读人工智能全球格局：未来趋势与中国位势10创新竞赛

1. 创新竞赛

1.1. 随着核心算法的突破、计算能力的迅速提升以及海量数据的支撑，人工智能的应用范围不断拓宽，相关产品更是层出不穷
1.2. 技术创新数量剧增

• 1.2.1. 从近20年的发展情况看，全球人工智能的专利申请量及其在全球专利总量中所占比例在2010年前呈现平稳上升的趋势
  
• 1.2.2. 自2011年开始，神经网络因可以大大改进语音和图片的识别能力而成为科技公司的研究热点，进而使得人工智能专利申请量出现拐点，之后出现爆发式增长
  
• 1.2.3. 从全球范围来看，美国和中国在人工智能领域的创新竞争力增长速度高于日本、韩国和欧洲
  
• 1.2.4. 主要的技术来源于中国、美国、日本、欧洲、韩国
  
• 1.2.5. 在美国，除IBM和微软这两家计算机巨头以及谷歌、苹果、亚马逊等互联网企业彰显了其在人工智能领域的创新能力外，在通信领域耕耘的高通、AT＆T也加入了人工智能的研究
  
• 1.2.6. 日本是普及自动化和机器人技术最早的国家之一
  
  
  
  • 1.2.6.1. 日本企业在人工智能领域起步很早，在图像处理和识别领域拥有大量的基础专利，欧姆龙、索尼、NEC、东芝、富士通、松下、佳能等公司在智能控制和图像领域积累了较多的核心技术
    
  
  
• 1.2.7. 欧洲的人工智能主要集中在通信和医疗上，并以荷兰皇家飞利浦公司（简称“飞利浦”​）领衔，其在人工智能健康医疗领域，提出“自适应智能”(adaptive intelligence)的概念
  
• 1.2.8. 韩国三星在人工智能领域的专利数量仅次于IBM和微软，韩国电子通信研究院在深度学习等领域积累了大量的专利
  
• 1.2.9. 中国互联网企业、IT企业和科研院所近年来取得了很大的进步，华为、国家电网、百度、腾讯、中兴、浙江大学、清华大学等已经有一定量的专利储备
  
• 1.2.10. 中国境内的人工智能专利分布也存在明显的集中现象
  
  
  
  • 1.2.10.1. 广东、北京、江苏、上海、浙江目前是中国的五大人工智能专利集聚中心，五省市的人工智能专利申请量占全国总量的61%
    
  
  
• 1.2.11. 人工智能专利申请主要集中在人脸识别、语音识别以及当下最热门的云计算、深度学习、自然语言处理、机器人、无人机等应用方向
  
• 1.2.12. 在细分领域方面，全球人工智能专利主要归属于语音识别（24.42%）​、云计算（15.64%）​、机器视觉（10.76%）和深度学习（10.26%）四大领域
  
  
  
  • 1.2.12.1. 语音识别经过长期的发展成为技术层面的新模式
    
  • 1.2.12.2. 在全球语言市场规模中，Nuance、IBM、三星、微软和谷歌占据了绝对份额，国内百度、中兴、腾讯、华为、联想和科大讯飞则占据了16.3%的专利份额
    
  • 1.2.12.3. 科大讯飞在2017年与Nuance、谷歌、微软、苹果、IBM五家龙头企业占据超过95%的市场份额
    
  
  
• 1.2.13. 三大技术/应用是智能机器人、无人驾驶和云计算，增长速度均超过34倍，其中云计算是催生人工智能的核心关键，已经成为各大巨头竞争的制高点
  
• 1.2.14. 中国在云计算上的专利占比最高，在竞争较为激烈的机器视觉、语音识别上也达到全球领先水平
  
• 1.2.15. 美国在语言识别方面占有绝对优势，在基础算法领域也有明显优势
  
• 1.2.16. 日本主要集中在语音识别和机器视觉上
  

1.3. 为应对全球化竞争，专利储备变得越来越重要

• 1.3.1. IBM和微软的专利数量遥遥领先，比紧邻其后的三星多26%以上
  
• 1.3.2. 在TOP 5中，除了大家耳熟能详的华为、中兴、百度、腾讯外，还有国家电网，且其专利申请量与排名第一的华为仅相差一百多件
  

1.4. 人工智能在新能源的利用上大有可为，甚至有可能大幅改善人类的生存环境

• 1.4.1. 国家电网正在紧锣密鼓地布局全球能源互联网，其在人工智能领域的进展或许能够产生更多社会价值
  

1.5. 中国的电信企业华为和中兴在人工智能的创新策略上也各有特色

• 1.5.1. 华为在人工智能领域不仅专业化程度最高，合作意愿也很强
  

1.6. 中国和美国的六大互联网巨头企业（中国：百度、腾讯、阿里巴巴；美国：IBM、微软、谷歌）

• 1.6.1. 美国三巨头比较热衷机器学习、语音识别、语言合成处理等领域
  
  
  
  • 1.6.1.1. IBM发展布局比较均衡，其在算法优化、自然语言处理、自主驾驶领域优势明显
    
  • 1.6.1.2. 微软则在机器学习、神经网络、音视频识别领域布局较多
    
  • 1.6.1.3. 谷歌则对无人驾驶、语音识别、自然语言处理领域较为重视
    
  
  
• 1.6.2. 中国三巨头则较倾向支付、交互技术、视频图像信息处理、智能搜索等领域
  
  
  
