四個領域盤點國內主流人工智慧公司
文 | 張海濤，微信號：13802883214
2016年，被稱為人工智慧的元年。因為在這一年，大數據、雲計算支撐的人工智慧產業爆發，使人工智慧成為下一輪技術變革的核心。同時，谷歌的AlphaGo以絕對的優勢戰勝韓國圍棋名將李世石，這場比賽匯聚了全球的眼光。
2017年，人工智慧逐步走入人們的生活，手機行業、汽車行業、零售行業都開始引入人工智慧元素來提升行業效率。
2017年11月15日，《新一代人工智慧發展規劃》暨重大科技項目在京啟動，會上公布了首批共四家國家人工智慧開放創新平台名單：
依託百度公司建設自動駕駛國家新一代人工智慧開放創新平台；
依託阿里雲公司建設城市大腦國家新一代人工智慧開放創新平；
依託騰訊公司建設醫療影像國家新一代人工智慧開放創新平台；
依託科大訊飛建設智能語音國家新一代人工智慧開放創新平台。
從中選方向上，也不難看出各大公司在人工智慧領域的發力方向：百度、阿里、騰訊、科大訊飛各自在自動駕駛、智慧城市、醫療影像識別、語音識別都是各自最具建樹的領域。同時，這四個方向，也將是中長期內，人工智慧的主要發展方向。除了以上四家巨頭，國內還有很多小公司進行的某一領域或者幾個領域的研究，下面進行一下盤點：
一、智能語音分析與識別
2012年以來，智能語音產業快速發展，與移動終端、社會信息服務、網路信息搜索等產業方向融合逐漸加深。2017年，全球智能語音產業規超過100億美元，而中國的智能語音產業規模將超過100億人民幣，年均複合增長很快。由於行業壁壘高且具有馬太效應，從全球範圍來看，僅有少數商場在語音市場具備較強的市場競爭力，在國內市場尤其如此。
國內主流的語音識別公司
語音識別產業以技術為導向，具有很強的馬太效應：核心技術壁壘，需要專業的科研團隊開展長期公關研究；行業應用壁壘，主要應用在電信、電力、交通等基礎行業，這些行業需要經過嚴格的評定去選擇提供商，通常會保持長期穩定，新企業面臨很大障礙；語音資源壁壘，作為一種直接體驗和交互的技術，語音技術的應用需要積累真實環境下的文本和語音資料，數據資源的優勢將不斷增加資源壁壘。
國內的語音產業從最初的萌芽到技術突破，再到產業化階段及目前的快速應用階段，已經形成了相當成熟的產業。早期的語音技術公司主要依靠科研機構在市場上立足，但一些新的初創公司通過資本迅速的在智能語音產業獲得一席之地。
智能語音產業包括核心技術及服務、 知識庫、 網路及服務運營、應用服務等環節。其中核心技術及服務是基礎環節，國內有科大訊飛、百度、捷通華聲、雲知聲等提供商；知識庫是重要支撐環節，可以提升語音識別效果，主要參與者是互聯網企業；網路及服務運營為語音服務提供網路和計算支持，主要包括網路運營商和雲服務提供商；應用服務是語音技術的應用環節，目前主要應用於智能家居、智能移動終端、客服、智能電視、車載等，參與者為相關行業廠商。
國內語音市場格局基本穩定，科大訊飛憑藉著其先發優勢和積累積累佔據49.6的市場份額，成為當之無愧的國內領軍者。同時，科大訊飛目前佔有中文語音技術市場60%以上的市場份額，語音合成產品市場份額達到70%以上，在電信、金融等主流行業的份額達80%以上，開發夥伴超過 1500家， 是國內語音市場行業龍頭。
二、計算機視覺與圖像識別
計算機視覺是模擬人類視覺的人工智慧技術，用機器來「看」圖像，「理解」圖像。人類通過肉眼識別場景是大自然賦予人類與生俱來的天賦，無需刻意練習，而利用計算機完成對場景的識別卻是一項難度極高的挑戰。
2006年，深度學習的出現使計算機視覺的發展發生了一個比較本質的變化，在某種程度上徹底改變了我們前面對計算機視覺的定義。經過10多年的發展，計算機視覺也已經成為人工智慧很重要的一個領域，正處在高速發展期。技術的加速發展助推產業熱度提升，國內公司在技術實力、應用落地能力方面可與國外科技巨頭相匹敵，在安防、無人駕駛等領域的應用也有望推動計算機視覺產業加速爆發。
據麥姆斯諮詢報道，2016年，全球圖像識別市場規模為159.5億美元，到2021年將達到389.2億美元，期間的複合年增長率將達到19.5%，主要推動因素：高帶寬數據服務在零售業、金融等領域快速增長；圖像識別功能的安全應用和產品的需求快速增長；零售、醫療、國防等領域的各家公司採用圖像識別技術的趨勢增長明顯。
國內主流的圖像識別公司
在計算機視覺和圖像識別的公司中，人臉識別和智能監控最受資本的青睞，也是目前大多數公司主攻的方向：
（1）人臉識別技術可以廣泛應用於金融、邊檢、政府、電力、工廠、教育、醫療等行業。據業內人士分析，我國的人臉識別產業的需求旺盛，需求推動導致企業敢於投入資金。目前，該技術已具備大規模商用的條件，未來三到五年將高速增長。
