数字化赋能产业链供应链畅通
作者：李芳
当前，全球产业链加速重构，世界经济的不确定性增强了我国稳链、延链、强链工作的重要性和紧迫性。伴随着我国产业体系全链条、全方位数字化进程的推进，新业态、新模式、新产业领域不断涌现，为国内经济大循环奠定了坚实的基础。与此同时，全球产业链网络借由数字化技术加强了连接，一定程度上缓解了我国在全球产业链区域化、多元化发展形势下“断链”和“脱钩”的风险，为加强我国产业链供应链的国际合作提供了新契机。数字化赋能成为畅通国民经济、促进国内国际双循环的基本策略之一。
产业链数字化贯通，推进国民经济畅通发展。产业链的数字化是推进产业基础高级化和锻造现代产业体系的基本途径。企业数字化转型以及借由数字化手段进行的创新性行为增强了我国产业链供应链的韧性和纵向深化，进一步加强了数字技术与工业体系变迁、组织变革等进程的融合，推动了产业链的升级再造。在产业链上下游企业协同数字化过程中，企业主体在市场机制和政策的引导下主动突破产业链薄弱环节，打通“堵点”“痛点”，补链、延链、强链，体现了我国产业链供应链较强的适应性、修复性和可重塑性。数字化打造了新型生产制造和服务体系，联通资源要素、价值链和创新链，推动了产业链的现代化发展。
伴随着大数据、物联网、人工智能、区块链、云计算等新一代信息技术的融合应用，产业链供应链的各类主体依据结构化数据形成了更为智能的决策管理体系，共享信息、协同合作，通过对人、机、物的连接，达到快速感知社会需求、有效衔接新供给创造与需求牵引以及供需精准匹配的效果。在数字化技术的支撑下，生产体系从大规模制造向小批量、个性化定制转型，逐步提升产业附加值，使制造企业通过不断更新产品和服务来创造新价值，从而更具敏捷性和柔性。在推动产业链现代化的过程中，数字化赋能成为畅通国民经济循环、促进经济增长的重要驱动因素。
产业体系整体数字化推进，夯实内循环基础。数字化工具的应用帮助产业链供应链向更为高效和现代化的产业体系演进。在新冠肺炎疫情冲击下，产业体系整体数字化进程加速，以远程办公、数字营销、协同研发、智慧物流等为主要形式的数字化，实现了产业转换、产业互联和产业融合。产业体系以数字技术为支撑获得了更为敏捷、可扩展的数字化手段来预测、响应外部冲击和突发事件。数字技术在产业体系和产业生态间的“溢出效应”催生了新业态、新模式和新兴产业领域，同时也不断激发传统产业的活力和创造力。
数字化平台企业打破空间和时间限制进行高效的资源配置，也在不断地构建、丰富和完善产业生态，促使大中小企业融通发展，推动不同市场主体在安全、互信、协同的交互中融入到数字化的价值体系。数字技术的融合与创新进一步增强了产业体系完备性，确保了产业链的正常运转和产业体系的循环畅通。从组织生产的基本单元到供需体系、技术体系以及价值创造过程的数字化，为推动内循环奠定了坚实的基础。
全球产业链网络数字化连接，助力我国双循环新发展格局。全球范围内，生产制造领域的智能化、生产性服务的数据化、交易联系的线上化以及贸易商品服务的数字化，都进一步推动了全球产业链的深度交织。世界主要经济体在数字经济和数字化基础设施方面的建设与布局，成为维持全球经济联系、加强全球经济技术合作的积极因素。数字技术互联互通的属性以及围绕数字化而展开的开发应用业务促进了资源要素的国际流动。全球性的平台型企业和跨国公司为了应对更为复杂多变的市场环境，广泛地使用数字化工具，提高了供应链的动态调整能力，拓展了全球市场主体的技术关联和价值传递空间。
