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本报告所研究的是人工智能整体市场及各主要细分领域，包括智能芯片、计算机视觉、无人驾驶、智慧医疗，以及服务机器人等，研究涉及人工智能市场、产业、投融资等综合内容。
2017年中国人工智能行业投资环境分析
市场环境
随着《新一代人工智能发展规划》《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018—2020年）》的相继出台实施，以及百度、阿里、腾讯、科大讯飞等巨头的带动引领，中国人工智能各个细分应用领域涌现出大量具有实力的创新公司，实现核心技术的不断突破和应用场景的不断创新，有力助推中国人工智能市场的快速增长。2017年中国人工智能市场规模达到300.9亿元，增长率为26.9%。
语音识别及自然语言处理技术进步，助推人机交互的风口即将到来。随着深度学习的发展，神经网络模型也被成功应用在自然语言处理中，推动技术进步。这使得针对若干特定场景和任务的人机对话系统逐渐进入人们的日常生活，如异常火热的智能音箱市场，另外电视、冰箱等家电也都成为语音交互入口的载体。围绕汽车内体验、酒店入住体验的各种语音交互应用也都逐步展开，相信未来还有更多的应用场景会不断涌现。
计算机视觉产业迎来爆发期。计算机视觉技术是人工智能的核心技术之一，得益于深度学习算法的优化、计算能力的突破，以及数据的积累，计算机视觉产业进入蓬勃发展期，行业应用十分广泛。
人脸识别是目前计算机视觉领域中最热门的应用，可广泛应用于安防、金融、司法、公安等行业；视频結构化、图片结构化在交通上得到广泛应用；在车辆自动驾驶领域，计算机视觉帮助对车辆、道路、行人、物体、交通标志等进行检测；在VR/AR领域，计算机视觉技术为其提供了信息采集分析、智能识别/定位/跟踪等能力；同样在无人机、机器人等领域，计算机视觉也成为了必不可少的组成部分。目前我国计算机视觉技术水平已达到全球领先水平，广泛的商业化渠道和技术基础使得计算机技术成为最热门领域，拥有最多的创业公司，领军企业如商汤科技、旷视科技等融资额屡创新高，这都表明了计算机视觉产业迎来爆发期。
产业环境
国内企业强势崛起，引领人工智能产业发展。赛迪顾问将人工智能产业分为四层：基础层、技术层、应用层和保障层。
其中，基础层聚焦数据资源获取、计算芯片和平台构建；技术层侧重核心技术的研发和基础支撑平台的搭建；应用层更注重产业生态的构建和应用发展；保障层注重法律、法规、伦理、安全和标准的建立。四层形成一个完整的产业链，并相互促进。
基础层方面，以寒武纪科技、深鉴科技、地平线机器人等为代表的国内企业成长速度很快；在基础技术框架领域，国内已形成BAT三大巨头。技术层的代表企业有科大讯飞、云知声、思必驰、出门问问、今日头条、旷视科技、海康威视、商汤科技、依图科技、云从科技等。技术层的许多领军企业已成为“独角兽”企业，深受投资者追捧，融资额节节攀升，发展潜力巨大。
在应用领域，中国凭借巨大的市场潜力，在无人驾驶、医疗、交通、金融、教育，以及服务机器人等领域呈现出爆发的趋势。其中无人驾驶领域的领军企业有百度、驭势科技、蔚来汽车、小鹏汽车等互联网车企，另外比亚迪、长安、奇瑞等传统车企也在加速布局智能网联汽车市场；医疗领域的领军企业有卫宁健康、华大基因、翼展科技、医渡云等；交通领域的领军企业有滴滴出行、四维图新、高德地图等；金融领域的领军企业有蚂蚁金服、益盟股份、鹏元征信等；教育领域的领军企业有英语流利说、一起作业等；服务机器人领域的领军企业有优必选、康力优蓝、科沃斯、新松机器人等。总的来说，虽然在基础领域，中国与以美国为代表的世界先进水平还存在一定差距，但是在商业化应用方面，中国已经多点开花，大有赶超之势。
