【通信产业网讯】（记者 赵文文）8月29日，2017中国智能终端技术大会(第三届)暨中国智能硬件开发者大会(第二届)在北京新世纪日航酒店召开。赛迪顾问电子信息产业研究中心向阳就人工智能浪潮下的智能终端产业演进做了分析，向阳表示，深度学习重燃、海量大数据支撑以及计算能力提升三大因素推动人工智能爆发。他表示，硬件载体的种类也更加多元化和精细化，人工智能的应用场景将越来越广泛。

未来3-5年人工智能将迎来智能应用快速普及。向阳表示，人工智能算法的不断优化，助推应用的广泛普及，进而新增海量数据，为进一步优化算法提供新的资源，三者开启人工智能正循环模式。

人工智能全产业链包括，基础设施层、技术研发层、应用层。

在基础设施层，人工智能面临的问题，包括多源传感数据间的一体化采集加工分析，深度学习投入产出率较低。突破点一是软件算法的快速突破，二是突破冯诺依曼的类脑芯片设计。

技术研发层，机器学习提升语言处理与图像识别准确度 。在应用层产品，软件集成成熟度决定硬件平台的商业化进程。应用层突破点在于语音识别和智能无人设备将快速普及。

中国人工智能市场方面，市场增长快于全球，金融、消费电子发展最快 。人工智能技术的研发主要集中在国家重点高校和BAT等互联网巨头;而在技术的应用环节，则聚集了大量的企业。自2000年以来，中国新增人工智能企业共计1478个，80%以上的企业都从事人工智能技术的应用。中国拥有巨大的应用市场，对人工智能的需求较为旺盛。人工智能技术应用能够快速推动人工智能产业的发展，拉动国家经济增长速度，是现阶段我国人工智能发展的侧重点。

附：现场速记

向阳：谢谢主持人，今天可能是一个智能硬件的论坛，作为一个研究大数据和人工智能的分析师。今天可能给大家分享一点我们赛迪顾问在人工智能上一些研究成果，以及我们对智能终端的整个产业的一些看法。

今天的时间关系，大概过一下，可能对人工智能一个简单的快速介绍，是我们对它的一个全景产业链的分析，以及中国和全球的市场特点，最后是我们对它的一点产业趋势和在智能硬件上我们的一点看法。赛迪和自己研究对人工智能的定义，我们研究的不是强人工智能，大家比较熟悉，这种科幻概念中智能，我们更关注的是弱的产品化的。产品主要具备三个特征，我们可以概括为3C，第一个理解，理解的就是说通过我们现在最主流的深度学习算法，能够达到对人脑的思维模型建模。另外一个就是沟通，沟通的话通过不光是视觉、语音这种多维的手段，能够实现机器和外界的信息交互。第三个就是协作，跟硬件产品更加的相关，不光是这种智能硬件还是机器人，就是这种实体本体的协作功能。所以总体来讲我们认为具备这三个功能，是我们认为它的一个特征。历史简单过，大家都很熟，确实我们在深度学习的算法，对我们整个人工智能的演进是非常大的一个推动作用。

其实归根到底它的几个因素还是深度学习、海量数据和计算资源。现在可以看到一个趋势，人工智能形成一个正循环的态势，通过它我们数据量不断叠加，推动我们的硬件产品向市场化，不光是C端还是B端这种应用，通过收集数据的功能，在应用端的反馈，最后要达到我们的数据端一个积累，所以说这三者是不断的循环和叠加的模式，也是推动整个人工智能的发展。

这块是我想给大家看的我们对人工智能的梳理，整个产业链来讲，基础硬件层，包括我们的数据支撑，数据支撑更偏软一点，现在很流行的大数据公司非常多，包括像数据采集、数据众包、挖掘，以及数据交易和行业大数据。另外一个我们感知层面，就包括了更加多元传感器的层面，其实更加融会贯通，我们的各种触觉，人的五感通过传感器方式实现信息采集。另外一个就是最关注的硬件的计算平台，等会儿接下来给大家分析一下我们的成果，对研究智能硬件，还有一些智能芯片方面的发展。

