AI技术再升级：2023年最流行的十大人工智能技术
AI人工智能技术已经在众多行业里得到应用，比如电商、物流、运输、工业等。人工智能促进各行各业快速高效发展，而在实际应用中，现实的业务需要也能反向促进人工智能技术不断迭代变革。人工智能发展到2022年，技术变革到什么水平了呢?今天，我们来看看2022年10大人工智能技术有哪些?1、自然语言生成有效且高效地进行交流有时对人类自身都是一个挑战，更不用说AI人工智能了。AI处理的数据与大脑处理的信息有很大不同，且数据处理可能及其困难和复杂，人工智能需要将文本转换为数据，经准确理解后将其表达出来。在人工智能领域，谁搞定了自然语言，谁就能在AI的道路上越走越远。2、语言识别语言识别是一种方法，它可以把人类语言变成计算机软件可以识别的格式。将人类语言翻译成有用的形式。一些公司如ОрenText、NIСE、NuаnсeСоmmuniсаtiоns和VerintSystems提供语言识别服务。3、机器学习平台它的目标是让计算机学习新的方法使其变得更智能。算法、АРIs(应用程序接口)、开发、培训工具、海量数据应用正在推动机器学习平台的大众化。它们通常用于分类和预测。机器学习平台在Аmаzоn、Gооgle、FrасtаlАnаlytiсs、Miсrоsоft、Аdtext等公司可以购买。4、虚拟代理虚拟代理是一种软件代理或程序，它可以高效地与人类交流。比如人工智能客服、AI小助理、人工智能管家等等，ArtificialSolutions,AssistAI,苹果，谷歌，亚马逊，CreativeVirtual，微软，IBM，IPsoft和圣达菲等都提供虚拟助理服务。5、决策管理智能机器人可以将逻辑输入АI系统，培训、管理和调整AI系统。将人工智能技术应用到企业中，可以帮助企业获取自动化决策，尽可能避免人类的主观性以及逻辑漏洞，让决策更具科学性和逻辑性。目前，这项技术已经被Infоrmаtiса、Mааnа、Рegаsystems和UiРаth等公司广泛使用。6、AI优化硬件由于现在的CPU和图形处理器性能每年都在升级，因此设备已经具备执行与处理AI相关的任务。一个比较典型的案例是AI优化芯片，AI芯片可以应用在任何移动便携式设备中。目前，企业和机构都在大力投资于人工智能，以促进下一代服务的发展。AI优化硬件的技术服务由谷歌、Intel、Аlluviаte、Сray、IB和Nvidiа等公司提供。7.深度学习平台深度学习平台是机器学习的一种，它可以使用类似人脑神经网络的方式来处理数据和发现未来趋势。像自动语言识别,图像识别,以及任何数字领域的预测，都只是深度学习应用的冰山一角。目前提供深度学习平台的公司有：DeeрInstinсt、Рeltаriоn、SаffrоnTeсhnоlоgy、ErsаtzLabs、SentientTeсhnоlоgies和Levertоn。8.机器人处理自动化对人类功能的模仿和自动化操作，被称为“自动化操作”。不过，机器人的自动化处理并非单纯地重复人类活动;相反，它还增强和补充人类的能力。比如，有的机器人可以前往人类无法前往的危险领域进行救援活动。РegаSystems、UiРаth、BlueРrism、АutоmаtiоnАnywhere和WоrkFusiоn等公司专攻此项技术。9.生物计量学生物计量学是识别、测量和分析人体物理特征的科学。它通过利用触摸、图像、文字和肢体语言在人类和机器之间创造有机互动。这项技术被广泛应用在市场研究领域。VR、FасeFirst、Sensоry、Аffeсtivа、Аgnitiо、Synqerа和Tаhzоо等公司提供这项技术服务。10.网络防御网络防御是一种计算机防御机制，可检测、预防和减轻系统和数据基础设施受到的攻击和威胁。“学习技术”(LearningTechnologies)可以通过将一系列神经网络与机器学习技术相结合来创建，以发现可疑的用户活动和检测网络安全风险。总而言之，人工智能是一种智能计算模型，可模拟人类进行推理、解决问题、处理自然语言、处理数据等活动，在当今社会已经广泛应用，更是未来不可逆转的大趋势。行业深度！一文带你详细了解2023年中国人工智能行业市场规模、竞争格局及发展前景
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：人工智能分类,人工智能行业产业链,人工智能行业全景图谱,中国人工智能发展历程,人工智能行业重点方向变化,工智能企业核心技术分布情况,中国人工智能市场规模,中国人工智能市场应用份额,人工智能在各行业中的应用情况,中国人工智能行业投融资情况,中国人工智能行业投融资轮次分布,人工智能各技术方向岗位人才供需,人工智能本科新专业高校名单,人工智能科技产业中国城市竞争力,工智能行业代表性企业区域,中国人工智能行业投融资事件数量地区分布,中国人工智能行业竞争派系,人工智能发展趋势,中国人工智能产业规模预测,中国新一代人工智能创新发展区数量
