仅仅是被赋能的车厂，Apollo还为向产业链上下游延伸而建立了基金，要在未来3年投出100多个项目。作为一个开源系统，创业公司、高校实验室同样是Apollo的伙伴。和腾讯一样，百度也投资了威马汽车，也投资了共享出行平台首汽约车。此前百度还投资了自动驾驶关键部件激光雷达的核心厂家Velodyne，相关技术开放商xPerception等。金融还有一个不可忽略的战场，是金融。阿里旗下的金融巨头蚂蚁金服和阿里云都在尝试赋能金融机构。2017年1月以来，蚂蚁金服开始逐渐转变自己的定位，尝试用自身积累的技术能力来赋能、服务金融机构。夏天，蚂蚁金服在理财和保险领域，向金融机构开放了“理解用户”、“优化投资策略”和“用户与金融产品匹配”三个层面的能力，后来，AI客服能力、智能图像定损技术等等也相继开放。然而这还并不是蚂蚁金服AI布局的全貌，首席数据科学家漆远说：“蚂蚁AI技术将成熟一个，开放一个。”2017年底，阿里云又发布了ET金融大脑，要帮合作伙伴风控、营销和客服方面提高效率。相比之下，腾讯向金融行业合作伙伴提供的技术就显得比较表面，没有涉及风控这样的专业垂直应用，而只是将更为通用的身份检测、客服等能力注入其中。你可能想不到，百度，也是这个战场上的一个重要玩家。虽然百度金融这一年来在to C市场上声量不大，但这家“All in AI”的公司，在金融上也要将“智能化”坚持到底。在11月的百度世界大会上，百度金融技术负责人许东亮说，百度金融已经赋能近400家机构，为机构客户提供解决方案，为它们提供安全防护、智能获客、大数据风控等服务。百度金融据说还在谋划更为独立的未来。医疗要说AI在各行各业的应用，不少人都会第一个想到医疗影像。在这个领域，百度在医疗事业部部分团队转入AI体系之后就悄无声息，但腾讯和阿里都在抢占布局。首批国家新一代人工智能开放创新平台中，腾讯就以医疗影像平台“觅影”入选。腾讯觅影发布于2017年8月，最先推出的是早期食管癌筛查。后来，觅影又相继推出早期肺癌筛查、糖尿病性视网膜病变筛查、乳腺癌早期筛查等医疗影像技术，还基于自然语言处理推出了AI辅助诊疗、病案智能化管理产品。腾讯觅影结合了AI lab、腾讯优图、TEG架构平台部等团队的AI技术，由互联网+合作事业部牵头建立。推出至今不到半年，腾讯觅影已经有了西门子医疗、兰州大学第二医院、深圳市南山人民医院、中山医院等十几家合作伙伴。马化腾此前表示，医疗与AI是非常好的落脚点，未来腾讯在医疗方面会做更多的事情。阿里入局AI医疗其实比腾讯还要早。2017年3月底，ET医疗大脑首次亮相，宣称具有虚拟助理、医学影像、精准医疗、药效挖掘、新药研发、健康管理等功能。与腾讯思路不同的是，ET医疗大脑的技术并非都出自阿里内部，而是聚集了不少合作伙伴一起提供服务，比如做皮肤检测的宜远智能、分析病历的惠每医疗等等。目前的阿里云ET医疗大脑，能够提供影像智能诊断、智能病历诊断、语音医嘱录入、医疗意图识别、辅助管理决策、家庭慢病管理、DNA序列分析等功能。阿里在医疗方面，还跟华大基因、上海华山医院、浙江卫计委等机构展开合作。另外，阿里去年也在医疗方面有一些投资布局，包括嘉和美康、Prenetics等。腾讯的动作也不少，去年已经披露出来的医疗相关投资包括：VoxelCloud、Grail、企鹅医生、Practo等。零售不管是新零售还是旧零售，不管是线上还是线下，阿里在这个领域都有天然的优势。先梳理一下AI给阿里自身业务带来的变化。机器人客服“阿里小蜜”，双11当天承担95%客服咨询；机器智能推荐系统，双11当天产生567亿不同的货架；AI设计师“鲁班”，双11期间，设计4.1亿张商品海报；华北数据中心运维机器人：接替运维人员30%重复性工作与AI之于百度的搜索业务一样，AI之于阿里的电商业务也具备天然的赋能加成。