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中国在人工智能领域的科研实力怎么样？
昨天，中国科学院文献情报中心与科睿唯安在北京召开《G20国家科技竞争格局之辩》系列报告发布暨研讨会，聚焦于G20国家的科技发展现状，追踪研究各国总体及人工智能领域的科研表现力和技术创新力，为中国建设科技强国和世界人工智能创新中心提供有价值的信息支撑和决策分析依据。而其中的《人工智能专题报告》指出中国科研实力不断上升，更是处于G20中上游水平，但配套的人才储备以及经费投入仍需加强。
其实近两年来，我们都可以清楚地感受到AI人工智能、深度计算、机器学习已经成为科技巨头竞相重点攻关目标，同时各国政府都看到其未来重要性，有相应的布局与支持计划。
《G20国家科技竞争格局之辩》指出，G20国家占据了世界科研论文成果总额的90%，意味着科研实力被这个20个国家牢牢掌控。其中中国的科研表现力提升迅速，科研经费投入、科研论文产出与学术影响力在2012-2016年均跃居世界第二位，其中关于化学、计算机科学、工程学、材料科学和物理学学科处于领先地位；同时中国在2012-2016年的专利申请量超过美国，居世界第一位。
而在人工智能方面，中国同样是增速明显，在人工智能的四个分支领域，中国表现最突出的是机器学习、自然语言处理和计算机视觉三个领域，稍微欠缺的一环是在语音处理上，不过仍处于G20国家中上游水准。另一方面报告指出中国人才储备、学术研究力量、经费资助仍需努力，形成了“美国一家独大，英国、印度和加拿大等紧随其后，中国尚有明显差距”的竞争局面。
目前G20国家在医疗、交通、教育和金融行业的人工智能研发及应用呈现百花齐放的景象，中国已经注重人工智能技术在行业上的应用于投入，并持续深耕，目前已经有相当一批产品已经进入商业以及公众生活等多个环节，加上早前乐观地估计中国2020年AI市场规模有望突破1600亿，可见人工智能前景非常广阔。
人工智能行业的发展前景怎么样？
人工智能行业主要上市公司：目前国内人工智能行业的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。
本文核心数据：人工智能技术层重点分类,计算机视觉发展历程,计算机视觉市场规模,语音识别发展历程,语音识别市场规模
1、机器视觉和语音识别是主要市场
技术层是基于基础理论和数据之上，面向细分应用开发的技术。中游技术类企业具有技术生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。
该层面包括算法理论(机器学习)、平台框架和应用技术(计算机视觉、语音识别、自然语言处理)。众多国际科技巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来，我国技术层围统垂直领城重点研发，在计算机视觉、语音识别等领城技术成熟，国内头部企业脱颗而出，竞争优势明显。
2、计算机视觉发展历经三大理念，规模突破400亿元
1982年马尔(DavidMarr)《视觉》(Marr，1982)一书的问世，标志着计算机视觉成为了一门独立学科。计算机视觉的研究内容，大体可以分为物体视觉(objectvision)和空间视觉(spatialvision)二大部分。物体视觉在于对物体进行精细分类和鉴别，而空间视觉在于确定物体的位置和形状，为“动作(action)”服务。正像著名的认知心理学家JJ.Gibson所言，视觉的主要功能在于“适应外界环境，控制自身运动”。适应外界环境和控制自身运动，是生物生存的需求，这些功能的实现需要靠物体视觉和空间视觉协调完成。
计算机视觉近40年的发展中，尽管人们提出了大量的理论和方法，但总体上说，计算机视觉经历了三个主要历程。即：马尔计算视觉、多视几何与分层三维重建和基于学习的视觉。
国际市场研究机构Research?And?Markets发布的最新报告显示，2019年全球计算机视觉市场规模为46.433亿美元，预计到2027年将达到950.805亿美元，从2020年到2027年，预计年复合增长率为46.9%。
3、语音识别发展科追溯到1956年