技术层面当然还是围绕三个核心，像上面的机器学习、自然语言处理。在应用层面上，我们还是归结为一个叫智能硬件，更多关注是服务机器人，以及在工业机器人上，以及无人设备上，这是整个人工智能产业链的剖析。接下来我们会对每一个层面提出我们的一点看法。首先是硬件层面，右边这张图是整个硬件环节上他的厂商与产品国内外看到稍微来说知名一点的厂商和目前的方向。其实存在的问题非常明显，一个是深度学习，当然这个可能是前一阵子，就是他的深度学习资源量非常大，我们现在看到其实很多的芯片厂商，尤其是可以看到因特尔，因特尔最近的动作非常大，不光是推出了各类小型模块化芯片，推出自己的相关产品。我们看到因特尔在这方面发力非常快，所以投入产出比问题也会随着更加具有实力芯片厂商介入得到一定的缓解。

另外其实一些突破点来讲的话，一方面是软件算法突破，另外一块就是这种芯片的突破设计，现在看国内外的发展的话，在芯片上处于一个相对来说中国有一个具备竞争实力的态势。而且现在华为也推出了。北京其实在中国做芯片的厂商是基本上都在北京，就像大家能够数出来的几家航武器，这种厂商的话，因为芯片这块门槛非常高，大家处在一个做IP的阶段，或者说盈利方式来讲，给一些做代工，或者做家居，做无人驾驶这种，相对来说定制化产品，没有进入大规模留片的阶段，因为留片的成本非常高，但是我们非常看好这一块的未来发展，就是在芯片和这种十设计环节。

在技术层面的话，因为这个技术可能更偏软件一点，核心来讲还是围绕这个机器学习，其实语音还有图象都是非常成熟的一个技术，只是说我们在机器学习，尤其深度学习这种工程型的，更便于实施的技术出现之后，全面提升了两者应用方面的性能和一个效率，所以说能够到五花八门产品纷纷涌现出来，这是我们在技术研发层面的一个特点。

最后是我们应用层的一个产品，其实我们今天更关注的可能是在智能硬件层，智能硬件层的话，我们还是最关注的会在服务机器人，以及智能工业机器人，所以说我们一般定义的话，会将这个智能工业机器人和传统机器人做一个区分，他是需要一些自主学习和自主决策的能力，现在看一些比较顶尖的厂商，或者我们了解到像安徽其实他在机器人的产业上发展比较快的，拥有比较好的机器人厂商，都在探索做自主学习能力的，不光机器臂，给他加了智能化的模块，所以这也未来工业机器人的发展方向。对于服务机器人，可能更偏新兴的产业业态，它就是一个纯人工智能的产品，虽然说他的本体非常简单，门槛非常低，由于基本上所有市场上服务机器人，搭载开放的云平台，视觉平台，这一类产品归结为人工智能的智能硬件产品。

另外一个智能的无人设备，不光今天展厅展出的无人机，还有很多像无人船，无人船的市场非常的垂直，他的用途可能跟一些军方所使用，但是这一块发展很快。所以说在这一块的话我们看到这三类产品。从应用层产品来说，他的难点还是，刚才说到工业机器人，中国来说工业机器人国外占比较垄断的地位，我们看到不光是广东，或者这种地方，他在机器人有一定的实力，但是还是跟国外的竞争比较弱小一点。

另外简单说一下语音识别，语音识别我们看到其实现在我们认为很多的产品，性能非常一致，大家基本宣称自己达到97%的识别率，各种各样的场景识别没有太大区别，我们认为未来可能更需要一个是记忆功能，多轮对话的能力，其实很多的厂商，包括刚才微软的朋友也提到了，他们也在研发记忆功能产品。当然这种产品的性能如何还有待测试，语音一个是识别率，需要得到提高，另外一个是记忆和情感，认为未来需要突破的几个方向。

接下来是一些市场层面的分析全球来讲的话，给大家梳理了一下中国和全球几个重点国家的发展对比，可以看出每个国家他的特点，我们看到最近也是发了很多规划，包括国家的规划，其实现在很多地市，包括很多北京市也在做相应的布局，其实发展比较快。从产业布局生态来看的话，围绕线尝试，尤其是北京，北京在创新的能力上还是非常强的，因为这种人工智能说到底还是一个更偏软件的介入，所以北京在软件的层面上，创新企业非常多，智能硬件更多在深圳那边更多，我们看到一些服务机器人。这是我们对市场简单判断，其实市场的结构来讲的话，前面给大家梳理的智能硬件的产品，还是市场占比比较高，其中一个原因现在很多的产品做软件初期卖不了太多的钱，很多人工智能的厂商选择倾向于搭载智能硬件，不光是智能可穿戴设备，或者服务机器人，都是他们从企业角度出发，他会选择一个生存的方式，他会更快速得到一个市场回报的一个态度，所以我们看到目前初期来讲，基本上还是智能硬件的市场更大一些。这是一个投融资的态势。我们对比全球，中国跟美国的差别对比，可以看到美国还是占到绝对领先的优势，基本上可以看到，不光是新增的企业数量，还是投融资的占比上来讲，基本上美国还是在全国60%以上，中国差距还是比较大的。

