2017年2月，由互联网和IT行业权威媒体《互联网周刊》与eNet研究院联合发布的“2016中国人工智能企业Top100”榜单正式揭晓，中国互联网三巨头BAT分列排行榜前三，华为和科大讯飞则分别位居第四第五。
2016年人工智能企业Top5
资料来源：前瞻产业研究院整理
爆发的人工智能看巨头如何布局？
当今，全球科技界最炙手可热的名词莫过于“人工智能”，全球科技巨头诸如谷歌、微软、苹果、IBM、Facebook、英特尔等都将人工智能视为下一个技术引爆点，纷纷砸入巨额投资展开研发与竞争。谷歌把人工智能作为未来重大战略，全力开发“谷歌大脑”；Facebook斥巨资成立人工智能实验室；微软推出旨在探索人类大脑奥秘的人工智能系统“adam”（亚当），直接与“谷歌大脑”抗衡。
国内，在国家政策大力支持、资本热切关注等利好因素的促进下，我国对人工智能的研究形成了以BAT为首，百花齐放的状态。目前我国人工智能企业达到了709家，仅次于美国，是排名第三的英国的两倍，发展十分迅速。那么爆发的人工智能，巨头们又是如何布局的呢？
巨头企业人工智能布局分析
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企业 |
市场布局 |
典型产品 |
研究水平 |
应用案例 |
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谷歌 |
通过大量收购语音、人脸识别、深度学习、机器人等相关公司，从而对其技术和产品进行深入研究。 |
手术机器人、无人驾驶、刷脸支付功能、语音识别接口API、Google Search、新搜索算法RankBrain、人工智能实验室等。 |
通过不断的收购，谷歌不仅获取了技术和专利，更揽获最可贵的人工智能人才。使其在深度学习、神经网络、计算机视觉、语言识别和自然语言处理等方面在全球都处于领先地位。 |
1）谷歌机器学习大规模应用于医药研发；2）谷歌隐形眼镜实时监测血糖；3）谷歌人工智能摄像头即时翻译拓展到27种语言；4）谷歌人工智能可避开交通拥堵、网页排名、回复邮件。 |
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IBM |
IBM在人工智能领域的发展主要围绕着Watson和SyNAPSE，代表着其人工智能领域长时间技术积累，同时也通过收购来逐步组建一个真正的生态系统。 |
Watson系统、人脑模拟芯片SyNAPSE、 |
IBM推出了一种新技术，这种被称为非结构化的信息管理架构（UIMA）的技术是一种基于XML的数据检索体系，它将极大地扩展和增强检索技术。当人们面对越来越多的音频、视频、文本等数据时，这种人工智能技术将极大地改善用户的数据存取状况。 |
Watson是IBM打造的人工智能生态系统，是目前人工智能基础平台领域的技术领导者和商业先锋。主要向包括医疗、客户服务、金融、法律、电子通讯和政府办公等领域的机构提供行业应用解决方案、商业分析、智慧商务、智慧城市和社会化商务等。 |
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收购语音识别及机器翻译等公司，设立人工智能实验室、开发人工智能硬件平台和聊天机器人。 |
FBLearner Flow、AutoML、Lumos |
2014年，脸部识别率的准确度达到了97%；人工实验室研发的算法可以分析用户在Facebook的全部行为。 |
2016年4月，Facebook发布一款新型屏幕阅读工具，能对图片上的内容进行自动描述，从而让盲人或视觉障碍患者“看到”图片。 |
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百度 |
百度启动“凡尔纳计划”，成立了深度学习研究院、硅谷人工智能实验室。并在智能硬件、智能生态、智能引擎方面大力布局。 |
百度大脑、百度深度学习平台PaddlePaddle、百度无人驾驶车 |
拥有国内最早的自主深度学习平台Paddle；基于深度学习的百度人脸识别技术在LFW上取得世界第一的识别精度；基于深度学习的OCR技术在ICDAR测试集取得世界第一的识别精度。 |
1）百度无人驾驶车实现国内首次在城市、环路及高速道路混合路况下的全自动驾驶，测试时最高速度达到100公里/小时。2）百度大脑应用与自然语言的处理、语音识别、图像识别处理以及用户画像等方面。 |