1、人工智能行业概况
——人工智能定义与分类
人工智能作为一门前沿交叉学科，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，将其视为计算机科学的一个分支，指出其研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能行业属于战略新兴产业，根据国家发展改革委发布的《战略性新兴产业重点产品和服务指导目录(2016)》来看，我国人工智能可分为三个下属行业，分别为人工智能软件开发、人工智能消费相关设备制造和人工智能系统服务。
2)人工智能行业产业链剖析：产业链涵盖行业庞大
人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础，主要是包括AI芯片等硬件设施及云计算等服务平台的基础设施、数据资源，为人工智能提供数据服务和算力支撑;技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径;应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。
2、中国人工智能行业发展历程：行业处在突飞猛进阶段
人工智能概念的提出始于1956年的美国达特茅斯会议。人工智能至今已经有60多年的发展历史，从诞生至今经历了三次发展浪潮。分别是1956-1970年、1980-1990年和2000年至今。
1959年ArthurSamuel提出了机器学习，推动人工智能进入第一个发展高潮期。此后70年代末期出现了专家系统，标志着人工智能从理论研究走向实际应用。
80年代到90年代随着美国和日本立项支持人工智能研究，人工智能进入第二个发展高潮期，期间人工智能相关的数学模型取得了一系列重大突破，如著名的多层神经网络、BP反向传播算法等，算法模型准确度和专家系统进一步提升。期间，研究者专门设计了LISP语言与LISP计算机，最终由于成本高、难维护导致失败。1997年，IBM深蓝战胜了国际象棋世界冠军GarryKasparov，是一个里程碑意义的事件。
当前人工智能处于第三个发展高潮期，得益于算法、数据和算力三方面共同的进展。2006年加拿大Hinton教授提出了深度学习的概念，极大地发展了人工神经网络算法，提高了机器自学习的能力，随后以深度学习、强化学习为代表的算法研究的突破，算法模型持续优化，极大地提升了人工智能应用的准确性，如语音识别和图像识别等。随着互联网和移动互联的普及，全球网络数据量急剧增加，海量数据为人工智能大发展提供了良好的土壤。大数据、云计算等信息技术的快速发展，GPU、NPU、FPGA等各种人工智能专用计算芯片的应用，极大地提升了机器处理海量视频、图像等的计算能力。在算法、算力和数据能力不断提升的情况下，人工智能技术快速发展。
3、中国人工智能行业政策背景：行业发展从技术过渡到产业融合
2017年之前，人工智能相关政策主要集中在人工智能技术研发突破方面。从2017年开始，政策的重点已经从人工智能技术转向技术和产业的深度融合，特别是2017年7月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确指出要“加快人工智能深度应用”。
从2018年两会发言的不完全汇总也可以看出，人工智能+产业的融合将是未来的重点，包括科技部、工信部、民政部等官方部门和百度、腾讯、联想等民间代表，均提出了人工智能+产业、人工智能+医疗等。
2019年，两会更是将“智能+”写入政府工作报告，人工智能技术对于社会的赋能被给予最高层次的期待。在工业经济由数量和规模扩张向质量和效益提升转变的关键期，“智能+”的理念给人工智能等数字技术提供了最广阔的落地空间和回报想象。通过智能化手段把传统工业生产的全链条要素打通，可以更好地推动制造业的数字化、网络化和智能化转型，更能反向助推技术自身的迭代和进步。
2020年，明确人工智能作为“新基建”建设重要一环，“十四五”指出要推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合。并且各省市也在大力推动人工智能与产业融合，打造应用场景，示范项目。
4、中国人工智能行业发展现状分析
——大数据和云计算为占比最高的核心技术
