中国人工智能开源软件发展联盟成立 发布团体标准
本报讯（记者徐建华）7月1日，中国人工智能开源软件发展联盟成立大会在京召开，人工智能开源软件产业的行业组织中国人工智能开源软件发展联盟（以下简称联盟）正式成立，其宗旨就是推动我国人工智能开源软件技术和产业发展，主要任务包括积极推动我国自主产权人工智能开源软件的研发攻关以及应用推广，积极推动人工智能开源软件社区建设，营造技术研发环境和氛围。
大会上，联盟制定的团体标准《人工智能深度学习算法评估规范》也正式发布，并自2018年7月1日起实施。该标准提出了人工智能深度学习算法的评估指标体系、评估流程，以及需求阶段评估、设计阶段评估、实现阶段评估和运行阶段评估等内容。适用于指导深度学习算法开发方、用户方以及第三方等相关组织对深度学习算法的可靠性开展评估工作。
据该标准主要起草人、中科院软件所研究员薛云志博士介绍，该标准一共提出了7个1级指标和20个二级指标，共同组成了深度学习的评估体系，涵盖了算法的方方面面。其中7个1级指标分别是算法功能实现的正确性、代码实现的正确性、目标函数的影响、训练数据的影响、对抗性样本的影响、软件平台依赖的影响、环境数据的影响。
大会上，联盟还发布了《中国人工智能开源软件发展白皮书（2018）》（以下简称白皮书）。白皮书梳理了人工智能开源软件发展现状，分析人工智能开源软件生态，提出我国人工智能开源软件发展建议，提炼我国人工智能开源软件应用案例。
据悉，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》和工信部印发的《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》提出“加快建设人工智能开源平台”，工信部印发的《软件和信息技术服务业发展规划（2016-2020年）》提出“发挥开源社区对创新的支撑促进作用，强化开源技术成果在创新中的应用，构建有利于创新的开放式、协作化、国际化开源生态。”
工信部的统计数据显示，2017年全年，中国软件和信息技术服务业完成软件业务收入5.5万亿元，比上年增长13.9%。2018年1～5月，整个产业完成软件业务收入2.33万亿元，同比增长14.2%。
“伴随着我国软件产业的快速发展以及全球开源技术和开源模式的不断完善，我国人工智能开源软件也取得了较快发展。”工业和信息化部信息化和软件服务业司副司长李冠宇建议，加强人工智能关键软件研发和产业化，加快人工智能开源软件标准研制工作，全力推进人工智能开源软件生态建设，加强我国人工智能开源软件普及应用。
中科院院士何积丰表示，在人工智能开源软件方面，目前与国外仍然存在一定差距，国内外公司和机构都发布了很多人工智能开源框架，但目前较为流行的开源框架仍然还是由国外公司或机构所开发。建设中国自主人工智能开源软件需要经过3个阶段，第一阶段是学习国外开源软件，局部参与开源软件开发，加强技术积累；第二个阶段是局部主导开源软件开发，在已有技术积累的基础上更多的起到主导作用，构建开源社区，促进人才交流，提供开源资源，培育龙头企业，组建企业联盟。第三阶段是主导流行开源软件开发，可以通过国家级人工智能开源平台建设和自主研发人工智能核心算法框架实现。
本次大会作为2018中国国际软件博览会的平行论坛，是由工业和信息化部、北京市人民政府共同主办，并由中国电子技术标准化研究院、中国人工智能开源软件发展联盟（筹）具体承办，大会主题是“开源引领标准支撑推动人工智能产业发展”。
2023年中国人工智能企业市场现状及竞争格局分析 大数据和云计算为主要核心技术
人工智能行业主要上市公司：阿里巴巴(BABA)、腾讯(00700.HK)、科大讯飞(002230)、赛为智能(300044)、科大智能(300222)、海康威视(002415)、四维图新(002405)等
本文核心数据：人工智能企业数量占全球比重、AI企业创立时间分布、AI企业应用领域分布、AI企业技术层次分布、AI企业核心技术分布
