2018中国人工智能应用与生态研究报告

资料来源：海比研究，2018年3月

6.6%13.6%

28.2%9.4%24.8%10.2%7.2%0.0% 5.0%10.0%15.0%20.0%25.0%30.0%没有AI 应用，也没有AI 应用规划

目前没有AI 应用，但计划在未来几年内实施AI 应用

有一些AI 应用，在项目实施初期，AI 技术还不能与业务深度融合

实施了一些AI 应用，但效果不理想，未来会谨慎参与，处于观望状态

已经有一些比较成熟的AI 应用,并且与业务进行较好的融合，取得较好的效果

公司用AI 重构了整个信息系统，并与业务进行深度融合，取得了很好的效果

公司通过AI 应用，成功实现转型升级，进入新的市场，或者业绩获得飞跃

人工智能应用状态与效果

0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%70.0%

厂商品牌、知名度

厂商可调动的资源

厂商技术实力，研发水平

厂商的产品功能，产品价格

厂商项目实施能力

厂商对本企业业务的理解能力，及将技术与业务相融合的能力

厂商服务水平，系统运维能力

其他

企业最看重的人工智能厂商应用能力

资料来源：海比研究，2018年3月

资料来源：海比研究，2018年3月

0.0%

10.0%

20.0%

30.0%

40.0%

50.0%

60.0%

70.0%

80.0%

视觉智能语音智能数据智能企业智能其他

重要人工智能应用领域认知度

16.20%

38.00%33.00%

9.80% 3.00%

0.00%5.00%

10.00%

15.00%

20.00%

25.00%

30.00%35.00%

40.00%

人工智能应用、平台与生态发展阶段

资料来源：海比研究，2018年3月

场景

数据

互联网、移动互联

网、物联网发展，积

累了大量数据

计算能力

GPU等芯片、云计

算、量子计算

算法

深度学习、增强学习

资料来源：海比研究，2018年3月发展趋势

时间1956年1974年1980年1987年1993年2016年2018年2020年

达特茅斯会议，AI 诞生第一次高潮，出

现很多顶级算法

第一次低谷，某类算法只能解决狭窄

领域的问题，计算

能力不能支撑发展

第二次高潮，专家系统、多层神经网络、反向BP 算法第二次低谷，现代PC 的

出现让使用专家系统的

智能机器显得不经济，

AI 遭遇财务问题第三次高潮，深度学

习、数据积累、云计算

为AI 发展准备了条件

应用场景验证阶

段，部分场景被

证明，部分被证

伪应用场景日渐丰富，生态逐步成型，存活下来的企业将获得跨越式的发展

人工智能开放平台合作伙伴1合作伙伴4合作伙伴2合作伙伴3场景应用、行业解决方案

在真实的场景应

用中，产生大量

具有业务属性的

产业数据，反馈

给智能平台，进

一步提升其智能

水平。这个过程

不断进行，构成

生态构建者重要

的竞争壁垒。生态主构建人工智能开放平台，开放其技术能力，并提供计算能力、基础数据、客户等其他资源，吸引大量合作伙伴，构建生态。人工智能开放平台伙伴体系ISV 、SI 、渠道商、科研院所、开发者客户体系企业、个人、政府机构资本体系

上市体系、创

投体系、产业

基金

监管体系政府机构、行业协会

54.4%49.6%43.8%25.4%

35.6%27.4%21.0% 4.8%0.0%10.0%

20.0%

30.0%

40.0%

50.0%

60.0%

视觉智能细分应用领域认知度

0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%70.0%厂商品牌、知名度

厂商可调动的资源厂商技术实力，研发水平厂商的产品功能，产品价格厂商项目实施能力厂商对本企业业务的理解能力，及将技术与业务相融…厂商服务水平，系统运维能力其他视觉智能厂商选型要素资料来源：海比研究，2018年3月资料来源：海比研究，2018年3月

视觉智能应用企业的行业分布

25.0%

20.0%

15.0%

10.0%

5.0%

0.0%

资料来源：海比研究，2018年3月

资料来源：海比研究，2018年3月视觉智能应用企业的规模分布

60.0%

50.0%

40.0%

30.0%

20.0%

10.0%

0.0%

19人及以下（不含）；20~299人；300~999人；1000人以上

人脸识别智能安防智能金融智能地产医疗影像识别机器人视觉无人驾驶其他

资料来源：海比研究，2018年3月

LFW是目前人脸识别领域最权威的数据库之一，LFW 中的图像均产生于实际场景，

具备自然的光照、表情、姿势和遮挡等干扰因素，且考虑到涉及人物多数为公众人物，

也涉及到化妆等更复杂的干扰因素，在LFW数据集上验证人脸识别算法理论上更贴近实际应用。

从数据上看，目前计算机视觉的识别率普遍高于人眼（97.53%），而目前主流的视觉智能厂商，其系统的识别率普遍高于97.53%，比如旷视科技、商汤科技、博思廷、百度、腾讯等，其系统的识别率普遍大多在99%左右，未来还将有更多的视觉智能厂商达到这一水平。

这意味着视觉智能已经迈过技术拐点，未来几年将面临疾风骤雨式的应用普及。