今天就来详细说下人工智能行业目前的情况。
人工智能行业市场规模
截至到2018年6月，全球共监测到人工智能企业总数达4928家，其中美国人工智能企业数2028家，列位全球第一。中国（不含港澳台地区）人工智能企业总数1011家，位列全球第二，其次分别为英国、加拿大和印度。
从城市尺度看，全球人工智能企业数量排名Top20的城市中，美国占9个，中国占4个，加拿大3个，英国、德国、法国和以色列各占1个。其中，北京成为全球人工智能企业数量最多的城市，其次是旧金山和伦敦。上海、深圳和杭州的人工智能企业数量也进入全球前20。
在中国，人工智能企业主要集中在北京、上海和广东三地。其中，北京人工智能企业数量395家，遥遥领先其他省份。除此之外，浙江和江苏两省也有较多的人工智能企业。
中国主要省份人工智能企业数量（单位：家）
从成立时间看，中国人工智能创业企业的涌现集中在2012-2016年时期，在2015年达到顶峰，新增初创企业数量达到228家。从2016年开始，创业企业的增速有所放缓。
全国人工智能企业的平均年龄为5.5年。其中，北京、上海和天津等地初创企业云集，企业平均年龄相较于全国更年轻，平均年龄在5.5年以下。山东和辽宁等地老牌工业机器人和自动化企业转型较多，企业年龄相对较大。
随着人工智能在我国移动互联网、智能家居等领域的发展，我国人工智能产业将持续高速成长。据前瞻产业研究院发布的《人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》数据显示，2015年，我国人工智能产业规模为69.3亿元，同比增长42.7%；2016年我国人工智能产业规模达到95.6亿元，同比增长37.9%。
到2017年，我国人工智能市场规模达到237.4亿元，相较于2016年增长67%。其中以生物识别、图像识别、视频识别等技术为核心的计算机视觉市场规模最大，占比34.9%，达到82.8亿元。
随着相关政策的加速落地，我国人工智能产业已步入新的发展阶段。当前人工智能行业基础条件已经具备，随着深度学习算法日趋成熟以及数据资源的加速增长，人工智能技术有望不断提升，机器视觉和自然语音处理等人工智能技术将迎来发展新机遇，核心计算芯片也成为巨头们战略布局的一环，谷歌升级TPU3.0，英伟达发布最大GPU，国内寒武纪推出首款云端智能芯片MLU100，阿里、华为、小米纷纷推出自己的AI芯片产品，并将进入大批量商用上市阶段，人工智能产业将继续增长并与垂直行业加深融合。预计到2022年，我国人工智能产业规模将达到335.6亿元。
人工智能产品和应用
伴随着算法、算力的不断演进和提升，基于语音、自然语言处理和视觉技术有越来越多的应用和产品落地。比较典型的包括语音交互类产品、智能机器人、无人机、无人驾驶汽车等。小智君今天以智能机器人举例。
智能机器人的关键技术包括视觉、传感、人机交互和机电一体化等。从应用角度分，智能机器人可分为工业机器人和服务机器人。根据IFR2018年6月发布的数据，2017年全球机器人市场规模已达500亿美元。2017年全球工业机器人的总销量达38万台，同比增长29%。中国自2013年以后一直是全球最大的工业机器人市场。2017年，中国的工业机器人销售达13.8万台，其次是韩国和日本。中、韩、日、美、德五国2017年工业机器人销量占全球总销量71%。
在行业解决方案方面，人工智能的应用范围则更加广泛，目前已经在医疗健康、金融、教育、安防、商业、智能家居等多个垂直领域得到应用。
主要国家重点研发领域
各国科学技术水平和实际国情存在重大差异，因此其人工智能政策在研发重点和重点应用领域存在极大不同。
世界各国人工智能政策研发策略比较分析
特朗普政府初期对人工智能反应缓慢和冷淡，但这种情况正发生巨大改变。目前，美国宣布成立人工智能特别委员会，以改善联邦政府在人工智能领域的投入。其研发以自主、无人系统作为预算重点，尤其对国土安全和国防领域给予重点支持。在应用创新层面，美国的人工智能现已被广泛应用到国土安全领域、医疗影像、国防军事等领域。
欧盟对于人工智能重视度很高，积极团结各成员国并开展立法讨论。大部分欧盟国家都加入了地平线2020计划以及SPARC机器人计划，力图通过这次改革新提高欧洲的整体竞争力。欧盟对人工智能的研究多涉及数据保护、网络安全、人工智能伦理等社会科学方面。
德国依托工业基础优势于2013年开启工业4.0计划，将研究重点确定为人机交互、网络物理系统、云计算、计算机识别、智能服务等方面。
中国的人工智能发展，强调“1+N”规划体系，聚焦人工智能基础理论和关键技术，同时支持对人工智能交叉学科研究的自由探索。在应用领域，中国关注人工智能在智能制造、智能农业、智能物流、智能医疗、智能养老等领域的重要作用。从中可看出，中国人工智能研究和应用满载了对中国经济与社会持续发展壮大的期望，覆盖了广泛的研究和应用领域，力图实现人工智能产业的全面发展。
中国国家层面人工智能政策变迁
伴随着重要政策的发布，不同阶段的主题发生了显著变迁。
第一阶段（2009年—2013年）
人工智能政策主题关注重点在于物联网、信息安全、数据库、人工智能、基础设施。该阶段人工智能研发和应用尚未成为社会热点，对其研究多隐藏于相关基础科研之中，因此多以计算机学科研究展示出来。
第二阶段（2013年2月—2015年5月）
人工智能政策主题词频从高到低排序是物联网、技术标准、基础设施、大数据、人工智能，这一时期为中国新一代人工智能发展初期阶段，社会各界逐渐认识到人工智能的重要性，政策调整体现在对于技术的重视（如大数据、基础设施等），同时强调在发展初期进行技术标准的制定。
第三阶段（2015年5月—2016年3月）
人工智能政策主题词为大数据、基础设施、物联网、云计算、数据共享。该阶段为中国人工智能飞速发展期，出台了大量政策文献，发展人工智能上升为国家战略，相关关键词注重人工智能发展的基础设施，包括技术和硬件，如大数据、云计算、数据共享和人工智能基础设施。不难发现，从这一阶段开始，人工智能进入大数据时代，相关政策开始重视对海量数据的深度挖掘和分析处理。
第四阶段（2016年3月—2017年7月）
人工智能政策主题词从高到低排序是大数据、人工智能、基础设施、物联网、云计算。该阶段为中国人工智能稳定发展期，对人工智能的研发和产业发展认识越发成熟，政策文献稳步增加。人工智能的主题概念再次频繁出现，说明这一时期社会各阶层对人工智能的关注急剧增加，某些人工智能产业得到了快速发展。
第五阶段（2017年7月—目前）
人工智能政策高频主题词包括人工智能、大数据、信息安全、云计算、基础设施。该阶段经历了人工智能发展热潮，社会各界对人工智能的认识更加务实，相关政策更加具有针对性。因此，在这一阶段，人工智能以大数据、云计算、信息安全等技术为支撑，依托相关基础设施获得迅猛发展，并成为国家重要发展战略产业。
中国人工智能的发展已经具备了非常优越的条件，不仅具有广阔的应用市场和丰富的数据，也有国家和地方政府强有力的支持，然而，要成为真正的人工智能强国，中国还任重道远。
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