1、中国人工智能企业数量占全球近四成，创建时间集中在2015年前后
根据《2020年全球人工智能产业地图》，2020年，美国人工智能企业占全球总数的38.3%，中国排第二，占24.66%，中美两国依然占据人工智能领域内的绝对竞争优势。
根据中国新一代人工智能发展战略研究院发布的最新《中国新一代人工智能科技产业发展报告2021》中对2205家人工智能样本企业调研数据显示，创建时间主要集中在2012年至2018年之间，占比为63.93%，企业创建的峰值出现在2015年，占比为14.36%。
其中，成立于2010年之前的企业相当大的比例在创建之初不属于人工智能企业，2010年之后通过自主研发和引进人工智能技术转型升级为人工智能企业。传统产业企业集中进入人工智能领域的时间为2013年至2015年。通过智能化转型，传统产业类人工智能企业大都成为人工智能科技产业发展中融合部门的主导者。
2、企业技术集成与方案、智慧商业和零售企业数量较多，为人工智能企业关注焦点
分领域来看，我国人工智能企业广泛分布在20个应用领域，其中企业技术集成与方案、智慧商业和零售两个应用领域的企业数占比最高，分别为17.20%和10.31%。智能机器人、智能硬件、科技金融、智慧医疗、智能制造领域企业数占比相对较高，分别为8.39%，8.06%，7.39%，7.27%，6.26%。企业技术集成与方案提供应用领域占比最高，说明在全面融合发展阶段突破应用领域的共性和关键技术是中国人工智能科技产业关注的焦点。
3、中国人工智能应用层企业占比较高，大数据和云计算技术占比超40%
从人工智能企业的技术层次分布看，应用层人工智能企业数占比最高，达到84.05%;其次是技术层企业数，占比为13.65%;基础层企业数占比最低，为2.30%。应用层企业占比高说明中国的人工智能科技产业是需求牵引的。
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%;紧随其后，物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理、图形图像识别技术的占比依次为5.55%、5.47%、4.76%和4.72%。
更多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、招股说明书撰写等解决方案。
中国人工智能产业发展联盟
为进一步落实《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》提出的关于组建人工智能产业联盟，搭建政产学研用合作平台，构建我国人工智能产业生态的相关要求，在国家发展和改革委员会、科学技术部、工业和信息化部、中央网信办等部门的指导和支持下，中国信息通信研究院牵头会同中国电子技术标准化研究院、国家工业信息安全发展研究中心等单位，共同发起成立中国人工智能产业发展联盟（简称“AIIA”）。
艾瑞：2023年中国人工智能行业发展观察
导语：2021年，中国人工智能产业继续大踏步前进，计算机视觉核心产品市场规模接近千亿元，智能语音市场亦保持高速增长。
导语：自2010年人工智能在语音和视觉两个领域产生突破性进展以来，技术突破工业红线就成为社会的共同期待。经过了近年来的高速发展，中国人工智能产品技术已经广泛出现在决定企业产生经济效益的各个环节，推动传统行业启动效率变革、动能转换之路。人工智能作为创业企业标签的属性在变弱，而越来越成为千行百业的经营主体都在积极尝试和运用的生产要素。2021年，中国人工智能产业继续大踏步前进，计算机视觉核心产品市场规模接近千亿元，智能语音市场亦保持高速增长。在未来的发展中，如何像人类一样将多模态信息融合分析、突破依赖数据输入的局限、与知识和常识结合解决高层次问题以及主动感知与适应复杂变化等都将是人工智能技术可期待的下一次拐点。
