AI 市場尚處于技術(shù)發(fā)展的萌芽期，其在技術(shù)層已有部分成熟應(yīng)用場景，但受限于龐大的數(shù)據(jù)需求及有限識別精度，尚需突破技術(shù)瓶頸實(shí)現(xiàn)新場景開拓，而基礎(chǔ)層同樣期待成熟 AI 專用芯片，以實(shí)現(xiàn)AI移動端大規(guī)模應(yīng)用及新場景開發(fā)。本文梳理了 AI 產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢與AI高潛力行業(yè)應(yīng)用場景，通過對標(biāo)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展歷史預(yù)測了 2B 及 2C AI場景發(fā)展趨勢，分析了 AI 面臨風(fēng)險(xiǎn)與 AI 和其他前沿技術(shù)的外部性。
各領(lǐng)先互聯(lián)網(wǎng)公司及軟件公司均已在 AI 產(chǎn)業(yè)多個(gè)環(huán)節(jié)同時(shí)布局，致力于構(gòu)建端到端完整的 AI生態(tài)，提供全套 AI 解決方案。
AI 初創(chuàng)企業(yè)的機(jī)會主要集中在軟件、應(yīng)用型算法及終端芯片三個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)細(xì)分：
軟件較純算法更好鎖定B端用戶，市場先行者可在客戶端獲取一定市場先入優(yōu)勢，之后憑借自身行業(yè)經(jīng)驗(yàn)及B端客戶服務(wù)能力積累，構(gòu)建可持續(xù)競爭壁壘。
應(yīng)用型算法場景確定，開發(fā)難度相對較低，創(chuàng)業(yè)企業(yè)同樣可通過布局該細(xì)分快速占領(lǐng)特定行業(yè)應(yīng)用層公司或終端用戶，獲取市場先入優(yōu)勢。
終端芯片細(xì)分領(lǐng)域市場尚處于早期，未確定API接口、基準(zhǔn)測試等標(biāo)準(zhǔn)，缺乏成熟應(yīng)用場景，新玩家在該細(xì)分環(huán)節(jié)仍有機(jī)會。
在計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的應(yīng)用層，受益于大量可得的數(shù)據(jù)與豐富的可落地商用場景，人臉識別技術(shù)較其余的物體識別已實(shí)現(xiàn)顯著更廣的商業(yè)應(yīng)用，其中安防、金融行業(yè) AI 產(chǎn)品商業(yè)價(jià)值高，為目前應(yīng)用最廣泛領(lǐng)域，其次在教育及交通目前也主要被應(yīng)用在身份識別相關(guān)的場景，娛樂營銷場景是目前發(fā)展最快的熱門細(xì)分，領(lǐng)先視頻網(wǎng)站紛紛布局視頻廣告以及潛在的內(nèi)容審查應(yīng)用，零售及醫(yī)療目前已有初步的應(yīng)用，未來可期更深度的應(yīng)用。
廣義自然語言處理技術(shù)目前在智能客服領(lǐng)域已有應(yīng)用，但主要均為有語料庫支持的邏輯問答系統(tǒng)，并不在此次研究框定的狹義自然語言處理（AI 獨(dú)立理解完整語句含義）的范疇之中，目前專攻細(xì)分場景語料積累以形成可用產(chǎn)品智能硬件是最主要的應(yīng)用方向，但一方面該方式極度依賴用戶數(shù)據(jù)積累，因此僅壟斷大量用戶數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)巨頭有機(jī)會進(jìn)入，另一方面應(yīng)用方式仍較不成熟，用戶體驗(yàn)差，仍需技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展方能解鎖全面應(yīng)用。
通過對單場景不同技術(shù)年總調(diào)用次數(shù)的預(yù)估，量化分析各已有應(yīng)用場景的未來需求規(guī)模，同時(shí)結(jié)合對不同場景下游對接B端企業(yè)數(shù)量的梳理，B端企業(yè)集中的場景在早期更容易積累可觀的數(shù)據(jù)規(guī)模，實(shí)現(xiàn)更快發(fā)展，因此我們初步將未來更具備發(fā)展?jié)摿Φ膱鼍?/strong>進(jìn)行了如下篩選：
