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烏鎮智庫系列AI報告收官:從細分領域洞察全球AI態勢

來源:工廠招聘網 時間:2017-08-17 作者:工廠招聘網 瀏覽量:

烏鎮智庫授權轉載
8月17日,烏鎮智庫發布了《烏鎮指數:全球人工智能發展報告2017》系列報告的最后一篇——細分領域篇。在對各國新增AI企業數、投融資規模有了詳實的數據后,我們結合專利數據,對人工智能的三大細分領域作出了解讀。
從全球視角來看,計算機視覺、自然語言處理、智能駕駛在新增企業數、融資規模、專利數上體量較大,其中所蘊含的人工智能發展趨勢,值得我們詳細探究。
三大領域,美國是否仍牢牢把握龍頭?
三項數據,中國在三大領域中拿下怎樣的成績?
三重比對,從全球到國家,為什么這個國家最有看頭?
數據背后的趨勢,《烏鎮指數:全球人工智能發展報告2017》(細分領域篇)詳細為您解答。
三大細分領域的全球發展趨勢對比

數據顯示,2009-2016年間,計算機視覺在企業數、融資規模與專利申請數上均多于自然語言處理、智能駕駛。
在企業數量方面,三大細分領域均在2015年達到最高值;融資方面,三大領域在2016年繼續保持增長趨勢,其中,智能駕駛發展最快,同比增長3倍多,超過自然語言處理,并接近計算機視覺水平。專利申請數方面,自然語言處理、智能駕駛發展趨勢較為平緩;計算機視覺則在2015、2016年出現明顯增長,增長數量分別達到2000多項和1000多項。
此前,專注于計算機視覺與深度學習的商湯科技獲得4.1億美元的B輪融資,創下全球人工智能領域單輪融資最高紀錄,商湯科技也成為了全球融資額最高的人工智能獨角獸公司。
計算機視覺專利,中國有看頭

2000-2016年,全球累積新增計算機視覺企業數量達到802家,其中520家企業于最近五年(2012-2016年)成立,占總數的65%以上。全球計算機視覺累積融資規模達到22.8億美元,其中超過80%的融資規模發生于2012-2016年。

從發展趨勢上看,中美兩國每年新增計算機視覺企業數量趨于相同,融資方面則有較大的變化。美國計算機視覺企業融資規模占當年全球計算機視覺融資規模總額的比重迅速下降,從2012年時的90%以上,下降至2016年的44.7%;中國則從2012年時的不足1%,上升到20%。

在企業數方面,中國2014-2016年的計算機視覺企業數量與美國相等或接近,但在融資方面與美國仍有較大差距。2000-2016年,中國計算機視覺累積融資規模僅為美國的18.5%。
在計算機視覺專利申請數方面,2000-2016年,中國的專利申請數是美國的3倍多。中國自2005年在專利申請數上超過美國之后,就一直不斷擴大優勢。2005年,中國計算機視覺專利申請數僅比美國多出40項,2016年時則擴大至3100多項。
人機溝通,重在自然語言處理

2000-2016年,全球累積新增自然語言處理企業數量達到543家,其中319家企業于最近五年(2012-2016年)產生,占總數的58%以上。全球計算機視覺累積融資規模達到18.1億美元,其中61%以上的融資規模發生于2012-2016年。

2009年以來,美國每年新增的自然語言處理企業占當年全球新增企業總數的比例保持在40%上下;中國波動較大,在8%-16%之間不定。兩國17年間新增的企業數之和約占全球總數的54%。

在企業數量方面,2000-2016年,中國累積新增自然語言處理企業總數僅為美國的23.8%;在融資規模方面,中國與美國的差距更大,中國最近五年累積的融資規模比美國2015、2016年任一年的融資規模都少。
自然語言處理專利申請數方面,中國自2004年超越美國后,逐年拉開與美國的距離。2005年時,中國相關專利申請數量僅比美國多幾十項,2016年時,擴大至700多項。
智能駕駛的發展趨勢

2009-2016年,全球累積新增智能駕駛企業數量達到223家,其中177家企業于最近五年(2012-2016年)產生,占總數的近80%。全球智能駕駛累積融資規模達到11億美元,其中93%以上的融資規模發生于2012-2016年。

雖然美國智能駕駛企業數量占全球總數的比例僅在34%左右,但全球70%以上的智能駕駛融資金額集中于美國。雖然中國最近兩年在智能駕駛企業數量上有明顯增加,但融資規模所占比例仍然相當小,僅為同期時間內,全球智能駕駛融資規模總額的3.2%。

中美兩國在智能領域的實力差距較為明顯。2009-2016年,中國新增的智能駕駛企業數量為美國的28.4%;累積融資規模僅為美國的4.4%。雖然中國兩年在企業數量方面增長明顯,但吸金能力顯然無法與美國相媲美。
在智能駕駛的專利申請數上,中國雖然在數量上多于美國,但優勢并不顯著。除2015、2016年外,其余年份兩國的專利申請數大致相當。
從整體數據來看,中國在追趕美國,但具體到細分領域,中國與美國的人工智能實力仍存在很大差距。在這三大領域中,中國僅在專利申請數方面領先美國,企業數量、融資規模均小于美國(2000-2016年間)。往后,不僅要收藏整體,也要更收藏細分領域,尤其是重要的細分領域。
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藍海長青智庫
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