一、2021年中国人工智能发展概述
1.人工智能将成为数字经济时代的核心生产力
数字经济是以数据为关键生产要素、以现代信息网络为重要载体、以数字技术应用为主要特征的经济形态。发展数字经济，微观上可能重塑传统的企业经营模式和经营理念；宏观上，数据作为生产要素的重要性不断提升，将对现有基于要素比较优势而形成的国际分工格局带来影响。近年来，我国数字经济发展迅速，2020年我国数字经济规模为39.2万亿元，占GDP比重达到38.6%，较2019年提升2.4个百分点，对整体经济产值的影响进一步加大。发展数字经济，将打通供应链上下游、产业链的不同环节与服务链的各个节点，通过产业的数字化升级，实现效率变革、动力变革、质量变革，助力新发展格局的形成与发展。2021年3月我国十四五规划纲要出台，提出“打造数字经济新优势”的建设方针并强调了人工智能等新兴数字产业在提高国家竞争力上的重要价值。人工智能作为关键性的新型信息基础设施，被视为拉动我国数字经济发展的新动能。
2.人工智能于各环节提升经济生产活动效能
人工智能技术及产品在企业设计、生产、管理、营销、销售多个环节中均有渗透且成熟度不断提升。同时，随着新技术模型出现、各行业应用场景价值打磨与海量数据积累下的产品效果提升，人工智能应用已从消费、互联网等泛C端领域，向制造、能源、电力等传统行业辐射。以计算机视觉技术主导的人脸识别、光学字符识别（OCR）、商品识别、医学影像识别和以对话式AI技术主导的对话机器人、智能外呼等产品的商业价值已得到市场充分认可；且除感知智能技术外，机器学习、知识图谱、自然语言处理等技术主导的决策智能类产品也在客户触达、管理调度、决策支持等企业业务核心环节体现价值。
3.资本回暖，过会企业二级市场融资通道即将打开
经过2020年新冠疫情的行业洗牌后，2021年以来，资本回暖，资金流入更为成熟的企业（C轮及以后）的同时，也流入了众多A+轮及以前的初创企业，投资者重拾对人工智能创业回报的信心。此外，多家AI企业集中进行IPO使得行业融资实现了跨越，云从科技、旷视科技、格林深瞳、云天励飞均顺利过会，并拟在科创板上市，其人工智能融资即将打开二级市场的通道。
二、中国计算机视觉赛道发展现状及发展趋势
1.市场规模：市场规模接近千亿元，计算机视觉赛道仍是AI商业化主阵地
自人工智能第三次浪潮兴起以来，计算机视觉一直是商业化落地进程最快的赛道，近年来，在深度学习算法的加持与带动下，计算机视觉技术及软硬件产品在泛安防、金融、互联网、医疗、工业、政务等领域得到广泛应用。通过对下游行业需求统计测算，2021年，中国计算机视觉核心产品的市场规模达到990亿元，已接近千亿元大关。此外，与计算机视觉相关的计算机通信设备销售、工程建设、传统业务效益转化等带动相关产业规模超过3000亿元。
2.投融资市场：随着赛道逐渐趋于成熟，投融资热度出现下滑
2017年至2021年11月，计算机视觉类相关融资事件共计282起，涉及融资总金额达820亿元。2018年是计算机视觉赛道的融资爆发期，融资金额高达273亿元。而2019年以来，受疫情影响以及市场饱和度不断提升，赛道融资热度有所降低，融资轮次与金额再未达到2018年的水平。2021年，计算机视觉赛道融资金额下滑至75亿元，但融资次数较2020年明显提升。计算机视觉头部厂商在部分应用领域深耕多年，市场格局趋于稳定，留给初创企业的机会逐渐减少，因此新进入厂商尝试进入工业、医疗等想象空间大且技术成熟度相对较低的市场，预计新一轮的融资热潮有望在未来2-3年到来。
3.发展特征：工业与医疗成为近年来计算机视觉最受关注领域
