前言：

人工智能是數字化時代的趨勢，全球都在投資這個領域。那么人工智能目前在行業的分布，應用情況如何，哪些領域比較成熟？中國的市場情況有什么特點？

凱哥利用兩個數據：一個是全球的人工智能創業數據庫，還有一個是剛剛參加的2018中國大數據博覽會的參展單位清單，有一些分析和發現總結。

2018全球人工智能創業公司分析

投資機構Asgard每年會采集全球的AI創業公司名單，然后做一個整體的分類，并把數據發布出來。

基于這個數據可以全面的了解人工智能技術在各個國家的行業分布情況。

這個數據庫包括以下數據：

每一個AI創業公司所在的國家、區域、名稱、AI創業的行業分類，還有具體說明。

Asgard將AI創業的行業歸為以下28類：

農業(Agriculture)：

商業智能(Business Intelligence)

通信(Communication)

計算機視覺(Computer Vision)

Core AI(核心AI技術）

Data Analytics(數據分析)

安全(Defense/Security)

電子商務(E-Commerce)

教育(Education)

能源(Energy)

娛樂(Entertainment)

金融科技(Fintech)

地理信息(Geolocation)

醫療健康(Healthcare)

人力資源(Human Resources)

保險(Insurance)

物聯網(Internet of Things)

法律(Legal)

制造(Manufacturing)

房地產(Real Estate)

機器人(Robotics)

市場/銷售(Sales/Marketing)

軟件開發(Software Development)

文本分析(Text Analytics)

交通(Transportation)

旅游(Travel)

然后將全球3466家AI創業公司進行了歸類。

按照國家、地區、行業進行分析的結果分別如下：

國家分布

按照國家分布，有以下的發現：

• 美國是人工智能當仁不讓的***

按照國家分布來看的話，非常明顯，美國的AI創業公司1393家，占1/3強。并且，美國的Core AI方面的創業公司則超過全球的一半。

美國的AI創業公司的行業分布如下：

通信、市場銷售和醫療健康占據前三名，Core AI，安全和計算機視覺、商業智能，金融科技緊隨其后。

• 中國占據世界第二

中國的AI創業公司數量為383，排名第二。

中國的AI創業公司的行業分布如下：

很有意思的是，中國的機器人創業公司是全球最多的，其次是通信、計算機視覺和醫療健康。

而中國的Core AI創業公司只在全球Core AI創業公司數量中只占到4%，低于總數量百分比11%。

• 以色列的人工智能技術很強大

以色列以區區850萬的人口，人工智能創業公司的數量竟然和中國差不多，按照人均AI公司的數量上來講，以色列排***。

以色列人均GPDP超過3萬美元，其中百分之九十來自于科技產業，成為了除美國之外在納斯達克擁有上市公司最多的國家。

• 英國是歐洲人工智能技術的橋頭堡

英國已經是歐洲在人工智能領域領先的國家，由于倫敦的世界金融中心的地位，英國的人工智能排名第二的行業是金融科技

行業分布

按照行業分布來看，全球AI創業公司最多的領域分別是：

通信

市場/銷售

醫療健康

計算機視覺

核心AI技術

金融科技

信息安全和商業智能

說明人工智能在這些領域的應用相對成熟。

而對比美國，中國和以色列的AI行業應用分布：

我們會發現，中國***的行業是機器人，這也充分體現了我們是制造業大國的特點。

在這個數據分析的基礎上，我們來總結一下，人工智能行業根據從底層技術到應用場景，可以分為以下幾類：

***類，核心人工智能技術/Core Tech

這一類公司，提供人工智能多個或某一個領域的技術服務，基本上可以理解為人工智能行業的基礎服務提供方。

• AI：那些Ai解決方案集成商，比如Watson/Ai-one等，整合所有的人工智能技術， 提供業務場景應用能力。
• Deep Learning：深度學習領域能力，比如Google的Deep Mind，百度的PaddlePaddle
• Machine Learning：機器學習領域，比如RapidMiner，Alpine等。
• NLP Platforms：自然語言處理的技術領域，比如cortical.io。
• Predictive APIs：預測API，比如PredictionIO，BigML這樣的API服務提供方。
• Image Recognition：圖像識別，比如Face++，Google。
• Speech Recognition：語音識別，比如Microsoft的Bing Speech，科大訊飛等。