语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代。在1952年，AT&T贝尔研究所的Davis，Biddulph和Balashek研究成功了世界上第一个语音识别系统Audry系统，可以识别10个英文数字发音。这个系统识别的是一个人说出的孤立数字，并且很大程度上依赖于每个数字中的元音的共振峰的测量。1956年，在RCA实验室，Olson和Belar研制了可以识别一个说话人的10个单音节的系统，它同样依赖于元音带的谱的测量。到21世纪之后，深度学习技术极大的促进了语音识别技术的进步，识别精度大大提高，应用得到广泛发展。
目前，语音识别技术已逐渐被应用于工业、通信、商务、家电、医疗、汽车电子以及家庭服务等各个领域。例如，现今流行的手机语音助手，就是将语音识别技术应用到智能手机中，能够实现人与手机的智能对话功能。其中包括美国苹果公司的Siri语音助手，智能360语音助手，百度语音助手等。
随着语音技术和自然语言理解技术的快速进步，AI语音语义技术已在智能翻译、智能医疗、智能汽车、智能客服、互联网语音审核等多个领域实现场景应用。
疫情之后不仅是工业领域，政务服务领域的语音机器人、传统行业企业的语音机器人也将有较高的市场增长空间。另外，NLP、AI数字员工、RPA的发展，一定程度上也将重塑AI应用场景。
2018年，全球智能语音市场仍呈现快速增长趋势，市场规模为142.1亿美元，根据预测到2024年全球智能语音市场规模将达到215亿美元，其中智慧医疗健康、智慧金融以及各类智能终端智能语音技术需求将成为主要的驱动因素。
4、美国AI高层次学者数量大幅领先
AI高层次学者是指入选AI2000榜单的2000位人才，由于存在同一学者入选不同领域的现象，经过去重处理后，AI高层次学者共计1833位。从国家角度看AI高层次学者分布，美国A1高层次学者的数量最多，有1244人次，占比62.2%，超过总人数的一半以上，且是第二位国家数量的6倍以上。中国排在美国之后，位列第二，有196人次，占比9.8%。德国位列第三，是欧洲学者数量最多的国家;其余国家的学者数量均在100人次以下。
——以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
人工智能上市公司前景展望
第一步，到2020年实现人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元；
第二步，到2025年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能核心产业规模超过4000亿元，带动相关产业规模超过5万亿元；
第三步，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。
阿里“造城”，百度“造车”，到底谁家的人工智能更厉害？
百度“造车”更侧重未来科技，短时间难以让普通用户体验到。而阿里“造城”则是将高大上的人工智能变成像水电煤一样，给人们日常生活带来普惠，让老百姓切身感受到技术带来的提升和改变。值得一提的是，阿里“造城”背后的阿里云ET不仅在城市资源配置方面，在工业、医疗、环境方面也搭建了开放平台，切实为人们在必要领域带来技术提升。
其次，从企业市场影响力上，阿里云在国际上与AWS，微软Azure并成为云计算3A（AWS、Azure、AlibabaCloud）。而根据今年国务院印发的《新一代人工智能发展规划》显示，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步。显然阿里云已经走在世界云计算领域的前列。另据IDC发布的2017年上半年中国公共云PaaS市场调研结果显示，阿里云以27%的份额保持压倒性领先。
此外，阿里云在保持自身领先同时，还在积极帮助其他企业落脚云端。在刚过去不久的杭州-云栖大会上，马云宣布成立探索人类科技未来实验室“达摩院”，3年投资1000亿元，研究包括量子计算、机器学习、基础算法、网络安全等领域。马云表示，未来达摩院至少服务全球20亿人口，解决1亿人的就业问题，并且为1000万的企业家创造盈利。
在技术上，阿里云已经得到国家认可，进入国家人工智能开放创新平台名单；在市场上，阿里云已经在多个领域构建开放平台，打造人工智能与重大产业结合的跨界开放生态体系，并积极帮助其他企业实现共赢。综上所述，阿里云在应用、成果和口碑上收获颇丰，无疑是一家双一流的云计算公司。
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