2017年至2021年11月，国内共有198家计算机视觉企业获得投资，其业务领域遍布公安、交通、金融、工业、医疗等各行各业。近年来，计算机视觉产品技术在工业与医疗领域的应用受到极大关注，制造业是国民经济的支柱，对计算机视觉的使用包括智慧现场安监、智能辅助运输、工业视觉质检以及智能工业机器人等方向，链条长且场景多样，孕育了一批新兴AI企业；医疗领域，以计算机视觉为核心技术的医学影像辅助诊断产品已经由实验室走进各大医院之中，AI医学影像辅助诊断的普及对于减轻医生负担、提升基层医疗机构诊断水平有着重要意义与价值，也是近期资本市场关注的焦点。
4.发展趋势：多模态信息融合分析以及主动感知将是计算机视觉实现飞跃的下个关口
计算机视觉作为商业化程度最高、应用场景最广的人工智能赛道，从技术层面来看，在分类、定位、检测、分割等基本语义感知研究任务上已经取得很好的表现，在真实场景中也能够较好应对实战考验。在未来的发展中，如何像人类一样将多模态信息融合分析、适应三维世界、突破依赖数据输入的局限、与知识和常识结合解决高层次问题以及主动感知与适应复杂变化等都将是计算机视觉技术可期待的下一次拐点。
从未来市场发展来看，通用技术的平台化输出以及公安、金融等具备明确政策支持且产品普及度已经较高的领域目前已基本被互联网巨头、安防头部企业以及AI上市企业或独角兽等玩家占据，市场格局已逐步明朗；而工业、医疗和能源等极具战略意义的新兴领域还拥有极大的发展空间，但对于上述或陷入长审批周期、或限于审慎性难以快速释放需求的行业，计算机视觉企业的主要机遇则在于抢先打通产品进入行业生态圈的渠道和链条，以及谋划通过政府、行业生态圈的核心集团企业等途径，积极参与公共服务平台建设，建立从上向下拓展的先发优势，抢先获得大量训练数据与场景理解，形成产品提升的护城河。
三、中国智能语音赛道发展现状及发展趋势
1.市场规模：垂类语音核心产品规模近60亿，AI语音助手算法产值约24亿
智能语音技术可通过声音信号的前端处理、语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）、语音合成（TTS）等形成完整的人机语音交互。智能语音技术落地分为三类应用场景，分别为以语音识别、语音合成和语音转写为主的垂类应用、消费级智能硬件中加载的语音助手和ChatBot对话机器人产品。2020年，垂类语音核心产品规模约为58亿，AI语音助手算法产值约为24亿。未来随着疫情催化和产业的数智化转型加速，垂类语音应用在教育、公安和医疗等领域加速场景落地，且智能硬件搭载AI语音助手的功能性定位让其随着智能终端的规模扩大具备强需求增长动能。两类智能语音应用未来增长态势趋显，2021年至2026年的五年CAGR将分别达到21.3%和35.4%。
2.投融资市场：资本市场回归平稳，2021年垂类初创企业较为活跃
2018年至2021年11月，智能语音类相关融资事件共计120起，涉及融资总金额达153亿元。从融资热度来看，智能语音赛道在2018年进入快速发展期，2019年进入融资爆发期，而后进入平稳发展阶段。从融资轮次来看，智能语音企业融资阶段多集中在A+轮及以前和PreB到B+轮，两者占比高达72%。2021年，切分垂类场景的智能语音初创企业较为活跃，新进入厂商纷纷瞄准以医疗、招聘、工业等为代表的智能语音市场，期望获取行业经验和细分场景加成下的竞争性优势。
3.发展特征：智能语音与语义理解、知识图谱、行业应用的创新发展
在技术侧，智能语音行业发展仍然面临着声纹识别的不稳定性、语音识别的鲁棒性以及训练场景的长尾性的落地挑战；而在应用侧，智能语音技术已逐步从纯技术形式应用，转向“语音+AI技术+行业“的创新式发展。受供给侧的业务增长突破和需求侧的客户诉求推动，智能语音技术调用不仅是单纯为转写“人说了什么”或者输出“机器要说什么”，而是正逐步与语义理解、知识图谱等AI技术融合，让使用智能语音技术的机器本体更加具备认知性和行业关联性，结合行业Know和甲方需求输出整体性、结果导向性的实用解决方案。
4.发展趋势：智能语音加速产业落地融合，硬件中语音交互入口的功能性定位带来强需求增长动能