产业高度集聚北上广深，区域布局各有特色。国内人工智能企业主要聚集在经济发达的北上广深，企业数量合计占比超80%，其中北京是全国人工智能发展最核心的城市。
另外内陆省份正在把握发展热潮， 安徽、四川、重庆、贵州等地近年来也积极布局。从产业环节来看，不同产业链环节有各自的区域分布特点。人工智能技术研发、芯片设计与制造主要集中在北京和上海；软件和平台，主要集中在北京、上海、深圳和合肥；应用产业中的工业机器人，主要集中在制造业发达的青岛、 广州、沈阳、昆山等地；服务机器人最近几年发展迅猛，主要集中在东南沿海一带，苏州、深圳是服务机器人的主要聚集地。
政策环境
中国的人工智能热潮除了市场和产业的驱动之外，更离不开政府的鼎力支持。近年来，国家出台了一系列产业政策，为我国人工智能领域的快速发展提供了充分的政策保障。
自2017年以来，中国的人工智能政策密集出台，在全球竞争的背景下，人工智能已经上升为国家战略。来自国家的政策支持将有力推动我国人工智能领域的技术进步和产业升级。
2017年中国人工智能行业投资规模与特点
2017全年投资额达520亿元
在人工智能领域，2017全年我国共有188个项目获得投资，获投总金额为520亿元 。投资事件数同比增长97.9%，投资总金额同比增长284.1%。
重大投资频现
无人驾驶领域蔚来汽车以两轮共计16亿美元的融资额破世界纪录，表明投资者对公司未来发展的看好。商汤科技以两轮共约41亿元融资额紧随其后。TOP10投融资集中在无人驾驶、计算机视觉、自然语言处理、智慧医疗等领域，表明领军企业正在形成。
投资特点
第二季度投资频次最为密集，第四季度投资额最高。从投资频次走势看，第二季度达到高峰，投融资活动最为活跃达58次，之后逐步下降；从投资额走势看，每季度均稳步提升，在第四季度达到峰值198.5亿元，表明第四季度的重大投资事件较多，第四季度的代表性投融资事件有：蔚来汽车C轮融资、搜狗IPO、商汤科技C轮融资、旷视科技C轮融资、地平线机器人A 轮融资等。 半数企业、资金集中在北京，遥遥领先于其他城市，表明对人工智能企业来说北京最具吸引力；上海、深圳、杭州、广州为第二梯队，其中流向上海的投资最多，上海领衔第二梯队；90%以上的资金集中在北上广深杭地区。
A轮及A轮以前的投资共有124起，占比70%，表明大多数获投企业处于发展初期；投资机构更愿意将大笔资金投入未来预期更加明确的项目，因此B轮、C轮虽然获投企业数量不多，但投资额很大，获投资金占比超50%。2017年的投资结构偏向中后期。
无人驾驶、计算机视觉领域不仅获投企业多，而且投资金额大，为最热门领域，自然语言处理紧随其后；机器人、智慧医疗领域获投企业多但投资金额不大，项目多处于早期，随着企业的不断成长及市场需求的不断开拓，机器人、智慧医疗领域发展潜力巨大。
赛迪建议
（一） 加大对智能芯片核心技术的研发投资
作为所有电子产品的“大脑”，芯片对于科技发展的重要性怎么强调都不为过，作为核心技术一定要自主研发。围绕消费电子、安防监控、自动驾驶汽车及云计算四大应用场景，建议国内巨头如BAT、华为、中兴、 科大讯飞、海康威视等，可通过成立专门实验室整合研究资源及招揽全球顶尖人才，或与顶尖科研机构及企业通力合作，或加大对芯片领域潜力企业的投资并购力度，也可以综合采用以上多种措施进行多维度布局，尽快补齐短板。相比而言种类繁多而且数量巨大的终端AI芯片市场还有待拓展，尤其是身处中国这个全球第一大的消费市场，商业潜力十分巨大，是众多AI芯片初创企业的机会所在。初创企业应抓住中国消费升级、产业升级的机会，通过与巨头合作，不断扩展终端AI芯片應用场景。
（二）关注“AI 医学影像”、“AI 辅助治疗”等应用场景