从几大巨头来讲的话，可以看到的一个特点，就是基本上是所有的龙头企业从软件和硬件全面的布局，大家可以看到梳理一下龙头企业推出自己的智能硬件产品。这是我们对比一下中国跟美国的几大巨头，会有三个类别的企业，这个其实是百度跟谷歌，因为都是属于移动搜索类的企业，可以看到都是在从这一个转型，都是从百度其实挺有意思，自己号称从互联网公司转到AI公司，对他的指标上都会有影响，他还是坚持在转。说也是看到百度作为中国在人工智能上发展领军的还是推动力度比较大。目前来讲从财报上看到他最近有一定的回暖。

另外一个就是跟亚马逊，阿里对整个人工智能的定位围绕整个生态，更多看到的是数据资源，因为最早的一个DT的概念就是前年大概阿里最近提出来，所以他围绕所有的布局，都会围绕整个的阿里的DT来进行打造，包括人工智能的开发平台和一些开发套装套件，在平台下面，可以看到他还是围绕他的，包括他的硬件产品，都是围绕他的一些物流产品来推出的。其实也是很有特色。

另外一个就是科大讯飞，IBM是一个综合型的，其中选这个原因他们有一个比较知名的品牌，讯飞核心就是语音，可以看到两者的特点也比较一致。当然硬件产品上，讯飞以前就是只做纯的语音，现在也是不断的在布一些硬件产品，他的策略围绕传统行业不断深入，探索一些结合的点，在教育行业，音箱这个不说了，太多了。至少有一百款以上智能音箱推出来，市场非常激烈的。

最后是一点趋势吧，一个趋势我们看到最后其实开源化还是整个的大的生态，包括手机，手机谷歌推出安卓，取得非常大的领先作用，也是我们做人工智能，大家愿意尝试的。但是有一个问题，其实就是说开源不是谁都能做，还是大的公司，小的公司可能对开源来讲，不可能去开源自己的核心技术，开源就死掉了，所以说很显而易见的。虽然目前来讲都是国外的几个公司在开源，其中可以看到国外公司都是大的公司，都是特别大的巨头公司开源自己的工具。国内来讲目前看到百度他在，这个可能不太全面，百度其实开源的更多一些，当然国内有很多其他公司在开源，就他们开源的角度来讲，他们开源的更加垂直工具产品，百度从深度学习，到整个人脸，都开放了全生态的系统。

这个趋势是我们看到的，其实对一个市场的判断，我们看AI在一个发展来讲，很多还是做C端和B端的一个选择，我们认为还是在B端市场来讲，AI一些企业来讲，会更益于他的存活，C端很多时候，产品体验感不是那么好，如果泡沫被炒的太大的话，一旦破了下来死的人更多。我们看到比较优秀的企业，其实不是那么的炒作，但是他们会更加深耕，深入做一些应用，或一些工业制造，或者航空公司，更加定制化的服务，也可以看到这种B端的市场会对人工智能有一个更加健康的发展。

这一页是我们对整个，其实是结合智慧城市，智慧城市其中一个点，就是我们看到最核心的市场潜力最大的就是摄象头，智慧城市炒了一波之后，看到有一个数据2017年已经超过500个了，国家现在也在推，就是住建部推新一代的智慧城市，相当于把这个概念我们可能要重新提一遍，因为确实太多了。但是提这个概念同时，我们看到很大趋势，摄象头部署上还是很多城市都有这个需求，不光是交警公安，还是这种居民社区，对摄象头需求非常大。而这个跟人工智能在机器视觉结合非常紧密的。

最后一个趋势我们看到服务机器人，刚才也说过了，几个产业上有比较大的一个优势。最后两页因为时间的关系给大家过一下，我们看到几个重点的方向，重点方向其实跟最后一个结合，我给大家梳理一些企业，围绕几大重点关注方向，其实是一个百强榜，一个是核心，刚才说的有四类的重点技术，从深度学习到语音，刚才上一页的六大重点领域方向，还有综合企业排行，从他的市值、营收、以及专利数量上对他的评判，有一些新兴的企业，也有成立时间很长的企业。以上就是我今天给大家想分享一些内容，谢谢大家。