安防、交通流量監(jiān)測及閘機(jī)身份驗(yàn)證及娛樂營銷是具備高潛力的場景：公安天網(wǎng)系統(tǒng)的發(fā)展及交通流量監(jiān)測等剛性需求，未來前景巨大，同時(shí)主要客戶為政府機(jī)構(gòu)，集中度高；娛樂營銷場景則可應(yīng)用在海量視頻及美圖用戶中，應(yīng)用前景廣闊，同時(shí)下游對接B端企業(yè)集中度高，可率先實(shí)現(xiàn)應(yīng)用。
安全駕駛、無人零售及智能硬件是次優(yōu)先關(guān)注的機(jī)會：安全駕駛、無人零售、智能硬件等場景應(yīng)用前景廣闊，但終端分散，應(yīng)用速度較慢，其中無人零售及智能硬件未來潛在可隨行業(yè)整合，發(fā)展速度逐步加快，是該細(xì)分中值得重點(diǎn)關(guān)注的兩個(gè)潛在機(jī)會。
其余教育、醫(yī)療場景是發(fā)展最滯后的場景：該細(xì)分整體應(yīng)用需求量較低，同時(shí)B段企業(yè)分散，因此應(yīng)用較其他場景更滯后。
AI 與互聯(lián)網(wǎng)（信息化/智能化）價(jià)值創(chuàng)造類似，均為通過數(shù)據(jù)精準(zhǔn)匹配供需雙方，提升效率：
互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新，實(shí)際是通過掌握供給端與需求端數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)匹配雙方，實(shí)現(xiàn)全流程效率優(yōu)化。
AI 則是在上一輪的互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新的基礎(chǔ)上，利用機(jī)器學(xué)習(xí)等方法進(jìn)一步提升對海量數(shù)據(jù)/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理能力，進(jìn)一步優(yōu)化匹配效率。
對標(biāo)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展歷程，B2C 模式及 B2B2C 模式用戶端各向異性較弱，可更快積累數(shù)據(jù)，打造可持續(xù)競爭壁壘，較 B2B 模式更快實(shí)現(xiàn)發(fā)展，且在跑通自身模式后，潛在可通過對C端數(shù)據(jù)的掌握，實(shí)現(xiàn)對 B2B 場景的包絡(luò)：
一方面B端企業(yè)過于分散，方案制定及實(shí)施成本高，另一方面單企業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值低，規(guī)模效應(yīng)弱，因此 B2B 天然數(shù)據(jù)積累慢，且數(shù)據(jù)場景屬性強(qiáng)、泛用價(jià)值有限，較 B2C 或 B2B2C 業(yè)務(wù)發(fā)展更慢，而 B2B2C 及 B2C 企業(yè)掌握C端數(shù)據(jù)，深刻理解市場最終端需求，潛在可對 B2B 場景實(shí)現(xiàn)包絡(luò)。
回顧互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展歷程，已誕生 BAT 等壟斷 2C 場景的巨頭，而 2B 場景企業(yè)發(fā)展均滯后，目前2C 巨頭紛紛已開始布局 2B 業(yè)務(wù)，較原有 2B 企業(yè)更有潛力整合市場。
數(shù)據(jù)為市場參與者在技術(shù)層構(gòu)建顯著競爭壁壘的核心，對于企業(yè)而言，應(yīng)優(yōu)先篩選其可能獲取大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和部分壟斷性數(shù)據(jù)的場景：
在優(yōu)先實(shí)現(xiàn) AI 商業(yè)化的場景中，傳統(tǒng)信息化實(shí)施商或解決方案提供商掌握客戶資源及行業(yè)用戶數(shù)據(jù)，可通過將原有客戶低成本高效轉(zhuǎn)化，捕捉市場早期機(jī)會，之后不斷積累數(shù)據(jù)，逐步構(gòu)建可持續(xù)競爭壁壘，有效捕捉技術(shù)壁壘低的細(xì)分機(jī)會（如人臉識別、流量監(jiān)控等）。
而領(lǐng)先算法公司可在技術(shù)壁壘較高的細(xì)分（如智能投顧、物體識別及輔助科研）深耕，利用自身算法端的優(yōu)勢，通過公開數(shù)據(jù)或與數(shù)據(jù)擁有機(jī)構(gòu)合作，共同推動技術(shù)進(jìn)步，捕捉該類型細(xì)分的機(jī)會。