除了上面提及的进展，蚂蚁金服还基于AI技术推出客服机器人“小蚂答”，以及AI助力的车辆定损服务“定损宝”等。阿里还搞出了无人零售咖啡店。无人商店，是一个未来非常有意思的趋势。此外，阿里在新零售思想的指引下，还大举投资了一批线下零售相关企业，包括：企加云、大润发、东方股份、新华都、易果生鲜、银泰、bigbasket、联华超市可以想见，阿里在零售方面的生态布局，一定会成为其AI技术应用的重要场景。零售不是腾讯的强项，不过腾讯也提出了“智慧零售”的概念。腾讯COO任宇昕对此解释称：腾讯希望的是通过去中心化的方式，把平台能力开放给广大品牌商、零售商以及商业地产等合作伙伴。腾讯表示将提供场景、大数据、AI技术支持，以及腾讯全产品线，帮助商家量身定做解决方案，帮助线下门店实现数据化和智能化，让消费者与商品之间，实现跨场景的智慧连接。现在已经有一些案例出现了。例如在深圳、广州的一些服饰连锁零售店里，腾讯的AI技术提供了人脸识别、客户画像、精准推荐等技术支持。其他方向还包括餐饮连锁、快消等等。零售更不是百度擅长的方向，不过百度在这方面也有所行动，正在寻找合适的合作伙伴准备赋能。有意思的是，已经离职的前任百度研究院长林元庆，创业服务的第一个大客户，就来自零售领域。 三、人工智能初创企业像BAT以及京东等大公司都在布局人工智能，并建立自己的人工智能团队，并把视角延伸到国际市场。除了传统互联网大公司，中国的一些人工智能方面的初创企业也格外的引人注目，在新一代的人工智能科技革命中，中国公司正在发挥着举足轻重的作用，下面这三家初创型企业尤其值得关注。1、 寒武纪寒武纪科技在2017年完成一亿美元A轮融资，投资方为国投创业，阿里巴巴创投、联想创投、国科投资、中科图灵、元禾原点、涌铧投资联合投资。寒武纪作为人工智能（AI）芯片领域的先行者、中国顶尖AI芯片公司，一时间引发了各方的关注。寒武纪科技已经逐渐成长为全球AI芯片领域第一个独角兽初创公司。寒武纪科技是全球人工智能芯片领域的先行者，宗旨是打造各类智能云服务器、智能终端以及智能机器人的核心处理器芯片。公司创始人、首席执行官陈天石教授，在处理器架构和人工智能领域深耕十余年，是国内外学术界享有盛誉的杰出青年科学家，曾获国家自然科学基金委员会“优青”、CCF-Intel青年学者奖、中国计算机学会优秀博士论文奖等荣誉。寒武纪科技是全球第一个成功流片并拥有成熟产品的智能芯片公司，拥有终端和服务器两条产品线。2016年推出的寒武纪1A处理器（Cambricon-1A）是世界首款商用深度学习专用处理器，面向智能手机、安防监控、可穿戴设备、无人机和智能驾驶等各类终端设备，在运行主流智能算法时性能功耗比全面超越CPU和GPU，与特斯拉增强型自动辅助驾驶、IBM Watson等国内外新兴信息技术的杰出代表同时入选第三届世界互联网大会（乌镇）评选的十五项“世界互联网领先科技成果”。2、地平线2017年10月20日，国内人工智能初创企业地平线机器人，在美国旧金山举办的英特尔投资CEO会议上，正式宣布获得来自英特尔投资的近亿美元的注资。地平线ceo余凯表示，将用本轮融资来加速技术产品研发和商业落地，打造以人工智能处理器架构和算法软件系统为核心的关键技术，并面向自动驾驶和智能城市等重大应用场景，推出系统级嵌入式人工智能解决方案。2017年1月在美国拉斯维加斯国际消费电子展（CES2017）上展出了基于地平线BPU架构联合开发的高级辅助驾驶系统解决方案。地平线在自动驾驶感知和决策技术、深度学习算法、人工智能处理器架构等方面展现的领先世界的技术实力，受到业界广泛认可。余凯，这位百度深度学习研究院(IDL)的创建者，只能比喻式地回答说：“我要做新时代里的英特尔，为机器打造大脑，核心产品会是芯片。” 3、深鉴科技 AI创业公司深鉴科技刚刚正式对外宣布完成约4000万美元A+轮融资，由蚂蚁金服与三星风投领投。