我国产业链的数字化升级以及生态化布局增强了在全球产业链网络中的生态黏性。依据人工智能、区块链、大数据等技术产生的赋信、赋智、赋能效应，帮助我国企业与国际市场主体建立起共享资源和信息互换的信任机制，为我国在双循环新发展格局下展开国际交流、加强对外经济交往、提升在全球价值链上的地位建立了新的合作框架。现代化产业链本身具有开放性和协作性，数字化技术为我国在全球产业链网络展开深度协作提供了技术基础，为我国展开服务贸易和数字贸易提供了新依据，为我国进一步推动高水平对外开放打造了新的能力体系。（李芳）
[责编：徐倩阳]人工智能产业链的三个核心，底层硬件、通用AI技术及平台、应用领域相关公司盘点
据腾讯研究院统计，截至2017年6月，全球人工智能初创企业共计2617家。美国占据1078家居首，中国以592家企业排名第二，其后分别是英国，以色列，加拿大等国家。
图片来自腾讯研究院
根据艾瑞咨询的数据，2020年全球人工智能市场规模约1190亿人民币，未来10年，人工智能将会是一个2000亿美元的市场，空间非常巨大。
本文针对人工智能产业链的三个核心，底层硬件、通用AI技术及平台、应用领域相关公司盘点。
图片来自易观
底层硬件
国际芯片巨头长期盘踞，中国初创企业很难进入
在人工智能领域，传统的芯片计算架构已无法支撑深度学习等大规模并行计算的需求，这就需要新的底层硬件来更好地储备数据、加速计算过程。
基础层主要以硬件为核心，其中包括GPU/FPGA等用于性能加速的硬件、神经网络芯片、传感器与中间件，这些是支撑人工智能应用的前提。这些硬件为整个人工智能的运算提供算力，目前多以国际芯片巨头为主。
目前在GPU领域，英伟达主打工业级超大规模深度网络加速，并于日前推出了基于Volta、首款速度超越100TFlops的处理器Tesla；英特尔主要围绕FPGA构建产业，推出了模仿人脑的人工智能芯片。谷歌也推出了第二代TPU芯片，为自己的开源TensorFlow框架提供芯片支撑。
除了这些国外的芯片行业巨头，在AI芯片领域国内还有众多的初创公司，如中星微、寒武纪以及西井科技等，但在产业布局能力和研发实力方面还远不足以匹敌国外芯片巨头。
AI芯片：提供用来加速深度神经网络、机器视觉以及其他机器学习算法的微处理器
图片来自易观
云端训练：谷歌（ASIC）、英伟达(GPU)
云端推理：谷歌（ASIC）、英伟达(GPU)、AMD(GPU)、英特尔(FPGA)、Actel(FPGA)、赛灵思(FPGA)、Altera(FPGA)（被英特尔收购）
设备端推理：高通（移动端）、深鉴科技（机器人）、寒武纪科技（移动端、CV、机器人）、地平线科技（CV、机器人、语音）、FaceOS（CV）、思必驰（语音）、声智科技（语音）、云知声（语音）、启英泰伦（语音）、耐能（IoT）、NovuMind（IoT）、微软（VR）、华捷艾米（VR）、IBM（类脑芯片）、西井科技（类脑芯片）
视觉传感器：图像传感器及视觉算法/软件解决方案提供商，用于捕捉和分析视觉信息，代替人眼做各种测量和判断
图片来自易观
激光雷达：禾赛科技、巨星科技、slamtec、robosense、北科天绘、Quanergy、Velodyne LiDAR、大族激光、中海达、擂神智能、北醒、数字绿土
毫米波雷达：博世、隼眼科技、Continental、DENSO、行易道科技、Delphi、森思泰克、智波科技、cheng-tech、ZFTRW、HELLA、Autoliv
监控摄像头：海康威视、大华、宇视科技、Tiandy、Towe、汉邦高科、泰科、亚安科技