而在較遠(yuǎn)期方能實(shí)現(xiàn) AI 商業(yè)化的場景中，領(lǐng)先算法公司在數(shù)據(jù)封閉性弱的場景（如個(gè)性化教育及影像診斷）中，仍可利用自身技術(shù)端優(yōu)勢與數(shù)據(jù)擁有方合作，大化捕捉市場機(jī)會，而數(shù)據(jù)擁有方則在數(shù)據(jù)封閉性強(qiáng)細(xì)分（如精準(zhǔn)營銷）中掌握數(shù)據(jù)，壟斷該細(xì)分機(jī)會。
新興場景的探索可根據(jù)數(shù)據(jù)及算法等資源的積累，預(yù)判該細(xì)分的成功企業(yè)模式。
AI 產(chǎn)業(yè)仍處于萌芽階段，相關(guān)信息安全技術(shù)、行業(yè)規(guī)范及法律法規(guī)尚不完善，帶來新型的 AI安全風(fēng)險(xiǎn)：
AI 產(chǎn)業(yè)的監(jiān)管缺失和技術(shù)漏洞為不法分子帶來可乘之機(jī)，目前 AI 在框架、數(shù)據(jù)、算法和平臺方面均存在技術(shù)漏洞，且行業(yè)規(guī)范缺失，缺乏有效監(jiān)管，網(wǎng)絡(luò)上存在大量被泛用的存在漏洞的開源的框架、算法，給網(wǎng)絡(luò)黑客大范圍攻擊提供了便利。
AI 技術(shù)的濫用可能帶來嚴(yán)重社會危害，大量網(wǎng)絡(luò)犯罪分子利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動化供給，大大增加網(wǎng)絡(luò)安全違規(guī)行為發(fā)生頻率，潛在帶來比普通犯罪規(guī)模更大、程度更深危害。
機(jī)器人及機(jī)器法律相關(guān)體的責(zé)任劃分不明確，機(jī)器與技術(shù)并非完全中立，開發(fā)過程中開發(fā)者在數(shù)據(jù)采集、框架搭建等方面都會將個(gè)人價(jià)值觀有意或無意在 AI 體現(xiàn)。
當(dāng)技術(shù)奇點(diǎn)突破，誕生通用人工智能乃至人工智能產(chǎn)生“自我意識”，“超級智能”的到來可能會對人類帶來嚴(yán)重的安全隱患。
AI 進(jìn)一步加深對于數(shù)據(jù)的應(yīng)用，且定義了全新生產(chǎn)關(guān)系，帶來潛在新的倫理及道德隱患：
AI 時(shí)代，大眾的隱私權(quán)益較原本互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代更深侵犯，大量企業(yè)利用設(shè)置默認(rèn)選項(xiàng)、推送關(guān)鍵信息等 Nudging 手段，在用戶實(shí)際不知情的情況下采集或交易數(shù)據(jù)，同時(shí)大量數(shù)據(jù)存儲在并不安全的云端，云端數(shù)據(jù)泄漏現(xiàn)象已屢見不鮮，隱私數(shù)據(jù)存儲安全性無法得到保障。
AI 受到開發(fā)者、教育者、社會影響，產(chǎn)生算法歧視，一方面數(shù)據(jù)具社會性，在訓(xùn)練過程中，原始數(shù)據(jù)集自帶偏見與歧視，另一方面AI模型搭建與算法實(shí)現(xiàn)也受開發(fā)者認(rèn)知偏差影響。
AI 在決策需要面對在人類社會也尚未清晰解決的倫理問題，如經(jīng)典的扳道工問題，如何抉擇及界定責(zé)任方是 AI 在某些場景下應(yīng)用的瓶頸。
AI 代替人工決策的權(quán)力及自身權(quán)利不明確，在司法、醫(yī)療、教育等重要的行業(yè)已經(jīng)投入應(yīng)用，但對 AI 是否有權(quán)為犯人判定罪行、為病人做出是否應(yīng)當(dāng)手術(shù)的判斷等問題均存在問題，同時(shí) AI 自身是否應(yīng)該有被保護(hù)的法律權(quán)利，這也將影響AI應(yīng)用的邊界。
AI 發(fā)展限制社會多樣性，導(dǎo)致社會魯棒性降低，而帶來的技術(shù)性失業(yè)將會造成勞動力結(jié)構(gòu)變化等社會變革風(fēng)險(xiǎn)：
AI 的發(fā)展正在減少社會的多樣性（如智能推送限制個(gè)人信息獲取），社會的穩(wěn)定性遭到威脅，魯棒性降低，局部生態(tài)將越來越脆弱。
AI 的發(fā)展可能會帶來勞動力結(jié)構(gòu)甚至社會結(jié)構(gòu)的變革：