从人工智能企业核心技术分布看，大数据和云计算占比最高，达到41.13%;其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人，占比分别为7.64%，6.81%，5.64%;物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理分别占比5.55%，5.47%，4.76%。
2)我国人工智能行业呈现快速增长趋势
2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，将人工智能上升到国家战略层面，受益于国家政策的大力支持，以及资本和人才的驱动，我国人工智能行业的发展走在了世界前列。初步估计，2020年中国人工智能行业市场规模约为1858.2亿元。
3)我国人工智能下游应用主要集中在政府城市治理和运营
2020年，中国人工智能市场主要客户来自政府城市治理和运营(公安、交警、司法、城市运营、政务、交运管理、国土资源、监所、环保等)，应用占比达到49%，互联网与金融行业紧随其后，占比分别为18%和12%。
企业和政府对人工智能的应用逐渐升温。在决定企业产生经济效益的各个环节，都已能够看到人工智能的身影：AI核身帮助人们安全生活、远程交易、便捷通行;深度学习和知识图谱帮助企业在生产过程中分析预测、科学决策;人机对话提升了拜访登记、服务响应中的用户体验。
人工智能将催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，实现社会生产力的整体跃升，推动社会进入智能经济时代。前瞻估算，目前中国大型企业基本都已在持续规划投入实施人工智能项目，而全部规上企业中约有超过10%的企业已将人工智能与其主营业务结合，实现产业地位提高或经营效益优化。
4)资本更倾向于人工智能企业的早期投资
2014-2020年，中国人工智能行业总计共有4796起投融资事件发生，总计融资金额为7685.39亿元。其中2014-2018年在融资事件及融资规模上呈现持续增长态势，2018年融资金额达1482.46亿元，融资事件965起。
2019-2020年，我国人工智能行业市场相较之前冷静不少，融资事件有所下降但是融资规模有所上升。2020年，我国人工智能行业投融资事件发生723起，总金额达1468.37亿元。2021年1-7月，共有融资事件506起，融资金额达到1839.92亿元，融资金额已经超过2020年总金额。
注：2021年数据截至7月27日。
从我国人工智能行业融资轮次分布情况来看，由于初创型企业融资金额与估值相对较合理，泡沫较小，因此对资本更倾向于人工智能企业的早期投资，2014-2019年，人工智能行业天使轮和A轮占比最高。
随着人工智能市场板块的逐渐成熟，早期的投资占比逐渐降低，人工智能投资轮次逐渐后移。2020年，A轮占比为42.20%，B轮则上升至20.22%，天使轮占比下降至9.23%。
注：2021年数据截至7月27日。
5)我国人工智能技术方面人才不足，高校开设相关专业
根据工信部发布的相关数据，人工智能不同技术方向岗位的人才供需比均低于0.4，说明该技术方向的人才供应严重不足。从细分行业来看，智能语音和计算机视觉的岗位人才供需比分别为0.08、0.09，相关人才极度稀缺。
注：岗位人才供需比=意向进入岗位的人才数量/岗位数量。
相对国外，我国高校人工智能培育起步较晚，但近年来我国人工智能学科和专业加快推进，多层次人工智能人才培养体系逐渐形成。2018年4月，教育部发布的《高等学校人工智能创新行动计划》提出，到2020年建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心。
2019年，教育部印发了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，全国共有35所高校获首批建设“人工智能”本科专业资格。
5、中国人工智能行业竞争格局分析
——区域竞争格局：北京人工智能竞争能力遥遥领先
从1990年至今，我国人工智能产业发展的城市格局几经变化，目前北京、上海、深圳、杭州等城市表现稳定，这些城市都将电子信息产业作为支柱产业之一，在互联网业发展中也排名靠前。这些城市均强化科研与人才优势、加速补充完善人工智能自身及面向行业落地的产业链、建设示范性智能应用场景、前瞻性布局人工智能相关标准体系、推动公共资源共享、提升城市环境与宜居性、支持系统性超前研发布局等措施将成为城市把握人工智能发展重大历史机遇的谋划方向。
其中北京在我国人工智能科技产业城市竞争力评价指数排名中以80.3遥遥领先于其他城市。排名第二的上海指数为30.5，其次是深圳和杭州分别为28.6和22.4.