“AI 医学影像”，是将人工智能技术应用在医学影像的辅助诊断上，实际上是模仿人类医生的阅片模式。“AI 医学影像”在阅片速度、准确度等方面优势明显。传统的医学影像中，影像科医生受读片速度的限制，读片量有限，阅片压力大，同时容易出现误判情况。人工智能强大的图像识别能力有助于解决传统医学影像中存在的工作效率低、准确度低、工作量大的问题，弥补影像科医生数量不足，提升读片准确度，提高医生工作效率，缓解放射科医生压力。同时技术手段助力疾病早筛，及早为患者发现病灶，提高患者存活率。虽然影像识别在单病种的市场空间不大，但是在政策推动的背景下，影像科、检验科等科室市场化运营，成立病理中心，高端诊断服务将成为影像识别技术发展的巨大机会。“AI 辅助诊疗”就是将人工智能技术应用于辅助诊疗中，让机器学习专家医生的医疗知识，通过模拟医生的思维和诊断推理来解释病症原因，最后给出可靠的诊断和治疗方案。在诊断过程中，人工智能需要获取患者病症，解释病症，通过推理判断疾病原因及发展走向，形成有效的治疗方案。“ AI 辅助诊疗”服务基于电子处方、医学文献、医学影像等数据，寻找疾病与解决方案之间的对应关系，构建医学知识图谱，在诊断决策层面能有效提高医生诊断效率。未来“AI 辅助诊疗”市场空间巨大，尤其在常见病诊疗方面能够发挥较大效能，有效提高基层医疗效率，降低医疗成本。
（三）布局语音交互领域
深度学习助推语音识别和自然语言处理技术大跃进，语音识别可以有非常多的应用领域，比如可以用来做听写、做会议记录、做输入法等，所有这些应用中最关键的则是语音交互，尤其是远场语音交互，因为按一般规律，交互方式的变革通常会导致生态重塑。目前几乎所有巨头都在关注这个领域，如国外的亚马逊、Google、苹果等；国内的阿里巴巴、百度、京东、小米等，使得该领域的竞争势态瞬间过热。巨头们会倾向打造属于自己的技术链条，把语音识别与自然语言处理作为平台的一部分，把新技能的开发以及前端唤醒等处理开放出来。初创公司应避免直接与巨头展开竞争，将注意力放在硬科技而不是平台打造上，形成与各个巨头高度互补的关系，助力企业发展。
2017年中国人工智能行业投资环境分析
市场环境
随着《新一代人工智能发展规划》《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018—2020年）》的相继出台实施，以及百度、阿里、腾讯、科大讯飞等巨头的带动引领，中国人工智能各个细分应用领域涌现出大量具有实力的创新公司，实现核心技术的不断突破和应用场景的不断创新，有力助推中国人工智能市场的快速增长。2017年中国人工智能市场规模达到300.9亿元，增长率为26.9%。
语音识别及自然语言处理技术进步，助推人机交互的风口即将到来。随着深度学习的发展，神经网络模型也被成功应用在自然语言处理中，推动技术进步。这使得针对若干特定场景和任务的人机对话系统逐渐进入人们的日常生活，如异常火热的智能音箱市场，另外电视、冰箱等家电也都成为语音交互入口的载体。围绕汽车内体验、酒店入住体验的各种语音交互应用也都逐步展开，相信未来还有更多的应用场景会不断涌现。
计算机视觉产业迎来爆发期。计算机视觉技术是人工智能的核心技术之一，得益于深度学习算法的优化、计算能力的突破，以及数据的积累，计算机视觉产业进入蓬勃发展期，行业应用十分广泛。
人脸识别是目前计算机视觉领域中最热门的应用，可广泛应用于安防、金融、司法、公安等行业；视频結构化、图片结构化在交通上得到广泛应用；在车辆自动驾驶领域，计算机视觉帮助对车辆、道路、行人、物体、交通标志等进行检测；在VR/AR领域，计算机视觉技术为其提供了信息采集分析、智能识别/定位/跟踪等能力；同样在无人机、机器人等领域，计算机视觉也成为了必不可少的组成部分。目前我国计算机视觉技术水平已达到全球领先水平，广泛的商业化渠道和技术基础使得计算机技术成为最热门领域，拥有最多的创业公司，领军企业如商汤科技、旷视科技等融资额屡创新高，这都表明了计算机视觉产业迎来爆发期。
