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迈向巅峰之路——中国成长型AI企业研究报告
Iris88 2022-01-16 22:48:58 阅读: 627 收藏: 1
德勤、英特尔和深圳人工智能行业协会强强联合,通过对数千家成长型 AI 企业数据的分析研究,就中国成长型 AI 企业的发展特点、投融资变化、发展过程中面临的挑战、不同区域和城市的相关政策和产业现状等进行了全面系统性研究。
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  • 主要发现:

    人工智能核心产业规模 5 年内将突破 5000 亿元:

    预计 2021 年中国人工智能市场规模将达 2058 亿元,增速 30%,到 2025 年突破 5000 亿元。随着疫情中人工智能场景的密集应用、落地渠道的增加和技术的不断成熟和开放,中国人工智能将再度高速增长,迎来产业发展黄金期。


    成长型 AI 企业数量庞大:
    中国人工智能相关企业共约 5015 家,其中,成长型 AI 企业 4484 家,占整体约九成比例。成长型 AI 企业覆盖的产业领域日趋全面,部分已经在特定的 AI 领域引领市场和技术。

    2020 年投资总额同比增长 73.8%,投资向 B 轮及以后企业聚拢:
    2020 年中国在人工智能领域的投资金额再创新高,达到 1748 亿元,同比增长 73.8%。但融资次数同比有所减少,平均单笔融资额有所攀升。整体来看,A 轮及前序初始轮投资活动明显减少,资金更多向 正经历B 轮及后序轮融资的成熟企业集中,其中,智能制造和智慧医疗是投融资数最多的两大细分领域。

    成长型 AI 企业聚集于应用层:
    中国成长型 AI 企业主要聚集于应用层,依托技术优势帮助场景落地,尤其在终端产品落地方面表现突出。尤其在机器人终端市场,成长型AI企业占比最大,达 52%。其次,随着市场需求的多样化和个性化发展,智能家居和无人机成为第二、第三大 AI 应用终端产品市场。

    成长型 AI 企业小而灵活:
    成长型 AI 企业虽然在发展初期规模较小,但凭借着自身的独特优势可以快速地将技术与应用场景相融合,在垂直细分领域成为行业的 “特种部队”。其优势包括了团队背景优秀、技术领先;能在垂直细分领域灵活地找到场景并快速部署;善用优势互补共赢发展;善用专利软著并成为其有利的竞争武器,以及能够借助孵化器的创业资源迅速发展壮大。

    场景落地与运营优化是成长型 AI 企业关键成功要素:
    成长型 AI 企业想在激烈的竞争环境下充分发挥优势,求得生存与发展,必须重视不同阶段企业战略的规划及实施,比如先垂直渗透后向上发展,精于技术强于场景方案。成长型 AI 企业是搭建技术产品与场景落地最重要的桥梁,如何实现场景落地是每家成长型 AI 企业所面临最大的挑战,如何进一步提升市场竞争力,制定合理的运营策略是关键。同时,如何把握住多元化的融资渠道,也是成长型AI企业需要聚焦思考的重点。

    成长型 AI 企业即将迈上大舞台:
    十四五规划将人工智能列为前沿科技领域的最高优先级,必将推动中国的人工智能产业迎来新一轮的大发展。在全球抗疫的大背景下,抗疫需求为人工智能提供了应用落地的契机和试验场,AI 在医疗、城市治理、工业、服务业等领域迅速发展,充分展现了其应用潜力。与此同时,成长型 AI 企业迈向更大的舞台,通过获取投资、AI 技术与商业模式创新、加速细分场景落地等方式,成长性AI企业不断完善产业链布局,获取了更大的增长空间。

    北上深占据中国成长型 AI 企业大半:
    - 在城市分布层面,北京、上海和深圳作为京津冀、长三角、珠三角地区的中心城市,有着良好的经济基础和丰富的政策红利,分别带动了三个地区的人工智能产业集群发展,三地占中国成长型 AI 企业的比重总和为 41%。
    - 在区域层面,长三角地区为人工智能企业发展营造的环境相对更优;珠三角借着粤港澳大湾区的重大发展机遇,推进经济社会的 “赋智赋能”,实现全面发展;京津翼地区以北京为核心,正在探索人工智能产业的协同发展布局。

    成长型 AI 企业当前多采用热门模型与框架:
    - 为了降低应用开发门槛及风险,同时利用丰富的社区资源,成长型 AI 企业当前多采用热门模型与框架。
    - 英特尔研究显示,成长型 AI 企业采用较多的热门模型包括计算机视觉领域的 Resnet 框架、Fast R-CNN 和 Yolov3,语音识别领域的 CTC、HMM 和 GMM 模型与其他马尔可夫模型,自然语言处理领域的 Attention、LSTM、RNN 模型。
    - 成长型 AI 企业采用较多的热门框架主要是 TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle、Caffe。其中,Tensorflow 认知度高达 83.8%,市场份额达70.6%,排名第一,Pytorch 和 paddle 在过去两年增长明显,认知度和市场份额分别排名二、三位。除了上述四个框架以外,MXNet、CNTK、Caffe2、Keras 等框架也得到了不少企业的关注。

    边缘计算等跨界领域将会是成长型 AI 企业未来发展的发力点:
    伴随着 AI 技术的不断创新与应用领域的持续拓展,AI 与 5G、计算机视觉等技术实现了跨学科融合,并实现跨场景的落地以及跨空间的应用模式。例如,AI 和边缘计算、和 5G 等技术的融合带来了更低延迟的智慧应用场景,联邦学习推动了 AI 数据的互联互通,AI 交互式技术催生了更多智能设备形态……这孕育了大量的新兴细分市场,为成长型 AI 企业提供了巨大的市场机遇。




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