第二類，賦能企業管理/Empower Enterprise

第二類，是為企業的某一個領域提供人工智能相關業務服務的公司，這一類公司將人工智能技術應用到企業的某一個管理領域，結合傳統的業務知識，利用人工智能技術提高效率、降低成本或者是提升用戶體驗，產生產品創新。

主要有以下幾類：

• Sales/Marketing：提供銷售/市場領域的人工智能解決方案公司，比如：提供銷售預測，智能銷售跟蹤管理的服務商Aviso，提升轉化率的Conversica。

• Security/Authentication：另一個名字叫Cybersecurity，提供信息安全、企業認證服務的公司，比如：Darktrace，Endgame。

https://www.nanalyze.com/2017/12/6-ai-cybersecurity-startups-watch-2018/

• Fraud Detection：異常檢測是人工智能的一個非常重要的垂直領域，反欺詐，反洗錢等都是典型場景。下圖是2018Gartner推薦的在線異常檢測服務提供商。

• HR/Recruiting：利用AI和大數據分析來分析，吸引應聘者，自動篩選，分類海量簡歷，比較校驗合并候選人，輔助績效考核，招聘機器人自動回復候選人的問題等，這些都是在人力資源領域的典型應用場景。
• Personal Assistant：個人助手，小秘書，這是典型的Chatbot的垂直領域。比如Siri，我們所熟悉的各種智能音箱。
• Intelligence Tools/Business Intelligent：幫助企業創新，應用人工智能的智能分析工具和平臺，比如Palantir，DataiKu等。
• Supply Chain Intelligence：智慧供應鏈，提升用戶服務滿意度，降低運輸成本，優化庫存，提高周轉率，需求驅動的運輸等，這些都是數據和AI技術能夠幫助企業提升供應鏈效率，降低成本的典型場景。

第三類，賦能行業應用/Empower Industries

這一類人工智能服務公司專注于某一個行業，將各種人工智能技術應用到這些行業的業務場景。

• 農業(Agriculture)：智慧農業，將人工智能技術應用在農業種植，灌溉等領域，典型的場景包括蟲害控制，生產模擬優化，土壤智能分析，產量預測等。
• 通信(Communication)：人工智能在通信領域的創新和應用是全球最成熟的領域，這和通信領域較好的信息化基礎，數據質量是分不開的。
• 電子商務(E-Commerce)：人工智能技術能夠大幅度的提高電子商務的用戶體驗，轉化率，降低成本，比如客服機器人，銷量預測，庫存優化等。
• 教育(Education)：智慧教育，特別是以在線教育，個性化教育，自動閱卷，自動出題，構建在知識圖譜基礎上的行業應用目前是人工智能在教育領域的廣泛應用和嘗試。
• 能源(Energy)：人工智能在石油天然氣等能源行業的應用分為上游勘探生產和下游加工銷售，主要的場景有智能機器人，幫助提高生產效率，減少工人風險，智能供應鏈等。
• 娛樂(Entertainment)：AI在媒體內容和娛樂行業的應用主要包括四大類場景：市場營銷和廣告、服務理解，搜索和分類，用戶體驗創新。比如Netflix的內容推薦引擎，比如結合AR改進游戲和娛樂體驗等。
• 金融科技(Fintech)：人工智能在金融領域的應用，目前主要包括Portfolio Management（智能投顧/Robo-Advisor），Algorithmic Trading，Fraud Detection，Loan/Insurance Underwriting（貸款/保險承銷）
• 醫療健康(Healthcare)：醫療健康領域是AI應用最前沿的領域之一，目前比較成熟的應用場景有圖片和影像分析幫助輔助診斷，從EHR到MRI，臨床決策支持和預測分析
• 保險(Insurance)：保險行業每天需要受理，采集，分析海量出險信息，信息的格式多種多樣。人工智能在保險領域的應用場景非常廣泛，實時從物聯網設備中采集被保險標的物的各種信息數據，從而精確定價，精準理賠；根據現場照片分析騙保的幾率等。
• 法律(Legal)：法律是大量文本處理分析的行業，這樣的行業是人工智能特別是文本分析擅長的。典型的應用場景有：文檔調研和法律條款研究，輔助盡職調查，合同預審和管理等。
• 制造(Manufacturing)：智能制造是人工智能技術應用的廣闊天地，供應鏈優化，物流優化，生產流程優化，生產預測，訂單預測，缺陷預測，預測檢修等。
• 房地產(Real Estate)：人工智能在房地產和建筑領域的應用場景主要有智能物業管理，撮合交易，價格預測，精準推薦等。
• 市場/銷售(Sales/Marketing)：人工智能在市場，銷售和廣告領域的應用很多，比如AdTech，數字廣告橫幅，智能推送引擎等。
• 交通(Transportation)：智能調度，違章追查，無人駕駛，無人停車場等場景都是AI實現智能交通的應用點。
• 旅游(Travel)：人工智能技術在旅游行業的應用，能夠實現路徑規劃，線路優化，虛擬旅游，訂單預測等場景，提升旅游體驗，節約成本，提高效率。

