全球人工智能市場規(guī)模

預(yù)計(jì)，到2017年，人工智能市場規(guī)模預(yù)計(jì)會增長到約12.5億美元。到2025年，市場規(guī)模將達(dá)369億美元，年均復(fù)合增速達(dá)50.7%， 2017年全球人工智能市場增速將達(dá)94%。 目前人工智能主要應(yīng)用在圖像識別、物品識別、檢測和歸類還有自動(dòng)化的地球物理學(xué)特征分析等。人工智能產(chǎn)業(yè)最大的一塊收入來自企業(yè)級的應(yīng)用市場。

2016-2025年全球人工智能市場規(guī)模情況

中國人工智能市場規(guī)模

隨著中國人工智能技術(shù)的快速發(fā)展以及和商業(yè)應(yīng)用的快速推廣，人工智能才插上了騰飛的翅膀，已成為各國之間的競爭新賽道。據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《人工智能行業(yè)市場前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報(bào)告》數(shù)據(jù)顯示，2017年中國人工智能市場規(guī)模將達(dá)到152.1億元，增長率達(dá)到51.2%。隨著人工智能技術(shù)的逐漸成熟，科技、制造業(yè)等業(yè)界巨頭布局的深入，應(yīng)用場景不斷擴(kuò)展，預(yù)計(jì)2018年中國人工智能市場規(guī)模有望突破200億元大關(guān)，達(dá)到238.2億元，增長率達(dá)到56.6%。

2014-2018年中國人工智能市場規(guī)模及增速情況

人工智能熱度滲透到產(chǎn)業(yè)鏈各階層

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層以及應(yīng)用層。基礎(chǔ)層為人工智能提供基礎(chǔ)服務(wù)，包括人工智能芯片、人工智能訓(xùn)練算法框架、數(shù)據(jù)庫等;技術(shù)曾包括語音識別、圖像識別、語意理解等;應(yīng)用層則是具體將人工智能技術(shù)應(yīng)用到各行業(yè)（安防、教育、金融、工業(yè)、醫(yī)療等）。

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

人工智能市場熱度不斷提高

人工智能初創(chuàng)企業(yè)的數(shù)量在這兩年呈現(xiàn)了爆發(fā)式的增長。到2016 年增長到了389 家，一直保持著兩位數(shù)的增長。人工智能企業(yè)的融資額，到2016 年發(fā)展到了50 億美元;人工智能企業(yè)的并購數(shù)量在2016 年達(dá)到了85 家;而人工智能企業(yè)的股權(quán)融資數(shù)量達(dá)到了658 家，人工智能市場熱度不斷提升。

人工智能初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量、融資額、企業(yè)并購數(shù)量統(tǒng)計(jì)情況

人工智能專用芯片有望成為下一個(gè)爆發(fā)點(diǎn)

發(fā)展人工智能，芯片先行。 深度學(xué)習(xí)通過構(gòu)建很多隱層的機(jī)器學(xué)習(xí)模型和海量的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練機(jī)器，使機(jī)器去學(xué)習(xí)更有用的特征，從而最終提升分類和推理的準(zhǔn)確性，引領(lǐng)當(dāng)今人工智能算法方向。

深度學(xué)習(xí)需要進(jìn)行大量的并行計(jì)算，而傳統(tǒng)的CPU往往需要數(shù)百甚至成千上萬條指令才能完成一個(gè)神經(jīng)單元的處理，無法支撐深度學(xué)習(xí)大規(guī)模數(shù)據(jù)的并行計(jì)算，深度學(xué)習(xí)需要新的芯片來對大規(guī)模的并行計(jì)算進(jìn)行加速。目前常用的加速深度學(xué)習(xí)并行計(jì)算的人工智能芯片有GPU、 FPGA、ASIC和處于理論階段的類腦芯片。

萬物互聯(lián)的背景下， AI芯片的應(yīng)用擁有廣闊的想象空間

未來每一個(gè)機(jī)器人、每一輛無人駕駛汽車、每一個(gè)攝像頭甚至絕大多數(shù)硬件都將具有智能，而這其中充當(dāng)其大腦的就是芯片。 X86架構(gòu)和 ARM 分別在互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代充當(dāng)了霸主， Intel收購FPGA公司，英偉達(dá)專門針對人工智能的深度學(xué)習(xí)開發(fā)了TeslaP100，國內(nèi)中科院的寒武紀(jì)公司以及地平線機(jī)器人也正在發(fā)力人工智能芯片，充分說明了AI 芯片領(lǐng)域被產(chǎn)業(yè)界看好，在新的智能時(shí)代， AI芯片作為人工智能底層的核心基礎(chǔ)無疑將擁有非常廣闊的應(yīng)用空間。

由于人工智能市場持續(xù)爆發(fā)，所帶來的計(jì)算平臺需求也快速增長，傳統(tǒng)服務(wù)器、計(jì)算平臺提供商也紛紛嗅到巨大的市場機(jī)遇，聯(lián)合相關(guān)廠商推出了相應(yīng)產(chǎn)品以布局AI計(jì)算平臺市場。與此同時(shí)，隨著人工智能相關(guān)的應(yīng)用場景、解決方案在各垂直細(xì)分行業(yè)成熟落地，除GPU的大規(guī)模應(yīng)用外，計(jì)算平臺廠商紛紛探索以FPGA和ASIC為代表的其他加速計(jì)算解決方案，以滿足差異化應(yīng)用需求。