（2）智能安防，人工智慧可以對視頻內容信息進行快速檢索、查詢，對人群進行定向身份識別。同時，商業模式既可以提供行業整體解決方案，也可以銷售集成硬體設備。
三、服務機器人
目前世界上至少有50個國家在發展機器人， 其中近一半國家已經開始涉足服務機器人的開發。在服務機器人領域，發展處於前列的國家中，西方國家以美國、 德國和法國為代表，亞洲以日本和中國為代表。
服務機器人的核心是人工替代，根據目前的發展來看，已經實現產業化或者半產業化的領域主要是掃地機器人、教育機器人、醫用機器人。
國內主流的服務機器人公司
國內目前的掃地機器人公司有科沃斯、銀星智能、寶樂機器人和小米客戶：科沃斯前國內最大的家用清潔機器人公司， 佔據著國內家務機器人市場50%以上的市場份額；銀星智能2005年成立就進軍掃地機器人市場。同時，在國內市場上還活躍著福瑪特、飛利浦、地貝等品牌。
隨著steam理念深化，教育機器人的產業化逐步加快，主要分兩類：是以優必選為代表的「技術流派」公司；以樂創教育為代表的 「教育流派」公司，前者主要提供機器人產品，後者著重培訓教育。
醫用機器人可以分為手術機器人、康復機器人、輔助機器人、服務機器人：手術機器人大類包括腹腔鏡手術機器人系、統矯形外科機器人系統、神經外科機器人系統、可操縱的機器人導管、及其他臨床手術，如深圳羅伯醫療手術機器人；康復機器人可以幫助行動障礙的患者（如因腦卒中、創傷性神經損傷、脊髓損傷、肢體殘疾、老齡化引起的行動障礙等）進行高效治療和康復，如廣州一康，產品可以幫助人們進行上、下肢智能反饋訓練；輔助機器人包括膠囊機器人、輸液藥物配置機器人、輔助手術的機器人、虛擬助理、導診機器人等；服務機器人主要包括幫助護士進行輸液服務、配藥服務、體檢服務、情緒撫慰的企業和家庭看護、服務、陪護等。
四、無人駕駛技術
無人駕駛標準國內難產：2016年10月，中國汽車工程協會發布了無人駕駛技術路線圖，這是首個國家制定的技術標準。2017年4月25日，三部委發布《汽車產業中長期發展規劃》，號召加快智能網聯汽車的技術創新。要求到2020年，汽車DA（駕駛輔助）、PA（部分自動駕駛）、CA（有條件自動駕駛）系統新車裝配率超過50%。儘管戰略上無比重視，但法律法規的滯後令車企施展不開。2016年，我國頒布禁令，正在制定監管自動駕駛汽車測試的法律法規，在法規發布前車企不能在高速路上測試自動駕駛車。
儘管法規還不允許自主駕駛上路，但不能阻礙自動駕駛技術的研發步伐。
2011年7月14日，紅旗HQ3首次完成了從長沙到武漢286公里的高速全程無人駕駛試驗，實測全程自主駕駛平均時速87公里，創造了我國自主研製的無人車在複雜交通狀況下自主駕駛的新紀錄。
2015年8月29日，國內首輛無人駕駛客車路測完成，共行駛32.6公里，最高時速68公里，全程無人工干預，不過為了保障安全客車上還是配備了司機。這也是國內首次自動駕駛試驗。
2015年12月，百度無人駕駛汽車完成北京開放高速路的自動駕駛測試。
2016年4月，長安汽車成功完成2000公里超級無人駕駛測試，歷時近6天，途經四川、陝西、河南、河北等全國多個省市及地區後，最終抵達北京。
參與無人駕駛研究的企業可以分為三類：以百度、谷歌為首的互聯網企業，直接切入自動駕駛；傳統的汽車企業，與技術單位合作，從輔助駕駛一步步升級，如賓士、沃爾沃、大眾、一汽、長安、等，從實用角度講搭載ADAS的汽車可以直接售賣變現；初創企業，如蔚來汽車、偉景智能、小鵬汽車等。
近兩年，自動駕駛汽車的市場需求以及研發呈現白熱化狀態， 為了加速推出無人車，搶佔市場先機， 車企與初創公司，科技公司等結成聯盟，部署自動駕駛技術， 跨界合作成為趨勢。
國內主流的無人駕駛公司
在無人駕駛汽車上， 巨頭間的跨界合作已經屢見不鮮。2017年11月8日，蔚來汽車融資10億美元，由騰訊領投；2017年12月5日，威馬汽車宣布完成新一輪10億美元融資，由百度資本領投 ；2017年12月12日，阿里巴巴戰略投資小鵬汽車正式交割完畢，占股10%；無人駕駛領域成為BAT的又一戰場。
總結語：
儘管人工智慧已經存在多年，但我們今天所知道的人工智慧仍處於起步階段。從語音識別、圖像識別、機器人到自動駕駛，儘管現在已經出現了大量的人工智慧用例，但是大多數都是為了改進配置，做更好的輔助。此外，在人工智慧行業中，沒有多少玩家，因此碎片將不會出現，而非結構化數據和演算法將會變得十分可用。
總之，人工智慧的生命剛剛開始，而且它還有很長的路要走。
終 端 雜 談
做一個用心的內參號，在這裡讀懂終端行業
微信聯繫人：雜談君（zatanwaiter）
TAG:終端雜談 |