2022年人工智能技术应用行业现状及发展前景预测

　　人工智能技术应用行业前景如何?与早期人工智能相比，新一代人工智能正在全新信息环境、海量数据基础和持续演进、不断丰富的战略目标的引领下，依托于云计算、大数据两大基础平台和机器学习、模式识别和人机交互三大通用技术，以新型计算架构、通用人工智能和开源生态系

　　人工智能技术应用行业前景如何?与早期人工智能相比，新一代人工智能正在全新信息环境、海量数据基础和持续演进、不断丰富的战略目标的引领下，依托于云计算、大数据两大基础平台和机器学习、模式识别和人机交互三大通用技术，以新型计算架构、通用人工智能和开源生态系统为主要导向，持续搭建和完善技术框架体系，不断逼近技术奇点，深刻变革人类生产生活。

　　人工智能技术应用的细分领域：深度学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理-语音识别、自然语言处理-通用、实时语音翻译、情境感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。在识别技术研发方面，百度深度学习网络取得人脸识别准确率99.84%、语音识别准确率95%等世界领先成绩;腾讯以83.29%的成绩在国际权威人脸数据库MegaFace上100万级别人脸识别测试中获得冠军;阿里云ET人脸识别技术在户外脸部检测数据库上识别率超过99.5%。华为成立诺亚方舟实验室专门从事人工智能机器学习、数据挖掘，每年投资超过500亿元人民币。

　　根据中研普华研究院报告《2022-2027年中国人工智能技术应用行业深度分析及发展前景预测报告》统计分析显示：

　　近年来，人工智能发展迅速，国家及各地方政府也纷纷出台相关政策，为人工智能发展保驾护航，并规范人工智能在各个领域的发展。十九大将“人工智能”写进党代会报告，提出“加快建设制造强国，发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”更体现出新时期国家对人工智能发展的重视。

　　国家层面相继出台人工智能政策从总体布局人工智能发展目标，鼓励人工智能技术的研发，建设人工智能资源库，培育所需人才与互联网+模式相结合，支持人工技能与实体经济融合发展，促进人工智能对经济的发展。

　　全球智能化浪潮的兴起，引发人工智能成为创业热点，各类风险投资纷纷占位人工智能各应用领域，跨国科技巨头则围绕自身人工智能战略，通过投资和并购方式布局产业生态，由此带来了人工智能领域融资热度持续增高。截止2017年末，全球人工智能公司已突破2075家，跨越25个子门类，融资金额高达65亿美元。但是，创业企业随着融资到位，助力产品、数据和商业模式的不断完善，已逐步成为细分领域的龙头企业或者独角兽企业，单项目融资金额规模正在逐步增大，同时随着市场集中度的增高，人工智能领域创业成功的几率有所下降，使得融资增速逐渐放缓。

　　在移动互联网、O2O等技术和商业模式的推动下，风险投资市场在2015年整体偏好高估值，当年国内人工智能投资总规模高达8.9亿美元。但随着风险投资市场的逐渐成熟，在经过近三年的爆发式投资及对高估值项目的推崇之后，国内风险投资生态系统正在走下融资高峰，逐步回归到正常、健康的投资环境。在经历了2016年的短暂低谷后，2017年国内人工智能投资金额再创新高，达到10.3亿美元。随着投资市场的沉淀，人工智能技术不断突破，商业模式持续创新，逐渐培育出了产品和应用具有相当规模的优质企业和项目。同时，创业企业随着规模增长，持续发展所需金额较大，在后续融资阶段吸收了大部分的风险基金，近期大额投资案例频发，投资热点主要集中在人工智能领域的技术层和应用层，如自然语言处理类的今日头条、智能搜索类的出门问问等，融资额均超过1.5亿美元。

　　深度学习、图像视频识别和文本识别应用范围较广，市场潜力巨大，率先成为资本竞相追逐的对象。深度学习算法成为推动人工智能发展的焦点，相继在图片识别、机器翻译、语音识别、决策助手、生物特征识别等领域实现了创新突破，截止2017年，全球深度学习领域在技术层和应用层的融资总额高达33亿美元。图像视频识别广泛应用于智能工业机器人、智能医疗、智能安防、智能驾驶等领域，全球共计融资总额高达16.6亿美元。文本识别则应用于智能投顾、智能客服、智能搜索、智能教育等领域，全球融资总额超过9.3亿美元。

　　想要了解更多人工智能技术应用行业详细分析，请点击查看中研普华研究院报告《2022-2027年中国人工智能技术应用行业深度分析及发展前景预测报告》

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