自动驾驶摄像头：索尼、Hella、Panasonic、博世、ZFTRW、大陆、OmniVision、Mobileye
3D体感：Microsoft、苹果、华捷艾米、凌感、Vidoo、Orbbec
技术驱动层算法和计算力成主要驱动力，开源化是趋势
技术层是人工智能发展的核心，对应用层的产品智能化程度起到决定性作用，在这一发展过程中，算法和计算力对AI的发展起到主要推动作用。
技术层主要依托基础层的运算平台和数据资源进行海量识别训练和机器学习建模，以及开发面向不同领域的应用技术，包含感知智能和认知智能两个阶段。
感知智能阶段通过传感器、搜索引擎和人机交互等实现人与信息的连接，获得建模所需的数据，如语音识别、图像识别、自然语音处理和生物识别等。
认知智能阶段对获取的数据进行建模运算，利用深度学习等类人脑的思考功能得出结果，如机器学习、预测类API和人工智能平台等。在此基础上，人工智能才能够掌握“看”与“听”的基础性信息输入与处理能力，才能向用户层面演变出更多的应用型产品。
当前，国内的人工智能技术平台在应用层面主要聚焦于计算机视觉、语音识别和语言技术处理领域，国内技术层公司发展势头也随之迅猛，其中的代表性的企业包括科大讯飞、格灵深瞳、捷通华声(灵云)、地平线、SenseTime、永洪科技、旷视科技、云知声等。
AI通用技术：AI通用技术公司开始向产业链上下游延伸，用整套解决方案
深耕垂直领域
图片来自易观
计算机视觉：通过计算机视觉算法及软硬件为客户解决人脸识别、图像识别、视频分析等需求的解决方案提供商。如以下公司↓
腾讯优图、阿里巴巴、三星、微软、Intel、百度、搜狗、商汤、旷视科技、依图、云从科技、Yi+、格灵深瞳、Sensingtech、VISCQVERY、飞搜科技、图普科技、极限元、触景无限、猎户星空、深醒科技、云飞励天
人脸识别：旷视科技、腾讯优图、蚂蚁金服、FaceID、汉王科技
、Facethink、思源科安、云飞励天、商汤科技、云从科技、依图科技、百度、阿里、腾讯、科大讯飞、阅面科技、猎户星空、格灵深瞳、中科奥森、平安科技、海鑫智圣、飞搜科技、汉柏智能、人人智能、中德宏泰
视觉识别：三固科技、Perceptln、云天励飞、博云视觉、径卫视觉、飞搜科技、人人智能、埃尔森智能、魔视智能、亿图视觉、速感科技、码隆科技、深晶科技、图麟科技、图漾科技、黑眸科技、神目科技
语音识别：智能语音通过语音识别算法及硬件为客户提供语音识别/合成/交互等软件/解决方案及智能硬件产品的厂商
科大讯飞、微软、Nuance、搜狗、百度、捷通华声、腾讯、阿里巴巴、思必驰、云知声、声智科技、出门问问、普强信息、灵伴科技、极限元、Rokid、标贝科技、语智科技、Speakin、智齿客服、助理来也、京东JIMI智能客服、紫冬锐意、纳象立方
自然语言理解：通过自然语言处理/语义分析等技术提供智能聊天、对话、问答、客服机器人的技术及软件服务商
搜狗、百度、微软、阿里巴巴、腾讯、小i机器人、图灵机器人、三角兽、来也、追一科技、EMOTIBOT、智言科技、蓦然认知、分音塔科技、新译科技
机器学习|知识图谱：通过知识图谱/机器学习技术为企业和个人提供大数据分析、辅助决策服务
搜狗、百度、腾讯、阿里巴巴、微软、第四范式、爱拼、艾耕科技
云计算、大数据、算法是构成人工智能的三大要素，通用人工智能技术逐渐融入主流云计算平台，并结合大数据分析服务各行各业。
图片来自易观