从人工智能行业代表性企业的所属地分布来看，北京、深圳市人工智能代表性企业的集中地。同时北京也是2020年人工智能行业投融资事件数量最多的区域。2020年，北京、上海、广东三地聚集了全国74.29%的人工智能投融资事件数量，其中北京占比32.53%，上海占比21.76%，广东占比20%。浙江和江苏则紧随其后，分别占比7.91%和7.25%。
其中以城市据点来看，北京、深圳、上海、杭州四座国内一线城市已成为了我国人工智能行业发展的着力点，以点带面地带动京津冀发展区、粤港澳大湾区、长三角经济区的人工智能技术崛起，并覆盖全国。
2)企业竞争格局：参与者众多，主要分为三个派系
从企业的竞争来看，我国人工智能企业主要可以分为三个派系，分别是头部平台代表企业、融合产业活跃企业、技术层面代表企业。
人工智能平台的代表性企业主要有百度、阿里云、腾讯、华为、京东和科大讯飞为;而小米、平安科技、苏宁、滴滴是融合产业较活跃的企业;技术层企业代表有商汤科技、旷视科技、云从科技和依图科技作为独角兽公司。
从人工智能企业的核心技术布局来看，百度、腾讯、阿里云、华为等头部平台企业已布局了多项AI技术;而像平安科技、京东、小米等融合性公司，其技术布局主要针对应用层，针对性较强。
从专利授权量来看，截至2020年10月，百度、华为、腾讯的AI专利授权量分别排名全国前三，说明这三家公司的技术研发能力较强。
6、中国人工智能行业发展前景及趋势预测
——“十四五”建设继续推进，高质量、现代化、智能化发展
近年来，人工智能在经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面已经产生重大而深远的影响。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》对"十四五"及未来十余年我国人工智能的发展目标、核心技术突破、智能化转型与应用，以及保障措施等多个方面都作出了部署。
2)中国人工智能核心产业规模达到4000亿，布局建设20个试验区
根据《新一代人工智能发展规划》,到2025年,我国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,人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力,智能社会建设取得积极进展,人工智能核心产业规模将超过4000亿元,带动相关产业规模超过5万亿元;到2030年,我国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。
此外,为加快落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》,科技部于2019年8月印发《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》,旨在有序推动国家新一代人工智能创新发展试验区建设。截至2021年3月末,我国已有14个市+1个县获批建设试验区;至2023年,试验区数量预计将达20个左右。
以上数据及分析请参考于前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》，同时前瞻产业研究院还提供产业大数据、产业研究、产业链咨询、产业图谱、产业规划、园区规划、产业招商引资、IPO募投可研、IPO业务与技术撰写、IPO工作底稿咨询等解决方案。
2023年8家IPO人工智能独角兽企业及AI未来趋势分析
“星霜倏几周，五载五合离。”
距离那场2016年3月份，阿尔法围棋向围棋世界冠军、韩国棋手李世石发起的五番棋人机世界大战已经过去了五年半。
分分合合，潮起潮落，人工智能江湖，这五年多的曲折故事，如果用五个词汇来简单做一下总结，在东方林语来看，可以分别形容为：
踌躇满志
身经百战
饱经世故
一言难尽
面对现实
一、8家已经浮出水面的AI独角兽企业，收成如何？在烧了数百亿的资金，已经到了不上市就要赌命的关键节点，2021年的AI江湖终于即将迎来高光时刻。
根据目前披露的公开信息，8家AI独角兽明星企业已经浮出水面，聚焦在公众的镁光灯下。
这8家企业，按照人工智能的细分领域分别来看，大致可以总结如下:
计算机视觉类5家：商汤，旷视，云从，依图，格灵深瞳
视觉＋AI芯片类1家：云天励飞
决策智能类1家：第四范式
AI芯片类1家：寒武纪
东方林语梳理了这8家明星独角兽企业从2018年到2021年的营收数据，可以参考如下表格。
有的AI企业愿意啃最硬的骨头。
有的AI企业愿意扛起最重的担子。
也有的AI企业辗转腾挪，抢跑狂奔，想摧毁旧的秩序，重建AI格局。
但所有的一切，有个最重要的前提：活着。
只有先活下来，才有资格让梦想得到延续。
这些独角兽之所以上市之路波折重重，最最主要的原因还是亏损，而且是巨额的亏损，无休止的亏损。
8家AI独角兽企业基本每年亏损一亿“小目标”，都是毛毛雨级别。而商汤、旷视、依图三个吞金大佬，一年亏损了10个“小目标”，也正常。
正所谓亏损路漫漫其修远兮，大佬上下而求索……
当然，除了营收，还要看员工的数量还有科研人员的数量。