  • 1.6.2.1. 百度比较热衷搜索业务、无人驾驶、语音识别等
    
  • 1.6.2.2. 腾讯在云计算、人脸识别等领域更加积极
    
  • 1.6.2.3. 阿里巴巴则将焦点放在了数据库索引等领域
    
  
  
• 1.6.3. 六家都比较感兴趣的有无人驾驶、数据文本聚类、指纹识别等领域
  

2. IBM

2.1. 不仅拥有全球最多的人工智能专利量，而且它对人工智能的研究，确切地说是对计算机模拟神经的计算启动，要比其他的企业更早
2.2. 作为最早进入人工智能领域的企业之一，IBM在人工智能领域具有长期的技术积累，在云计算、语音识别、自然语言处理、深度学习、无人驾驶等人工智能关键技术领域均有非常多的积累，特别是在云计算、语音识别和自然语言处理技术领域的专利申请量非常高
2.3. 在人工智能方面的研发最早可以追溯到亚瑟·塞缪尔发明的跳棋程序
2.4. 最广为人知的人工智能产品就是认知计算平台Watson了，它可以利用自然语言处理和机器学习技术来挖掘大量非结构化数据内含的重要价值
2.5. 人工智能技术均衡布局
3. 微软

3.1. 语音识别技术的领导者
3.2. 最早从事人工智能研究的科技巨头之一，其发布的Cortana（小娜）等一系列产品更是为世界各地的人们所熟知
3.3. 微软设有微软研究院和AI研究院，其在人工智能的核心技术及应用上都有所涉及，但是更聚焦于语音识别、云计算、基础算法3个领域
3.4. 交互式人工智能是微软所倡导的方向之一，也是Azure上最为重要的智能应用
3.5. 微软的语音识别专利技术主要集中在实现技术上，如语言模型、识别系统等方面
4. 谷歌

4.1. 深度学习的领军者
4.2. 随着谷歌在2006年即启动的人工智能领域的收购，谷歌相应领域的专利申请量开始出现小幅增长
4.3. 随着2009年无人驾驶汽车项目的启动，谷歌在人工智能领域的专利申请量开始出现大幅增长
4.4. 谷歌作为AlphaGo发明者DeepMind的母公司，已经成为全球深度学习的翘楚。谷歌以深度学习为依托，全方位布局人工智能产业，在芯片、无人驾驶、物联网、视觉、语音、技术开源、机器人和智能搜索等领域开展研究
4.5. 谷歌在无人驾驶领域的专利主要集中在环境监测、导航定位、车道控制等方面，这与近几年的道路实测、自主造车及高精地图技术发展有关
5. 百度

5.1. 全面向人工智能转型
5.2. 在国内的互联网巨头公司中，百度最早开始部署人工智能战略
5.3. 拥有网络搜索引擎核心业务积累的丰厚数据资源，重点发力人工智能技术的自主研发，先后成立了深度学习研究院、大数据研究院、硅谷人工智能实验室以及硅谷智能驾驶团队，开展机器学习、深度学习、机器人、图像识别、语音识别、无人驾驶等各人工智能领域的技术研究
5.4. 百度是BAT中向人工智能转型最为积极的公司
5.5. 2014年是百度开始在人工智能领域大胆试水的一年，其不仅大力研究底层基础技术，同时先后推出多款消费级产品，且人工智能和机器学习领域最权威的学者之一吴恩达在5月加入百度，标志着百度人工智能的探险启动
5.6. 语音识别专利多聚焦于应用场景，如搜索服务、智能客服、无人车辆等

• 5.6.1. 无人车辆通过语音识别能够精准识别乘客的语音需求并对车辆进行操控
  

5.7. 定位技术依托自主采集和制作的高精度地图，记录完整的三维道路信息，可帮助无人车实现厘米级的精确定位
5.8. 在图像识别方面，利用国际领先的交通场景物体识别技术和环境感知技术，实现高精度的车辆探测识别、跟踪、速度估算等功能，为无人驾驶汽车进行智能决策提供依据
6. 腾讯

6.1. 通过收并购、基础技术研究合作以及三大硬件平台积极布局，实现人工智能的跨越式发展
6.2. 腾讯的核心人工智能产品包括腾讯云小微、深度学习平台DI-X、人工智能语音平台小微、文字及语音翻译软件
6.3. 主要集中在语音识别、云计算、深度学习、基础算法四个领域
6.4. 又孵化出了机器翻译、语音聊天、智能问答、图像理解、棋类博弈、无人驾驶等项目，以探索未来技术的商业应用前景
6.5. 设有企业级人工智能实验室AI Lab，虽然其声称其基础研究方向包括机器视觉、语音识别、自然语言处理和机器学习，但是机器视觉和自然语言处理的专利申请量占比略低，各占8%
7. 阿里巴巴

7.1. 从基础研究到场景应用
7.2. 推出了虚拟助手“阿里小蜜”和ET机器人，其中ET机器人拥有智能语音识别、图像或视频识别、情感分析等技术
7.3. 研究主要集中于基础算法、云计算、深度学习和语音识别四个领域，目的是为各垂直领域提供企业级与政府公共事务级的服务
7.4. 基于神经网络的声纹识别技术，用户可以使用ALiGenie（天猫精灵的对话操作系统）通过语音进行购物和支付，并使用独特的语音签名作为身份验证
7.5. 在蚂蚁金服下设有一个特殊的科学家团队，专门从事机器学习与深度学习等人工智能领域的前沿研究，并依托计算能力和数据资源，在蚂蚁金服的业务场景下进行一系列的创新和应用，涉及互联网小贷、保险、征信、智能投顾等多个领域

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