大数据服务：国双、天云大数据、数据堂、明略数据、易观、Talkingdata
OS：安卓、ROS、微软、图灵机器人、Linux
云计算服务：微软WindowsAzure、CloudFoundry、RedHatOpenShift、GoogleAppEngine、百度BaiduAppEngine、阿里AliCloudEngine、新浪SinaAppEngine、腾讯云、华为、OneNET、金山云、青云、沃云、七牛云、华胜天成、世纪互联
物联网平台：特斯联、机智云、氦氪、深智云、云智易、AbleCloud、艾拉物联、青莲云
场景应用层AI与场景深度融合，领域应用更加广泛
应用层主要是基于基础层与技术层实现与传统产业的融合，实现不同场景的应用。随着人工智能在语音、语意、计算机视觉等领域实现的技术性突破，将加速应用到各个产业场景。
应用层按照对象不同，可分为消费级终端应用以及行业场景应用两部分。
消费级终端包括智能机器人、智能无人机以及智能硬件三个方向
场景应用主要是对接各类外部行业的AI应用场景。
近年来，国内企业陆续推出应用层面的产品和服务，比如小i机器人、智齿客服等智能客服，“出门问问”、“度秘”等虚拟助手，工业机器人和服务型机器人也层出不穷，应用层产品和服务正逐步落地。
IBM最早布局人工智能，“万能Watson”推动多行业变革；
百度推出“百度大脑”计划，重点布局无人驾驶汽车；
而谷歌的人工智能业务则较为繁杂，多领域遍地开花，包括AlphaGo、无人驾驶汽车、智能手术机器人等；
微软在语言语义识别、计算机视觉等领域保持领先。
除此此外，家电行业也掀起了人工智能的热潮，不少家电企业都瞄准了人工智能，潜心研发AI技术，将其应用于家电产品。今年以来，长虹、美的、格力、格兰仕等都在向智能制造转型，试图立足“SmartHome”，将人工智能和智慧家庭更紧密地结合在一起。
智能家居：切入智能家居领域的AI技术及解决方案提供商
百度、阿里巴巴、小米、搜狗、出门问问、360、云知声、科沃斯机器人、Emotibot、三角兽、图灵机器人、Rokid、思必驰、声智科技、机智云、地平线机器人、毫米科技、渡鸦科技、云丁科技、西默科技、lifesmart、百芝龙智慧科技
服务机器人：拥有家用/商用智能服务机器人技术并提供硬件产品的厂商
科沃斯机器人、优必选机器人、360、京东、Slamtec、Roobo、Canbot、Geek+、ARTrobot、Rokid、小米、出门问问、小鱼在家、擎朗、快仓、智言科技、达闼科技、库柏特、极智嘉科技、深之蓝、梅卡曼德机器人、克路德机器人、智齿科技、真机智能、海默机器人、乐聚机器人、扬天科技、ROOBO、优爱智合、普渡科技、进化者机器人、云问机器人、AICRobo、megarobo、工匠社、云迹科技、珞石机器人、若贝特机器人、上海元趣、灵伴即时、墨子AI、拓野机器人、北冥星眸、萝卜科技、游尔机器人
人机交互：Versa、叶浪智能、吉斯卡、翼石科技
图片来自易观
移动设备及软件：将AI技术用于智能手机/可穿戴设备/无人机等软硬件技术及解决方案提供商
百度、搜狗、阿里巴巴、出门问问、科大讯飞、华为、旷视科技、微软、来也
无人机：大疆创新、亿航智能、Yuneec、极飞科技、零零无限、零度智控、TOPXGun、奇蛙智能、扩博智能、德知航创、3DRobotics、Parrot（派诺特）、AscTec、Microdrones、AEE一电、PowerVision、智能鸟、红鹏、FlytrexSky、Skycatch、华科尔、独角兽FPV、澄星、YUNEEC