显然，科研人员在所有AI企业中，都是投入最大的一项支出。
这8家高光AI企业独角兽中：
寒武纪已经上市。
依图已经梦断科创板。
剩余的6家企业，过五关斩六将，已经到了资本市场的城楼之下，即将发起最后的冲刺，估计2021年底，即可见分晓。
二、2022年，还有哪些AI企业，可以圆梦资本市场？根据2020年胡润全球独角兽榜，列出了21家人工智能独角兽企业。
显然，还有10多家AI企业，也到了排队IPO的关键节点。
根据艾瑞咨询的报告，2020年人工智能产业规模为1500亿元左右，2021年，预计人工智能产业规模超过2000亿元。
从智能分析任务的部署方式来看，主要包含了云端计算、边缘计算、智能设备端侧三大主要方式。
从项目实施方式来看，主要包括了一站式定制开发、打包封装API/SDK接口、调用公有云API/SDK接口三种方式。
显然，如果参考艾瑞咨询的一个调查研究，高达87.8%的人工智能实施，都还是“重交付”型。
雷锋网曾经写过系列的剖析文章，其中一篇《AI商业模式的脱靶、崩塌、救赎》，道尽了AI行业的无奈与探索、救赎之路，感兴趣的可以去搜索阅读一下。
如今回过头来看：
所谓的AI标准化、通用化、全球化，只是一个美好的梦想。
所谓的在国外风行的可以高估值的SAAS模式，在国内依旧面临重重挑战。
诸多AI企业，在各种压力之下，放下了高大上的身段，摇身一变，不小心就成了重解决方案型的AI外包型公司，开始与一众IT外包企业抢饭吃。
从应用场景来看，主要包含了计算机视觉、语音识别、机器学习、自然语言处理、知识图谱等五大类。
从硬件领域来看，还有更加烧钱、技术壁垒也更高的AI芯片。
这六大领域，和各种硬件组合，就像搭积木一般，覆盖了绝大多数AI落地的场景。
这里，东方林语给大家先简单分析一下：
首先，在最核心的硬件AI芯片领域，曾经有业内著名的造芯四小龙“天寒地鉴”——云天励飞、寒武纪、地平线、深鉴科技。
寒武纪已经在科创板上市。
云天励飞已经在科创板过会。
地平线已经融资到了C++++++（数好了吗？）轮。
深鉴科技已经被美国FPGA龙头老大赛灵思收购。
语音识别领域，科大讯飞已经上市多年。
这样来分析，围绕人工智能的各大细分场景，除了自然语言处理和知识图谱领域还没有“大佬”即将IPO之外，其他各个领域都有代表性厂商已经或即将登陆资本场了。
三、再来说说AI领域的最大一块蛋糕如果从市场空间来分析，根据艾瑞咨询的一份统计数据，最大的一块蛋糕就是计算机视觉领域，2020市场价空间达到了862.1亿元，预计2021年会超过1000亿元。
而围绕计算机视觉这个大蛋糕，无论是AI企业，还是传统安防企业，可谓是春秋战国争霸，一番大乱斗之后，从整体数据来分析，还是传统安防企业，借助渠道市场等优势，获取了最大的市场份额。
这里面的龙头老大海康威视，2020年总收入在634亿左右，当然，这个营收除了AI，还包含了摄像头及诸多集成解决方案。而2021年上半年营收也达到了339亿，增长率接近40%。
传统安防企业与AI四小龙等，曾经有一段相爱相杀的历史，这里就不多说了，感兴趣的可以自行搜索了解一下。
四、AI企业的未来在哪里？安防业务的巨大市场空间，根据公开的信息显示，2021年上半年就有超过60家上市企业涉足安防业务。
显然，围绕计算机视觉＋安防＋边缘计算，将是一个巨大的，持续增长的海量市场。
尤其是边缘计算，因为面临大量的长尾场景，而这些场景，就像大数据视觉领域的“毛细血管”，尽管很重要，但太琐碎，不够标准化，所以这些AI巨头，安防巨头们还未充分涉足。
未来5-10年，谁能把这些长尾场景的问题和落地价值解决了，既可以成为这些安防巨头、AI独角兽的“合作伙伴”，弥补他们在边缘侧的不足。另一方面，在数据安全合规趋严的大背景下，说不定会产生新的独角兽企业。
德鲁克说过：动荡时代最大的危险不是动荡本身，而是仍然用过去的逻辑做事。
那么AI企业的未来在哪里？在东方林语看来，需要满足两个条件：
首先，需要有足够丰富、足够大的场景。
所以，安防、自动驾驶、芯片等，都是非标市场中的相对标准市场。
其次，技术上需要全面，太软太硬都不行。
AI软件自主可控、软硬件一体化高度融合，软件定义、人机协同一旦成型，一招鲜也可以获得用户认可，也会有更大的市场空间。
2021年横空出世的「猿人行走」品牌，就独辟蹊径，根据「三度空间战略」主打边缘计算，瞄准“小数据”+“小场景”推出了边缘智能分析盒，加快数字产业化和产业数字化进程，将边缘计算赋能人工智能，打通物联网应用之路的最后一公里。
根据中国信通院2020年5月调研数据显示，中国企业中仅有不足5%使用了边缘计算，但计划使用的比例高达44.2%。
预计2020年到2030年将会是边缘云计算从兴起到繁荣的关键十年。
当万物皆可触景深析的时候，才能为客户创造极致效能，这才是AI的真正价值体现。
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附参考数据:部分涉足安防业务企业2021年上半年业绩
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