AI正悄悄改變這10大產業，有你所在的行業嗎？
人工智慧行業在2017年風起雲湧，得到了極大的關注和發展。有Google、百度等公司ALL IN AI，有商湯科技、曠視科技拿到數億美金的融資成為新晉獨角獸，更有Alapha Zero 一天超越前輩，Google Auto ML 自主生成神經網路等新技術不斷湧現。
本文主要聚焦於AI帶來的產業結構組成，AI落地應用，以及重點公司的戰略打法。
1
行業概況
?1. 行業規模：截止2017年，全球人工智慧公司已突破1000家，跨越13個子門類，融資金額高達48億美元，創投金額在5年間增長了12倍。
?2.行業驅動力：計算能力、演算法和數據
?3. 企業構成：行業上中下游均有創業機會，但創業的門檻較高。
基礎設施建設：感測器、晶元、雲計算服務、操作系統、數據服務平台、網路運營商。
技術研究：計算機視覺、自然語言處理、人機交互、深度學習研究。
行業應用：機器人、虛擬助理、自動駕駛、智能安防、智能醫療、娛樂營銷、智能家居、可穿戴設備等。
2
人工智慧產業應用
產業應用1：智能家居產品
1. 智能家居產品：第一類為直接面向消費者的產品，如智能照明、智能音箱、智能攝像頭，但這些產品的滲透率比較低。第二類為2B商業合作的智能門禁、控制系統。
2. 產業鏈構成：上游晶元為核心，中游廠商提供產品和方案的能力，下游為用戶提供信息的輸入和輸出。
3. 大公司打法：傳統的家電廠商如美的、海爾，以及近期發力智能硬體的公司小米、京東等均已入局，這些廠商因為有自身的原有業務，因此偏向於通過投資和自主研發建立圍繞自身的產業生態，打通整個產業鏈。
4. 創業公司產品形態：主要提供軟硬體解決方案，自建或與硬體廠商合作推出智能硬體產品。重點進行布局的公司有雲知聲、BoardLink、思必馳等。
?總結：
智能家居行業中作為製造商，需聯繫上下游構建生態，推出一整套解決方案來降低研發製造成本。作為AI廠商，則應該考慮如何從軟體方案提供商，合作產出產品，向晶元、OS等上游發力。
產業應用2：可穿戴設備
1. 產業鏈構成：智能可穿戴製造廠商為核心，晶元、感測器、屏幕、電池、系統平台、封裝製造等廠商為其提供服務。可穿戴設備廠商產出產品後，需要通過線上線下渠道觸達用戶，通過應用商店、軟體為用戶提供內容。其中，AI廠商主要提供語音控制與交互技術。
2. 2C產品的盈利模式：早期通過硬體差異獲取利潤，如差異外觀、服務授權、數據通信費用等，目前廠商逐漸向後期運維和個性化增值服務盈利。
3. 重點公司：出門問問，此公司以可穿戴設備為切入點，走以AI為中心的軟硬結合的道路，創始人為前谷歌Research Scientist，公司也獲Google的C輪融資。
?總結：
【探索技術與數據積累、產品落地與探索、應用場景開拓】這三步是可穿戴設備創業公司可遵循發展節奏，且產品重點應落在技術、交互上的改良。
產業應用3：AI機器人（僅指實體機器人）
1. 產業現狀：機器人為獲得投資數量最多的領域。主要產品有家政服務機器人、醫療機器人、物流機器人、陪伴類機器人、國防機器人，總體來說醫療、國防、物流為專業服務機器人的主要增長方向，但家庭機器人容易做成智能不足的玩具。
2. 產業鏈構成：主要由底層硬體廠商、技術支撐廠商，產品應用廠商構成，AI廠商以晶元或技術支持作為切入點開展業務。
3. 創業公司：圖靈機器人、優必選、地平線機器人、小i機器人、ROOBO智能管家，其中多數已過10億人民幣估值。
?總結：
機器人是AI浪潮中創業公司最大的機會之一，市場的接受度高。企業首先從To B場景切入市場會獲得較好的發展。To C 市場接受度不是很高，通過語音的新一代機器人交互還有很大改進空間。
產業應用4：虛擬助理
1. 產業布局：大廠紛紛入局（Google Home、Apple Siri 、Amazon Echo等），主要集中在語音助理、機器人管家、智能音箱三種形態。
2. 智能音箱產業鏈：上游由晶元、模塊場上構成，AI廠商主要為中游，即智能語音助手或人工智慧平台，下游為智能家居、付費內容、廣告商等其他應用場景構成。
產業應用5：娛樂營銷
1. 行業訴求：第一是後端監管（鑒黃）需要，之前人工三班倒審核色情、恐暴、廣告等違規信息，人力成本高且容易疲憊。第二是前端用戶體驗優化，存在視頻內容邊看邊買，人臉美化等場景，可在視頻內容中搭建廣告系統。
2. 重點廠商：圖譜科技以鑒黃剛需切入市場，衣+重點構建邊看邊買引擎。
?總結：
視頻審核和視頻邊看邊買場景邏輯成立，但需要給市場進行教育用戶的時間；內容平台的產品設計直接影響用戶體驗，需要技術平台與內容平台共同探索。
產業應用6：智慧金融
1. 應用領域：廣泛應用於投資顧問、徵信、身份驗證、智能客服等場景。
智能投資顧問通過機器學習和預測演算法來創建符合風險收益的投資組合。徵信風控技術比較成熟，數據源是爭奪熱點。身份驗證主要使用人臉識別能力，在遠程開戶、刷臉支付等場景提升客戶體驗。智能客服利用自然語言處理技術和知識圖譜，構建客服機器人的理解和答覆體系，幫助金融企業節省人力客服成本。