智能驾驶：为智能驾驶提供视觉传感器/解决方案及整车的技术/产品提供商，不含车载智能语音语义厂商。
驭势、Momenta、奇点汽车、蔚来、图森、易航智能、Minieye、景驰科技、SmarterEye、ZongMu、极自、饮冰科技、极目智能、清智科技、智行者科技、Roadster.ai、Drive.ai、图森为了、FMC汽车、未来黑科技、踏歌智行、中科慧银、斑马数智、极奥科技
行业应用：将AI通用技术应用于金融、安防、建筑、医疗、教育、零售/电商、视频/娱乐/社交等领域，或传统行业通过研发AI技术赋能自身业务以实现降本增效、提升用户体验的公司。
图片来自易观
金融行业：旷视、商汤、依图、云从、博易识道、Yi+、捷通华声、第四范式、京东金融、Pintec
安防行业：旷视、商汤、依图、云从、特斯联、海康威视、东方网力
医疗行业：iCarbonX、腾讯觅影、搜狗明医、天智航、康夫子、万里云、汇医慧影、医渡云、羽医甘蓝、医拍智能、推想科技、图玛深维、体素科技、E诊断、迪英加、智成科技、视见医疗、雅森科技、海鹅科技、联影医疗、汇医慧影、深睿医疗、PereDoc、伦琴医疗、人和未来、希氏异构、康夫子、博实股份、妙手机器人、璟和技创
企业服务：布本智能、闪银奇异科技、深兰科技、冰鉴科技、法里、飞蝉智投、NewsBreak、PaperWeekly、Video++、BigQuant、墨丘科技、特斯联科技、华瑞新智、DeepBrain、妙盈科技、华瑞新智科技、追一科技、Aibee、文安智能、助理来也
教育行业：科大讯飞、高木、百度作业帮、IPIN、优必选、云知声、学霸君、小猿搜题、英语流利说、嘿哈科技
客服行业：小i机器人、图灵机器人、三角兽、蓦然认知、Emotibot、灵伴科技、追一科技、智言科技
视频|娱乐：Yi+、爱奇艺、Viscqvery、极限元、图普科技、华捷艾米、Video++
零售|电商：阿里巴巴、京东、旷视、Yi+、甘来
建筑：旷视、商汤、特斯联、小库科技、马良行
法律：华宇、法狗狗、法律谷、理脉
招聘：拉勾、IPIN、辈出
新闻资讯：今日头条、腾讯、微信公众号、一点资讯
以下为国内知名投资机构在人工智能领域的代表性投资：
真格基金：地平线机器人、智齿科技、格灵深瞳、助理来也、亿航无人机、泼辣熊、零零无限科技。
红杉资本中国：地平线机器人、格灵深瞳、助理来也、大疆科技等。
IDG资本：小i机器人、智齿科技、SenseTime、碳原子科技、芋头科技、零零无限科技、科沃斯机器人等。
创新工场：蓝胖子机器人、小雨在家、易致机器人、旷世科技等。
金沙江创投：地平线机器人、零零无限科技、天机等。
北极光创投：图谱科技、进化动力等。
启明创投：云知声、旷世科技等。
东方富海：亿航无人机、永洪科技等。
联想之星：旷世科技、思必驰、乐驾等。
晨兴资本：地平线机器人、碳原子科技、美洽等。
英诺天使基金：臻迪智能、通用机器人、速感科技等。
GGV纪源资本：亿航无人机、深之蓝水下机器人、元趣味等。
湖杉资本：天博智、元趣等。
光速安振中国创业投资：助理来也、小鱼在家等。
高通：云知声、七鑫易维等。
线性资本：地平线机器人、芋头科技等。
经纬中国：Camera360、永洪科技等。
达泰资本：金石机器人、永洪科技。
极客帮创投：异构智能、碳原子科技等
以下为《互联网周刊》与eNet研究院评选的2017年度人工智能企业百强