产业环境
国内企业强势崛起，引领人工智能产业发展。赛迪顾问将人工智能产业分为四层：基础层、技术层、应用层和保障层。
其中，基础层聚焦数据资源获取、计算芯片和平台构建；技术层侧重核心技术的研发和基础支撑平台的搭建；应用层更注重产业生态的构建和应用发展；保障层注重法律、法规、伦理、安全和标准的建立。四层形成一个完整的产业链，并相互促进。
基础层方面，以寒武纪科技、深鉴科技、地平线机器人等为代表的国内企业成长速度很快；在基础技术框架领域，国内已形成BAT三大巨头。技术层的代表企业有科大讯飞、云知声、思必驰、出门问问、今日头条、旷视科技、海康威视、商汤科技、依图科技、云从科技等。技术层的许多领军企业已成为“独角兽”企业，深受投资者追捧，融资额节节攀升，发展潜力巨大。
在应用领域，中国凭借巨大的市场潜力，在无人驾驶、医疗、交通、金融、教育，以及服务机器人等领域呈现出爆发的趋势。其中无人驾驶领域的领军企业有百度、驭势科技、蔚来汽车、小鹏汽车等互联网车企，另外比亚迪、长安、奇瑞等传统车企也在加速布局智能网联汽车市场；医疗领域的领军企业有卫宁健康、华大基因、翼展科技、医渡云等；交通领域的领军企业有滴滴出行、四维图新、高德地图等；金融领域的领军企业有蚂蚁金服、益盟股份、鹏元征信等；教育领域的领军企业有英语流利说、一起作业等；服务机器人领域的领军企业有优必选、康力优蓝、科沃斯、新松机器人等。总的来说，虽然在基础领域，中国与以美国为代表的世界先进水平还存在一定差距，但是在商业化应用方面，中国已经多点开花，大有赶超之势。
产业高度集聚北上广深，区域布局各有特色。国内人工智能企业主要聚集在经济发达的北上广深，企业数量合计占比超80%，其中北京是全国人工智能发展最核心的城市。
另外内陆省份正在把握发展热潮， 安徽、四川、重庆、贵州等地近年来也积极布局。从产业环节来看，不同产业链环节有各自的区域分布特点。人工智能技术研发、芯片设计与制造主要集中在北京和上海；软件和平台，主要集中在北京、上海、深圳和合肥；应用产业中的工业机器人，主要集中在制造业发达的青岛、 广州、沈阳、昆山等地；服务机器人最近几年发展迅猛，主要集中在东南沿海一带，苏州、深圳是服务机器人的主要聚集地。
政策环境
中国的人工智能热潮除了市场和产业的驱动之外，更离不开政府的鼎力支持。近年来，国家出台了一系列产业政策，为我国人工智能领域的快速发展提供了充分的政策保障。
自2017年以来，中国的人工智能政策密集出台，在全球竞争的背景下，人工智能已经上升为国家战略。来自国家的政策支持将有力推动我国人工智能领域的技术进步和产业升级。
2017年中国人工智能行业投资规模与特点
2017全年投资额达520亿元
在人工智能领域，2017全年我国共有188个项目获得投资，获投总金额为520亿元 。投资事件数同比增长97.9%，投资总金额同比增长284.1%。
重大投资频现
无人驾驶领域蔚来汽车以两轮共计16亿美元的融资额破世界纪录，表明投资者对公司未来发展的看好。商汤科技以两轮共约41亿元融资额紧随其后。TOP10投融资集中在无人驾驶、计算机视觉、自然语言处理、智慧医疗等领域，表明领军企业正在形成。
投资特点
第二季度投资频次最为密集，第四季度投资额最高。从投资频次走势看，第二季度达到高峰，投融资活动最为活跃达58次，之后逐步下降；从投资额走势看，每季度均稳步提升，在第四季度达到峰值198.5亿元，表明第四季度的重大投资事件较多，第四季度的代表性投融资事件有：蔚来汽车C轮融资、搜狗IPO、商汤科技C轮融资、旷视科技C轮融资、地平线机器人A 轮融资等。 半数企业、资金集中在北京，遥遥领先于其他城市，表明对人工智能企业来说北京最具吸引力；上海、深圳、杭州、广州为第二梯队，其中流向上海的投资最多，上海领衔第二梯队；90%以上的资金集中在北上广深杭地区。