目前，智能语音的语音识别、语音合成和语音转写能力已落地应用在互联网、医疗健康、司法、教育和工业等多行业领域。基于智能语音技术实现文本到语音、语音到文本的快速转换，在各产业应用中实现语音文本的信息同步，让资料整理和信息检索都更加方便快捷，让机器与人类的交互更加快速直接。从规模占比来看，互联网、司法和教育仍占据三大头部应用领域。从业务增长性来看，国家颁布教育“双减”政策，课后服务学生的自主阅读学习给智能语音应用产品带来较大市场；另外在医疗信息化背景下，医疗加速智能应用体系建设，以语音应用为入口切入电子语音病历、导诊机器人、辅助诊断治疗等领域，已从三甲医院逐步向下渗透。未来，消费级硬件所搭载的AI语音算法将成为硬件智能化的基础标配门槛，随着物联网和5G的技术发展，智能硬件带来强大增长动能，AI语音助手的算法产值也将不断升高。
四、中国AI企业典型案例解析
1.易道博识：聚焦文字、人脸与图像识别的AI技术研究与应用开发服务商，以一站式机器学习训练平台为底座，打造高效的AI模型应用
易道博识由来自中科院、清华大学、北京大学等的多名顶尖人工智能专家共同组建，是国家级高新技术企业及专精特新企业，拥有发明专利、实用新型专利50余项，计算机软件著作权35项，商标知识产权30余个。公司致力于人工智能领域的技术研究与应用开发，基于自主研发的赛博（CyberBot）机器学习平台，实现文字识别、人脸识别、图像识别三大核心技术功能，为证券、银行、保险、互联网、汽车金融、地产多个行业量身打造AI+智能OCR识别解决方案，现已与600多家知名企业和机构建立合作。
赛博（CyberBot）学习平台是易道博识自主研发的一站式机器学习训练平台，集智能数据管理、数据标注、模型训练和模型部署应用功能于一身，提供计算机视觉、OCR和NLP等领域数据驱动模型应用的高效解决方案。该平台可有效缓解B端、G端逐渐增长的、从感知到认知多类型的AI应用模型开发、训练到部署的完整需求，输出AI技术服务能力，提高AI应用模型在各行业的渗透速率与价值空间。赛博平台可以根据客户需求整体部署到客户的私有化环境里，实现内部循环，一方面保证了数据安全性，一方面大大降低了编程工作量和使用门槛、节约了AI开发时间、减轻了对专业数据科学家与算法工程师的依赖，按需柔性匹配生产。
2.慧算账：以平台为内部开发管理工具，对外提供AI智慧财税服务，助力客户实现数字化转型
慧算账致力于使用AI工具为中小微企业提供AI智慧财税服务，以改善并解决数字经济背景下国内财税服务市场面临的业务痛点即中小企业需记账报税、但外聘会计成本高，部分代理记账公司数字化程度低且记账服务专业性差等问题。慧算账SaaS财税服务平台集成了记账报税、知识库、智能客服与CRM等模块，采用了RPA的自动化技术与OCR、ML、KG、NLP等AI技术，针对财税服务市场的业务痛点做通用与定制化的应用开发，目前已开发出票据识别、智能记账等应用。从服务模式看，慧算账以SaaS财税服务平台为内部开发管理工具，对外输出AI智慧财税服务与工具，助力记账报税的自动化、释放人力，为中小微企业的数字化与智能化转型提供了便捷灵活的创新型财税服务。
以票据识别与记账、智能会计核算、知识图谱问答为例，慧算账提供了便捷高效的AI智慧财税服务。票据识别方面，可实现自动化的格式统一与图像质量矫正，识别出票据类型（发票、回单、交通票、费用票等），并自动导入数据信息。智能会计核算方面，可自动将文字转化为词向量、实现数据归一，并根据输入信息搭建业务模型，输出指定的结果。知识图谱方面，可自动提取问题中的关键词，更新知识存储，基于知识库回答会计问题，提升记账的专业性。从效果上看，慧算账为下游的中小企业提供的智慧财税服务覆盖数百个科目、近千个业务场景，业务自动化能力超95%，助力客户实现数字化转型；同时，慧算账也为其他代理记账公司提供AI工具，提升其记账服务的数字化与智能化水平。
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