2017年度人工智能企业百强排名企业领域1百度开放的人工智能服务平台2阿里巴巴互联网综合服务提供商3腾讯互联网综合服务提供商4华为人工智能自动化业务、智能芯片5平安集团人工智能金融研发平台6搜狗综合人工智能解决方案平台7科大讯飞智能语音技术提供商8华大基因多组学精准检测、医疗数据运营服务提供商9珍岛集团SaaS级智能营销云平台（Digi-MarketingAI）10中科创达智能终端平台技术提供商11博实股份智能成套装备系统解决方案提供商12全志科技智能应用处理器SoC和智能模拟芯片设计厂商13汉王科技文字识别技术与智能交互14商汤科技人工智能视觉深度学习平台15智车优行互联网思维造车科技公司16face++ 旷视科技人工智能产品和行业解决方案提供商17智臻智能智能机器人技术提供和平台运营商18出门问问自主语音识别、语义分析、垂直搜索19七牛云计算机视觉领域AI创新服务商20GEO集奥聚合第三方数据整合和场景化应用平台21Chinapex创略企业级智能客户数据平台22TalkingData腾云天下移动互联网大数据平台23碳云智能健康大数据平台24寒武纪科技深度学习专用的智能芯片25Rokid智能机器人研发科技公司26暴风AI电视AI电视开发27中星微电子芯片设计企业28依图科技计算机视觉科技公司29触宝AI输入法30智能管家智能硬件科技公司31地平线机器人嵌入式人工智能和系统级解决方案提供商32云知声物联网人工智能服务33达闼科技云端智能机器人运营商34盛开互动视觉识别和人工智能技术研发公司35优必选科技智能家庭机器人研发36旗瀚科技自动化控制、人工智能技术、云平台服务37云从科技人脸识别及计算机视觉研发38阅面科技深度学习和嵌入式视觉39玻森数据中文自然语言分析云服务提供商40图森未来城际物流运输自动驾驶解决方案提供商41Geek+物流仓储智能机器人科技公司42数据堂大数据服务平台43Video++消费级视频的AI科技44深鉴科技深度学习处理器解决方案45掌贝智能化的店铺营销服务46A.I.Nemo小鱼在家互联网硬件和智能家电的创新型公司47丁盯智能智能家居、智能生活硬件技术公司48永洪科技大数据服务和BI商业智能分析服务商49臻迪智能工业级无人机及机器人开发公司50诺亦腾动作姿态捕捉系统研发51卓翼科技通讯、计算机、消费类电子产品研发52汇医慧影第三方的医学影像咨询平台53Momenta无人驾驶解决方案提供商54体素科技人工智能医疗影像服务55思必驰智能硬件领域语音公司56瑞为技术视觉感知技术方案提供商57海致网络可视化大数据分析服务提供商58乂学教育人工智能自适应网络教育公司59思岚科技激光雷达机器人定位导航解决方案供应商60捷通华声语音、手写识别等智能人机交互61格林深瞳计算机视觉和深度学习技术以及嵌入式硬件研发62速感科技以机器视觉为核心的人工智能创业公司63佑驾创新汽车ADAS驾驶辅助系统研发商64图玛深维自动化辅助诊断系统与医学数据分析系统65云天励飞视觉人工智能领域66中科汇联专注于软件开发、咨询服务的互联网公司67涂图(TuSDK )视频图像服务商68医渡云大数据医疗的科技公司69推想科技医疗服务推想深度人工智能70镭神智能激光雷达解决方案提供商71亮风台AR核心技术与产品研发72零零无限科技无人机技术公司73图普科技图像识别服务供应商74冰鉴科技人工智能第三方独立征信平台75公子小白陪伴型机器人研发商76图灵机器人个性化智能机器人平台77飞搜科技人脸识别、图像识别78三角兽科技中文智能交互系统79普强信息智能语音识别和语言处理技术80猎萝卜智能猎头招聘平台81智齿科技智能客服技术开发商82猛犸反欺诈业务反欺诈服务商83贝尔科教机器人儿童培训84智位股份开源硬件、机器人产品服务商85远鉴科技专注人工智能生物识别领域86声智科技人工智能交互与声学解决方案服务商87埃夫特智能工业机器人设计、研发、制造与系统应用开发公司88中科视拓人脸识别技术89祈飞科技智能机器人系统方案商90水滴科技计算机视觉技术91米文动力机器人智能控制系统解决方案提供商92中科奥森人脸识别和智能视频技术93驭势科技无人驾驶解决方案提供商94速腾聚创机器人感知技术研发及相关设备提供商95第四范式人工智能技术与服务提供商96ImageQ大数据语义分析云平台97linkface深度学习技术和计算机视觉研究98云洲智能自动智能无人船99擎朗智能智能机器人研发生产100智行者科技无人驾驶解决方案提供商了解人工智能的产业结构
现在，人工智能已经变成一个网络热词，基本上家喻户晓了。
但是，很多人对人工智能的理解，也仅停留在一个模糊的概念上，
当我们说人工智能产业，或人工智能的风口和机会，具体指向是什么？
要回应这个问题，需要先梳理一下人工智能产业链。
人工智能产业链，可以分为三个层面：
1、硬件层
第一层面是硬件层，涵盖人工智能的硬件和基础设施，如AI芯片、传感器、服务器等。
人工智能硬件厂商，是AI产业第一轮发展的受益者。
国外著名的企业如英伟达、AMD等。
国内也有很多做人工智能芯片研发的企业，坦白讲其实未来还很难预测，我甚至认为做这种专业领域的研发，还不如像FPGA，就是专门为某个领域做人工智能的方案，那个机会还大一点。
做人工智能现在类脑计算芯片、人工智能计算芯片，相对通用性强一点，这种其实压力比较大。
为什么呢？
因为人工智能芯片是需要构筑生态的，这个领域的领军企业是英伟达。
英伟达有几千个工程师，去帮它的芯片做各种应用的场景开发，或者是应用的支持。也就是说基于英伟达的芯片做应用的时候，你会感觉到英伟达的生态是非常健全的。
所以说硬件企业要胜出，不光是要硬件性能好，更主要的是生态构建能力。
我前两天写了两篇公众号文章，专门分析寒武纪上市和中国芯片产业格局，感兴趣的朋友可以在【全球风口】公众号里找来参照阅读。
2、基础服务层
第二层面是基础服务层，涵盖云基础服务，以及在云基础上提供附加的人工智能能力。
在硬件基础上，云服务公司是AI产业第二轮的受益者。它受益要比硬件大得多，因为它能支撑广泛的应用。在美国几乎所有的IT巨头，都在花巨资去建立大的云计算平台，而且都要有强大的人工智能的支撑能力。最领先的是亚马逊的AWS和谷歌这两家，但是其实微软、Facebook，甚至包括苹果，都在云业务上下了巨大的成本。
中国也是一样，现在比较领先的是阿里云，腾讯、百度也在发力，但是现在看起来阿里还是比较领先的空间。当然华为也在做自己的云。中国也会诞生几朵大云，也有很大的市场空间，因为中国的IT市场不比海外小多少。
在云基础上，有很多可以提供的人工智能附加能力，如计算机视觉、智能语音、语义识别、机器学习等，这是一个巨大的市场。
比如视觉识别，现在大量独角兽都在追逐这个市场。但我认为长期看，这个市场机会其实很难把握：一方面，政府会形成统一的大市场，不会全国每个区域都搞自己的，未来应该是打通的，市场总体来说就小了；另一方面，不管是多少客户，将来的提供者很可能不是今天的这些独角兽们，而是由基础云平台直接提供，比如阿里、腾讯或者是华为这样的企业。因为这个能力并不复杂，从云上直接提供是最简单的，如果未来向这个方向演进，我预判有一半的独角兽公司会做不下去。