A轮及A轮以前的投资共有124起，占比70%，表明大多数获投企业处于发展初期；投资机构更愿意将大笔资金投入未来预期更加明确的项目，因此B轮、C轮虽然获投企业数量不多，但投资额很大，获投资金占比超50%。2017年的投资结构偏向中后期。
无人驾驶、计算机视觉领域不仅获投企业多，而且投资金额大，为最热门领域，自然语言处理紧随其后；机器人、智慧医疗领域获投企业多但投资金额不大，项目多处于早期，随着企业的不断成长及市场需求的不断开拓，机器人、智慧医疗领域发展潜力巨大。
赛迪建议
（一） 加大对智能芯片核心技术的研发投资
作为所有电子产品的“大脑”，芯片对于科技发展的重要性怎么强调都不为过，作为核心技术一定要自主研发。围绕消费电子、安防监控、自动驾驶汽车及云计算四大应用场景，建议国内巨头如BAT、华为、中兴、 科大讯飞、海康威视等，可通过成立专门实验室整合研究资源及招揽全球顶尖人才，或与顶尖科研机构及企业通力合作，或加大对芯片领域潜力企业的投资并购力度，也可以综合采用以上多种措施进行多维度布局，尽快补齐短板。相比而言种类繁多而且数量巨大的终端AI芯片市场还有待拓展，尤其是身处中国这个全球第一大的消费市场，商业潜力十分巨大，是众多AI芯片初创企业的机会所在。初创企业应抓住中国消费升级、产业升级的机会，通过与巨头合作，不断扩展终端AI芯片應用场景。
（二）关注“AI 医学影像”、“AI 辅助治疗”等应用场景
“AI 医学影像”，是将人工智能技术应用在医学影像的辅助诊断上，实际上是模仿人类医生的阅片模式。“AI 医学影像”在阅片速度、准确度等方面优势明显。传统的医学影像中，影像科医生受读片速度的限制，读片量有限，阅片压力大，同时容易出现误判情况。人工智能强大的图像识别能力有助于解决传统医学影像中存在的工作效率低、准确度低、工作量大的问题，弥补影像科医生数量不足，提升读片准确度，提高医生工作效率，缓解放射科医生压力。同时技术手段助力疾病早筛，及早为患者发现病灶，提高患者存活率。虽然影像识别在单病种的市场空间不大，但是在政策推动的背景下，影像科、检验科等科室市场化运营，成立病理中心，高端诊断服务将成为影像识别技术发展的巨大机会。“AI 辅助诊疗”就是将人工智能技术应用于辅助诊疗中，让机器学习专家医生的医疗知识，通过模拟医生的思维和诊断推理来解释病症原因，最后给出可靠的诊断和治疗方案。在诊断过程中，人工智能需要获取患者病症，解释病症，通过推理判断疾病原因及发展走向，形成有效的治疗方案。“ AI 辅助诊疗”服务基于电子处方、医学文献、医学影像等数据，寻找疾病与解决方案之间的对应关系，构建医学知识图谱，在诊断决策层面能有效提高医生诊断效率。未来“AI 辅助诊疗”市场空间巨大，尤其在常见病诊疗方面能够发挥较大效能，有效提高基层医疗效率，降低医疗成本。
（三）布局语音交互领域
深度学习助推语音识别和自然语言处理技术大跃进，语音识别可以有非常多的应用领域，比如可以用来做听写、做会议记录、做输入法等，所有这些应用中最关键的则是语音交互，尤其是远场语音交互，因为按一般规律，交互方式的变革通常会导致生态重塑。目前几乎所有巨头都在关注这个领域，如国外的亚马逊、Google、苹果等；国内的阿里巴巴、百度、京东、小米等，使得该领域的竞争势态瞬间过热。巨头们会倾向打造属于自己的技术链条，把语音识别与自然语言处理作为平台的一部分，把新技能的开发以及前端唤醒等处理开放出来。初创公司应避免直接与巨头展开竞争，将注意力放在硬科技而不是平台打造上，形成与各个巨头高度互补的关系，助力企业发展。