2. 重點應用：智能投資顧問。AI主要起輔助決策作用，幫助投資顧問進行「情緒管理」和「提供投資策略/建議」，進行輔助量化交易。
3. 典型創業公司：第四範式。主要提供營銷、風控、運營相關服務。
營銷：基於機器學習模型，結合響應、推薦、量化等方式，實現精準營銷。
風控：結合破產預測、資產預測、風險識別流失預警等方式，提供風控解決方案。
運營：基於機器學習和自然語言處理，用文本校驗、智能客服、渠道分發等方式進行運營。
?總結：
AI在金融行業作為智能客服可以節省很多的人力成本，但在決策領域只能作為輔助工具進行交易決策，並不能完全替代人類的判斷。
產業應用7：智能安防
1. 應用價值：從軟硬體兩個層面優化反方人員的作業效率和深度，在視頻內容搜索、目標嫌疑人定位、車牌識別、員工行為規範等場景上取得不錯的應用效果。
2. 行業格局：主要由晶元、硬體系統、軟體演算法、工程施工公司構成。晶元主要分為DSP晶元和圖像感測器晶元兩種類型；硬體與系統主要被海康威視、大華壟斷，集成軟體技術，直接對接B端客戶。
軟體演算法類的公司中，一級市場的部分企業是行業技術標杆，如曠視科技、商湯科技、雲從科技等。下游廠商包括代理經銷商、電信運營商、設計市工商。值得注意的是在典型安防監控方案中，工程施工與維護佔比最高，超過一半。
3. 重點公司：格靈深瞳。2016年研發出有效監控分析距離70-80米的三位視覺分析攝像頭；2016年UISEE馭勢獨立，進入自動駕駛領域；醫療影像輔助診斷正在孵化運營中。
產業應用8：智慧醫療
1. AI價值：人工智慧對醫療的正向作用主要體現在三方面：
讓機器能夠代替醫生完成部分工作，讓醫療資源更多的觸達到用戶；能夠提高機構、醫生的工作效率，降低醫療成本；能夠通過AI手段提高患者自查率，更早發現、更好管理疾病。
2. 應用場景：AI輔助醫療和AI醫學影像兩個方向較為成熟。遠程問診、藥物挖掘、健康管理還在預研階段，效果不是很明顯。
AI醫學影像：數字化生度高，數據完整，且存在放射科醫生長期供不應求的現狀。同時相關圖像識別技術成熟度比較高，已經有了覓影等成功案例，未來將輔助醫生完成一部分影像篩查。優質、大量的影響數據源為項目發展的關鍵因素。
AI輔助醫療：主要為醫療聽寫SDK，精準識別醫療辭彙，幫助醫生查房、記錄、檢查等工作。相關語音識別技術比較成熟，使用場景比較明確，可以提升看診效率。項目發展重點在於醫院對效率的提升的關注度。
3. 創業公司：碳雲智能。圍繞基因檢測、生命大數據兩個重點服務，提供精準運動、精準美容、精準醫療等服務。公司產品布局業務如下圖：
?總結：
AI輔助醫療和醫學影像為兩個比較明確的方向，其中醫學影像的數據源極其重要，需要多方建立合作。創業公司可以從C端找到醫學和用戶的聯繫作為切入點，提供增值服務。
產業應用9：自動駕駛
1. 產業概況：自動駕駛企業中演算法企業最多，2015年該領域迎來創業高峰。創業機會存在於更低成本更高效率、更高精度感知硬體供應商和軟體方案提供商上。全球市場規模在百億美金級別。其中有幾個特點：
演算法類企業獲投最多，ADAS（Advanced Driver Assistance System， 即高級輔助駕駛系統） 演算法佔88%；創業公司融資輪次偏早期平均，A輪佔78%，每家單個輪次獲投約為2400萬；產業鏈分為環境感知、決策規劃、執行系統三個層面，具體如下圖所示：
2.公司布局：巨頭紛紛入場，百度Apollo開放系統已有1700多個合作夥伴加入，Google在高精度地圖方面有顯著優勢，Tesla在實際駕駛里程方面有較多的數據。
產業應用10：呼叫中心
幫助呼叫中心解決撥號檢測、智能回答、語音合成回答等問題，能夠顯著降低人力成本。產品主要由客戶、呼叫中心、企業營銷資料庫三個部分組成。
在客戶主導的信息查詢場景中，呼叫中心接到電話，通過語音識別與語義理解，幫助客戶快速找到需要的服務，達到智能導航的效果，並通過語音合成回答一部分用戶問題。
在呼叫中心主導的給用戶撥號的場景中，能夠通過語音識別實現撥號檢測，檢測出不再撥打的用戶和稍後撥打的用戶（如已停機就不再撥打，在通話中則稍後再撥），並且能夠實現對銷售人員的語言文明監督。
上述兩種場景中，語音數據通過語音識別和語義理解，沉澱數據，存儲在營銷資料庫中，為呼叫中心的營銷戰略起到指導作用。
?總結：
呼叫中心因為強語音交互場景，是現在為數不多的場景明確，盈利清晰的模式之一。在顯著節省呼叫中心的成本的同時，能夠提高用戶的撥號體驗。
掌握最新互聯網及騰訊學習資訊
騰訊大學公眾號是騰訊大學的移動學習平台，
為廣大移動互聯網用戶提供騰訊最佳學習實踐、
最IN互聯網資訊、熱門業務動態、互聯網必備生活指南。
微網站入口：關注騰訊大學——點擊左方tab「學·課程」
TAG:騰訊大學 |