AI 的發(fā)展將會帶來一段時(shí)間的技術(shù)性失業(yè)，那些低技能工作者將被機(jī)器人取代，導(dǎo)致社會空心化嚴(yán)重，中間人群面臨技術(shù)性失業(yè)。
從長期來看，技術(shù)的發(fā)展將帶來更多工作機(jī)會，但工作所需的技能與能力發(fā)生顯著變化，通過對失業(yè)人群進(jìn)行針對性教育與廣泛的的教育改革可以逐漸改變勞動力結(jié)構(gòu)，使得勞動力適應(yīng)新的社會需求。
AI 代表新生產(chǎn)力，區(qū)塊鏈代表新生產(chǎn)關(guān)系，前者為后者帶來結(jié)構(gòu)性優(yōu)化，后者為前者提供穩(wěn)定底層架構(gòu)，互相促進(jìn)發(fā)展：
AI 提升區(qū)塊鏈安全性、降低其能耗成本并優(yōu)化系統(tǒng)效率：
安全性提升：區(qū)塊鏈雖然是一種相對安全的信息存儲與傳遞方式，但同樣面臨著安全性問題，人工智能可在私鑰加密方式、架構(gòu)的安全防護(hù)等方面提升區(qū)塊鏈技術(shù)的安全性。
降低運(yùn)算成本：區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用消耗大量能量，尤其是在拓展新區(qū)塊時(shí)，需要大量能量的消耗，而 AI 已被證明在節(jié)約能源方面取得顯著成效，DeepMind AI 為谷歌的數(shù)據(jù)中心節(jié)約了40%的能耗；故AI有望幫助區(qū)塊鏈打破能源消耗的瓶頸，降低參與者的算力門檻，促進(jìn)區(qū)塊鏈技術(shù)的活躍發(fā)展。
系統(tǒng)效率提升：由于區(qū)塊鏈的去中心化鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)的存在，很多交易行為需要經(jīng)過完全不相關(guān)的節(jié)點(diǎn)，AI 可以幫助在交易過程中去除冗余節(jié)點(diǎn)，并優(yōu)化加一節(jié)點(diǎn)與路徑，提高交易執(zhí)行的效率。
區(qū)塊鏈提供穩(wěn)定底層框架，促進(jìn) AI 行業(yè)規(guī)范建立：
信息共享風(fēng)險(xiǎn)降低：區(qū)塊鏈解決了信息傳遞中可信度的問題及信息被濫用的風(fēng)險(xiǎn)，幫助企業(yè)、研究機(jī)構(gòu)和個(gè)人之間實(shí)現(xiàn)更規(guī)范數(shù)據(jù)共享、框架共享和算法共享
技術(shù)濫用風(fēng)險(xiǎn)降低：區(qū)塊鏈不可篡改和可追溯，幫助 AI 框架開發(fā)、算法實(shí)現(xiàn)/修改、數(shù)據(jù)集變更等流程實(shí)現(xiàn)追溯與問責(zé)，避免 AI 技術(shù)的濫用。
AI 促進(jìn)優(yōu)化 5G 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，幫助 5G 快速落地；5G 打破 AI 應(yīng)用中的數(shù)據(jù)傳輸瓶頸：
AI 優(yōu)化 5G 網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)效率，并為 5G 提供更有效的安全防護(hù)：
提升網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)效率：5G 面臨著更大的數(shù)據(jù)傳輸速度，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與資源分配策略的優(yōu)化至關(guān)重要；AI 能夠?qū)W習(xí)網(wǎng)絡(luò)用戶行為，并根據(jù)歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練處較強(qiáng)的復(fù)雜決策能力，優(yōu)化 5G 網(wǎng)絡(luò)效率，合理動態(tài)分配計(jì)算資源。
安全防護(hù)與故障診斷：5G 時(shí)代每秒都面臨著巨大數(shù)據(jù)流傳輸，網(wǎng)絡(luò)安全事故將帶來巨大損失與隱患， AI 根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)預(yù)測維護(hù)，以至開發(fā)自適應(yīng)系統(tǒng)實(shí)時(shí)對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境變化進(jìn)行結(jié)構(gòu)與參數(shù)調(diào)整，預(yù)防突發(fā)事件，同時(shí)在問題出現(xiàn)后，AI 同樣可更高效發(fā)現(xiàn)漏洞并及時(shí)修復(fù)。