第三類，增強人類/Empower Humans/HCI

• Augmented Reality：人工智能技術，能夠實現增強現實的效果，提升和改進人類在現實世界的體驗。
• Gestural Computing：通過人工智能的應用，能夠實現手勢計算，幫助人類更好地交互協作和控制。
• Robotics：機器人是利用人工智能技術增強人類的典型方式。
• Emotional Recognition：情感識別，讓機器更加智能，能更好的理解人類。

第四類，人工智能的支撐技術/Supporting Technologies

• Hardware：人工智能的相關的硬件技術，比如GPU芯片，CPU芯片，存儲等。
• Data Collection/Processing & Analysis：數據采集、處理和分析的相關技術產品和服務公司。
• Internet of Things：物聯網也是人工智能的支撐技術之一，通過物聯網采集更多，更實時，結構化的數據，從而輔助人工智能利用在各個行業。

前一段時間，凱哥應邀參加了一年一度的貴陽大數據博覽會，在參會期間，一條條的整理了所有的352家參展單位，根據官方的參展商介紹進行了分類，希望從這些數據中來管窺一斑，對國內的大數據市場做一個粗淺的分析：

凱哥將352家參展單位分成了以下9類，基本上和前面全球的分類差不多，但是由于很多企業的介紹非常簡單，所以很難細分行業和領域，就把賦能行業應用的都歸為一類了：

•  D1 政府/產業/運營/媒體

大數據相關的產業運營，資源整合，孵化器，創業組織，媒體機構和政府

•  D2 行業解決方案供應商

在參展公司介紹中，提供的產品或服務有一定的業務領域和行業專注的單位，比如專注在農業、智慧城市、物流、金融。

•  D3 語音/圖像/NLP/ChatBot等智能服務供應商

專注于某一個智能技術領域的服務商，比如語音、圖像、自然語言處理、智能客服等。

•  D4 區塊鏈

數博會上區塊鏈是一個相對獨立的版塊，所以把區塊鏈單獨拿出來放到一起.

• D5 數據治理/分析/可視化/安全/咨詢服務供應商

專注于數據治理、數據分析、可視化、數據安全的咨詢、產品服務商。

• D6 集成/實施綜合解決方案供應商

在介紹中體現全面的跨行業的供應商，將系統集成、綜合解決方案放在一起。

•  D7 數據基礎應用/服務供應商

數據庫、PaaS、數據存儲、數據處理的產品和應用服務供應商。

• D8 平臺服務供應商

云平臺服務供應商

• D9 基礎架構供應商

偏硬件，數據中心基礎架構的供應商

我們發現，Core AI部分的企業其實不多，從事基礎人工智能服務研究，有自主技術能力的企業不多。

然后，對于行業解決方案的參展單位，根據不同的業務領域，又做了具體的統計分析如下：

（這個分布不包括那些綜合解決方案供應商或者集成商，專指那些有一定專注的領域服務商）

智慧城市相關的大數據服務公司占據了18%，一共22家

醫療健康相關的大數據服務公司，占據了13%，一共16家

交通，金融，能源相關的占據第三，共33家

政務和教育，占據第四，共9家

從這些數據側面也能得出一些現象的總結，在大數據與行業結合方面，政府方面的投資和項目，特別是智慧城市、智慧交通是比較多的，這方面的業務場景相對較成熟。

這也許就是中國的人工智能市場的特點：面向政府的市場，畢竟很多相關的公司都是靠著政府的項目和資金存活和發展的。

【本文為51CTO專欄作者“凱哥”的原創稿件，轉載請通過作者微信公眾號shikai590獲取授權】

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