(電子商務(wù)研究中心訊) 2017年8月17日，烏鎮(zhèn)智庫發(fā)布了《烏鎮(zhèn)指數(shù)：全球人工智能發(fā)展報告2017》系列報告的最后一篇——細分領(lǐng)域篇。在對各國新增AI企業(yè)數(shù)、投融資規(guī)模有了詳實的數(shù)據(jù)后，我們結(jié)合專利數(shù)據(jù)，對人工智能的三大細分領(lǐng)域作出了解讀。從全球視角來看，計算機視覺、自然語言處理、智能駕駛在新增企業(yè)數(shù)、融資規(guī)模、專利數(shù)上體量較大，其中所蘊含的人工智能發(fā)展趨勢，值得我們詳細探究。
三大領(lǐng)域，美國是否仍牢牢把握龍頭？
三項數(shù)據(jù)，中國在三大領(lǐng)域中拿下怎樣的成績？
三重比對，從全球到國家，為什么這個國家最有看頭？
三大細分領(lǐng)域的全球發(fā)展趨勢對比
數(shù)據(jù)顯示，2009-2016年間，計算機視覺在企業(yè)數(shù)、融資規(guī)模與專利申請數(shù)上均多于自然語言處理、智能駕駛。
在企業(yè)數(shù)量方面，三大細分領(lǐng)域均在2015年達到最高值；融資方面，三大領(lǐng)域在2016年繼續(xù)保持增長趨勢，其中，智能駕駛發(fā)展最快，同比增長3倍多，超過自然語言處理，并接近計算機視覺水平。專利申請數(shù)方面，自然語言處理、智能駕駛發(fā)展趨勢較為平緩；計算機視覺則在2015、2016年出現(xiàn)明顯增長，增長數(shù)量分別達到2000多項和1000多項。
此前，專注于計算機視覺與深度學(xué)習(xí)的商湯科技獲得4.1億美元的B輪融資，創(chuàng)下全球人工智能領(lǐng)域單輪融資最高紀(jì)錄，商湯科技也成為了全球融資額最高的人工智能獨角獸公司。
計算機視覺專利，中國有看頭
2000-2016年，全球累積新增計算機視覺企業(yè)數(shù)量達到802家，其中520家企業(yè)于最近五年(2012-2016年)成立，占總數(shù)的65%以上。全球計算機視覺累積融資規(guī)模達到22.8億美元，其中超過80%的融資規(guī)模發(fā)生于2012-2016年。
從發(fā)展趨勢上看，中美兩國每年新增計算機視覺企業(yè)數(shù)量趨于相同，融資方面則有較大的變化。美國計算機視覺企業(yè)融資規(guī)模占當(dāng)年全球計算機視覺融資規(guī)模總額的比重迅速下降，從2012年時的90%以上，下降至2016年的44.7%；中國則從2012年時的不足1%，上升到20%。
在企業(yè)數(shù)方面，中國2014-2016年的計算機視覺企業(yè)數(shù)量與美國相等或接近，但在融資方面與美國仍有較大差距。2000-2016年，中國計算機視覺累積融資規(guī)模僅為美國的18.5%。
在計算機視覺專利申請數(shù)方面，2000-2016年，中國的專利申請數(shù)是美國的3倍多。中國自2005年在專利申請數(shù)上超過美國之后，就一直不斷擴大優(yōu)勢。2005年，中國計算機視覺專利申請數(shù)僅比美國多出40項，2016年時則擴大至3100多項。
人機溝通，重在自然語言處理
2000-2016年，全球累積新增自然語言處理企業(yè)數(shù)量達到543家，其中319家企業(yè)于最近五年(2012-2016年)產(chǎn)生，占總數(shù)的58%以上。全球計算機視覺累積融資規(guī)模達到18.1億美元，其中61%以上的融資規(guī)模發(fā)生于2012-2016年。
2009年以來，美國每年新增的自然語言處理企業(yè)占當(dāng)年全球新增企業(yè)總數(shù)的比例保持在40%上下；中國波動較大，在8%-16%之間不定。兩國17年間新增的企業(yè)數(shù)之和約占全球總數(shù)的54%。在企業(yè)數(shù)量方面，2000-2016年，中國累積新增自然語言處理企業(yè)總數(shù)僅為美國的23.8%；在融資規(guī)模方面，中國與美國的差距更大，中國最近五年累積的融資規(guī)模比美國2015、2016年任一年的融資規(guī)模都少。
自然語言處理專利申請數(shù)方面，中國自2004年超越美國后，逐年拉開與美國的距離。2005年時，中國相關(guān)專利申請數(shù)量僅比美國多幾十項，2016年時，擴大至700多項。
智能駕駛的發(fā)展趨勢
2009-2016年，全球累積新增智能駕駛企業(yè)數(shù)量達到223家，其中177家企業(yè)于最近五年(2012-2016年)產(chǎn)生，占總數(shù)的近80%。全球智能駕駛累積融資規(guī)模達到11億美元，其中93%以上的融資規(guī)模發(fā)生于2012-2016年。
雖然美國智能駕駛企業(yè)數(shù)量占全球總數(shù)的比例僅在34%左右，但全球70%以上的智能駕駛?cè)谫Y金額集中于美國。雖然中國最近兩年在智能駕駛企業(yè)數(shù)量上有明顯增加，但融資規(guī)模所占比例仍然相當(dāng)小，僅為同期時間內(nèi)，全球智能駕駛?cè)谫Y規(guī)?？傤~的3.2%。
中美兩國在智能領(lǐng)域的實力差距較為明顯。2009-2016年，中國新增的智能駕駛企業(yè)數(shù)量為美國的28.4%；累積融資規(guī)模僅為美國的4.4%。雖然中國兩年在企業(yè)數(shù)量方面增長明顯，但吸金能力顯然無法與美國相媲美。
在智能駕駛的專利申請數(shù)上，中國雖然在數(shù)量上多于美國，但優(yōu)勢并不顯著。除2015、2016年外，其余年份兩國的專利申請數(shù)大致相當(dāng)。
結(jié)語
2 0 0 9 -2 0 1 6年，計算機視覺在企業(yè)數(shù)、融資規(guī)模與專利申請數(shù)上均多于自然語言處理、智能駕駛。
在每年新增企業(yè)數(shù)量方面，三大細分領(lǐng)域均在2 01 5年達到最高值，20 1 6年出現(xiàn)不同程度的下滑；融資方面，智能駕駛的融資規(guī)模增長最快，20 1 6年的融資規(guī)模較2 0 09年增長了5 2倍，計算機視覺增長16 .9倍，自然語言處理增長了9倍。
在這三大領(lǐng)域中，中國僅在專利申請數(shù)方面領(lǐng)先美國，企業(yè)數(shù)量、融資規(guī)模均小于美國。
企業(yè)數(shù)量方面，中國的計算機視覺企業(yè)數(shù)在最近幾年已經(jīng)接近美國的數(shù)量；但自然語言處理、智能駕駛領(lǐng)域，2 0 0 0 -2 0 1 6年，中國相關(guān)企業(yè)總數(shù)僅為美國同一時期內(nèi)總數(shù)的2 0-3 0 %。
在融資方面，20 0 0 -2 0 16年，中國在這三大領(lǐng)域各自的累積融資規(guī)模均遠遠小于美國。中國在計算機視覺、自然語言處理、智能駕駛的累積融資規(guī)模，分別僅為美國同期累積總和的18 .5 %，1 1.7 %與4 .4 %。（來源：烏鎮(zhèn)智庫 編選：網(wǎng)經(jīng)社）