5G 高帶寬、低延時(shí)的優(yōu)勢促進(jìn)本地智能終端設(shè)備的發(fā)展，并突破云計(jì)算的傳輸瓶頸。
邊緣計(jì)算：由于 4G 網(wǎng)絡(luò)無法滿足邊緣計(jì)算對于數(shù)據(jù)傳輸速度與時(shí)延的要求，制約了智能終端設(shè)備本地化的發(fā)展；而 5G 技術(shù)在上述方面的彌補(bǔ)突破了信息傳輸壁壘，為智能終端設(shè)備的發(fā)展鋪平道路。
云計(jì)算： 5G 可以以更低的成本為更大的數(shù)據(jù)流提供更快速的傳輸通道，拓展 AI 云計(jì)算場景，為云計(jì)算提供更全面及時(shí)的數(shù)據(jù)；例如提供更高清的視頻流信息，提高圖像識別的準(zhǔn)確率。
信息安全技術(shù)是一切技術(shù)包括人工智能技術(shù)安全保障，人工智能可以提升信息安全技術(shù)效率與可靠性：
人工智能憑借處理復(fù)雜數(shù)據(jù)的能力，可以在安全預(yù)防、病毒清除、風(fēng)險(xiǎn)評估等方面提升信息安全技術(shù)的效率與可靠性：
安全預(yù)防：利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)通過學(xué)習(xí)，可以及時(shí)預(yù)測并判別新型外部偽裝的惡意文件/軟件，阻止其進(jìn)入系統(tǒng)或執(zhí)行。
病毒清除：當(dāng)遺漏的偽裝文件進(jìn)入系統(tǒng)釋放出病毒之后，人工智能可以更加高效低偵測到病毒，并作出相應(yīng)處理。
風(fēng)險(xiǎn)評估：在評估企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，由于歷史數(shù)據(jù)不夠系統(tǒng)化、需要考慮變量復(fù)雜眾多，難以將企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)行合理量化，AI可將大量零散數(shù)據(jù)自動分類，提取關(guān)鍵信息，自動生成量化評估報(bào)告，提高安全評估合理性與效率。
前沿信息安全技術(shù)的發(fā)展能夠在數(shù)據(jù)、框架、網(wǎng)絡(luò)等方面為AI企業(yè)提供更全面保護(hù)，防止因技術(shù)漏洞而導(dǎo)致的安全隱患。
AR/VR 需要 AI 嵌入帶來會更加真實(shí)、智能的虛擬體驗(yàn)，AR/VR 在某些應(yīng)用 AI 場景下能夠?qū)崿F(xiàn)更好的人機(jī)交互：
人工智能憑借處理復(fù)雜數(shù)據(jù)的能力，可以在安全預(yù)防、病毒清除、風(fēng)險(xiǎn)評估等方面提升信息安全技術(shù)的效率與可靠性：
真實(shí)性：嵌入 AI 的 AR/VR 技術(shù)更具有真實(shí)性，通過AI構(gòu)造出的虛擬場景、動物、人物在形象、行為和意識上更加逼真，大幅提升現(xiàn)有 AR/VR 的浸入式體驗(yàn)。
交互性：AI 能夠增強(qiáng) AR/VR 與人的智能化交互，語音識別、人臉識別等 AI 技術(shù)應(yīng)用可帶來人與虛擬環(huán)境革命性互動體驗(yàn)。
AR/VR 能夠幫助一些AI應(yīng)用場景實(shí)現(xiàn)更好的人機(jī)互動：
交互性：AR 幫助用戶更直觀獲取全面及核心信息，而AI應(yīng)用如自動駕駛現(xiàn)有界面交互并不能完全滿足用戶全部信息需求，AR 可有效捕捉該場景下用戶痛點(diǎn)，打造全新的 UI，推動場景發(fā)展。
互聯(lián)互通社區(qū)
互聯(lián)互通社區(qū)專注于IT互聯(lián)網(wǎng)交流與學(xué)習(xí)，關(guān)注公眾號：互聯(lián)互通社區(qū)，每日獲取最新報(bào)告并附帶專題內(nèi)容輔助學(xué)習(xí)。方案打造與宣講、架構(gòu)設(shè)計(jì)與執(zhí)行、技術(shù)攻堅(jiān)與培訓(xùn)、數(shù)據(jù)中臺等技術(shù)咨詢與服務(wù)合作請+微信：hulianhutongshequ
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