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腾讯 |
腾讯先后成立了微信－香港科技大学人工智能联合实验室、优图实验室、微信模式识别中心、智能计算与搜索实验室。在图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等方面进行了布局。 |
人脸检测、五官定位、人脸比对与验证、人脸检索、图片标签、身份证OCR识别、名片OCR识别。 |
腾讯优图作为国内顶级的人工智能团队，其人脸识别、图片识别、音频识别等技术指标均在国际人工智能比赛中创造了世界纪录，在人脸识别技术方面更是以99.65%的准确率名列世界前茅。 |
腾讯开创了新一代“互联网+警务”的典型案，例，目前，已经与公安部交管局、公安部出入境管理局以及20+省市展开了深入合作。 |
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阿里巴巴 |
阿里巴巴把人工智能统一规划在“云服务”内来做推广，主要运用电商业务，因此主要布局智能语音交互、印刷文字识别、人脸识别、阿里云机器学习等。 |
虚拟购物助理机器人“阿里小蜜”、ET机器人、可视化人工智能平台DT PAI、智能机器人客服。 |
1）2016年3月，语音识别技术大胜全球速记亚军；2）2016年6月，图中文字识别准确率获世界第一。 |
阿里巴巴发布的人工智能购物助理虚拟机器人“阿里小蜜”，在每天应对百万级服务量的情况下，智能解决率达到了接近80%，甚至在部分重点场景上已经达到95%的智能解决率，满意度比传统的自助服务提升了一倍。 |
资料来源：前瞻产业研究院整理
我国人工智能研究已走在世界前列
2017年4月9日，工业和信息化部副部长刘利华表示，目前我国在人工智能技术研究方面已经走在了世界前列，未来我国在这个领域有非常宝贵的机遇和前景。
刘利华介绍，1个多月前，麻省理工科技评论公布了2017年度全球十大突破技术，其中包括深度学习、刷脸支付、自动驾驶等在内的人工智能领域热门技术均被选中。这几项技术的主要研究者包括了科大讯飞、阿里巴巴、百度等多家中国企业，说明我国在人工智能技术研究方面已经走在了世界前列。
根据前瞻产业研究院《2017-2022年中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》数据显示，随着人工智能的持续火爆，我国人工智能的得到了全面的提升，技术方面，2016年，我国人工智能专利数量达到了15745项，位居全球第二，仅次于美国；其中北京、上海、广东为中国人工智能专利数量分布的三大中心，与我国的经济分布区域相吻合，北上广浙苏五省占总体的59.62%。
2016年中国人工智能专利申请情况（单位：项）
注：省市之间专利存在重合部分
资料来源：前瞻产业研究院整理
在人工智能细分领域的分布上，我国与国际上大体相似，机器人、神经网络、语音识别及图像识别占主体部分。
中国人工智能专利细分领域情况（单位：%）
资料来源：前瞻产业研究院整理
在产业规模方面，随着人工智能在我国移动互联网、智能家居等领域的发展，我国人工智能产业持续高速成长。2015年，我国人工智能产业规模为69.3亿元，同比增长42.7%；2016年我国人工智能产业规模达到95.6亿元，同比增长37.9%。
未来，随着相关政策的加速落地，深度学习算法日趋成熟以及数据资源的加速增长，人工智能技术有望不断提升，机器视觉和自然语音处理等人工智能技术将迎来发展新机遇，预计到2018年，我国人工智能产业规模将达到203.3亿元。
2014-2018年中国人工智能产业规模及预测（单位：亿元，%）
资料来源：前瞻产业研究院整理
我国人工智能行业投资方向建议
1、重点聚焦深度学习技术积累
通过并购重组在短时间内形成技术壁垒优势，或者集中投入于具备前景的细分技术领域的企业。一方面我们看好通过投资或收购人工智能领域开发公司，快速地获得技术优势、进而领先布局人工智能领域的龙头企业；另一方面，针对发展前景广阔的深度学习和智能机器人发展领域，投入大量研发资金推动技术创新、抢先形成技术壁垒的公司具备投资价值。
2、抢先布局家庭服务和教育领域应用
在商业化推广方面，优势的技术不意味良好的市场接受度。从市场需求导向入手，深度分析人工智能细分环节商业化价值的高低，在技术成熟作为支撑的前提下，以服务机器人为代表的产品将迅速实现市场普及。同时，语音技术在教育领域也将迎来全面革新。因此将家庭服务和教育领域应用作为投资重点。