当然，不光是视觉识别，也包括动作的识别，还有基本的图形识别，比如另一个热门的市场，所谓医学的图像识别。医学里面X光或者B超这样的图像识别，未来有可能也会被整合到云端。提供者可能是第三方公司，也可能是云端的大IT服务商，都可能变成基础服务的一部分了。
另外，语音、语义识别和翻译，未来也有可能变成云端的基础服务。我们知道，今天如果要翻译的话，还需要随身带翻译机。但是未来如果云端的处理能力加强了，所有这些语音全部送到云端去处理，然后把结果返送回来，这时我们每个人的手机就可以是翻译机，而不需要一个单独的设备了。
3、行业应用层
第三层面是行业应用层，就是在前两个层面上衍生出来的、与各行业结合的应用，如无人驾驶、智能医疗、新零售等AI应用。
在这个层面，有大量的人工智能应用公司，而且还会不断繁荣。这些公司的特点很明确，一定要有自己本行业的特色。因为人工智能这个技术本身，没有办法形成壁垒，真正能够形成壁垒的一定是行业特色，也就是说行业数据、行业经验和行业准入会是壁垒，这需要我们去找到这些壁垒，从而把业务做起来。所以任何先进领域，不代表领先就好，还必须找到自己的壁垒和竞争优势，才能够做好。
前面讨论了人工智能的产业结构。
你可以看到，其实第一个层面的硬件层，和第二个层面的基础服务层，要么创业门槛较高，要么竞争壁垒较低，对大多数人而言，第三个层面的行业应用层，创业或从业机会相对更多。
下面就人工智能的产业前沿，列举四个领域的机会：
|推荐算法
目前最普遍的AI应用就是推荐算法。电商其实就是推荐算法，比如现在有人做海外购，其实就是与国外的数据连接，分享一部分数据，海外有客户就可以利用算法推荐，做的好了，也有可能成为一个小淘宝。另外，比如今日头条，能够从新闻门户及微博网站中杀出重围，依靠的也是推荐算法。我自己就有体会，我现在大量的新闻获得都是从头条上来的。因为我看的东西头条会捕捉到，然后给我推荐的也会越来越精准，所以就成了我获得科技前沿进展的一个好帮手。
|智能预测
第二个现在做的很多的AI应用是智能预测。比如在车上装一个搜集数据的小盒子，就可以获得每个用户的行车习惯和行车数据，基于这些数据的智能预测就可以和保险业务挂钩，根据用户的风险指数来动态的决定保费。
|软硬结合
第三个比较大的AI应用机会是软硬结合。
比如自动驾驶就是一个很好的例子。一个新的技术在发展过程中，总会有迭代升级的过程，所以常见于报端的是：特斯拉又出事了，或自动驾驶又撞到人或障碍物了。
其实，特斯拉或自动驾驶救人的例子更多，只是这样的新闻，媒体上没有人愿意报道而已。
另外，比如智能扫地机器人，我在家里就有两台机器人，一个负责扫地，一个负责擦地，节省了我们很多的家务时间。
硬件在经过人工智能改造和赋能以后，就会在很多应用场景中，给人们的工作和生活带来便利。
|数据掘金
第四个AI应用是数据掘金。
很多数据用人眼或人脑来判断或认知是很有限的，但用人工智能来解读，就会有新的的洞察出来。
比如商业指征数据，人的行为数据，像心电图，原来心电图很多东西解读不出来，特别牛的老医生可能会看出差异，但是现在用人工智能解读，就能把心脏病里很多小的特征都提取出来，甚至能够救命。
这里面最经典的例子就是AppleWatch，如果你上网去搜AppleWatch救命的例子就很多。因为患者随身携带，就会对生理指征产生持续的量化输入和训练，当出现异样的指征时，智能硬件就会比病人甚至医生，更提前地预判风险的出现，从而起到救人的作用。 责任编辑:pj