深鉴科技由清华大学毕业生创立，总部就在清华大学，主攻深度学习技术。深鉴科技主要团队全都是90后。深鉴自主研发的芯片“听涛”、“观海”将于2018年第三季度面市，其中，“听涛”将于上半年完成产品装载，提供极致性价比的深度学习加速方案。这将是深鉴布局深度学习芯片技术，首次实现芯片级产品化的正式开始。四、2018年的AI爆点东北证券指出，2018年，在技术层面重点关注AI芯片和AI算法公司，在应用层面重点关注“AI+医疗”和“AI+ 汽车”。AI芯片代表性企业一览： 与CPU、GPU被几个巨头垄断不同，AI 芯片开辟了一个全新的赛道，我国涌现出了寒武纪、深鉴科技、地平线机器人等一批优秀的企业，有望实现弯道超车，目前已经引起了资本市场的广泛关注，在 AI 大潮流下，预计 2018 年热度仍然不减。AI 算法的开发，不仅仅是一个工程问题，还需要壁垒较高的深度学习数学理论。由于算法的可复制性以及人工智能算法的高壁垒性，这一领域有望实现强者恒强，目前已经崭露头角的旷视科技、商汤科技、科大讯飞（002230）等值的继续关注。AI+的两大用例AI+医疗：场景是制高点在应用层面，2018年应重点关注数据积累量大、方便获取、有海量数据分析处理需求的行业，例如AI+医疗和AI+汽车，这些行业的 AI 应用将极具发展潜力。医疗 AI 的基本功能需要通过算法对大量医疗数据进行计算从而得到较优化的算法。最终医疗 AI 要运用到具体的医疗应用场景中，比如骨龄 AI 产品嵌入 PACS 系统中(或形成独立软件)，辅助儿科医生判断儿童发育程度。医疗行业细分领域众多，且不同领域间壁垒高，算法和数据等共性资源要素不能构成核心竞争要素，最终结局是控制场景者将聚集其它资源要素；从数据特色来看，医疗数据种类众多，分布极其分散，所有权归属国家，比如医疗数据通常存储在各地医院内，数据格式和结构都呈现多样性，也就是说单一企业仅能掌握少数病种数据或少数区域内所有数据。所以医药或医疗器械领域行业的细分领域通常会出现寡头竞争格局：因为在寡头竞争格局(无论是多寡头还是单寡头)的行业里，行业上下游都存在较弱的议价能力，只具备单一竞争要素的企业，都将直接或间接依附寡头而存活。目前，医疗 AI 正呈现爆发式发展趋势。首先，医疗资料数字化成为医疗 AI 得以发展的牢固基础；其次，关键算法、数据存储、云平台等信息技术突破式发展表明医疗 AI 发展时机初步成熟；资本的热捧更是加速医疗AI行业的发展。数据表明，2014 年以来国内外医疗AI初创型企业融资活动开始加剧，资本开始大量涌入医疗 AI 领域。国内更是从2016 年开始呈现井喷式发展趋势，2015年总融资额仅为239.2 百万元，但 2016年总融资额高达1529.7 百万元，2017年1-8月已经到达1842.13 百万元。AI+汽车：出行新生态AI 将变革整个汽车乃至出行行业，构建新的经济生态。目前比较流行的ADAS(高级驾驶辅助系统)作为汽车智能化的基础，随着 ADAS 技术水平的提升及渗透率提高，将逐步实现单车智能化，即通过给车辆装备智能软件及多种传感器、控制器、执行器等装臵，基于车载装置实现车辆自主驾驶，结合现代通信与网络技术(包括 4G/5G、DSRC、GPS 等)和云计算处理信息并传输信号，从而指导城市交通系统。据 Intel 与研究公司 Strategy Analytics 联合发布的一份报告预计，无人驾驶汽车将在未来迅猛发展，打破现有买车出行模式，构建新的出行即服务模式，其衍生出的“乘客经济”(由全自动无人驾驶汽车所催生的经济和社会价值)市场的规模将在 2050 年前达到 7 万亿美元。据 IHS 预测，到 2035年全球无人驾驶汽车销量将达 2100 万辆，而 2025 年全球无人驾驶汽车销量将达 60万辆，而中国将成为全球最大的无人驾驶汽车市场，预计到 2035 年中国将